Meer dan een eeuw geleden transformeerde Henry Ford de productie-industrie met zijn bewegende assemblagelijn. Hoewel hij de auto niet heeft uitgevonden, introduceerde Ford een revolutionaire methode van massaproductie waardoor voertuigen voor miljoenen mensen bereikbaar werden. Na veel vallen en opstaan implementeerde Ford in 1913 met succes de bewegende assemblagelijn in zijn Highland Park-fabriek, waardoor het werk naar de arbeiders werd gebracht in plaats van dat de arbeiders rond het voertuig moesten bewegen.
Deze innovatie zette de productie-industrie op zijn kop door massaproductie van auto's mogelijk te maken met ongekende snelheid en efficiëntie. Voor de assemblagelijn van Ford werden auto's in een arbeidsintensief proces door vakmensen in elkaar gezet. Fords methode stroomlijnde het proces, waardoor werknemers steeds dezelfde specifieke taak konden uitvoeren. Dit verkortte de productietijd en verlaagde de kosten aanzienlijk.
In 1913 schreef de Ford Motor Company geschiedenis als eerste bedrijf dat de bewegende assemblagelijn inzette voor de productie van auto's. Het was een doorbraak: de tijd om één voertuig te produceren daalde van meer dan 12 uur naar slechts ongeveer 90 minuten. Deze dramatische vermindering maakte auto's betaalbaar voor de arbeidersklasse, waardoor de Model T voor velen binnen handbereik kwam.
Vandaag de dag ontstaat er een nieuw type fabriek—één die intelligentie produceert in plaats van fysieke goederen. "De wereld racet om geavanceerde, grootschalige AI-fabrieken te bouwen," verklaarde Jensen Huang, medeoprichter en CEO van NVIDIA, onlangs op de NVIDIA GTC 2025. "Het opzetten van een AI-fabriek is een buitengewone technische prestatie, waarvoor tienduizenden medewerkers van leveranciers, architecten, aannemers en ingenieurs nodig zijn om bijna 5 miljard onderdelen en meer dan 320.000 kilometer glasvezel te bouwen, verschepen en assembleren."
Deze AI-fabrieken gebruiken foundation models, beveiligde klantdata en AI-tools als grondstoffen voor hun productieproces. Via inference serving, prototyping en fine-tuning vormen ze krachtige, op maat gemaakte modellen die klaar zijn voor inzet. Zodra deze modellen in de praktijk worden gebruikt, leren ze continu van nieuwe data, die wordt opgeslagen, verfijnd en opnieuw in het systeem wordt gevoed via een data-flywheel. Deze optimalisatiecyclus zorgt ervoor dat AI adaptief, efficiënt en voortdurend verbeterend blijft—en zo op ongekende schaal bedrijfsintelligentie aandrijft.
In deze visie zijn GPU's de motoren, data de grondstof en is het eindproduct geen fysiek object, maar voorspellende kracht op ongekende schaal. Rekencapaciteit wordt een strategisch bezit, en het vermogen om sneller te itereren op AI-modellen wordt een belangrijk concurrentievoordeel. Deze evolutie introduceert een nieuwe rekensom voor datacenterinvesteringen, waarbij de kosten per token van inference—hoe efficiënt een systeem bruikbare AI-output kan genereren—een cruciale KPI worden. Daarmee vervangen ze traditionele meetwaarden zoals PUE of rackdichtheid als primaire prestatie-indicatoren.
Kunstmatige intelligentie is in veel opzichten vergelijkbaar met de revolutionaire innovaties van Henry Ford. Het is een nieuwe technologie die brede efficiëntiewinsten zal opleveren, maar ook hele categorieën van werk zal verminderen of laten verdwijnen. Veranderingen van deze omvang zijn moeilijk voor te stellen en daardoor lastig om soepel en winstgevend te omarmen. Daarom moeten we ons leven zo veel mogelijk 'future-proof' maken, terwijl we ons blijven richten op de unieke investeringskansen die AI biedt.