Kunstmatige intelligentie
AI op grote schaal: Hoe de Olympische Spelen de infrastructuur onder druk zetten

Hoe AI de Olympische Winterspelen van 2026 in real-time aandrijft
Grote populaire evenementen zoals de Olympische Spelen werden vroeger uitsluitend via tv-netwerken uitgezonden, met zorgvuldig geplaatste tv-ploegen die het moment vastlegden en het live rond de wereld uitzonden.
De manier waarop de Olympische Spelen op camera’s worden vastgelegd, verandert snel, met een combinatie van drones, AI en cloud-gebaseerde infrastructuur die de technologische ruggengraat van het evenement radicaal verandert.
Terwijl dit al gedeeltelijk waar was voor de Olympische Spelen van Parijs in 2024, is dit nog meer het geval voor de Winterspelen van Milaan in 2026.
Meerhoekige camera’s, een cloud-first-benadering en krachtige AI bouwen, bijna in real-time, een 3D-weergave van de wedstrijd in 17 verschillende sporten en helpen de werklast, de energieverbruik en de vertragingen in mondiale uitzendingen te verminderen.
Achter deze technische revolutie zit Alibaba, de Chinese reus van e-commerce en cloud computing, met een solide positie in AI.
(BABA )
AI neemt de Olympische Spelen over
Cloud-uitzending
De Olympic Broadcasting Services (OBS) en het Internationaal Olympisch Comité (IOC) hebben een partnership met Alibaba om cloud computing en AI op een schaal die nog nooit eerder is gezien voor de Winterspelen van 2026 te deployen.
Dit is de laatste stap na eerdere deployments in Tokio 2020, Peking 2022 en Parijs 2024 van cloud-gebaseerde, AI-geactiveerde uitzendingen.
Sinds de introductie in Tokio 2020 is OBS Live Cloud geëvolueerd van een optionele service tot een core-distributieplatform. Op de Spelen van Parijs 2024 werd het de primaire methode voor remote broadcast delivery, waardoor 400 live video streams en 3D-rendering mogelijk werden.
In Milaan deployde het bedrijf ondersteuning voor 39 omroepen, met 428 live video feeds, waaronder 26 in ultra-hoge definitie streams, evenals 72 audio feeds.
Terwijl selecte premium feeds en capture systemen in ultra-hoge resolutie formaten zoals 8K en UHD werken, omvat de bredere uitzending mengsel meerdere resoluties die zijn geoptimaliseerd voor workflow efficiëntie en distributie vereisten.
De cloud-gebaseerde levering heeft traditionele satellietverbindingen en speciale transmissielijnen vervangen om kosten, opzettingsduur en technische complexiteit te verminderen, terwijl flexibiliteit en veerkracht worden verbeterd.
Dit stelt ook kleinere omroepen in staat om toegang te krijgen tot professionele uitzendmogelijkheden zonder zware voorinvestering.
“Alibaba Cloud biedt de basis die grote-schaal AI mogelijk maakt, waardoor onze operaties efficiënter worden en nieuwe kansen ontstaan om de ervaring van de kijkers te verbeteren en hun begrip van de sport en de prestaties van de atleten op het wereldpodium te verdiepen.”
Yiannis Exarchos — CEO van Olympic Broadcasting Services
Naast de live-opname van de sportevenementen zelf, zullen meer dan 5.000 korte stukken, waaronder achter-de-schermen-beelden, highlights en emotionele reacties, worden gedistribueerd via OBS Content+, een cloud-gebaseerd platform dat wordt aangedreven door Alibaba Cloud.
Instant begrip en tagging
Alibaba’s Automatic Media Description (AMD) System is een systeem dat wordt aangedreven door het bedrijf’s AI Qwen, een geavanceerd large language model (LLM).
Het systeem identificeert automatisch atleten en belangrijke momenten, genereert evenementenbeschrijvingen en tagt video-assets binnen seconden, waardoor de handmatige verwerkingstijd aanzienlijk wordt verminderd.
Het OBS-team kan ook communiceren met de AI in natuurlijke taal om de live video’s sneller te verwerken. Bijvoorbeeld, een verzoek om “vind de gouden medaille prestatie van de kunstschaatsen” haalt de juiste informatie bijna onmiddellijk op.
Op deze manier kunnen OBS-personeel Olympische verhalen gemakkelijker vinden, ontwikkelen en distribueren over platforms.
Instant intelligent replay’s
Het bedrijf’s Real-Time 360º Replay-systemen creëren automatisch immersieve replay’s met vloeiende camerabewegingen en stroboscopische visuele effecten.
Om dit te doen, scheidt de AI-algoritme atleten van complexe achtergronden zoals sneeuw en ijs, en creëert vervolgens 3D-reconstructies van belangrijke momenten in minder dan 15-20 seconden, snel genoeg voor live uitzending.
Dit combineert met eerder gebruikte effecten zoals de BulletTime die voor het eerst werd geïntroduceerd op de Spelen van Peking 2022, om frame-freeze en slow-motion-weergaven te bieden, of de nieuwe Spacetime Slices-functionaliteit, die meerdere fasen van een atletenbeweging in één samengestelde afbeelding visualiseert, waardoor kijkers beter de techniek en prestatie kunnen begrijpen.
https://www.youtube.com/watch?v=RyL_wXcaz8Q
AI Olympische agenten
Dit jaar werd AI niet alleen ingezet op uitzendniveau, maar ook in het Olympisch dorp en onder het aanwezige publiek. Zo werd Qwen gebruikt om een reeks AI-agenten te laten werken, de “Olympische AI-assistenten”.
Een van de taken van de agenten was om multilinguale conversatieondersteuning en real-time evenementinformatie te bieden, waardoor fans toegang kregen tot officiële Olympische Spelen-inhoud via een chat-gebaseerd interface.
Dezelfde technologie zal permanent worden ingezet in het Olympisch Museum in Lausanne, waar bezoekers toegang zullen hebben tot gepersonaliseerde AI-audio-gidsen die de museumervaring verbeteren.
Qwen werd ook ingezet in de beveiligde portal voor Nationale Olympische Comités (NOC’s). Daar wordt het gebruikt om documenten, beleid en subsidierichtlijnen te lokaliseren via natuurlijke taalqueries, met ingebouwde meertalige vertaalondersteuning.
Qwen zal ook de toegang tot Olympische sportarchieven verbeteren via “Sports AI”, een cloud-gebaseerde media-archiveringsoplossing die AI-tagging, videozoekopdrachten en conversatiezoekopdrachten omvat.
Misschien minder impactvol, maar illustratief voor hoezeer de Olympische Spelen worden doordrongen van “tech”, konden bezoekers zelfs een robotarm bewegen door alleen maar hun eigen hand te bewegen en een AI te laten interpreteren om hen een Olympisch souvenir te geven.
Massale gegevensvolume
Terwijl Qwen zeker de meest zichtbare verandering teweegbrengt in de manier waarop Olympische video’s, afbeeldingen en gegevens worden afgehandeld, is een andere onzichtbare taak de ondersteunende infrastructuur die het mogelijk maakt.
Er is geen minder dan acht petabyte aan historische Olympische media die nu worden gehost op Alibaba’s cloud computing-systemen.
“Milano Cortina 2026 markeert een keerpunt in de integratie van AI in de Olympische Beweging. Alibaba Cloud heeft deze toonaangevende capaciteiten op een zeer praktische en nuttige manier ingezet. Niet alleen door de ervaring van onze fans te verbeteren via de eerste gebruik van LLM-technologieën op de Olympische Spelen, maar ook door intelligente systemen zoals Sports AI te bouwen die historische Olympische momenten voor toekomstige generaties zullen bewaren.”
Ilario Corna — Chief Technology en Information Officer van het Internationaal Olympisch Comité
Van AI-training naar AI-inferentie
Naast het niche-gebruik van uitzending en archivering, weerspiegelen de Olympische Winterspelen van 2026 een enorme verschuiving in hoe AI moet worden beschouwd.
Tot nu toe lag de focus op AI-training en wat nieuwe capaciteiten het in de laatste iteratie van het model had verworven.
Dit verschuift naar AI-inferentie, waar het reeds getrainde model nu wordt ingezet voor smallere, reële use-cases. Bijvoorbeeld, instantane vertaling, of het maken van een replay van atleten in minder dan 20 seconden, of het maken van de enorme Olympische archieven veel gemakkelijker te doorzoeken.
AI-inferentie is niet alleen nuttiger, maar ook een stuk minder compute- en energievretend, omdat alleen een specifieke set van de AI-capaciteit op een gegeven moment wordt gebruikt. Dit moet helpen de beperking van de energietoevoer en de beschikbaarheid van hardware die de AI-snelheid in de afgelopen jaren heeft beperkt, te verminderen.
| AI-deploymentlaag | Primaire hardware | Latentiegevoeligheid | Economische driver |
|---|---|---|---|
| Real-Time 3D Replay | GPU-inferentieclusters | Hoog | Premium uitzendrechten |
| Automatische media-tagging | LLM-inferentieknooppunten | Gemiddeld | Operationele efficiëntie |
| Fan AI-assistenten | Cloud-gehoste API’s | Laag-Medium | Betrokkenheid & gegevenswaarde |
| Archiefintelligentie (8PB+) | Petabyte-objectopslag | Laag | Langstaartlicentierevenue |
Hoe te investeren in AI-infrastructuur achter de Olympische Spelen
Alibaba
OpenAI en Anthropic, evenals de meeste “big tech”-bedrijven in de VS, racen om AGI (Artificiële Algemene Intelligentie) te maken en kunnen daarin slagen. Maar de Chinese AI-industrie volgt een iets andere aanpak, door AI alvast in te zetten in toepassingen die vandaag nuttig zijn.
Het idee is dat in plaats van te proberen AI te laten werken als vervanging voor werknemers, het de productiviteit moet verbeteren over de hele economie heen.
Aangezien China beperkt is door exportcontroles over geavanceerde chips, met zijn eigen binnenlandse productie die langzaam bijhoudt, heeft het ook een inspanning geleverd om zijn AI efficiënter te trainen en zich meer te concentreren op AI-inferentie en zijn inzet.
Qwen is momenteel een van China’s (en de werelds) toonaangevende AI, die even goed of beter presteert dan toonaangevende westerse AI’s op meerdere benchmarks.

Source: Qwen
Alibaba’s AI-vooruitgang wordt ondersteund door de cloud computing-capaciteit van Alibaba (1/3 van de Chinese markt en nummer 1) en de kasstroom uit het e-commerce-bedrijf (twee keer zo groot als Amazon qua bruto merchandise-waarde).

Source: Alibaba
In die context moet de massale rol van Alibaba in de Olympische Spelen worden begrepen als een zet om het profiel van het bedrijf te verhogen op een moment waarop westerse AI-bedrijven de globale discussie domineren en massief investeren in reclame, zoals bij de Super Bowl, die gedomineerd werd door AI-gerelateerde reclame.
(U kunt ook ons toegewijd investeringsrapport over Alibaba lezen voor meer informatie over het bedrijf)
De Olympische Spelen dienen als een globale stresstest voor AI-infrastructuur. Bedrijven die inference-workloads, GPU-versnelling en cloud-schaalimplementatie mogelijk maken, kunnen een meer duurzame blootstelling bieden dan pure model-training narratives.












