De Impact van AI op Datacenters: Nieuwe Trends in Kosten en Infrastructuur

januari 18, 2026

De opkomst van kunstmatige intelligentie, met name generatieve AI, veroorzaakt een revolutie in digitale infrastructuur. Een rapport van Vertiv benadrukt dat deze transformatie een technische én financiële uitdaging vormt, wat de impact van AI op datacenters fundamenteel verandert. De kern is de ongekende toename van de energiedichtheid per serverrack. Waar 10-15 kW de norm was, vragen AI-workloads nu om 50-100 kW of meer. Deze vraag naar energie maakt traditionele datacenterontwerpen en -koelmethoden in één klap verouderd. Voor organisaties betekent dit een drastische stijging van operationele kosten en een dringende noodzaak om financiële beheermodellen, zoals FinOps, aan te passen aan deze nieuwe, energie-intensieve realiteit.

Luister naar dit artikel:

De extreme warmte van moderne GPU's maakt luchtkoeling ontoereikend. De verschuiving naar vloeistofkoeling is daardoor geen optie, maar een noodzaak. Technologieën zoals direct-to-chip en immersiekoeling worden de nieuwe standaard. Vanuit een FinOps-perspectief introduceert dit een complex vraagstuk. De initiële kapitaalinvestering (CapEx) voor deze systemen is aanzienlijk, maar door hun superieure energie-efficiëntie kunnen ze op termijn leiden tot lagere operationele kosten (OpEx) en een betere Power Usage Effectiveness (PUE). Dit vereist gedetailleerde TCO-analyses en robuuste forecasting om de investering te rechtvaardigen en de totale kosten van AI-infrastructuur effectief te beheren.

De implementatie van vloeistofkoeling heeft grote gevolgen voor het fysieke ontwerp van datacenters. Veel bestaande faciliteiten zijn niet gebouwd om het gewicht en de complexe leidingen te dragen, wat leidt tot kostbare retrofits of de bouw van nieuwe AI-datacenters. Dit plaatst duurzaamheid prominent op de agenda. Het immense energieverbruik van AI-clusters staat op gespannen voet met de ESG-doelstellingen (Environmental, Social, and Governance) van organisaties. Efficiënte koeling is daardoor niet langer puur kostenoptimalisatie, maar een strategische voorwaarde voor verantwoorde groei. FinOps-teams moeten rapportages uitbreiden met statistieken over energieverbruik en CO2-voetafdruk om een holistisch beeld te geven van de waarde en impact van AI-investeringen.

advertenties

De AI-revolutie dwingt tot een herziening van traditionele methoden voor kostenbeheer. Simpele showback-modellen gebaseerd op CPU-gebruik volstaan niet langer. Er zijn nieuwe allocatiemodellen nodig die rekening houden met GPU-gebruik, werkelijk stroomverbruik en de geamortiseerde kosten van koelinfrastructuur. Forecasting wordt uitdagender door de dynamische aard van AI-workloads. De kerntaak voor FinOps is het creëren van transparantie in deze nieuwe kostendrijvers. Dit stelt teams in staat om weloverwogen beslissingen te nemen over resource-allocatie, het rightsizen van GPU-instances en het vinden van de optimale balans tussen prestaties, kosten en duurzaamheid, en zo de ROI van AI te maximaliseren.

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 Staat van Cyberweerbaarheid: Hoe FinOps Helpt bij het Overwinnen van Operationele Disrupties