Het Nederlandse bedrijf Nebul versterkt haar aanbod voor soevereine infrastructuur voor kunstmatige intelligentie met een model dat varieert van directe GPU-toegang tot training, finetuning, modelafstemming en inferentie. Het bedrijf exploiteert haar platform vanuit datacenters in Europa en is een NVIDIA Elite Partner, met infrastructuur gebaseerd op accelerators zoals de H200, B200 en de nieuwe B300. Volgens hen vereisen intensieve AI-belastingen een andere architectuur dan een algemene cloud.
De kernpunten van Nebul’s aanpak in 30 seconden
- Nebul is een Nederlands bedrijf gespecialiseerd in cloud-infrastructuur voor AI en versnelde computing.
- Hun platform maakt het mogelijk om te huren: GPU’s en dedicated clusters, tot training, fine-tuning en beheerde inferentie.
- Ze opereren datacenters in Europa en benadrukken Europese jurisdictie als een kernaspect van hun soevereine aanpak.
- Ze zijn NVIDIA Elite Partner en werken met Hopper- en Blackwell-architecturen.
- Hun doel is zich te onderscheiden van algemene cloudproviders door infrastructuur te bieden die specifiek is ontworpen voor doorlopende AI-belastingen.
De oplossing adresseert een probleem dat steeds duidelijker wordt nu AI-projecten de testfase verlaten. Een eenvoudige API-aanroep naar een model vraagt heel andere resources dan het trainen van modellen, het onderhouden van continu werkende agenten of het bedienen van inferentie voor duizenden gebruikers.
In dat tweede scenario worden GPU, geheugen, opslag en netwerk onlosmakelijk met elkaar verbonden. Prestaties hangen af van de algehele werking en vooral van het maximale gebruik van accelerators gedurende langere tijd.
Van GPU-huur tot volledige AI-infrastructuur
Nebul richt haar aanbod in lagen in, zodat bedrijven niet per se de gehele platformlaag nodig hebben.
Onderaan ligt de versnelde infrastructuur: toegang tot GPU’s en clusters voor training, modelafstemming en inferentie, naast CPU, opslag en conventionele clouddiensten.
Voor organisaties die rechtstreeks willen werken op hardware biedt dit niveau de mogelijkheid om workloads uit te voeren op infrastructuur van NVIDIA, zonder noodzaak alle bovenliggende diensten af te nemen.
Daarboven bevindt zich de zogenaamde European NeoCloud, met diensten voor computing, Kubernetes, databases, opslag en ontwikkeltools.
De volgende laag is gericht op modellen. Haar AI Engine biedt training, fine-tuning, dedicated inferentie en on-demand inferentiediensten. Tot slot voegt AI Studio functies toe voor personalisatie, observatie, bedrijfsinformatie opvragen via RAG (Retrieval-Augmented Generation), beveiliging en modelcontroles.
Volgens Nebul onderscheidt dit zich van een conventionele cloud door vanaf het begin te ontwerpen met infrastructuur die langdurige GPU-belastingen aankan.
Nebul beweert dat haar clusters architecturen van NVIDIA volgen voor voorspelbare prestaties bij continu gebruik, in tegenstelling tot gedeelde infrastructuurmodellen waar de prestaties afhankelijk kunnen zijn van resourcebeschikbaarheid. Deze claim is commercieel van aard en de concrete voordelen hangen af van de belasting en de referentieproducten waarmee wordt vergeleken.
De hardware omvat diverse generaties van NVIDIA:
In april 2025 lanceerde Nebul een supercluster gebaseerd op Supermicro HGX B200 dat werd gepresenteerd als de grootste in haar soort in de Benelux. De systemen gebruiken GPU’s van het type Blackwell B200, NVLink 5.0 en NVIDIA BlueField-3. Daarnaast biedt het bedrijf H200 en H100 op Hopper-basis, evenals L40S en L4 voor andere versnelde workloads.
Daarnaast beschikt het catalogus over NVIDIA B300 NVL8 systemen, vloeistofgekoeld, gericht op AI-belastingen met grote geheugen- en rekeneisen.
Europese soevereiniteit gaat verder dan dataverwerking in Europa
Een tweede element waarmee Nebul zich wil onderscheiden is de soevereiniteit.
Het fysiek binnen Europa houden van data is slechts een deel van het verhaal. Het gaat ook om wie de dienst aanbiedt en onder welke jurisdictie de organisatie opereert.
Nebul presenteert zich als een bedrijf dat in Europa is opgericht en gefinancierd, met datacenters in Europa en een platform dat binnen het continent wordt ontwikkeld en geëxploiteerd. Volgens hen is er bovendien geen afhankelijkheid van Amerikaanse hyperscalers voor haar soevereine infrastructuur.
Deze aanpak is vooral bedoeld voor overheden, gereguleerde bedrijven en organisaties die werken met intellectueel eigendom of gevoelige gegevens.
Het gaat niet alleen om de locatie van de servers.
Een Europees bedrijf kan data opslaan in een datacenter binnen de EU en een dienst afnemen van een provider die onder een andere jurisdictie valt. Deze nuance speelt een belangrijke rol in het Europese debat over digitale soevereiniteit.
Nebul benut dat argument door haar platform voor te stellen als alternatief voor grote Amerikaanse providers. De infrastructuur is ontworpen volgens de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), de Europese AI-regelgeving en andere Europese eisen. In hoeverre een organisatie conform de regelgeving handelt, hangt ook af van de configuratie en het gebruik van de dienst door de klant.
Soevereiniteit betekent niet automatisch dat alle technologische componenten in Europa worden ontwikkeld.
Een belangrijk nuancepunt: Nebul gebruikt technologie van NVIDIA, een Amerikaans bedrijf. Haar soevereiniteitsclaim richt zich vooral op eigendom en beheer van de cloud-infrastructuur, de datacenterlocatie, gegevensverwerking en controle door de klant.
Nebul is een NVIDIA Elite Partner, DGX Cloud Partner en DGX Solution Provider.
Het gaat dus vooral om soevereiniteit over infrastructuur en data, niet om een volledige technologische keten die vanaf chipniveau in Europa is ontwikkeld.
Inferentie wordt de volgende infrastructuuruitdaging
De strategie van Nebul weerspiegelt ook een marktverandering in AI.
Het trainen van grote modellen was aanvankelijk de belangrijkste focus. Nu die modellen in productie komen, wint inferentie aan belang in het totale resourcegebruik.
Elke vraag aan een assistent, elk document dat wordt verwerkt en elke taak van een agent vereist dat het model opnieuw wordt uitgevoerd.
Wanneer dat proces miljoenen keren wordt herhaald, kunnen kleine verschillen in GPU-gebruik, geheugen of opslag grote impact hebben op de kosten per token.
Nebul werkt hierin samen met DDN en NVIDIA. In juli kondigden de drie bedrijven een samenwerking aan gericht op het versnellen van de KV cache, een geheugen dat tijdens inferentie wordt gebruikt om informatie te bewaren die eerder door het model is gegenereerd, en zo dubbele berekeningen vermijdt.
Het doel is om de effectieve GPU-utilisatie te maximaliseren, de tijd tot de eerste token te verkorten en de inferentiekosten te drukken.
Dit illustreert waarom het opschalen van AI niet alleen gaat om het beschikbaar stellen van accelerators.
Een cluster kan zeer krachtige GPU’s bevatten, maar als de processors wachten op data uit opslag, geheugen of netwerk, wordt de efficiëntie ondermijnd.
Daarom proberen gespecialiseerde aanbieders zich te onderscheiden met volledige architecturen.
Nebul formuleert dat door haar strategie mogelijk te maken: klanten kunnen kiezen waar ze willen instappen—infrastructuur met GPU’s voor directe beheer, clouddiensten en Kubernetes voor platformbouw, of geavanceerde tools voor modeldeployments en personalisatie.
Ook biedt zij open modellen aan en stelt klanten in staat hun eigen modellen te gebruiken. Het platform ondersteunt training, finetuning en deployment, met behoud van controle over models en data.
Dit soort proposities breiden de markt voor AI-infrastructuur in Europa uit, voorbij de grote hyperscalers.
Dat betekent niet dat de algemene cloud irrelevant is geworden. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud en andere grote providers bieden ook uitgebreide GPU- en AI-infrastructuur. Hun wereldwijde bereik, dienstenaanbod en geografische beschikbaarheid blijven belangrijke voordelen.
De kern ligt in het model dat bedrijven als Nebul proberen te bieden: geavanceerde infrastructuur die in Europa wordt geëxploiteerd, met verschillende controlepunten zodat een organisatie zelf kan bepalen in hoeverre ze het beheer uit handen geeft.
Naarmate AI van pilotprojecten naar permanente workloads verschuift, kan deze keuze een architectuurkeuze worden. Het gaat niet meer alleen om het vinden van een beschikbare GPU, maar om waar de modellen draaien, wie de infrastructuur beheert, welke jurisdictie toegang heeft tot data en hoeveel controle de organisatie over haar eigen technologie wil behouden.
Veelgestelde vragen
Wat is Nebul?
Nebul is een Nederlands bedrijf dat gespecialiseerd is in cloud-infrastructuur en private platforms voor kunstmatige intelligentie. Ze bieden GPU’s, clusters, cloud-diensten, training, fine-tuning en inferentie vanuit Europese infrastructuur.
Welke GPU’s biedt Nebul voor AI?
Hun aanbod omvat verschillende generaties NVIDIA, waaronder H100, H200, B200 en B300, plus accelerators zoals L40S en L4 voor andere toepassingen.
Is Nebul een Europese provider van soevereine cloud?
Het bedrijf is opgericht en wordt operatief geleid in Europa en beweert uitsluitend gebruik te maken van Europese datacenters voor haar soevereine platform. Haar infrastructuur bevat onder andere NVIDIA-accelerators, waardoor soevereiniteit vooral betrekking heeft op eigendom, beheer, jurisdictie, data en controle over de platformdiensten.
Wat is het nut van een AI-specifieke cloud?
Het maakt mogelijk om te trainen en inferentie uit te voeren op infrastructuur die specifiek is ontworpen voor GPU-lasten. Daarnaast biedt het tools voor Kubernetes, modeldeployments, observability, RAG, finetuning en AI-agenten zonder dat de organisatie een eigen platform helemaal vanaf nul hoeft op te zetten.