Meta’nın, Google’ın yapay zeka çiplerine milyarlarca dolar harcamak için görüşmeler yaptığı bildirildi. The Information’ın haberine göre olası anlaşma, Google’ın yapay zeka çiplerini Nvidia’ya rakip bir seçenek olarak konumlandırırken, Meta’nın da yapay zeka altyapısında donanım tedarikini çeşitlendirme çabasını yansıtıyor.
PIYASA TEPKİSİ VE GÖRÜŞMELER
Google’ın ana şirketi Alphabet’in New York’ta açılışta 4 trilyon dolarlık piyasa değerine yaklaşırken, Nvidia hisselerinin piyasa öncesi işlemlerde yaklaşık yüzde 4 gerilediği kaydedildi.
Habere göre Meta, 2027’de veri merkezlerinde Tensör İşleme Birimleri (TPU) olarak bilinen Google çiplerini kullanmak için görüşmeler yürütüyor; Meta’nın ayrıca gelecek yıl Google Cloud üzerinden çip kiralama seçeneğini değerlendirdiği ifade ediliyor. Böyle bir anlaşma, büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka platformlarını çalıştırmak için ihtiyaç duyduğu işlem gücünde, TPU’ları Nvidia çiplerine alternatif olarak öne çıkarabilecek.
TPU’LAR İÇİN DOĞRULAMA ETKİSİ
Yatırımcıların yapay zeka odaklı değerlemelere yönelik endişeleri sürerken, Nvidia hisseleri çeşitli risk başlıkları altında mercek altına alınmış durumda. Google’ın daha önce Anthropic’e 1 milyon çip tedarik etmeyi kabul etmesi, Seaport analisti Jay Goldberg tarafından TPU’lar için güçlü bir doğrulama olarak nitelendirildi.
Google’dan bir sözcü, Google Cloud’un hem şirketin özel TPU’larına hem de Nvidia grafik işleme birimlerine yönelik artan taleple karşılaştığını, her iki çözümü de destekleme yaklaşımının sürdüğünü açıkladı. Bloomberg Intelligence analistleri, Meta’nın Anthropic’in kullandığı Google TPU’larını muhtemel kullanımı hâlinde, büyük dil modeli sağlayıcılarının yakın vadede hızlandırıcı çiplerde Google’ı ikincil tedarikçi olarak görme olasılığının yüksek olduğuna işaret etti.
TPU VE GPU’LARIN KONUMU
Dünya genelinde şirketler Nvidia’ya aşırı bağımlılıktan çekinirken, Google’ın tensör çiplerinin alternatif olarak cazibesi artıyor. GPU’lar başlangıçta oyun ve görsel efektler için grafik işlemeyi hızlandırmak üzere geliştirilmişti; yüksek veri ve hesaplama kapasitesi nedeniyle yapay zeka modellerini eğitmek için de yaygınlaştı.
TPU’lar ise uygulamaya özel entegre devreler (ASIC) kategorisinde, belirli amaçlar için tasarlanmış özelleşmiş mikroçipler olarak tanımlanıyor. Google’ın tensör çipleri, şirketin kendi uygulamalarında yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için hızlandırıcı olarak uyarlandı. Google ve DeepMind, Gemini gibi modelleri geliştirirken elde edilen deneyimi çip tasarımlarına yansıtabildi; çiplerin özelleştirilebilir olması, yapay zeka ekiplerine de ek esneklik sağladı.
NVIDIA’YA ALTERNATİF ARAYIŞI
Meta ile Google arasında değerlendirilmekte olan olası TPU anlaşmasının, Nvidia’nın güçlü olduğu yapay zeka çip pazarında ikinci bir eksenin görünürlüğünü artırma potansiyeli taşıdığı belirtiliyor. Ancak tensör çiplerinin uzun vadede uygulanabilir bir seçenek olarak konumlanması için gereken güç verimliliği ve işlem gücü düzeyinin nasıl şekilleneceği, sürecin kritik belirleyicileri arasında yer alıyor.
