On-premise AI vs Cloud AI: Wat Past bij Jouw Organisatie?
Wil je AI inzetten maar zijn er privacybezwaren tegen cloudoplossingen? On-premise AI biedt een alternatief waarbij jouw data nooit je eigen omgeving verlaat. We vergelijken de twee opties eerlijk voor Nederlandse organisaties.
Wanneer kies je on-premise?
On-premise is de juiste keuze bij: bijzondere persoonsgegevens (medisch, strafrechtelijk), geclassificeerde informatie (overheid), IP die concurrentievoordeel geeft, sectoren met expliciete verboden op cloudopslag, of bij intensief AI-gebruik waarbij cloud-kosten oplopen tot meer dan hardware-aanschaf.
Praktijkvoorbeeld
Een ziekenhuis in Nijmegen wil AI inzetten voor het samenvatten van patiëntendossiers. Cloud-AI valt af vanwege AVG-vereisten voor bijzondere persoonsgegevens. Ze installeren een lokaal Llama 3 70B model op een NVIDIA DGX-server (€45.000 aanschaf). De jaarlijkse kosten (energie, onderhoud, updates): €8.000. Alternatief: Azure OpenAI met EU-residentie en DPA: €2.400/jaar. Beslissing: toch Azure vanwege lagere kosten en betere modelkwaliteit — mits DPA en EU-dataresidentie gegarandeerd zijn.
Veelgestelde vragen
Is on-premise AI echt veel duurder dan cloud AI?
Op korte termijn ja: hardware investering voor on-premise AI (een GPU-server) kost €10.000-100.000. Op lange termijn kan het goedkoper zijn als je veel AI gebruikt, want je betaalt geen API-kosten per gebruik. De break-even ligt vaak bij intensief gebruik van 2-3 jaar. Voor incidenteel gebruik is cloud altijd goedkoper.
Welke sectoren hebben de meeste voordelen van on-premise AI?
Sectoren met strenge datavereisten: zorg (patiëntdata, NEN 7510), overheid (BIR, staatsgeheimen), financiën (PCI-DSS, bankregulering), en defensie. Ook bedrijven met waardevolle IP die absoluut niet naar de cloud mag, en organisaties in gebieden met beperkte internetconnectiviteit.
Kan een kleine MKB-ondernemer on-premise AI inzetten?
Ja, maar pas bij voldoende AI-gebruik. Een krachtige werkstation (€3.000-5.000) kan kleine lokale modellen (Llama 3 8B, Mistral 7B) draaien voor dagelijks gebruik. Voor grotere modellen of meer gebruikers heb je een dedicated GPU-server nodig. Tools als Ollama maken installatie en beheer toegankelijk zonder technische expertise.
Wat zijn de nadelen van on-premise AI?
Hogere initiële investering, onderhoudslast (updates, hardware-storingen), beperkte schaalbaarheid versus cloud, en je mist automatisch updates naar nieuwere modellen. Cloud-providers zoals Azure en Google Cloud staan ver voor op on-premise qua modelkwaliteit en features. On-premise modellen zijn vaak minder krachtig dan de nieuwste cloud-modellen.
Wat is een private cloud en is dat een alternatief?
Een private cloud is cloudinfrastructuur die exclusief voor jouw organisatie beschikbaar is — bij een cloudprovider maar geïsoleerd. Voordelen: schaalbaarheid van cloud + meer controle dan publieke cloud. Microsoft Azure Government, Google Cloud Assured Workloads en AWS GovCloud zijn voorbeelden. Dit is voor veel Nederlandse overheidsinstellingen de voorkeur boven volledig on-premise.
Wekelijks de beste AI-inzichten in je inbox
Elke week nieuws over AI voor Nederlandse ondernemers. Gratis.
Schrijf je gratis in →