Compute Hardware in 2026: GPUs, CPUs, Geheugen & AI-werkstations
Compute-infrastructuur vormt bepalend wat mogelijk is.
Van GPU-prijswisselingen tot CPU-stabiliteitsproblemen en beslissingen over AI-workstations bepaalt hardware:
- Welke workloads je kunt uitvoeren
- Hoeveel ze kosten
- Hoe stabiel ze zijn
- Hoe ze schalen
Deze sectie behandelt compute-hardware vanuit zowel economisch als technisch perspectief.
AI-gerichte hardware
AI-workloads introduceren unieke hardwarebeperkingen:
- VRAM-limieten
- PCIe-bandbreedte
- Stroomverbruik en thermiek
- Workstation versus server trade-offs
Consumentenhardware voor AI
NVIDIA DGX Spark
GPUs
GPUs zijn de kern van moderne AI-workloads en high-performance compute.
GPU-vergelijkingen
GPU-prijstrends
- NVIDIA RTX 5080 & 5090-prijzen in Australië
- RTX 5080 & 5090-prijzen — juli 2025
- RTX 5080 & 5090-prijzen — oktober 2025
- RTX 5080 & 5090-prijzen — november 2025
Geheugen (RAM)
De prijs en beschikbaarheid van geheugen beïnvloeden direct workstations en serverbouw.
- RAM-prijs in Australië — december 2025
- Analyse van stijging in RAM-prijzen
- Trends in stijging van RAM- en GPU-prijzen
CPUs
De betrouwbaarheid en architectuur van CPUs zijn nog steeds van belang voor veel workloads.
Waarom hardware-analyse belangrijk is
Hardwarebeslissingen zijn niet alleen technisch — ze zijn ook economisch.
Ze beïnvloeden:
- Totale bezittingskosten
- Levensduur van infrastructuur
- Upgradecycli
- Risico-expositie
Het begrijpen van hardwaremarkten en architecturale beperkingen stelt je in staat om systemen doelgericht te ontwerpen in plaats van reactiviteit te tonen.
Eindgedachten
Compute-hardware is de basis.
Of je nu AI-systemen bouwt, ontwikkelaarsinfrastructuur of algemene compute-omgevingen, informeerde hardwarebeslissingen verminderen kosten en verhogen stabiliteit.
Infrastructuurstrategie begint met hardwarebewustzijn.
