Tegenwoordig zijn er heel veel aanbieders van AI-diensten, waarbij veelal gebruik wordt gemaakt van de cloud om AI te draaien. Bij lokale AI worden modellen echter gedraaid op eigen computers, servers of andere apparaten. Dat biedt onder andere voordelen op het gebied van privacy, maar kent ook restricties.
Bij het draaien van lokale AI wordt geen gebruik gemaakt van externe cloudservers, maar maak je gebruik van eigen hardware binnen een eigen netwerk. Data wordt dus niet verwerkt in de cloud, maar op eigen hardware, bijvoorbeeld een workstation, laptop of interne server. Er zijn inmiddels allerlei modellen die lokaal te draaien zijn, met elk hun voor- en nadelen.
Enkele bekende modellen zijn Llama, een van de meest populaire open-source modellen. Ook Mistral AI biedt verschillende modellen aan, vooral bekend om hun efficiëntie. Een ander noemenswaardig model om lokaal te gebruiken is DeepSeek R1, dat weer uitblinkt in programmeren en redeneren.
Lokale AI is een alternatief voor modellen van partijen als OpenAI en Google. Er spelen verschillende zaken mee met het wel of niet draaien van lokale AI. In dit artikel duiken we dieper in op de vraag wat de voor- en nadelen zijn van modellen draaien in de cloud of juist lokaal.
Voordelen van gebruik lokale AI
Het gebruik van lokale AI-modellen door bedrijven kent verschillende voordelen, die we op een rij hebben gezet. Er moet onder andere gedacht worden aan privacy, kostenbeheersing en controle, maar er is meer.
Privacy en data-soevereiniteit
Bij het gebruik van cloud-AI is je data het ‘leergeld’ voor de ontwikkelaar. Bij het gebruik van lokale AI verlaten gevoelige gegevens, denk aan broncode of bijvoorbeeld medische dossiers, nooit de lokale infrastructuur. Het risico op datalekken via externe API’s wordt daarmee tot nul gereduceerd. Dat maakt het eenvoudiger om te voldoen aan strikte privacywetgeving. Ook wordt er voorkomen dat intellectueel eigendom onbedoeld terechtkomt in de publieke trainingssets van techgiganten.
Lees ook: Wikipedia laat Big Tech betalen voor AI-training
Operationele continuïteit, altijd offline beschikbaar
Afhankelijkheid van een internetverbinding is anno 2026 nog steeds een risico. Lokale AI garandeert dat bedrijfskritische processen blijven draaien, ongeacht de status van de cloudprovider of de lokale ISP. Dat is een slimme keuze voor onder meer industriële omgevingen, afgelegen locaties of beveiligde ‘air-gapped’ netwerken waar externe connectiviteit verboden is. Tevens ben je als gebruiker niet langer overgeleverd aan downtime van externe AI-platformen.
Minimale latency bij realtime gebruik
Hoewel cloudservers enorm krachtig zijn, zorgt de round-trip van data voor een merkbare vertraging. Dat staat voor het verzenden, verwerken en ontvangen van data. Voor toepassingen zoals realtime video-analyse, spraakherkenning of voorspellend onderhoud in een productielijn is elke milliseconde cruciaal, waardoor het lokaal draaien van een model een slimme keuze kan zijn. Tevens bespaart het lokaal verwerken van grote hoeveelheden data veel bandbreedte, wat niet het geval is bij cloudmodellen.
Kostenbeheersing en TCO
Cloud-AI werkt vaak met een ‘pay-per-token’ model of prijzige maandelijkse abonnementen. Bij intensief gebruik kunnen deze kosten exponentieel stijgen. Bij lokale AI gaat het om een voorspelbare investering. Na de aanschaf van de benodigde hardware zijn de marginale kosten per zoekopdracht nagenoeg nul. Voor organisaties die AI integreren in hun dagelijkse workflow, is de terugverdientijd van eigen hardware vaak verrassend kort en dus zeker iets om over na te denken.
Volledige controle en aanpasbaarheid
Als er gebruik wordt gemaakt van een cloudmodel, kan het zijn dat deze automatisch wordt geüpdatet of aangepast. Dat kan er weer voor zorgen dat de prestaties ervan minder worden. Bij het gebruik van een lokaal model, bepaal je als gebruiker zelf of en wanneer je de update uitvoert. Daarnaast kun je zelf kiezen met welk specifiek model je aan de slag wil. Is dat een standaardmodel of een aangepaste versie, die het beste past bij jouw use-case.
Lokaal AI gebruiken kent ook nadelen
Hoewel de voordelen op het gebied van privacy en snelheid duidelijk zijn, komt het draaien van lokale AI-modellen niet zonder minpunten. Voor IT-beslissers is het van te voren essentieel om de verborgen kosten en technische beperkingen in kaart te brengen voordat de overstap wordt gemaakt.
Benodigde hardware komt met een prijs
De grootste drempel voor het goed kunnen draaien van een lokaal AI-model is de benodigde hardware. Moderne Large Language Models (LLM’s) gebruiken namelijk heel wat resources. Het draaien van een model vereist dat het model, of een aanzienlijk deel daarvan, in het videogeheugen van de GPU past.
Voor hoogwaardige modellen zijn er krachtige videokaarten nodig, waar een forse initiële investering tegenover staat. Daarbij degradeert hardware ook en als dat continue wordt belast gaat dat nog sneller. Dat betekent dat er op termijn ook geld nodig is om hardware te vervangen, iets wat zeker moet worden meegenomen in de plannen.
Kwantiteit vs kwaliteit
Lokale modellen moeten vaak worden gecomprimeerd om op consumenten- of midrange zakelijke hardware gebruikt te kunnen worden. Waar cloud-modellen zoals GPT-4 of Claude 3 Opus draaien op triljoenen parameters verspreid over enorme serverparken, zijn lokale modellen vaak beperkt tot 7B, 13B of maximaal 70B parameters. Voor eenvoudige samenvattingen volstaat een lokaal model dus vaak prima. Bij complexe logische redeneringen of brede algemene kennis leggen lokale varianten het echter vaak af tegen de gigantische modellen die in de cloud gedraaid kunnen worden.
Beheer en expertise
Bij een SaaS-oplossing merkt de gebruiker niets van onderhoud. Bij lokale AI is dat heel anders en ligt de verantwoordelijkheid volledig bij het eigen IT-team. Het opzetten van de juiste omgeving vereist diepgaande technische kennis en die moet wel in huis zijn. Daarbij kost het handmatig patchen van kwetsbaarheden en het finetunen van modellen kostbare manuren.
Gebrek aan schaalbaarheid
Cloudproviders bieden nagenoeg oneindige schaalbaarheid. Heb je als bedrijf plotseling tien keer zoveel rekenkracht nodig, dan schaal je op met een simpele druk op de knop. Lokale infrastructuur biedt dat voordeel niet. Als de vraag naar AI-ondersteuning binnen de organisatie groeit, moet er dus eerst fysieke hardware worden bijgekocht, geconfigureerd en geïnstalleerd. Om zulke pieken op te vangen moet er hardware aangeschaft worden, die de rest van de tijd wellicht onbenut blijft. Dat is economisch gezien minder efficiënt dan het pay-per-use model van veel clouddiensten.
Impact op energieverbruik en koeling
AI-berekeningen behoren tot een van de meest energie-intensieve taken die een computer kan uitvoeren. Het constante gebruik van krachtige hardware, levert ook een gepeperde rekening op. Dat is in een tijd van focus op duurzaamheid zeker een factor om rekening mee te houden. Krachtige hardware genereert veel hitte. In kleinere serverruimtes of op kantoorlocaties kan dit ervoor zorgen dat er ook weer extra investeringen nodig zijn om de koeling op orde te houden.
Wil je als bedrijf aan de slag met AI-modellen, dan moeten eerst de koppen goed bij elkaar worden gestoken. Wat zijn de precieze eisen, waar moeten modellen voor gebruikt worden, wat is het budget en hoe zit het met zaken als privacy, beheer en latency? Dat zijn vragen die belangrijk zijn om van tevoren te tackelen. Alleen dan kan er een weloverwogen keuze worden gemaakt met welk AI-model je als bedrijf aan de slag gaat en of het gaat om een cloudbased versie of juist een lokale variant.