In 2026 draait de industrie dat model om. Compute gaat nu over op de data. Wat begon als een optimalisatie-uitdaging is uitgegroeid tot een architecturale revolutie, die de manier waarop ondernemingen, AI-bouwers en datateams moderne infrastructuur ontwerpen, verandert.
Het tijdperk van datagravity
De term zwaartekracht van gegevens werd meer dan tien jaar geleden bedacht om te beschrijven hoe data toepassingen, diensten en andere gegevens aantrekken zoals planeten massa aantrekken. Hoe groter de dataset, hoe moeilijker het wordt om deze te verplaatsen.
Ondernemingen vechten al jaren tegen deze zwaartekracht. Ze kopieerden datasets tussen regio's, synchroniseerden datalakes in de cloud en betaalden miljarden aan uitvalkosten om analyses en AI-workloads mogelijk te maken. Gartner schat dat organisaties 10-15% van hun totale cloudrekening besteden aan kosten voor uitstappen, en dat de wereldwijde uitgaven voor de publieke cloud in 2025 naar verwachting meer dan $900 miljard USD zullen bedragen. Maar nu modellen schalen van miljarden naar biljoenen parameters en AI-pijplijnen petabytes aan logboeken en controlepunten genereren, is het zwaartepunt voorgoed verschoven.
De verschuiving: van datamobiliteit naar mobiliteit van werkbelasting
In 2026 zal het niet langer haalbaar of financieel haalbaar zijn om gegevens tussen opslag en berekening te blijven verplaatsen. In plaats daarvan standaardiseert de sector volgens een nieuw patroon: workloads migreren naar waar data zich al bevindt.
Waarom vindt deze verschuiving nu plaats?
- De AI-schaal heeft het verplaatsen van gegevens onbetaalbaar gemaakt.
Het verplaatsen van 500 TB aan trainingsgegevens naar verschillende clouds of regio's kan net zoveel kosten als de berekening zelf. - Edge-workloads vereisen realtime gevolgtrekkingen.
Industriële IoT, robotica en autonome systemen kunnen niet wachten op een vertraging van en naar gecentraliseerde datacenters. - Regelgeving beperkt de mobiliteit van gegevens.
De wetten inzake gegevenssoevereiniteit, privacy en AI-beheer schrijven nu voor dat gevoelige gegevens in de regio of op locatie moeten blijven. - Open formaten en API's maken computers draagbaar.
Technologieën zoals Apache Iceberg en open orkestratiestandaarden zorgen ervoor dat analyse- en AI-engines native kunnen worden uitgevoerd op externe opslag zonder pijplijnen te herschrijven.
Deze combinatie van schaal, regulering en interoperabiliteit heeft de fysica van de data-architectuur op zijn kop gezet.
Van centrale clouds tot datafrics
Het nieuwe infrastructuurparadigma lijkt minder op een monolithische cloud en meer op een datafabric, een gedistribueerde, onderling verbonden laag waarin opslag, rekenkracht en beleid dynamisch worden georkestreerd.
In een datafabric-wereld:
- Gegevens bevinden zich op meerdere locaties, edge-, on-prem, gedecentraliseerde clouds, maar gedragen zich als een uniform systeem.
- Computertaken worden verplaatst naar de dichtstbijzijnde of meest conforme locatie.
- Beleid, toegangscontroles en bestuursregels volgen de werklast automatisch.
Het resultaat is snellere prestaties, lagere kosten en meer controle zonder aan interoperabiliteit in te boeten.
Implicaties voor AI- en analyseteams
1. Training en gevolgtrekking worden data-lokaal
LLM- en multimodale modeltraining zal steeds vaker plaatsvinden waar datasets zich bevinden, aan de rand voor realtime gegevens, of in soevereine regio's voor gereguleerde informatie. Dit verlaagt de overdrachtskosten en vereenvoudigt de naleving.
2. Query-engines zullen „leven” op opslag
Externe tabelarchitecturen, Iceberg-catalogi en query-in-place-engines maken van objectopslag een actief substraat voor analyses. Opslag is niet langer passief, maar ligt computationeel naast elkaar.
3. Gefedereerde AI vervangt gecentraliseerde training
In plaats van wereldwijde datasets op één locatie samen te voegen, zullen federatieve benaderingen modellen trainen op gedistribueerde knooppunten, waarbij gegevens stationair blijven en gradiënten en modelgewichten worden gedeeld.
4. De herkomst van gegevens zal een rekentrigger zijn
Nu verifieerbaarheid en beheer standaardverwachtingen worden, zullen workloads in toenemende mate niet alleen worden gepland op basis van kosten of latentie, maar ook op basis van garanties voor gegevensintegriteit.
Wat zouden bedrijven nu moeten doen?
De verschuiving van datamobiliteit naar mobiliteit van werklasten versnelt. Om voor te bereiden:
- Ontwerp voor de plaats. Architecteer systemen die de verplaatsing van gegevens minimaliseren en opslagregio's behandelen als eersteklas uitvoeringsomgevingen.
- Gebruik open standaarden. Zorg ervoor dat elke laag (opslag, metagegevens, rekenkracht) is gebaseerd op interoperabele formaten zoals S3, Parquet en Iceberg.
- Investeer in waarneembaarheid en herkomst. Inzicht in waar gegevens zich bevinden en hoe ze toegankelijk zijn, is essentieel voor naleving en optimalisatie
- Heroverweeg je AI-stack. Behandel je opslaglaag niet als een archief, maar als een actieve deelnemer aan je AI- en analyseworkflows.
Het grotere geheel: data als het nieuwe rekenplatform
In 2026 zullen de meest geavanceerde ondernemingen zich niet afvragen „waar moeten we onze gegevens opslaan?” maar „" hoe kunnen we computers er rechtstreeks op laten draaien? ""” Datafabricks, verifieerbare opslaglagen en programmeerbaar beleid maken van opslag het nieuwe uitvoeringsniveau, waar prestaties, compliance en kostenefficiëntie samenkomen.
De cloud heeft misschien een gecentraliseerde infrastructuur, maar data gravity decentraliseert deze opnieuw.
En deze keer gaat het niet om het tillen en verplaatsen van werklasten, maar om ze te laten baan waar de gegevens zich al bevinden.
Waar past Akave in?
De verschuiving naar data-local computing vereist meer dan kostenefficiëntie, het vereist een infrastructuur die open, verifieerbaar en interoperabel van opzet is.
Akave Cloud maakt precies dat mogelijk:
- S3-compatibele, verifieerbare objectopslag dat naadloos integreert met Iceberg- en AI-frameworks
- Implementaties in meerdere regio's en aan de rand die computers dichter bij data brengen
- Programmeerbaar beleid voor toegang, beheer en retentie
Geen uitstappen en transparante prijzen om kostenmodellering voor alle teams te vereenvoudigen
Nu de industrie overstapt van gecentraliseerde clouds naar samenstelbare datafabrics, zorgt de architectuur van Akave ervoor dat één ding constant blijft: je gegevens blijven in beweging, zelfs als ze niet hoeven te worden verplaatst.
Neem contact met ons op
Akave Cloud is een gedistribueerde en schaalbare objectopslag op bedrijfsniveau, ontworpen voor grootschalige datasets in AI, analyses en bedrijfspijplijnen. Het biedt compatibiliteit met S3-objecten, cryptografische verifieerbaarheid, onveranderlijke audittrails en SDK's voor agenten; allemaal zonder uitgassingskosten en zonder leveranciersvergrendeling, waardoor tot 80% op opslagkosten wordt bespaard in vergelijking met hyperscalers.
Akave Cloud werkt samen met een breed ecosysteem van partners die honderden petabytes aan capaciteit beheren, waardoor implementaties in meerdere landen mogelijk zijn en een soevereine data-infrastructuur wordt aangedreven. De stack is ook vooraf gekwalificeerd voor belangrijke bedrijfsapps zoals Snowflake en andere.