AWS, Microsoft Azure en Google Cloud Versterken Hun Leiderschap met Eigen Chips en Wereldwijde Uitbreiding

Het wereldwijde uitgaven voor cloudinfrastructuurservices bereikte $90,9 miljard in het eerste kwartaal van 2025, wat een jaar-op-jaar groei van 21% vertegenwoordigt, volgens de laatste gegevens van Canalys (nu onderdeel van Omdia). Deze stijging is rechtstreeks gerelateerd aan de massale adoptie van kunstmatige intelligentie (AI) toepassingen, waardoor cloud computing een strategisch component is geworden voor bedrijven in alle sectoren.

De Opkomst van Generatieve AI

De opkomst van generatieve AI herschrijft de technologische prioriteiten van organisaties, die hun migratie naar de cloud versnellen en focussen op kosten-efficiëntie in de inferentiefase, de kritieke fase waarin getrainde AI-modellen worden uitgevoerd. Naarmate de modellen op grote schaal worden ingezet, investeren cloudproviders agressief in geoptimaliseerde infrastructuur, waaronder eigen chips en gespecialiseerde diensten.

Cloudgiganten Behouden Hun Dominantie

De marktopstelling blijft ongewijzigd. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud concentreerden samen 65% van de wereldwijde uitgaven, met een gezamenlijke groei van 24% ten opzichte van dezelfde periode in 2024. Echter, het groeitempo varieert:

• Microsoft Azure groeide met 33% jaar-op-jaar, met een marktaandeel van 23%. Zijn platform, Azure AI Foundry, dat al door meer dan 70.000 bedrijven wordt gebruikt, verwerkte meer dan 100 biljoen tokens in het kwartaal. Bovendien heeft Microsoft de energie-efficiëntie van zijn AI-oplossingen met 30% verbeterd en de kosten per token met meer dan 50% verlaagd.

• Google Cloud behield een marktaandeel van 10% en groeide met 31%, ondanks lichte capaciteitsbeperkingen. Hun model, Gemini 2.5 Pro, voert de benchmarks aan in de generatieve ruimte, en de adoptie van hun Gemini API en Google AI Studio is sinds januari met meer dan 200% gestegen.

• AWS, hoewel nog steeds leidend met een marktaandeel van 32%, vertraagde zijn groei tot 17% door leveringsbeperkingen. Ter concurrentie met NVIDIA heeft Amazon zijn aanbod versterkt met de Trainium 2-chip, die een verbetering van 30% tot 40% biedt in kosten-prestatieverhouding. Ook heeft het bedrijf zijn Bedrock-service uitgebreid met modellen zoals Claude 3.7 en Llama 4, en aangekondigd $4 miljard te investeren in een nieuwe cloudregio in Chili in 2026.

AI als Economische Motor en Uitdaging

Het rapport benadrukt dat de overgang van AI van onderzoek naar grootschalige bedrijfsimplementaties de nadruk legt op inferentiekosten, die veel kritischer zijn dan de initiële training. “In tegenstelling tot training, dat een unieke investering is, zijn de kosten voor inferentie operationele kosten die zich herhalen,” legt Rachel Brindley, senior director bij Canalys, uit.

Bovendien opereren veel AI-services onder gebruiksmodellen (per token of API-aanroep), wat het moeilijk maakt om kosten te voorspellen naarmate het gebruik toeneemt. “Dit dwingt bedrijven om de complexiteit van modellen te beperken of hun gebruik tot hoogwaardecases te beperken,” voegt Yi Zhang, analist bij Canalys, toe.

De Antwoord: Eigen Chips en Efficiëntie

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, zetten hyperscalers in op chips die speciaal voor AI zijn ontworpen, zoals Trainium (AWS) en TPU (Google). Deze versnellers, samen met nieuwe families van cloudinstantie, zijn gericht op het verlagen van de totale kosten en het verbeteren van de energie-efficiëntie.

Tegelijkertijd blijft de uitbreiding van datacenters in een snel tempo doorgaan. Microsoft opende alleen al in het eerste kwartaal nieuwe faciliteiten in 10 landen, terwijl Google zijn 42e cloudregio in Zweden heeft toegevoegd en $7 miljard zal investeren in zijn datacenter in Iowa.

Conclusie

Het eerste kwartaal van 2025 bevestigt dat de cloud niet alleen meer een rekenplatform is, maar de kritische infrastructuur voor het tijdperk van kunstmatige intelligentie. De wereldwijde uitgaven groeien met dubbele cijfers, aangedreven door de dringende behoefte van bedrijven om te moderniseren en niet achter te blijven in de technologische race. Naarmate AI-modellen complexer worden en hun gebruik wijdverspreid is, zal de strijd om de efficiëntie van inferentie net zo bepalend zijn als die om rekenkracht. De cloudgiganten zijn zich hiervan bewust en hebben alle middelen in stelling gebracht.

Bron: Canalys