Huida (Nvidia) bir oyun GPU'su tedarikçisinden küresel bir yapay zeka bilgi işlem çekirdek teknolojisi sağlayıcısına dönüştüğünden beri, küresel yapay zeka endüstrisinde başarılı bir yer edindi. Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta ve Musk gibi dünyanın önde gelen teknoloji devleri (Elon Musk) de aynı şeyi yaptı ve yapay zeka altyapısına yaptığı yatırımı artırdı.
Aynı zamanda, "hiper ölçekli veri merkezleri" inşa etmek için milyarlarca dolar harcanıyor ve yapay zeka modellerinin bilgi işlem gücüne yönelik büyük talebi karşılamak için milyonlarca yapay zeka çipi satın alınıyor. Bununla birlikte, Huida'nın güçlü hakimiyeti karşısında, AMD, Intel (Intel), Google TPU'ları ve Amazon (Tranium) gibi rakiplerin kırılma şansı olup olmadığı, yapay zeka gelişiminin gelecekte bilgi işlem gücü darboğazlarıyla karşılaşıp karşılaşmayacağı ve bu yapay zeka savaşının nasıl gelişeceği.
"Ölçek" anahtar haline geliyor ve teknoloji devleri yapay zeka altyapısı oluşturmaya devam ediyor
Son yıllarda, yapay zeka modellerine olan talep hızla arttı ve teknoloji devleri, yapay zeka bilgi işlem yeteneklerini genişletmek için aşağıdakiler de dahil olmak üzere büyük veri merkezleri oluşturmaya yatırım yaptı:
Meta, ABD'nin Louisiana eyaletinde 2 gigawatt'lık (2GW) veri merkezi kurdu.
Amazon AWS ve Microsoft Azure, dünya çapında birden fazla gigawatt (Gigawatt) veri merkezini de genişletiyor.
Google, fiber optik ağlara milyarlarca dolar harcadı ve dünya çapında veri merkezi bağlantılarını güçlendirdi.
Musk'ın xAI'si, AI süper bilgi işlem kümeleri oluşturmak için 200.000 GPU dağıtmayı planlıyor.
Bu teknoloji devlerinin yatırımı, "ölçeğin" hala anahtar olduğunu gösteriyor ve ardından yapay zeka eğitimini ve bilgi işlem performansını iyileştirmek için küresel veri merkezlerini optik ağlar aracılığıyla birbirine bağlamak, "yapay zeka bilgi işlem ölçeğinin sınırına ulaştığı" iddiasını doğrudan çürütüyor.
Huida, dünyanın AI bilgi işlem gücünün %70'inden fazlası için ona güvenerek hala liderliği elinde tutuyor
Yapay zeka çip pazarında Huida, özellikle yapay zeka eğitimi alanında %98'e yakın pazar payı ile %70'lik pazar payıyla hala pazar lideridir. Google, Unit( yongalarını işlemek )Tensor kendi TPU'suna sahip olsa da, hala Huida GPU'ların alıcılarından biri.
( Not: TPU'lar, makine öğrenimi ve yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için Google tarafından tasarlanmış özel uygulama çipleridir. )
Huida neden hakimiyetini koruyabiliyor?
Yazılım avantajları: Donanıma ek olarak, Huida, AI yazılımında gerçekten iyi olan birkaç yarı iletken şirketinden biridir, özellikle kendi CUDA ekosisteminin yerini almak zordur.
Gelişmiş süreç: Yeni teknolojiler her zaman rakiplerinden daha hızlı tanıtılabilir ve bu da lider çip performansı sağlar.
Ağ Teknolojisi: Mellanox'un satın alınmasıyla GPU'lar arasındaki verimli ara bağlantı teknolojisinin (NVLink) güçlendirir.
Bu faktörler NVIDIA'yı yapay zeka çiplerinde lider yapıyor ve AMD, Google, Amazon ve diğer rakipler yapay zeka çip geliştirmeye aktif olarak yatırım yapsa bile, Huida hala pazarda hakim bir konuma sahip. Bununla birlikte, pazar hala oldukça rekabetçi ve birçok teknoloji oyuncusu Huida'ya olan bağımlılıklarını azaltmak için alternatifler arıyor.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium, Huida'ya meydan okuyabilir
Huida hala pazara hakim olsa da, Google, AMD ve Amazon gibi birçok büyük rakip hala AI bilgi işlem gücü pazarını ele geçirmeye çalışıyor. Google'ın TPU'ları esas olarak arama, reklamlar ve YouTube video işleme gibi dahili hizmetler için kullanılsa da, AI eğitim pazarında hala büyük bir pazar payına sahipler.
Google TPU avantajları ve dezavantajları
Güçlü ara bağlantı teknolojisine sahip Broadcom ile ortaklık.
Arama ve reklamcılık yapay zeka algoritmalarını optimize etmek için Google'ın dahili hizmetlerine entegre edin.
Yapay zeka eğitimi alanında NVIDIA'dan sonra ikinci sıradadır.
TPU dezavantajı
Google'ın bulut işi zayıf ve TPU, dış pazarda Huida kadar rekabetçi değil.
Yazılım ekosistemi kapalıdır ve harici geliştiricilerin kullanması zordur.
AMD MI300, Huida'nın en büyük rakibidir, ancak yazılım hala bir eksiklik
AMD, son yıllarda AI çip pazarını aktif olarak dağıttı ve MI300X GPU, Amerika Birleşik Devletleri'nin Çin pazarında nispeten popüler olan Çin'e ihracat kontrolünden yararlandı. Ayrıca Microsoft ve Meta, Huida'ya olan bağımlılığı azaltmak için AMD çiplerini de aktif olarak kullanıyor.
AMD her ne kadar iyi gidiyor olsa da piyasanın beklediği gibi patlama yapmayacak. AMD'nin ROCm platformu, AI yazılım ekosistemi açısından yeterince olgun olmadığından, Huida'nın CUDA'sına kıyasla kararlılık ve kullanım kolaylığında iyileştirme için hala yer var.
Örneğin, geliştiriciler yapay zeka modellerini eğitmek için ROCm'yi kullandıklarında, genellikle hata ayıklama (debug) zorluklar gibi sorunlarla karşılaşırlar ve temel "kullanıma hazır" deneyim bile sorunsuz değildir. PyTorch'u doğrudan ROCm ile çalıştırmak gibi ana akım yapay zeka çerçevelerinin modelleri, sorunsuz çalışamayan durumlarla karşılaşabilir ve ek ayarlamalar veya değişiklikler gerekir, bu da geliştiricilerin kullanmasını daha az uygun hale getirir.
Amazon Tranium 2 uygun maliyete odaklanıyor
Amazon'un Tranium 2'si, şaka bir şekilde Amazon'un TPU'su olarak bilinir ve esas olarak dahili AI eğitimi için kullanılır, düşük maliyet ve yüksek bellek bant genişliğini vurgular. İşte Amazon'un maliyet etkinliğinin üç yönü:
İyileştirilmiş fiyat-performans oranı: AWS, Trn2 bulut sunucularının (P5e, P5en ve Huida H200) kullanan mevcut nesil GPU tabanlı EC2 bulut sunucularına göre %30-40 fiyat performans avantajı sunduğunu iddia ediyor.
Artan enerji verimliliği: Trainium 2, birinci nesil Trainium (Trn1)'den 3 kata kadar daha fazla enerji kullanır ve birim hesaplama başına daha az enerji tüketir.
Azaltılmış eğitim maliyetleri: Trainium 2, 12,8 Tbps'ye kadar ağ bant genişliği sağlamak için Elastic Fabric Adapter (EFA) ile birlikte verimli dağıtılmış eğitim sağlayarak büyük yapay zeka modellerini eğitmek için gereken süreyi azaltır.
AWS müşterileri için yalnızca kiralama ve elektrik maliyetlerini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda ekosistem entegrasyonu yoluyla genel giderleri de azaltmak, özellikle yapay zeka çiplerine olan talebin artması bağlamında, Huida'ya meydan okumak için önemli bir stratejidir.
Huida hala önde, ancak AI bilgi işlem gücü sermayesi çılgınlığı devam edebilir mi?
Şu anda, Huida hala AI çiplerinin üstünlüğünü elinde tutuyor, ancak 2025 ve 2026 pazarda bir dönüm noktası olacak. Yapay zeka modellerinin performansı artmaya devam ederse, bilgi işlem gücüne olan talep artmaya devam edecek ve büyük teknoloji devleri endüstriyel gelişmeyi teşvik etmek için sermaye yatırımı yapmaya devam edecek.
Bununla birlikte, piyasanın hala yapay zeka iş modelinin gerçekten istikrarlı karlar getirip getiremeyeceğine dikkat etmesi gerekiyor, aksi takdirde yapay zeka pazarı "balonlaşabilir" ve daha sonra bir konsolidasyon dalgasına yol açar ve yalnızca gerçek teknolojik avantajlara sahip şirketler hayatta kalabilir.
(64.000 Huida AI çipi girmeye hazır! Stargate projesi milyarlarca magnezyumu parçaladı ve Teksas süper veri merkezi faaliyete geçmek üzere )
Bu makale NVIDIA neden kesinlikle yapay zeka lideri? Bunu Musk, Microsoft, AMD ve Amazon takip etti ve 2025 ve 2026 piyasada bir dönüm noktası oldu ve ilk olarak zincir haberlerinde yer aldı.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
NVIDIA neden yapay zeka lideri? Musk, Microsoft, AMD ve Amazon takip etti ve 2025 ve 2026 pazarda bir dönüm noktası oldu
Huida (Nvidia) bir oyun GPU'su tedarikçisinden küresel bir yapay zeka bilgi işlem çekirdek teknolojisi sağlayıcısına dönüştüğünden beri, küresel yapay zeka endüstrisinde başarılı bir yer edindi. Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta ve Musk gibi dünyanın önde gelen teknoloji devleri (Elon Musk) de aynı şeyi yaptı ve yapay zeka altyapısına yaptığı yatırımı artırdı.
Aynı zamanda, "hiper ölçekli veri merkezleri" inşa etmek için milyarlarca dolar harcanıyor ve yapay zeka modellerinin bilgi işlem gücüne yönelik büyük talebi karşılamak için milyonlarca yapay zeka çipi satın alınıyor. Bununla birlikte, Huida'nın güçlü hakimiyeti karşısında, AMD, Intel (Intel), Google TPU'ları ve Amazon (Tranium) gibi rakiplerin kırılma şansı olup olmadığı, yapay zeka gelişiminin gelecekte bilgi işlem gücü darboğazlarıyla karşılaşıp karşılaşmayacağı ve bu yapay zeka savaşının nasıl gelişeceği.
"Ölçek" anahtar haline geliyor ve teknoloji devleri yapay zeka altyapısı oluşturmaya devam ediyor
Son yıllarda, yapay zeka modellerine olan talep hızla arttı ve teknoloji devleri, yapay zeka bilgi işlem yeteneklerini genişletmek için aşağıdakiler de dahil olmak üzere büyük veri merkezleri oluşturmaya yatırım yaptı:
Meta, ABD'nin Louisiana eyaletinde 2 gigawatt'lık (2GW) veri merkezi kurdu.
Amazon AWS ve Microsoft Azure, dünya çapında birden fazla gigawatt (Gigawatt) veri merkezini de genişletiyor.
Google, fiber optik ağlara milyarlarca dolar harcadı ve dünya çapında veri merkezi bağlantılarını güçlendirdi.
Musk'ın xAI'si, AI süper bilgi işlem kümeleri oluşturmak için 200.000 GPU dağıtmayı planlıyor.
Bu teknoloji devlerinin yatırımı, "ölçeğin" hala anahtar olduğunu gösteriyor ve ardından yapay zeka eğitimini ve bilgi işlem performansını iyileştirmek için küresel veri merkezlerini optik ağlar aracılığıyla birbirine bağlamak, "yapay zeka bilgi işlem ölçeğinin sınırına ulaştığı" iddiasını doğrudan çürütüyor.
Huida, dünyanın AI bilgi işlem gücünün %70'inden fazlası için ona güvenerek hala liderliği elinde tutuyor
Yapay zeka çip pazarında Huida, özellikle yapay zeka eğitimi alanında %98'e yakın pazar payı ile %70'lik pazar payıyla hala pazar lideridir. Google, Unit( yongalarını işlemek )Tensor kendi TPU'suna sahip olsa da, hala Huida GPU'ların alıcılarından biri.
( Not: TPU'lar, makine öğrenimi ve yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için Google tarafından tasarlanmış özel uygulama çipleridir. )
Huida neden hakimiyetini koruyabiliyor?
Yazılım avantajları: Donanıma ek olarak, Huida, AI yazılımında gerçekten iyi olan birkaç yarı iletken şirketinden biridir, özellikle kendi CUDA ekosisteminin yerini almak zordur.
Gelişmiş süreç: Yeni teknolojiler her zaman rakiplerinden daha hızlı tanıtılabilir ve bu da lider çip performansı sağlar.
Ağ Teknolojisi: Mellanox'un satın alınmasıyla GPU'lar arasındaki verimli ara bağlantı teknolojisinin (NVLink) güçlendirir.
Bu faktörler NVIDIA'yı yapay zeka çiplerinde lider yapıyor ve AMD, Google, Amazon ve diğer rakipler yapay zeka çip geliştirmeye aktif olarak yatırım yapsa bile, Huida hala pazarda hakim bir konuma sahip. Bununla birlikte, pazar hala oldukça rekabetçi ve birçok teknoloji oyuncusu Huida'ya olan bağımlılıklarını azaltmak için alternatifler arıyor.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium, Huida'ya meydan okuyabilir
Huida hala pazara hakim olsa da, Google, AMD ve Amazon gibi birçok büyük rakip hala AI bilgi işlem gücü pazarını ele geçirmeye çalışıyor. Google'ın TPU'ları esas olarak arama, reklamlar ve YouTube video işleme gibi dahili hizmetler için kullanılsa da, AI eğitim pazarında hala büyük bir pazar payına sahipler.
Google TPU avantajları ve dezavantajları
Güçlü ara bağlantı teknolojisine sahip Broadcom ile ortaklık.
Arama ve reklamcılık yapay zeka algoritmalarını optimize etmek için Google'ın dahili hizmetlerine entegre edin.
Yapay zeka eğitimi alanında NVIDIA'dan sonra ikinci sıradadır.
TPU dezavantajı
Google'ın bulut işi zayıf ve TPU, dış pazarda Huida kadar rekabetçi değil.
Yazılım ekosistemi kapalıdır ve harici geliştiricilerin kullanması zordur.
AMD MI300, Huida'nın en büyük rakibidir, ancak yazılım hala bir eksiklik
AMD, son yıllarda AI çip pazarını aktif olarak dağıttı ve MI300X GPU, Amerika Birleşik Devletleri'nin Çin pazarında nispeten popüler olan Çin'e ihracat kontrolünden yararlandı. Ayrıca Microsoft ve Meta, Huida'ya olan bağımlılığı azaltmak için AMD çiplerini de aktif olarak kullanıyor.
AMD her ne kadar iyi gidiyor olsa da piyasanın beklediği gibi patlama yapmayacak. AMD'nin ROCm platformu, AI yazılım ekosistemi açısından yeterince olgun olmadığından, Huida'nın CUDA'sına kıyasla kararlılık ve kullanım kolaylığında iyileştirme için hala yer var.
Örneğin, geliştiriciler yapay zeka modellerini eğitmek için ROCm'yi kullandıklarında, genellikle hata ayıklama (debug) zorluklar gibi sorunlarla karşılaşırlar ve temel "kullanıma hazır" deneyim bile sorunsuz değildir. PyTorch'u doğrudan ROCm ile çalıştırmak gibi ana akım yapay zeka çerçevelerinin modelleri, sorunsuz çalışamayan durumlarla karşılaşabilir ve ek ayarlamalar veya değişiklikler gerekir, bu da geliştiricilerin kullanmasını daha az uygun hale getirir.
Amazon Tranium 2 uygun maliyete odaklanıyor
Amazon'un Tranium 2'si, şaka bir şekilde Amazon'un TPU'su olarak bilinir ve esas olarak dahili AI eğitimi için kullanılır, düşük maliyet ve yüksek bellek bant genişliğini vurgular. İşte Amazon'un maliyet etkinliğinin üç yönü:
İyileştirilmiş fiyat-performans oranı: AWS, Trn2 bulut sunucularının (P5e, P5en ve Huida H200) kullanan mevcut nesil GPU tabanlı EC2 bulut sunucularına göre %30-40 fiyat performans avantajı sunduğunu iddia ediyor.
Artan enerji verimliliği: Trainium 2, birinci nesil Trainium (Trn1)'den 3 kata kadar daha fazla enerji kullanır ve birim hesaplama başına daha az enerji tüketir.
Azaltılmış eğitim maliyetleri: Trainium 2, 12,8 Tbps'ye kadar ağ bant genişliği sağlamak için Elastic Fabric Adapter (EFA) ile birlikte verimli dağıtılmış eğitim sağlayarak büyük yapay zeka modellerini eğitmek için gereken süreyi azaltır.
AWS müşterileri için yalnızca kiralama ve elektrik maliyetlerini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda ekosistem entegrasyonu yoluyla genel giderleri de azaltmak, özellikle yapay zeka çiplerine olan talebin artması bağlamında, Huida'ya meydan okumak için önemli bir stratejidir.
Huida hala önde, ancak AI bilgi işlem gücü sermayesi çılgınlığı devam edebilir mi?
Şu anda, Huida hala AI çiplerinin üstünlüğünü elinde tutuyor, ancak 2025 ve 2026 pazarda bir dönüm noktası olacak. Yapay zeka modellerinin performansı artmaya devam ederse, bilgi işlem gücüne olan talep artmaya devam edecek ve büyük teknoloji devleri endüstriyel gelişmeyi teşvik etmek için sermaye yatırımı yapmaya devam edecek.
Bununla birlikte, piyasanın hala yapay zeka iş modelinin gerçekten istikrarlı karlar getirip getiremeyeceğine dikkat etmesi gerekiyor, aksi takdirde yapay zeka pazarı "balonlaşabilir" ve daha sonra bir konsolidasyon dalgasına yol açar ve yalnızca gerçek teknolojik avantajlara sahip şirketler hayatta kalabilir.
(64.000 Huida AI çipi girmeye hazır! Stargate projesi milyarlarca magnezyumu parçaladı ve Teksas süper veri merkezi faaliyete geçmek üzere )
Bu makale NVIDIA neden kesinlikle yapay zeka lideri? Bunu Musk, Microsoft, AMD ve Amazon takip etti ve 2025 ve 2026 piyasada bir dönüm noktası oldu ve ilk olarak zincir haberlerinde yer aldı.