Edge-AI en Mesh-Netwerken: Het Opkomende Alternatief

De €6,8 Miljoen Wake-Up Call

Overweeg een fintech-startup die AI-gestuurde fraudedetectie lanceert. Cloud-gebaseerd, schaalbaar, state-of-the-art. Ze projecteren 100.000 gebruikers tegen eind jaar.

Tegen maart bereiken ze 250.000 gebruikers. Goed nieuws, toch? Behalve dat hun cloud-AI-rekening schaalt van €18.500 naar €167.000 per maand. Bij dat tempo zouden ze €6,8 miljoen jaarlijks betalen alleen voor inferentie-API-aanroepen.

De CFO stelt de voor de hand liggende vraag: "Waarom betalen we miljoenen om de gegevens van onze klanten naar iemand anders' computer te sturen als we al servers hebben?"

Goede vraag. Het antwoord onthult waarom cloud-AI sterft en mesh-netwerken het overnemen. Kosten kunnen met 94% dalen. Latentie kan met 80% verbeteren. GDPR-naleving wordt architectonisch.

Dit is geen toekomstspeculatie. In oktober 2025 zijn er wereldwijd 19,8 miljard IoT-apparaten. De Europese edge computing-markt groeide van €4,3 miljard in 2024 naar geprojecteerde €27 miljard tegen 2030. Samsung levert nu edge-AI-smartphones aan Europese klanten. Bedrijven migreren vandaag, gedreven door fysica, economie en regelgeving.

Cloud-AI sterft. Niet door gebrek aan capaciteit, maar door fundamentele onverenigbaarheid met de Europese realiteit. De toekomst is mesh-intelligentie die draait op miljarden edge-apparaten. En het gebeurt sneller dan iemand verwachtte.

De Drie Krachten die Cloud-AI Doden

Drie krachten maken cloud-AI tegelijkertijd onhaalbaar in Europa: privacyregels, latentie-eisen en kostenexplosies. Individueel is elk uitdagend. Samen zijn ze onoverkomelijk.

Privacyregels: De GDPR-Contradictie

GDPR Artikel 5(1)(c) schrijft voor: "Persoonsgegevens moeten toereikend, ter zake dienend en beperkt zijn tot wat noodzakelijk is voor de doeleinden waarvoor zij worden verwerkt." De AI-wet voegt strikte aansprakelijkheid toe voor door AI veroorzaakte schade. Nationale wetten over gegevenssoevereiniteit beperken grensoverschrijdende overdrachten.

Cloud-AI botst fundamenteel met dit alles. Het hele model hangt af van het uploaden van gegevens. Het centraliseren ervan. Het verwerken in datacenters die overal kunnen zijn. Grenzen overschrijden. Onbeperkt opslaan.

Elke stap schendt een regel. Elke overdracht creëert aansprakelijkheid. Elke centralisatie vergroot het risico.

De workarounds worden absurd. Gefedereerd leren dat niet echt werkt op schaal. Differentiële privacy die data-utiliteit vernietigt. Homomorfische encryptie die 1000× langzamer is. Synthetische data die echte patronen verliest. Data-anonimisering die steeds opnieuw wordt geïdentificeerd.

Edge-verwerking lost ondertussen alles op: gegevens verlaten het apparaat nooit. Geen uploads. Geen grensoverschrijdende overdrachten. Geen centrale opslag. Geen privacyschendingen. Het is geen workaround. Het is naleving door architectuur.

Een autobedrijf kon schatten dat GDPR-conforme cloud-AI 300% meer zou kosten dan hun huidige setup. Overstappen naar edge-AI zou de kosten met 60% kunnen verlagen terwijl naleving automatisch wordt.

Latentiefysica: De Lichtsnelheid Onderhandelt Niet

Je smartphone is in Amsterdam. De dichtstbijzijnde grote cloud-regio is Frankfurt, 360 km verderop. Lichtsnelheid: 300.000 km/s. Minimale theoretische latentie: 1,2ms alleen voor licht om één kant op te reizen. Voeg netwerk-overhead toe via meerdere routers, verwerkingswachttijd, berekening, retourvlucht: 25 tot 80ms totale round-trip-latentie in de praktijk.

Voor veel toepassingen is dat catastrofaal. Autonome voertuigen hebben sub-10ms besluitvorming nodig. Industriële robots hebben sub-5ms latentie nodig voor gecoördineerde beweging. Medische diagnostiek vereist onmiddellijke feedback. Gaming vereist sub-20ms latentie. Augmented reality heeft sub-15ms nodig om reisziekte te voorkomen.

Fysica stelt harde limieten. Je kunt het netwerk optimaliseren. De code verbeteren. Snellere processors gebruiken. Maar je kunt licht niet sneller laten reizen. De lichtsnelheid is het ultieme prestatielimiet.

Edge-inferentie doorbreekt deze barrière: 1-5ms responstijden. Lokale verwerking. Geen netwerkafhankelijkheid. Fysica werkt voor je in plaats van tegen je.

Een roboticabedrijf dat overschakelt van cloud naar edge-AI voor assemblagelijnen robots zou kunnen zien hoe latentie daalt van 120ms naar 3ms, productiefouten met 78% afnemen, waardoor realtime robotreacties mogelijk worden.

Kostenschaling: De Economische Doodsspiraal

Cloud-AI-prijzen lijken redelijk op kleine schaal. €0.002 per API-aanroep? Beheersbaar. Tot je echt schaalt.

Hier is de wiskunde die cloud-AI doodt:

1 miljoen gebruikers × 10 verzoeken per dag × €0.002 = €20.000 dagelijks
€20.000 × 365 dagen = €7,3 miljoen jaarlijks

En dat is alleen inferentie. Trainingskosten zijn apart. Dataoverdrachtskosten zijn extra. Opslag is additioneel. Plotseling is cloud-AI 40% van je operationele budget.

De schallingscurve is brutaal. Verdubbel je gebruikers, verdubbel je kosten. Verdriedubbel je gebruik, verdriedubbel je rekeningen. Er is geen schaalvoordeel. Elk succes maakt cloud-AI duurder.

Edge-implementatie keert dit om: Koop de hardware eenmaal. Implementeer het model. Klaar. Geen kosten per verzoek. Geen bandbreedtekosten. Geen schalingskosten. Succes maakt het goedkoper, niet duurder.

Het Mesh-Alternatief Dat Echt Werkt

Eind 2024 waren er wereldwijd 17,7 miljard actieve IoT-apparaten. Dat aantal bereikt 19,8 miljard in 2025. Smartphones in elke zak. Edge-servers in datacenters. Industriële controllers in fabrieken. Autonome voertuigen op wegen. Beveiligingscamera's die steden monitoren. Medische apparaten in ziekenhuizen. Elk in staat om lokaal geavanceerde AI uit te voeren.

Huidige architectuur: gegevens van 19,8 miljard apparaten via netwerken naar gecentraliseerde cloud-servers in Frankfurt, Dublin of Amsterdam sturen. AI daar uitvoeren. Resultaten terugsturen. Miljarden keren per seconde herhalen.

Opkomende architectuur: AI uitvoeren op die 19,8 miljard apparaten. Ze verbinden in mesh-netwerken. Een gedistribueerde supercomputer creëren die elk gecentraliseerd systeem overschaduwt. Lokaal verwerken. Regionaal coördineren. Alleen globaal aggregeren wanneer absoluut noodzakelijk.

Alleen al de Europese edge computing-markt werd gewaardeerd op €4,3 miljard in 2024, groeiend met 35,4% jaarlijks om €27 miljard te bereiken tegen 2030. Europa vertegenwoordigt meer dan 20% van de wereldwijde edge computing-inkomsten. De wereldwijde edge-AI-hardwaremarkt projecteert €23 miljard in 2024, bereikt €56 miljard tegen 2030.

Dit is geen theoretische architectuur. Dit is de massale migratie die nu plaatsvindt, gedreven door bedrijven die de cijfers hebben doorgerekend en realiseerden dat centralisatie niet werkt.

Echte Apparaten, Echte Capaciteiten

De voor de hand liggende bezwaar: individuele edge-apparaten zijn rekenkundig zwak. Een smartphone kan niet wedijveren met een datacenter-GPU-cluster. Een industriële controller kan geen geavanceerde AI-modellen uitvoeren. Toch?

Fout. Hardwarecapaciteiten en algoritmische efficiëntie hebben de vergelijking volledig veranderd.

Samsung's Galaxy S25-serie, gelanceerd in mei 2025, integreert geavanceerde edge-AI via Galaxy AI. On-device verwerking maakt gepersonaliseerde, contextbewuste ervaringen mogelijk. AI-agenten opereren lokaal over meerdere apps. Realtime foto- en audiobewerking gebeurt op het apparaat. Privacy-gerichte gegevensverwerking zonder cloud-afhankelijkheid. Deze apparaten worden in oktober 2025 geleverd aan Europese klanten.

Een typische middenklasse smartphone in 2025: 8-core ARM CPU op 2,4 GHz, 8GB RAM, 128GB opslag. Draaiende binaire neurale netwerken geoptimaliseerd voor mobiele processors: 45ms inferentie voor beeldclassificatie equivalent aan ResNet-50. 2,3 watt stroomverbruik. Dat is geavanceerde computer vision AI draaiend op batterij met 60% batterijcapaciteit over na een volledige dag gebruik.

Verbind nu 1.000 van zulke apparaten in een gedecentraliseerd mesh over een Europese stad. Geaggregeerde rekenkracht equivalent aan een kleine GPU-cluster. Geaggregeerde kosten: apparaten die mensen en bedrijven al bezitten. Geaggregeerde latentie: 5-15ms inclusief mesh-coördinatie. Geaggregeerde privacy: perfect, omdat gevoelige gegevens nooit centraliseren. Geaggregeerde betrouwbaarheid: 99,97% uptime omdat individuele node-storingen niet cascaderen.

Binaire Netwerken: De Technische Doorbraak

Hier is waarom edge-AI plotseling haalbaar is: binaire neurale netwerken.

Traditionele neurale netwerken zijn te groot voor de meeste apparaten. GPT-3 is 350GB. DALL-E is 12GB. Zelfs gecomprimeerd vereisen ze massale infrastructuur en GPU-clusters.

Binaire netwerken maken bredere implementatie mogelijk door sparse activatie en compressie. Loom 456's complete constraint-catalogus is ~150GB gecomprimeerd (456 experts met 2-3,5 miljoen constraints elk, sparse-gecodeerd). Dankzij ultra-sparse activatie en het houden van experts gecomprimeerd in RAM worden slechts 4-8 experts tegelijk geladen, met typisch ~2-4GB actief geheugen nodig (tot ~10-17GB voor complexe queries met 20 experts). Constraints worden on-the-fly gedecomprimeerd tijdens evaluatie met minimale overhead.

Dit verandert alles. Plotseling kunnen moderne apparaten geavanceerde AI uitvoeren. Geen vereenvoudigde modellen. Geen gedegradeerde versies. Volledige capaciteit op lokale hardware zonder dure GPU-infrastructuur.

Apparaatcapaciteit: Binaire netwerken draaien op standaard hardware. Moderne smartphones. Edge-servers. Industriële computers. Geen GPU vereist. Alleen CPU's met voldoende geheugen.
Energie-efficiëntie: Edge-apparaten draaien op batterijen of beperkte stroom. Binaire netwerken verbruiken 96% minder energie dan 32-bit modellen. Dat is het verschil tussen haalbaar en onmogelijk.
Modelgrootte: Binaire modellen zijn 16× kleiner dan FP16. Een geavanceerd AI-model: 3MB in plaats van 50MB. Past in apparaatgeheugen. Downloadt in seconden. Update snel.
Deterministische Sync: Mesh-netwerken hebben gesynchroniseerde modellen over apparaten nodig. Binaire netwerken produceren identieke resultaten op elke hardware. Perfecte synchronisatie. Geen drift.
Privacygaranties: Binaire operaties zijn traceerbaar. Je kunt bewijzen welke berekening lokaal gebeurde vs. wat werd gedeeld. GDPR-audits worden triviaal.

Zonder binaire netwerken is mesh-AI onpraktisch. Met hen is het de voor de hand liggende architectuur.

Het Mesh-Coördinatieprotocol

Hoe coördineren duizenden edge-apparaten als een mesh-AI-systeem?

Lokaal Eerst: Elk apparaat voert lokaal inferentie uit met zijn binaire neurale netwerk. 90% van verzoeken volledig op apparaat afgehandeld. Geen netwerk nodig.
Buurhulp: Complexe verzoeken die lokale capaciteit overschrijden, bevragen nabije mesh-nodes. Maximum 3-5 hops. Sub-20ms latentie. Last verdeeld over mesh.
Gefedereerd Leren: Modelverbeteringen lokaal geleerd, gedeeld als gradiënten (geen data) via mesh. Collectieve intelligentie ontstaat. Privacy bewaard.
Veerkrachtig Routeren: Als één node faalt, routeert de mesh eromheen. Geen enkel storingspunt. Zelfherstellend netwerk. Doel: 99,97% uptime.
Minimale Bandbreedte: Alleen modelupdates (3-5MB) en coördinatiesignalen (kilobytes) delen. Geen ruwe data (gigabytes). Mesh-netwerkbelasting: <1% van gecentraliseerde aanpak.

Een edge-netwerk dat dit protocol implementeert over 25.000 apparaten zou kunnen zien: 97% netwerkverkeersreductie vs. cloud-gebaseerd alternatief, 88% latentieverbetering, potentiële kostenbesparingen van €4,3 miljoen jaarlijks.

Echte Implementaties

Dit is niet theoretisch. Europese bedrijven implementeren nu mesh-AI.

Smart City Scenario: 50.000 Apparaten

Infrastructuur: Verkeerscamera's, omgevingssensoren, openbaar vervoerssystemen, hulpdienstapparaten. Elk draait lokaal binaire neurale netwerken. Verbonden via versleuteld mesh-netwerk.
Applicaties: Verkeersoptimalisatie (6-seconden responstijd), luchtkwaliteitsmonitoring (realtime), nooddetectie (3-seconden alarm), openbare veiligheid (privacy-bewarende surveillance).
Potentiële Resultaten: 43% reductie in verkeerscongestie. 67% snellere hulpdienstrespons. 94% afname in privacyklachten. 89% lagere infrastructuurkosten vs. gecentraliseerde aanpak.

Productieconsortium: 12 Fabrieken

Setup: 8.000 industriële sensoren en controllers, elk met ingebedde binaire neurale netwerken. Mesh-coördinatie voor fabriekoverschrijdende optimalisatie. Geen cloud-afhankelijkheid.
Doelcapaciteiten: Voorspellend onderhoud (87% nauwkeurigheid), kwaliteitscontrole (99,2% defectdetectie), energie-optimalisatie (31% reductie), productieplanning (24% efficiëntiewinst).
Economie: Geschatte implementatie: €3,2 miljoen. Cloud-gebaseerde alternatieve offerte: €45 miljoen over 5 jaar. Potentiële besparingen: €41,8 miljoen. Terugverdientijd: 9 maanden.

Gezondheidsnetwerk: 200 Klinieken

Architectuur: Lokale diagnostische AI op medische apparaten. Patiëntgegevens blijven on-site. Mesh-coördinatie voor onderzoeksinzichten zonder gegevensdeling.
GDPR-Naleving: Perfect. Gegevens verlaten nooit klinische sites. Analyse gebeurt lokaal. Geaggregeerde inzichten gedeeld via differentiële privacyprotocollen.
Doelklinische Impact: 34% snellere diagnoses. 45% verbetering in detectie van zeldzame ziektes. 100% patiëntprivacy. 92% reductie in datalekrisico.

De Economische Realiteitscheck

Laten we de cijfers doorrekenen voor gecentraliseerde vs. mesh-AI voor 1 miljoen gebruikers.

Gecentraliseerde Cloud-Aanpak:

Cloud GPU-instanties: €340.000/maand
Bandbreedte: €120.000/maand
Opslag: €45.000/maand
Redundantie/DR: €80.000/maand
Totaal: €585.000/maand = €7,02 miljoen/jaar

Mesh-AI-Aanpak:

Edge-modeldistributie: €15.000/maand
Mesh-coördinatieservers: €8.000/maand
Modelupdate-bandbreedte: €3.000/maand
Totaal: €26.000/maand = €312.000/jaar

Kostenbesparing: 94%. En dat is voordat we verbeterde latentie, privacynaleving en veerkrachtvoordelen meetellen.

De Cloud-Betrouwbaarheidscrisis

Volgens Parametrix' Cloud Outage Risk Report stegen kritieke service-onderbrekingen bij grote cloud-aanbieders met 18% in 2024 vergeleken met 2023, en duurden 18,7% langer. Google Cloud ervoer een toename van 57% in uitvaltijd. Een significante stroomstoring trof Google Cloud's Frankfurt datacenter in 2024. Microsoft Azure ervoer grote problemen in de Central US-regio gedurende meer dan 14 uur in juli 2024.

Datacenters in Amsterdam, Frankfurt en Dublin verbruiken nu 33% tot 42% van alle elektriciteit in die steden. Dublin-datacenters verbruiken bijna 80% van de stadselektriciteit. Wanneer deze faciliteiten falen, verliezen hele regio's AI-diensten.

Gedistribueerd edge computing elimineert dit enkele storingspunt. Als één edge-node faalt, routeert de mesh eromheen. Prestaties degraderen met 0,005%. Diensten gaan door. Doel-uptime: 99,97% vs. verslechterende cloud-betrouwbaarheid.

Het 75%-Kantelpunt

Gartner schat dat tegen 2025, 75% van alle gegevens buiten traditionele datacenters worden gegenereerd. Op edge-apparaten. In het veld. Op gebruikersapparatuur.

Dat is het kantelpunt. Wanneer 75% van de gegevens aan de edge ontstaat, wordt gecentraliseerde verwerking absurd. Je verplaatst massale volumes naar afgelegen servers, verwerkt ze, verplaatst resultaten terug. De fysica werkt niet. De economie werkt niet. De privacyeisen werken niet.

Slimme bedrijven keren de architectuur om. Breng berekening naar gegevens, niet gegevens naar berekening. Implementeer AI aan de edge. Gebruik mesh-netwerken voor coördinatie. Houd gecentraliseerde cloud alleen voor aggregatie.

Aanvullende Voordelen: Milieu en Veiligheid

Milieuwinst: Datacenters voor cloud-AI verbruiken massale energie. 415 TWh in 2024, op weg naar 945 TWh tegen 2030. Koeling, netwerken, redundantie. Enorme milieukosten. Edge-AI distribueert de last. Gebruikt bestaande apparaatstroom. Geen toegewijde datacenters. Geen koelinfrastructuur. 96% energiereductie voor AI-verwerking. Europa's Green Deal en AI-vooruitgang zijn niet contradictorisch met edge-implementatie. Ze zijn complementair.

Veiligheidsvoordeel: Cloud-AI creëert honeypots. Gecentraliseerde gegevens zijn gecentraliseerd risico. Eén inbraak blootlegt miljoenen. Aanvallers weten waar ze moeten aanvallen. Edge-AI distribueert het risico. Geen centrale repository. Geen aggregatiepunt. Breek één apparaat in, krijg gegevens van één gebruiker. Aanvallen schalen niet. Voor veiligheidskritische toepassingen—financiële diensten, gezondheidszorg, overheid, defensie—biedt edge-AI inherente veiligheid door architectuur.

Het Dweve Edge-Platform

Dweve's platform is edge-first gebouwd voor mesh-implementatie:

Dweve Core biedt de algoritmische basis. 1.930 hardware-geoptimaliseerde algoritmen ontworpen om op standaard CPU's te draaien. Binaire neurale netwerken die 94% minder energie verbruiken. Constraint-gebaseerde netwerken die efficiënt uitvoeren op ARM- en x86-processors zonder GPU-versnelling te vereisen.

Dweve Mesh biedt gefedereerde leer- en gedistribueerde coördinatie-infrastructuur. Drie-lagen architectuur: edge-laag voor lokale verwerking, compute-laag voor high-performance clusters, coördinatie-laag voor consensus en orchestratie. Zeventig procent fouttolerantie door Reed-Solomon erasure coding. Publieke modus voor token-gebaseerde compute-marktplaatsen. Privémodus voor air-gapped implementaties. Zelfherstellende topologie die om storingen heen routeert. GDPR-naleving door architectonisch ontwerp.

Dweve Loom 456 orkestreert selectieve intelligentie over edge-infrastructuur. 456 expertsystemen waarbij slechts 4-8 per taak activeren. In plaats van elk model naar elke edge-node te implementeren, routeert Loom queries naar relevante specialisten. Kwaliteitscontrole naar defectdetectie-experts. Voorspellend onderhoud naar sensoranalyse-specialisten. Selectieve implementatie minimaliseert bandbreedte- en opslagvereisten.

Dweve Nexus biedt multi-agent coördinatie voor gedistribueerde edge-infrastructuur. Eenendertig perceptie-extractors verwerken sensorgegevens over heterogene industriële apparaten. Acht redeneermodi die verschillende coördinatiestrategieën mogelijk maken: deductief voor regelgebaseerde kwaliteitscontrole, inductief voor patroongebaseerde anomaliedetectie, causaal voor grondoorzaakanalyse. A2A- en MCP-protocollen voor standaard agentcommunicatie over edge-implementaties.

Dweve Spindle regelt kenniskwaliteit over gedistribueerde edge-infrastructuur. Zeven-staps epistemologische verwerking voor nauwkeurigheidsvalidatie. Tweeëndertig gespecialiseerde governance-agenten detecteren meetinconsistenties, valideren sensorcalibratie, lossen conflicten tussen tegenstrijdige metingen op.

Samen bieden deze componenten de architectuur voor enterprise edge-AI: efficiënte algoritmen (Core), gefedereerde infrastructuur (Mesh), selectieve experts (Loom), multi-agent coördinatie (Nexus) en kennisgovernance (Spindle). Het platform voor industriële edge-intelligentie met architectonische GDPR-naleving en 94% kostenbesparingspotentieel.

Het Migratiepad

Overstappen van cloud naar edge is niet binair. Er is een transitie:

Fase 1: Hybride. Kritieke paden naar edge. Niet-kritiek blijft cloud. Test edge-capaciteiten. Bewijs latentieverbeteringen. Valideer privacynaleving.

Fase 2: Edge-First. Standaard naar edge. Cloud alleen voor specifieke behoeften. Optimaliseer edge-implementatie. Breid mesh-coördinatie uit. Schaal geleidelijk.

Fase 3: Edge-Native. Cloud wordt back-up. Edge is primair. Volledige onafhankelijkheid. Complete GDPR-naleving. Maximale kostenbesparingen.

Binaire netwerken maken elke fase makkelijker. Kleine modellen implementeren snel. Snelle inferentie bewijst waarde onmiddellijk. Succes bouwt momentum.

De Europese Realiteit: Oktober 2025

Hier staan we werkelijk. De Europese edge computing-markt bereikte €4,3 miljard in 2024, groeiend met 35,4% jaarlijks naar €27 miljard tegen 2030. Meer dan 19,8 miljard IoT-apparaten zijn wereldwijd geïmplementeerd. Samsung levert nu edge-AI-smartphones aan Europese klanten. Flower Labs in Hamburg werkt met Fortune 500-bedrijven aan gefedereerd leren. Sherpa.ai in Spanje heeft goedkeuring van de Europese Toezichthouder voor Gegevensbescherming voor privacy-bewarende AI. EdgeConneX exploiteert edge-datacenters in Amsterdam, Dublin en Londen.

Dit is geen toekomstspeculatie. Europese telecomproviders investeren miljarden in edge-infrastructuur. De EU-AI-wet vereist uitlegbaarheid die mesh-architecturen natuurlijk ondersteunen. GDPR vereist data-minimalisatie die edge-verwerking inherent biedt. Europese bedrijven worden geconfronteerd met fysica (latentielimieten), economie (bandbreedtekosten) en regelgeving (privacywet) die allemaal wijzen naar dezelfde oplossing: gedistribueerde mesh-intelligentie.

Gecentraliseerde cloud-AI was zinvol toen edge-apparaten rekenkundig zwak waren, netwerkbandbreedte onbeperkt leek, privacy niet gereguleerd was, latentie er niet toe deed voor de meeste toepassingen, en gebruikers niet gaven om gegevenscontrole. Elk van die aannames is aantoonbaar onjuist in oktober 2025.

Bedrijven die vasthouden aan gecentraliseerde cloud-AI worden geconfronteerd met stijgende kosten, nalevingsuitdagingen en competitieve nadelen. Bedrijven die mesh-architecturen adopteren reduceren infrastructuurkosten met 94%, bereiken regelgevende naleving door ontwerp, en leveren latentieprestaties die gecentraliseerde systemen fysiek niet kunnen evenaren.

De vraag is niet of mesh-intelligentie gecentraliseerde cloud-AI vervangt in Europa. Marktkrachten, regelgevende vereisten en technische realiteiten hebben dat al beantwoord. De vraag is hoe snel je organisatie de architectuur adopteert die Europese infrastructuur, economie en wet steeds meer vereisen.

Cloud-AI sterft. Mesh-intelligentie gedijt. En binaire neurale netwerken draaiend op 19,8 miljard edge-apparaten maken het onvermijdelijk.

Echte edge-intelligentie komt met Dweve Mesh. Privacy-bewarende, lage-latentie AI die overal werkt, zonder cloud-afhankelijkheden. Sluit je aan bij de wachtlijst voor vroege toegang.