Nvidia yine beklentileri aşmayı başardı ki zaten bunun olacağını zaten büyük ölçüde bekleniyordu, bunun yanı sıra yol haritalarına dair önemli ipuçları da verdi diye düşünüyorum. Bir süredir çip tarafında hükümetlerin ve daha fazla endüstrinin altyapı konusunda talep yaratması ile ana iş modeli olan çip satışlarının 2025 yılı tahminlerini yükseltebilme ihtimali konuşuluyordu, Nvidia bu konudan bahsetti ve önemli bir talebin farklı coğrafyalardan gelmekte olduğunu söyledi. AI PC’ler için oldukça pozitif olduklarını gördük, yeni çıkacak modelleri için talebin güçlü olduğundan bahsettiler. Bunlar zaten tek başına şirketin hedef fiyatını yükseltmek için yeterli çünkü 2025 sonrası için de iyimser konuşulduğunu ve yıllık tahminlerin yukarı revize edildiğini gördük. Ancak Jensen Huang çip alanındaki bu dönüşümün için en az 10 yıllık bir dönüşüm olduğunu söyledi önemli olduğunu düşündüğüm detaylar verdi;
Aslında AI dönüşümü ile fiyatlamakta olduğumuz ve çıkarılan göz alıcı uygulamaların hepsi temel bir devrimin sonucu; işlemciliğin ve işlemcilerin devrimi. Eskiden CPU dediğimiz ana kart ile bütün işlemler yapılıyor ve hesaplama işleri görülüyordu. Eş zamanlı olarak birçok farklı işi yapabilme kapasitesi oldukça ciddi bir öneme sahipti ve çiplerin zaman içerisinde küçülmesi ile daha da verimli hale getirdi, bilgisayarlar evlerimize girdi ve dünyayı değiştirdi. Bugün yaşadığımız değişim ise tam olarak bu anlayışla ilgili, oyun sektöründe yaşanan gelişmeler eşliğinde eş zamanlı daha çok iş yapılabilmesinden çok bilgisayar oyunu gibi spesifik uygulamalardan daha çok verim talep edilmeye başlandı. Oyun sektörü bu alanda gördüğümüz yalnızca bir örnek, kurumsal yazılım ve veri analizi süreçlerinde de depolamanın yanı sıra artık işleme ve veriye şekil verme süreçleri hayatımıza girdi. Bu süreçleri daha efektif hale getirmek için işlem gücü düzenli olarak artmak durumunda kaldı ve bir yöntem denendi, bu oyun oynarken iş gören performans odaklı ekran kartları acaba diğer uygulamalarda da çalıştırılabilir mi? Burada Nvidia CUDA platformunu tekrar anmamız gerekiyor oldukça önemli bir adım teşkil etti bu süreçte. Bu sorunun cevaplanması ile Makine öğrenmesi süreçleri çağ atlamaya başladı ve birçok ara adım geliştirildi, sonunda da transformerlar Google tarafından icat edildi ve bu transformerlar ile çalışan Chat GPT uygulaması Open AI tarafından ürünleşti. Huang tam olarak bu noktaya işaret ediyor ve bir örnekten bahsediyor, recommended system dediğimiz öneri sistemleri, aslında Netflix izlerken veya Spotify’da müzik dinlerken, Google’da arama yaparken “Bunu mu demek istediniz ?” yazısını gördüğünüzde tecrübe ettiğimiz bir yazılım, adı üzerinde, bize öneriler veriyor ve bağlamlar arasında ilişkiler kurarak kullanıcı deneyimini artırıyor. Bugün hep LLM modelleri üzerinden konuşuyor olsak da recommended system dediğimiz süreçlerin de GPU kullanımı ile çok daha verimli olduğu ve yeni bir değer yaratabildiği görülmüş durumda. Bunun yanı sıra Huang enerji tasarrufundan ve yakın dönemde bu altyapıların GPU kullanımına hızlı bir şekilde geçtiğinden bahsediyor ve bu şekilde birçok işlem sürecinin de GPU kullanımına döneceğine işaret ediyor. Eğer rekabet çıkmazsa ki çıkması oldukça zor -TSMC gibi şirketlerin özel çip paketleri istenen miktarda üretilemiyor ve bu yıl üretecekleri miktarın çok büyük kısmı Apple ve Nvidia için rezerve edilmiş durumda, şirketin farklı ürünler üzerinde de çok ciddi bir tedarik zinciri avantajı ve ekosistemi olduğu için, sanırım hali hazırda bu kadar büyük para kazanmaya ve harcama gücüne erişmiş bir şirkete rakip çıkacak demek çok kolay değil- oldukça sürdürülebilir ve yüksek büyüme oranları 10 yıllık süreçte şirketin beklediği gibi gerçekleşebilir
Diğer taraftan baktığımızda bu işin bir de yazılım tarafı var, Nvidia bu alanda hardware ve yazılım taraflarının birbirinden kopmaması gereken bir ikili olduğunu çok erken fark etmiş ve bu alanda CUDA gibi müthiş bir platform çıkarmış, Tensor RT LLM gibi çok özel destekler ile Gen AI performanslarını çok yukarı çıkarma başarısına ulaşmış bir şirket, her zaman belirttiğimiz gibi Nvidia sadece bir çip şirketi değil, bir ekosistem. Huang bu konudan da bahsediyor ve her endüstrinin her şirketin kendi AI kurulumuna ihtiyacı olduğunu, Nvidia’nın yazılım desteği ile sürece dâhil olacağını, diğer veri merkezlerinin aksine bir AI temalı veri merkezi olmak istediğini beyan ediyor. DGX Cloud’un da içerisinde yer aldığı AI Enterprise kaleminden daha şimdiden $1 milyar gelir üretmeyi başardığını görüyoruz şirketin. Peki AI Enterprise ne demek? Aslında buradaki en kritik konu Nvidia’nın tüketiciler ile doğrudan temas kurma isteği. Yapay zeka modelleri yazılırken Chat GPT, LLama gibi modellerde Nvidia gerekli ekosistem ve zemini zaten şirketler için hazır hale getiriyor ve onlara bunu ürünleştirmek kalıyor. Destek için en önemli library denen hazır paketler, özelleştirme için gerekli destek yazılımlar hepsini Nvidia üst düzeyde temin ediyor, bu nedenle bugünün rekabet koşullarında software şirketleri için Nvidia bir prestij değil, bir ihtiyaç, eğer Nvidia ile çalışmıyorsanız rekabetçi bir model çıkarabilmeniz çok çok zor. Bu da bizi değer zincirini yeniden düşünmeye itiyor. Geçtiğimiz günlerde Nvidia Chat with RTX modelini çıkararak bilgisayara bağlı değilken kullanılabilecek bir chat robotu yaptı ve bu türünün ilk örneği oldu, bunun daha iyileri çıkacaktır ancak Nvidia’nın ekran kartlarından aldığı güç bunu yapmasına imkan sağlıyor, aynı güç unsurunu Microsoft için de konuşuyoruz, işletim sistemine sahip olmaları Open AI için çok önemli bir kaldıraç etkisi yaratacak. Bu örneği vermemde ki sebep şirketin gitmek istediği yer açısından oldukça önemli, şirket yazılım alanındaki devasa gücünü ve değer zincirindeki yerini kullanmak ve genişletmek niyetinde. Eğer tüketici teması daha da artacaksa aslında tüketicilerin bir veri merkezinden beklediği birçok talebi karşılama potansiyeline sahip Nvidia, bir Chat GPT rakibi çıkarabilir duruma gelebilir veya kurumsal şirketler ile temasları artınca bilgisayarların işletim sistemindeki kullanım payı daha da yükselebilir. Bunlar kısa vadede pek mümkün değil belki ancak 2025 sonrası için bu kadar büyük nakit akışı yaratan ve bu kadar güçlü bir şirket bunları hayal ediyor gibi görünüyor
Videolarımızda ve yazılarımızda software şirketlerini bazen biraz kolay gözden düşürebiliyoruz. Baktığımızda Chat GPT bir devrim oldu ve çok başarılı modeller yaratılsa da Open AI hala bir numara ve önemli bir gelir de yaratıyorlar. Open AI geçtiğimiz günlerde çıkardıkları Sora platformu, GPT Store gibi birçok ürün çıkarıyor ve her ürünleri dikkatleri üzerine çekmeye devam ediyor. Aslında teknik olarak Google çok da geriden takip etmiyor ve Gemini modeli ile oldukça yaklaşmış durumdalar ancak kamu algısı da ciddi şekilde Open AI’ı kahraman, Google’ı ise düşman bellemiş durumda ve en büyük rakibinden sıyrılmış görünüyor. Geçtiğimiz aylarda Gemini modeli tanıtıldığında biz de bir video çekmiştik ve modelin söylendiği gibi GPT 4 modelinden daha iyi olmadığını ancak karşı tarafında savunduğu gibi çok aşağı bir model de olmadığını belirtmiştik. Gemini modeli hakkında MIT Technology Review tarafından bir makale yayınlandı ve dediklerimiz teyit eder şekilde modelin oldukça iyi olduğunu ancak GPT kadar başarılı olmadığını söyledikten sonra enteresan bir noktaya parmak basıyorlar, belki de daha iyisi şu anda mümkün değil. Bu Open AI’ı yüceltmek için yapılan bir analiz değil aslında tam tersi bir tehdit cümlesi. Bugün belki de transformer denen modeller ile üretilen yazılımların zirvesine erişmiş durumdayız ya da erişmeye çok yakınız. DALL-E gibi Sora gibi platformlar aslında teknolojik olarak bir yenilik getirmekten çok mevcut teknolojinin varyasyonları ve farklı ürünler için özelleşmiş türleri. Demek istediğim bu trendin sonuna geldik değil, daha çok başındayız ancak gerekli kaynaklara sahip Nvidia gibi bir şirket birdenbire bu alanda ayak izini artırabilir ve stratejik olarak belki de son yıllarda gördüğümüz en büyük değişimde çok daha büyük bir pay sahibi olabilir. Open AI’ın ürün geliştirme hızını asla kesmemesi ve bir noktada transformerların ötesine geçmesi gerekiyor diye düşünüyorum, eğer geçemezse Nvidia düşünüldüğünden daha yakında olabilir
Burada konuştuğumuz senaryolar tabi ki bugünden bakıldığında bir hayal ancak son yatırımcı toplantısında şirketin bahsettiği bu hususlar örtük bir şekilde bu hayalleri içerisinde barındırıyor diye düşünüyorum. Nvidia’nın mevcut iş modeli olgunluğa ulaşmış ve 2025 ten sonra çok sert hız kesecek bir model asla değil ve bence sene başından beri gördüğümüz hareketin esas nedeni de bu fiyatlama, ancak bu hayallerin bir kısmı bile gerçek olursa, tamamen başka çarpanlar düşünmek gerekecektir. Nvidia’nın uzun vadede dünyanın en değerli şirketi olmaması için birinci engelin hala Apple olduğunu (Apple’ın bu yıl AI tarafında çok ciddi bir atılım yapıp işletim sistemini değiştireceğini düşünüyorum ve dünyanın en önemli ekosistemini daha da değerli hale getirecekler diye düşünüyorum), Microsoft’un bu konuda bir engel teşkil edebilmesi için ise uzun vadede transformerlar’ı aşarak bir yenilik getirmesi gerektiğini düşünüyorum. Nvidia adlı peri masalı, devam ediyor olabilir
Utku Oktay Acundeğer
