Praktijkvoorbeeld: Europese diversificatie in AI-hardware
Een toonaangevend Europees life sciences-instituut past al diversificatie toe. Voor fundamenteel modelonderzoek gebruiken ze krachtige Nvidia clusters, maar voor specifieke inference-taken en data-analyse testen ze actief alternatieven van AMD en custom chips van hyperscalers. Deze strategie verlaagt niet alleen de totale kosten, maar beperkt ook het risico van een single-vendor afhankelijkheid en vergroot de technologische flexibiliteit.
Luister naar dit artikel:
Directe actietips voor IT-leiders
Voer een scenario-analyse uit: wat is de impact van 50% hogere prijzen of langere levertijden bij Nvidia? Start een ‘second sourcing’-pilot met alternatieve hardware voor minder kritische AI-workloads. Kijk verder dan de aanschafprijs en analyseer de Total Cost of Ownership (TCO), inclusief het software-ecosysteem. Evalueer de haalbaarheid van open standaarden naast het dominante CUDA-platform.
Essentiële begrippen: Hyperscalers en Accelerators
Hyperscalers zijn de grote cloudproviders zoals AWS, Azure en Google Cloud die IT-infrastructuur op extreme schaal aanbieden. AI Accelerators, zoals de GPU's van Nvidia, zijn gespecialiseerde hardwarechips die ontworpen zijn om de complexe berekeningen voor kunstmatige intelligentie vele malen sneller uit te voeren dan standaardprocessors, wat essentieel is voor moderne AI-toepassingen.
Verdiep uw strategie met relevante inzichten
Een robuuste AI-hardwarestrategie is onlosmakelijk verbonden met uw bredere cloudvisie en beleid rondom leveranciersafhankelijkheid. Voor effectief risicobeheer is een integrale aanpak nodig. Verdiep uw kennis met onze gerelateerde dossiers over AI-infrastructuurstrategieën, het managen van vendor lock-in en de laatste marktanalyses van het hardware-ecosysteem.
