1 Fundament
Waarom lokale AI? De zakelijke case voor eigenaarschap
Begin 2020 was kunstmatige intelligentie een service die je huurde – per uur, per token, per API-aanroep. In 2026 is het paradigma verschoven. De hardware die nodig is om GPT-4-klasse
intelligentie te draaien, past nu op je bureau en kost minder dan een gebruikte auto.
Voortdurende afhankelijkheid van alleen cloud-AI leidt tot een strategisch driemanschap:
- Oplopende kosten. Per-token-API-kosten schalen lineair met het gebruik. Een advocatenkantoor dat 1.000 contracten per dag verwerkt, kan te maken krijgen met € 30.500+ aan jaarlijkse API-kosten.
- Gegevensblootstelling. Elke query die naar een cloud-API wordt gestuurd, is data die uw netwerk verlaat en blootstelt aan risico's op het gebied van gegevensbeveiliging en privacy.
- Geen of kostbare aanpassing. Cloudmodellen zijn generiek. Ze kunnen niet eenvoudig of kosteneffectief worden verfijnd op maatgemaakte gegevens, interne bedrijfsprocessen of bedrijfsinformatie.
Lokale AI-hardware lost alle drie op. Het verandert variabele API-kosten in een vast kapitaalgoed, zorgt dat data nooit het LAN verlaat en maakt diepe maatwerk mogelijk via verfijning op bedrijfsgegevens.
2 Kosten verlagen
Kwantisering: Draai grotere AI-modellen op goedkopere hardware
Kwantisering is een concept dat de economie van lokale AI fundamenteel verandert.
Simpel gezegd verkleint kwantisering de geheugenvoetafdruk van een AI-model. Een standaardmodel slaat elke parameter op als een 16-bits floating-pointgetal (FP16). Kwantisering reduceert dit tot 8-bit (Int8), 4-bit (Int4) of lager – waardoor de benodigde geheugencapaciteit drastisch afneemt.
Kwantisering resulteert in een lichte vermindering van de uitvoerkwaliteit – vrijwel onmerkbaar voor zakelijke taken zoals samenvattingen, opstellen en analyses – in ruil voor een enorme reductie van hardwarekosten.
Een 70B-model met volledige precisie vereist ~140 GB geheugen – een investering van € 5.000+ in een server. Loopt hetzelfde model gekwantiseerd op Int4, dan is slechts ~40 GB nodig en kan het draaien op een gebruikte werkstation met twee GPU's van € 2.500.
3 Mini-pc's
AI-mini-pc's € 1.300 – € 8.500
De meest disruptieve ontwikkeling van 2026 is hoogwaardige AI-verwerking in het mini-pc-formaat. Apparaten niet groter dan een hardcover boek draaien nu AI-modellen die twee jaar geleden nog serverruimtes vereisten.
Het NVIDIA GB10-ecosysteem (DGX Spark)
Prestatieleider
De NVIDIA DGX Spark heeft deze categorie gedefinieerd. In 2026 heeft de GB10 Superchip – een combinatie van een ARM Grace CPU en een Blackwell GPU – een heel ecosysteem voortgebracht. ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI en Supermicro produceren allemaal GB10-gebaseerde systemen, elk met verschillende factoren, koeloplossingen en gebundelde software.
Door twee GB10-units te verbinden via de speciale highspeed-netwerkpoort, combineert het systeem tot 256 GB-geheugen capaciteit. Dit maakt het mogelijk om zeer grote modellen – 400B+ parameters gekwantiseerd – volledig op je bureau te draaien voor een totale hardware-investering van ongeveer € 5.000 – € 6.000.
AMD Ryzen AI Max (Strix Halo) Mini-pc's
Laagste kosten
AMD's Ryzen AI Max+ Strix Halo
-architectuur heeft een geheel nieuwe categorie budget-AI-mini-pc's voortgebracht. Een golf van fabrikanten – GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM – leveren nu systemen met 128 GB unified memory voor minder dan € 1.700.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Capaciteitsleider
De Mac Studio bekleedt een unieke positie in het lokale AI-landschap. Apple's Unified Memory Architecture (UMA) biedt tot 256 GB geheugen toegankelijk voor zowel CPU als GPU in één compact desktopapparaat – geen clustering nodig.
Dit maakt het het enige betaalbare
apparaat dat de grootste open-source-modellen kan laden. Een model met 400 miljard parameters gekwantiseerd tot Int4 past volledig in het geheugen bij de 256 GB-configuratie.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Aankomende uitdager
Apple's volgende generatie M5 Ultra, verwacht eind 2026, zou volgens geruchten de primaire zwakte van de M4 aanpakken: AI-modeltrainingsprestaties. Gebouwd op TSMC's 2nm-proces, wordt verwacht dat het configuraties tot 512 GB unified memory biedt met een bandbreedte van meer dan 1,2 TB/s.
De 512 GB M5 Ultra zou het eerste consumentenapparaat zijn dat ongekwantiseerde (volledige precisie) frontier-modellen kan draaien. De hoge geheugenbandbreedte van 1,2+ TB/s ondersteunt agentische AI-workflows die continue high-throughput inferentie vereisen met zeer lange contextvensters.
Tenstorrent
Open-source-hardware
Onder leiding van legendarische chiparchitect Jim Keller vertegenwoordigt Tenstorrent een fundamenteel andere filosofie: open-source-hardware gebouwd op RISC-V, open-source-software en modulaire schaalbaarheid via daisy-chaining.
De Tensix
AI-cores zijn ontworpen om lineair te schalen: in tegenstelling tot GPU's, die moeite hebben met communicatie-overhead bij het toevoegen van meer kaarten, zijn Tenstorrent-chips gebouwd om efficiënt te worden getegeld.
In samenwerking met Razer heeft Tenstorrent een compacte externe AI-accelerator uitgebracht die via Thunderbolt op elke laptop of desktop wordt aangesloten – en bestaande hardware transformeert tot een AI-werkstation zonder vervanging.
AI NAS - Network Attached Storage
Opslag + AI
De definitie van NAS is verschoven van passieve opslag naar actieve intelligentie. Een nieuwe generatie netwerkopslagapparaten integreert direct AI-verwerking - van lichte NPU-gebaseerde inferentie tot volledige GPU-versnelde LLM-implementatie.
Een AI-capabele NAS elimineert de noodzaak voor een apart AI-apparaat en maakt directe verwerking van grotere hoeveelheden data mogelijk zonder netwerkvertraging.
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste AI-mini-pc voor uw bedrijf?
Onze engineers kunnen uw AI-hardwarebehoeften beoordelen en een volledig geconfigureerd AI-systeem implementeren.
Vraag een gratis hardwarebeoordeling aan →4 Workstations
AI-workstations & desktop-pc's € 2.500 – € 12.500
De workstationcategorie gebruikt discrete PCIe-grafische kaarten en standaard torenbehuizingen. In tegenstelling tot de vaste geïntegreerde architecturen van de mini-pc-categorie biedt deze categorie modulariteit - u kunt individuele componenten upgraden, meer GPU's toevoegen of kaarten vervangen naarmate de technologie evolueert.
VRAM versus snelheid begrijpen
Twee concurrerende factoren bepalen de GPU-keuze voor AI:
Consumentenkaarten (zoals de RTX 5090) maximaliseren snelheid maar bieden beperkt VRAM - typisch 24-32 GB. Professionele kaarten (zoals de RTX PRO 6000 Blackwell) maximaliseren VRAM - tot 96 GB per kaart - maar kosten meer per rekeneenheid.
VRAM is de beperkende factor. Een snelle kaart met onvoldoende geheugen kan het AI-model niet laden. Een langzamere kaart met voldoende geheugen draait het model met langere responstijden.
Consumenten-GPU's
| Configuratie | Totaal VRAM | Koppeling | Geschatte kosten |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (gebruikt) | 48 GB | NVLink | € 2.500 |
| 2× RTX 4090 | 48 GB | PCIe Gen 5 | € 3.400 |
| 2× RTX 5090 | 64 GB | PCIe Gen 5 | € 6.000 |
Professionele GPU's
| Configuratie | Totaal VRAM | Koppeling | Geschatte kosten |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Beste prijs-kwaliteit | 96 GB | NVLink | € 6.000 |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 GB | PCIe Gen 5 | € 11.000 |
| 1× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB | NVLink | € 6.800 |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 GB | PCIe Gen 5 | € 27.000 |
Datacenter-GPU's
| Configuratie | Totaal VRAM | Koppeling | Geschatte kosten |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 GB | PCIe 4.0 (passieve koeling) | € 6.000 |
| 1× A100 PCIe | 80 GB | PCIe 4.0 | € 8.500 |
| 1× H200 NVL | 141 GB | NVLink | € 25.000 |
| 4× H200 NVL | 564 GB | NVLink | € 100.000 |
| 1× B200 SXM | 180 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | € 25.000 |
| 8× B200 SXM | 1.440 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | € 200.000 |
Chinese GPU's
Het Chinese binnenlandse GPU-ecosysteem is snel volwassen geworden. Verschillende Chinese fabrikanten bieden nu workstationklasse AI-GPU's met concurrerende specificaties en aanzienlijk lagere prijzen.
| Configuratie | Totaal VRAM | Geheugentype | Geschatte kosten |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 GB | GDDR6 | € 700 |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 GB | GDDR6 | € 3.000 |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 GB | GDDR6 | € 5.500 |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 GB | HBM2 | € 2.100 |
| 1× Biren BR104 | 32 GB | HBM2e | € 2.500 |
| 8× Biren BR104 | 256 GB | HBM2e | € 20.000 |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 GB | HBM2e | € 1.000 |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 GB | HBM2e | € 8.500 |
Binnenkort verwacht
| Configuratie | Totaal VRAM | Status | Geschatte kosten |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 GB | 128 GB | Chinese mod. - geen standaard SKU | € 4.200 |
| RTX Titan AI | 64 GB | Verwacht in 2027 | € 2.500 |
Vooraf samengestelde workstations
Voor MKB-bedrijven die één leverancier, één garantie en een gecertificeerde configuratie prefereren, bieden verschillende leveranciers - zoals Dell en HP - vooraf geconfigureerde systemen. Dit is de veilige keuze
voor niet-technische kantoren - bestel, sluit aan en begin met werken.
NVIDIA DGX Station
Enterprise Apex
De NVIDIA DGX Station is een watergekoelde, bureauzijde supercomputer
die datacenterprestaties naar een kantooromgeving brengt. De nieuwste versie gebruikt de GB300 Grace Blackwell Superchip.
De Blackwell Ultra
-versie verhoogt de geheugendichtheid en rekencapaciteit, ontworpen voor organisaties die aangepaste modellen vanaf nul moeten trainen of enorme MoE (Mixture of Experts)-architecturen lokaal moeten draaien.
-4438-p.jpg)
De "Value King" voor MKB. Hoewel gebaseerd op de vorige generatie Ampere-architectuur, blijft het de industriestandaard voor betrouwbare inferentie en fine-tuning. Ideaal geschikt voor teams die de AI wereld betreden zonder budget voor Blackwell.
Hoewel duur, vervangt de DGX Station een € 250.000+ serverrack en de bijbehorende koelinfrastructuur. Hij wordt aangesloten op een standaard stopcontact. Dit elimineert de serverruimte
-overhead volledig.
Hulp nodig bij het kiezen van het juiste AI-workstation voor uw bedrijf?
Onze engineers kunnen uw AI-hardwarebehoeften beoordelen en een volledig geconfigureerd AI-systeem implementeren.
Vraag een gratis hardwarebeoordeling aan →5 Servers
AI-servers € 12.500 – € 170.000
Wanneer uw bedrijf 50 of meer werknemers gelijktijdig moet bedienen, foundation-class modellen op volledige precisie moet draaien of aangepaste modellen op eigen data moet fine-tunen - betreedt u de servercategorie.
Dit is het domein van speciale AI-versnellingskaarten met hoge bandbreedte geheugen (HBM), gespecialiseerde verbindingen en rack-mount of bureauzijde form factors. De hardware is duurder, maar de kosten per gebruiker dalen drastisch op schaal.
Intel Gaudi 3
Beste prijs-kwaliteit op schaal
Intels Gaudi 3-versneller is vanaf de grond opgebouwd als een AI-trainings- en inferentiechip - geen hergebruikte grafische kaart. Elke kaart biedt 128 GB HBM2e-geheugen met geïntegreerde 400 Gb Ethernet-netwerking, waardoor aparte netwerkadapters overbodig zijn.
Een 8-kaart Gaudi 3-server levert 1 TB aan AI-geheugen voor veel lagere kosten dan een vergelijkbaar NVIDIA H100-systeem. Voor MKB-bedrijven die serverklasse AI nodig hebben maar NVIDIA-prijzen niet kunnen rechtvaardigen, is Gaudi 3 het meest overtuigende alternatief dat momenteel beschikbaar is.
De geïntegreerde 400 GbE-netwerking op elke Gaudi 3-kaart maakt directe kaart-naar-kaartcommunicatie mogelijk zonder externe switches - vereenvoudigt de serverarchitectuur en verlaagt de totale systeemkosten. Een 8-kaart server draait de grootste open-source modellen op interactieve snelheden voor tientallen gelijktijdige gebruikers.
AMD Instinct MI325X
Maximale dichtheid
De AMD Instinct MI325X bevat 256 GB HBM3e-geheugen per kaart - dubbel zoveel als Intel Gaudi 3 en NVIDIA H100. Slechts 4 kaarten zijn nodig om 1 TB totaal AI-geheugen te bereiken, vergeleken met 8 kaarten voor Intel of NVIDIA.
De MI325X is duurder per systeem dan Gaudi 3, maar sneller en compacter. Voor workloads die maximale doorvoer vereisen - real-time inferentie voor honderden gebruikers, of het trainen van aangepaste modellen op grote datasets - verdient de hogere investering zich terug in verminderde latentie en eenvoudigere infrastructuur.
Huawei Ascend
Full-stack alternatief
Huawei heeft de volledige AI-infrastructuurstack gerepliceerd: aangepaste chips (Ascend 910B/C), eigen verbindingen (HCCS) en een compleet softwareframework (CANN). Het resultaat is een zelfstandig ecosysteem dat onafhankelijk opereert van westerse toeleveringsketens en tegen veel lagere kosten dan vergelijkbare NVIDIA H100-clusters.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Budgetserver
Een stille revolutie in 2026 is de opkomst van CPU-gebaseerde AI-inferentie. Intel Xeon 6-processors bevatten AMX (Advanced Matrix Extensions) die AI-workloads op standaard DDR5-RAM mogelijk maken - wat aanzienlijk goedkoper is dan GPU-geheugen.
Een dual-socket Xeon 6-server kan 1 TB tot 4 TB DDR5 RAM bevatten tegen een fractie van de kosten van GPU-geheugen. De verwerkingssnelheid is laag, maar voor batchverwerking – waar snelheid onbelrijk is maar intelligentie en capaciteit cruciaal zijn – is dit revolutionair.
Voorbeeld: Een MKB-bedrijf uploadt 's nachts 100.000 gescande facturen. De Xeon 6-server draait een +400B AI model om de data perfect te extraheren. De taak duurt 10 uur, maar de hardwarekosten zijn veel lager dan bij een GPU-server.
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste AI-serverinfrastructuur?
Onze infrastructuurspecialisten ontwerpen en implementeren complete AI-serveroplossingen – van Intel Gaudi tot NVIDIA DGX – gecombineerd met maatwerksoftware – om de mogelijkheden van AI voor uw bedrijf te ontsluiten.
Vraag een serverarchitectuurvoorstel aan →6 Edge AI
Edge AI & Retrofit Upgraden van bestaande infrastructuur
Niet elk MKB-bedrijf heeft een dedicated AI-server of mini-pc nodig. Velen kunnen intelligentie in bestaande infrastructuur inbouwen – door laptops, desktops en netwerkapparaten tegen minimale kosten te upgraden met AI-mogelijkheden.
M.2 AI-versnellers: De Hailo-10
De Hailo-10 is een standaard M.2 2280-module – dezelfde sleuf als voor SSD's – die toegewijde AI-verwerking toevoegt aan elke bestaande pc. Tegen ~€ 125 per stuk en met een stroomverbruik van slechts 5–8W maakt het bedrijfsbrede AI-upgrades mogelijk zonder hardware te vervangen.
Toepassingen: Lokale vergadertranscriptie (Whisper), realtime ondertiteling, spraakdictee, inferentie van kleine modellen (Phi-3 Mini). Deze kaarten kunnen geen grote LLM's draaien, maar excelleren in specifieke, doorlopende AI-taken – waardoor spraakdata lokaal wordt verwerkt en nooit naar de cloud wordt gestuurd.
Copilot+ pc's (NPU-laptops)
Laptops met Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra of AMD Ryzen AI-chips bevatten toegewijde NPU's. Deze kunnen geen grote LLM's draaien, maar verwerken kleine, doorlopende AI-taken: livetranscriptie, achtergrondvervaging, lokale Recall
-functies en het draaien van lichtgewicht modellen zoals Microsoft Phi-3.
9 AI-modellen
Open-source AI-modellen (2026–2027)
De keuze van het AI-model bepaalt de hardwarevereisten — maar zoals het hoofdstuk AI Model Quantization aantoonde, maakt kwantisatie het mogelijk om topmodellen te laten draaien op hardware die een fractie kost van wat implementatie in volledige precisie vereist.
De onderstaande tabel geeft een overzicht van huidige en komende open-source AI-modellen.
| Model | Grootte | Architectuur | Geheugen (FP16) | Geheugen (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Behemoth | 288B (actief) | MoE (~2T totaal) | ~4 TB | ~1 TB |
| Llama Maverick | 17B (actief) | MoE (400B totaal) | ~800 GB | ~200 GB |
| Llama 4 Scout | 17B (actief) | MoE (109B totaal) | ~220 GB | ~55 GB |
| DeepSeek V4 | ~70B (actief) | MoE (671B totaal) | ~680 GB | ~170 GB |
| DeepSeek R1 | 37B (actief) | MoE (671B totaal) | ~140 GB | ~35 GB |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (actief) | MoE (671B totaal) | ~140 GB | ~35 GB |
| Kimi K2.5 | 32B (actief) | MoE (1T totaal) | ~2 TB~500 GB | ~500 GB |
| Qwen 3.5 | 397B (actief) | MoE (A17B) | ~1.5 TB | ~375 GB |
| Qwen3-Max-Thinking | Groot | Dicht | ~2 TB~500 GB | ~500 GB |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B actief) | MoE | ~960 GB | ~240 GB |
| Mistral Large 3 | 123B (41B actief) | MoE (675B totaal) | ~246 GB | ~62 GB |
| Ministral 3 (3B, B, 14B) | 3B–14B | Dicht | ~6–28 GB | ~2–7 GB |
| GLM-5 | 44B (actief) | MoE (744B totaal) | ~1.5 TB | ~370 GB |
| GLM-4.7 (Thinking) | Groot | Dicht | ~1.5 TB | ~375 GB |
| MiMo-V2-Flash | 15B (actief) | MoE (309B totaal) | ~30 GB | ~8 GB |
| MiniMax M2.5 | ~10B (actief) | MoE (~230B totaal) | ~460 GB | ~115 GB |
| Phi-5 Reasoning | 14B | Dicht | ~28 GB | ~7 GB |
| Phi-4 | 14B | Dicht | ~28 GB | ~7 GB |
| Gemma 3 | 27B | Dicht | ~54 GB | ~14 GB |
| Pixtral 2 Large | 90B | Dicht | ~180 GB | ~45 GB |
| Stable Diffusion 4 | ~12B | DiT | ~24 GB | ~6 GB |
| FLUX.2 Pro | 15B | DiT | ~30 GB | ~8 GB |
| Open-Sora 2.0 | 30B | DiT | ~60 GB | ~15 GB |
| Whisper V4 | 1.5B | Dicht | ~3 GB | ~1 GB |
| Med-Llama 4 | 70B | Dicht | ~140 GB | ~35 GB |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Dicht | ~70 GB | ~18 GB |
| Finance-LLM 3 | 15B | Dicht | ~30 GB | ~8 GB |
| CodeLlama 4 | 70B | Dicht | ~140 GB | ~35 GB |
| Molmo 2 | 80B | Dicht | ~160 GB | ~40 GB |
| Granite 4.0 | 32B (9B actief) | Hybride Mamba-Transformer | ~64 GB | ~16 GB |
| Nem 3 | 8B, 70B | Dicht | ~16–140 GB | ~4–35 GB |
| EXAONE 4.0 | 32B | Dicht | ~64 GB | ~16 GB |
| Llama 5 Frontier | ~1,2T (totaal) | MoE | ~2.4 TB | ~600 GB |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Dicht | ~140–300 GB | ~–75 GB |
| DeepSeek V5 | ~600B (totaal) | MoE | ~1.2 TB | ~300 GB |
| Stable Diffusion 5 | Nader te bepalen | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Dicht | ~400 GB | ~100 GB |
Koop niet eerst de hardware. Identificeer het modeltype dat past bij uw bedrijfsbehoeften, pas vervolgens kwantisering toe om de meest kosteneffectieve hardwarelaag te bepalen.
Het verschil tussen een € 2.500 en een € 125.000 investering hangt vaak af van modelgroottevereisten en het aantal gelijktijdige gebruikers.
Trends die het AI-modellandschap vormgeven
- Standaard native multimodaliteit. Nieuwe modellen worden getraind op tekst, afbedingen, audio en video tegelijkertijd – niet als aparte functies die na de training worden toegevoegd. Dit betekent dat één model documentanalyse, beeldbegrip en spraakinteractie afhandelt.
- Kleine modellen bereiken grote-modelmogelijkheden. Phi-5 (14B) en MiMo-V2-Flash tonen aan dat architectuurinnovatie topredeneervermogen kan comprimeren in modellen die op een laptop draaien. Het tijdperk van "groter is beter" loopt ten einde.
- Specialisatie boven generalisatie. In plaats van één massief model voor alles, is de trend gericht op ensembles van gespecialiseerde modellen – een coderingsmodel, een redeneermodel, een beeldmodel – gecoördineerd door een agentframework. Dit vermindert hardwarevereisten per model en verbetert de algehele kwaliteit.
- Agentische AI. Modellen zoals Kimi K2.5 en Qwen 3 zijn ontworpen om complexe taken autonoom te ontleden, externe tools aan te roepen en met andere modellen samen te werken. Dit
agentzwerm
-paradigma vereist aanhoudende doorvoer tijdens lange sessies – wat hardware met hoge bandbreedte zoals de GB10 en M5 Ultra bevoordeelt. - Video- en 3D-generatie worden volwassen. Open-Sora 2.0 en FLUX.2 Pro geven aan dat lokale videogeneratie praktisch wordt. Tegen 2027 kunnen we realtime video-editing assistenten verwachten die draaien op werkstation-klasse hardware.
10 Beveiliging
Architectuur voor maximale beveiliging
Krachtige hardware aanschaffen is slechts de eerste stap. Voor MKB-bedrijven die met gevoelige data werken, is de architectuur van de verbinding tussen uw werknemers en het AI-systeem net zo cruciaal als de hardware zelf.
Het standaardbeveiligingsmodel voor lokale AI in 2026 is de Air-Gapped API-architectuur: een ontwerppatroon dat de AI-server fysiek isoleert van internet, terwijl geautoriseerde werknemers via een API-interface toegang hebben.
Deze architectuur creëert een Digitale Kluis
. Zelfs als de Broker Server gecompromitteerd zou worden, kan een aanvaller alleen tekstquery's versturen — ze hebben geen toegang tot het bestandssysteem van de AI-server, modelgewichten, fine-tuning gegevens of opgeslagen documenten.
Heeft u een beveiligde AI-implementatie met maatgemaakte AI-oplossingen nodig?
Onze engineers ontwerpen en implementeren air-gapped AI-architecturen die garanderen dat data nooit de locatie verlaat, terwijl uw bedrijf wordt voorzien van state-of-the-art AI-mogelijkheden.
Bespreek Beveiligde AI-architectuur →11 Economie
Het economische oordeel: lokaal versus cloud
De overgang naar lokale AI-hardware is een verschuiving van OpEx (operationele uitgaven — maandelijkse cloud API-kosten) naar CapEx (investeringsuitgaven — een eenmalige investering in hardware die een activa wordt op uw balans).
Beschouw een advocatenkantoor dat een 70B-model draait om contracten te analyseren:
Bij 100 queries per dag (een typische workload voor een klein team), verdient een € 3.000 DGX Spark zichzelf terug in minder dan 2 maanden vergeleken met cloud API-kosten. Bij hoger gebruik wordt de terugverdientijd weken.
De economische voordelen worden nog groter wanneer je meerekent:
- Meerdere medewerkers delen dezelfde hardware (de DGX Spark ondersteunt 2–5 gelijktijdige gebruikers)
- Geen prijs per token - complexe, meerstaps redeneertaken kosten niets extra
- Finetuning met eigen data - onmogelijk bij meeste cloud-API's, gratis op lokale hardware
- Doorverkoopwaarde hardware - AI-hardware behoudt aanzienlijke waarde op de secundaire markt