Definitie
Groot, algemeen voorgetraind AI-model dat als basis dient voor uiteenlopende toepassingen na fine-tuning of prompting. LLMs als GPT en Claude zijn voorbeelden.
In context
De term foundation model is in 2021 gemunt door onderzoekers van Stanford om een nieuw soort model te beschrijven: groot, voorgetraind op breed beschikbare data, en geschikt om als basis te dienen voor talloze downstream toepassingen. Een foundation model is dus geen specifieke architectuur, het is een rol in het AI-ecosysteem.
In de praktijk vallen alle grote LLMs onder de noemer, net als de grote beeldmodellen en multimodale systemen. GPT, Claude, Gemini en Llama zijn voorbeelden. Wat ze gemeen hebben is de schaal van de training (miljarden parameters, biljoenen tokens) en de breedte van de toepassingen waar ze de basis voor kunnen vormen, van klantenservice tot codegeneratie tot medische ondersteuning.
De term is belangrijk geworden in beleidsdiscussies. De EU AI Act maakt expliciet onderscheid tussen foundation models en specifieke AI-toepassingen, en legt extra verplichtingen op aan ontwikkelaars van zogenaamde "general-purpose AI models with systemic risk". Daarmee is foundation model niet alleen een technische term, maar ook een juridische categorie geworden.
Veelgestelde vragen
Is een foundation model hetzelfde als een LLM?
Niet helemaal. LLM verwijst specifiek naar taalmodellen, foundation model is een bredere term die ook beeldmodellen en multimodale modellen kan omvatten. Alle grote LLMs zijn foundation models, maar niet elk foundation model is een LLM. In de praktijk overlappen de termen vaak en worden ze door elkaar gebruikt.
Wie ontwikkelt foundation models?
De ontwikkeling vraagt zoveel rekenkracht en data dat het beperkt blijft tot enkele tientallen organisaties wereldwijd. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, Mistral, Microsoft en xAI in het westen. Alibaba, DeepSeek, Baidu en Zhipu in China. Plus enkele open-source-collectieven en grotere universiteiten.
Waarom is de term belangrijk voor de AI Act?
De EU AI Act behandelt aanbieders van foundation models anders dan ontwikkelaars van toepassingen daarbovenop. Er gelden transparantieverplichtingen rond trainingsdata, energieverbruik, capaciteiten en risico's. Voor de allergrootste modellen met 'systemic risk' komen daar extra eisen bij. Het onderscheid bepaalt wie waarvoor verantwoordelijk is.
Wat kun je met een foundation model bouwen?
Vrijwel elke moderne AI-applicatie. Customer support chatbots, document-analyse, contentgeneratie, programmeerassistenten, kennissystemen voor specifieke vakgebieden, multimodale assistenten voor beeld en spraak, agents voor automatisering. De basis is meestal hetzelfde foundation model, de specifieke gedragingen worden gemaakt met prompts, RAG of fine-tuning.
In de actualiteit (3)
ToolsNvidia lanceert Isaac Gr00t: een bouwpakket voor humanoide robots
Nvidia presenteert op Computex 2026 een referentieontwerp voor mensachtige robots: een Unitree-chassis, vijfvingerige handen van Sharpa en Jetson Thor als brein. Niet om zelf robots te verkopen, maar om de standaard te zetten waarop anderen bouwen.
Deep diveRobotperceptie faalt niet door AI, maar door slecht gekalibreerde sensoren
Sensorfabrikant Orbbec stelt dat robots in de echte wereld niet vastlopen op hun AI-modellen, maar op hun ogen. Zonder degelijke kalibratie en de juiste sensortechniek blijft elke demo een demo.
Deep diveRobots krijgen hetzelfde open-source moment als AI-chatbots, en dat gaat hard
Hugging Face, Nvidia en Alibaba zetten in twee jaar tijd de software voor denkende robots online en gratis. Het aantal robotica-datasets groeide van ruim duizend naar meer dan 58.000. De drempel om een capabele robot te bouwen daalt nu in hetzelfde tempo als die voor AI-apps eerder deed.