De Impact van AI-gedreven Groei bij Schneider Electric op Datacenter FinOps

januari 11, 2026

Schneider Electric, een wereldleider in energiebeheer en automatisering, heeft onlangs Pankaj Sharma benoemd tot Executive Vice President van zijn Secure Power Division. Deze stap komt op een moment dat de vraag naar datacenter-capaciteit exponentieel toeneemt, grotendeels aangejaagd door de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI). De focus op **AI-gedreven groei bij Schneider Electric** is meer dan een interne strategische verschuiving; het is een duidelijke indicator voor de gehele markt over waar de technologische en financiële uitdagingen liggen. De enorme rekenkracht die AI vereist, leidt tot een ongekende stijging in energieverbruik en de behoefte aan geavanceerde koeling. Dit creëert een nieuwe, complexe kostenlaag die traditionele IT-budgetten onder druk zet en vraagt om een meer dynamische en datagedreven aanpak van financieel beheer.

Luister naar dit artikel:

De link tussen AI-workloads en operationele kosten is direct en onmiskenbaar. Elke trainingscyclus van een AI-model en elke query die door een GenAI-applicatie wordt verwerkt, verbruikt een aanzienlijke hoeveelheid elektriciteit. De producten van Schneider Electric’s Secure Power Division, zoals noodstroomvoorzieningen (UPS) en koelsystemen, zijn de fundering die deze operaties mogelijk maken. De kosten van deze fysieke infrastructuur en het bijbehorende energieverbruik worden door cloudproviders doorberekend in hun serviceprijzen. FinOps biedt hier de cruciale brug door deze 'verborgen' kosten zichtbaar te maken. Het stelt organisaties in staat om het energieverbruik per workload of team te meten en toe te wijzen, waardoor een direct verband wordt gelegd tussen technologische keuzes en de financiële impact ervan.

De strategische focus op **AI-gedreven groei bij Schneider Electric** maakt FinOps relevanter dan ooit. Wanneer een marktleider in fysieke datacenterinfrastructuur zijn strategie afstemt op AI, bevestigt dit dat de schaal van AI niet langer beheersbaar is met traditionele methoden. De variabele, onvoorspelbare en vaak explosieve aard van AI-kosten vereist een cultuur van financiële verantwoordelijkheid binnen technische teams. FinOps faciliteert deze cultuur door een gemeenschappelijke taal en gedeelde data te bieden aan engineering, finance en operations. Dit stelt teams in staat om de Total Cost of Ownership (TCO) van AI-projecten te begrijpen, van de aanschaf van GPU-capaciteit tot de maandelijkse energierekening, en om gezamenlijk beslissingen te nemen die zowel innovatie versnellen als de kosten optimaliseren.

advertenties

Om de stijgende kosten van AI-workloads te beheersen, kunnen organisaties concrete FinOps-strategieën toepassen. Een essentiële stap is het implementeren van een robuust taggingsbeleid om kosten nauwkeurig toe te wijzen aan specifieke AI-modellen, projecten of afdelingen (showback/chargeback). Daarnaast is 'rightsizing' van cruciaal belang; het selecteren van het juiste type en de hoeveelheid GPU-instanties voor een specifieke taak kan verspilling drastisch verminderen. Organisaties kunnen ook gebruikmaken van spot-instanties voor niet-kritieke trainingstaken om te profiteren van lagere prijzen. Verder is het plannen van rekenintensieve jobs in daluren, wanneer energietarieven lager zijn, een effectieve manier om de operationele kosten te drukken en tegelijkertijd duurzaamheidsdoelen te ondersteunen.

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.

Dreigingsdetectie met XDR: Een FinOps-benadering van Endpoint Security

Frore Systems Innoveert met de Lancering van de AirJet Mini G2