Yapay zekada çıkarım dönemi hızla büyürken AMD, Intel ve Marvell gibi şirketler Nvidia’nın hakimiyetine meydan okuyor. Eğitimden çıkarıma kayan bu dönüşüm, daha verimli, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli çip çözümlerini ön plana çıkarıyor. Trilyon dolarlık çip pazarında yeni liderler şekilleniyor.

---

12 Ekim 2025, 10:00 Güncelleme: 12 Ekim 2025, 12:08

Hafta başında AMD, ChatGPT'nin geliştiricisi OpenAI ile yaptığı büyük bir anlaşmayla gündeme geldi. Anlaşma kapsamında, gelecek beş yıl boyunca 6 gigawattlık bilgi işlem gücü sağlamak üzere on binlerce GPU çipi tedarik edecek. İlk 1 gigawatt’lık bölüm, AMD’nin yeni nesil Instinct MI450 çiplerinden oluşacak ve 2026 yılının ikinci yarısında teslim edilecek. Bu sözleşme, yapay zeka sektöründe şimdiye kadar yapılmış en büyük bireysel çip alımlarından birini temsil ediyor ve OpenAI’ın, yapay zeka bilgi işlem pazarının yüzde 75’inden fazlasına hakim olan sektör lideri Nvidia dışındaki donanım tedarikçileriyle çalışmaya yönelik çabalarını ortaya koyuyor. Bu stratejik değişim, yalnızca AMD için değil, aynı zamanda yapay zeka bilgi işlem alanının genişlemesi için de dönüm noktası olabilir ve yapay zeka çip pazarında yeni liderlerin önünü açabilir.

Yapay zeka bilgi işlem yarışının bir sonraki aşaması artık sadece büyük dil modellerinin eğitimiyle ilgili değil, giderek daha fazla yapay zekanın gerçek dünyada kullanılması yani çıkarım (inference) ön plana çıkıyor. Eğitimi, yapay zeka modeline her şeyi öğretmek gibi düşünebiliriz; çıkarım ise bu bilginin uygulanması;  soruları yanıtlamak, metin üretmek ya da sohbet robotlarını günde milyonlarca kez çalıştırmak gibi. Yapay zeka uygulamaları yüz milyonlarca kullanıcıya ulaştıkça, çıkarım kapasitesine olan talep patlayacak. Bu iş yüklerini verimli şekilde çalıştırmak yeni darboğaz haline geldi ve şirketler, bilgi işlem kaynaklarını nasıl ve nerede kullandıklarını yeniden düşünmek zorunda kalıyor. Nvidia, H100 ve A100 GPU’larıyla eğitimde baskın durumda ancak çıkarım bu dengeyi değiştirebilir. Modeller bir kez eğitildikten sonra, milyarlarca cihazda sürekli çalışmaları gerekir, bu da enerji verimliliği, gecikme süresi ve donanım erişilebilirliğini kritik hale getiriyor.

Üç trilyon dolarlık yatırım beklentisi

Yapay zeka olgunlaştıkça, değer yaratımı eğitimden çıkarıma kayabilir. Morgan Stanley, gelecek üç yıl içinde yapay zeka altyapısına yaklaşık üç trilyon dolar yatırım yapılacağını öngörüyor ve bu yatırımların önemli bir kısmının çıkarıma yönelmesi muhtemel. Bunu perspektife oturtmak gerekirse: Nvidia’nın piyasa değeri şu anda yaklaşık 4,5 trilyon dolar ve bu, büyük ölçüde eğitimdeki hakimiyetinden kaynaklanıyor. Ancak çıkarım aslında daha büyük bir pazar olabilir. Gelecek yıllarda, çıkarım hem toplam gelir hem de gönderilen GPU birimleri açısından eğitimi geçebilir ve yapay zeka çip yarışında yeni bir dönemi başlatabilir. Bu yalnızca en güçlü çipleri değil; daha ucuz, enerji açısından verimli ve kolay ulaşılabilir çipleri sunan şirketleri de öne çıkarabilir. Böylece oyun alanı genişler. Peki buradaki potansiyel kazananlar kimler?