De Verborgen Kosten van AI: Waarom AI-datastorage de Ware Uitdaging is voor FinOps

januari 19, 2026

In de huidige technologische wedloop rondom kunstmatige intelligentie gaat de meeste aandacht uit naar rekenkracht, aangevoerd door de vraag naar geavanceerde GPU's. Echter, recente ontwikkelingen, zoals de aanzienlijke financiering voor storage-provider Wasabi Technologies, belichten een vaak onderbelicht maar cruciaal aspect: de explosieve groei van data. Elke AI-operatie, van training tot inferentie, genereert en consumeert immense hoeveelheden data. Deze data moet ergens worden opgeslagen, beheerd en toegankelijk gemaakt. Voor FinOps-professionals betekent dit een nieuwe, complexe kostenpost die verder gaat dan de compute-rekening. Het effectief beheren van de kosten van **AI-datastorage** wordt de volgende grote uitdaging. Het gaat niet langer alleen om het optimaliseren van virtuele machines, maar om het creëren van een financieel duurzame strategie voor de data die de motor van AI vormt, een uitdaging die vraagt om nieuwe tools en denkwijzen binnen cloud financial management.

Luister naar dit artikel:

De kostenstructuur van **AI-datastorage** is aanzienlijk complexer dan de prijs per gigabyte. Traditionele hyperscalers hanteren gelaagde prijsmodellen voor opslag, maar de verborgen kosten zitten vaak in de datatransacties. Egress fees, de kosten voor het verplaatsen van data uit de cloud, kunnen onverwacht hoog oplopen, vooral wanneer datasets worden gedeeld tussen verschillende services of clouds. Daarnaast zijn er kosten voor API-aanroepen (GET, PUT, LIST requests) die snel accumuleren bij intensief gebruik door AI-applicaties. Bedrijven zoals Wasabi proberen dit te verstoren met een 'hot cloud storage'-model dat een voorspelbare prijs biedt zonder egress fees of API-kosten. Vanuit een FinOps-perspectief vereist dit een diepgaande analyse van de totale eigendomskosten (TCO). Organisaties moeten niet alleen kijken naar de opslagprijs, maar ook naar de data-access patronen van hun AI-workloads om onvoorspelbare en uit de hand lopende cloudrekeningen te voorkomen.

Het beheren van de kosten van AI-data vereist een gestructureerde FinOps-aanpak, gebaseerd op de drie fasen: Inform, Optimize en Operate. In de 'Inform'-fase is het essentieel om volledige zichtbaarheid te creëren. Dit betekent het implementeren van een gedetailleerde tagging-strategie voor datasets, zodat kosten kunnen worden toegewezen aan specifieke projecten of teams (showback/chargeback). Dashboards moeten niet alleen opslagvolume tonen, maar ook egress- en transactiekosten. In de 'Optimize'-fase ligt de focus op actieve kostenbesparing. Dit omvat het opzetten van lifecycle policies om verouderde data automatisch te archiveren of te verwijderen, het analyseren van de meest kostenefficiënte storage-tier per workload en het evalueren van alternatieve providers voor specifieke use-cases. De 'Operate'-fase zorgt voor continue handhaving van deze strategieën door middel van geautomatiseerd beleid en governance, waardoor een cultuur van kostenbewustzijn binnen de data science en engineering teams wordt verankerd.

advertenties

De opkomst van Generatieve AI zal de datagroei verder versnellen, waardoor de strategische keuzes voor dataopslag nog belangrijker worden. Deze modellen creëren niet alleen tekst, maar ook afbeeldingen, code en video's, wat leidt tot een exponentiële toename van ongestructureerde data. Dit versterkt het fenomeen 'data gravity': naarmate een dataset groeit, wordt het steeds moeilijker en duurder om deze te verplaatsen, waardoor applicaties en compute-resources eromheen worden getrokken. Een vooruitziende FinOps-strategie moet hierop anticiperen. De keuze voor een storage-platform is niet langer puur technisch, maar een fundamentele financiële beslissing met langetermijngevolgen voor vendor lock-in en operationele flexibiliteit. Het succes van AI-initiatieven zal uiteindelijk niet alleen afhangen van de slimste algoritmes, maar ook van de meest kostenefficiënte en schaalbare strategie voor het beheren van de onderliggende data-assets.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

De Financiële Impact van LLM-Consistentie in Cybersecurity: Een FinOps-Perspectief

CAST AI Lanceert GPU-Marktplaats om AI-Kosten te Optimaliseren