2025 was het jaar waarin organisaties massaal experimenteerden met AI. Nieuwe modellen, pilots en proof-of-concepts schoten als paddenstoelen uit de grond. Maar 2026 wordt een ander verhaal. Schaarste aan rekenkracht, strengere regelgeving en een roep om concreet rendement maken dit het jaar waarin AI volwassen moet worden. Niet door nog grotere modellen te bouwen, maar door bewuste keuzes te maken over infrastructuur, governance en waar de meerwaarde van AI daadwerkelijk ligt. De combinatie van investeringsdruk, Europese wetgeving en een realistischer kijk op ROI vormt de rode draad voor 2026. Vijf ontwikkelingen springen er wat mij betreft uit.
AI moet gaan renderen, efficiëntie boven schaal
Waar de afgelopen jaren gericht waren op groei en experimenten, ontstaat nu een duidelijker besef dat AI ook moet renderen. Europese bedrijven investeren miljarden in AI-infrastructuur, maar kunnen niet op tegen de schaal van de VS en China. Alleen het uitbreiden van capaciteit is daarom steeds minder vanzelfsprekend. Hoewel de beschikbaarheid van GPU’s langzaam verbetert, blijft de vraag groter dan het aanbod. Efficiëntie blijft leidend als de vraag verschuift van “Hoe bouwen we grotere modellen?” naar “Hoe benutten we de beschikbare capaciteit optimaal?” Een combinatie van NVIDIA- en AMD-GPU’s ondersteunt en versnelt de ontwikkeling van doelgerichte AI-platformen.
De focus ligt meer op doorlooptijd, energieverbruik (ook vanuit duurzaamheidsperspectief) en kosten per uitgevoerde taak. In plaats van rekenkracht bijbouwen, optimaliseren ze de manier waarop modellen draaien en leren. Automatisering van experimenteren, betere orchestratie en analyse van modelprestaties binnen bedrijfsdoelstellingen worden cruciaal. Deze beweging markeert de overgang van AI als innovatiespeeltje naar AI als bedrijfsmiddel: technologie moet aantoonbare meerwaarde leveren en liefst zo snel mogelijk.
Concretere Europese regels dwingen compliance van AI en cloud af
De AI Act en de aankomende Cloud & AI Development Act geven Europa in 2026 een veel duidelijker kader voor de bouw van AI-systemen en waar ze mogen draaien. Dat heeft ook impact op hoe bedrijven hun infrastructuur ontwerpen.
Soevereiniteit is inmiddels veel meer dan een ambitieus beleidsbegrip. Organisaties moeten kunnen aantonen waar data is opgeslagen, hoe ze workloads beschermen en welke maatregelen risico’s beheersen. Dat gaat verder dan juridische documenten en raakt de fundamentele structuur van architecturen. Deze ontwikkeling maakt compliance technischer dan ooit. SLA’s moeten expliciet zijn over datalocatie, exit-mogelijkheden, geauditeerde controles en interoperabiliteit. Dit geeft bestuurders meer grip op risico’s en vereist investeringen in systemen die dit soort garanties kunnen afdwingen. In 2026 wordt governance een randvoorwaarde die vanaf het eerste ontwerp geïntegreerd is: governance by design.
Tegelijkertijd bieden deze regels ook andere voordelen. Organisaties die hun governance snel afstemmen op de nieuwe kaders kunnen sneller en met minder risico’s opschalen. Dit draagt direct bij aan hun concurrentievoordeel. Voor overheden draait soevereiniteit daarbij vooral om volledige controle over data en infrastructuur. Bedrijven zetten meer in op risicobeheersing, flexibiliteit en onderhandelingskracht. In beide gevallen zijn transparantie en controleerbaarheid van de infrastructuren onmisbaar.
De regio als werkveld, de Benelux gaat open voor AI-workloads
Opvallend genoeg ontstaan juist in West-Europa initiatieven die het AI-landschap versnellen. Nieuwe datacenters, onderzoeksfaciliteiten en souvereine cloudprojecten creëren nieuwe mogelijkheden. België trekt miljardeninvesteringen aan en groeit uit tot een AI-hub. Nederland bouwt aan een nationale AI-infrastructuur voor wetenschappelijke en industriële toepassingen. Bijvoorbeeld met de EU AI Factory in Groningen. Daarnaast experimenteert Luxemburg met overheidsdienstverlening op een eigen soevereine cloudarchitectuur.
Deze alternatieven voor hyperscalers bieden een interessante middenweg. Toegang tot moderne, schaalbare infrastructuren in de regio, versterkt de autonomie van organisaties. Dat helpt bij het voldoen aan Europese regelgeving, vermindert latency en biedt meer zekerheid over databeheer. CIO’s kunnen en moeten zich heroriënteren op de geografische keuze voor AI-workloads. Nabijheid, energiecontracten, datalocatie en sectoreisen worden in 2026 minstens zo belangrijk als pure rekenkracht.
AI wordt kleiner, specifieker en bruikbaarder, focus op domeinmodellen
De aandacht voor grote, generieke taalmodellen maakt plaats voor een veel pragmatischer aanpak. De inzet van kleine, domeinspecifieke modellen voor een specifieke taak groeit. Ze zijn sneller te trainen, eenvoudiger te controleren en leveren sneller tastbare resultaten op. De combinatie met multi-agent systemen, waarbij verschillende modellen of tools binnen één workflow samenwerken, stimuleert een nieuwe golf van automatisering. Organisaties kunnen zo complexe taken opdelen in behapbare stappen, die elk door een gespecialiseerde component worden uitgevoerd. Omdat domeinmodellen een kleinere scope hebben, zijn ze eenvoudiger te toetsen en minder risicovol. Aan de andere kant versnellen agentic workflows de ROI van investeringen, doordat ze eenvoudig zijn in te passen in bestaande operationele processen
De impact van deze ontwikkelingen op de praktijk is groot. In plaats van langdurige, dure AI-projecten ontstaan compacte oplossingen die direct bijdragen aan bedrijfsdoelen. Of het nu gaat om KYC-processen, inspecties, klantinteracties of operationele besluitvorming: domeinmodellen brengen structuur en voorspelbaarheid terug in de AI-strategie. Veel bedrijven zullen in 2026 afscheid nemen van het idee dat één groot model al hun problemen oplost. In de praktijk realiseren twintig kleinere modellen veel meer waarde.
AI breekt door op de werkvloer, beslissen bij de bron
AI komt dichter bij het hart van de besluitvorming. In sectoren zoals industrie, logistiek, energie en mobiliteit ontstaat een duidelijke trend: lokale intelligentie wordt essentieel. Als snelheid, veiligheid of privacy cruciaal zijn, is het logischer om AI direct aan de bron te laten draaien. Bijvoorbeeld inspectiesystemen die afwijkingen detecteren als technici op locatie werken of logistieke workflows die realtime optimaliseren zonder gevoelige data naar centrale systemen te sturen. Daarbij spelen autonomie en operationele flexibiliteit ook een rol. Systemen moeten blijven functioneren, ook als de verbindingen met de cloud wegvallen.
Deze ontwikkeling sluit naadloos aan op Europese regelgeving en op de groei van regionale infrastructuren. Door modellen dichter bij de data te brengen, krijgen organisaties niet alleen meer controle over risico’s, maar verminderen ze ook afhankelijkheid van grote cloudproviders. Het resultaat is een evenwichtig AI-landschap waarin centraal en decentraal elkaar versterken.
Wat 2026 vraagt van organisaties
De rode draad door deze ontwikkelingen is dat AI in 2026 vraagt om keuzes voor de langere termijn. Architectuur wordt een strategisch vraagstuk: hoe bouw je systemen die voldoen aan Europese wetgeving, efficiënt omgaan met rekenkracht en flexibel genoeg zijn om nieuwe modellen te ondersteunen? Verder verschuift governance van een juridische activiteit naar een technisch fundament. Compliance gebeurt niet meer achteraf, maar is vanaf het begin ingebouwd. Tot slot realiseren kleinere, herhaalbare oplossingen concrete meerwaarde voor de bedrijfsdoelen.
Organisaties die nu investeren in portabiliteit, duidelijke governance en compacte, AI-workflows lopen in 2026 voorop. Niet door op schaal te concurreren met wereldspelers, maar juist door architectuur en inzet slimmer te organiseren. De Europese aanpak is streng waar het moet, transparant en biedt ruimte voor diversiteit. Dit is geen beperking, maar geeft Europese organisaties op de lange term juist een voorsprong.
Dit is een ingezonden bijdrage van Vultr. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.