AI vraagt om nieuwe manier van data opslaan: zo maak je je infrastructuur klaar voor 2025

donderdag, 26 juni 2025 om 8:00

De opkomst van AI verandert razendsnel hoe bedrijven met data omgaan. In een interview benadrukken Infinidat en Mark III Systems dat klassieke opslag niet langer voldoet. GPU-ondersteuning, schaalbaarheid en AI-integratie zijn geen luxe meer, maar noodzaak voor moderne organisaties.

Waarom klassieke opslag tekortschiet

AI-gedreven toepassingen zoals generatieve AI, machine learning en Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellen nieuwe eisen aan data-infrastructuren:

Enorme hoeveelheden ongestructureerde data (video, tekst, sensordata)
Real-time verwerking van data voor directe AI-output
Minimale latency voor interactief gebruik en gebruikerservaring

Traditionele opslagarchitecturen, ontwikkeld voor back-up, archivering of eenvoudige databases, zijn hier niet voor gemaakt. Ze missen:

Snelle I/O-prestaties
Flexibele schaalbaarheid
Intelligente data-indexering voor AI-toegang

Nieuwe eisen aan enterprise-opslag

Volgens Stan Wysocki (Mark III Systems) is het tijd om niet te denken in "meer capaciteit", maar in "slimmere infrastructuur". Concreet betekent dat:

GPU-ondersteunde opslag: zodat AI-modellen direct vanaf opslag gecoördineerde berekeningen kunnen uitvoeren (zonder alles eerst in RAM te laden)
RAG-geoptimaliseerde data-architecturen: gestructureerde én ongestructureerde data moeten snel te doorzoeken zijn
Multi-cloud integratie: voor schaal en flexibiliteit in workloads (bijvoorbeeld tussen on-premise, AWS en Azure)
Datareplicatie & recoverability: om AI-pijplijnen altijd draaiende te houden
Laag energieverbruik en duurzaamheid: belangrijk i.v.m. ESG-beleid en energiekosten
99,99999% uptime: essentieel voor continu beschikbare AI-services

Infinidat: AI zonder extra AI-hardware

Infinidat maakt gebruik van softwaregedefinieerde architectuur met gestandaardiseerde protocollen (zoals NFS), waardoor generatieve AI mogelijk wordt zónder aanvullende AI-hardware. Hierdoor:

Kan bestaande infrastructuur worden hergebruikt
Wordt de instapdrempel verlaagd voor MKB én grote ondernemingen
Kunnen modellen zoals GPT lokaal draaien met interne data (zonder datadeling)

De rol van RAG in AI-integratie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) koppelt AI-modellen aan bedrijfsinterne kennisbronnen zoals PDF's, databases, e-mails en interne documentatie. Dit vereist:

Snel toegankelijke opslag met lage latency
Security-compliance zodat gevoelige data binnen de eigen infrastructuur blijft
Modulaire architectuur om makkelijk nieuwe bronnen aan te sluiten

Hierdoor ontstaat een krachtige AI-laag die:

Interne kennis gebruikt voor antwoorden (zoals bij een interne ChatGPT)
Geen verbinding nodig heeft met externe LLM-providers
Kostenefficiënt is én veiliger

Waarom nú upgraden?

Drie trends maken dit het juiste moment:

AI prioriteit: AI staat in de top 3 van strategische investeringen bij 82% van de CIO's wereldwijd (bron: Gartner 2025)
Exponentiële datagroei: veroorzaakt door IoT, edge computing, video, audio en sensoren
Kosten en duurzaamheid: AI vereist energiebewuste keuzes; legacy-opslag is vaak inefficiënt

Door nu te investeren in moderne, schaalbare infrastructuur kunnen bedrijven:

Snel AI-projecten live brengen
Interne data veilig benutten
Kosten beheersen en concurrentie voorblijven

Conclusie

AI verandert fundamenteel hoe bedrijven data verwerken, opslaan en benutten. Klassieke opslagarchitecturen zijn te traag, te log en te beperkt. De toekomst vraagt om GPU-compatibele, RAG-ready en cloud-flexibele oplossingen.

Wie deze slag nu maakt, zet zichzelf op voorsprong voor 2025 en daarna.

Meta-description (SEO): AI verandert enterprise-opslag: ontdek hoe GPU-ondersteuning, RAG en schaalbare infrastructuur essentieel worden voor je IT-strategie in 2025.

Robin HeesterOprichter

Robin Heester is mede-oprichter van AI Wereld en heeft door de jaren heen meerdere websites, nieuwsbrieven en magazines opgericht. Hij schrijft over technologie, innovatie en de maatschappelijke impact van nieuwe digitale ontwikkelingen.