GPU-capaciteit wordt pas een keuze met een werkbaar besluit
Capaciteit volgt op een besluit over de workload
De eigen redactionele conclusie is eenvoudig: behandel extra GPU-capaciteit als uitkomst van een workloadbesluit, niet als vertrekpunt. Leg voor training, fine-tuning en inference afzonderlijk vast wie prioriteit bepaalt, wie toegang krijgt, welke signalen de inzet rechtvaardigen en wanneer het besluit wordt herzien. Daarmee wordt een capaciteitsvraag concreet zonder te suggereren dat één infrastructuurvorm overal de beste is. De aangeleverde Commissiepassage beschrijft de governance en handhaving van de AI Act door de Europese AI Office en nationale markttoezichthouders; zij onderbouwt geen norm voor GPU-planning of -benutting. De praktische keuze hier is daarom een operationele aanbeveling, geen afleiding over wettelijke compute-eisen.
Gebruik één kaart voor schaarste, toegang en heroverweging
De Commissie noemt naast uitvoerende en toezichthoudende instanties drie adviesorganen: de European Artificial Intelligence Board, het Scientific Panel en het Advisory Forum. Dat laat binnen de reikwijdte van de passage zien dat AI-governance meerdere perspectieven en rollen kent. Voor een AI-team is een bruikbaar hulpmiddel een capaciteitsbesliskaart: per inzet noteer je workload, eigenaar, toegang, prioriteit bij schaarste, meetpunt, heroverwegingsdatum en besluit. Capaciteitsbesliskaart: noteer per inzet workload, eigenaar, toegangsregel, prioriteit bij schaarste, meetpunt, heroverwegingsdatum en besluit. Vul die kaart in vóór een uitbreidingsbesluit, zodat zichtbaar wordt of een knelpunt bij capaciteit, wachtrijregels of toegang ligt. Dit is een interne werkvorm, geen voorgeschreven AI-Act-proces.
Resource-informatie is een controlepunt, geen rekensom voor GPU’s
De tweede Commissiepassage zegt dat het doel van de AI Act risico’s voor veiligheid en grondrechten adresseert, waaronder een hoog niveau van milieubescherming, en dat de Commissie in 2026 Europese normalisatieorganisaties wil verzoeken om documentatie- en rapportageprocessen rond de resourceprestaties van AI-systemen te verbeteren. Dat is reden om resource-informatie niet buiten het besluit te laten, maar het bewijst niet dat een specifieke GPU-configuratie duurzamer, goedkoper of beter bestuurd is. Voor training, fine-tuning en inference zijn metingen, organisatiecontext en toepasselijke verplichtingen nog nodig. Deze passages onderbouwen geen technische, financiële of juridische norm voor een specifieke GPU-capaciteitskeuze. Deze tekst geeft geen individueel juridisch, financieel of professioneel advies.
