Bizler de bu konuşmayı dikkatlice dinledik ve o günden bu yana yapılan analizlerin çoğunu yakından takip ettik. Eğer 90 dakikanızı bu konuya ayırmak istemiyorsanız, Nvidia'nın elindeki en büyük kozu sizin için özetleyebiliriz: Nvidia, rakiplerinden çok daha fazla yazılıma sahip. Hatta belki de ihtiyacınız olan her yazılıma...
Bir robot mu inşa etmek istiyorsunuz? Onlar bunun için de yazılım geliştirmişler. Bir fabrika mı tasarlayacaksınız? Orada da karşınıza çıkıyorlar. Otonom araçlar, ilaç keşfi, video oyunları... Bu alanların hepsinde de iddialılar. Üstelik sundukları sadece temel bir uygulama değil; robot tasarımından, fiziksel dünya etkileşimlerinin modellenmesine ve hatta üretime kadar uzanan çok katmanlı çözümler sunuyorlar. Nvidia, bu süreçlerin her bir aşaması için ayrı ayrı yazılımlara sahip.
Bu, aslında yeni bir haber değil, daha önce de bu konuya değinmiştik. Ancak vurgulamak istediğimiz nokta şu: Birçok şirket, Nvidia'nın sunduğu bu çözümlerle işe başlayarak önemli bir avantaj elde edebilir.
Açık konuşmak gerekirse, bu yazılımların ne kadar başarılı olacağını henüz kestiremiyoruz. Hatta Nvidia'nın da bu konuda tam olarak net bir fikri olmadığını düşünüyoruz. Onların asıl süper gücü, başarısızlık korkusu olmadan risk alabilme yetenekleri. Bu hafta yapılan duyuruların çoğunun farklı sonuçlar doğuracağına dair bir şüphemiz var.
Bununla birlikte, sundukları çözümlerin derinliği ve çeşitliliği, diğer tüm şirketler için oldukça düşündürücü olmalı. Basitçe ifade etmek gerekirse, kendi temel modellerini eğitme planları olmayan şirketler için, yapay zeka uygulamaları geliştirmek için Nvidia'nın araçlarını kullanmak en kolay yol olacaktır.
Bu durum, özellikle diğer yarı iletken şirketleri için daha da geçerli. Burada Nvidia'nın liderliği iki kat daha güçlü hale geliyor. İlk olarak, Nvidia ile yapay zeka yongaları satışında rekabet edebilmek için yazılıma devasa yatırımlar yapmak gerekiyor. Bu da en az yarım on yıllık bir geliştirme sürecini beraberinde getiriyor.
AMD bu yolculukta bir-iki yıl ileride, ancak bu bile onları üçüncü sıradaki rakiplerinin çok önünde tutuyor. Broadcom'un yazılım çözümleri pek bulunmuyor ancak kendi temel modellerini geliştiren birkaç şirkete satış yaparak iyi bir performans sergileyecek gibi duruyorlar. Diğer tüm şirketler ise rekabet edebilmek için henüz çok uzun bir yol kat etmek zorundalar.
NVIDIA CES 2025 Highlights
Huang'ın konuşmasından dikkatimizi çeken bir diğer konu da Nvidia'nın kendi teknolojilerini ne kadar yoğun kullandığı oldu. Anlaşılan o ki, kendi çiplerinin geliştirme süreçlerini hızlandırmak için yapay zeka araçlarından yararlanıyorlar. Dönüştürücü tabanlı yapay zeka modellerinin yarı iletken tasarım döngüsünün ne kadarını iyileştirebileceğini kestirmek için henüz çok erken. Ancak, iş akışının yarısı bile yapay zeka ile iyileştirilebilirse (hatta hızlandırılabilirse), Nvidia rakiplerine karşı önemli bir verimlilik avantajı elde edecektir.
Geçtiğimiz yıl Nvidia, 70 milyar dolar gelir ve 52 milyar dolar işletme karı elde ederken, işletme giderlerine sadece 6 milyar dolar ekledi. Şimdi de daha verimli hale gelme riskiyle karşı karşıyayız.
Yorumlar
0 yorum