Wat is de Nederlandse AI-strategie? Na het lezen van het Nationaal AI Deltaplan ben ik er nog niet uit.
Het rapport laat zien dat we het belang van kunstmatige intelligentie voor onze toekomst begrijpen. Het raakt veel belangrijke onderwerpen, van talent tot regelgeving en ondernemersklimaat. Maar we helpen dit plan niet door alleen maar te applaudisseren; het heeft kritische reflectie nodig. Die geef ik in dit stuk.
Prima plannen, maar niet voor AI
Laat ik beginnen met de pluspunten. Het plan wil talent aantrekken makkelijker maken, door eenvoudigere regelgeving, meer woningen, lagere belastingen, een betere optieregeling voor werknemers en een betere expatregeling. Daarmee trek je meer senior engineers, onderzoekers en founders naar Nederland.
En Nederland heeft veel te bieden: veiligheid, uitstekende publieke voorzieningen en scholen, een goede werk-privébalans. Ideaal voor mensen met kinderen. Maar hier zit het addertje: dit zijn geen AI-maatregelen. Het zijn algemene verbeteringen voor het hele startup-ecosysteem.
Ook de voorstellen over ondernemersklimaat – zoals harmonisering van Europese regels (‘EU Inc’) – zijn verstandig. Maar opnieuw: dit helpt de hele techsector, niet specifiek AI.
Richting kiezen
Het plan wordt pas echt interessant bij de passages over innovatie in de fysieke wereld en in de ‘edge’, de trend om apparaten aan de rand van het netwerk krachtiger en slimmer te maken. Denk aan modellen voor energie, klimaat, het ontwikkelen van nieuwe materialen en beeldherkenning. Dát is een richting die ik volledig steun. Het sluit aan bij wat Nederland goed kan: toegepaste wetenschap. En daar kunnen we écht bijdragen aan mondiale uitdagingen.
Die pluspunten zijn oprecht belangrijk. Maar ze maken het kernprobleem niet minder urgent: dit plan wil alles tegelijk. Want waar wil Nederland in uitblinken? Foundation models bouwen, de applicatielaag ontwikkelen, deeptech innovatie, toegepaste AI of Nederlandse uitdagingen oplossen met AI…. dat zijn vijf compleet verschillende wegen.
Een nationale strategie moet kiezen welke weg je neemt. Dit plan kiest niet. En zonder keuze krijg je een verlanglijst, geen routekaart.
AI-megalabs zonder usecase
Het plan begint verstandig: eerst moeten we evalueren hoeveel rekenkracht Nederland eigenlijk nodig heeft. Maar daarna schiet het door. Er komen meteen plannen voor AI-labs, datacenters en andere grote faciliteiten. Dit doet denken aan de periode voor de dotcomcrash, toen veel landen op grote schaal glasvezelnetwerken aanlegden die vervolgens jarenlang ongebruikt bleven.
Het plan vergelijkt ook de rekenkracht van OpenAI met de Nederlandse supercomputer Snellius – dat slaat nergens op. En waarom zouden we Nederland volbouwen met AI-labs? Denken we echt dat we op het punt staan het volgende baanbrekende large language model (LLM) te maken?
Begrijp me goed: AI-labs van wereldklasse zijn waardevol. Ze helpen om academisch, technisch en ondernemend talent te ontwikkelen. Maar de infrastructuur zou moeten volgen op – of groeien naast – een bloeiend ecosysteem van startups, onderzoekers en bedrijven die het daadwerkelijk nodig hebben.
Een van de belangrijkste dingen om die vraag naar infrastructuur te creëren is talent: sterke universiteiten, aantrekkelijke visa, goede salarissen en een een klimaat waar fundamentele innovatie kan floreren. Als de vraag groeit, volgt de benodigde infrastructuur vanzelf. We zouden moeten beginnen met gerichte, sectorgebonden infrastructuur die gekoppeld is aan concrete usecases en onderzoeksprogramma’s. Niet met een generiek megalab voor alles.
AI is meer dan ChatGPT
Het lijkt erop dat het plan de logica volgt van het AI Opportunities Action Plan van het Verenigd Koninkrijk. Dat stelt echter dat ze niet snel veel AI-labs nodig zullen hebben en niet alle rekenkracht zelf hoeven te bezitten. We moeten onderscheid maken tussen welke rekenkracht we hier nodig hebben en welke rekenkracht we nodig hebben via internationale afspraken en partnerschappen.
Dit komt volgens mij ook doordat het plan te veel focust op LLMs – grote taalmodellen zoals ChatGPT. Maar AI is veel breder. Moderne AI omvat ook modellen die natuurkunde simuleren, scheikunde, ruimtelijke omgevingen en andere echte fysieke systemen.
Aanbeveling 35 in het plan noemt deze kans kort – en dit is juist een onderdeel dat veel meer aandacht verdient. Nederland is sterk in toegepaste wetenschap en kan hier een leidende rol spelen, als de strategie zich daarop richt.
De overheid als AI-motor? Vergeet het
Het plan verwacht ook te veel van de overheid als gebruiker van AI. Dit lijkt geïnspireerd op het Britse plan. Een digitale overheid is mooi, maar dat maakt nog geen sterke AI-sector. Kijk naar Estland en Denemarken: digitaal vooruitstrevende landen, maar geen wereldleiders in AI.
Wat ik wél een goed idee vind: de overheid moet de eerste zijn die Nederlandse AI-technologie koopt en gebruikt. En de overheid moet zelf meer over AI leren. Maar de suggesties over gezamenlijke adoptieplannen met bedrijven en kennisinstellingen? Dat klinkt meer als een wens dan als een plan.
Wil je dat AI écht wordt gebruikt? Verander dan je databeleid. Word minder bang voor risico’s en pas die voorzorgsprincipes aan. Dan komt adoptie vanzelf.
De overheid heeft twee taken: zorg dat je eigen beleid over data en risico’s klopt, en wees een veeleisende klant die hoge eisen stelt. Maar ga niet bepalen hoe elk bedrijf AI moet gebruiken.
Grote plannen, krappe budgetten
Het plan is ook niet altijd realistisch. Het vraagt om veel overheidsgeld. Te veel vertrouwen op overheidsfinanciering is riskant. Natuurlijk is overheidssteun belangrijk – dat helpt ook om buitenlands geld binnen te halen. Maar met de huidige financiële situatie en politieke realiteit is het naïef om te denken dat er tientallen miljarden voor AI komen.
Ook de oproep voor een paar nieuwe instellingen klinkt te makkelijk. In een klein land als Nederland kun je niet alles inzetten op een paar grote projecten. Want die grote projecten hebben jarenlange, stabiele financiering nodig van overheid én bedrijven. En met verkiezingen die komen en gaan, en budgetten die krap zijn, is het onzeker of die steun er blijft.
Wat ik wél goed vind: overheidssteun voor AI-onderzoek. Maar dat betekent niet automatisch tientallen miljarden of nieuwe instellingen.
Gedeelde data? Niet realistisch
Hoofdstuk 2 van het plan gaat over AI-gebruik in bedrijven, overheid en onderwijs. Ook daar ontbreekt het aan realisme. Het plan wil dat bedrijven hun data gaan delen met elkaar. Maar bedrijven gaan niet zomaar ‘samen datasets maken’ – dat is economisch en juridisch niet haalbaar. Kijk maar naar de gemeenschappelijke Europese dataruimtes: die blijken ontzettend complex en traag te zijn.
Het plan zou dus niet moeten rekenen op gedeelde data als oplossing voor snelle AI-groei. Wat wel zou helpen: de overheid zorgt dat publieke data goed georganiseerd en toegankelijk is. En de EU past haar verouderde dataregels aan.
Ik ben het ook niet eens met de aanbeveling om investeren door business angels aantrekkelijker te maken. Voor gewone startups of AI-apps? Prima. Maar voor deeptech – chips, quantumcomputers, fotonica – werkt dat niet. Daar heb je grote investeerders nodig die veel geld hebben, verstand van zaken en jaren kunnen wachten op resultaat.
Wat moeten we dan doen?
Alle verbeteringen die het startup-ecosysteem nodig heeft – betere regels, meer talent, minder versnippering, meer groeikapitaal – moeten natuurlijk gebeuren. Maar die zijn niet AI-specifiek.
Zelf grote taalmodellen bouwen zoals ChatGPT? Daarvoor is het te laat. Die trein is vertrokken. Maar er zijn nog wel kansen. Twee zelfs: toepassingen maken boven op bestaande modellen en de hardware eronder verbeteren.
Want LLM’s lopen nu tegen fysieke grenzen aan. De datacenters die ze nodig hebben worden te groot en te duur. Sam Altman van OpenAI vraagt nu zelfs om overheidssteun voor nóg meer datacenters. Terwijl veel experts denken dat er al een zeepbel is rond AI-waarderingen.
Bouw voort op wat we kunnen
Waar komt de volgende doorbraak dan vandaan? In de technologie die data opslaat en verwerkt: betere chips, quantumcomputers, fotonica en geavanceerde productie. En goed nieuws: daar is Nederland al sterk in. Deze technologieën bepalen straks hoe snel en goedkoop AI kan werken. Een slimme strategie bouwt dus voort op wat we al goed kunnen, in plaats van honderd dingen tegelijk.
En dan is er nog ‘andere AI’ – kunstmatige intelligentie die niet werkt met taalmodellen. Daar staan grote innovaties voor de deur. Technologieën die de fysieke wereld kunnen simuleren, die ruimtelijke verbanden begrijpen. Het plan noemt dit kort, maar dit is precies het gebied waar Nederland kans maakt om voorop te lopen.
En nog iets belangrijks: begin met het creëren van vraag, niet met het bouwen van massaal aanbod. En investeer in toptalent op de middelbare school – niet alleen op universiteiten. Ja, dat is een langetermijnproject. Op korte termijn? Trek talent van buiten aan. Maar daar hebben we het al genoeg over gehad.
Van angst naar ambitie
Maar het belangrijkste van alles: als ik de overheid om één ding kon vragen, dan is het dit. Verander hoe we naar risico’s kijken. Maak van Nederland een land dat kansen grijpt in plaats van risico’s vermijdt.
Want als voorzichtig zijn betekent dat we alles bij het oude laten – zelfs als nieuwe dingen juist problemen kunnen oplossen – dan is die voorzichtigheid zelf het probleem geworden. Deze manier van denken beloont mensen die niks doen in plaats van mensen die dingen proberen. En dat is een van de redenen waarom Europa economisch achterblijft.
Elke oplossing die dit negeert, gaat niet werken. Laat jongeren daarom opgroeien met het idee dat je dingen moet uitproberen. Dat je risico’s mag nemen. Dat ongemak, falen en zelfs ongelukkig zijn erbij horen. En dat als je geen tussenjaar kan nemen om te reizen, dat niet het einde van de wereld is.
Het Nationaal AI Deltaplan is ambitieus. Dat is mooi. Maar ambitie is niet genoeg. Voor echte vooruitgang heb je meer nodig: een helder doel, focus op wat Nederland goed kan en een realistisch beeld van waar we echt kunnen winnen. In de huidige vorm is het AI Deltaplan vooral een plan om ooit een echt plan te maken.
Meer van Mustafa Torun:
- AI-bubbel? Dit maakt 2025 anders dan de internetzeepbel van 2000
- Deze co-investeerders hebben de meeste invloed en connecties in Nederland
- Datagedreven werken vanaf dag één: een beknopte gids voor startup-founders
