De RAISE Summit 2025, gehouden in Parijs, toonde het nieuwste op het gebied van AI en trok 6.500 professionals uit de hele wereld. De belangrijkste hoogtepunten waren:
- Agentische AI: Autonome systemen zoals 'SurferH' van H Company veranderen workflows en besluitvorming. De winnaars van de hackathon demonstreerden tools voor werving, onboarding en IT-beheer.
- Soevereine AI: Landen richten zich op lokale gegevenscontrole, waarbij Europa 200 miljard euro investeert in AI-infrastructuur. Bedrijven als Cerebras Systems lopen voorop met kosteneffectieve, krachtige modellen.
- Open-source AI: Modellen zoals Llama 3.1 en Mistral 7B concurreren met propriëtaire systemen en bieden bedrijven betaalbare, schaalbare oplossingen.
- AI-infrastructuur: Innovaties op het gebied van rekenkracht en opslag, zoals de kostenefficiënte infrastructuur en exascale-opslagoplossingen van Vultr, zorgen voor schaalbaarheid.
- Toepassingen in de industrie: AI zorgt voor een revolutie in sectoren als cyberbeveiliging, biowetenschappen en klantenondersteuning, door workflows te automatiseren en de efficiëntie te verbeteren.
Het evenement benadrukte de groeiende rol van Europa op het gebied van AI-innovatie, met de nadruk op samenwerking, naleving en schaalbare oplossingen.
RAISE Summit 2025 Belangrijkste statistieken en overzicht van AI-trends
Agentische AI en workflowautomatisering
Winnaars van de RAISE Hackathon en hun AI-oplossingen
De RAISE 2025-hackathon bracht 6.246 deelnemers samen [1], die zich allemaal richtten op het bedenken van oplossingen voor urgente zakelijke uitdagingen. De opvallende projecten lieten zien hoe agentische AI verder gaat dan basisautomatisering en systemen creëert die in staat zijn tot onafhankelijke besluitvorming en actie.
De winnaar van de eerste plaats, Unmask, zorgt voor een revolutie in de wervingsworkflows. Dit platform verifieert cv's, bevestigt de identiteit van kandidaten en analyseert interviewgegevens in realtime. Door handmatige verificatieknelpunten weg te nemen, kunnen HR-teams snellere en betrouwbaardere wervingsbeslissingen nemen. Onboard-Me, dat de tweede plaats behaalde, transformeert statische bedrijfsdocumenten in interactieve onboarding-ervaringen die zijn afgestemd op de leerbehoeften van elke werknemer. Axiom Prime tilt IT-activiteiten naar een hoger niveau door de infrastructuur autonoom te monitoren en systeemproblemen te diagnosticeren, waardoor voortdurend menselijk toezicht overbodig wordt. Ringy verbetert de klantenservice met realtime transcriptie en inzichten tijdens live gesprekken, mogelijk gemaakt door Groq AI op de infrastructuur van Vultr. (Details afkomstig uit officiële hackathon-verslagen [4])
Deze projecten laten zien hoe agentische AI de automatisering van workflows verandert, waardoor deze slimmer en flexibeler wordt.
Hoe agentische AI bedrijfsworkflows verandert
Geïnspireerd door deze baanbrekende hackathon-innovaties herzien bedrijven hun benadering van automatisering. In plaats van alleen workflows te digitaliseren, pakt agentische AI fundamentele problemen aan, zoals repetitieve goedkeuringen, gefragmenteerde gegevens en handmatige taakoverdrachten.
Experts voorspellen dat tegen 2028 minstens 15% van de beslissingen op de werkplek geautomatiseerd zal zijn [7]. Bovendien verwacht 93% van de IT- en bedrijfsleiders dat AI proactievere en persoonlijkere diensten mogelijk zal maken [6]. Door de opkomst van no-codeplatforms, zoals Make, Zapier en n8n, kunnen niet-technische teams AI-agenten ontwerpen voor gespecialiseerde taken, zoals het testen van advertenties in realtime of het analyseren van CRM-leads. Deze toegankelijkheid stimuleert de vorming van hybride teams, waarin AI-agenten fungeren als samenwerkingspartners in plaats van louter als hulpmiddelen.
"De organisaties die succesvol zijn, zijn niet per se de organisaties die het meest automatiseren. Het zijn de organisaties die AI integreren als een betrouwbare en capabele teamgenoot." – Nadine Soyez, AI-consultant [7]
Het vermogen om effectief samen te werken met AI-agenten zal naar verwachting de menselijke focus op hoogwaardige taken met 65% vergroten [7], waardoor de manier waarop in verschillende sectoren wordt gewerkt fundamenteel zal veranderen.
sbb-itb-e314c3b
AI-infrastructuur en soevereine computing
Ontwikkelingen op het gebied van bedrijfsinfrastructuur
Het creëren van schaalbare AI-systemen draait niet alleen om het hebben van geavanceerde processors. De echte gamechanger ligt in de infrastructuur die deze systemen ondersteunt en bepaalt of bedrijven het zich kunnen veroorloven om AI-oplossingen op grote schaal in te zetten. Tijdens de RAISE Summit 2025 kwamen twee essentiële elementen naar voren: rekenkracht en opslagcapaciteit.
Vultr benadrukte hoe een modulaire infrastructuur de kosten drastisch kan verlagen door een ontwikkelaarsvriendelijke aanpak te introduceren. Hun vooraf gebouwde Terraform-sjablonen helpen bedrijven snel over te stappen van proof-of-concept naar volledige productie. Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer van Vultr, wees erop dat hun AI-gerichte infrastructuur de cloudkosten met maar liefst 90% kan verlagen [4]. Met 32 clouddatacenterregio's wereldwijd, waaronder een belangrijke hub in Parijs, bevindt Vultr zich in een unieke positie om zowel aan de prestatie-eisen als aan de strenge wettelijke vereisten van Europese ondernemingen te voldoen [4].
Opslag, dat vaak over het hoofd wordt gezien, speelt een cruciale rol in AI-pijplijnen. George Kurian, CEO van NetApp, benadrukte dit punt:
Opslag is de onbezongen held in AI-pijplijnen en... datagravitatie stimuleert innovatie op het gebied van Kubernetes [8].
Naarmate AI-modellen groter worden en trainingsdatasets uitbreiden, wordt het vermogen om gegevens efficiënt te beheren en te verplaatsen net zo belangrijk als rekenkracht. Bedrijven als NetApp en DDN komen met exascale-opslagoplossingen die zijn ontworpen om gegevensbottlenecks te elimineren en een soepele werking te garanderen.
De sector schakelt ook over van 'fase nul' – gericht op het trainen van basismodellen – naar 'fase één', waarin bedrijven beginnen met het inzetten van open-source grote taalmodellen (LLM's) voor productiegebruik. Kevin Cochrane legde deze evolutie uit:
We gaan nu naar fase één, waarin bedrijven beginnen met de implementatie van open-source LLM's voor productie-inferentie, om zo alle bedrijfsworkflows efficiënter te maken. [8].
Deze ontwikkeling verschuift de focus van infrastructuur naar het mogelijk maken van gedistribueerde implementatie, wat een weerspiegeling is van de veranderende behoeften van bedrijven die AI op grote schaal gaan toepassen.
Naarmate de vereisten van ondernemingen complexer worden, zorgen factoren zoals regionale regelgeving en naleving ervoor dat de prioriteiten voor AI-infrastructuur worden herzien.
Strategieën voor de ontwikkeling van soevereine AI
Soevereiniteit op het gebied van AI gaat niet alleen over politiek; het gaat ook over controle, naleving en het stimuleren van regionale economische groei. Tijdens de RAISE Summit 2025 werd soevereine AI omschreven als:
de nieuwe firewall in een grenzeloze technologische wereld [3].
Europese landen lopen voorop en leggen de nadruk op infrastructuur die gegevens binnen hun grenzen houdt en in overeenstemming is met lokale regelgeving.
De Europese Unie heeft 200 miljard euro uitgetrokken voor de ontwikkeling van AI, waarvan 20 miljard euro specifiek bestemd is voor de bouw van AI-gigafabrieken om regionaal onderzoek en innovatie te stimuleren. [5]. Deze investeringen zijn bedoeld als aanvulling op de verbeteringen in de infrastructuur, zodat de implementatie van AI schaalbaar en conform blijft. Frankrijk versnelt bijvoorbeeld de uitbreiding van datacenters die worden aangedreven door kernenergie, met als doel zich te profileren als een koolstofneutrale, soevereine AI-hub [5.
Karl Havard van Nscale schetste de drie belangrijkste pijlers van soevereine AI:
Controle, naleving en groei [3].
Dit betekent dat organisaties zorgvuldig moeten omgaan met waar hun gegevens worden opgeslagen en verwerkt, zich moeten houden aan strenge regelgeving zoals de AVG en lokale capaciteiten moeten ontwikkelen om de afhankelijkheid van buitenlandse technologieleveranciers te verminderen. Deze aanpak wint wereldwijd aan populariteit, zoals blijkt uit de "Gezamenlijke verklaring over inclusieve en duurzame AI", die tijdens de top in Parijs in 2025 door 58 landen – waaronder India, China en verschillende EU-lidstaten – is ondertekend. [9].
De praktische impact van deze strategieën is enorm. Met strengere wetgeving inzake gegevensopslag in heel Europa is een soevereine cloudinfrastructuur niet langer optioneel, maar wordt deze een noodzaak. Kevin Cochrane onderstreepte dit punt:
Soevereine cloudinfrastructuur wordt steeds relevanter nu overheden en bedrijven te maken krijgen met strengere nalevings- en gegevensopslagverplichtingen [4].
Vooruitstrevende organisaties maken gebruik van deze kans om AI-systemen te bouwen die niet alleen lokaal aan de voorschriften voldoen, maar ook wereldwijd kunnen worden geschaald met inachtneming van regionale vereisten.
Open-source AI en inferentieoptimalisatie
Groei van open-source AI-modellen
Open-source AI heeft een niveau bereikt waarop het nu rechtstreeks kan concurreren met propriëtaire systemen. Tegen 2025 bereikten modellen zoals Llama 3.1 (met 405 miljard parameters) en Falcon 180B wat experts omschrijven als "grensverleggende" prestaties, en konden ze zich meten met propriëtaire giganten zoals GPT-4 en Google's PaLM 2-Large [10]. De verschuiving is verbluffend: alleen al de open-source modellen van Meta zijn meer dan 400 miljoen keer gedownload, waarbij het aantal downloads in 2025 tien keer hoger ligt dan een jaar eerder [10.
Wat deze ontwikkeling stimuleert, is de opkomst van kleinere, zeer efficiënte modellen. Zo presteerde Mistral 7B, met slechts 7,3 miljard parameters, beter dan Meta's Llama 2 13B op alle benchmarks, terwijl het sneller en kostenefficiënter was. [10]. Deze doorbraak betekent dat bedrijven niet langer dure cloudopstellingen nodig hebben om toegang te krijgen tot krachtige AI. In plaats daarvan kunnen ze deze modellen draaien op consumentengereed hardware, zoals een enkele NVIDIA RTX 4090 of zelfs een Mac met 32 GB RAM [10].
Mark Zuckerberg benadrukte deze vooruitgang en verklaarde:
Dit jaar kan Llama 3 concurreren met de meest geavanceerde modellen en loopt het op sommige gebieden voorop. [10].
De impact op bedrijven is duidelijk: 51% van de bedrijven die open-source AI-tools gebruiken, rapporteerde een positieve ROI, vergeleken met 41% van de bedrijven die uitsluitend gebruikmaken van propriëtaire oplossingen [11]. Platformen zoals Hugging Face, dat nu meer dan 100.000 modellen host, hebben het voor ontwikkelaars gemakkelijker dan ooit gemaakt om toegang te krijgen tot innovaties en deze te ontwikkelen [10. Binnen slechts een week na de release van Llama 3 creëerden ontwikkelaars meer dan 600 afgeleide modellen, waarmee ze de snelheid van innovatie lieten zien die open source bevordert [10. Deze focus op efficiëntie en toegankelijkheid maakt de weg vrij voor verbeteringen in de prestaties van inferentie.
Verbetering van AI-inferentieprestaties en -kosten
Nu open-source AI-modellen nieuwe hoogten bereiken, is de aandacht verschoven naar het optimaliseren van inferentie - waardoor AI sneller en goedkoper kan worden ingezet. Tijdens de RAISE Summit 2025 benadrukten experts dat het verbeteren van de inferentiesnelheid en -kosten essentieel is voor het opschalen van AI-toepassingen, met name voor de "Agentic Revolution". Deze volgende fase van AI vereist systemen die in staat zijn om gegevens in realtime te verwerken en erop te reageren, in plaats van alleen tekst te genereren [3][12].
Hardware-innovaties veranderen de economische aspecten van inferentie. Bedrijven als Cerebras Systems hebben wafer-scale engines geïntroduceerd voor ultrasnelle verwerking, terwijl Groq en FuriosaAI chips hebben ontwikkeld die speciaal zijn afgestemd op grootschalige datacenters [3]. In juli 2025 ging Cerebras een samenwerking aan met GSK een project genaamd "Molecules at Wafer-Scale", waarbij deze technologie wordt gebruikt om de ontwikkeling van geneesmiddelen en onderzoek in de levenswetenschappen te versnellen [3. Ondertussen heeft Scaleway in december 2025 de eerste Europese cloudprovider die de NVIDIA Blackwell Ultra B300 GPU's aanbood, met een prestatieverbetering van 50% ten opzichte van het vorige B200-model [12.
De kostenbesparingen die deze ontwikkelingen opleveren, zijn tastbaar. De AI-native infrastructuur van Vultr vormde bijvoorbeeld de basis voor het hackathon-winnende project Ringy in juli 2025. Deze realtime tool voor klantenondersteuning liet zien hoe verwerking met ultralage latentie efficiënt kan werken op wereldwijd verspreide systemen. [4]. Aude Durand, adjunct-CEO van iliad Group en president van Scaleway, vatte het als volgt samen:
AI wordt slimmer, sneller en is overal tegelijk aanwezig [12].
Op softwaregebied pakken bedrijven als Together AI en Fireworks AI specifieke uitdagingen op het gebied van inferentie aan door software te optimaliseren om hardwarebeperkingen te omzeilen. Deze verbeteringen maken het voor organisaties buiten de techgiganten mogelijk om op grote schaal geavanceerde modellen in te zetten. [3]. De combinatie van open-source-innovatie en geoptimaliseerde inferentie geeft het AI-landschap een nieuwe vorm, waardoor geavanceerde implementaties toegankelijker zijn dan ooit tevoren.
RAISE Summit 2025 | De AI-evolutie: open source, snelle inferentie en de agentische revolutie
AI-toepassingen in verschillende sectoren
Deze voorbeelden laten zien hoe de vooruitgang op het gebied van AI de manier waarop bedrijven in verschillende sectoren werken, verandert.
AI in cyberbeveiliging, gegevensbeheer en ontwikkeltools
AI-gestuurde systemen zorgen voor een revolutie in kernindustrieën door cruciale processen te automatiseren en te verbeteren. Tijdens de RAISE Summit 2025 deelden leiders innovaties op het gebied van AI die hele workflows naadloos kunnen beheren.
Op het gebied van cyberbeveiliging is de focus verschoven naar 'Offensive Security', waarbij AI wordt gebruikt om potentiële aanvallen te simuleren voordat ze plaatsvinden. Nikesh Arora, CEO van Palo Alto Networks, besprak hun werk aan geautomatiseerde systemen voor dreigingsdetectie die zijn ontworpen om proactief kwetsbaarheden te identificeren. Hij introduceerde ook het concept van Sovereign AI als een 'nieuwe firewall' voor ondernemingen in sterk gereguleerde omgevingen [3].
Paul Bloch, president en medeoprichter van DDN, benadrukte het belang van databeheer en verklaarde: "AI is de spil - data is de kracht." Dit onderstreept hoe AI ongestructureerde data kan omzetten in bruikbare inzichten. Een opvallend voorbeeld hiervan was in juli 2025, toen Sanofi samenwerkte met Snowflake om een AI-gestuurd raamwerk te ontwikkelen dat enorme hoeveelheden onderzoeksgegevens kan omzetten in waardevolle tools voor het ontdekken van geneesmiddelen, van "molecuul tot marktwaarde". [3].
Ook de sector van ontwikkeltools ondergaat een transformatie. Lovable, een start-up die gespecialiseerd is in agentic coding, behaalde in juli 2025 binnen slechts zeven maanden een jaarlijkse terugkerende omzet van € 70,5 miljoen. [3]. CEO Anton Osika demonstreerde hoe hun technologie AI in staat stelt om zelfstandig coderingstaken uit te voeren in plaats van alleen maar fragmenten voor te stellen. Op dezelfde manier introduceerden NinjaTech AI en Cerebras in juli 2025 "Truly Autonomous AI Agents", waarbij gebruik wordt gemaakt van de snelle inferentietechnologie van Cerebras om complexe, meerstapsworkflows uit te voeren zonder menselijke tussenkomst [3].
| Sector | Belangrijkste organisatie(s) | Primaire AI-toepassing |
|---|---|---|
| Cyberveiligheid | Palo Alto Networks, Snyk, XBOW | Offensieve beveiliging en AI-gestuurde bescherming tegen bedreigingen |
| Databeheer | Snowflake, Databricks, Snorkel AI | Ongestructureerde gegevens structureren voor AI-workflows |
| Ontwikkelingstools | Turing, Lief, AI aan het zwembad | Autonome codering en uitvoering van workflows |
| Klantenservice | Zendesk, Parloa, Cresta | 90% van de service-interacties automatiseren |
| Levenswetenschappen | GSK, Sanofi, Owkin | AI-gestuurde geneesmiddelenontwikkeling en farmaceutische innovatie |
Deze innovaties maken de weg vrij voor nieuwe modellen voor dienstverlening die sterk leunen op AI-gestuurde automatisering.
Opkomende trends in agentische AI
Een belangrijk thema dat in alle sectoren naar voren komt, is de overgang van traditionele software naar autonome AI-agenten. Des Traynor vatte deze verschuiving samen met de zin: "De dood van SaaS, de opkomst van agenten". [3]. Dit weerspiegelt een groeiende trend waarbij bedrijven afstappen van tools die mensen alleen maar ondersteunen, naar systemen die zelfstandig volledige workflows kunnen uitvoeren.
Tegen 2028 zal naar verwachting 68% van de service- en ondersteuningsinteracties met technologieleveranciers worden afgehandeld door Agentic AI. [6]. Gartner voorspelt dat tegen 2029 80% van de routinematige klantenserviceverzoeken door deze systemen zal worden afgehandeld, wat een kostenbesparing van ongeveer 30% kan opleveren [6. Parloa, dat in 2025 een Europese AI-unicorn werd, is een voorbeeld van deze verschuiving. Hun agentische AI-oplossingen gaan verder dan eenvoudige chatbots en stellen volledig autonome agents in staat om klantproblemen effectief op te lossen [3.
In sectoren zoals cyberbeveiliging en gegevensbeheer verwacht 93% van de IT- en bedrijfsleiders dat Agentic AI over de hele linie meer gepersonaliseerde en proactieve diensten zal leveren. [6]. 89% van de klanten geeft echter nog steeds de voorkeur aan een combinatie van AI en menselijke ondersteuning, wat de noodzaak van een evenwichtige aanpak benadrukt. Bedrijven zullen waarschijnlijk beginnen met het automatiseren van taken met een laag risico, zoals interne ondersteuning of routinematige vragen van klanten, voordat ze uitbreiden naar meer kritieke activiteiten waar menselijk oordeel cruciaal blijft [6.
Belangrijkste conclusies van de RAISE Summit 2025
RAISE Summit 2025 benadrukte de sterke positie van Europa in de AI-sector en bracht vooraanstaande professionals samen in het Carrousel du Louvre in Parijs voor zinvolle B2B-interacties. Het evenement vierde ook de vooruitgang op het gebied van AI door een prijzenpot van € 5 miljoen uit te reiken. Zoals medeoprichters Michael Amar, Henri Delahaye en Hadrien de Cournon uitlegden:
Voor onze tweede editie heeft RAISE Summit opnieuw laten zien dat het het belangrijkste evenement is voor B2B-professionals die willen innoveren, bouwen en verbinden in het AI-landschap... om de juiste partners te vinden voor het leveren van geavanceerde oplossingen. [1]
De top ging niet alleen over netwerken. Het illustreerde hoe partnerschappen tussen verschillende sectoren AI hervormen, met inzichten van Sanofi en techgiganten als Google Cloud, AWS, Nvidia en Mistral AI.
Hackathon-projecten en netwerkmogelijkheden
Het evenement "RAISE Your Hack" bracht de geest van innovatie tot leven en werd met 6.246 deelnemers de grootste AI-hackathon ter wereld. [1]. De projecten die tijdens de hackathon werden gepresenteerd, toonden praktische oplossingen voor uitdagingen in de echte wereld. Sommige projecten waren bijvoorbeeld gericht op het automatiseren van verificatieprocessen bij aanwervingen, terwijl andere AI-aangedreven chirurgische begeleidingssystemen introduceerden die zowel de operatietijd als de blootstelling aan straling verminderden. Deze projecten onderstreepten hoe AI de efficiëntie in verschillende sectoren kan verbeteren.
Wereldwijde AI-soevereiniteit en sectoroverschrijdende samenwerking
Een van de belangrijkste thema's van de top was 'algoritmische onafhankelijkheid', waarbij het belang van soevereine AI voor het beveiligen van nationale infrastructuur werd benadrukt. De discussies draaiden om het bereiken van drie hoofddoelstellingen: controle, naleving en groei [3]. De focus van Europa op de ontwikkeling van soevereine GPU-capaciteiten en gelokaliseerde cloudinfrastructuur weerspiegelt zijn toewijding aan het handhaven van normen voor gegevensopslag, terwijl het voorop blijft lopen op het gebied van AI-ontwikkelingen.
Het 4F-kompas (Foundation, Frontier, Friction, Future) bood een kader om het transformatieve potentieel van AI in verschillende sectoren te begrijpen. Deze aanpak moedigde deelnemers aan om innovatieve toepassingen te verkennen en tegelijkertijd te zorgen voor een verantwoorde implementatie. [2]. Mike Mattacola, GM International bij Coreweave, vatte de energie van het evenement als volgt samen:
Geweldige mensen, een fantastische sfeer, en dat is iets wat Europa hard nodig heeft. We moeten ervoor zorgen dat iedereen in Europa vaker samenkomt en zich richt op hoe we AI kunnen versnellen. [2]
Veelgestelde vragen
Wat is agentische AI, in eenvoudige bewoordingen?
Agentische AI vertegenwoordigt een nieuw niveau van kunstmatige intelligentie, waarbij systemen onafhankelijk opereren, zelfstandig beslissingen nemen en taken beheren zonder dat er voortdurend menselijk toezicht nodig is. In tegenstelling tot oudere AI-modellen die alleen maar reageren op commando's, kan agentische AI het initiatief nemen, gegevens analyseren en zelfstandig complexe workflows afhandelen. Deze ontwikkeling stelt bedrijven in staat om hun activiteiten te vereenvoudigen, taken te automatiseren en besluitvormingsprocessen te verbeteren, wat leidt tot een aanzienlijke verandering in het gebruik van AI in verschillende sectoren en een hervorming van de dynamiek op de werkplek.
Hoe kan mijn organisatie soevereine AI in Europa invoeren zonder de nalevingsregels te overtreden?
Om soevereine AI in Europa te omarmen en tegelijkertijd aan de regelgeving te voldoen, is het essentieel om te vertrouwen op AI-systemen die zijn ontwikkeld met behulp van lokale infrastructuur, gegevens en expertise. Deze aanpak zorgt voor meer controle en sluit aan bij EU-normen, zoals de AI-wet, door de nadruk te leggen op transparantie, veiligheid en ethische praktijken. Focus op het creëren van AI-oplossingen die veilig en aanpasbaar zijn en ontworpen zijn om aan lokale vereisten te voldoen. Door samen te werken met betrouwbare regionale leveranciers kan een evenwicht worden gevonden tussen technologische vooruitgang en naleving van wettelijke en ethische richtlijnen.
Welke open-source modellen zijn het meest praktisch voor productie en welke hardware hebben ze nodig?
In 2025 zullen open-source modellen die geschikt zijn voor productie waarschijnlijk worden ondersteund door actieve betrokkenheid van de gemeenschap en schaalbare implementatiemogelijkheden bieden. Om aan de eisen van deze modellen te kunnen voldoen, zijn vaak krachtige GPU's zoals de NVIDIA A100 of speciale inferentieservers nodig. Daarnaast spelen geoptimaliseerde inferentie-engines een cruciale rol bij het waarborgen van de efficiëntie van grootschalige operaties. Voorbeelden van oplossingen die zijn afgestemd op deze behoeften zijn vLLM en Ollama.
