04 sep 2025·8 min
Jensen Huang en de strategie achter de AI-ruggengraat van NVIDIA
Hoe Jensen Huang NVIDIA van gaming-GPU's naar AI-infrastructuur stuurde — platformzetten, CUDA, datacenters en partnerschappen die de groei mogelijk maakten.
Hoe Jensen Huang NVIDIA van gaming-GPU's naar AI-infrastructuur stuurde — platformzetten, CUDA, datacenters en partnerschappen die de groei mogelijk maakten.
Als mensen NVIDIA de “ruggengraat van AI” noemen, prijzen ze niet alleen snelle chips. Ze verwijzen naar een set bouwstenen waarop veel moderne AI-systemen vertrouwen om modellen te trainen, in producten te gebruiken en economisch op te schalen.
Eenvoudig gezegd is een ruggengraat dat waar andere onderdelen op vertrouwen. Voor AI betekent dat meestal vier dingen die samen werken:
Als één van deze ontbreekt, vertraagt AI-vooruitgang. Snelle siliconen zonder bruikbare software blijven in het lab. Geweldige tools zonder voldoende hardwarecapaciteit lopen vast.
Dit verhaal wordt vaak verteld via Jensen Huang, mede-oprichter en CEO van NVIDIA — niet als een eenzame geniale figuur, maar als leider die herhaaldelijk platformachtige inzetten deed. In plaats van GPU's als één productcategorie te behandelen, investeerde NVIDIA vroeg in het omvormen ervan tot een fundament waarop andere bedrijven kunnen bouwen. Dat vroeg om langdurige inzet in software en het opbouwen van relaties met ontwikkelaars, cloudproviders en ondernemingen lang voordat het rendement duidelijk werd.
De volgende onderdelen leggen uit hoe NVIDIA van graphics naar algemeen rekenen bewoog, waarom CUDA belangrijk was, hoe deep learning de vraag veranderde en hoe systeemengineering, partnerschappen en fabricagebeperkingen de markt vormgaven. Het doel is niet om NVIDIA te mythologiseren, maar de strategische zetten te begrijpen die van een component infrastructuur maakten.
NVIDIA begon niet als een “AI-bedrijf”. De vroege identiteit was graphics: GPU's maken die 3D-werelden vloeiend konden renderen voor gamers en ontwerpers. Die focus dwong het team om heel goed te worden in één capaciteit die later cruciaal bleek: veel kleine wiskundige bewerkingen tegelijk uitvoeren.
Om één frame van een game te tekenen moet de computer kleuren, belichting, texturen en geometrie voor miljoenen pixels berekenen. Belangrijk is dat veel van die pixelberekeningen onafhankelijk van elkaar zijn. Je kunt pixel #1 en pixel #1.000.000 tegelijk verwerken.
Daarom evolueerden GPU's tot massaal parallelle machines: in plaats van een paar hele krachtige cores, hebben ze veel kleinere cores die eenvoudige operaties herhalen over enorme hoeveelheden data.
Een eenvoudige analogie:
Toen ingenieurs ontdekten dat diezelfde parallelle patronen buiten gaming voorkomen—bij fysicasimulaties, beeldverwerking, video-encoding en wetenschappelijk rekenen—stond de GPU niet langer als een nichecomponent te boek, maar als een general-purpose motor voor “veel rekenwerk tegelijk”.
Deze verschuiving was belangrijk omdat het NVIDIA’s kans herkaderde: niet alleen consumenten grafische kaarten verkopen, maar een platform bouwen voor workloads die parallel rekenen belonen—en daarmee het toneel klaarzetten voor wat deep learning later zou vragen.
NVIDIA’s bepalende strategische zet was niet alleen “maak snellere GPU's.” Het was “maak GPU's tot een platform waarvoor ontwikkelaars kiezen — en blijven kiezen — omdat de software-ervaring over de tijd componeert.”
Een graphics-chip is makkelijk te vergelijken op specificaties: cores, bandbreedte, wattage, prijs. Een platform is moeilijker te vervangen. Door vroeg te investeren in een consistent programmeermodel wilde NVIDIA de aankoopbeslissing verschuiven van “Welke chip is dit jaar het snelst?” naar “Op welke stack bouwen we de komende vijf jaar?”.
CUDA veranderde de GPU van een gespecialiseerde graphicsprocessor in iets dat programmeurs voor veel soorten berekeningen konden gebruiken. In plaats van ontwikkelaars te dwingen in termen van graphics-API's te denken, bood CUDA een directere manier om GPU-versneld code te schrijven, ondersteund door compilers, debugtools en performance-profiling.
Die “brug” verlaagde de frictie om nieuwe workloads te proberen. Toen ontwikkelaars successen zagen—snellere simulaties, analytics en later deep learning—vonden ze redenen om te blijven.
Hardwareleiderschap kan tijdelijk zijn; software-ecosystemen stapelen op. Tooling, bibliotheken, tutorials en communitykennis creëren overstapkosten die niet in een benchmarkkaartje verschijnen. In de loop van de tijd bouwen teams interne codebases, huren ze mensen met CUDA-ervaring en vertrouwen ze op een groeiende set geoptimaliseerde bouwstenen.
CUDA is niet zonder nadelen. Er is een leercurve en GPU-programmeren vereist soms gespecialiseerde performance-inzichten. Portabiliteit kan ook een zorg zijn: code en workflows kunnen aan NVIDIA’s ecosysteem verbonden raken, waardoor sommige organisaties proberen te spreiden met standaarden en abstracties.
Deep learning veranderde wat “goede hardware” betekende voor AI. Eerdere golven van machine learning pasten vaak prima op CPU's omdat modellen kleiner waren en trainingsruns korter. Moderne neurale netwerken—vooral in visie, spraak en taal—maakten van training een enorm rekenwerk, en dat sloot precies aan bij waar GPU's al goed in waren.
Het trainen van een neuraal netwerk bestaat grotendeels uit het herhalen van dezelfde soorten operaties: grote matrixvermenigvuldigingen en aanverwante lineaire algebra. Die berekeningen zijn hoog paralleliseerbaar—je kunt het werk opsplitsen in veel kleine stukken en ze tegelijk uitvoeren.
GPU's zijn vanaf het begin gebouwd voor parallelle workloads (oorspronkelijk voor graphics). Duizenden kleine cores kunnen veel vermenigvuldigingen tegelijk verwerken, wat een groot verschil maakt als je miljarden of biljoenen van zulke bewerkingen doet. Naarmate datasets en modelgroottes toenamen, werd die parallelle versnelling niet alleen “fijn om te hebben”—het bepaalde vaak of training dagen in plaats van weken duurde.
De vroege adoptiecyclus was praktisch, niet glamorous. Onderzoekers in universiteiten en labs experimenteerden met GPU's omdat ze meer rekencent per euro nodig hadden. Toen de resultaten verbeterden, verspreidden deze ideeën zich via gedeelde code en reproduceerbare trainingsrecepten.
Vervolgens maakten frameworks het makkelijker. Toen populaire tools zoals TensorFlow en PyTorch GPU-ondersteuning aanboden, hoefden teams geen low-level GPU-code meer te schrijven om te profiteren. Dat verlaagde de frictie: studenten konden grotere modellen trainen, startups konden sneller prototypen en gevestigde bedrijven konden investeren in GPU-servers rechtvaardigen.
Het is belangrijk om hardware niet te veel krediet te geven. Doorbraken in algoritmes, betere trainingstechnieken, grotere datasets en verbeterde softwaretooling dreven vooruitgang samen. GPU's werden centraal omdat ze pasten bij de vorm van de nieuwe workload—en het omliggende ecosysteem maakte ze toegankelijk.
Een grafische kaart aan gamers verkopen gaat vooral over frame rates en prijs. Compute aan een datacenter verkopen is een ander vak: de koper geeft om uptime, voorspelbare levering, supportcontracten en hoe het platform er over drie jaar uitziet.
Datacenterklanten—cloudproviders, onderzoeksinstituten en ondernemingen—bouwen geen hobby-pc's. Ze draaien omzetkritische diensten waar een defecte node kan leiden tot gemiste SLA's en echte kosten. Dat verschuift het gesprek van “snelle chip” naar “betrouwbaar systeem”: gevalideerde configuraties, firmwarediscipline, beveiligingsupdates en duidelijk operationeel advies.
Voor AI-training en inference telt ruwe snelheid, maar ook hoeveel werk je per eenheid vermogen en ruimte kunt doen. Datacenters werken binnen beperkingen: rack-dichtheid, koeling en elektriciteitskosten.
NVIDIA’s pitch evolueerde naar datacenter-native meetwaarden:
Een GPU alleen lost het deploymentprobleem niet op. Datacenterkopers willen een compleet, ondersteund pad naar productie: hardware ontworpen voor serveromgevingen, systeemreferentieontwerpen, stabiele driver- en firmware-releases en software die het effectief gebruiken van de hardware vergemakkelijkt.
Hier doet NVIDIA’s “full-stack” framing ertoe—hardware plus de software en ondersteuning die het risico voor klanten vermindert die geen experimenten kunnen veroorloven.
Ondernemingen kiezen platforms waarvan ze verwachten dat ze onderhouden worden. Langetermijnroadmaps signaleren dat een aankoop van vandaag niet komt te vervallen, terwijl enterprise-grade betrouwbaarheid—gevalideerde componenten, voorspelbare updatecycli en responsieve support—operationele zorgen vermindert. In de loop van de tijd veranderen die factoren GPU's van verwisselbare onderdelen in een platformkeuze waarop datacenters standaardiseren.
NVIDIA won niet door de GPU als een los onderdeel te behandelen dat je in “iemands server” klikt. Het bedrijf ging prestatie steeds meer als een systeemuitkomst beschouwen—een mix van chip, bordontwerp, hoe meerdere GPU's met elkaar communiceren en hoe de hele stack in een datacenter wordt uitgerold.
Een modern AI-“GPU”-product is vaak een pakket van beslissingen: geheugenconfiguratie, stroomvoorziening, koeling, bordlayout en gevalideerde referentieontwerpen. Die keuzes bepalen of klanten een cluster wekenlang op volle snelheid kunnen laten draaien zonder verrassingen.
Door complete bouwstenen te leveren—voorgeteste boards en serverontwerpen—verlichtte NVIDIA de last voor OEMs, cloudproviders en enterprise IT-teams.
Training van grote modellen wordt beheerst door communicatie: GPU's wisselen constant gradients, activaties en modelparameters uit. Als dat verkeer vertraagt, staat dure compute stil.
Hoge bandbreedte en lage latency-verbindingen tussen GPU's (en goed ontworpen switching-topologieën) laten training opschalen van “één snelle box” naar vele boxes die zich gedragen als één. Praktisch resultaat: betere benutting en kortere time-to-train naarmate modellen groeien.
NVIDIA’s platformbenadering wordt duidelijker als je de ladder ziet:
Elk niveau is ontworpen om netjes op het volgende aan te sluiten, zodat klanten capaciteit kunnen uitbreiden zonder alles opnieuw te ontwerpen.
Voor klanten verandert deze systemische verpakking AI-infrastructuur in iets meer procurementvriendelijks: duidelijkere configuraties, voorspelbare prestaties en snellere uitrol. Dat verlaagt het implementatierisico, versnelt adoptie en maakt schaalvergroting operationeel in plaats van experimenteel.
Benchmarktabellen halen koppen, maar ontwikkelaarsmindshare wint jaren. Teams die beslissen waarmee te prototypen en wat uit te brengen, kiezen vaak de optie die het snelst, veiligst en best ondersteund aanvoelt, zelfs als een andere chip dichtbij is op ruwe prestaties.
Een GPU creëert geen waarde op zichzelf; ontwikkelaars doen dat. Als je engineers deze week werkende resultaten kunnen halen (niet volgend kwartaal), word je de default keuze voor het volgende project—en het volgende. Die gewoonte stapelt zich binnen bedrijven: interne voorbeelden, herbruikbare code en “zo doen wij het hier” worden even overtuigend als een benchmark.
NVIDIA investeerde zwaar in de onglamoureuze onderdelen van softwarevertrouwen bouwen:
Zodra een team modellen, pipelines en aanwervingsplannen rond een specifieke stack bouwt, is overstappen geen “kaart wisselen”. Het betekent engineers omscholen, code herschrijven, resultaten valideren en operationele playbooks herbouwen. Die frictie wordt een verdedigingswal.
Een simpel voorbeeld: in plaats van weken handmatig matrixoperaties en geheugenbeheer te optimaliseren, gebruikt een team kant-en-klare bibliotheken (voor veelvoorkomende lagen en attention-kernels) en heeft binnen dagen werkende resultaten. Snellere iteratie betekent meer experimenten, kortere productcycli en een sterkere reden om bij het platform te blijven.
NVIDIA won niet door chips geïsoleerd te verkopen. Het won door aanwezig te zijn in de plekken waar mensen al kopen, huren en leren rekenen—cloudplatforms, enterprise-servers en universiteitslabs. Die distributie deed evenveel als ruwe prestaties.
Voor veel teams was de beslissende factor niet “Welke GPU is het beste?” maar “Welke optie kan ik deze week inschakelen?” Toen AWS, Azure, Google Cloud en andere providers NVIDIA-instances als standaard aanboden, werd adoptie een inkoopcheckbox in plaats van een lang infrastructuurproject.
Hetzelfde patroon speelde in ondernemingen via OEM-partners (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro en anderen). Als de GPU in een gevalideerde server arriveert met drivers en supportcontracten afgestemd, is het voor IT veel makkelijker om ja te zeggen.
Partnerschappen maakten ook co-optimalisatie op schaal mogelijk. Cloudproviders konden netwerk, opslag en scheduling afstemmen op GPU-zware workloads. NVIDIA kon hardwarefeatures en softwarebibliotheken afstemmen op frameworks die klanten gebruikten (PyTorch, TensorFlow, CUDA-bibliotheken, inference-runtimes) en prestaties valideren op patronen zoals training grote modellen, fine-tuning en high-throughput inference.
Deze feedbackloop is subtiel maar krachtig: productie-traces beïnvloeden kernels, kernels beïnvloeden bibliotheken, en bibliotheken beïnvloeden wat ontwikkelaars daarna bouwen.
Academische programma's en onderzoekslabs hielpen NVIDIA-tooling te standaardiseren in colleges en papers. Studenten leerden op CUDA-enabled systemen en namen die gewoonten mee naar startups en enterprise-teams—een adoptiekanaal dat jaren compoundeert.
Zelfs sterke partnerschappen betekenen geen exclusiviteit. Cloudproviders en grote ondernemingen experimenteren vaak met alternatieven (andere GPU's, custom accelerators of verschillende leveranciers) om kosten, leveringsrisico en onderhandelingsmacht te beheren. NVIDIA’s voordeel was het makkelijkste “ja” over kanalen heen—maar je moet elke generatie nog steeds de hernieuwde bevestiging verdienen.
Als de vraag naar AI-compute piekt, gedraagt die zich niet als vraag naar gewone consumentenelektronica. Een grote AI-implementatie kan duizenden GPU's tegelijk vereisen, plus netwerk- en stroomapparatuur. Dat creëert "hobbels" in de vraag: één project kan voorraad opslokken die anders veel kleinere klanten zouden bedienen.
AI-GPU's voor datacenters komen niet van de plank. Ze worden maanden van tevoren gepland met foundry-capaciteit, getest, geassembleerd en door meerdere stappen verzonden voordat ze servers ingaan. Als de vraag sneller stijgt dan geplande capaciteit, groeien levertijden—soms van weken naar vele maanden—omdat elke fase zijn eigen wachtrij heeft.
Zelfs als de chip geproduceerd kan worden, kan de rest van het proces de output beperken. Moderne AI-processoren vertrouwen op geavanceerde productienodes en steeds complexere verpakking (hoe siliciumdelen, geheugen en interconnects worden gecombineerd). Verpakkingscapaciteit, specialty substrates en beschikbaarheid van high-bandwidth memory kunnen knelpunten worden. Simpel gezegd: het is niet alleen “meer chips maken.” Het is "meer van meerdere schaarse onderdelen tegelijk maken, allemaal op een hoog niveau."
Om de toevoer op gang te houden vertrouwen bedrijven in de keten op forecasting en langetermijnverplichtingen—productieplaatsen reserveren, materialen pre-orderen en assemblagecapaciteit plannen. Het gaat niet om de toekomst perfect voorspellen; het gaat om risico verminderen zodat leveranciers willen investeren en capaciteit alloceren.
Snelgroeiende markten kunnen krap blijven, zelfs nadat leveranciers opschalen. Nieuwe datacenters, nieuwe modellen en bredere adoptie kunnen de vraag net zo snel doen stijgen als de productie. En omdat AI-hardware in grote blokken wordt gekocht, voelt zelfs een kleine mismatch tussen geplande output en werkelijke vraag als een persistent tekort.
AI-compute was nooit een éénpaardenshow. Teams vergelijken doorgaans NVIDIA met andere GPU-leveranciers (met name AMD, en in sommige segmenten Intel), custom AI-chips van hyperscalers (zoals Google TPUs of AWS Trainium/Inferentia) en een constante stroom startups die purpose-built accelerators bouwen.
In de praktijk hangt de “juiste” chip vaak af van wat je doet:
Daarom gebruiken veel organisaties een mix: één setup voor training, een andere voor serving en iets anders voor edge.
Een veelvoorkomende reden dat teams NVIDIA kozen—zelfs als alternatieven op papier goedkoper leken—was softwarecompatibiliteit en volwassenheid. CUDA, bibliotheken zoals cuDNN en het bredere ecosysteem betekenden dat veel modellen, frameworks en performancetechnieken al getest en gedocumenteerd waren. Dat vermindert engineeringtijd, debugrisico en de “verrassingskosten” van porten.
Er is ook een aanwervings- en operatiehoek: het is meestal makkelijker ingenieurs te vinden die met NVIDIA-tooling hebben gewerkt en bestaande scripts, containers en monitoringpraktijken te hergebruiken.
Als teams platforms vergelijken wegen ze vaak af:
Dat garandeert niet dat NVIDIA altijd de beste keuze is—maar voor veel kopers wegen adoptiekosten en voorspelbaarheid even zwaar als ruwe hardwareprijs.
NVIDIA’s dominantie kent echte afwegingen. Kopers prijzen vaak de prestaties en softwarerijpheid, maar uiten ook zorgen over kosten, afhankelijkheid en hoe moeilijk hardware te verkrijgen is als de vraag piekt.
Kosten: High-end GPU's kunnen pilots duur maken en productie nog duurder—vooral als je netwerk, stroom, koeling en geschoolde operators meerekent.
Lock-in: CUDA, bibliotheken en getunede modelcode kunnen “zwaartekracht” creëren. Hoe meer je stack afhankelijk is van NVIDIA-specifieke optimalisaties, hoe lastiger het is om naar andere accelerators te migreren zonder veel werk.
Beschikbaarheid en complexiteit: Levertijden, clusterintegratie en snel veranderende productcycli kunnen teams vertragen. Op schaal worden betrouwbaarheid, scheduling en benutting eigen projecten.
Veel organisaties spreiden hun risico zonder NVIDIA volledig te verlaten:
AI-chips liggen op het snijvlak van exportcontroles, geconcentreerde toeleveringsketens en nationale veiligheidszorgen. Beleidswijzigingen kunnen beïnvloeden welke hardware in specifieke regio's beschikbaar is, hoe die verkocht wordt en hoe snel het verscheept wordt—zonder dat één bedrijf de uitkomst volledig in de hand heeft.
Als je AI-infrastructuur evalueert, behandel GPU's als onderdeel van een langetermijn platformbeslissing: modelleer de volledige "all-in" kosten, test draagbaarheid vroeg en plan operationele vaardigheden (monitoring, scheduling, capaciteitsplanning) voordat je opschaalt.
NVIDIA’s opkomst onder Jensen Huang is niet alleen een verhaal over snellere chips—het is een herhaalbaar patroon voor het bouwen van een duurzaam AI-platform. Het kernidee: hardware wint een moment; een platform wint een decennium.
Ten eerste, behandel technologie als een platform, niet als een product. CUDA hielp GPU's de “default keuze” te maken door het softwarepad makkelijker, voorspelbaarder en continu beter te maken.
Ten tweede, investeer in het ecosysteem voordat je het nodig hebt. Tools, bibliotheken, documentatie en community-ondersteuning verlagen adoptiefrictie en maken experimenteren goedkoop—belangrijk wanneer teams niet zeker weten welke AI-gevallen blijven.
Ten derde, ontwerp voor schaal als systeem. Echte AI-prestaties hangen af van netwerk, geheugen, orchestratie en betrouwbaarheid—niet alleen ruwe compute. Winnaars maken het eenvoudig om van één workload naar vele te gaan, en van één server naar een cluster.
Als je een AI-project plant, leen dan het platformperspectief:
Een vaak over het hoofd geziene vraag is of je echt zoveel custom software moet bouwen en beheren als je denkt. Voor sommige producten is een snellere route te prototypen en lanceren op applicatieniveau met een vibe-coding platform zoals Koder.ai, en schaarse GPU-capaciteit te reserveren voor het echt onderscheidende modelwerk.
Als je bottleneck productlevering is in plaats van kernel-level optimalisatie, kunnen tools zoals Koder.ai (chat-to-app voor web, backend en mobiel met bronexport en deployment) GPU-centrische infrastructuurkeuzes aanvullen door de tijd op boilerplate-engineering te verminderen.
Chipcompetitie zal intensiveren en workloads zullen verder diversifiëren over accelerators. Maar de fundamenten blijven: platformen die ontwikkelaars productief maken—en systemen die betrouwbaar opschalen—blijven bepalen waar AI wordt gebouwd.
In deze context betekent “ruggengraat” de fundamentele stack waarop veel AI-teams vertrouwen om modellen te trainen, inference uit te voeren en betrouwbaar op te schalen. Het is niet alleen de GPU—het zijn ook de softwarelaag, bibliotheken, tooling en het vermogen om systemen op datacenterschaal te leveren en te ondersteunen.
Als één laag zwak is (hardware, software, tools of levering), vertraagt de vooruitgang of worden de kosten te hoog.
CPU's zijn geoptimaliseerd voor een kleiner aantal complexe, sequentiële taken (goed voor controlelogica en algemene taken). GPU's zijn geoptimaliseerd voor massale parallelle berekeningen, waarbij dezelfde operatie wordt herhaald over grote hoeveelheden data.
Deep learning draait sterk op matrixvermenigvuldigingen en lineaire algebra die zich goed laten paralleliseren—dus GPU's leveren meestal veel hogere throughput voor training en veel inference-workloads.
CUDA is NVIDIA's programmeerplatform dat GPU's bruikbaar maakt voor niet-grafische berekeningen. De waarde zit niet alleen in performance—het is de stabiele ontwikkelaarservaring: compilers, debugging/profiling tools en een langlopend ecosysteem van geoptimaliseerde bibliotheken.
Dat ecosysteem creëert momentum: teams bouwen codebases en workflows eromheen, wat de overstap naar andere platforms duurder maakt.
Niet per se. Veel teams profiteren van GPU's zonder direct CUDA te schrijven omdat frameworks en bibliotheken dat afhandelen.
Veel voorkomende wegen zijn:
Je doet meestal CUDA-werk als je aangepaste kernels bouwt, latentie wilt minimaliseren of op grote schaal werkt.
Training wordt vaak gedomineerd door compute + communicatie tussen GPU's. Naarmate modellen groeien, moeten GPU's constant gradients/activaties en modelparameters uitwisselen; als de netwerken traag zijn, staan dure GPU's stil.
Daarom hangt clusterprestaties af van systeemontwerp:
Alleen hoge FLOPS garandeert dus geen korte trainingstijd.
Datacenters kopen voor voorspelbaarheid en lifecycle-management, niet alleen pieksnelheid. Naast prestaties letten ze op:
Dit verandert de beslissing van “snelle chip” naar “laag-risico platform.”
Omdat softwarerijpheid vaak bepaalt hoe snel je resultaten hebt en hoeveel operationeel risico je loopt. Een iets goedkoper accelerator kan uiteindelijk duurder uitpakken door:
Teams kiezen vaak voor wat het meest betrouwbaar en goed gedocumenteerd is, niet per se wat op papier het goedkoopst is.
AI-hardwarevoorziening wordt door meer begrensd dan alleen chipfabricage. Veel voorkomende knelpunten zijn:
Vraag is ook “hobbelyk” (grote projecten kopen duizenden GPU's tegelijk), dus zelfs kleine foutjes in forecasts kunnen leiden tot lange levertijden.
Ja. Veel organisaties gebruiken een mix afhankelijk van de workload:
Een praktische aanpak is je echte modellen te benchmarken en engineeringtijd mee te rekenen in de totale kosten, niet alleen de hardwareprijs.
Veel voorkomende risico's zijn kosten, lock-in en beschikbaarheid. Manieren om blootstelling te verminderen zonder vooruitgang te blokkeren:
Beperk de GPU-keuze als een langetermijn platformbeslissing, niet als een eenmalige onderdelenkeuze.