Het nieuwe ‘van president Donald Trump’Genesis-missieHet maandag onthulde rapport wordt aangekondigd als een generatiesprong in de manier waarop de Verenigde Staten aan wetenschap doen, vergelijkbaar met het Manhattan Project dat tijdens de Tweede Wereldoorlog de atoombom creëerde.
Het uitvoerend bevel regisseert het Department of Energy (DOE) om een ‘closed-loop AI-experimentplatform’ te bouwen dat de 17 nationale laboratoria, federale supercomputers en decennia aan wetenschappelijke gegevens van de overheid verbindt tot ‘één coöperatief systeem voor onderzoek’.
De factsheet van het Witte Huis beschrijft het initiatief als een manier om ‘de manier waarop wetenschappelijk onderzoek wordt uitgevoerd te transformeren’ en ‘de snelheid van wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen’, met prioriteiten die biotechnologie, kritische materialen, kernsplijting en -fusie, kwantuminformatiewetenschap en halfgeleiders omvatten.
DOE’s eigen release noemt het “het meest complexe en krachtige wetenschappelijke instrument ter wereld dat ooit is gebouwd” en citeert staatssecretaris van Wetenschap Darío Gil die het beschrijft als een “gesloten systeem” dat de meest geavanceerde faciliteiten, data en computersystemen van het land verbindt tot “een motor voor ontdekking die de R&D-productiviteit verdubbelt.”
Wat de regering niet heeft verstrekt, is net zo opvallend: geen raming van de publieke kosten, geen expliciete toe-eigening en geen uitsplitsing van wie waarvoor zal betalen. Grote nieuwsuitzendingen, waaronder Reuters, Bijbehorende pers, Politieken anderen hebben allemaal opgemerkt dat het bevel “geen nieuwe uitgaven of een begrotingsverzoek specificeert”, of dat de financiering zal afhangen van toekomstige kredieten en eerder aangenomen wetgeving.
Deze omissie, gecombineerd met de reikwijdte en timing van het initiatief, roept niet alleen vragen op over hoe Genesis gefinancierd zal worden en in welke mate, maar ook over wie er stilletjes van zou kunnen profiteren.
“Dus dit is gewoon een subsidie voor grote laboratoria of zo?”
Kort nadat DOE de missie op X had gepromoot, Technium van het kleine Amerikaanse AI-lab Nous Research plaatste een botte reactie: “Is dit dus gewoon een subsidie voor grote labs of zo.”
De zin is een afkorting geworden voor een groeiende zorg in de AI-gemeenschap: dat de Amerikaanse overheid een soort overheidssubsidie zou kunnen bieden aan grote AI-bedrijven die te maken krijgen met duizelingwekkende en stijgende computer- en datakosten.
Die bezorgdheid is geworteld in recente, goed onderbouwde rapporten over de financiële en infrastructuurverplichtingen van OpenAI. Documenten verkregen en geanalyseerd door tech-public relations-professional en AI-criticus Ed Zitron beschrijven een kostenstructuur die is geëxplodeerd nu het bedrijf modellen als GPT-4, GPT-4.1 en GPT-5.1 heeft geschaald.
Het Register heeft uit de kwartaalcijfers van Microsoft afgeleid dat OpenAI alleen al in de eerste helft van 2025 ongeveer 13,5 miljard dollar verloor op een omzet van 4,3 miljard dollar. Andere media en analisten hebben prognoses benadrukt die later dit decennium tientallen miljarden aan jaarlijkse verliezen laten zien als de uitgaven en inkomsten het huidige traject volgen.
Daarentegen heeft Google DeepMind zijn recente training gevolgd Gemini 3 vlaggenschip LLM op de eigen TPU-hardware van het bedrijf en in zijn eigen datacenters, waardoor het een structureel voordeel krijgt op het gebied van de kosten per training en het energiebeheer, zoals beschreven in Google’s eigen technische blogs en de daaropvolgende financiële rapportage.
Tegen die achtergrond bekeken klinkt een ambitieus federaal project dat belooft ‘supercomputers en datasets van wereldklasse te integreren in een verenigd, gesloten AI-platform’ en ‘power robotlaboratoria’ voor sommige waarnemers meer dan een pure wetenschappelijke versneller. Het zou, afhankelijk van hoe de toegang is gestructureerd, ook de kapitaalknelpunten kunnen verlichten waarmee private grensmodellaboratoria worden geconfronteerd.
Het uitvoeringsbesluit anticipeert expliciet op partnerschappen met ‘externe partners die over geavanceerde AI-, data- of computercapaciteiten beschikken’, die zullen worden geregeld via coöperatieve onderzoeks- en ontwikkelingsovereenkomsten, partnerschappen tussen gebruikers en faciliteiten, en overeenkomsten over gegevensgebruik en het delen van modellen. Deze categorie omvat duidelijk bedrijven als OpenAI, Anthropic, Google en andere grote AI-spelers, ook al worden er geen genoemd.
Wat het bevel niet doet, is de toegang van die bedrijven garanderen, gesubsidieerde prijzen voorschrijven, of publiek geld reserveren voor hun trainingen. Elke bewering dat OpenAI, Anthropic of Google “zojuist toegang hebben gekregen” tot gegevens van federale supercomputers of nationale laboratoria is op dit punt een interpretatie van hoe het raamwerk zou kunnen worden gebruikt, en niet iets wat de tekst feitelijk belooft.
Bovendien maakt het uitvoeringsbesluit geen melding van de ontwikkeling van open-sourcemodellen – een omissie die in het licht daarvan opvalt opmerkingen vorig jaar van vice-president JD Vancetoen hij, voordat hij zijn ambt aanvaardde en terwijl hij als senator uit Ohio diende en deelnam aan een hoorzitting, waarschuwde voor regelgeving die bedoeld was om gevestigde technologiebedrijven te beschermen en alom werd geprezen door voorstanders van open source.
Closed-loop ontdekking en “autonome wetenschappelijke agenten”
Een andere virale reactie kwam van AI-influencer Chris (@chatgpt21 op X), die in een X-post schreef dat OpenAI, Anthropic en Google al ‘toegang hebben gekregen tot petabytes aan bedrijfseigen gegevens’ van nationale laboratoria, en dat DOE-laboratoria ‘al tientallen jaren experimentele gegevens oppotten’. Het openbare register ondersteunt een beperktere claim.
Het order- en factsheet beschrijft ‘federale wetenschappelijke datasets – de grootste verzameling van dergelijke datasets ter wereld, ontwikkeld gedurende tientallen jaren van federale investeringen’ en geeft agentschappen de opdracht om gegevens te identificeren die in het platform kunnen worden geïntegreerd ‘voor zover toegestaan door de wet’.
In de aankondiging van DOE wordt op soortgelijke wijze gesproken over het ontketenen van “de volledige kracht van onze nationale laboratoria, supercomputers en databronnen.”
Het is waar dat de nationale laboratoria enorme hoeveelheden experimentele gegevens bevatten. Een deel ervan is al openbaar via het Office of Scientific and Technical Information (OSTI) en andere repositories; sommige zijn geclassificeerd of aan exportcontrole onderworpen; veel wordt te weinig gebruikt omdat het zich in gefragmenteerde formaten en systemen bevindt. Maar er is tot nu toe geen openbaar document waaruit blijkt dat particuliere AI-bedrijven nu algemene toegang tot deze gegevens hebben gekregen, of dat DOE de praktijk uit het verleden als ‘hamsteren’ karakteriseert.
Wat is Het is duidelijk dat de overheid meer van deze data wil ontsluiten voor AI-gedreven onderzoek en dit in coördinatie met externe partners. Sectie 5 van het bevel draagt DOE en de assistent van de president voor wetenschap en technologie op om gestandaardiseerde partnerschapskaders te creëren, IP- en licentieregels te definiëren en “strenge datatoegangs- en beheerprocessen en cyberbeveiligingsnormen vast te stellen voor niet-federale medewerkers die toegang hebben tot datasets, modellen en computeromgevingen.”
Een moonshot met een open vraag in het midden
Op het eerste gezicht is de Genesis Mission een ambitieuze poging om AI en high-performance computing te gebruiken om alles te versnellen, van fusieonderzoek tot de ontdekking van materialen en onderzoek naar kinderkanker, waarbij gebruik wordt gemaakt van tientallen jaren aan door de belastingbetaler gefinancierde gegevens en instrumenten die al bestaan binnen het federale systeem. Het uitvoeringsbesluit besteedt veel ruimte aan bestuur: coördinatie via de National Science and Technology Council, nieuwe fellowship-programma’s en jaarlijkse rapportage over de status van het platform, de voortgang van de integratie, partnerschappen en wetenschappelijke resultaten.
Maar het initiatief komt ook op een moment waarop AI-laboratoria in de frontlinie bezwijken onder hun eigen rekenrekeningen, wanneer een van hen – OpenAI – naar verluidt meer uitgeeft aan het runnen van modellen dan het aan inkomsten genereert, en wanneer investeerders openlijk debatteren over de vraag of het huidige bedrijfsmodel voor eigen grens-AI duurzaam is zonder enige vorm van steun van buitenaf.
In die omgeving zal een door de overheid gefinancierd, gesloten AI-ontdekkingsplatform dat de krachtigste supercomputers en gegevens van het land centraliseert onvermijdelijk op meer dan één manier worden gelezen. Het kan een echte motor voor de publieke wetenschap worden. Het kan ook een cruciaal onderdeel van de infrastructuur worden voor de bedrijven die de huidige AI-wapenwedloop aandrijven.
Voorlopig valt één feit niet te ontkennen: de regering heeft een missie gelanceerd die vergelijkbaar is met het Manhattan Project, zonder het publiek te vertellen wat het gaat kosten, hoe het geld zal stromen, of wie er precies op mag aansluiten.
Hoe leiders op het gebied van zakelijke technologie de Genesis-missie moeten interpreteren
Voor bedrijfsteams die al AI-systemen bouwen of opschalen, signaleert de Genesis Mission een verschuiving in de manier waarop de nationale infrastructuur, data governance en high-performance computing in de VS zullen evolueren – en die signalen zijn al van belang voordat de overheid een begroting publiceert.
Het initiatief schetst een federatief, AI-gestuurd wetenschappelijk ecosysteem waarin supercomputers, datasets en geautomatiseerde experimenteerlussen functioneren als nauw geïntegreerde pijplijnen.
Die richting weerspiegelt het traject waar veel bedrijven al naartoe gaan: grotere modellen, meer experimenten, zwaardere orkestratie en een groeiende behoefte aan systemen die complexe werklasten met betrouwbaarheid en traceerbaarheid kunnen beheren.
Hoewel Genesis op de wetenschap is gericht, zinspeelt de architectuur ervan op wat de verwachte normen in de Amerikaanse industrieën zullen worden.
Het gebrek aan kostendetails rond Genesis verandert de roadmaps van ondernemingen niet direct, maar versterkt wel de bredere realiteit dat computerschaarste, escalerende cloudkosten en stijgende standaarden voor AI-modelbeheer centrale uitdagingen zullen blijven.
Bedrijven die al worstelen met beperkte budgetten of een krappe personeelsbezetting – vooral degenen die verantwoordelijk zijn voor implementatiepijplijnen, data-integriteit of AI-beveiliging – moeten Genesis zien als een vroege bevestiging dat efficiëntie, waarneembaarheid en modulaire AI-infrastructuur essentieel zullen blijven.
Terwijl de federale overheid kaders formaliseert voor datatoegang, traceerbaarheid van experimenten en toezicht op AI-agenten, kunnen bedrijven merken dat toekomstige nalevingsregimes of partnerschapsverwachtingen aanwijzingen ontlenen aan deze federale normen.
Genesis onderstreept ook het groeiende belang van het verenigen van gegevensbronnen en het waarborgen dat modellen in diverse, soms gevoelige omgevingen kunnen werken. Of het nu gaat om het beheren van pijplijnen over meerdere clouds, het verfijnen van modellen met domeinspecifieke datasets of het beveiligen van inferentie-eindpunten, technische leiders van ondernemingen zullen waarschijnlijk een grotere druk zien om systemen te versterken, interfaces te standaardiseren en te investeren in complexe orkestratie die veilig kan worden geschaald.
De nadruk van de missie op automatisering, robotworkflows en verfijning van gesloten-lusmodellen kan bepalend zijn voor de manier waarop bedrijven hun interne AI-R&D structureren, waardoor ze worden aangemoedigd om meer herhaalbare, geautomatiseerde en bestuurbare benaderingen van experimenten te hanteren.
Dit is wat bedrijfsleiders nu zouden moeten doen:
-
Verwacht een grotere federale betrokkenheid bij AI-infrastructuur en databeheer. Dit kan indirect de beschikbaarheid van de cloud, de interoperabiliteitsnormen en de verwachtingen op het gebied van modelbeheer bepalen.
-
Volg ‘closed-loop’ AI-experimentmodellen. Dit kan een voorproefje zijn van toekomstige R&D-workflows voor ondernemingen en een nieuwe vorm geven aan de manier waarop ML-teams geautomatiseerde pijplijnen bouwen.
-
Bereid u voor op stijgende computerkosten en overweeg efficiëntiestrategieën. Dit omvat kleinere modellen, ophaalsystemen en training met gemengde precisie.
-
Versterk AI-specifieke beveiligingspraktijken. Genesis geeft aan dat de federale overheid de verwachtingen ten aanzien van de integriteit van AI-systemen en gecontroleerde toegang doet escaleren.
-
Plan voor potentiële publiek-private interoperabiliteitsnormen. Bedrijven die zich vroegtijdig aansluiten, kunnen een concurrentievoordeel behalen op het gebied van partnerschappen en aanbestedingen.
Over het geheel genomen verandert Genesis de dagelijkse AI-activiteiten van ondernemingen vandaag de dag niet. Maar het geeft duidelijk aan waar de federale en wetenschappelijke AI-infrastructuur naartoe gaat – en die richting zal onvermijdelijk invloed hebben op de verwachtingen, beperkingen en kansen waarmee bedrijven worden geconfronteerd als ze hun eigen AI-capaciteiten opschalen.
