De Opgang van Generatieve Kunstmatige Intelligentie: Een Uitdaging voor Datacenters
De transformatie van de technologie-industrie in een ongekend tempo
De opgang van generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) verandert de technologie-industrie in een tempo dat voorheen ondenkbaar was. Echter, deze ontwikkeling drukt ook zwaar op datacenters. Torenhoge energiekosten, schaalbaarheidsproblemen en technische beperkingen zijn enkele van de uitdagingen die het huidige en toekomstige landschap van cloud computing bepalen.
Het Keerpunt: Van ChatGPT naar de Explosie van IA
De lancering van ChatGPT in november 2022 had een wereldwijde impact die weinigen zich toen konden voorstellen. De massale adoptie van toepassingen gebaseerd op generatieve taalmodellen, in combinatie met de explosieve groei van gebruikers —honderden miljoenen wereldwijd— heeft giganten zoals Meta, Google en Microsoft gedwongen hun investeringen in infrastructuur aanzienlijk te verhogen.
In 2025 wordt verwacht dat deze drie bedrijven samen meer dan 200 miljard dollar aan datacenters zullen uitgeven. Het Stargate-project van OpenAI voorziet zelfs in een investering van 500 miljard dollar in vier jaar om nieuwe faciliteiten op te zetten. Dit zijn overheidsachtige cijfers om een technologie in stand te houden die steeds complexer en eisender wordt.
Het businessmodel van generatieve IA is afhankelijk van één cruciaal aspect: de capaciteit om grote taalmodellen (LLM’s) te trainen en in realtime aan miljoenen gebruikers te leveren. Deze noodzakelijkheid heeft de spelregels veranderd voor het ontwerp, de werking en de economie van datacenters.
De Kosten van een Token
In de IA-industrie wordt alles gemeten in tokens, de minimale output-eenheid van een generatief model. Elke query aan een model, elke geproduceerde zin en elk gegenereerde beeld verbruikt een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht en energie. Wanneer dit zich vermenigvuldigt met miljarden interacties, resulteert dit in een astronomische operationele kost.
Hoewel leveranciers hun capaciteit in rap tempo uitbreiden, beperkt OpenAI nog steeds het gebruik van zijn modellen. De reden daarvoor is dat de beschikbare rekenresources niet voldoende zijn om aan de vraag te voldoen zonder de stabiliteit van het systeem in gevaar te brengen.
Dit plaatst de inferentie-operators —degenen die verantwoordelijk zijn voor het leveren van resultaten aan eindgebruikers— voor een klassiek dilemma: gebruik subsidieren om de adoptie te bevorderen of kosten vanaf het begin doorberekenen en zo de groei remmen. Wat er ook gebeurt, de winstmarges worden smaller en het businessmodel wordt onzekerder.
Gigawatt van IA: De Energie-uitdaging
Een van de grootste problemen is het energieverbruik. Volgens SemiAnalysis zouden datacenters voor IA in 2030 goed zijn voor 4,5% van de wereldwijde elektrische generatie.
De cijfers zijn verontrustend:
- Een volgende generatie Nvidia GPU kan een verbruik bereiken van 1.800 kW, vier keer meer dan de A100.
- De huidige IA-racks, zoals die met GB200 chips, verbruiken al meer dan 100 kW per rack, meer dan vijf keer de standaard in de traditionele cloud.
- De roadmap van Nvidia met Rubin Ultra mikt op racks van meer dan 500.000 W, wat hen dichter bij de schaal van kleine elektriciteitscentrales brengt.
Dit dwingt ons om het ontwerp van datacenters fundamenteel te heroverwegen. Sommige worden al gebouwd dichtbij elektriciteitsbronnen om verliezen te minimaliseren, terwijl vloeibare koeling snel de luchtkoelsystemen vervangt. Meta werkt bijvoorbeeld aan Hyperion, een cluster dat kan opschalen tot 5 GW vermogen.
De uitdaging overstijgt de technologie-industrie —lokale elektriciteitsnetten beginnen de druk van deze enorme vraag te voelen. Overheden wereldwijd onderzoeken al manieren om de energietoegang tussen datacenters en de rest van de samenleving in balans te houden.
Gebruikerservaring: Snelheid onder Druk
Hoewel de focus vaak ligt op het trainen van modellen, is de echte bottleneck de inferentie, oftewel de capaciteit om snelle en betrouwbare antwoorden aan gebruikers te geven. Generatieve modellen zijn zeer afhankelijk van geheugen, en traditionele GPU’s zijn niet geoptimaliseerd voor deze workloads. Dit resulteert in hoge latenties: het genereren van een beeld met GPT-4 kan in sommige gevallen meer dan een minuut duren.
Om dit probleem te verlichten hebben datacenters geoptimaliseerde accelerators voor inferentie en efficiëntere architecturen nodig. Anders degradeert de gebruikerservaring en gaat de perceptie van waarde van deze tools achteruit.
Schalen wat Niet Te Overzien is
Het trainen en bedienen van IA-modellen op grote schaal is een uitdaging zoals we die nog nooit eerder hebben gezien. Tegenwoordig zijn er clusters die al meer dan 100.000 GPU’s met elkaar verbinden, en geavanceerde leveranciers werken aan systemen met meer dan 300.000 GPU’s verspreid over meerdere campussen.
De schaal brengt ongekende problemen van orchestratie en beheer met zich mee. Het handhaven van lage latentie, het waarborgen van betrouwbaarheid en het efficiënt gebruiken van hardware zijn net zo complex als het bouwen van de fysieke infrastructuur zelf.
Software speelt hier een cruciale rol: er zijn geavanceerde scheduling- en load balancing-systemen nodig, evenals ultrasnelle interconnecties tussen accelerators om de clusters als een unisysteem te laten functioneren.
De Technologie-stack Heruitvinden
Het oplossen van deze uitdagingen vereist een heroverweging van de gehele technologie-stack:
- Datacenter-niveau: optimalisatie van energielevering, vloeibare koeling en nieuwe fysieke ontwerpen.
- Rekenplatform-niveau: accelerators ontworpen voor inferentie, niet alleen voor training.
- Software-niveau: compilers, runtimes en orchestrators geoptimaliseerd voor massa IA-loads.
- Model-niveau: lichtere en efficiëntere architecturen die precieze resultaten bieden zonder het energieverbruik te verhogen.
De weg vooruit, zoals opgemerkt door D-Matrix in hun analyse, ligt in de gezamenlijke ontwikkeling van hardware en software vanaf de eerste principes. Het is niet genoeg om simpelweg meer GPU’s toe te voegen; we moeten herontwerpen hoe alle componenten in de keten met elkaar samenwerken.
Conclusie: Een Duurzame Toekomst?
Generatieve IA belooft complete industrieën te transformeren, van onderwijs tot biomedicine, maar de ongecontroleerde expansie dreigt onhoudbaar te worden op het gebied van energie en financiën.
Het komende decennium zal cruciaal zijn. Als de industrie erin slaagt om te innoveren in efficiëntie —met nieuwe architecturen, optische interconnecties en slimmere orchestratiestrategieën— kunnen datacenters de toestroom van vraag aan. Anders is het risico groot dat de groei van IA tegen een muur van kosten, energie en betrouwbaarheid aanloopt.
Zoals Aseem Bathla, CEO van D-Matrix, waarschuwt:
“De sleutel ligt niet in het eindeloos bouwen van datacenters, maar in het beter bouwen ervan, met infrastructuren die echt zijn geoptimaliseerd voor generatieve IA.”