Bu tür çipler, bazı uzmanların teknoloji sektörünü ve muhtemelen onunla birlikte dünyayı yeniden şekillendirebilecek bir yapay zeka devrimi olarak gördükleri sürecin merkezine hızla yerleşti.

Yapay zeka çiplerinin önde gelen tasarımcısı Nvidia'nın hisseleri, şirketin analistlerin ürünlerinin satışlarının arttığına işaret ettiğini söylediği büyük bir gelir artışı tahmininin ardından neredeyse %25 oranında yükseldi. Şirketin değeri 30 Mayıs’ta kısa süreliğine 1 trilyon doların üzerine çıktı.

Peki nedir bu yapay zeka çipleri?

Kolay bir yanıtı yok. Ancak genel olarak bu terim, yapay zeka iş yüklerinin üstesinden gelmek için uzmanlaşmış bilgi işlem donanımlarını kapsıyor. Bu uzmanlaşmaya bir örnek, geleneksel bilgisayarları zora sokabilecek ağır sorunların üstesinden gelmek için yapay zeka sistemlerinin "eğitilmesi."

ABD’de Georgetown Üniversitesi’ne bağlı Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi’den Hannah Dohmen, "Yapay zeka çiplerinin üzerinde tam olarak uzlaşılmış bir tanımı yok’’ diyor.

Video oyunu kökenleri

Üç girişimci 1993 yılında bilgisayar grafiklerin sınırlarını zorlamak için Nvidia'yı kurdu. Şirket birkaç yıl içinde grafik işlemci birimi yani GPU adı verilen ve aynı anda birden fazla karmaşık grafik hesaplaması yaparak video oyunlarının hem geliştirilmesini hem de oynanmasını önemli ölçüde hızlandıran yeni bir çip geliştirdi.

Resmi olarak ‘paralel programlama’ diye bilinen bu teknik, hem oyunların hem de yapay zekanın geliştirilmesinde kilit rol oynadı. Toronto Üniversitesi'ndeki iki yüksek lisans öğrencisi GPU tabanlı bir sinir ağı kullanarak fotoğraf görüntülerini rakiplerinden çok daha düşük hata oranlarıyla tanımladı ve 2012 yılında ImageNet adlı prestijli bir yapay zeka yarışmasını kazandı.

Bu galibiyet, yapay zekayla ilgili paralel programlamaya olan ilgiyi arttırarak Nvidia ve rakipleri için yeni bir sektör fırsatı yaratırken, araştırmacılara da yapay zeka gelişiminin sınırlarını keşfetmeleri için güçlü araçlar sağladı.

Modern yapay zeka çipleri

11 yıl sonra Nvidia, yapay zeka sistemlerini inşa etmek ve güncellemek için kullanılan çiplerin baskın tedarikçisi konumunda. Son ürünlerinden biri olan H100 GPU, 80 milyar transistör içeriyor. Bu sayı, Apple'ın MacBook Pro dizüstü bilgisayarı için en son üst düzey işlemcisindekinden yaklaşık 13 milyon daha fazla. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu teknoloji ucuz değil; bir çevrimiçi perakendecide H100’ün fiyatı 30 bin dolar.

Nvidia bu kompleks GPU çiplerini kendisi üretmiyor; bu da yeni fabrikalara muazzam yatırımlar yapılmasını gerektirecek bir faaliyet. Bunun yerine Taiwan Semiconductor Manufacturing ve Koreli Samsung Electronics gibi Asyalı çip tesislerine güveniyor.

Yapay zeka çiplerinin en büyük müşterilerinden bazıları Amazon ve Microsoft tarafından işletilenler gibi bulut bilişim hizmetleridir. Bu hizmetler, yapay zeka bilgi işlem hizmetleri sunarak, kendi yapay zeka sistemlerini sıfırdan kurmayı göze alamayan daha küçük şirketlerin ve grupların, bulut tabanlı araçları kullanmalarını mümkün kılıyor.

Diğer kullanım alanları ve rekabet

Paralel programlamanın yapay zeka dışında da pek çok kullanım alanı var. Örneğin, birkaç yıl önce Nvidia ekran kartları piyasada bulunamıyordu çünkü bitcoin ödülleri için çetrefilli matematik problemlerini çözmek üzere bilgisayar bankaları kuran kripto para madencileri bu kartların çoğunu kapışmıştı. Kripto para piyasası 2022'nin başlarında çöktüğünde bu sorun da ortadan kalktı.

Analistler merkezi California’da bulunan Nvidia'nın kaçınılmaz olarak daha sert bir rekabetle karşılaşacağını söylüyor. Potansiyel rakiplerden biri, bilgisayar grafik çipleri pazarında Nvidia ile zaten çekişen Advanced Micro Devices. Bu firma son zamanlarda kendi yapay zeka çipleri serisini güçlendirmek için adımlar attı.