OpenNebula Systems is toegetreden tot VAST Cosmos, de technologische gemeenschap aangestuurd door VAST Data, om gezamenlijk infrastructuur te ontwikkelen voor fabrieken en gigafabrieken voor kunstmatige intelligentie (AI). Deze samenwerking richt zich op het integreren van de cloudbeheer, GPU, virtuele machines, Kubernetes en bare metal van OpenNebula met het dataplatform van VAST. Het gecombineerde systeem is ontworpen voor grote AI-installaties die resources willen delen tussen meerdere gebruikers en grootschalige training en inferentie willen uitvoeren.
De kernpunten van de samenwerking tussen OpenNebula en VAST Data in 20 seconden
- OpenNebula Systems wordt technologische partner binnen VAST Cosmos.
- De integratie combineert cloud- en GPU-infrastructuurbeheer met het data platform VAST AI Operating System.
- Het richt zich op AI-fabrieken, gigafabrieken, HPC en nieuwe GPU-cloudproviders.
- Beide bedrijven bereiden referentiearchitecturen en gezamenlijke deploymentmodellen voor.
- Europa plant 19 AI-fabrieken en tot vijf gigafabrieken te implementeren.
Deze alliantie komt op een moment dat het bouwen van AI-infrastructuur niet langer alleen draait om het verzamelen van GPU’s. Het trainen, afstemmen en onderhouden van inferentiesystemen vereist dat computing, netwerken en opslag als één geïntegreerd ecosysteem functioneren, vooral wanneer verschillende bedrijven, onderzoekers of afdelingen dezelfde hardware delen.
Dat is precies de ruimte die beide bedrijven willen invullen. OpenNebula zal fungeren als de resource-managementlaag voor de infrastructuur, terwijl VAST de datadagen levert waarop modellen en toepassingen draaien.
De samenwerking heeft ook een Europese dimensie. OpenNebula Systems is gevestigd in Madrid en heeft de laatste jaren de technologische soevereiniteit en open infrastructuren tot kernpunten van zijn platform gemaakt. Tegelijkertijd investeert de Europese Unie publiek en privaat in het opzetten van een eigen computernetwerk voor AI.
Een AI-fabriek vereist meer dan alleen GPU’s
De eerste grote AI-infrastructuren waren sterk afhankelijk van de beschikbaarheid van accelerators. Het verkrijgen van voldoende GPU’s blijft een belangrijke eis voor het trainen van grote modellen, maar de groei van deze systemen heeft het probleem verschoven naar de rest van de infrastructuur.
Duizenden accelerators moeten continue grote hoeveelheden data ontvangen. Modellen moeten worden opgeslagen, checkpoints worden gemaakt, datasets worden geraadpleegd, informatie wordt opgehaald tijdens generatieprocessen (RAG) en resultaten worden gedeeld via inferentie.
Tegelijkertijd kan een commerciële infrastructuur deze resources onder verschillende klanten verdelen.
Het voorstel van OpenNebula en VAST Data probeert beide behoeften te vervullen met een architectuur waarin elke platformfunctie zich onderscheidt.
OpenNebula beheert de provisioning en de levenscyclus van compute-resources, inclusief virtuele machines, Kubernetes, fysieke servers en GPU-geaccelererde systemen. VAST AI Operating System biedt de datalaag die nodig is voor de workloads die die resources gebruiken.
De integratie omvat ook verschillende manieren om opslag en compute te verbinden.
Voor workloads die bijzonder gevoelig zijn voor prestaties kan directe, sneltoegang tot het dataplatform worden geboden. In gedeelde omgevingen kan opslag worden geïntegreerd via virtualisatielagen, waarbij OpenNebula het isolatiebeleid, de policies en de levenscyclus van virtuele machines beheert.
Daarnaast worden diensten voor gedeelde opslagbestanden direct aan virtuele machines, containers en AI-applicaties aangeboden.
Het doel is om niet alle workloads hetzelfde opslagtoegangsmodel te laten gebruiken. Intense trainingen over honderden of duizenden GPU’s vereisen verschillende opslagvereisten dan inferentie, ontwikkelomgevingen of diensten die gelijktijdig door meerdere klanten worden gebruikt.
Van GPU-clusters naar gedeelde infrastructuur
De overeenkomst weerspiegelt ook hoe het concept van AI-infrastructuur verandert.
Een organisatie kan starten met een dedicated trainingcluster. Maar wanneer dat hardware moet worden omgezet in een platform dat dagelijks door verschillende teams kan worden gebruikt of als service kan worden aangeboden, ontstaan er nieuwe eisen.
Hier komen de gebruikelijke cloud-kenmerken om de hoek kijken: multi-tenancy, isolatie, automatisering, virtuele netwerken, machinebeheer, Kubernetes, toegangsbeleid en resource provisioning op aanvraag.
Daarnaast zijn er de specifieke eisen van AI.
GPU’s zijn kostbare resources die zo lang mogelijk actief moeten blijven. Storage moet accelerators snel kunnen voeden om wachttijden te minimaliseren. Trainingen vereisen checkpoints voor herstel bij fouten. Inferentiesystemen moeten continu toegang hebben tot modellen en kennisdatabanken.
OpenNebula en VAST werken aan een referentie-architectuur die deze elementen integreert.
Ze zullen concrete deploymentmodellen ontwikkelen die versneldere computing, AI-data services, virtualisatie, Kubernetes, automatisering en workloadorchestration combineren.
De gezamenlijke platformarchitectuur ondersteunt system-on-chip GPU-omgevingen van NVIDIA, inclusief Grace Blackwell, volgens de partijen.
De architectuur is niet beperkt tot één type datacenter. Ze omvat lokale installaties, soevereine cloud-infrastructuren, hybride systemen, commerciële GPU-aanbieders, onderzoekscentra en geografisch verspreide AI-fabrieken.
Europa bereidt zich voor op een nieuwe generatie grote AI-infrastructuren
Deze samenwerking speelt vooral in op het Europese landschap.
De Europese Commissie werkt aan de deployment van 19 AI-fabrieken in 16 lidstaten, waarvan de meeste voor eind 2026 operationeel zouden moeten zijn. Deze installaties maken gebruik van Europese supercomputing-infrastructuur voor startups, industrie en onderzoekers.
De volgende stap zijn de gigafabrieken.
Het actieplan «Continente van AI» voorziet in de creatie van tot wel vijf gigafabrieken voor AI, grote faciliteiten voor het trainen en uitvoeren van zeer complexe modellen. Het InvestAI-programma wil €20 miljard mobiliseren om deze infrastructuren te financieren, binnen een breder doel van €200 miljard voor AI in Europa.
De Europese strategie voorziet ook in het verdrievoudigen van de datacentercapaciteit in de komende 5 tot 7 jaar.
Dit creëert een markt die verder gaat dan alleen GPU-fabrikanten.
Een gigafabriek vereist servers, zeer snelle netwerken, storage, energie, koeling, beheersoftware, cybersecurity en systemen die de infrastructuur flexibele verdeling mogelijk maken over verschillende projecten.
Voor deze componenten concurreren virtualisatieplatforms, Kubernetes, infrastructuurbeheersystemen en technologieën specifiek ontwikkeld voor cloud en AI.
OpenNebula wil een deel van dit speelveld betreden als een open en onafhankelijke platform. Het positioneert zijn technologie als een control-plane die zowel traditionele, gevirtualiseerde infrastructuur als GPU-clusters en AI-fabrieken kan beheren.
VAST Data brengt weer een cruciale component in: het verplaatsen en beschikbaar houden van data die de accelerators nodig hebben.
Technologische soevereiniteit en nieuwe GPU-cloudleveranciers
De samenwerking richt zich ook op een opkomende markt: de zogenaamde Neoclouds. Dit zijn gespecialiseerde aanbieders die versnelde infrastructuur via GPU bieden.
In tegenstelling tot grote, algemene hyperscalers richten deze bedrijven zich vooral op AI- en HPC-workloads.
Voor hen is GPU-toegang niet voldoende. Ze willen fysieke servers omzetten in services voor verschillende klanten, isolatie waarborgen en opslag en netwerken bieden die passen bij de kosten van de accelerators.
OpenNebula en VAST richten zich op deze aanbieders als een belangrijke markt voor hun gezamenlijke architectuur, naast HPC-centra, zakelijke platforms, onderzoeksprojecten en nationale AI-infrastructuren.
Sovereiniteit is ook een belangrijke motivatie, vooral binnen de EU. De Europese Commissie zet in op het verminderen van afhankelijkheden op gebieden zoals AI, cloud, halfgeleiders en open source/software.
De samenwerking biedt geen gegarandeerde onafhankelijkheid. Beide bedrijven geven aan dat hun architectuur compatibel is met systemen van NVIDIA, bijvoorbeeld. Het biedt wel een optie voor infrastructuurbeheer in eigen datacenters of bij verschillende providers, los van een enkel openbaar cloudplatform.
OpenNebula wijst erop dat haar platform meer dan 5.000 cloudimplementaties telt, met de capaciteit om duizenden hosts en tienduizenden GPU’s te beheren. Dit vertelt het bedrijf zelf.
De volgende stap is het vertalen van deze samenwerking naar concrete projecten. OpenNebula en VAST Data melden dat ze al werken aan zakelijke kansen in Europa en andere regio’s, met name rond AI-fabrieken, gigafabrieken, HPC en Neoclouds.
Buiten het partnerschap tussen twee leveranciers geeft deze ontwikkeling een beeld van de richting waarin AI-infrastructuur zich beweegt. De eerste focus lag op GPU-acquisitie. De volgende stap is het orkestreren van duizenden accelerators, petabytes aan data en meerdere gebruikers als één gedeeld platform dat dienst doet als echte cloud.
Veelgestelde vragen
Wat hebben OpenNebula Systems en VAST Data aangekondigd?
OpenNebula Systems is toegetreden tot VAST Cosmos als technologische partner. Samen ontwikkelen ze een architectuur die de cloud- en GPU-beheer van OpenNebula combineert met het dataplatform VAST AI Operating System.
Waarvoor is deze infrastructuur bedoeld?
Voor het trainen en afstemmen van modellen, inferentie, RAG-processen, wetenschappelijke computing en andere workloads die veel data en GPU-resources vereisen. Het ondersteunt ook gedeelde omgevingen voor diverse gebruikers of klanten.
Wat is het verschil tussen een AI-fabriek en een gigafabriek voor AI?
Europese AI-fabrieken leveren supercomputingcapaciteit, data en diensten voor bedrijven, onderzoekers en industrie. Gigafabrieken worden op grote schaal gebouwd om nog complexere AI-modellen te trainen en uit te voeren.
Hoeveel AI-fabrieken wil Europa inzetten?
De Europese Commissie werkt aan 19 AI-fabrieken in 16 lidstaten en voorziet in de bouw van tot vijf gigafabrieken. InvesteerAI wil €20 miljard mobiliseren voor deze infrastructuren, binnen een doel van €200 miljard voor AI in Europa.