De AI Action Summit 2025 vond eerder dit jaar plaats in Parijs. Het bracht de grootste namen uit de techwereld, kunstmatige intelligentie en internationale politiek samen. Zoals te verwachten viel, stond de wereldwijde verdeeldheid centraal — behalve als het ging om het minimaliseren van zorgen over energieverbruik en veiligheid, en het herbevestigen van de vastberaden drang naar AI-dominantie, ongeacht de kosten.
Voorafgaand aan de top benadrukte Peter Kyle, de Britse minister van Technologie, dat – zoals hij het noemde – “westerse, liberale, democratische” landen het voortouw moeten nemen in AI-ontwikkeling. Daarmee, zo stelde hij, kunnen deze landen hun democratische principes en waarden versterken, in plaats van ruimte te laten voor autoritaire regimes om hun normen op te leggen.
Tot voor kort had het Westen onbetwist de leiding — totdat DeepSeek plotseling aan de top verscheen. Hoewel de oprichter van DeepSeek niet aanwezig was op de summit, was het bedrijf beslist een onderwerp van gesprek, zij het niet altijd om de redenen die men zou verwachten.
Belangrijke lessen uit DeepSeek’s aanpak — zoals efficiëntie, optimalisatie en democratisering — werden opvallend genoeg niet opgenomen in de bredere reflectie binnen de sector. Juist dit gebrek aan inclusiviteit en duurzaamheid zou weleens een gemiste kans voor het Westen kunnen zijn.
De enorme behoefte van AI aan energie
AI-toepassingen staan bekend om hun grote verbruik van resources, maar voor gebruikers is het moeilijk om zich de werkelijke schaal daarvan voor te stellen. Deskundigen schatten dat AI-servers binnenkort jaarlijks zo’n 134 terawattuur elektriciteit kunnen verbruiken. Dat is vergelijkbaar met het jaarlijkse stroomverbruik van een groot land. Water is een andere essentiële hulpbron; servers gebruiken het om koel te blijven en goed te functioneren. Alleen al in de datacenterregio van Virginia is het waterverbruik gestegen tot minstens 1,85 miljard gallons per jaar, wat voldoende zou zijn om zo’n 200.000 mensen van water te voorzien.
Deze cijfers tonen het onverzadigbare en onhoudbare tempo waarmee AI cruciale middelen opslokt. En hoe groot de budgetten ook zijn, dit soort verbruik zal de sector uiteindelijk inhalen. Er is maar een beperkte hoeveelheid elektriciteit op te wekken en slechts een beperkte hoeveelheid water beschikbaar.
Tesla-topman en oprichter van xAI, Elon Musk, waarschuwde vorig jaar al dat er binnenkort niet genoeg elektriciteit beschikbaar zal zijn om aan de vraag te voldoen. Ook Mark Zuckerberg (Meta) erkende dat techreuzen waarschijnlijk eerder zonder stroom dan zonder geld komen te zitten. Vroeg of laat zullen alle grote spelers moeten inzetten op efficiënte algoritmen en optimalisatiestrategieën om het verbruik terug te dringen tot een houdbaar niveau.
Big Tech kan capaciteitsproblemen niet blijven oplossen met geld
Water en elektriciteit worden al snel als vanzelfsprekend gezien wanneer ze overvloedig aanwezig lijken. Wat moeilijker te negeren is — en nog moeilijker te verhelpen — zijn de beperkingen in gespecialiseerde hardware en infrastructuur, zelfs voor de grootste AI-spelers. Tijdens de laatste kwartaalcijfers van Amazon benoemde AWS-topman Andy Jassy deze capaciteitsproblemen. Tekorten aan AI-chips, serveronderdelen en zelfs elektriciteit beperken de groeimogelijkheden van hun clouddivisie, ondanks de stijgende vraag naar AI.
Ook Microsoft en Google hebben soortgelijke zorgen uitgesproken. De rode draad? Zelfs de allergrootste partijen kunnen hun productie- en capaciteit niet eindeloos blijven opschalen.
Kleine innovatieve bedrijven buitenspel door torenhoge kosten
De capaciteitsgrenzen zijn voelbaar tot bij giganten als AWS, dat alleen al dit jaar ruim 100 miljard dollar investeert in infrastructuur. Meta reserveert 60 tot 65 miljard dollar voor AI-uitbreiding. Het Stargate Project — een AI-infrastructuursamenwerking van OpenAI, SoftBank en Oracle — werd in januari gelanceerd met een startkapitaal van eveneens 100 miljard dollar.
Hoewel grote bedrijven deze bedragen kunnen neertellen voor datacenters en gespecialiseerde chips, worden kleine en middelgrote ondernemingen en onafhankelijke innovators hierdoor vaak buitenspel gezet. De hoge kosten en beperkte beschikbaarheid van middelen zijn serieuze obstakels voor de democratisering van AI.
Maar DeepSeek heeft achter dat idee nu grote vraagtekens gezet. Hun recente modellen werden ontwikkeld met een fractie van het budget en zonder exclusieve hardware. Zowel gevestigde AI-giganten als nieuwkomers kunnen iets leren van DeepSeek’s focus op efficiënte algoritmes en het creatieve gebruik van bestaande middelen.
DeepSeek’s lessen in efficiëntie en optimalisatie
Het V3-model van DeepSeek zou rond de 5,5 miljoen dollar hebben gekost om te trainen — een fractie van de geschatte 100 miljoen dollar die OpenAI claimt voor vergelijkbare modellen. Hoewel over exacte bedragen discussie bestaat, is duidelijk dat DeepSeek wat kosten betreft veel lager uitkomt dankzij het gebruik van uiterst efficiënte algoritmen en de inzet van PTX, een tussenlaag van NVIDIA voor GPU-aansturing. Daarmee worden de prestaties beter afgestemd op de hardware.
In plaats van één groot, generiek model kiest DeepSeek voor meerdere kleinere, gespecialiseerde modellen. Die kunnen nauwkeurigere resultaten leveren op minder krachtige hardware. Daarbij maken ze gebruik van hoogwaardige, gerichte datasets in plaats van enorme, generieke databases. Het resultaat is een efficiënter gebruik van middelen en een kleinere afhankelijkheid van dure, gespecialiseerde apparatuur.
emma’s antwoord op de beperkingen van het Westen
Bij emma staan strategische optimalisatie, keuzevrijheid en democratisering van middelen centraal in elke oplossing. AI en de infrastructuur erachter moeten toegankelijk zijn voor bedrijven van iedere omvang. De emma cloud management-oplossing ondersteunt dit door bedrijven maximale vrijheid te geven in hun keuze voor cloudinfrastructuur, over regio’s, continenten en aanbieders heen.
Om duurzaamheid te bevorderen, wijst het platform op ongebruikte capaciteit, overbodige rekenkracht en niet-benutte resources. Zo kunnen organisaties hun infrastructuur afstemmen op hun werkelijke behoeften.
De toekomst van technologie en AI zal voortkomen uit strategie en inclusiviteit — niet uit diepe zakken, gesloten ecosystemen of roekeloze consumptie. Naarmate de vraag toeneemt en de productie haar limiet bereikt, zullen optimalisatie en duurzaamheid belangrijker worden dan ooit. Wie zich richt op efficiëntie en het grotere verhaal, zal uiteindelijk de AI-race winnen.
