Yapay zeka (AI) kullanımı, giderek daha fazla hesaplama gücü talep eder hale geldi. Bu bağlamda, ABD merkezli yarı iletken şirketi Nvidia, yeni bir çip ile sektördeki bu artan talebe yanıt vermeyi hedefliyor. Nvidia CEO’su Jensen Huang, geliştirici konferansı GTC’de, “Vera Rubin” adı verilen yeni sistemin 2026 sonbaharında piyasaya sürülmesinin planlandığını açıkladı.
Yeni çip, karanlık madde üzerine önemli keşifler yapmış Amerikalı astronom Vera Rubin’in adını taşıyor. Nvidia, bu çipin yanı sıra, “Blackwell Ultra” adı verilen ve bu yıl satışa sunulacak mevcut Blackwell modelinin geliştirilmiş bir versiyonunu tanıttı. Bu iki yeni ürün, AI yazılımlarının işletim maliyetlerini mevcut teknolojiye göre önemli ölçüde azaltmayı ve artan talepleri karşılamayı amaçlıyor.
Nvidia’nın geliştirdiği çipler, yapay zeka uygulamalarının eğitiminde dünya genelinde yaygın olarak kullanılmakta. Google ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, veri merkezlerini bu sistemlerle donatıyor. Ayrıca, ChatGPT’nin yaratıcısı OpenAI gibi AI girişimleri de bu çipleri kullanıyor. Bu durum, Nvidia’nın iş hacminin son yıllarda hızlı bir şekilde büyümesine katkı sağladı.
CEO Huang, AI’nın hesaplama gücünün bulunduğu veri merkezlerini “AI fabrikaları” olarak tanımlıyor ve her sektörün gelecekte fiziksel ürünleri üreten fabrikaların yanı sıra yazılım üreten fabrikalara da sahip olacağını belirtiyor. Huang, ayrıca insansı robotların geliştirilmesini hızlandıracak “Isaac Groot N1” adlı yeni bir platformu da tanıttı. Bu projede, Nvidia, Disney ve Google’ın AI şirketi DeepMind ile işbirliği yapıyor.
Nvidia, otonom sürüş teknolojisi geliştirme alanında da General Motors’u müşteri olarak kazandı. Huang, yatırımcıların dünya genelinde gelecekte daha az AI hesaplama gücü ile yetinileceği konusundaki endişelerini gidermeye çalıştı. Bunun yanı sıra, dünya genelinde yapay zeka ile yanıt oluşturma eğiliminin arttığını ve bunun yüksek hesaplama gücü gerektirdiğini vurguladı.
Örneğin, Huang, Çinli model Deepseek R1’in geleneksel bir AI yazılımından 150 kat daha fazla hesaplama gücü gerektirdiğini açıkladı. Geçen yıla göre hesaplama kapasitesinin 100 kat daha fazla ihtiyaç duyduğunu belirtti. Ancak Deepseek’in, önceki AI modellerine göre daha az hesaplama gereksinimi ile eğitildiği düşünülüyor. Bu durum, Nvidia hissesinde bir düşüşe yol açtı. Huang, asıl hesaplama ihtiyacının eğitimde değil, yanıtların üretilmesinde ortaya çıkacağını savunuyor.
Yine de, yatırımcılar bu konuda henüz tam olarak ikna olmuş görünmüyor. Nvidia hissesi, ABD’de %3,43’lük bir kayıpla kapandı.
GURBET HABER
