Nvidia yine gelir ve kar rakamlarında beklentileri aşmayı başardı. Gelecek çeyrek için brüt kar marjı tarafında beklentilerin altında kaldındı ancak gelir tarafında pozitif beklentiler yayınlandı. Detaylandıralım
Blackwell tarafı hem gelirler hem de karlılık için hayati önem arz ediyordu ve şirket burada ölçeklendirmeyi başarmış durumda. Gelirlerin 4’te birinden fazlası buradan geldi ve kar marjının beklentilere paralel gelmesinin, önceki çeyreğe göre düşmesinin de ana nedeni oldu. Talep, muhteşem olarak nitelendirilirken gelecek çeyrek için de ölçekli üretim başarıldığı için güçlü bir Blacwell üretimi göreceğiz. Kar marjında piyasa tahmininden düşük kar marjı beklentisi buradan geliyor ve bunun aslında pozitif olacağı bilanço öncesi yazıda belirtmiştik, aynı görüşü koruyoruz, şirket yılın devamında tekrar %70-80 aralığının ortasını yakalayacaklarını beyan etti. H200 tarafında da eski model çip hala çok güçlü talep ile devam ederken network tarafında beklentilerin hafif altında kalındı. Bunun nedeni aslında Arista Networks bilançosundan sonra da duyduğumuz yeni altyapılar. Nvidia, Blackwell ile birlikte tamamen network hatlarının da güncelliyor ve yeni çipin en büyük artılarından bir tanesi burada karşımıza çıkıyor, muazzam bir ölçeklenme gücüne sahip. Bu yeni hatların kurulması beraberinde kısa süreli bir geçiş kaybı yaratıyor, sorun teşkil eden bir durum kesinlikle değil hatta Blackwell ve kar marjında belirttiğimiz etkinin aynısı, yani pozitif.
Coğrafi olarak rakamlara baktığımızda merak edilen Çin tarafının yüzdesi önceki çeyrek ile aynı kalmış durumda ve çip kısıtlamaları öncesi seviyenin yarısına inen rakamlar olduğu söylendi. Burada nasıl bir yaptırım yolu izleneceği kesin değil hala ve şirket bu alan için beklenti paylaşmak için erken olduğunu söyledi. Çin tarafına baktığımızda ise hükümetin Nvidia çiplerini kullanmayın diye bir baskı yaptığını görüyoruz ki bu aslında yüksek stokların verdiği özgüven ile alakalı. Huawei tarafından üretilen yeni çipler ile aynı performans olmasa bile benzer işler yapılabilir mi diye baktığımızda ise özellikle CUDA farkı ve network etkisi olarak Ascend Huawei modellerinin çok zayıf kaldığını görüyoruz. Çin tarafı, kısıtlamalara tabi olacaktır ve şirketin bu alandaki gelirlerinin payı düşecektir.
Deepseek meselesinde ise Jensen Huang net bir şekilde post-training ve Test-time-compute metotlarının işlem gücü olarak çok çok daha yüksek olduğunu beyan etti. Manşetlerde eskiye göre 100 kat daha fazla işlem gücü talebi olarak göreceksiniz. Peki nedir bu kavramlar?
Pre-Training dediğimiz süreç, modellerin bir veri kümesi içerisinden belirli ağırlıklar ile iletildiği ve bu şekilde işlemeye başladığı sürece deniyor. Pro-training ise bu sürecin üzerine daha ince ayarlar yapılarak öğrenme sürecinin keskinleştirilmesi ve üzerine çalışılması anlamına geliyor, GPT 4’ten sonra gelen GPT 4-Pro ismindeki Pro, aslında bu sebeple konuluyor. Reinforcement Learning dediğimiz metodlar da bu kısmın içerisine dahil ve bu yöntemle modele geri bildirimler vererek kendi ağırlıklarını güncellemesini izliyoruz, o1 ve Deepseek R1 modellerinin sihirlerinden bir tanesi de bu süreçlerde saklı ve feedback sürecinde tonla yeni veri yaratılıp işleniyor. Bunların yapılma amacı ise Chain-of-Though denen akıl yürütme süreçlerini yaratabilmek. CoT süreçlerinden geçen seneki videolarımızda oldukça detaylı bahsetmiştik, o zamanlar pek gündemde olan bir konu değildi ancak yeni modeller ile tekrardan canlandı. Bu süreç, bir sorunun parçalara ayrılarak adım adım çözülmesi olarak tanımlanabilir, modeller için karşılığı ise daha küçük bir girdiye çok yüksek işlem gücü boca edebilmek anlamına geliyor. Bu nedenle kompleks akıl yürütme süreçlerinin verimli çalışabildiklerini görüyoruz. Burada bahsettiğimiz süreçlerin hepsi çok yüksek işlem gücü isteyen süreçler. Hem eğitim süreçlerinde hem de işleme süreci olan inference süreçlerinde normal pre-training modellere göre çok daha işlem gücü istiyor. Test-time-compute ise modelin daha önce anlattığımız RAG gibi modeller yardımı ile dışarıdan ve internetten de veri desteği alarak kendi bilgilerini güncellemesi olarak özetlenebilir. Hem dışarıdan daha çok veri çeken, hem de konuları daha kompleks şekilde ele alan modeller ile karşı karşıyayız, bu değişim, çip tarafındaki talebi daha da arttıracak. Geçen sene neredeyse ilk 9 ay boyunca AI modellerinde çok yanal değişimler gördük ancak piyasanın anlamakta geciktiğini düşündüğümüz konu son 3 ayda nasıl bir değişime şahit olduğumuz. O1 modeli, GPT4’den sonra gördüğümüz en büyük devrim oldu ve modellerin akıl yürütme kapasitelerini inanılmaz yükseltti. Bunun hem modellerin değer zincirindeki yeri hem de çip sektörü için çok pozitif etkilerini yıllar içerisinde görmeye devam edeceğiz, 2025 yılı ise 2024’e göre çok daha hareketli geçecek.
Jensen Huang, açıklamasında talep tarafının uzun süre çok güçlü kalmasını beklediğini çünkü tamamen bir software evreninin değişimde olduğunu söyledi. Bu da tamamen katıldığımız bir konu ve hala kullanım olarak yolun emekleme sürecinde bile olmayabiliriz. AI Agent kullanımının ise ne kadar geniş bir alana yayılmakta olduğunu görebiliyoruz.
Fiziksel AI alanına önemli vurgular gördük ve şirket de artık burada bizim gibi kritik eşiklerin aşılmasını bekliyor. Otomotiv tarafının geliri ise yıllık bazda $1,7 milyar seviyesine ulaşmış durumda ve bunun yaklaşık $500 milyon kadarı bu çeyrekte geldi. Tüm otonom sürüş projelerinde yer aldıklarını beyan eden şirket sektörün dev oyuncuları ile de yeni ortaklıklar açıkladı. Robotik tarafını bilanço öncesi yazıda belirttiğimiz üzere GTC konferansında daha detaylı göreceğiz.
ASICS yani özel amaçlı çipler tarafında ise enteresan bir detaydan bahsedildi. Broadcom ve Marvel şirketlerinin ürettiği çipler için her tasarlanan çipin teslim edilip kullanmayacağını belirten Jensen, modeller ve yazılımlar karmaşıklaştıkça ASICS çiplerin de hem zaman hem kompleksite olarak çok zorlandıklarını belirtti. GPU, ASICS’den çok daha üstün bir ürün ve ancak ASICS tarafı bir eşlikçisi olacaktır spesifik yazılımlar için ancak bu yorumlar ASICS tarafının bu değişen ekosistemde zorlanabileceğine işaret ediyor. Broadcom bilançosunda bu konu gündeme gelecektir.
Sonuç kısmında yine çok başarılı bir çeyrek geride kalmış durumda ve Deepseek kaynaklı soru işaretlerinin tamamına çok açık yanıt verdi şirket. Stargate ve Avrupa tarafındaki yatırım projelerinin merkezinde bulunduklarını ve sovereign AI denen ülkelerin AI altyapıları için çok ciddi beklentide olduklarını da görebiliyoruz. Tamamen değişmesi gereken bir veri merkezi altyapısı ve tamamen değişecek bir software sektörü varken çip yatırımlarının bu düzeyde artması cloud şirketleri için bir risk teşkil etmeyecektir bunun da çok net bir açıklamasını dinledik. Model üretiminin 3 ana faktörü olan çip, enerji ve veri alanlarının yalnızca çip tarafında ABD Çin’e göre avantajlı konumda, Nvidia’nın kıymetini bileceklerdir. Fiyatlamanın pozitif olacağını tahmin ediyoruz ve Mart ortasındaki GTC toplantısı sonrasında da bu hareketin süreceğini öngörüyoruz.
Utku Oktay Acundeğer
