Nvidia’ın en gelişmiş yapay zekâ çiplerindeki neredeyse tekel konumu, OpenAI ve diğer teknoloji devlerinin özel yarı iletkenler geliştirmesiyle tehdit altına girdi. Analistler, bu gelişmenin Nvidia için önemli bir risk oluşturduğunu belirtiyor.
OpenAI, ilk yapay zekâ çipi Jalapeño’yu tanıttı ve bu yarı iletkenin “sektör lideri hız ve verimlilik” sunduğunu açıkladı. Google, AWS ve Meta da kendi yapay zekâ çiplerini geliştirme çalışmalarını sürdürüyor.
Nvidia, veri merkezi yatırımlarının hız kazanmasıyla birlikte çiplerine yönelik talebin artması sonucu hisse fiyatında ciddi bir yükseliş yaşadı. Şirketin çipleri hem model eğitimi hem de günlük yapay zekâ işlemlerinde yoğun şekilde kullanılıyor.
Ancak hiper ölçekleyici bulut sağlayıcıları ve yapay zekâ şirketleri, kendi özel çiplerini geliştirerek bu alanda hızla ilerliyor.
Jalapeño çipi, özellikle çıkarım (inference) işlemleri için tasarlandı. Yole Group teknoloji analisti Adrien Sanchez, bu çipin “hiper ölçekleyici bir şirketin tasarladığı bir çipin artık Nvidia’nın Blackwell sınıfı GPU’larıyla çıkarım verimliliğinde yarışabildiğini veya onları geçebildiğini” söyledi. Sanchez, Nvidia’nın hâlâ yapay zekâ hesaplama kapasitesinin “büyük çoğunluğuna” sahip olduğunu ve CUDA yazılım platformuyla ekosistemi elinde tuttuğunu, ancak OpenAI’ın yeni çipinin “Nvidia’nın çıkarım kâr marjları için ciddi bir tehdit oluşturduğunu” belirtti.
OpenAI, Jalapeño’nun ilk kıyaslama sonuçlarını da paylaştı. Şirket, bu çip sayesinde kullanıcıların “daha hızlı yanıtlar, daha duyarlı ajanlar ve daha güvenilir erişim” elde edeceğini açıkladı.
Yeni çip, Broadcom iş birliğiyle geliştiriliyor. Yıl sonuna kadar OpenAI’ın bilgi işlem altyapısında kullanılmaya başlanacak. OpenAI, Jalapeño’nun ikinci ve üçüncü nesilleri üzerinde de çalıştığını duyurdu.
Sektör liderliği
OpenAI, haziran ayında Jalapeño’yu tanıtırken, bu çipin “mevcut ve gelecekteki büyük dil modelleri (LLM) için sıfırdan tasarlandığını” belirtmişti.
Omdia kıdemli baş analisti Alexander Harrowell, Jalapeño’nun özellikle verimlilik açısından “etkileyici bir başarı” olduğunu söyledi. Harrowell, “Büyük ölçekli bir dağıtımda bu çip, enerji, soğutma ve güç dağıtım altyapısından tasarruf sağlayarak birim ekonomisine önemli katkı sunar” dedi.
TrendForce analisti Fion Chiu, OpenAI’ın özel çipinin zamanla çıkarım işlemlerinde Nvidia’ya olan bağımlılığını azaltabileceğini belirtti. Ancak daha fazla hesaplama gücü gerektiren büyük ölçekli model eğitimi ve ileri düzey yapay zekâ işlemlerinde “Nvidia GPU’larının geniş programlanabilirliği, performansı, yazılım ekosistemi ve çok çeşitli iş yüklerini yönetebilme kabiliyeti nedeniyle önemini koruyacağını” ifade etti.
OpenAI’ın Jalapeño çipi Nvidia ile nasıl karşılaştırılıyor?
Araştırma şirketi SemiAnalysis, OpenAI’ın laboratuvarlarında Jalapeño’yu test ettiğini ve çipin neredeyse tüm senaryolarda watt başına performansta Blackwell’i geçtiğini açıkladı. Ancak Jalapeño’nun daha yeni HBM4 belleği kullandığı için bu karşılaştırmanın “biraz eksik ve adil olmadığını” belirtti. Nvidia’nın Rubin platformunun da HBM4 kullandığı için daha uygun bir karşılaştırma sunduğu ifade edildi.
SemiAnalysis analistleri, “Jalapeño aslında HBM4 kullanan Rubin gibi çiplerle rekabet ediyor” dedi. Blog yazısında, “Vera Rubin sistemleri şu anda müşterilere gönderilmeye başlandı, ancak OpenAI’ın Jalapeño’da mühendislik örneklerinin ötesine geçmesi için biraz daha zamana ihtiyacı var” ifadelerine yer verildi.
Nvidia’nın rakipleri güç kazanıyor
OpenAI, özel yarı iletken geliştiren birçok yapay zekâ şirketinden biri. Nisan ayında, uygulamaya özel entegre devreler (ASIC) olarak da bilinen özel yapay zekâ çipleri için birçok anlaşma açıklandı.
Google, yapay zekâ eğitimi ve çıkarımı için yeni çiplerini (TPU) tanıttı. Meta, Broadcom teknolojisiyle 1 gigawatt’lık özel yapay zekâ çipini devreye alacağını duyurdu. Anthropic ise önümüzdeki 10 yılda AWS teknolojisine 100 milyar dolardan fazla harcama yapmayı taahhüt etti; bu harcamalar Amazon’un mevcut ve gelecekteki özel yapay zekâ çipleri Trainium’u da kapsıyor.
Omdia’dan Harrowell, Jalapeño gibi özel ASIC çiplerinin 2028’e kadar hacim olarak GPU’ları geçmesini beklediklerini, ancak GPU’ların çok daha pahalı olması nedeniyle gelir açısından bu sürecin daha uzun olacağını söyledi. Harrowell, “Bu, Nvidia için en büyük rekabet tehdidi çünkü yapay zekâ altyapısına yapılan sermaye harcamalarının yaklaşık yarısı, ya özel çip programı olan ya da makul şekilde sahip olabilecek hiper ölçekleyici bulut sağlayıcılarından geliyor” dedi.
Cerebras, SambaNova, D-Matrix, Etched ve Fractile gibi girişimler de yapay zekâ için çip geliştirme çalışmalarını sürdürüyor.
OpenAI, büyük yapay zekâ modellerini eğitirken ve çalıştırırken Nvidia GPU’larının en büyük alıcılarından biri oldu. Kendi çipine sahip olması, bu ilişkiyi etkileyebilir.
Sanchez, OpenAI’ın “Nvidia GPU’larının en büyük tekil müşterilerinden biri” olduğunu ve Jalapeño’nun “özellikle Nvidia’nın en büyük müşteri ilişkisi açısından riskleri artırdığını” belirtti.
Bu içerik hazırlanırken faydalanılan kaynaklar: cnbc.com
