OpenAI sætter ny standard for AI-infrastruktur

OpenAI har netop annonceret en historisk multi-cloud strategi, hvor virksomheden spreder investeringer på over 600 milliarder kroner ud på tre af verdens største cloud-udbydere: AWS, Oracle og Microsoft. Det er ikke bare et spørgsmål om at fordele risiko – det er et strategisk træk, der sender chokbølger gennem hele AI-branchen. For første gang i nyere tid er adgang til AI-compute, altså de enorme mængder regnekraft, blevet et afgørende konkurrenceparameter, som ikke længere kan tages for givet.

Med aftaler på 250 milliarder kroner til Microsoft, 300 milliarder til Oracle og 38 milliarder til AWS, markerer OpenAI et opgør med single-cloud-modellen, hvor én leverandør tidligere sad på hele infrastrukturen. Det er et signal om, at kampen om de nyeste GPU’er – de specialiserede chips, der driver moderne AI – nu er så intens, at selv verdens førende AI-virksomhed må sikre sig adgang på flere fronter.

Hvorfor forlader OpenAI single-cloud-modellen?

Baggrunden for OpenAIs skifte er både teknisk og forretningsmæssig. GPU’er er blevet en knap ressource, og hyperscalere som AWS, Microsoft og Oracle kæmper om at kunne levere de mest avancerede chips i store nok mængder. Det betyder, at adgang til AI-compute ikke længere er et spørgsmål om at betale for forbrug – det kræver milliardinvesteringer og langsigtede partnerskaber for overhovedet at komme i betragtning.

Markedet for AI-infrastruktur er blevet så presset, at leverandører nu opererer med flerårige leveringsplaner. OpenAIs aftale med AWS omfatter adgang til hundredtusindvis af NVIDIA GPU’er, herunder de nyeste GB200 og GB300, samt mulighed for at skalere til titusindvis af CPU’er. Men hele kapaciteten forventes først at være fuldt implementeret i slutningen af 2026, med mulighed for yderligere udvidelse i 2027. Det er en påmindelse om, at AI ikke længere kun er software – det er også hardware, supply chain og logistik på globalt plan.

Konsekvenser for mindre og mellemstore virksomheder

For danske SaaS- og fintech-virksomheder, der ikke råder over milliardbudgetter, rejser OpenAIs aftaler en række udfordringer. Priserne på AI-compute presses opad, og tilgængeligheden af de nyeste GPU’er bliver endnu mere begrænset. Det betyder, at mindre aktører i stigende grad må vælge managed AI-platforme som Amazon Bedrock, Google Vertex AI eller IBM watsonx, hvor infrastrukturen håndteres af hyperscalere, og adgang til cutting-edge hardware deles mellem mange kunder.

Fordelen ved disse platforme er, at de tilbyder hurtig adgang til avancerede AI-modeller og infrastruktur uden store upfront-investeringer. Ulempen er, at man som kunde mister en del af kontrollen over både data og performance, og at man risikerer at blive låst fast til én leverandørs økosystem. For eksempel kan en dansk fintech-virksomhed opleve, at adgang til de nyeste sprogmodeller eller GPU’er prioriteres til større kunder, eller at priserne ændres med kort varsel.

Managed AI-platforme: Fordele og ulemper

Amazon Bedrock, Google Vertex AI og IBM watsonx tilbyder alle managed AI-services, men der er væsentlige forskelle:

• Amazon Bedrock: Stærk integration med AWS-økosystemet og hurtig adgang til OpenAIs modeller, men risiko for vendor lock-in.
• Google Vertex AI: Avancerede MLOps-værktøjer og fleksibel modeludvikling, men mindre udbredt i Danmark.
• IBM watsonx: Fokus på enterprise compliance og datasikkerhed, men ofte dyrere og mere kompleks at implementere.

Valget afhænger af virksomhedens størrelse, compliance-krav og behov for fleksibilitet. For mange danske virksomheder vil en hybrid- eller multi-cloud-strategi være nødvendig for at balancere pris, performance og risiko.

Offentlige og regulerede organisationer: Navigering i hyperscaler-land

For offentlige aktører og regulerede brancher er OpenAIs multi-cloud-strategi både en advarsel og en mulighed. På den ene side øges risikoen for vendor lock-in, hvor kritiske data og processer bindes til én leverandør. På den anden side kan multi-cloud give større fleksibilitet og bedre forhandlingsposition.

Compliance og datasikkerhed bliver endnu vigtigere, når AI-infrastruktur outsources til globale hyperscalere. Offentlige organisationer bør stille skarpe krav til datalagring, audit og mulighed for at flytte workloads mellem leverandører. Praktisk betyder det, at indkøb og udbud af AI-infrastruktur skal inkludere krav om interoperabilitet, exit-strategier og gennemsigtighed i prisstrukturer.

Teknisk analyse: AWS vs. Oracle vs. Microsoft

De tre hyperscalere adskiller sig både teknisk og forretningsmæssigt. AWS tilbyder med EC2 UltraServers en infrastruktur, der kan forbinde hundredtusindvis af GPU’er med lav latency – ideelt til store træningsjobs og realtids-inferens. Microsoft har investeret massivt i AI-supercomputing via Azure, med fokus på enterprise-integration og compliance. Oracle satser på performance og pris, især for kunder med store, forudsigelige workloads.

OpenAIs valg af alle tre leverandører betyder, at adgang til cutting-edge AI ikke længere er forbeholdt én platform. Men det betyder også, at mindre virksomheder kan opleve længere ventetider eller højere priser, når de konkurrerer om de samme ressourcer. For danske virksomheder er det afgørende at forstå, hvordan de enkelte hyperscalere prioriterer AI-kunder, og hvilke tekniske fordele (f.eks. latency, skalerbarhed, datasikkerhed) der er vigtigst for deres forretning.

Strategiske anbefalinger til CIOs og IT-ledere

Multi-cloud for AI har både fordele og ulemper. Fordelen er øget robusthed og mulighed for at forhandle bedre priser og vilkår. Ulempen er øget kompleksitet i drift, compliance og governance. CIOs bør:

• Udvikle en klar strategi for, hvilke workloads der skal køre hvor – og hvorfor.
• Forhandle fleksible kontrakter med mulighed for at flytte workloads og data.
• Investere i kompetencer til at styre multi-cloud-miljøer og sikre compliance på tværs af platforme.
• Overveje hybridløsninger, hvor følsomme data behandles lokalt, mens AI-træning sker i skyen.

Store virksomheder som Peloton og Thomson Reuters har allerede erfaring med at balancere flere cloud-leverandører og udnytte styrkerne fra hver platform. For mindre virksomheder kan samarbejde med specialiserede AI-konsulenter som Snilld være nøglen til at navigere i det nye landskab.

Fremtidsperspektiv: Hvad betyder OpenAIs valg for de næste 2-5 år?

OpenAIs multi-cloud-strategi vil accelerere udviklingen af AI-infrastruktur, men også øge presset på priser og tilgængelighed for resten af markedet. For danske virksomheder og det offentlige betyder det, at planlægning og forhandling om AI-compute bliver en strategisk disciplin på linje med sourcing af energi eller logistik.

De næste år vil byde på flere managed AI-platforme, øget fokus på interoperabilitet og større krav til gennemsigtighed fra hyperscalere. Samtidig vil kampen om GPU’er og cutting-edge hardware fortsætte, og virksomheder uden adgang til de store cloud-aftaler må tænke kreativt for at sikre sig de nødvendige ressourcer.

Vores anbefaling: Sæt AI-infrastruktur på agendaen i bestyrelseslokalet, og begynd at bygge relationer til flere cloud-leverandører allerede nu. Det er ikke længere nok at vælge én platform – fremtiden tilhører dem, der kan balancere fleksibilitet, pris og performance i et marked, hvor AI er blevet infrastruktur på linje med el og vand.

Kilder:

• https://www.artificialintelligence-news.com/news/openai-spreads-600b-cloud-ai-bet-aws-oracle-microsoft/
• https://www.linkedin.com/posts/datacenterfrontier_google-plans-75-billion-in-ai-investment-activity-7292863282179158017-raBw
• https://blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/
• https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-open-ai-workloads-compute-infrastructure
• https://stratechery.com/2025/checking-in-on-ai-and-the-big-five/
• https://www.stateof.ai/

Målgruppens mening om artiklen

Anders, CIO i mellemstor SaaS-virksomhed:

Jeg giver artiklen 85. Den rammer plet ift. de udfordringer vi står med, især omkring adgang til AI-compute og risikoen for vendor lock-in. Den forklarer godt, hvorfor multi-cloud er nødvendigt, og hvilke konsekvenser det har for mindre aktører. Jeg savner dog lidt mere konkret vejledning om, hvordan man bedst forhandler med hyperscalere.

Louise, IT-sikkerhedschef i offentlig myndighed:

Jeg giver artiklen 78. Den er relevant, især omkring compliance og datasikkerhed, men jeg synes, den kunne have uddybet de regulatoriske krav og konkrete risici ved at outsource AI-infrastruktur. Den er dog god til at sætte fokus på krav til interoperabilitet og exit-strategier.

Mikkel, CTO i dansk fintech scaleup:

Jeg giver den 90. Artiklen rammer præcis de udfordringer, vi oplever med stigende priser og begrænset adgang til hardware. Jeg synes, analysen af managed AI-platforme er brugbar, og jeg kan bruge anbefalingerne direkte i vores strategi. Det er sjældent, jeg ser så konkret en gennemgang af markedssituationen.

Sarah, Head of Data Science i større dansk virksomhed:

Jeg giver den 82. Den er informativ og balancerer både tekniske og forretningsmæssige perspektiver. Jeg kunne dog godt tænke mig flere eksempler på, hvordan virksomheder konkret arbejder med multi-cloud i praksis, men overordnet set er artiklen meget brugbar.

Jesper, IT-driftschef i mellemstor kommune:

Jeg giver artiklen 75. Den er relevant, især fordi vi skal tage stilling til cloud-strategi og compliance, men den er lidt for fokuseret på de store virksomheder og hyperscalere. Jeg savner flere perspektiver fra det kommunale og offentlige område, men den sætter nogle vigtige emner på dagsordenen.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af FLUX.1.1 Pro fra Black Forest Labs.