De opkomst van Neocloud: Hoe AI de cloudmarkt en FinOps-strategieën herdefinieert

October 23, 2025

We staan aan de vooravond van een nieuw cloudtijdperk, gedreven door de onstuitbare vraag naar kunstmatige intelligentie. Deze fase, de ‘Neocloud’, verschilt fundamenteel van de traditionele public cloud. Waar de focus lag op generieke compute- en opslagdiensten, draait de Neocloud om gespecialiseerde, high-performance infrastructuur voor complexe AI-modellen. Deze opkomst van Neocloud kenmerkt zich door een afhankelijkheid van accelerated computing (GPU's) en een ecosysteem waarin hardwareleveranciers zoals NVIDIA een centrale rol spelen naast de hyperscalers. Voor FinOps-professionals betekent dit een paradigmaverschuiving: de oude regels voor kostenbeheersing zijn niet langer toereikend voor deze nieuwe, kapitaalintensieve en volatiele omgeving, wat een aanpassing van de strategie vereist.

Luister naar dit artikel:

De transitie naar de Neocloud brengt aanzienlijke financiële uitdagingen met zich mee. De kostenstructuur is complexer en onvoorspelbaarder. De huur van gespecialiseerde hardware, met name high-end GPU's, vertegenwoordigt een substantieel deel van de uitgaven. Daarnaast drijven de enorme datasets voor AI-training de opslag- en dataoverdrachtskosten op. Traditionele forecasting- en budgetteringsmethoden, vaak gebaseerd op historisch CPU-verbruik, schieten tekort. Het voorspellen van de benodigde resources voor AI-experimenten is notoir moeilijk. Dit vereist dat financiële en technische teams nauwer samenwerken om scenario's te modelleren en budgetten te alloceren die innovatie niet smoren, maar financiële risico's wel beperken. De ROI van AI-investeringen wordt een cruciale, maar moeilijk te kwantificeren factor.

De unieke kenmerken van de Neocloud vereisen een evolutie van de FinOps-praktijk. Simpelweg 'rightsizing' van VM's is niet meer voldoende. Optimalisatie richt zich nu op de efficiëntie van de volledige AI-workflow. Dit omvat het maximaliseren van de bezettingsgraad van dure GPU's en het optimaliseren van AI-modellen zelf. Ook de keuze van de juiste hardware voor training versus inference en slim databeheer zijn cruciaal. Showback- en chargeback-modellen moeten worden verfijnd om AI-projectkosten nauwkeurig toe te wijzen. Dit vraagt om nieuwe tooling die inzicht geeft in deze gespecialiseerde metrics en een cultuur waarin datawetenschappers zich bewust zijn van de kostimpact van hun keuzes. Het is een verschuiving van resource- naar workflow-optimalisatie.

advertenties

Organisaties die de kracht van AI willen benutten, moeten hun cloud financial management strategie aanpassen aan de realiteit van de Neocloud. Dit is geen puur technische of financiële opgave, maar een strategische. Het begint met het erkennen dat AI-clouduitgaven een investering zijn die proactief beheerd moet worden. FinOps-teams moeten expertise opbouwen over de AI-levenscyclus om effectief te kunnen adviseren. Investeren in geavanceerde cost management tools die specifiek inzicht bieden in AI-workloads is onvermijdelijk. Uiteindelijk is het succes afhankelijk van een sterke, collaboratieve FinOps-cultuur die de brug slaat tussen technologische innovatie en financiële verantwoordelijkheid. In de Neocloud is FinOps niet langer een operationele taak, maar een strategische enabler voor duurzame AI-innovatie.

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.

Bedrijfscultuur als Concurrentievoordeel: Inzichten uit de Praktijk

FinOps en Cybersecurity: De Financiële Gevolgen van Kritieke Kwetsbaarheden zoals bij Veeam