Nvidia Neden Korkmaya Başlamalı?

Dünyanın En Değerli Şirketi Ünvanını Kaybetmesi An Meselesi

Teknoloji şirketleri arasında son 10 yılın parlayan yıldızı kim diye sorsak, sanırım yanıtların çoğunluğu Nvidia olurdu. OpenAI yanıtı da gelebilir. Ama şüphesiz ki OpenAI’ın bugünlere gelmesi de Nvidia çipleri sayesinde olmuştur desek çok da hata etmiş olmayız. Nvidia’nın bu yükselişi ona dünyanın en değerli şirketi ünvanını da kazandırdı. Ama bunu koruyabilir mi? Eğer CEO’su Jensen Huang şapkadan tavşan çıkartamazsa zor. Neden mi?

Kırılma Noktaları

Nedene geçmeden önce Nvidia bugünlere nasıl geldi, kısaca bir bakalım. Tarihsel bilgileri mutlaka birçok yerde zaten okumuşsunuzdur. Bilgisayarlar için ekran kartları üreten bir firma olarak işe başlayan Nvidia bu konuda oldukça başarılı oldu. Ama firma tarihinde iki büyük kırılmadan söz edebiliriz. Birincisi kripto para madenciliğinde Nvidia ekran kartlarının çok verimli olduğunun ortaya çıkması ve elbette yoğun hesaplama gücü gerektiren bir diğer önemli gelişme olan yapay zekâ ve büyük dil modellerinin eğitimi.

Özellikle pandemi zamanı küresel tedarik zinciri problemleri ile birlikte Nvidia ekran kartlarına erişim çok zorlaşmıştı. Gerçekten oyun amaçlı bu kartlara erişmek isteyenler kripto madencilerinden fırsat bulup kartları bulamıyorlardı. Bu nokta Nvidia için kripto madenciliği açısından tepe noktası olarak kabul edilebilir. Çünkü bence çok da planlanmadan gelişmiş bir durumdu. Nvidia GPU’larını kullanarak kripto para madenciliği yapabilmek için bu kartlara koşan insanlar, bu tepe noktası ile aslında bu GPU’lardan daha verimli yollar olduğunu buldular. İnsanlar için yaşanan zorluklar yeni alternatifler arama zamanlarıdır. Bu sayede bu kripto doğrulama işlemleri için ASIC devreler üretildi ve Nvidia’nın bu alandaki baskın ağırlığı ASIC devrelere geçti.

Uygulamaya özgü entegre devre (Application-Specific Integrated Circuit), belirli bir görev veya uygulama için özel olarak tasarlanmış bir entegre devredir (IC). Üretimden sonra çeşitli kullanım koşullarını karşılamak üzere programlanabilen FPGA (Field Programmable Gate Arrays**)** kartlarının aksine, ASIC tasarımları tasarım sürecinin erken aşamasında özel ihtiyaçlara göre uyarlanır.

Nvidia, GPU kaynaklı gelirlerinin çok büyük kısmının kripto madenciliğinden geldiğini yatırımcılarından gizlerken (bu konuda mahkemelik oldular, SEC’e yüklü bir ceza bile ödediler) bir taraftan da yükselmeye başlayan yapay zekâ firmaları için çip üretiyordu. Kasım 2022’de OpenAI, ChatGPT’yi duyurduğunda arkasındaki tüm hesaplama gücü Nvidia çipleri idi.

ChatGPT’nin yakaladığı müthiş başarı ile birlikte tüm yapay zekâ firmaları büyük dil modellerinin eğitimi için Nvidia’nın kapısını çalmaya başladı. Herhangi bir insanoğlunun tahmin edemeyeceği siparişler çok kısa bir sürede bu ekran kartı firmasını dünyanın en değerli şirketi haline getirdi. Yine aşil tendonunu gizlemeyi tercih ediyor Nvidia. Geçtiğimiz hafta açıkladığı son çeyrek bilançosuna bakınca toplam gelirinin %61’i adları açıklanmayan dört büyük müşteriden geliyor. Bunlar muhtemelen Amazon, Microsoft, Meta ve Google (Alphabet). Belki Oracle bu listeden birinin yerinde olabilir. Bu yoğunlaşma elbette sistemik bir risk oluşturuyor.

İşaret Fişeği

Nvidia’nın muhtemelen en büyük müşterilerinden biri olan Google, 20 Kasım’da yeni büyük dil modeli olan Gemini 3 ve bağlı araçları duyurdu. İlk gün tüm dünyanın aynı anda erişebildiği Gemini 3’ün başarısı gerçekten büyüleyici oldu. OpenAI’ın son zamanlardaki görece daha başarısız yeni sürümlerinin aksine Gemini 3 gerçekten bir önceki sürümüne göre ciddi ilerleme göstermişti.

Asıl bomba ise detaylarda gizli. Google bu modelin eğitiminde kendi tasarımı olan TPU’ları kullandı. Tensor Processing Unit’in kısaltması olan TPU, Google ve Broadcom’un ortaklaşa tasarladığı bir işlemci türü. Aslında bu da bir ASIC olarak nitelendirilebilir. Sadece model eğitimi için Google tarafından tasarlanan, Broadcom tarafından üretim safhasına getirilen ve elbette TSMC tarafından üretilen bu devreler ile Google baştan sona (çip tasarımından model geliştirmeye ve bulut entegrasyonuna kadar) “full-stack” bir çözüm sunar hale geliyor.

Ayrıca paylaşılan verilere bakınca bu eğitim işlemini Nvidia GPU’larını kullanan OpenAI’dan neredeyse 5 kat daha ucuza halletmiş oluyor. Bu da verimlilik noktasında tıpkı çok önemli bir adım.

Google bu alana neredeyse 10 yıldır yatırım yapıyor. Tensor işlem birimleri ile bu 10 yıllık emeğinin karşılığını da almışa benziyor. Aslında aynı Google gibi diğer büyük yapay zekâ firmaları da kendi çiplerini üretmek için uğraşıyorlar. Buna OpenAI da dahil. Kimse Nvidia’ya sonsuza kadar bağımlı olmak istemiyor. Ve bu ilk işaret fişeğinden anladığımız kadarıyla bu yolda da başarılı olacaklar.

Sonuçta Nvidia harici çok güçlü çip tasarımcısı firmalar var. Broadcom ve Qualcomm gibi. Zaten günün sonunda hepsi gidip bu çipleri TSMC gibi firmalara ürettiriyorlar. Yani Nvidia da diğerleri gibi fabless, yani fabrikası olmayan bir üretici. AMD’nin de bu alanda söz sahibi olmak için ciddi çalışmaları olduğunu biliyoruz. Sessiz dev Intel de belki önemsiz bir rakip gibi gözükse de hâlâ elinde tuttuğu üretim kapasitesi ile göz ardı edilmemesi gereken bir üretici.

Nvidia’nın Karanlık Geleceği

Nvidia açısından ise artık yeni bir plan yapmanın vakti geldi de geçiyor. Yukarıdaki grafikte Nvidia’nın gelir kalemlerinin dağılımına baktığımızda tamamen veri merkezi gelirlerine sırtını dayamış bir firma görüyoruz. Ayrıca ismi açıklanmayan dört büyük müşterisinin gelirlerinin %61’ini oluşturuyor olması da çok büyük bir risk. Bir ya da birkaç müşterisinin kendi çiplerine geçmesi bile gelirlerde müthiş bir düşüşe sebep olacaktır.

Bizi Neler Bekliyor

Geleceği bugünden görebilmek maalesef mümkün değil. Ama OpenAI’ın kurucularından Ilya Sutskever’in de belirttiği gibi artık daha çok işlem gücü ve daha büyük veri setleri ile eğitilen dil modellerinin sonuna geldik. Bundan sonra odaklanacağımız kısım verimlilik. Yani daha ucuza eğitilebilen, daha ucuza işlem yapabilen modeller. Google yeni Tensor işlem birimleri ile Nvidia’nın tahtını ciddi şekilde salladı. Diğer firmaların da arka arkaya kendi çipleri ile eğittikleri modelleri duyurmasını bekliyorum. Bütün bunlar bize rekabet avantajı ile daha ucuza erişeceğimiz yapay zekâ dönemini başlatabilir.

(Yazının muhatabı olan Nvidia halka açık bir şirket olduğu için burada yazdıklarımın bir yatırım tavsiyesi olmadığını belirtmek isterim.)

Kendi çipini üretecek sıradaki şirket sizce kim olacak?

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.