Lokale LLMs vs Cloud: Wanneer Kies Je Wat?
Om de paar weken vraagt iemand ons of ze AI-modellen lokaal moeten draaien of cloudservices moeten gebruiken. Het eerlijke antwoord is: dat hangt ervan af. Maar daar heb je weinig aan, dus hier is een kader om de keuze echt te maken.
Waar je eigenlijk tussen kiest
Cloud-AI is makkelijk. Je maakt een account aan, krijgt een API-sleutel, en je kunt aan de slag. De aanbieder regelt de infrastructuur, het schalen, de updates. Je betaalt per gebruik. Voor experimenteren en toepassingen met laag volume is dit moeilijk te verslaan.
De prijs is controle. Elke vraag die je stuurt verlaat je eigen omgeving. Voor een chatbot die over productkenmerken praat is dat waarschijnlijk prima. Voor AI die arbeidscontracten, medische dossiers of financiële documenten verwerkt, misschien niet.
Lokaal draaien keert die afweging om. Je data verlaat nooit je eigen servers. Je bepaalt precies welk model draait en hoe het geconfigureerd is. Maar je bent zelf verantwoordelijk voor hardware, onderhoud, en bijblijven met modelverbeteringen. De investering vooraf is hoger. De doorlopende operationele last ook.
Geen van beide opties is per definitie beter. De juiste keuze hangt af van wat je verwerkt en welke risico's je kunt dragen.
Wanneer lokaal zinvol is
Regelgeving dwingt soms de keuze af. Als je onder de AVG valt, of financiële toezichtregels, kan het versturen van bepaalde data naar externe API's complianceproblemen opleveren. Check met je juridische afdeling, maar lokaal draaien maakt het regelgevingsplaatje vaak simpeler.
Concurrentiegevoeligheid telt ook. Als je AI bedrijfsgeheimen verwerkt, M&A-documenten, of strategische plannen, wil je die data misschien gewoon niet door andermans servers laten gaan. Ongeacht hun privacybeleid.
Volume-economie kan ook de doorslag geven. Cloud-AI rekent per token. Bij laag volume is dat goedkoop. Bij hoog volume loopt het op. Een bedrijf waar we mee werkten gaf €40.000 per maand uit aan API-calls. Een lokale installatie met vergelijkbare capaciteit kostte €15.000 eenmalig plus €2.000 per maand aan compute. De terugverdientijd was minder dan drie maanden.
Tot slot: latency en beschikbaarheid zijn voor sommige toepassingen belangrijk. Lokale modellen reageren sneller omdat er geen netwerkvertraging is. Ze blijven ook werken als je internetverbinding wegvalt of de aanbieder een storing heeft.
De beslissing maken
Begin met je data classificeren. Wat is openbaar? Wat is gevoelig? Wat valt onder regelgeving? Als alles wat je verwerkt toch al publieke informatie is, is cloud-AI waarschijnlijk prima.
Schat daarna je volume in. Hoeveel queries per dag? Hoe lang zijn ze? Vraag offertes op bij cloudaanbieders en vergelijk met de kosten van lokale infrastructuur. Vergeet niet de kosten van je eigen team voor het beheren van lokale systemen mee te rekenen.
Kijk dan naar de capaciteiten van je team. Lokaal draaien vereist iemand die servers kan beheren, modelproblemen kan oplossen, en updates kan doorvoeren. Als je die expertise niet in huis hebt, reken dan de kosten mee om het te leren of uit te besteden.
Voor de meeste bedrijven is het antwoord niet puur het een of het ander. Gebruik cloud-AI voor niet-gevoelige toepassingen en experimenten. Draai lokaal voor alles met vertrouwelijke data. De extra complexiteit is de juiste mate van controle waard.
De keuze tussen lokaal en cloud gaat niet over welke technologie beter is. Het gaat over je infrastructuur afstemmen op je werkelijke datagevoeligheid, volume en operationele capaciteiten. Wees concreet over wat je verwerkt, en de cijfers maken de keuze meestal vanzelf duidelijk.