Het lokaal (on-premise) draaien van een open-source of Europees AI-model, zoals de modellen van het Franse Mistral AI of het Duitse Aleph Alpha, is een strategische keuze. Bij de overstap van een cloud-architectuur naar een lokale infrastructuur moet u rekening houden met minimaal 4 aandachtspunten: de EU AI Act, dataveiligheid, rekencapaciteit en het energiegebruik.
1. EU AI Act & Compliance
Een veelgemaakte fout is de aanname dat lokale of open-source AI volledig is vrijgesteld van de EU AI Act. Hoewel de wet soepeler is voor puur intern, niet-commercieel onderzoek, gelden er harde regels zodra het systeem operationeel wordt ingezet:
- Uw rol verschuift: Doordat u het model zelf host en aanpast, word u onder de AI Act gezien als de ‘deployer’ (gebruiker) of zelfs als ‘provider’ (aanbieder) als u ingrijpende wijzigingen (zoals fine-tuning) aanbrengt.
- Risicoklassen: De wet kijkt naar de toepassing, niet naar waar de server staat. Als u lokale AI gebruikt wordt voor HR (cv-screening), kredietbeoordeling of kritieke infrastructuur, valt het onder de ‘High-Risk’ categorie. Dit betekent dat u verplicht bent om aan strenge documentatie, transparantie en menselijk toezicht te voldoen.
- Auteursrecht & Transparantie: Zelfs bij lokale open-source modellen moet de leverancier (bijv. Mistral) openheid geven over de trainingsdata. U moet als deployer kunnen aantonen dat de AI-output (indien gebruikt in klantinteractie) herkenbaar is als AI.
2. Dataveiligheid (GDPR / AVG)
Dit is de belangrijkste winst van een lokale AI-installatie. Omdat data het bedrijfspand niet verlaat, elimineert u in één klap veel cloud-risico’s.
- Geen data-lekkage naar Big Tech: Er worden geen prompts of gevoelige klantgegevens verzonden naar Amerikaanse cloud-reuzen, wat direct aansluit bij de strenge Europese privacywetgeving (GDPR).
- Volledige controle: U kunt strikte ‘Role-Based Access Control’ (RBAC) instellen. De AI heeft alleen toegang tot databronnen waar de specifieke gebruiker ook rechten toe heeft.
- Keerzijde (Infrastructuurbeveiliging): De verantwoordelijkheid voor de fysieke en digitale beveiliging van de AI-server verschuift volledig naar uw eigen IT-team. Denk aan netwerkisolatie (de AI-server loskoppelen van het openbare internet) en encryptie at rest en in transit binnen uw eigen netwerk.
3. Rekencapaciteit (Hardware & Modellen)
AI-modellen hebben gespecialiseerde hardware nodig. De benodigde capaciteit hangt sterk af van de grootte van het model (gemeten in parameters, zoals 7B, 22B, of 70B) en quantization (het ‘comprimeren’ van het model om minder geheugen te verbruiken).
Hier volgt een hardware-blauwdruk voor lokale inferentie (het draaien van het AI-model) van kleine en middelgrootte modellen.
| Modelgrootte | Minimale VRAM (Grafisch geheugen) | Hardware Advies (Workstation / Server) |
| Kleine modellen (7B – 8B) | ~6 GB tot 12 GB VRAM | Een krachtige laptop (Apple Silicon M-serie) of een desktop met een consumenten-GPU (NVIDIA RTX 4060 / 4070). |
| Middelgrote modellen (13B – 32B) | ~16 GB tot 24 GB VRAM | Een workstation met een high-end GPU zoals de NVIDIA RTX 4090 of RTX 5090 (24GB VRAM). |
4. Energieverbruik
AI-modellen, met name Large Language Models (LLMs) en beeldgeneratoren, leunen zwaar op GPU’s (Graphics Processing Units) of gespecialiseerde NPU’s (Neural Processing Units). Deze chips zijn gemaakt om miljarden berekeningen tegelijkertijd uit te voeren, wat enorm veel stroom kost. Het energieverbruik splitst zich op in twee fasen:
- Modeltraining (Zeer hoog verbruik): Het trainen van een eigen AI-model vanaf nul kost gigantisch veel stroom omdat de hardware weken- of maandenlang op 100% capaciteit draait.
- Inference / Gebruik (Continu verbruik): Het daadwerkelijk stellen van vragen aan een model of het laten analyseren van data kost minder stroom per taak, maar dit telt bij constant gebruik snel op.
Is lokaal draaien slechter voor het milieu dan de cloud? Dat hangt compleet af van de inrichting.
Voordelen van lokaal:
- Gerichte modellen: Lokale AI-modellen worden vaak verkleind (quantization) of specifiek getraind voor één taak. Hierdoor zijn ze vele malen energiezuiniger dan gigantische, algemene cloudmodellen (zoals GPT-4).
- Groene stroom in eigen hand: Als uw lokale infrastructuur direct draait op de zonnepanelen van uw eigen bedrijfspand, kan de voetafdruk lager zijn dan bij een cloud-datacenter dat (deels) op grijze stroom draait.
Nadelen van lokaal:
- Minder efficiënte koeling: Grote cloud-datacenters zijn extreem geoptimaliseerd qua luchtstroom en koeling (lage PUE – Power Usage Effectiveness). Lokale serverruimtes halen die efficiëntie bijna nooit.
- Idling (onbenut verbruik): Als de lokale AI-server stand-by staat te wachten op een opdracht, verbruikt hij nog steeds een aanzienlijke hoeveelheid ‘ruststroom’.