Wat zijn nu eigenlijk de grootste voordelen van open source AI en waarom is er zoveel vraag naar? Deze vragen werden beantwoord in een gesprek met Kevin Dubois van Red Hat.
Op Kubecon 2025 ging ITdaily in gesprek met Kevin Dubois, Developer Advocate bij Red Hat. Hij verduidelijkt de impact van open source AI en hoe bedrijven, ontwikkelaars en organisaties kunnen profiteren van deze technologie. Daarnaast deelt hij zijn visie op de voordelen van open source AI en het belang van transparantie in de training van modellen.
Wat is open source AI?
Dubois legt uit dat open source AI veel meer is dan alleen toegang krijgen tot gratis software. “Open source AI betekent dat we modellen gratis kunnen downloaden, de training en data kunnen inspecteren, en bijdragen aan de modellen. Het gaat niet alleen om het gebruik van de modellen, maar ook om de mogelijkheid om ze te verbeteren en eraan bij te dragen,” zegt hij. Bedrijven kunnen hierdoor AI gebruiken zonder zich zorgen te moeten maken over verborgen kosten of restricties.
De werkwijze van commerciële modellen is vaak niet zichtbaar voor gebruikers. Ook de training en data ervan zijn moeilijk of niet te traceren. Open source AI biedt hier volledige transparantie. “Veel commerciële modellen hebben geen zicht op hun training en data, en dat is een probleem voor organisaties, en is mogelijk zelfs illegaal,” legt Kevin uit.
Voordelen voor ontwikkelaars
Een van de grootste voordelen van open source AI voor ontwikkelaars is de mogelijkheid om modellen lokaal te draaien. Dit biedt ontwikkelaars volledige controle over hun data zonder de noodzaak om commerciële AI-oplossingen te gebruiken die vaak beperkende licentievoorwaarden met zich meebrengen.
“Met open source modellen kun je ze lokaal draaien, zonder zorgen over licenties of internettoegang,” vertelt Kevin. “Dat is vooral handig als je met gevoelige gegevens werkt, omdat je volledige controle hebt over waar je data worden opgeslagen.”
Red Hat biedt ontwikkelaars tools zoals Podman AI Lab, waarmee ze AI-modellen eenvoudig lokaal kunnen draaien. “Met deze tools kunnen ontwikkelaars AI-modellen draaien zonder afhankelijk te zijn van externe servers, wat niet alleen de kosten verlaagt, maar ook de snelheid van feedback verbetert,” aldus Dubois. Daarnaast lanceerde het bedrijf Konveyor AI en een vernieuwde Developer Hub.
Transparantie en data in AI
Een ander belangrijk thema in open source AI is transparantie, vooral met betrekking tot de training van modellen en de data die wordt gebruikt. Veel commerciële AI-modellen zijn gesloten en geven geen inzicht in de data waarmee ze zijn getraind. Dit kan leiden tot problemen op het gebied van privacy en copyright.
“Als ik een model vraag waar de data vandaan komen waarop het is getraind, zou het model in staat moeten zijn om dat te beantwoorden,” zegt Dubois. Red Hat werkt dan ook samen met moederbedrijf IBM aan de Granite-modellen, die transparanter zijn in de gebruikte data en het trainingsproces.
Misverstanden over open source AI
Hij benadrukt dat er veel misverstanden bestaan over open source AI. Een veelvoorkomend misverstand is “dat open source AI altijd gratis is”.
“Mensen denken vaak dat open source altijd ‘gratis’ betekent, maar het gaat verder dan dat. Open source betekent dat je toegang hebt tot de code en de mogelijkheid hebt om bij te dragen, maar het betekent niet altijd dat het zonder kosten is,” legt hij uit. De licenties die bij open source software horen, kunnen restricties hebben. Het is belangrijk dat ontwikkelaars zich daarvan bewust zijn.
De toekomst van open source AI
Volgens Dubois heeft open source AI de potentie om de innovatie in de AI-ruimte te versnellen. “Open source betekent open samenwerking, en dat versnelt de innovatie,” zegt hij. Red Hat gelooft dat de toekomst van AI in open source zal liggen, net zoals open source besturingssystemen en containers zoals Kubernetes de afgelopen jaren hun stempel gedrukt hebben op de techwereld.
Kevin Dubois, Developer Advocate bij Red Hat“We moeten de wereld van AI openen, zodat iedereen kan bijdragen en profiteren van deze technologie”
“We zien nu al dat de adoptie van open source AI sneller gaat dan bij commerciële modellen, zoals we hebben gezien bij andere open source technologieën,” zegt Dubois. Het bevorderen van open standaarden en samenwerking zorgt voor een snellere evolutie van de technologie.
Open source vs. commerciële AI
Als het gaat om de concurrentie tussen open source AI en commerciële bedrijven zoals OpenAI, zegt Dubois dat open source nu niet echt in staat is om dezelfde investeringen te doen als die van grote commerciële bedrijven. “In een beginfase is het moeilijker om te concurreren met bedrijven die veel investeren in commerciële AI-oplossingen,” zegt hij. “Maar uiteindelijk zal open source zich bewijzen, zoals we hebben gezien bij andere technologieën.”
De opkomst van open standaarden, zoals het Model Context Protocol (MCP) van Anthropic, is een voorbeeld van hoe open source AI sneller kan evolueren dan commerciële modellen. “MCP is een open source initiatief dat de adoptie van generatieve AI versnelt en ontwikkelaars in staat stelt om nieuwe capaciteiten toe te voegen aan grote taalmodellen,” aldus Dubois.
In volle groei
Open source AI zal een belangrijke rol spelen in de toekomst van kunstmatige intelligentie. Het biedt ontwikkelaars de vrijheid om modellen lokaal te draaien, zorgt voor transparantie in de training van modellen en bevordert open samenwerking.
Terwijl commerciële AI-modellen voorlopig nog de markt domineren, gelooft hij dat open source AI zich op de lange termijn zal bewijzen door zijn snelheid van innovatie en de open standaarden die het ondersteunt. “We moeten de wereld van AI openen, zodat iedereen kan bijdragen en profiteren van deze technologie,” besluit Dubois.