Heb je ooit nagedacht over of je AI-API’s gebruikt van externe diensten zoals ChatGPT, of dat je je AI-modellen direct op cloudinfrastructuur draait? Hoe dan ook, er zijn belangrijke risico’s om rekening mee te houden. Gedeeltelijke data—waaronder metadata en meer—kan mogelijk door cloudproviders worden gebruikt. Bovendien kunnen hoge kosten per API-token of voor hardware en bandbreedte van je cloudservers snel oplopen. Wees vooral voorzichtig met standaardinstellingen voor delen en integraties van tools van derden, want hun databeleid kan je gevoelige informatie blootstellen.
Het gaat niet alleen om privacy. De kosten van AI-rekenkracht in de cloud schieten omhoog—vooral bij opschaling. Hoewel hyperscalers het gemakkelijk maken om te starten, brengen ze ook hoge toeslagen in rekening voor rekenkracht, opslag en vooral bandbreedte. Als je workload grote modellen bevat of constant training vereist, kunnen die facturen snel uit de hand lopen.
API’s gebruiken of je eigen modellen draaien?
Een van de eerste vragen voor AI-teams is of ze willen bouwen met API’s van aanbieders zoals OpenAI, Anthropic of Cohere—of dat ze hun eigen infrastructuur draaien met open-source modellen zoals LLaMA, Falcon of Mixtral.
AI-API’s bieden snelheid en eenvoud. Maar de kosten zijn aanzienlijk. Bijvoorbeeld, als je GPT-4 Turbo gebruikt voor productie-inferentie, kunnen de tokenkosten snel oplopen. Een maand frequent gebruik over meerdere endpoints kan duizenden dollars kosten, vooral als je rekening houdt met tokenlengte, systeemopdrachten en retry-mechanismen. Als je gebruikmaakt van fijn afgestemde modellen of grootschalige LLM-toepassingen, betaal je waarschijnlijk premium tarieven om intelligentie te huren die je niet bezit.
Je eigen modellen draaien op cloud-GPU’s klinkt als een betere deal—totdat je het kleine lettertje ontdekt. Je wordt per uur gefactureerd voor rekenkracht. Je betaalt voor elke gigabyte opslag. En netwerkuitgaand verkeer (het uit de cloud halen van je data) is vaak de stille budgetvernietiger. Zelfs middelgrote projecten kunnen cloudrekeningen opleveren van meer dan $10.000 per maand zodra het gebruik toeneemt.
De hoge kosten van AI-API’s of cloud AI-platforms
Om een idee te geven van het prijsverschil, bekijken we een recente vergelijking die we maakten op een standaard NovoServe-configuratie. We hebben een fysieke server uit onze vloot—een HPE DL360 G10 met dubbele Intel Xeon 6252 CPU’s (48 cores), 384 GB RAM en 4x 960 GB SSD’s—getoetst aan een vergelijkbare virtuele instantie van een grote hyperscaler.
Bij NovoServe kost deze configuratie €379 per maand. Bij de hyperscaler kost de equivalente virtuele machine meer dan €3.600 per maand—bijna 10 keer zo veel. En dat is exclusief bandbreedtekosten. Voor bandbreedte is het verschil nog veel groter.
Dit is geen geïsoleerd geval. Het is een structureel probleem: wanneer je infrastructuur huurt die geoptimaliseerd is voor delen, betaal je niet alleen voor prestaties—maar ook voor virtualisatielagen, orchestratie-overhead en merkmarges. Daarentegen geeft een dedicated AI-server je pure rekenkracht zonder tussenpersonen.
Cloud is niet gebouwd voor AI
Het oorspronkelijke doel van cloudcomputing was flexibiliteit en efficiënt gebruik van middelen mogelijk maken door meerdere gebruikers infrastructuur te laten delen via virtualisatie. Voor veel workloads is dat prima. Maar AI is daar geen voorbeeld van.
AI-workloads zijn van nature erg veeleisend. Of je nu foundation models traint of real-time inferentie draait, je processen vragen om volledige GPU-utilisatie, hoge geheugendoorvoer, snelle I/O en dedicated resources. Delen is simpelweg niet logisch. Virtualisatie zorgt zelfs vaak voor knelpunten die de trainingssnelheid en inferentiedoorvoer verlagen.
Met bare metal AI-servers voorkom je deze beperkingen. Je team krijgt volledige controle over elke core, elke gigabyte RAM en elke GPU-resource. Er is geen hypervisor die prestaties opeet. Geen lawaaierige buren die je latency beĂŻnvloeden. Alleen pure, dedicated infrastructuur gebouwd voor AI.
Het dataprivacy-risico van cloud AI
Als je AI-tools ontwikkelt, werk je waarschijnlijk met eigendomsdatasets, fijn afgestemde modellen en private algoritmes. Dit zijn intellectuele eigendommen. Het verliezen van controle over deze data—zelfs door alleen metadata-lekken—kan concurrenten een strategisch voordeel geven.
Publieke clouds zitten vol complexe deelbeleid, multi-tenant architecturen en datapijplijnen verbonden met andere diensten. Het is makkelijk om de controle te verliezen over waar je data naartoe gaat—en wie het mogelijk analyseert. Zelfs als de cloudprovider compliant is, zijn de derdepartijstools die je integreert dat misschien niet.
Bare metal servers lossen dit op door je echte datasoevereiniteit te geven. Je workloads draaien in geïsoleerde omgevingen. Je logs blijven privé. Je data verlaat de server nooit tenzij jij het expliciet toestaat. Voor AI-teams die gevoelige of gereguleerde data verwerken, is die controle niet alleen prettig—het is essentieel.
Dedicated AI-servers van NovoServe
Bij NovoServe bieden we dedicated servers aan die speciaal ontworpen zijn voor AI-workloads. Of je nu experimenteert met kleinschalige fine-tuning of grootschalige transformertraining draait, wij hebben hardware en netwerkcapaciteit die passen bij jouw behoeften.
Onze dedicated AI-servers zijn uitgerust met:
- Premium Nvidia / AMD / Gigabyte GPU’s
- Supermicro behuizingen geoptimaliseerd voor AI-versnelling
- Tot 2 TB RAM, snelle NVMe-opslag en aanpasbare RAID-configuraties
- Tot 50 Gbps onmeetbare bandbreedte voor enorme datadoorvoer
En het beste van alles: je infrastructuur draait op bare metal, wat optimale prestaties, kosten transparantie en volledige controle garandeert.
Speciale actie op GPU-servers
Deze zomer bieden we een tijdelijke korting op onze AI-ready GPU-servers. Als je hebt gewacht om je infrastructuur te upgraden of je AI-workloads in eigen beheer te nemen, is dit je kans om het betaalbaar te doen.
👉 Ontdek hier onze Summer GPU Promo
Heb je hulp nodig bij het kiezen van de juiste setup? Of je nu traint, fine-tuned of productie-inferentie draait—wij helpen je de juiste configuratie te vinden. Neem contact op met ons team, dan begeleiden we je bij GPU-keuzes, opslagbehoeften en netwerkmogelijkheden.
Bouw Je Eigen A Server
AI-workloads zijn anders dan andere workloads. Het is de toekomst van je bedrijf. En de infrastructuur die je vandaag kiest, bepaalt de prestaties, kosten en veiligheid van alles wat je in de toekomst bouwt.
AI draaien op cloudinfrastructuur lijkt misschien handig, maar brengt databeveiligingsrisico’s en hoge kosten met zich mee. Je offert controle, dataprivacy en lange termijn efficiëntie op. Met een dedicated AI-server, vooral één geoptimaliseerd voor GPU-rekenkracht, krijg je het eigenaarschap over je stack terug en bescherm je de integriteit van je data.
Kies voor bare metal. Draai AI op jouw voorwaarden—met NovoServe.
