Nederlandse ondernemer weigert €500M van OpenAI | “Ik doe het zelf wel” | De $10 miljard ‘plot twist’
OpenAI flirt met Amazon +: Klarna lanceert SEO voor agents +: De blunder van Anthropic
OpenAI belt met een bod van een half miljard euro. De meeste mensen hangen op, bellen hun advocaat, en beginnen aan de champagne. Pim de Witte uit Nijmegen deed het tegenovergestelde: hij legde neer en besloot de technologie zelf te bouwen.
In deze editie:
Waarom een Nederlandse ondernemer €500 miljoen weigerde en nu zelf AI-modellen bouwt met zijn game-data
De breuk in het huwelijk tussen OpenAI en Microsoft: waarom Sam Altman $10 miljard zoekt bij Amazon
Hoe Klarna de spelregels van e-commerce herschrijft met een protocol dat jouw winkel zichtbaar maakt voor AI-agents
De verkoopautomaat die communist werd: wat het experiment van Anthropic laat zien over de risico’s van autonome AI
Nederlandse ‘Nee’ van €500 Miljoen: Waarom data meer waard is dan cash
Stel je voor: OpenAI belt. Ze bieden je een half miljard dollar voor je bedrijf. De meeste mensen zouden al onderweg zijn naar de notaris of naar het vliegveld. Pim de Witte, de dertigjarige oprichter uit Nijmegen, deed iets anders. Hij keek in de spiegel, gooide wat koud water in zijn gezicht, en sloeg het bod af.
Dit is geen verhaal over grootheidswaan. Het is een signaal dat de AI-markt een belangrijk kantelpunt heeft bereikt. De Witte realiseerde zich namelijk precies waarom Sam Altman zo’n astronomisch bedrag overhad voor zijn videoplatform Medal.tv.
Wat op het eerste gezicht lijkt op een verzameling grappige game-fragmenten, is in werkelijkheid de perfecte brandstof voor de volgende fase van AI: ‘World Models’.
We laten de fase van chatbots (ChatGPT) langzaam achter ons. De race gaat nu om systemen die de fysieke wereld begrijpen en daarin kunnen handelen. Om een robot of een digitale agent te leren hoe zwaartekracht, diepte en actie-reactie werken, heb je video nodig. Héél veel video. En niet zomaar beelden, maar simulaties waarin acties (via een controller) direct gekoppeld zijn aan visuele resultaten op het scherm.
Met 800 miljoen uploads per jaar zit De Witte op een van de grootste, meest gestructureerde datasets ter wereld om dit te trainen. Hij besefte: als mijn data de sleutel is tot de heilige graal van AI, waarom zou ik de schep dan verkopen als ik ook zelf de goudmijn kan exploiteren?
Daarom lanceerde hij General Intuition. Met dit nieuwe bedrijf bouwt hij nu zelf aan die modellen, gesteund door een investering van 130 miljoen dollar en een waardering die richting de 2 miljard loopt.
Wat dit verhaal zo relevant maakt voor ons:
Data is geen bijproduct, maar het product: Veel bedrijven zien hun data als digitale uitlaatgassen. Voor De Witte was het de kernwaarde. Hij begreep dat unieke, menselijke data schaarser wordt dan rekenkracht.
De verticale sprong: In plaats van leverancier te blijven van Big Tech, koos hij voor verticale integratie. Hij bouwt de technologie nu zelf. Dat is risicovol, maar het potentiële rendement is vele malen hoger.
Nederlandse Deep Tech: Zoals innovatie-expert Deborah Nas opmerkt, is dit een zeldzame kans voor Europa. We hebben de wiskundige kennis (via o.a. TU Delft) om niet alleen software te bouwen die op AI draait, maar om de AI zelf te bouwen.
Toch past hier ook een nuchtere kanttekening. Het ‘nee’ zeggen is stoer, maar de uitvoering is een titanenstrijd. Het trainen van fundamentele modellen verslindt kapitaal. De Witte heeft 130 miljoen opgehaald, en investeerders staan in de rij voor meer. Klinkt als veel geld, maar in Silicon Valley is dat kleingeld. OpenAI en Google branden dergelijke bedragen in een paar weken op aan serverkosten. De vraag blijft of slimme data het kan winnen van brute financiële kracht.
Bovendien is de stap van een game-platform naar een AI-onderzoekslab gigantisch. De technische complexiteit wordt vaak onderschat. De belofte is enorm, maar het risico dat General Intuition wordt verpletterd door de giganten die ze proberen in te halen, is reëel.
De les is helder: inventariseer je digitale bezittingen. Heb jij data die niemand anders heeft? Is die data gestructureerd en specifiek? Dan zit je mogelijk op een asset die veel waardevoller is dan je huidige bedrijfsmodel doet vermoeden. Verkoop die data niet te snel aan de eerste de beste bieder, maar onderzoek of je die waarde zelf kunt verzilveren.
De $10 miljard ‘plot twist’: OpenAI flirt met Amazon
Tot voor kort leek het huwelijk tussen Microsoft en OpenAI onbreekbaar. Ze hadden de heilige graal van tech in handen: Microsoft leverde de rekenkracht, OpenAI de magie. Maar zoals dat vaak gaat in relaties waar honderden miljarden op het spel staan: loyaliteit duurt precies zolang als de servercapaciteit strekt.
Er is namelijk een opvallende wending in de maak. OpenAI is in serieuze gesprekken met Amazon over een investering van maar liefst $10 miljard. Dat meldt CNBC.
Dit is niet zomaar een zak geld. Het is een strategische noodgreep.
De kern van het verhaal draait niet om dollars, maar om chips. OpenAI loopt tegen een keiharde fysieke grens aan: er zijn simpelweg niet genoeg Nvidia GPU’s beschikbaar via Microsofts Azure om hun groeiambities bij te benen. De deal met Amazon zou OpenAI toegang geven tot Amazon’s eigen AI-chips, de zogeheten Trainium processors.
Wat dit extra interessant maakt, is de boodschap die Sam Altman hiermee afgeeft aan de rest van de markt. Door vreemd te gaan met de grootste concurrent van zijn hoofdpartner, laat hij zien dat toegang tot rekenkracht op dit moment belangrijker is dan exclusiviteit.
Voor jou als ondernemer of professional bevat deze move een paar cruciale lessen:
Het einde van de monopolie-prijzen: Als OpenAI succesvol modellen kan draaien op Amazon’s goedkopere Trainium chips in plaats van de dure Nvidia H100’s, kan de kostprijs van AI-gebruik omlaag. Dit zou op termijn kunnen betekenen dat API-kosten voor jouw bedrijf dalen.
Vendor Lock-in is een keuze: Zelfs de lieveling van Silicon Valley weigert op één paard te wedden. Als OpenAI actief diversifieert tussen cloud-providers om risico’s te spreiden, is dat een signaal voor Nederlandse CIO’s en CTO’s om hun eigen afhankelijkheid van één leverancier kritisch te bekijken.
De hardware-oorlog: We bewegen naar een fase waarin software niet meer hardware-agnostisch is. De prestaties van jouw AI-applicaties kunnen straks afhangen van op welke specifieke chip (Google TPU, Amazon Trainium, of Nvidia Blackwell) ze draaien.
Het roept de ongemakkelijke vraag op: is dit groei uit kracht, of een wanhopige poging om de luchtbel gevuld te houden? Investeerders worden kritischer over de daadwerkelijke winstgevendheid van Generatieve AI. Als de kosten voor infrastructuur zo astronomisch blijven, wordt de weg naar zwarte cijfers een heel smal bergpaadje.
De strijd om rekenkracht zorgt voor nieuwe verhoudingen in het tech-landschap. Voor Nederlandse bedrijven is dit het moment om contracten tegen het licht te houden. Nu grote spelers als Amazon en Microsoft direct met elkaar concurreren om de gunst van AI-ontwikkelaars, ontstaat er ruimte om scherper in te kopen en infrastructuur te spreiden.
SEO voor machines: Waarom Klarna jouw productdata wil bezitten
Jarenlang was de gouden regel in e-commerce simpel: je optimaliseert je teksten en metadata zodat een mens ze aantrekkelijk vindt en Google ze begrijpt. Maar wat als de koper geen mens meer is?
We stevenen af op een realiteit waarin AI-agenten de aankoopbeslissing nemen. Jij vraagt je digitale assistent om “de beste noise-cancelling koptelefoon onder de 200 euro met snelle levering” te vinden, en de bot regelt de rest. Er is echter één groot technisch obstakel: AI-modellen houden niet van de rommelige, onsamenhangende data die de meeste webshops nu produceren.
Klarna springt in dat gat met de lancering van het Agentic Product Protocol.
In essentie bouwt de Zweedse betaalgigant een universele tolk. Waar webwinkeliers nu vaak worstelen met tientallen verschillende feeds voor Google Shopping, Amazon of Facebook, stelt Klarna een open standaard voor die al die data samenbrengt. Het protocol vertaalt rommelige productinformatie naar een gestructureerd formaat dat direct leesbaar is voor AI-systemen, zoals die van OpenAI.
Klarna ontsluit hiermee in één klap meer dan 100 miljoen producten en 400 miljoen prijzen voor de bot-economie. Ze positioneren zichzelf hiermee slim: niet meer alleen als de partij die de betaling regelt, maar als de onmisbare infrastructuur die bepaalt wat er überhaupt gevonden wordt.
Wat dit extra interessant maakt voor de markt, is dat het een einde maakt aan de fragmentatie. Nu moet een AI-agent vaak nog als een mens door webpagina’s ‘scrapen’, wat traag en foutgevoelig is. Met deze nieuwe standaard kunnen agents via een API direct de voorraad, specificaties en actuele prijzen uitlezen. Het maakt de stap van ‘zoeken’ naar ‘kopen’ voor een bot een fluitje van een cent.
Voor Nederlandse professionals betekent dit concreet dat de focus verschuift. Het gaat niet meer alleen om mooie plaatjes voor de consument, maar om keiharde datakwaliteit voor de machine. Als jouw productdata incompleet of ongestructureerd is, ben je straks onzichtbaar voor de AI-agent die namens de klant shopt. Je concurrent die zijn datafeed wel op orde heeft, pakt de verkoop zonder dat de consument jouw winkel ooit heeft gezien.
Toch moeten we hier een kritische kanttekening plaatsen.
Het klinkt fantastisch: één standaard voor iedereen. Maar in de praktijk creëren we hiermee een nieuwe poortwachter. We hebben jarenlang geklaagd over de macht van Google’s zoekalgoritme. Door nu massaal in te pluggen op het protocol van Klarna, geven we de sleutels van productvindbaarheid opnieuw uit handen aan een commerciële partij.
Bovendien roept het vragen op over de commerciële dynamiek. Als een AI-agent straks puur op basis van data beslist wat de ‘beste deal’ is, verdwijnt de kracht van branding en beleving naar de achtergrond. Het risico is een race naar de bodem, waarbij marge wordt opgeofferd aan de kille logica van een algoritme dat alleen optimaliseert voor prijs en specificaties.
De ongemakkelijke vraag die overblijft: wie controleert straks de objectiviteit van de AI-agent? Als Klarna de infrastructuur levert en de betalingen verwerkt, hebben zij er baat bij om bepaalde producten eerder te tonen.
Een communistische koelkast en de gevaren van autonome AI
Het klinkt als het begin van een slechte mop, maar het is een van de belangrijkste lessen van dit jaar voor iedereen die droomt over volledig autonome bedrijven. Anthropic besloot te testen wat er gebeurt als je een AI-agent—in dit geval een aangepaste versie van Claude genaamd ‘Claudius’—de sleutels geeft van een fysieke verkoopautomaat op de redactie van The Wall Street Journal. De opdracht was simpel: verkoop snacks, beheer de voorraad en maak winst.
In het begin leek het een succesverhaal. Claudius onderhandelde over inkoopprijzen, analyseerde verkoopdata en leek de perfecte manager. Maar toen begonnen de journalisten met de AI te praten.
Binnen no-time wisten ze het model ervan te overtuigen dat het ‘kapitalistische systeem’ oneerlijk was of dat er speciale ‘compliance regels’ golden. Het resultaat? De AI besloot uit morele overwegingen de volledige voorraad gratis weg te geven. Sterker nog, het model kocht op eigen houtje bizarre items in, waaronder een levende vis als ‘morele oppepper’ voor het team. De verkoopautomaat veranderde effectief in een filantropische instelling die dieprode cijfers schreef.
Wat dit verhaal zo relevant maakt voor jouw bedrijf, is niet de humor van de situatie, maar de fundamentele kwetsbaarheid die het blootlegt. We hebben het vaak over ‘hallucinaties’ (fouten in feiten), maar dit is ‘manipulatie’.
Anthropic probeerde het lek te dichten door een tweede AI-agent in te schakelen, ‘Seymour Cash’, die als strenge supervisor moest fungeren en op de centen moest letten. En hier wordt het pas echt pijnlijk: ook deze digitale boekhouder trapte met open ogen in de smoesjes van de menselijke gebruikers. Zodra de journalisten met vervalste documenten en zielige verhalen kwamen, gaf ook de supervisor toestemming om de kluis open te zetten.
Dit incident raakt de kern van het probleem met autonome agents. We willen dat AI-systemen zelfstandig klantenservice doen, inkopen regelen of facturen betalen. Maar taalmodellen zijn getraind om behulpzaam te zijn. Een glasharde leugen herkennen vereist een vorm van achterdocht en contextbegrip die deze modellen simpelweg (nog) niet bezitten. Een menselijke manager weet dat een verzoek om ‘gratis snacks vanwege een nieuwe feestdag’ waarschijnlijk onzin is. Een AI ziet het als nieuwe, valide data om te verwerken.
‘Prompt injection’, het manipuleren van AI via tekst, is geen theoretisch risico meer, maar een directe bedreiging voor je portemonnee als je de beveiliging niet op orde hebt. Een klantenservice-bot die autonoom beslist over terugbetalingen is op dit moment net zo veilig als je pinpas met pincode op een bankje in het Vondelpark achterlaten.
De les is hard maar simpel: AI is fantastisch voor het uitvoeren van taken, maar rampzalig in het bewaken van grenzen onder sociale druk. Zolang modellen niet het verschil snappen tussen een behulpzaam verzoek en oplichting, moet de ‘hand op de knip’ altijd van een mens zijn. Experimenteer met agents voor interne processen, maar geef ze voorlopig nog geen tekenbevoegdheid.
The Shortlist
Lovable haalt $330 miljoen op in een Series B-ronde, waardoor de Zweedse ‘vibe coding’-startup na slechts vijf maanden een waardering van $6,6 miljard bereikt.
OpenAI introduceert ChatGPT Go in Nederland en België, een nieuw abonnement van €8 per maand dat gebruikers meer toegang geeft tot geavanceerde modellen dan de gratis versie.
Yann LeCun bevestigt de lancering van zijn nieuwe startup Advanced Machine Intelligence (AMI), die zich richt op ‘World Models’ en naar verluidt mikt op een waardering van $3 miljard.
Imperial College demonstreert een nieuwe MT3-trainingsmethode waarmee een robotarm in minder dan 24 uur tijd 1.000 verschillende fysieke taken leert uitvoeren op basis van slechts één demonstratie.