In het AI-tijdperk geeft niet schaal, maar snelheid de doorslag

Veel heeft daarbij te maken met snelheid. Heel wat AI-toepassingen hebben een beslissingsproces dat instant verloopt. Denk aan robots op productielijnen of zelfrijdende auto’s: ze capteren data, verwerken die onmiddellijk en baseren hun acties daarop in realtime. De verwerking van de data gebeurt lokaal – in de edge – omdat er anders te veel vertraging zit op de uitvoering van de beslissing. Die latency zo laag mogelijk houden, is essentieel.

Bevindt de rekenkracht zich centraal in de cloud, dan moet de data daar eerst via het netwerk naartoe, waarna de beslissing via het netwerk naar de toepassing terugkeert. “Op zich biedt fiber daar een snelle oplossing voor”, zegt Stijn Bijnens. “Maar in het AI-tijdperk moet het nog sneller. Dat centrale model heeft hoe dan ook beperkingen.” Om het over en weer sturen van data te vermijden, ligt het voor de hand om data én rekenkracht in de edge te houden.

De dataexplosie die met AI gepaard gaat, werkt die tendens verder in de hand. “Denk aan de gezondheidszorg”, zegt Stijn Bijnens. “Medische monitoring zorgt bij een patiënt voor een constante stroom van grote datavolumes. Maar moet je die echt allemaal in een centrale cloud samenbrengen? Veel van die data is maar heel even nodig voor een realtime beslissing.”

Waarom zou je daarvoor een enorme centrale opslag organiseren en het netwerk belasten met zwaar dataverkeer? “We moeten anders denken: welke data slaan we op, waar doen we dat en hoe lang? Doen we dat in de edge, zo dicht mogelijk bij de rekenkracht en enkel voor de tijd die nodig is, dan gaan we veel efficiënter met data om dan we vandaag doen.”

Dat zou ook geen slecht nieuws zijn voor het netwerk. Afhankelijk van de bron gaat het dataverkeer de komende jaren maal drie, maal vijf, of nog meer. Dat is onder meer het geval omdat mensen volop fixed wireless access ontdekken, waarbij ze hun vaste verbinding inruilen voor een hotspot op 5G. Met zoveel meer netwerkverkeer lijken saturatie en congestie dan niet veraf.

“Een bijkomende uitdaging is dat de huidige netwerken niet op de komst van AI zijn voorzien”, legt Stijn Bijnens uit. “Ze zijn gebouwd voor downloadverkeer: voor videostreaming, bijvoorbeeld. AI verwerkt echter data en koppelt informatie terug. Anders gezegd: AI heeft ook een grote capaciteit aan upload nodig.” Fiber maakt daar mogelijk het verschil, omdat het netwerk symmetrie toelaat: download én upload. “Dat bevestigt alvast dat onze investering in fiber de juiste keuze was.” Maar tegelijk blijft een zo kort mogelijke afstand tussen data en rekenkracht – in de edge dus – voor bepaalde toepassingen de beste optie.

Dat er nu een beweging richting edge ontstaat, hoeft eigenlijk niet te verbazen. Na een periode van centralisatie, volgt onvermijdelijk de beweging richting decentralisatie. “We zien dat in bedrijfsorganisatie, in de politiek en dus ook in IT.” Tot twintig jaar geleden werkten bedrijven per definitie decentraal, met eigen servers. Daarop volgde de tegenreactie richting cloud. Maar die heeft intussen te veel gewicht gekregen, zo lijkt het wel. “Dat leidt tot kwetsbaarheid. Als je alles in één cloud doet, vormt die een single point of failure.”

Als dat bovendien een cloud van een Amerikaanse leverancier is, roept dat in tijden van geopolitieke spanning ook vragen op rond soevereiniteit. Wie echt voor alles op de cloud rekent, kijkt daarom nu ook naar alternatieve pistes. “In die context neemt het belang van portabiliteit sterk toe”, vervolgt Stijn Bijnens. “Je wil je data en applicaties makkelijk vanuit die cloud naar een ander platform kunnen verplaatsen.”

En eenmaal je de afweging tussen cloud en edge begint te maken, komen ook andere aspecten op de agenda. “Het gaat dan ook over zaken als latency, compliance en datalocatie. In de toekomst zal er op dat vlak meer nood zijn aan flexibiliteit. Daar moet je je vandaag al op voorbereiden.” Kosten spelen bij die afweging uiteraard ook mee. “In de nieuwe context – met meer dataverkeer en meer dataopslag – lopen de kosten voor clouddiensten snel op. Het terughalen van data uit de cloud - de zogeheten datarepatriëring - is vaak zo duur dat het de facto tot een lock-in leidt.”

Dan is een alternatief welkom. “IT heeft een prijs”, zegt Stijn Bijnens. “De kunst bestaat erin je kosten voor IT economisch te optimaliseren, terwijl toch al je behoeften op het vlak van functionaliteit en compliance afgedekt zijn.” AI kan daarbij optreden als orkestrator, die automatisch het gewenste evenwicht tussen alle facetten berekent. “Maar dan moet de portabiliteit van data eerst haalbaar zijn.”

Die nieuwe kijk op infrastructuur verandert bij uitbreiding onze complete omgang met IT. “De rol van de applicatie-ontwikkelaar verandert ook. Die moet meer denken in conceptuele termen, waarna generatieve AI voor de code instaat.” Maar essentieel is opnieuw dat de onderliggende infrastructuur is ingericht met die nieuwe manier van werken voor ogen – en dat IT als geheel meer out of the box gaat denken.

“We evolueren bijvoorbeeld meer en meer naar een token-gebaseerde IT-omgeving”, zegt Stijn Bijnens. “Niet alleen in de context van AI, zoals we vandaag al zien, maar ook voor het netwerk. Maar uiteraard moet het netwerk daar dan wel klaar voor zijn. Kortom, wat we vandaag aan de netwerkarchitectuur veranderen, zal bepalend zijn voor de komende jaren.”

Opvallend is dat de verschuiving richting edge mooi aansluit bij concepten als Network as a Service en platformgedreven modellen. “Ze zijn complementair, dat klopt. De vaststelling is hier opnieuw dat het netwerk geen dumb pipe meer mag zijn. Tegelijk zal het niet de IT’er zijn die aangeeft welke connectiviteit, rekenkracht en opslag er nodig is voor een bepaalde applicatie. De verwachting is dat we evolueren naar een model waarbij AI-agents die beslissingen zelf aansturen en er zelf voor betalen via API’s.”

Dat is een compleet ander model dan dat van het huidige netwerk, dat in wezen op onbeperkte datavolumes tegen een vast tarief is gebaseerd. “De prijsbepaling zal in de toekomst helemaal anders gebeuren. Niet alleen het datavolume zal meespelen, maar bijvoorbeeld ook de gewenste snelheid en locatie.”

Edge computing heeft per definitie een belangrijke lokale component. Daardoor rijst er ook een praktische vraag: hoe stem je dat nabije karakter af op dataverkeer dat internationaal verloopt? “Hier merk je meteen hoe belangrijk interoperabiliteit is”, zegt Stijn Bijnens. “Vergelijk het met roaming in telecom. Wanneer je een landsgrens oversteekt, schakelt je gsm automatisch over naar een ander netwerk.”

Met de edge zal dat net zo gebeuren. “Een zelfrijdende auto die de grens oversteekt, zal op een vergelijkbare manier overstappen naar de oplossing van een andere speler. Zo zal er een edge continuum ontstaan.” Verschillende Europese operatoren maken daar intussen werk van. Ook Proximus is in gesprek om in zo’n consortium te stappen.

In ieder geval betekent de vraag naar edge computing een grote uitdaging. “Niet alleen technisch, omdat je je netwerk anders moet benaderen, maar ook op het vlak van business. Het verplicht ons echt om hierover als een start-up na te denken.” Proximus heeft daarbij met zijn ervaring als historische operator alvast een streepje voor. Voor het beheer van het klassieke kopernetwerk bouwde Proximus doorheen de voorbije decennia veel decentrale infrastructuur uit. Overal in het land – in alle steden en gemeenten – bevinden zich diverse gebouwen en straatcabines.

“Nu we het kopernetwerk uit dienst nemen, komt er veel ruimte vrij. Die kunnen we gebruiken in de context van edge computing, bijvoorbeeld om lokaal rekenkracht te voorzien.” Proximus krijgt op die manier een unieke plaats in het IT-landschap. “De hyperscalers hebben altijd enkel op schaal gefocust – en dus op centralisatie. Maar met onze fysieke voetafdruk beschikken we in de edge over een belangrijk voordeel.”

Wellicht de grootste uitdaging is dat een bedrijf als Proximus vandaag moet beslissen over investeringen in de edge, terwijl de meeste toepassingen die er gebruik van zullen maken vandaag nog niet bestaan. “We kennen de killerapp van de toekomst nog niet”, besluit Stijn Bijnens. Maar vermoedens zijn er natuurlijk wel. “Persoonlijk denk ik dan aan robotica. Voor rekenkracht in robots heb je chips en batterijen nodig, wat ze duur maakt.”

Mogelijk zien robots er daarom binnenkort helemaal anders uit. Door chips en batterijen weg te halen, hou je een domme, maar wel betaalbare robot over. Alles wat hij nodig heeft, zoals rekenkracht, haalt hij uit de edge. “Fabrikanten van elektrische wagens hebben heel wat overcapaciteit. Als ze die inzetten voor de productie van goedkope huis-, tuin- en keukenrobots, zou dat voor een enorme versnelling in innovatie kunnen zorgen – met een sleutelrol voor de edge.”

Cloud expert Thierry Van Nuffelen vat de essentie samen.