Nvidia yapay zeka çiplerinin kralı... Bu durum daha ne kadar sürecek?

Nvidia şirketini bir dönem dünyanın en değerli şirketi haline getiren hızlı hisse yükselişi durdu. Yatırımcılar, yapay zeka bilişiminin benimsenmesinin düz bir yol olmayacağı ve yalnızca Nvidia teknolojisine dayanmayacağı açık olduğundan, yonga üreticisine daha fazla para akıtmak konusunda temkinli hale geldi.

Şimdilik Nvidia, yapay zekanın altına hücumunda 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 diğer teknoloji devlerinin Nvidia çiplerine yaptıkları devasa yatırımlardan kâr elde etmek için yapay zeka için yeterli ticari kullanım alanı bulup bulamayacaklarına bağlı. Bulsalar bile, şirketin en güçlü ve kârlı çiplerinden kaç tanesine ihtiyaç duyulacağı belli değil.

Ocak ayında Çinli girişim DeepSeek, büyük ABD şirketleri tarafından üretilenler kadar iyi performans gösterdiğini ancak geliştirmek için çok daha az kaynak gerektirdiğini söylediği bir yapay zeka modeli yayınladı.

DeepSeek'in yeni modelin yeteneklerini ve nasıl yaratıldığını detaylandıran bir makale yayınlamasının ardından, Nvidia'nın piyasa değeri bir günde 589 milyar dolar düşerek borsa tarihindeki en büyük düşüşü yaşadı. Sonraki haftalarda toparlandı, ancak Şubat ayı sonunda hala yıl başındaki seviyesinin altındaydı.
İşte Nvidia'nın olağanüstü büyümesini neyin sağladığına ve önümüzdeki zorluklara bir bakış.

Gözden KaçmasınNvidia hayal kırıklığı mı yaratacak? Bu gece belli olacakHaberi görüntüle

NVİDİA'NIN EN POPÜLER YAPAY ZEKA ÇİPLERİ HANGİLERİ?

Şu anda en çok para kazandıran Hopper H100, adını bilgisayar biliminin öncüsü Grace Hopper'dan alıyor. Video oyuncuları tarafından kullanılan kişisel bilgisayarlarda ortaya çıkan bir grafik işlem biriminin daha güçlü bir versiyonu. Hopper, serinin en üstünde, adını matematikçi David Blackwell'den alan Blackwell serisi ile değiştiriliyor.

Hem Hopper hem de Blackwell, Nvidia çiplerini kullanan bilgisayar kümelerini büyük hacimli verileri işleyebilen ve yüksek hızlarda hesaplamalar yapabilen tek birimlere dönüştüren teknolojiyi içeriyor. Bu da onları, en yeni nesil yapay zeka ürünlerinin temelini oluşturan sinir ağlarını eğitmek gibi yoğun güç gerektiren bir görev için mükemmel bir seçim haline getiriyor.

1993 yılında kurulan Nvidia, paralel iş yapabilme yeteneğinin bir gün çiplerini oyun dışındaki uygulamalarda da değerli kılacağı iddiasıyla on yıldan uzun bir süre önce yaptığı yatırımlarla bu pazara öncülük etti.
Santa Clara, Kaliforniya merkezli şirket Blackwell'i, iki Blackwell GPU'yu genel amaçlı bir merkezi işlem birimi olan Grace CPU ile birleştiren GB200 süper çipin bir parçası da dahil olmak üzere çeşitli seçeneklerle satacak. (Grace CPU da adını Grace Hopper'dan alıyor.) 

NVİDİA'NIN YAPAY ZEKA ÇİPLERİ NEDEN ÖZEL?

Üretken yapay zeka platformları metin çevirme, raporları özetleme ve görüntüleri sentezleme gibi görevleri önceden var olan çok sayıda materyali sindirerek öğrenir, ne kadar çok şey görürlerse o kadar iyi performans gösterirler. Bu tür platformlar deneme yanılma yoluyla gelişir, yeterliliğe ulaşmak için milyarlarca deneme yapar ve bu sırada büyük miktarda bilgi işlem gücü tüketir.

Nvidia'ya göre Blackwell, yapay zeka eğitiminde Hopper'ın 2,5 katı performans sunuyor. Yeni tasarım o kadar çok transistöre (yarı iletkenlere bilgi işleme yeteneği kazandıran küçük anahtarlar) sahip ki, geleneksel olarak tek bir birim olarak üretilemiyor.

Şirketin söylediğine göre, aslında bu iki çip, sorunsuz bir şekilde tek bir çip gibi hareket etmelerini sağlayan bir bağlantı aracılığıyla birbirlerine bağlanmış durumda.

Yapay zeka platformlarını yeni görevleri yerine getirecek şekilde eğitmek için yarışan müşteriler için Hopper ve Blackwell çiplerinin sunduğu performans avantajı kritik önem taşıyor. Bu bileşenler yapay zekanın geliştirilmesinde o kadar önemli görülüyor ki, ABD hükümeti bunların Çin'e satışını kısıtladı.

NVİDİA YAPAY ZEKA ALANINDA NASIL LİDER OLDU?

Nvidia, bilgisayar ekranında gördüğünüz görüntüleri oluşturan bileşenler olan grafik yongalarının zaten kralıydı. Bunların en güçlüleri, aynı anda birden fazla hesaplama iş parçacığı gerçekleştiren binlerce işlem çekirdeği ile üretilmişti. Bu sayede günümüzün video oyunlarının bir özelliği olan gölgeler ve yansımalar gibi karmaşık 3D renderları üretebiliyorlar.

Nvidia mühendisleri 2000'li yılların başında bu grafik hızlandırıcıları başka uygulamalar için yeniden düzenleyebileceklerini fark ettiler. Bu arada yapay zeka araştırmacıları, çalışmalarının bu tür bir çip kullanılarak nihayet pratik hale getirilebileceğini keşfettiler.

NVİDİA'NIN RAKİPLERİ NE YAPIYOR?

Pazar araştırma firması IDC'ye göre Nvidia şu anda veri merkezi GPU'ları pazarının yaklaşık yüzde 90'ını kontrol ediyor.Amazon.com Inc'in AWS'si, Alphabet Inc'in Google Cloud'u ve Microsoft'un Azure'u gibi baskın bulut bilişim sağlayıcıları, Nvidia'nın rakipleri Advanced Micro Devices Inc. ve Intel Corp. gibi kendi çiplerini geliştirmeye çalışıyor.

Bu çabalar şimdiye kadar Nvidia'nın hakimiyetini aşındırmak için çok az şey yaptı.

Nvidia'nın liderliğine darbe vurmak için en iyi şansa sahip olduğu düşünülen AMD, Ocak ayında yaptığı açıklamada yılın ilk yarısındaki satışların önceki altı aya kıyasla sabit kalacağını söyledi. Satışlar 2025'in ikinci yarısında, şirketin yeni bir çipi piyasaya çıktığında artacak. AMD bu yıl için yıllık gelir hedefi vermeyi reddetti ve bu da ivme kazanmakta zorlandığı spekülasyonlarına yol açtı.

NVİDİA RAKİPLERİNİN ÖNÜNE NASIL GEÇİYOR?

Nvidia, donanımı destekleyen yazılımlar da dahil olmak üzere ürünlerini henüz başka hiçbir firmanın ulaşamadığı bir hızda güncelledi. Şirket ayrıca müşterilerinin H100'leri toplu olarak satın almalarına ve hızlı bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olan küme sistemleri tasarladı.

Intel'in Xeon işlemcileri gibi yongalar karmaşık veri işleme yeteneğine sahip, ancak daha az çekirdeğe sahiptirler ve genellikle yapay zeka yazılımını eğitmek için kullanılan bilgi dağları üzerinde çalışma konusunda daha yavaşlar. Bir zamanlar veri 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 Başkanı Jensen Huang ve ekibi, şirketin eski modeller için bile doldurabileceğinden daha fazla sipariş aldığını defalarca söyledi. Şirket bugün kazançlarını açıkladığında, yatırımcılar bu güvenceyi tekrarlamasını bekleyecekler.

Microsoft, Amazon, Meta ve Google, yapay zeka ve onu destekleyecek veri merkezleri için toplu olarak yüz milyarlarca dolar harcamayı planladıklarını açıkladılar. Son zamanlarda, YZ veri merkezi patlamasının şimdiden hız kaybettiğine dair spekülasyonlar var.
Yatırım bankası TD Cowen'a göre Microsoft, ABD veri merkezi kapasitesi için bazı kiralamaları iptal etti ve uzun vadede ihtiyaç duyduğundan daha fazla YZ bilgi işlem kapasitesini güvence altına alıp almadığına dair daha geniş endişeleri artırdı.

ÇİNLİ STARTUP DEEPSEEK NEDEN BU KADAR ENDİŞE 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, diğer şirketlerin kullandığı yapay eğitim yöntemine kıyasla daha az zaman alan ve veri yoğun 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 değerlendirdi ve bunu ABD teknoloji ihracat kontrollerini ihlal etmeden başardı.

Bu kısıtlamalar Nvidia'nın en gelişmiş GPU'larının Çin'e ihracatını yasaklıyor, bu nedenle Nvidia'nın yanıtı bazı sektör analistlerinin Çinli girişimin iddia ettiği atılımı yapamayacağı yönündeki şüphelerini yatıştırdı.

Yine de Nvidia, yapay zeka modellerinin oluşturulma biçiminde bir değişiklik olsa bile çiplerinin önemli bir rol oynayacağını söyledi. Şirket "Çıkarım, önemli 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 ürünlerinin hakim olduğu pazara yönelik bir versiyonunu tanıttı. MI350 adlı yeni ve geliştirilmiş bir sürüm, yıl ortasında müşterilere gönderilecek. AMD İcra Kurulu Başkanı Lisa Su, bu ürünün öncekinden 35 kat daha iyi performans göstereceğini söyledi.

Şirket, 2025'in ilk altı ayındaki gelirin önceki altı ayla hemen hemen aynı olacağını tahmin 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 yönetimi analistlere ve yatırımcılara şirketin "bulut tabanlı yapay zeka veri merkezi pazarına anlamlı bir şekilde katılmadığını" söyledi. Falcon Shores kod adlı bir yonga konusunda potansiyel müşterilerden olumlu geri bildirim alamayan şirket, bu yongayı planlandığı gibi piyasaya sürmeyecek ve yalnızca dahili testler için kullanacak. Geçici CEO Michelle Johnston Holthaus tarafından yapılan yorumlar, şirketin Nvidia'yı yakalama yarışında korkulandan daha geride olduğunu ve devrik CEO Pat Gelsinger tarafından daha önce yapılan daha fazla yükseliş iddialarıyla tezat oluşturduğunu gösterdi.

Ancak Nvidia'nın rakiplerinden hiçbiri, şirketin Blackwell'in sağlayacağını söylediği ileriye doğru sıçramayı henüz hesaba katmadı. Nvidia'nın avantajı sadece donanımının performansında değil. Şirket, grafik yongaları için yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturan çalışma türü için programlanmalarını sağlayan bir dil olan CUDA adlı bir şey icat etti. Bu yazılım aracının yaygın kullanımı, endüstrinin Nvidia'nın donanımına bağlı kalmasına yardımcı oldu.