DeepSeek Afleidingen: Waarom AI-Native Infrastructuur, Niet Modellen, Het Succes van Ondernemingen Zal Definiëren

Stel je voor dat je probeert een Ferrari te rijden op gebarsten wegen. Het maakt niet uit hoe snel de auto is, zijn volledige potentieel wordt verspild zonder een solide fundament om het te ondersteunen. Die analogie vat het huidige ondernemingslandschap van AI samen. Bedrijven zijn vaak geobsedeerd door glanzende nieuwe modellen zoals DeepSeek-R1 of OpenAI o1, terwijl ze de belangrijkheid van infrastructuur om waarde uit hen te halen, negeren. In plaats van alleen te focussen op wie de meest geavanceerde modellen bouwt, moeten bedrijven beginnen met investeren in robuuste, flexibele en beveiligde infrastructuur die hen in staat stelt om effectief met elk AI-model te werken, zich aan te passen aan technologische vooruitgang en hun gegevens te beschermen.

Met de release van DeepSeek, een zeer geavanceerd groot taalmodel (LLM) met omstreden oorsprong, wordt de industrie momenteel gegrepen door twee vragen:

• Is DeepSeek echt of alleen rook en spiegels?
• Hebben we te veel geïnvesteerd in bedrijven zoals OpenAI en NVIDIA?

Tong-in-cheek Twitter-opmerkingen impliceren dat DeepSeek doet wat Chinese technologie het beste doet: “bijna zo goed, maar veel goedkoper.” Anderen impliceren dat het te goed is om waar te zijn. Een maand na zijn release daalde de markt van NVIDIA (NVDA ) met bijna $600 miljard en suggereert Axios dat dit een extinctie-level evenement kan zijn voor venture capital-bedrijven. Grote stemmen vragen zich af of Project Stargate’s $500 miljard commitment naar fysieke AI-infrastructuurinvestering nodig is, slechts 7 dagen na zijn aankondiging.

En vandaag heeft Alibaba net een model aangekondigd dat beweert DeepSeek te overtreffen!

AI-modellen zijn slechts een onderdeel van de vergelijking. Het is het glanzende nieuwe object, niet het complete pakket voor ondernemingen. Wat ontbreekt, is AI-native infrastructuur.

Een fundamenteel model is slechts een technologie – het heeft capabele, AI-native tooling nodig om te transformeren in een krachtig bedrijfsmiddel. Aangezien AI zich met bliksemsnelheid ontwikkelt, kan een model dat je vandaag adopteert, morgen al verouderd zijn. Wat bedrijven echt nodig hebben, is niet alleen het “beste” of “nieuwste” AI-model, maar de tools en infrastructuur om naadloos aan te passen aan nieuwe modellen en ze effectief te gebruiken.

Of DeepSeek nu innovatie of gehype vertegenwoordigt, is niet de echte vraag. In plaats daarvan moeten organisaties hun scepsis opzijzetten en zich afvragen of ze de juiste AI-infrastructuur hebben om veerkrachtig te blijven terwijl modellen verbeteren en veranderen. En kunnen ze gemakkelijk tussen modellen schakelen om hun bedrijfsdoelen te bereiken zonder alles opnieuw te ontwerpen?

Modellen vs. Infrastructuur vs. Toepassingen

Om de rol van infrastructuur beter te begrijpen, overweeg de drie componenten van het gebruik van AI:

1. De Modellen: Dit zijn je AI-motoren – Grote Taalmodellen (LLM’s) zoals ChatGPT, Gemini en DeepSeek. Ze voeren taken uit zoals taalbegrip, gegevensclassificatie, voorspellingen en meer.
2. De Infrastructuur: Dit is de basis waarop AI-modellen werken. Het omvat de tools, technologie en beheerde services die nodig zijn om modellen te integreren, beheren en schalen, en om ze af te stemmen op bedrijfsbehoeften. Dit omvat over het algemeen technologie die zich richt op Compute, Data, Orkestratie en Integratie. Bedrijven zoals Amazon en Google bieden de infrastructuur om modellen uit te voeren en tools om ze te integreren in de technische stack van een onderneming.
3. De Toepassingen/Gebruiksgevallen: Dit zijn de apps die eindgebruikers zien en die AI-modellen gebruiken om een bedrijfsresultaat te bereiken. Er komen honderden aanbiedingen op de markt van gevestigde bedrijven die AI aan bestaande apps toevoegen (bijv. Adobe, Microsoft Office met Copilot) en hun AI-native uitdagers (Numeric, Clay, Captions).

Terwijl modellen en toepassingen vaak de aandacht trekken, zorgt infrastructuur er stilzwijgend voor dat alles soepel samenwerkt en legt de basis voor hoe modellen en toepassingen in de toekomst zullen werken. Het zorgt ervoor dat organisaties tussen modellen kunnen schakelen en de echte waarde van AI kunnen ontsluiten – zonder de bank te breken of operaties te verstoren.

Waarom AI-native infrastructuur mission-critical is

Elk LLM excelleert in verschillende taken. Bijvoorbeeld, ChatGPT is geweldig voor conversational AI, terwijl Med-PaLM is ontworpen om medische vragen te beantwoorden. Het landschap van AI is zo felbegeerd dat het topmodel van vandaag kan worden overtroffen door een goedkopere, betere concurrent morgen.

Zonder flexibele infrastructuur kunnen bedrijven zichzelf in een situatie plaatsen waarin ze zijn vastgelopen met één model en niet kunnen schakelen zonder hun complete technische stack opnieuw op te bouwen. Dat is een kostbare en inefficiënte positie. Door te investeren in infrastructuur die model-agnostisch is, kunnen bedrijven de beste tools voor hun behoeften integreren – of het nu gaat om het overstappen van ChatGPT naar DeepSeek, of het adopteren van een geheel nieuw model dat volgende maand wordt gelanceerd.

Een AI-model dat vandaag state-of-the-art is, kan over een paar weken verouderd zijn. Denk aan hardware-verbeteringen zoals GPUs – bedrijven zouden hun complete computersysteem niet vervangen voor de nieuwste GPU; in plaats daarvan zouden ze ervoor zorgen dat hun systemen soepel kunnen worden aangepast aan nieuwe GPUs. AI-modellen vereisen dezelfde aanpasbaarheid. Een goede infrastructuur zorgt ervoor dat ondernemingen hun modellen consistent kunnen upgraden of switchen zonder hun complete workflows opnieuw te ontwerpen.

Veel van de huidige ondernemingsgereedschappen zijn niet ontworpen met AI in gedachten. De meeste datatools – zoals die onderdeel zijn van de traditionele analytics-stack – zijn ontworpen voor code-gebaseerde, handmatige datamanipulatie. Het retrofitten van AI in deze bestaande tools creëert vaak inefficiënties en beperkt het potentieel van geavanceerde modellen.

AI-native tools, aan de andere kant, zijn speciaal ontworpen om naadloos te interageren met AI-modellen. Ze vereenvoudigen processen, verminderen de afhankelijkheid van technische gebruikers en benutten de mogelijkheid van AI om niet alleen gegevens te verwerken, maar ook actieerbare inzichten te extraheren. AI-native oplossingen kunnen complexe gegevens abstract maken en ze bruikbaar maken voor AI voor query- of visualisatiedoeleinden.

Core pijlers van AI-infrastructuursucces

Om uw bedrijf toekomstbestendig te maken, moet u de volgende fundamentele elementen voor AI-infrastructuur prioriteren:

Gegevensabstractielaag

Denk aan AI als een “superkrachtige peuter”. Het is zeer capabel, maar heeft duidelijke grenzen en geleide toegang tot uw gegevens nodig. Een AI-native gegevensabstractielaag fungeert als een gecontroleerde poort, waardoor uw LLM’s alleen toegang hebben tot relevante informatie en de juiste beveiligingsprotocollen volgen. Het kan ook consistent toegang bieden tot metadata en context, ongeacht welke modellen u gebruikt.

Verklaarbaarheid en Vertrouwen

AI-uitvoer kan vaak aanvoelen als zwarte dozen – nuttig, maar moeilijk te vertrouwen. Als uw model bijvoorbeeld zes maanden aan klantklachten samenvat, moet u niet alleen begrijpen hoe deze conclusie is bereikt, maar ook welke specifieke gegevenspunten deze samenvatting hebben geïnformeerd.

AI-native infrastructuur moet tools omvatten die verklaring en redenatie bieden – waardoor mensen AI-uitvoer kunnen traceren naar hun bronnen en de reden voor de uitvoer kunnen begrijpen. Dit verhoogt vertrouwen en zorgt voor herhaalbare, consistente resultaten.

Semantische Laag

Een semantische laag organiseert gegevens zodat zowel mensen als AI ermee kunnen interageren. Het abstracteert de technische complexiteit van ruwe gegevens en presenteert betekenisvolle bedrijfsinformatie als context voor LLM’s bij het beantwoorden van bedrijfsvragen. Een goed gevoede semantische laag kan LLM-hallucinaties aanzienlijk verminderen.

Bijvoorbeeld, een LLM-toepassing met een krachtige semantische laag kan niet alleen de klantchurn-rate analyseren, maar ook uitleggen waarom klanten vertrekken, op basis van getagde sentiment in klantbeoordelingen.

Flexibiliteit en Veerkracht

Uw infrastructuur moet veerkracht mogelijk maken – waardoor organisaties tussen modellen of tools kunnen schakelen op basis van evoluerende behoeften. Platforms met modulaire architectuur of pijpleidingen kunnen deze veerkracht bieden. Dergelijke tools stellen bedrijven in staat om meerdere modellen tegelijkertijd te testen en te implementeren en vervolgens de oplossingen te schalen die de beste ROI aantonen.

Bestuurslagen voor AI-Aansprakelijkheid

AI-bestuur is de ruggengraat van verantwoordelijke AI-gebruik. Ondernemingen hebben robuuste bestuurslagen nodig om ervoor te zorgen dat modellen op een ethische, beveiligde en binnen de regelgevingsrichtlijnen werkende manier worden gebruikt. AI-bestuur beheert drie dingen.

• Toegangscontrole: Wie kan het model gebruiken en welke gegevens kan het toegang tot krijgen?
• Transparantie: Hoe worden uitvoer gegenereerd en kunnen de aanbevelingen van de AI worden geauditeerd?
• Risicobeperking: Het voorkomen dat AI ongeautoriseerde beslissingen neemt of gevoelige gegevens onjuist gebruikt.

Stel je een scenario voor waarin een open-source model zoals DeepSeek toegang krijgt tot SharePoint-documentbibliotheken . Zonder bestuur in plaats, kan DeepSeek vragen beantwoorden die gevoelige bedrijfsgegevens kunnen bevatten, wat potentieel kan leiden tot rampzalige inbreuken of misleidende analyses die de onderneming schaden. Bestuurslagen verminderen dit risico en zorgen ervoor dat AI op een strategische en beveiligde manier binnen de onderneming wordt ingezet.

Waarom infrastructuur nu extra kritiek is

Laten we terugkeren naar DeepSeek. Terwijl de langetermijneffecten onzeker zijn, is het duidelijk dat de mondiale AI-concurrentie opwarmt. Bedrijven die in deze ruimte opereren, kunnen zich niet langer permitteren om te vertrouwen op aannamen dat één land, leverancier of technologie de dominantie voor altijd zal behouden.

Zonder robuuste infrastructuur:

• Bedrijven lopen een groter risico om vast te zitten met verouderde of inefficiënte modellen.
• Het overschakelen tussen tools wordt een tijdrovend en duur proces.
• Teams ontbreken de mogelijkheid om AI-systemen duidelijk te auditen, te vertrouwen en te begrijpen.

Infrastructuur maakt niet alleen de adoptie van AI gemakkelijker – het ontgrendelt het volledige potentieel van AI.

Wegen bouwen in plaats van motoren kopen

Modellen zoals DeepSeek, ChatGPT of Gemini kunnen koppen halen, maar ze zijn slechts één onderdeel van de grotere AI-puzzel. Echt ondernemingsucces in deze tijd hangt af van sterke, toekomstbestendige AI-infrastructuur die aanpasbaarheid en schaalbaarheid mogelijk maakt.

Laat je niet afleiden door de “Ferrari’s” van AI-modellen. Focus op het bouwen van de “wegen” – de infrastructuur – om ervoor te zorgen dat uw bedrijf nu en in de toekomst floreert.

Om AI te beginnen gebruiken met flexibele, schaalbare infrastructuur aangepast aan uw bedrijf, is het tijd om te handelen. Blijf voorop in de curve en zorg ervoor dat uw organisatie is voorbereid op alles wat het AI-landschap in de toekomst brengt.

s. Focus op het bouwen van de ‘wegen’—de infrastructuur—to ensure your company thrives now and in the future. To start leveraging AI with flexible, scalable infrastructure tailored to your business, it’s time to act. Stay ahead of the curve and ensure your organization is prepared for whatever the AI landscape brings next.