Yarı iletken sektörünün yapay zekaya yönelmesi, üreticilerin bulut yerine yerel cihazlarda karmaşık yapay zeka iş yüklerini çalıştırabilen çipler sunma konusunda artan baskıyla karşı karşıya kalmasıyla 2025 yılında bir dönüm noktasına ulaşacak.
Bu değişimin, bulut bilişim maliyetlerinin azaltılması, veri gizliliğinin artırılması ve yapay zeka uygulamalarındaki gecikmenin azaltılması yönündeki artan kurumsal taleplere yanıt olarak yapıldığı bir sır değil.
Uç bilişim ve cihaz içi yapay zeka işlemeye yönelik eğilim, çip üreticileri arasında da yeniden rekabeti ateşledi.
Intel, AMD ve Qualcomm gibi şirketler yapay zeka odaklı yeni işlemcilerini duyururken, sektör lideri Nvidia, kurumsal yapay zeka çip pazarındaki yüzde 80’lik payıyla hakim konumunu sürdürüyor.
Bu bağlamda Nvidia, CES 2025’te tüketici grafikleri, robotik ve otonom araçlardaki gelişmelerin yanı sıra kişisel yapay zeka süper bilgisayarı Project DIGITS’i duyurdu.
Nvidia GeForce RTX 50 serisi tüketici yapay zekasına geçişi işaret ediyor
Şirketin Blackwell mimarisi üzerine kurulu GeForce RTX 50 Serisi grafik işlem birimleri (GPU’lar), 92 milyar transistör barındırıyor ve saniyede 3.352 trilyon yapay zeka işlemi gerçekleştiriyor.
Artık “fiziksel yapay zeka, ilerleyebilen, akıl yürütebilen, planlayabilen ve hareket edebilen yapay zeka” çağına giriyoruz.
GPU’larda, oyun performansını artırmak için yapay zekayı kullanan bir kare oluşturma teknolojisi olan Derin Öğrenme Süper Örnekleme 4 (DLSS 4) kullanılıyor.
Nvidia CEO’su Jensen Huang, “Son nesil DLSS, hesapladığımız her kare için üç ek kare üretebiliyor” şeklinde açıklıyor.
“Sonuç olarak, yapay zeka çok daha az hesaplama yaptığı için inanılmaz derecede yüksek performansla render alabiliyoruz.”
Bu arada Nvidia, içerik oluşturucularına yönelik olarak dijital içerik oluşturmaya yardımcı olan Nvidia NIM mikro servisleri aracılığıyla RTX PC’ler için yapay zeka temel modelleri tanıttı.
“Ekosistemimizin faydalanabileceği bir sürü plan oluşturuyoruz. Bunların hepsi tamamen açık kaynaklı, bu yüzden bunları alıp planları değiştirebilirsiniz,” diyor Jensen.
Nvidia Cosmos platformu otonom araç pazarını hedefliyor
Şirketin Cosmos platformu, otonom araçlar ve robotlar için yapay zeka modellerini ve işlem hatlarını entegre ediyor.
Uber, fiziksel yapay zeka sistemlerinin çevresel verileri işleyebilmesini sağlayan teknolojiyi benimsedi.
Jensen, bu gelişmenin robotik teknolojisi için bir dönüm noktası olabileceğini öne sürüyor: “Genel robotik için ChatGPT anı çok yakın.”
Ayrıca, Nvidia’nın AGX Thor sistem üstü çipi üzerine kurulu DRIVE Hyperion otonom araç platformu, gelişmiş sürüş yeteneklerini destekliyor.
Jensen, “Tüm robotlar gibi otonom araçlar üretmek için üç bilgisayara ihtiyaç var: Yapay zeka modellerini eğitmek için Nvidia DGX, test sürüşü yapıp sentetik veri üretmek için Omniverse ve araçtaki süper bilgisayar DRIVE AGX” diyor.
Platformun sentetik veri yetenekleri, otonom araç eğitimlerinin önemli ölçüde ölçeklenmesine olanak sağlıyor.
Jensen, Nvidia’nın yapay zeka veri fabrikasının Omniverse ve Cosmos teknolojilerini kullanarak “yüzlerce sürücüyü milyarlarca etkili mile” dönüştürebileceğini belirtiyor.
Kurumsal AI çözümleri üretim sektörüne odaklanıyor
Nvidia, kurumsal iş akışları için AI Blueprints’i başlatmak üzere CrewAI ve LangChain ile ortaklık kurdu.
Planlar, özel AI aracısı geliştirmeye olanak sağlamak için Nvidia AI Enterprise yazılımıyla entegre ediliyor.
Jensen, “Geliştiriciler, müşteri desteği, dolandırıcılık tespiti ve tedarik zinciri optimizasyonu gibi görevler için yapay zeka aracıları oluşturmak amacıyla Nvidia NIM mikro servislerini kullanabilirler” diyor.
Sentetik hareket üretimi için Isaac GR00T Planı, Nvidia’nın Omniverse platformunu kullanarak insansı robotlar için eğitim verisi üretmek amacıyla üretim uygulamalarını hedefliyor.
Bu gelişme, görüntü, kelime ve sesleri anlamaya odaklanan algısal yapay zekadan, işleme, muhakeme, planlama ve harekete geçme yeteneğine sahip fiziksel yapay zeka sistemlerine geçişi temsil ediyor.
Teknolojinin gelişimi, yapay zekanın temel algılama görevlerinden başlayarak üretken yeteneklere ve fiziksel dünya uygulamalarına doğru evrimini izliyor.
Jensen, “Bahsettiğim tüm bu kolaylaştırıcı teknolojiler, önümüzdeki birkaç yıl içinde genel olarak robotikte çok hızlı atılımlar, şaşırtıcı atılımlar görmemizi mümkün kılacak” diyerek sözlerini tamamlıyor.
