De wereldwijde uitgaven voor datacenters verdrievoudigen de komende tien jaar, waarbij het leeuwendeel bestemd is voor de bouw en optimalisatie van ‘AI factories’, gespecialiseerde centra voor de productie van artificiële intelligentie.
De investeringen in datacenters zullen wereldwijd drastisch toenemen, van ongeveer 460 miljard euro (500 miljard dollar) in 2025 naar ruwweg 1,3 biljoen euro (1,4 biljoen dollar) tegen 2035. Deze prognose van analistenbureau Frost & Sullivan toont een jaarlijkse groei van 11 tot 12 procent. Een opvallend gegeven is dat 77 procent van de huidige investeringen al gericht is op de zogeheten AI-workloads, wat de snelle verschuiving binnen de sector benadrukt. Het leeuwendeel van deze groei komt op het conto van ‘AI factories’, een nieuw type datacenter dat geoptimaliseerd is voor de productie van artificiële intelligentie.
Deze AI factories verschillen fundamenteel van traditionele datacenters. Waar klassieke datacenters zich richten op opslag en algemene rekenkracht, draait het bij AI factories om efficiëntie in het genereren van ’tokens’, de outputeenheden van AI-modellen. Nvidia, een belangrijke speler in deze sector, verwacht dat de vraag naar datacentercapaciteit tegen 2030 zal verdubbelen, met AI als de voornaamste drijfveer. De ‘inference’, het gebruik van getrainde AI-modellen, zal tegen die tijd naar schatting 93 gigawatt aan vermogen vergen.
Efficiëntie is de nieuwe maatstaf
De focus op ’tokens’ brengt nieuwe prestatiemaatstaven met zich mee. Rod Evans, vicepresident bij Nvidia, benadrukt dat ’time to first token’ cruciaal is: hoe snel een AI-model na activering de eerste output levert. Andere belangrijke indicatoren zijn ’tokens per seconde’, ’tokens per watt’ en ’tokens per dollar’. Deze metrics onderstrepen de noodzaak om AI-verwerking zo zuinig en snel mogelijk te maken. De snelle ontwikkelingen leiden tot een enorme toename in vermogensdichtheid. Racks die enkele jaren geleden nog acht GPU’s bevatten, omvatten nu 72 GPU’s die als één systeem functioneren. De volgende generatie racks zal naar verwachting richting een megawatt per rack gaan tegen 2028, wat de overstap naar 800 volt gelijkstroom en directe vloeistofkoeling noodzakelijk maakt.
De toegenomen focus op efficiëntie is ook terug te zien in de manier waarop bedrijven hun AI-systemen aansturen. Duurzaam prompten, waarbij AI-modellen zo gericht mogelijk worden aangestuurd, is een belangrijk aandachtspunt geworden. Dit voorkomt onnodig verbruik en verlaagt de kosten, zonder in te boeten op de kwaliteit van de output. Een goed geformuleerde prompt kan veel iteraties en dus rekenkracht besparen, wat direct impact heeft op de energiekosten en de financiële uitgaven voor AI-diensten.
Snelheid en schaal bepalen de bouw
De bouw van deze datacenters is ook aan het veranderen. Paul Ryan, EMEA-president van infrastructuurspecialist Vertiv, stelt dat de sector verschuift van maatwerk naar geprefabriceerde, modulaire oplossingen. Waar het opleveren van een datacenter van 10 tot 20 megawatt vroeger 18 tot 20 maanden duurde, vragen klanten nu om 50 tot 200 megawatt in zes tot acht maanden. Dit dwingt de industrie om datacenters als een product te benaderen dat op schaal geproduceerd kan worden, vergelijkbaar met de efficiëntie van een fabriek.
De Verenigde Staten hebben in 2026 plannen voor 12 gigawatt aan nieuwe capaciteit en nog eens 36 gigawatt in 2027. Realistisch gezien wordt daarvan ongeveer een kwart, respectievelijk 5 en 7 gigawatt, daadwerkelijk opgeleverd. Vergunningen, netaansluitingen en bouwperikelen vormen de grootste beperkingen. Een deel van de Amerikaanse bouwplannen wijkt al uit naar Europa, met projecten in landen als Spanje, Portugal, de Nordics en Oost-Europa, wat de Europese positie op de AI-infrastructuurkaart kan versterken.
Wat betekent dit nu?
De ongekende vraag naar AI stuwt de investeringen in datacenters naar recordhoogtes, waarbij de focus verschuift naar gespecialiseerde ‘AI factories’ die tokens zo efficiënt mogelijk produceren. Deze ontwikkeling vraagt om nieuwe technologieën voor stroomvoorziening en koeling, en dwingt de bouwsector tot snellere, modulaire oplossingen. De verschuiving benadrukt de kritieke rol van energie en infrastructuur in het AI-tijdperk, waarbij de capaciteit van een land om AI te voeden steeds meer een concurrentiefactor wordt.
