Nvidia’nın hisse senedi değeri, şirketin önümüzdeki dönem için inanılmaz güçlü bir beklenti açıklamasının ardından, Çarşamba günkü borsa kapanışından sonraki işlemlerde 1 trilyon dolarlık piyasa değerine yaklaştı. CEO Jensen Huang, Nvidia’nın “rekor kırıcı bir yıl” geçireceğini belirtti.
Nvidia’nın satışlarının artmasının sebebi, Google, Microsoft ve OpenAI gibi yapay zeka uygulamalarını çalıştıran grafik işlemciler (GPU’lar) için talebin hızla artması. Veri merkezlerindeki yapay zeka çiplerine olan talep, Nvidia’nın mevcut çeyrek için 11 milyar dolarlık satış öngörmesine neden oldu ki bu, analistlerin 7.15 milyar dolarlık tahminini çoktan geride bıraktı.
Huang, CNBC’ye verdiği bir röportajda, “Kilit uygulama olan generative AI’nin (üretken yapay zeka) geldiğini, CPU ölçeklendirmesinin yavaşladığını ve hızlandırılmış bilgi işlemenin yolunun ilerisi olduğunu biliyoruz,” dedi.
Nvidia, bilgisayarların nasıl yapılandırıldığında belirgin bir değişime binmiş durumda ve bu, daha fazla büyümeye yol açabilir – Huang’ın belirttiği gibi, veri merkezi parçaları bile 1 trilyon dolarlık bir piyasa olabilir.
Tarihsel olarak, bir bilgisayar veya sunucunun en önemli parçası merkezi işlemci, yani CPU olmuştur. Bu piyasa, Intel tarafından domine edilmiştir ve AMD başlıca rakibi olmuştur.
Bununla birlikte, çok fazla bilgi işlem gücü gerektiren yapay zeka uygulamalarının ortaya çıkmasıyla GPU merkez sahneye çıkıyor ve en gelişmiş sistemler bir CPU’ya karşı sekiz GPU kullanıyor. Yapay zeka GPU’ları piyasasında Nvidia şu anda hakim durumda.
Huang, “Gelecekte, dosya alımı için büyük oranda CPU’lar olan geçmişin veri merkezi, üretken veri olacak,” dedi. “Verilerin bir kısmını alacaksınız, ama çoğunu yapay zeka kullanarak oluşturmanız gerekecek.”
“Bu yüzden milyonlarca CPU yerine, çok daha az CPU olacak, ancak milyonlarca GPU’ya bağlanacaklar,” dedi Huang.
Örneğin, Nvidia’nın kendi DGX sistemleri, esasen tek bir kutuda eğitim için bir yapay zeka bilgisayarıdır ve Nvidia’nın en üst düzey H100 GPU’larından sekiz adet ve sadece iki adet CPU kullanır.
Google’ın A3 süper bilgisayarı, Intel tarafından yapılan tek bir yüksek seviye Xeon işlemci ile sekiz H100 GPU eşleştirir.
Bu durum, Nvidia’nın veri merkezi işinin, AMD’nin veri merkezi birimi için yüzde 14 büyüme göstermesinin, Intel’in yapay zeka ve veri merkezi iş biriminde yüzde 39’luk bir düşüş yaşanmasının bir sebebi olabilir.
Ayrıca, Nvidia’nın GPU’ları genellikle birçok merkezi işlemciden daha pahalıdır. Intel’in en son nesil Xeon CPU’ları liste fiyatına göre en fazla 17.000 dolar kadar maliyet olabilir. Tek bir Nvidia H100, ikincil piyasada 40.000 dolara kadar satılabilir.
Yapay zeka çipleri için piyasanın ısınmasıyla Nvidia, artan bir rekabetle karşı karşıya kalacak. AMD, özellikle oyun alanında rekabetçi bir GPU işine sahipken, Intel’in de kendi GPU hattı bulunuyor. Başlangıç firmaları, yapay zeka özelinde yeni türde çipler geliştiriyor ve Qualcomm ve Apple gibi mobil odaklı şirketler, teknolojiyi bir gün devasa bir sunucu çiftliği yerine cebinize koymak için ileriye doğru itiyorlar. Google ve Amazon kendi yapay zeka çiplerini tasarlıyorlar.
Fakat Nvidia’nın en üst düzey GPU’ları, ChatGPT gibi uygulamaları geliştiren mevcut şirketlerin tercih ettiği çip olmaya devam ediyor. Bu uygulamalar, terabaytlarca veriyi işleyerek eğitme ve daha sonra “çıkarım” adı verilen bir süreçte modeli kullanarak metin, görüntü oluşturma veya tahminler yapma işlemlerini gerçekleştirmenin maliyeti yüksektir.
Analistler, Nvidia’nın yapay zeka uygulamaları için tüm GPU donanım özelliklerini kullanmayı kolaylaştıran özel yazılımı nedeniyle yapay zeka çipleri konusunda önde olduğunu belirtiyor.
Huang, Çarşamba günü şirketin yazılımının kolayca taklit edilemeyeceğini belirtti.
“Yazılımın tümünü, tüm kütüphaneleri ve tüm algoritmaları mühendislik olarak tasarlamanız, onları çerçevelere entegre etmeniz ve bir veri merkezinin tüm mimarisi için optimize etmeniz gerekiyor,” dedi analistlerle yaptığı bir görüşmede. Bu açıklama, Nvidia’nın bu alandaki hâkimiyetinin ve gelecek için büyüme potansiyelinin sadece donanıma değil, aynı zamanda yazılım yeteneklerine de dayandığını göstermektedir.