Verrassende shift: Anthropic passeert OpenAI in de zakelijke AI-markt | Waarom bedrijven nu voor Claude kiezen
OpenAI’s Europese miljardeninvestering en de verborgen kosten van AI-gegenereerde code
Vraag wie de AI-markt domineert en het antwoord is voorspelbaar: OpenAI. Maar de data uit de directiekamers, waar de grote contracten worden getekend, vertellen een ander verhaal. Daar is een machtsovername aan de gang.
Dit is geen populariteitswedstrijd, maar een clash van twee fundamenteel verschillende strategieën. De ene partij omarmt de massa als een octopus, de ander jaagt gefocust als een zwaardvis op specifieke, waardevolle prooien.
In deze editie:
De verrassende reden waarom Anthropic OpenAI voorbijstreeft in de zakelijke markt.
OpenAI's miljardeninvestering in Noorwegen en de gevolgen voor Europese data-soevereiniteit.
De verborgen productiviteitskosten van 'bijna-goede' AI-gegenereerde code.
De Stille Machtsgreep in de Zakelijke AI-Markt
Vraag een willekeurige professional wie de koning van AI is, en het antwoord is bijna altijd OpenAI. Het bedrijf achter ChatGPT domineert de krantenkoppen en het publieke debat. Maar achter de schermen, in de machinekamers van grote bedrijven, vindt een stille machtsgreep plaats die het speelveld compleet verandert.
Een nieuw rapport van investeerder Menlo Ventures legt een verrassende trend bloot. In de zakelijke markt, waar de echt grote contracten worden gesloten, is niet OpenAI de marktleider, maar concurrent Anthropic. Volgens de data heeft Anthropic nu 32% van het marktgebruik in handen, terwijl het aandeel van OpenAI is gezakt naar 25%.
Dit is geen grote verschuiving. Twee jaar geleden had OpenAI nog 50% van deze markt in handen en was Anthropic een kleine speler met 12%. Wat is hier aan de hand? Het antwoord ligt niet in welk model 'beter' is, maar in twee fundamenteel verschillende strategieën.
Een briljante analyse van de blog Curveshift noemt dit de 'Octopus versus de Zwaardvis'-strategie. OpenAI is de Octopus: een enorm, veelzijdig beest dat met zijn tentakels probeert de hele consumentenmarkt te omarmen. ChatGPT is het perfecte voorbeeld: een algemeen inzetbare assistent voor miljoenen gebruikers, gericht op breedte.
Anthropic daarentegen, is de Zwaardvis: slank, snel en dodelijk gefocust op één doel. In plaats van alles voor iedereen te willen zijn, richt Anthropic zich op specifieke, hoogwaardige zakelijke toepassingen. De meest succesvolle daarvan is het genereren van code. In die niche heeft Anthropic, met modellen als Claude 3.7 Sonnet, een marktaandeel van 42%, meer dan het dubbele van OpenAI.
Wat dit voor Nederlandse ondernemers betekent, is drieledig:
Specialisatie is de winnende strategie in B2B. De strijd om de algemene consumenten-AI is er een voor giganten als OpenAI, Google en Meta. De echte kans voor andere bedrijven ligt in de diepte. Door je te richten op een specifieke sector, zoals de juridische wereld, de landbouw of de financiële dienstverlening, kun je een 'Zwaardvis'-product bouwen dat superieur is aan de algemene 'Octopus'-modellen. Je wordt de beste in één ding, in plaats van middelmatig in alles.
De keuze voor een AI-partner is een strategische gok. Het selecteren van een taalmodel is niet langer een puur technische beslissing. Je kiest een partner wiens strategie aansluit bij die van jou. Heb je een brede, flexibele tool nodig voor interne efficiëntie? Dan is een Octopus misschien geschikt. Bouw je een gespecialiseerd product voor een veeleisende markt? Dan is een Zwaardvis waarschijnlijk een betere fundering. De data laat zien dat men niet snel wisselt van provider, dus de eerste keuze is bepalend.
Kwaliteit wint het (voorlopig) van de prijs. Het rapport van Menlo Ventures laat zien dat bedrijven bereid zijn te betalen voor het best presterende model. Zodra een nieuw, beter model beschikbaar is, stapt men massaal over, zelfs als oudere modellen goedkoper worden. Dit is een signaal dat in de professionele markt de geleverde waarde zwaarder weegt dan de kosten.
Toch zit hier ook een addertje onder het gras, zoals ook TechCrunch opmerkte. De 'Zwaardvis'-strategie van Anthropic leunt op andere bedrijven die toepassingen bouwen op hun modellen. Dit is een delicate dans. Anthropic wil natuurlijk de onmisbare laag worden en het grootste deel van de winst naar zich toe trekken. Voor een ondernemer die op Anthropic bouwt, is de vraag gerechtvaardigd: bouw je een duurzaam bedrijf, of ben je slechts een distributiekanaal voor een grotere speler wiens succes je afhankelijk maakt?
Voor Nederlandse bedrijven is de les duidelijk: focus is je sterkste wapen. De kansen liggen niet in het bouwen van een nieuwe ChatGPT, maar in het ontwikkelen van diepgaande, specialistische AI-oplossingen die echte problemen in een specifieke sector oplossen. De keuze voor een AI-fundament is daarmee een van de belangrijkste strategische beslissingen die je de komende jaren zult nemen.
OpenAI’s Europese Machtsgreep met Noorse Gigafabriek
Vergeet even het beeld van AI als iets abstracts dat in 'de cloud' zweeft. De harde realiteit is dat kunstmatige intelligentie een zaak is van staal, stroom en onvoorstelbare hoeveelheden kapitaal. De race om AI-dominantie wordt niet alleen met algoritmes gevoerd, maar vooral met de fysieke infrastructuur om die algoritmes te draaien. En OpenAI zet nu een machtige pion op het Europese speelbord.
In een afgelegen deel van Noord-Noorwegen, nabij het stadje Narvik, wordt gebouwd aan Stargate Norway: de eerste Europese ‘gigafabriek’ voor AI van OpenAI. In samenwerking met het Noorse industriële conglomeraat Aker ASA en de Britse infrastructuurspecialist Nscale, wordt hier een datacenter uit de grond gestampt dat tegen 2026 maar liefst 100.000 NVIDIA GPU’s zal huisvesten.
De keuze voor Noorwegen is geen toeval. Het is een meesterzet. AI-modellen hebben twee dingen in overvloed nodig: energie en koeling. Noord-Noorwegen biedt beide. De regio beschikt over een overschot aan goedkope, stabiele waterkracht en een van nature koud klimaat, wat de gigantische koelingskosten drukt. OpenAI lost hiermee de twee grootste knelpunten van de AI-industrie in één klap op.
Maar wat betekent deze miljardeninvestering nu concreet voor jou als Nederlandse ondernemer of professional? De gevolgen gaan veel verder dan snellere ChatGPT-antwoorden.
Een eerste, confronterende conclusie is dat de drempel om zelf een fundamenteel AI-model te bouwen nu definitief onbereikbaar is geworden voor bijna iedereen. De initiële investering van ongeveer 1 miljard dollar voor deze ene locatie bewijst dat AI een zware industrie is, gedomineerd door een handvol spelers met diepe zakken. Voor het Nederlandse bedrijfsleven betekent dit dat de strategische focus volledig moet liggen op de toepassing van AI, niet op de ontwikkeling van de basistechnologie. De winst zit in het slim inzetten van deze krachtige tools in jouw specifieke markt, niet in het proberen te bouwen van de fabriek zelf.
Een tweede, scherpere observatie raakt aan een gevoelig thema: data soevereiniteit. Het datacenter staat weliswaar op Europese bodem, maar het is een puur commerciële onderneming, los van de officiële AI-plannen van de Europese Unie. OpenAI is en blijft een Amerikaans bedrijf. Dit creëert een potentieel gevaarlijke schijnsoevereiniteit. Jouw data mag dan fysiek in Noorwegen staan, de controle erover ligt uiteindelijk in handen van een Amerikaanse entiteit. Voor bedrijven in sectoren als de zorg, financiën of overheid, waar datalocatie en -controle van wezenlijk belang zijn, is dit een risico dat niet genegeerd kan worden.
Tot slot legt dit project de ‘groene AI-paradox’ bloot. Het datacenter draait op hernieuwbare energie, wat klinkt als een schone oplossing. De realiteit is echter dat de totale energieconsumptie van zo’n faciliteit astronomisch is. De overtollige warmte wordt weliswaar hergebruikt, maar het roept een fundamentele vraag op: hoe duurzaam is je AI-strategie als deze afhankelijk is van systemen die de energiebehoefte van een kleine stad hebben? Dit is in lijn met de nieuwe EU AI Act, die vanaf augustus 2024 strenge transparantie-eisen stelt aan het energieverbruik van AI-modellen.
De 'Bijna-Goed' Belasting: Hoe AI stiekem productiviteit kost
De belofte van AI in softwareontwikkeling is helder: sneller coderen, hogere productiviteit. Iedereen springt aan boord. Maar wat als diezelfde AI stilletjes een nieuwe, onzichtbare belasting introduceert die je team juist vertraagt? Het klinkt tegenstrijdig, maar de harde data uit het grootschalige Stack Overflow’s 2025 Developer Survey onder 49.000 ontwikkelaars leggen een pijnlijk en kostbaar patroon bloot.
De cijfers laten een opvallende paradox zien. Het gebruik van AI-tools stijgt inderdaad: 84% van de ontwikkelaars gebruikt ze of is van plan dat te doen. Tegelijkertijd is het vertrouwen in de output gekelderd. Vorig jaar vertrouwde 43% van de ontwikkelaars op de nauwkeurigheid van AI, nu is dat nog maar 33%. De wittebroodsweken zijn duidelijk voorbij.
De kern van de frustratie? Een overweldigende 66% van de ontwikkelaars wijst naar “AI-oplossingen die bijna goed zijn, maar net niet.” Dit is geen klein ongemak. Het is een fundamenteel probleem dat we de 'bijna-goed' belasting kunnen noemen. Code die overduidelijk fout is, wordt direct weggegooid. Maar code die plausibel lijkt, is verraderlijk. Het dwingt ontwikkelaars tot diepgaand debuggen en analyseren, een proces dat volgens 45% van de respondenten vaak langer duurt dan het zelf schrijven van de code.
Dit creëert een nieuwe, sluipende vorm van technische schuld. Je team boekt schijnbaar vooruitgang, maar bouwt ondertussen een verborgen schuld op van halfbakken code die later met rente terugbetaald moet worden in de vorm van bugs, performanceproblemen en veiligheidsrisico's.
Voor ondernemers en managers heeft deze trend concrete gevolgen:
De illusie van snelheid is gevaarlijk. Een team dat puur wordt afgerekend op de snelheid van code genereren met AI, optimaliseert voor de verkeerde zaak. De echte kosten zitten in de uren die daarna nodig zijn voor reparatie en validatie. Snelheid zonder kwaliteit is een valkuil.
Senior talent wordt onmisbaar. In tegenstelling tot de vroege hype, vervangt AI de senior ontwikkelaar niet. Integendeel, zijn rol wordt nog belangrijker. Je hebt ervaren experts nodig die de subtiele fouten in AI-gegenereerde code kunnen herkennen. De focus verschuift van pure creatie naar hoogwaardige kwaliteitscontrole.
Governance is geen luxe meer. Je kunt niet zomaar elke AI-tool introduceren en hopen op het beste. Er zijn heldere processen nodig voor code review, validatie en het testen van AI-output. Dit is geen technisch probleem, maar een strategische en managementverantwoordelijkheid.
De ironie is bijna voelbaar. Want waar gaan ontwikkelaars naartoe als hun geavanceerde AI-assistent hen in de steek laat? Terug naar de mensen. Het onderzoek toont aan dat Stack Overflow nog steeds de meest gebruikte bron is. 35% van de ontwikkelaars geeft zelfs toe het platform specifiek te bezoeken nadat ze een onbevredigend antwoord van een AI hebben gekregen.
De discussie over AI in development verschuift dus. Het gaat niet langer alleen over de vraag of je AI moet gebruiken, maar hoe je de output ervan effectief beheert. Bedrijven die denken dat ze een voorsprong krijgen door simpelweg AI-tools te implementeren, missen de essentie.
De kern is simpel: het concurrentievoordeel komt niet van de snelheid van AI-adoptie, maar van de superieure integratie van menselijke expertise en AI-workflows. De echte winst zit niet in de generatie van code, maar in de slimme en efficiënte validatie ervan. Investeren in die processen en vaardigheden is de onvermijdelijke volgende stap.
The Shortlist
Google tekent de vrijwillige AI-gedragscode van de EU, een stap die concurrent Meta weigert, wat een strategische splitsing in de omgang met Europese regelgeving blootlegt.
Ramp haalt $500 miljoen op tegen een waardering van $22,5 miljard, slechts 45 dagen na zijn vorige ronde, en zet vol in op AI-agenten voor autonome financiële processen.
Y Combinator zoekt specifiek naar startups die AI-native bedrijfssoftware bouwen, met de uitgesproken ambitie om het eerste 10-persoons, $100 miljard bedrijf te financieren.