De wereld zit momenteel vol politieke spanningen, milieuzorgen rond AI, handelsoorlogen en onzekere toeleveringsketens. Tegelijkertijd gaat de wedloop om AI onverminderd voort. Voor techreuzen draait het daarbij om steeds grotere en krachtigere modellen. Voor bedrijven en overheidsorganisaties draait het echter om het sneller benutten van AI om operationele efficiëntie te verhogen en echte bedrijfswaarde te realiseren.
In 2025 zullen bedrijven wereldwijd gezamenlijk 644 miljard dollar besteden aan generatieve AI (GenAI), waarbij de cloud een sleutelrol speelt als democratiserende kracht achter AI. Ondanks de brede beschikbaarheid van cloudtechnologieën dwingen geopolitieke onzekerheden, strengere regelgeving, GPU-tekorten en klimaatgebeurtenissen organisaties ertoe om te kiezen voor de flexibiliteit, schaalbaarheid en vrijheid van een multicloud-aanpak. Maar deze aanpak brengt ook operationele complexiteit en een gefragmenteerd inzicht met zich mee.
Het goede nieuws is dat deze uitdagingen goed te overwinnen zijn. emma investeert sterk in het benutten van AI-ontwikkelingen en breidt haar mogelijkheden voortdurend uit om bedrijven te helpen AI-innovatie te versnellen via multicloud-omgevingen en een grotere keuzevrijheid voor AI-projecten.
De cruciale rol van multi-cloud voor AI-succes
Multicloud-opstellingen zijn voor AI- en GenAI-initiatieven binnen organisaties inmiddels geen keuze meer, maar een noodzaak. Waarom?
- AI- en dataregelgeving: Wetten als de AVG (GDPR) vereisen dat bedrijven zorgvuldig omgaan met waar en hoe data wordt opgeslagen en verwerkt. Nieuwe wetten zoals de EU AI Act en DORA (Digital Operational Resilience Act) verplichten bedrijven om veerkracht in te bouwen en afhankelijkheden van leveranciers te beperken door exit-strategieën en failover-opties te hebben voor noodgevallen zoals cyberaanvallen of stroomuitval. Het spreiden van workloads over meerdere cloudproviders is hierbij essentieel.
- Geopolitieke onzekerheden: Technologiekeuzes worden steeds vaker beïnvloed door geopolitiek. De gedwongen exit van Kaspersky uit de VS toont aan hoe technologie waarop men vertrouwt, ineens kan verdwijnen. Vergelijkbare zorgen spelen rond AI- en cloudbedrijven als DeepSeek, Alibaba en Huawei vanwege hun Chinese achtergrond. Bedrijven die afhankelijk zijn van buitenlandse leveranciers lopen risico op verboden, beperkingen of prijsstijgingen door invoertarieven. Het is dan ook cruciaal om flexibel te kunnen schakelen in AI-strategieën en workloads.
- Maatwerk en finetuning: AI-platformen zoals Claude en ChatGPT zijn gebruiksvriendelijk en snel inzetbaar, maar bieden beperkte aanpasbaarheid en brengen risico’s voor vendor lock-in met zich mee. Voor finetuning is het bovendien vaak nodig om bedrijfsgevoelige data naar servers van de leverancier te sturen. Steeds meer bedrijven kiezen daarom voor een mix van frontier-modellen op hyperscale infrastructuur en open source-modellen op lokale of soevereine clouds. Multicloud maakt dit mogelijk.
- GPU-keuze en beschikbaarheid: Door aanhoudende tekorten en risico’s zoals natuurrampen of cyberaanvallen is afhankelijkheid van één GPU-leverancier te riskant. Meerdere GPU- en TPU-opties geven bedrijven de kans om de meest geschikte en kostenefficiënte oplossing te vinden.
De complexiteit van multicloud in AI-praktijk
Hoewel multicloud cruciaal is voor AI-innovatie, blijft de praktische uitvoering voor veel organisaties een struikelblok. Waar krijgt men mee te maken?
- Interoperabiliteitsproblemen: Verschillen in API’s, standaarden en dataformaten tussen providers maken integratie lastig, zeker als onderdelen van gedistribueerde toepassingen moeten communiceren.
- Gebrekkig inzicht in infrastructuur: Zonder overkoepelend overzicht missen teams inzicht in resource-gebruik, prestaties en kosten per cloudprovider, wat leidt tot verspilling en inefficiëntie.
- Suboptimale GPU-inzet: Coördinatie van GPU’s over clouds heen vereist centrale planning en orkestratie. Zonder dat kunnen gereserveerde GPU’s onbenut blijven of inefficiënt worden gebruikt.
emma’s multicloud-voordeel: doorbreek vendor lock-in
Vastzitten aan één cloudomgeving leidt tot vendor lock-in – een veelgehoorde angst in de cloud-wereld. Nog problematischer is het omgekeerde: uitgesloten zijn van nieuwe AI-innovaties bij andere providers omdat je te diep geïntegreerd bent in één ecosysteem.
emma neemt deze zorgen weg door de complexiteit van multicloud te abstraheren. Het platform maakt het mogelijk om:
- AI-gestuurde workload-orkestratie toe te passen: emma kiest automatisch de optimale omgeving voor je workloads op basis van kosten, prestaties en beschikbaarheid.
- Naadloze interoperabiliteit te realiseren: Dankzij geavanceerde integraties en API’s kunnen workloads worden verplaatst tussen providers zonder dat dit tot onderbreking leidt.
- Kubernetes centraal te beheren: Via één dashboard en uniforme mechanismen kunnen Kubernetes-clusters op verschillende clouds worden beheerd.
Stel: je draait trainingsjobs op GPU-instances bij AWS, maar kunt niet vooraf goed inschatten hoeveel capaciteit je nodig hebt. Als de vraag plots stijgt, kan emma automatisch extra taken verplaatsen naar beschikbare capaciteit elders.
Tal van strategische beslissingen
emma biedt één overzichtsportaal (single pane of glass) voor monitoring en observatie over meerdere clouds heen. Hiermee kun je:
- Realtime inzicht krijgen in kosten, prestaties en beschikbaarheid.
- Telemetrie (kosten, gebruik, prestaties) behouden ondanks verschuivende infrastructuur.
- Problemen sneller correleren, zoals plotselinge kostenstijgingen of prestatieproblemen.
Voorbeeld: een organisatie draait training jobs in AWS en inference-taken in Azure. Bij vertraging in Azure, veroorzaakt door een fout in AWS, helpt emma om deze verbanden snel te herkennen – iets wat anders weken kan duren met gescheiden systemen.
Slimme automatisering voor eenvoudiger beheer
AI-workloads coördineren in een multicloud-omgeving is complex. Organisaties moeten GPU-schaarste, regionale spreiding van workloads en batchverwerking tegelijk managen. emma neemt een groot deel van deze operationele last over via op AI gebaseerde automatisering. Het platform biedt:
- Dynamische schaalbaarheid: Workloads automatisch schalen op basis van vraag, beschikbaarheid en kosten.
- Failover en zelfherstel: Containers worden automatisch herstart bij falende GPU-nodes.
- Slimme planning: Trainingsjobs worden gepland tijdens rustige perioden of op GPU spot instances.
Zo kunnen teams zich richten op innovatie, terwijl emma zorgt voor continuïteit en efficiëntie.
Van multi-cloudcomplexiteit naar innovatiekracht
Zowel de infrastructuur als het beheer van multi-cloud is bepalend voor het versnellen van AI-innovatie. emma combineert deze twee in een krachtig platform dat afhankelijkheid van leveranciers vermindert, veerkracht verhoogt en flexibiliteit maximaliseert. Dankzij slimme kostenoptimalisatie en gestroomlijnde operaties kunnen AI-teams sneller en beter geïnformeerde keuzes maken.
Ontdek het emma-platform zelf met een gratis proefperiode van 14 dagen en benut het volledige potentieel van AI – op de cloudplatformen van jouw keuze.
