Nvidia yapay zeka çiplerinin kralı… Bu durum daha ne kadar sürecek?
Nvidia şirketini bir devir dünyanın en kıymetli şirketi haline getiren süratli pay yükselişi durdu. Yatırımcılar, yapay zeka bilişiminin benimsenmesinin düz bir yol olmayacağı ve sadece Nvidia teknolojisine dayanmayacağı açık olduğundan, yonga üreticisine daha fazla para akıtmak konusunda temkinli hale geldi.
Şimdilik Nvidia, yapay zekanın altına atağında en önde gelen satıcısı olmaya devam ediyor. Gelirleri hala yükselişte ve şirketin Hopper çip serisi ve halefi Blackwell için sipariş defteri kabarık.
Şirketin devam eden başarısı, Microsoft, Google ve öbür teknoloji devlerinin Nvidia çiplerine yaptıkları devasa yatırımlardan kâr elde etmek için yapay zeka için kâfi ticari kullanım alanı bulup bulamayacaklarına bağlı. Bulsalar bile, şirketin en güçlü ve kârlı çiplerinden kaç adedine muhtaçlık duyulacağı muhakkak değil.
Ocak ayında Çinli teşebbüs DeepSeek, büyük ABD şirketleri tarafından üretilenler kadar düzgün performans gösterdiğini fakat geliştirmek için çok daha az kaynak gerektirdiğini söylediği bir yapay zeka modeli yayınladı.
DeepSeek’in yeni modelin yeteneklerini ve nasıl yaratıldığını ayrıntılandıran bir makale yayınlamasının akabinde, Nvidia’nın piyasa pahası bir günde 589 milyar dolar düşerek borsa tarihindeki en büyük düşüşü yaşadı. Sonraki haftalarda toparlandı, fakat Şubat ayı sonunda hala yıl başındaki düzeyinin altındaydı.
İşte Nvidia’nın harikulâde büyümesini neyin sağladığına ve önümüzdeki zorluklara bir bakış.
NVİDİA’NIN EN TANINAN YAPAY ZEKA ÇİPLERİ HANGİLERİ?
Şu anda en çok para kazandıran Hopper H100, ismini bilgisayar biliminin öncüsü Grace Hopper’dan alıyor. Görüntü oyuncuları tarafından kullanılan şahsî bilgisayarlarda ortaya çıkan bir grafik süreç ünitesinin daha güçlü bir versiyonu. Hopper, serinin en üstünde, ismini matematikçi David Blackwell’den alan Blackwell serisi ile değiştiriliyor.
Hem Hopper hem de Blackwell, Nvidia çiplerini kullanan bilgisayar kümelerini büyük hacimli bilgileri işleyebilen ve yüksek süratlerde hesaplamalar yapabilen tek ünitelere dönüştüren teknolojiyi içeriyor. Bu da onları, en yeni jenerasyon yapay zeka eserlerinin temelini oluşturan hudut ağlarını eğitmek üzere ağır güç gerektiren bir misyon için harika bir seçim haline getiriyor.
1993 yılında kurulan Nvidia, paralel iş yapabilme yeteneğinin bir gün çiplerini oyun dışındaki uygulamalarda da bedelli kılacağı teziyle on yıldan uzun bir mühlet evvel yaptığı yatırımlarla bu pazara öncülük etti.
Santa Clara, Kaliforniya merkezli şirket Blackwell’i, iki Blackwell GPU’yu genel hedefli bir merkezi süreç ünitesi olan Grace CPU ile birleştiren GB200 muhteşem çipin bir modülü da dahil olmak üzere çeşitli seçeneklerle satacak. (Grace CPU da ismini Grace Hopper’dan alıyor.)
NVİDİA’NIN YAPAY ZEKA ÇİPLERİ NEDEN ÖZEL?
Üretken yapay zeka platformları metin çevirme, raporları özetleme ve imajları sentezleme üzere misyonları evvelce var olan çok sayıda gereci sindirerek öğrenir, ne kadar çok şey görürlerse o kadar yeterli performans gösterirler. Bu çeşit platformlar deneme yanılma yoluyla gelişir, yeterliliğe ulaşmak için milyarlarca deneme yapar ve bu sırada büyük ölçüde bilgi süreç gücü tüketir.
Nvidia’ya nazaran Blackwell, yapay zeka eğitiminde Hopper’ın 2,5 katı performans sunuyor. Yeni tasarım o kadar çok transistöre (yarı iletkenlere bilgi sürece yeteneği kazandıran küçük anahtarlar) sahip ki, klasik olarak tek bir ünite olarak üretilemiyor.
Şirketin söylediğine nazaran, aslında bu iki çip, sıkıntısız bir formda tek bir çip üzere hareket etmelerini sağlayan bir irtibat aracılığıyla birbirlerine bağlanmış durumda.
Yapay zeka platformlarını yeni misyonları yerine getirecek formda eğitmek için yarışan müşteriler için Hopper ve Blackwell çiplerinin sunduğu performans avantajı kritik ehemmiyet taşıyor. Bu bileşenler yapay zekanın geliştirilmesinde o kadar değerli görülüyor ki, ABD hükümeti bunların Çin’e satışını kısıtladı.
NVİDİA YAPAY ZEKA ALANINDA NASIL ÖNDER OLDU?
Nvidia, bilgisayar ekranında gördüğünüz imgeleri oluşturan bileşenler olan grafik yongalarının aslında hükümdarıydı. Bunların en güçlüleri, birebir anda birden fazla hesaplama iş parçacığı gerçekleştiren binlerce süreç çekirdeği ile üretilmişti. Bu sayede günümüzün görüntü oyunlarının bir özelliği olan gölgeler ve yansımalar üzere karmaşık 3D renderları üretebiliyorlar.
Nvidia mühendisleri 2000’li yılların başında bu grafik hızlandırıcıları öteki uygulamalar için yine düzenleyebileceklerini fark ettiler. Bu ortada yapay zeka araştırmacıları, çalışmalarının bu tıp bir çip kullanılarak nihayet pratik hale getirilebileceğini keşfettiler.
NVİDİA’NIN RAKİPLERİ NE YAPIYOR?
Pazar araştırma firması IDC’ye nazaran Nvidia şu anda data merkezi GPU’ları pazarının yaklaşık yüzde 90’ını denetim ediyor.Amazon.com Inc’in AWS’si, Alphabet Inc’in Google Cloud’u ve Microsoft’un Azure’u üzere baskın bulut bilişim sağlayıcıları, Nvidia’nın rakipleri Advanced Micro Devices Inc. ve Intel Corp. üzere kendi çiplerini geliştirmeye çalışıyor.
Bu eforlar şimdiye kadar Nvidia’nın hakimiyetini aşındırmak için çok az şey yaptı.
Nvidia’nın liderliğine darbe vurmak için en düzgün talihe sahip olduğu düşünülen AMD, Ocak ayında yaptığı açıklamada yılın birinci yarısındaki satışların evvelki altı aya kıyasla sabit kalacağını söyledi. Satışlar 2025’in ikinci yarısında, şirketin yeni bir çipi piyasaya çıktığında artacak. AMD bu yıl için yıllık gelir maksadı vermeyi reddetti ve bu da ivme kazanmakta zorlandığı spekülasyonlarına yol açtı.
NVİDİA RAKİPLERİNİN ÖNÜNE NASIL GEÇİYOR?
Nvidia, donanımı destekleyen yazılımlar da dahil olmak üzere eserlerini şimdi öbür hiçbir firmanın ulaşamadığı bir süratte güncelledi. Şirket ayrıyeten müşterilerinin H100’leri toplu olarak satın almalarına ve süratli bir biçimde dağıtmalarına yardımcı olan küme sistemleri tasarladı.
Intel’in Xeon işlemcileri üzere yongalar karmaşık data sürece yeteneğine sahip, lakin daha az çekirdeğe sahiptirler ve ekseriyetle yapay zeka yazılımını eğitmek için kullanılan bilgi dağları üzerinde çalışma konusunda daha yavaşlar. Bir vakitler bilgi merkezi bileşenlerinin baskın sağlayıcısı olan Intel, müşterilerin Nvidia ekipmanı yerine tercih etmeye hazır oldukları hızlandırıcılar sunmakta şimdiye kadar zorlandı.
YAPAY ZEKA ÇİPİ TALEBİ NE DURUMDA?
Nvidia İcra Kurulu Lideri Jensen Huang ve grubu, şirketin eski modeller için bile doldurabileceğinden daha fazla sipariş aldığını tekraren söyledi. Şirket bugün yararlarını açıkladığında, yatırımcılar bu garantiyi tekrarlamasını bekleyecekler.
Microsoft, Amazon, Meta ve Google, yapay zeka ve onu destekleyecek bilgi merkezleri için toplu olarak yüz milyarlarca dolar harcamayı planladıklarını açıkladılar. Son vakitlerde, YZ data merkezi patlamasının şimdiden sürat kaybettiğine dair spekülasyonlar var.
Yatırım bankası TD Cowen’a nazaran Microsoft, ABD data merkezi kapasitesi için birtakım kiralamaları iptal etti ve uzun vadede gereksinim duyduğundan daha fazla YZ bilgi süreç kapasitesini garanti altına alıp almadığına dair daha geniş tasaları artırdı.
ÇİNLİ STARTUP DEEPSEEK NEDEN BU KADAR KAYGI YARATTI?
DeepSeek’in yeni R1 açık kaynaklı yapay zeka modelinin piyasaya sürülmesi, rakiplerini, kaynaklarının çok küçük bir kısmını kullanırken ABD’li rakipleriyle nasıl eşit sonuçlar elde ettiğini bulmaya itti.
DeepSeek, başka şirketlerin kullandığı yapay eğitim yoluna kıyasla daha az vakit alan ve bilgi ağır olan çıkarım olarak bilinen bir yaklaşımla, yapay zeka modelini gerçek dünya girdileriyle ince ayarlıyor. Muhtemelen kaybedecek en çok şeyi olan şirket olan Nvidia, DeepSeek’in modelini “mükemmel bir yapay zeka ilerlemesi” olarak kıymetlendirdi ve bunu ABD teknoloji ihracat denetimlerini ihlal etmeden başardı.
Bu kısıtlamalar Nvidia’nın en gelişmiş GPU’larının Çin’e ihracatını yasaklıyor, bu nedenle Nvidia’nın cevabı kimi kesim analistlerinin Çinli teşebbüsün tez ettiği atılımı yapamayacağı tarafındaki kuşkularını yatıştırdı.
Yine de Nvidia, yapay zeka modellerinin oluşturulma biçiminde bir değişiklik olsa bile çiplerinin kıymetli bir rol oynayacağını söyledi. Şirket “Çıkarım, değerli sayıda Nvidia GPU ve yüksek performanslı ağ gerektiriyor” dedi.
AMD VE INTEL YAPAY ZEKA ÇİPLERİNDE NVİDİA İLE NASIL KARŞILAŞTIRILIYOR?
Bilgisayar grafik çiplerinin en büyük ikinci üreticisi olan AMD, 2023 yılında Instinct serisinin Nvidia’nın eserlerinin hakim olduğu pazara yönelik bir versiyonunu tanıttı. MI350 isimli yeni ve geliştirilmiş bir sürüm, yıl ortasında müşterilere gönderilecek. AMD İcra Kurulu Lideri Lisa Su, bu eserin evvelkinden 35 kat daha yeterli performans göstereceğini söyledi.
Şirket, 2025’in birinci altı ayındaki gelirin evvelki altı ayla çabucak hemen birebir olacağını iddia ediyor. AMD şu anda yapay zeka modellerinin geliştirilmesine yardımcı olan hızlandırıcı çiplerden yıllık 5 milyar dolardan fazla gelir elde etse de, Nvidia’nın bu kategorideki satışları yılda 100 milyar doları aşıyor.
Geçtiğimiz ay Intel idaresi analistlere ve yatırımcılara şirketin “bulut tabanlı yapay zeka bilgi merkezi pazarına manalı bir halde katılmadığını” söyledi. Falcon Shores kod isimli bir yonga konusunda potansiyel müşterilerden olumlu geri bildirim alamayan şirket, bu yongayı planlandığı üzere piyasaya sürmeyecek ve sadece dahili testler için kullanacak. Süreksiz CEO Michelle Johnston Holthaus tarafından yapılan yorumlar, şirketin Nvidia’yı yakalama yarışında korkulandan daha geride olduğunu ve devrik CEO Pat Gelsinger tarafından daha evvel yapılan daha fazla yükseliş argümanlarıyla tezat oluşturduğunu gösterdi.
Ancak Nvidia’nın rakiplerinden hiçbiri, şirketin Blackwell’in sağlayacağını söylediği ileriye yanlışsız sıçramayı şimdi hesaba katmadı. Nvidia’nın avantajı yalnızca donanımının performansında değil. Şirket, grafik yongaları için yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturan çalışma tipi için programlanmalarını sağlayan bir lisan olan CUDA isimli bir şey icat etti. Bu yazılım aracının yaygın kullanımı, sanayinin Nvidia’nın donanımına bağlı kalmasına yardımcı oldu.
