Jarenlang werd de private cloud behandeld als een overgangsfase: nuttig om “het vertrouwde” te moderniseren voordat de definitieve sprong naar de publieke cloud werd gezet. Maar generatieve AI — en vooral de daadwerkelijke implementatie ervan in kritieke processen — verandert het scenario. Niet omdat de publieke cloud niet meer functioneert, maar omdat het profiel van de AI-belading (GPU, latentie, pieken en dagelijkse afhankelijkheid) een heroverweging van de architectuur vereist — met een koelheid die veel bestuurscommissies niet toepasten tijdens de “cloud-first” golf.
Deze tendens herhaalt zich in meerdere sectoren. Eerst komt de pilot: een beheerd endpoint, een contextherstellaag (RAG) dichtbij de data Lake, en een paar waardevolle use-cases om het nut aan te tonen. Het werkt, men viert het… en kort daarna volgt de volledige factuur: tokens, vectoropslag, versnellende computing, “premium” observability, guardrails, uitgaand verkeer voor integraties en in veel gevallen een lange keten van afhankelijkheden. Elke storing bij de provider kan de beschikbaarheid aan het wankelen brengen, vanwege de complexiteit en afhankelijkheden.
Het resultaat is geen terugtrekking uit de publieke cloud. Het is een hernieuwd evenwicht: inference en recovery verhuizen naar een meer gecontroleerde omgeving — vaak een private cloud — en de publieke cloud blijft beschikbaar voor experimenten en trainingpieken wanneer dat logisch is.
AI verandert de wiskunde van de cloud
AI schaalt niet zoals een traditionele bedrijfswebsite. Het schaalt als een gewoonte. Een “copiloot” blijft niet enkel binnen één afdeling; hij wordt vermenigvuldigd in tientallen gespecialiseerde agents. Een model blijft niet één enkel model; het wordt een ensemble, met varianten per team, taal of regelgeving. En het belangrijkste: wanneer AI wordt geïntegreerd in workflows (onderhoud, inkoop, klantenservice, kwaliteitcontrole), is “uitschakelen” geen realistische manier meer om kosten te besparen.
Hiermee wordt het klassieke idee van de publieke cloud — elasticiteit — minder synoniem voor kostenbeheer. Je kunt schalen, ja. Maar je kunt ook ‘vasthouden’ door permanente afhankelijkheid, omdat het bedrijf leert te vertrouwen op het systeem.
In dat kader wint de private cloud aan aantrekkingskracht vanwege een eenvoudige reden: voorspelbare capaciteit, afgeschreven over de tijd. Als je dagelijkse en doorlopende inferentie verwacht, kan de ‘kosten per transactie’ snel duur worden ten opzichte van een goed beheerde GPU-platform met queues, quota en capaciteitplanning.
Kosten zijn geen boekhoudkundig detail meer
Bij traditionele workloads worden veel inefficiënties gedempt: reserveringen, right-sizing, fijnmazige aanpassingen. Bij AI is verspilling onmiddellijk zichtbaar. Overdimensionering van GPU’s kost geld. Onderdimensionering maakt het systeem “traag” en daardoor onbruikbaar voor de eindgebruiker.
Bovendien heeft een volledig beheerde stack een terugkerende prijs: je betaalt voor eenvoud… maar je verliest ook de controle op eenheidseconomie zodra AI evolueert van “mooie demo” naar “kern” van de dagelijkse operaties.
Voor sysadminen vertaalt dit zich in concreet beleid: weer praten over platform (en niet alleen over service). GPU als gedeelde resource, geïntegreerde observability zonder verrassingen, caching van embeddings waar dat zinvol is, en een ontwerp dat data beweging tussen componenten minimaliseert.
Storing en “blast radius”: wanneer afhankelijkheid zwaarder weegt dan de provider
Bedrijven weten dat complexe systemen kunnen falen. De recente les is niet dat “de cloud onbetrouwbaar is”, maar dat een architectuur met vele onderlinge gekoppelde services mogelijk een gecorreleerd falen vertoont. Als AI afhankelijk is van identiteit, endpoints, vector databases, queues, streaming, logs, policies, netwerken en regionale connectiviteit, is de uiteindelijke uptime de multiplictatie van veel componenten.
De private cloud elimineert storingen niet magisch, maar kan de afhankelijkheid verminderen en meer controle bieden over wijzigingen, onderhoudsvensters en fallobesturing. Voor organisaties die AI dicht bij kritieke operaties toepassen, is het vermogen om veranderingen te isoleren en te beheren een teken van operationele volwassenheid, geen nostalgie.
Nabijheid is cruciaal: AI moet dicht bij het echte werk blijven
In 2026 wordt nabijheid één van de belangrijkste factoren: de meest waardevolle AI is die welke nauw verbonden is met de processen en de mensen die het werk uitvoeren. Dit betekent lage latentie, integratie met industriële/IoT-omgevingen, strikte netwerkbeperkingen en operationele ritmes die niet toelaten dat “de provider onderzoek doet”.
Er is ook een ondergewaardeerde nuance: AI consumeert niet alleen data, maar produceert ook. Menselijke correcties, audit logs, uitzonderingen, feedback loops en kwaliteitsmetingen worden strategische activa. Het dichtbij houden van deze feedbackmechanismen in domeinen waar ze beheerd worden, vermindert frictie en vergemakkelijkt de verantwoordelijkheid.
Europa voegt een extra dimensie toe: soevereiniteit en technologische afhankelijkheid
Bovenop alles wat genoemd is, leeft in Europa een discussie die niet meer theoretisch is: souvereiniteit digital. Het gaat niet alleen om regelgeving of “gegevens binnen de EU”, maar ook om het verminderen van operationele afhankelijkheid van beslissingen, veranderingen in commerciële voorwaarden of geopolitieke restricties.
In de praktijk betekent dit dat veel organisaties privé- en Europese clouds evalueren voor gevoelige workloads: industriële data, overheid, gezondheidszorg, financiën, intellectueel eigendom, of elke stroom waar continuïteit en datagovernance risico’s vormen voor het bedrijfsbeleid.
In die lijn ziet Stackscale (onderdeel van Grupo Aire) een groeiende belangstelling voor private en hybride architecturen, vooral rondom AI, GPU’s en integratie met kritieke systemen. Co-founder David Carrero vat het samen met een gedachte die veel infrastructurele verantwoordelijken delen: “AI test de architectuur op haar zwakste punten: kosten, latentie en controle. Als inference dagelijks en kritisch wordt, heb je voorspelbaarheid en governance nodig, niet enkel snelheid voor een pilot.”
Die voorspelbaarheid betekent niet dat je de publieke cloud loslaat, maar dat je bepaalt wat gestandaardiseerd wordt en wat je “als service” afneemt. Gerichte training en experimentatie blijven mogelijk in de publieke cloud. Maar voor doorlopende inferentie, RAG, vectoranalyse, traceerbaarheid en feedback loops is een gecontroleerde omgeving met stabielere kosten en beperkte afhankelijkheden meestal de beste keuze.
Vijf praktische aanbevelingen voor AI in private cloud (met sysadmin-mentaliteit)
- Ontwerp vanaf dag één met een heuristiek van eenheidseconomie
Definieer kosten per transactie, medewerker of processtap. Als het ‘werkt’ maar niet economisch schaalbaar is, is het geen product: het is een dure pilot. - Beperk afhankelijkheidsketens en definieer fal domains
Minder componenten, grotere betrouwbaarheid, met geplande degradatie. AI moet blijven functioneren, ook bij storingen (gedempt met fallbackmechanismen). - Maak datacentraal beheer van datagegevens en feedback loops
Embeddings, tuning datasets, audittrail en telemetry zijn geen secundaire zaken. Plaats ze waar je ze gemakkelijk kunt beheersen en met minimale frictie kunt benaderen. - Beheer GPU’s als een gedeeld platform
Quota’s, scheduling, interne chargeback, prioriteiten op kriticiteit. Als je dat niet doet, blijft het hangen bij het luidste team, en lijkt het een technisch probleem terwijl het een governancekwestie is. - Veiligheid en compliance die echt werken
Gestructureerde identiteiten gebaseerd op rollen, geautomatiseerde policies in pipelines, isolatie voor gevoelige workloads en risicobeheer, wetende dat AI “spreekt”, aanbevelingen doet en soms fouten maakt.
Een terugkeer die geen achteruitgang betekent
De private cloud “keert niet terug” uit conservatisme. Het keert terug omdat AI de regels heeft veranderd: latentie, kosten per call, afhankelijkheid en vooral soevereiniteit in Europa zijn nu belangrijker dan ooit.
De meest realistische uitgangspositie voor 2026 is niet “publiek versus privé”. Het is geïntegreerd en selectief hybrid: publieke cloud voor flexibeliteit en snelle innovaties; private (of gecontroleerde Europese) cloud voor voorspelbaarheid, nabijheid, governance en operationele continuïteit. Wat duidelijk is geworden, is dat AI geen architecturen van de vorige eeuw tolereert.