Het antwoord: De opkomst van vloeistofkoeling in datacenters maakt AI-rekenkracht op termijn beter beschikbaar en betaalbaarder voor het Nederlandse MKB, maar de effecten zijn nog niet direct voelbaar. Doordat AI-workloads twintig tot vijftig keer meer warmte produceren dan traditionele servers, wordt luchtkoeling steeds minder geschikt. Vloeistofkoeling is de oplossing die datacenters in staat stelt om de groeiende vraag naar AI-rekenkracht aan te kunnen, zonder vast te lopen op ruimte- en energietekorten.

Wat er aan de hand is

Tijdens een internationaal persevenement van Schneider Electric in Buffalo, New York, stond de opmars van liquid cooling centraal. Volgens het bedrijf produceren moderne AI-workloads twintig tot vijftig keer meer warmte dan traditionele serveromgevingen. Waar een klassieke serverruimte met luchtkoeling nog prima functioneert, komt die bij de inzet van krachtige GPU-servers zoals Nvidia’s H100- en Blackwell-chips snel aan zijn grenzen. Een AI-server met meerdere GPU’s verbruikt al snel tien tot twintig kilowatt, terwijl complete racks richting 150 tot 250 kilowatt gaan. Schneider Electric stelt dat de praktische grens van luchtkoeling rond tachtig kilowatt per rack ligt. Daarboven is vloeistofkoeling feitelijk noodzakelijk.

Voor Nederland is dit meer dan een technisch vraagstuk. Het raakt aan de groei van datacenters, de energietransitie, netcongestie en de ambitie om een rol te blijven spelen in de Europese AI-infrastructuur. Ruimte en netcapaciteit zijn hier schaars, waardoor efficiënte koeling een strategische factor wordt.

Wat dit betekent

Voor het Nederlandse MKB betekent deze ontwikkeling dat de beschikbaarheid van AI-rekenkracht op de middellange termijn kan verbeteren. Zonder vloeistofkoeling zouden datacenters steeds vaker tegen fysieke grenzen aanlopen: ze kunnen simpelweg niet genoeg stroom kwijt of de warmte niet afvoeren. Dat zou leiden tot hogere prijzen voor rekenkracht of langere wachttijden. Met vloeistofkoeling kunnen datacenters dichter bij de maximale capaciteit draaien, wat de kostprijs per rekeneenheid kan drukken.

Tegelijkertijd is het effect niet van vandaag op morgen merkbaar. De overstap naar liquid cooling vraagt om investeringen in nieuwe infrastructuur. Datacenters die nu bouwen of verbouwen, zullen deze technologie steeds vaker standaard meenemen. Voor bestaande locaties is de overstap complexer en duurder. Het MKB profiteert pas echt als vloeistofkoeling breed is uitgerold en de prijzen voor AI-rekenkracht daardoor dalen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je als ondernemer AI-toepassingen gebruikt die veel rekenkracht vragen, zoals het trainen van eigen modellen of het draaien van geavanceerde beeldherkenning. Je zou kunnen overwegen om bij de keuze van een cloudprovider of datacenter te vragen naar de koelingsinfrastructuur. Providers die investeren in vloeistofkoeling zijn waarschijnlijk beter in staat om stabiele prestaties te leveren, ook bij hoge belasting. Een mogelijkheid is om contracten af te sluiten met een looptijd van een tot twee jaar, zodat je niet vastzit aan een provider die achterloopt op koelingsgebied.

Als je een bedrijf runt dat afhankelijk is van realtime AI-inferencing, bijvoorbeeld voor chatbots, aanbevelingssystemen of kwaliteitscontrole in productie. Overweeg om de prestaties van je huidige AI-workloads te monitoren. Als je merkt dat reactietijden oplopen tijdens piekuren, kan dat wijzen op thermische throttling in het datacenter. Vraag je provider of ze liquid cooling inzetten of plannen hebben om dat te doen. Providers met vloeistofkoeling kunnen hogere vermogensdichtheden aan, wat leidt tot consistentere prestaties.

Als je als MKB’er overweegt om zelf AI-modellen te trainen in plaats van gebruik te maken van bestaande API’s. Houd er rekening mee dat de kosten voor rekenkracht de komende jaren kunnen dalen naarmate vloeistofkoeling breder wordt toegepast. Het kan lonen om grotere trainingsprojecten uit te stellen totdat de infrastructuur verder is ontwikkeld. Een optie is om nu alvast een pilot te draaien met een klein model, zodat je ervaring opdoet zonder grote investeringen in rekenkracht.

Als je in de logistiek of productie werkt en AI inzet voor optimalisatie van routes, voorraadbeheer of kwaliteitscontrole. De beschikbaarheid van vloeistofkoeling kan indirect invloed hebben op de prijs die je betaalt voor cloudgebaseerde AI-diensten. Je zou kunnen overwegen om een vaste prijsafspraak te maken met je cloudprovider voor een langere periode, zodat je niet wordt getroffen door prijsstijgingen als de vraag naar rekenkracht toeneemt.

Bron: Computable