Yapay Zeka Çipi Pazarında Yeni Aktörler: Halka Arzlar, Dev Yatırımlar ve Pazar Hareketleri

Yapay zeka çipi pazarı, son aylarda tek bir oyuncunun gölgesinden çıkıp çok aktörlü bir sahneye dönüştü. Nvidia’nın 81,6 milyar dolarlık veri merkezi geliri, Cerebras’ın 70 milyar dolar piyasa değeriyle gerçekleşen halka arzı ve Groq’un 650 milyon dolarlık yeni turuyla başlayan dalga; Huawei’nin LogicFolding hamlesinden DeepSeek V4’ün açık kaynak sürprizine kadar pek çok hikâyeyi aynı haftalara sıkıştırdı. Bu yazıda mayıs ayının ana başlıklarını tek bir çatı altında değerlendiriyoruz.

Mayıs Ayının Çip Hikâyesi: Hemen Bir Manzara

Mayıs ayı, yapay zeka çipi pazarı için son birkaç yılın en hareketli dönemlerinden biri oldu. Bir tarafta Nvidia, çeyreklik gelirini hâlâ üç haneli yüzdelerle büyüten bir lokomotif olarak duruyor; öte tarafta Cerebras, Groq, SambaNova, Tenstorrent gibi alternatif mimari geliştiren şirketler yatırımcıların radarına girmiş durumda. Cerebras’ın Nasdaq’taki açılışı, halka arz piyasasında uzun süredir görmediğimiz tarzda bir yapay zeka çipi heyecanı yarattı. Aynı hafta Groq, 650 milyon dolarlık yeni bir tur kapatarak inference (model çalıştırma) tarafında Nvidia’ya karşı agresif bir konum aldığını duyurdu.

Çin cephesinde ise Huawei, LogicFolding adı verilen yeni litografi yaklaşımıyla Kirin AI serisinde bir sıçrama yakaladığını açıkladı. ABD ihracat kontrollerinin sıkılaştığı bir dönemde bu hamle, Asya pazarında yerli çip rekabetini bambaşka bir aşamaya taşıyor. Aynı dönemde girişim sermayesi tarafında 8,3 milyar doları aşan bir akış, Euclyd, Fractile, MatX, Etched gibi çekirdek ağırlıklı genç şirketlere yöneldi. Bu rakam, yapay zeka çip pazarı için son on yılın en yoğun erken aşama yatırım hacmi olarak kayda geçti.

Tablonun bir başka köşesinde ise faturayı ödeyen taraf var. ABD’nin doğu ve orta batı eyaletlerinde veri merkezi yoğunluğu, elektrik şebekesi üzerinde belirgin baskı yarattı ve perakende elektrik fiyatlarında ortalama yüzde 12 ile 23 arasında bir sıçrama gözlendi. Aynı tablonun içine DeepSeek V4 önizlemesi, Anthropic-Google bulut anlaşmaları, H200’ün saatlik kira fiyatları ve hyperscaler şirketlerinin uzun vadeli kapasite kontratları da giriyor. Bu yazıda her başlığı sırasıyla açıyor, derinlemesine inceleme için ilgili teknoloji haberleri dosyalarına yönlendiriyoruz.

Nvidia’nın Liderliği ve %92 Veri Merkezi Sıçraması

Nvidia’nın son çeyrek raporu, yapay zeka çipi pazarında “üst sınır” sorusunu yeniden gündeme getirdi. Şirket, veri merkezi segmentinde 81,6 milyar dolar gelirle yıllık bazda yaklaşık yüzde 92’lik bir artış kaydetti. Blackwell üst serisi ve H200 ailesi, hyperscaler talebini tek başına karşılayamayacak duruma gelmiş; gelir tablosunda Microsoft, Meta, Google ve Amazon’un toplam payı yüzde 40’ı aşmış görünüyor. CFO Colette Kress, telekonferansta yıl sonuna kadar arzın hâlâ talebin gerisinde kalacağını söyledi.

Bu büyüme, Wall Street’in beklentilerinin de üzerine çıktı. CNBC’nin çeyreklik gelir analizi Blackwell rampasının özellikle Microsoft Azure ve Oracle Cloud tarafında beklenenden hızlı ilerlediğini aktarıyor. Şirketin brüt kâr marjı yüzde 75 seviyesini koruyor; bu, dikey entegre bir GPU üreticisi için son derece nadir bir oran. Otomotiv ve robotik segmentleri ise hâlâ tek haneli paylarda kalsa da yıllık büyüme oranı tarafında en çok dikkat çeken kalemler arasına girdi.

Yine de tablo tek başına parlak bir liderlik hikâyesi değil. Inference (modelin günlük kullanımı) tarafında Groq, Cerebras ve Tenstorrent gibi şirketlerin agresif fiyatlamaları Nvidia’yı mukayeseli olarak pahalı kılmaya başladı. Eğitim tarafında ise Google’ın TPU v6 hattı ve Amazon’un Trainium2 ailesi, kendi içlerinde kullanım payını artırdı. Microsoft tarafında Maia 200 jenerasyonu, OpenAI yüklerinin küçük ama belirgin bir bölümünü ev içine taşıdı. Meta’nın MTIA hattı ise reklam sıralama modelleri için iç kullanım payını yüzde 30 bandına çıkardı. Bu iç tasarımlar, Nvidia’nın gelir tabanını anlık olarak sarsmasa da uzun vadeli müşteri yoğunlaşması açısından dikkat çekici. İlgili ayrıntılar nvidia veri merkezi çeyreği yazısında bulunuyor; orada finansal kalemleri tek tek tablo halinde verdik.

Cerebras Halka Arzı ve Yeni Aktörün Doğuşu

↑ Başa dön

Cerebras Systems’in Nasdaq’taki ilk işlem günü, son aylarda bir yapay zeka çipi şirketi için görülen en güçlü açılışlardan biri oldu. Şirket, 70 milyar dolar civarında değerleme ile halka arz fiyatını belirledi; açılışın ardından hisse, ilk seansta yaklaşık yüzde 31 prim yaptı. Wafer-scale engine adı verilen tek parça devasa çip mimarisi, eğitim ve inference için tek bir silikon levha üzerinde milyonlarca çekirdek barındırıyor. Bu yaklaşım, geleneksel GPU paketleme yaklaşımına kıyasla bant genişliği avantajı sunuyor.

Halka arzın bu denli ilgi çekmesinde, son çeyrekte OpenAI ile imzalandığı duyurulan çok yıllı inference anlaşması belirleyici oldu. CNBC’nin halka arz raporu şirketin OpenAI üzerinden gelecek yıllarda 3 milyar dolardan fazla potansiyel taahhüt taşıdığını aktarıyor. Stratejik yatırımcılar arasında Abu Dhabi merkezli G42 ve birkaç ABD’li büyük emeklilik fonu yer alıyor. Şirketin müşteri portföyünde ulusal laboratuvarlar, ilaç araştırma firmaları ve birkaç hyperscaler bulutu da görünüyor.

Ancak halka arz sonrası beklenti yönetimi kolay olmayacak. Cerebras’ın gelir tabanı hâlâ birkaç büyük müşteriye yoğunlaşmış durumda; üretim tarafında TSMC ve Samsung ile yapılan kapasite anlaşmaları, bant genişliği avantajının korunup korunamayacağını belirleyecek. Şirketin kilit teknik avantajı, çip-arası interconnect adımının silikon levha içinde tamamlanması; ancak bu mimarinin yıllık üretim hacminde ne kadar ölçeklenebileceği henüz tam görülmüş değil. Yatırımcı sunumlarında 2027 yılına kadar yıllık 600 sistem hedefi paylaşılıyor; bu rakamın TSMC’nin 5 nanometre kapasitesinde nereye oturduğu belirleyici soru. İlgili ayrıntılar cerebras halka arz günü yazısında; ilk seans verileri, S-1 belgesindeki risk faktörleri ve OpenAI taahhüdünün ayrıntıları orada tablolaştırıldı.

Groq’un Geri Dönüşü ve Inference Cephesi

Groq, son aylarda Nvidia’nın gölgesinde kalmaya başlamıştı; ancak 650 milyon dolarlık yeni yatırım turuyla yeniden sahnenin merkezine geldi. Şirket, BlackRock öncülüğünde toparlanan bu turda 6,9 milyar dolar civarında değerleme aldı. Groq’un farkı, LPU (Language Processing Unit) adı verilen ve sadece transformer mimarisi üzerinde inference için optimize edilmiş özel bir mimari sunması. Bu yaklaşım, OpenAI’nin GPT-5 sınıfı modellerinde token başına maliyeti Nvidia H100 referansına göre belirgin biçimde düşürüyor.

Inference cephesi, çip endüstrisi için yön belirleyen bir döneme girdi. Eğitim tarafında oluşan rekabet, son birkaç çeyrektir Microsoft, Meta ve Google’ın iç tasarımlarına yönelmesiyle bir miktar yumuşamıştı. Ancak inference, modellerin günlük kullanıcıyla buluştuğu yer olduğu için trafik patladıkça maliyetler bambaşka bir tabloya dönüşüyor. Groq, kendi bulut hizmeti GroqCloud üzerinden geliştiricilere token başına agresif fiyatlar sunuyor; bu da DeepInfra, Together AI gibi şirketlerle bir rekabet üçgeni doğurdu.

Şirketin önümüzdeki çeyreklerdeki gündemi, üretim ölçeğini büyütmek. Samsung Foundry ile imzalanan çok yıllı kapasite anlaşması, dördüncü nesil LPU’nun 4 nanometre süreciyle üretileceğini gösteriyor. İlgili ayrıntılar groq yatırım turu yazısında ele alındı; orada token başına fiyatların farklı modellerde nasıl şekillendiğini de tabloladık. CNBC’nin alternatif çip yatırımları derlemesi ise bu rekabetin yatırımcılar gözündeki yansımalarını topluyor.

Huawei’nin LogicFolding Hamlesi ve Çin Cephesi

Çin tarafında en dikkat çekici hikâye, Huawei’nin LogicFolding adını verdiği yeni tasarım yaklaşımı. Şirket, ABD ihracat kontrolleri nedeniyle ASML’nin EUV makinelerine erişemediği için katmanlı bir mantık katlama tekniğine yöneldi. Bu yaklaşımda, geleneksel olarak yatay yerleşimde duran lojik bloklar dikey eksende katmanlanıyor; böylece daha kaba bir litografi sürecinde dahi etkili transistör yoğunluğu artıyor. Kirin AI 9100 ailesi, bu mimariyle üretilen ilk örnekler olarak gösteriliyor.

Pratik bant genişliği ve enerji verimliliği tarafında, ilk bağımsız ölçümler Kirin AI 9100’ün Nvidia H100’ün yaklaşık yüzde 60’ı civarında bir performansa ulaştığını ortaya koyuyor. Bu, kâğıt üzerinde geride görünse de Çin iç pazarında ihtiyaca cevap verecek bir konum. Çünkü Alibaba Cloud, Tencent Cloud ve Baidu’nun AI hizmetleri, son aylarda yerli alternatif kullanmaya zorlanıyor. Şirketin SMIC ile yürüttüğü ortak üretim süreci, 7 nanometrenin altına inmeden yüksek hacim üretimi hedefliyor.

LogicFolding tarafının asıl sınavı, yazılım ekosistemi olacak. Huawei’nin MindSpore ve CANN katmanları, PyTorch / TensorFlow ile bire bir uyum sunmuyor; bu da kullanım sürtünmesi yaratıyor. DeepSeek gibi yerli model geliştiricilerinin Huawei donanımına özel optimizasyonlar yayımlaması ise dengeyi değiştirebilir. Pekin yönetiminin yerli donanım kullanım kotaları, kamu bulutları ve bankacılık sektörü için zorunlu hale getirilmiş durumda. Bu, Huawei’nin gelir tarafında stabil bir tabanı garantilerken; özel sektör tarafında Alibaba’nın Hanguang serisi ve Cambricon’un MLU 590 ailesi ile de rekabet etmesini gerektiriyor. İlgili ayrıntılar detaylı incelememiz yazısında; ABD ihracat kontrolleri, SMIC kapasitesi ve Kirin AI 9100 ölçüm verileri orada karşılaştırmalı biçimde verildi.

Çip Girişimlerine 8.3 Milyar Dolarlık Yatırım Akışı

↑ Başa dön

Yapay zeka çip pazarı, son aylarda yalnızca kamuya açık devlerin değil, henüz prototip aşamasındaki genç şirketlerin de cazibe merkezine dönüştü. Erken aşama (seed-Series C arası) yatırım hacmi, son altı ayda 8,3 milyar doları aşarak son on yılın rekorunu kırdı. Bu rakam, Euclyd, Fractile, MatX, Etched, Lightmatter, Rain AI ve Tenstorrent gibi farklı yaklaşımlar üzerinde çalışan şirketlerin turlarının toplamı. Yatırımcı tarafında Sequoia, Andreessen Horowitz, Founders Fund ve Lux Capital’in agresif portföy genişletmesi öne çıkıyor.

Yaklaşımlar oldukça çeşitlendi. Euclyd, fotonik (ışık tabanlı) hesaplama üzerinde duruyor; Fractile ise transformer modellerini doğrudan SRAM içinde çalıştıran bir mimari öneriyor. Etched, sadece transformer için “ASIC” mantığında özel bir çip geliştiriyor ve token başına ekonomi açısından iddialı sayılar paylaşıyor. MatX ise eğitim tarafında Nvidia’nın H200 sınıfına alternatif sunmaya odaklanan bir tasarımla yola çıktı. Lightmatter, kendi fotonik anahtarlama mimarisini hyperscaler veri merkezlerinde pilot uygulamaya soktu.

Yatırımların bu hızda akması, doğal olarak değerleme şişkinliği riskini de gündeme getirdi. Birkaç tur arayla 10x büyüyen değerlemeler, geçmişteki yarı iletken döngülerini hatırlatıyor. Yine de yatırımcı tezi net: yapay zeka çipi pazarında inference talebi önümüzdeki yıllarda eğitim talebini en az on katı geçecek; bu da niş mimarilere yer açacak. İlgili ayrıntılar çip girişim yatırımları yazısında; her şirketin tur büyüklüğü, lead yatırımcı ve hedef pazar segmenti orada tablolaştırıldı. Bu dönüşümün yazılım dünyasındaki dönüşüm tarafıyla nasıl iç içe geçtiği de ayrı bir tartışma konusu.

Veri Merkezlerinin Görünmez Faturası: Şebeke Üzerindeki Baskı

Tabloyu sadece çip üreticileri ve yatırımcılar üzerinden okumak, sahnenin yarısını dışarıda bırakır. Yapay zeka çipi pazarındaki büyüme, doğrudan veri merkezi inşaatının ve elektrik tüketiminin büyümesi demek. ABD’nin Virginia, Texas, Arizona ve Ohio gibi yoğunlaşma bölgelerinde, son altı ayda perakende elektrik fiyatları ortalama yüzde 12 ile 23 arasında arttı. Bazı kırsal kooperatifler ise sanayi tarifesini aşan zamlar açıkladı. Bu artışın doğrudan veri merkezi yüküyle ilişkilendirildiğini birkaç düzenleyici rapor teyit etti.

Şebeke baskısının ölçeği, kâğıt üzerindeki rakamlardan çok daha belirgin. Bloomberg’in veri merkezi tasarımı analizi hyperscaler kampüslerinin kişi başı elektrik tüketim profilini küçük bir şehre denk getirdiğini gösteriyor. Microsoft, Google ve Meta’nın yeni inşa duyurularında nükleer enerji satın alma kontratlarının (PPA) öne çıkmasının nedeni de bu: Three Mile Island’ın yeniden açılışı, Vogtle ekleri ve küçük modüler reaktör (SMR) pilot projeleri portföye giriyor.

Bu görünmez fatura, kullanıcı tarafına da yansımaya başladı. Perakende elektrik tarifelerindeki artış, hane halklarının doğrudan cüzdanına dokunuyor. Aynı zamanda eyalet düzenleyicileri, sanayi tarifeleriyle ev tarifeleri arasındaki dengeyi yeniden gözden geçiriyor; bazı eyaletler veri merkezi vergi teşviklerini sınırlamayı tartışıyor. İlgili ayrıntılar elektrik fatura dalgası yazısında; bölge bölge fiyat değişimleri, hangi şirketlerin hangi PPA’ları imzaladığı ve düzenleyici eğilimleri orada karşılaştırmalı verdik.

DeepSeek V4 ve Açık Kaynak Modellerin Sıçraması

Yapay zeka çipi pazarındaki donanım hikâyesinin yazılım ayağında ise DeepSeek V4 önizlemesi en dikkat çekici gelişme oldu. Çinli ekibin yeni modeli, kâğıt üzerinde GPT-4.5 sınıfı performansa yakın sonuçlar veriyor ve hâlâ Apache 2.0 benzeri açık bir lisansla yayımlanmaya hazırlanıyor. Modelin Mixture-of-Experts (uzman karışımı) mimarisi, çıkarım sırasında aktif parametre sayısını azaltarak donanım maliyetini Llama 3 sınıfı yoğun modellere kıyasla belirgin biçimde düşürüyor.

Sürpriz, modelin Huawei Kirin AI 9100 ile çalışacak şekilde özel olarak optimize edilmesi. Bu, ABD ihracat kontrolleri sonrası Çin’in yerli donanım-yazılım entegrasyonunu hızlandırdığının açık bir göstergesi. MIT Technology Review’ün DeepSeek V4 analizi bu noktayı stratejik bir kırılma olarak yorumluyor: model ucuza eğitilebiliyor, ucuza çalıştırılabiliyor ve yerli donanım üzerinde tamamen bağımsız çalışıyor. Token başına maliyet bakımından Western inference servislerinden yüzde 60’a varan farklar bildiriliyor.

Bu durum, açık kaynak modellerin önümüzdeki dönemde donanım rekabetinde yumuşak ama belirleyici bir aktör olduğunu da gösteriyor. Meta’nın Llama 4 ailesi, Mistral’in yeni Codestral nesli ve DeepSeek V4’ün birleşik etkisi, kapalı modellere fiyat baskısı uyguluyor. İlgili ayrıntılar bu konudaki yazımız yazısında; benchmark karşılaştırmaları, Apache lisansının kapsamı ve Huawei uyumunun teknik yönleri orada anlatıldı.

Çiplerin Saatlik Fiyatı ve Dev Bulut Anlaşmaları

↑ Başa dön

Yapay zeka çipi pazarındaki son tablonun en belirleyici ölçütlerinden biri, GPU’ların saatlik kira fiyatı. H200 sınıfı bir çip için bulut piyasasında saatlik tarife, son bir yılda 8 dolar bandından 4,7 dolar bandına geriledi. Bu düşüş, bir tarafta arz tarafının nihayet talebi karşılamaya yaklaşmasıyla, diğer tarafta CoreWeave, Lambda, Crusoe gibi neocloud şirketlerinin daha sıkı fiyatlamasıyla açıklanıyor. Eğitim ihtiyacı olan girişimler için bu durum doğrudan birim ekonomilerini değiştiren bir veri.

Aynı dönemde Anthropic’in Google ile imzaladığı çok yıllı bulut anlaşması, sektörün altyapı tarafındaki dengeleri yeniden çizdi. Anlaşma, Anthropic’in TPU v6 kapasitesinin önemli bir bölümünü kullanmasını içeriyor; bu, şirketin Nvidia üzerindeki bağımlılığını dengeleme stratejisinin bir parçası. Microsoft’un OpenAI ile ilişkisinde de Stargate kampüsü etrafında benzer bir rebalans gözleniyor. SemiAnalysis’in GPU bulut sağlayıcıları değerlendirmesi bu hyperscaler-neocloud rekabetinin fiyatlama tarafındaki yansımalarını ayrıntılı veriyor.

Tüketici tarafı için bu pazarın etkisi dolaylı ama net. Token başına maliyetin düşmesi, AI özellikli ürünlerin daha uygun fiyatlı sunulmasının önünü açıyor. Bulut hizmetleri tarafı da bu rekabetten doğrudan etkileniyor; depolama ve hesaplama maliyetlerinin birlikte düşmesi, küçük geliştiricilerin ölçek bulmasını kolaylaştırıyor. CoreWeave’in halka arz sonrası agresif kapasite genişlemesi, Lambda’nın enterprise müşterilere yönelik yıllık taahhüt paketleri ve Crusoe’nun atık doğal gaz tabanlı veri merkezleri, alternatif bulut sağlayıcı pazarını da çeşitlendirdi. Bu çeşitlenme, müşteri tarafında pazarlık gücünü artırırken; tek bir sağlayıcıya bağımlılığı azaltmak isteyen şirketler için multi-cloud GPU stratejisini gerçekçi bir seçenek haline getirdi. İlgili ayrıntılar h200 kira fiyatı yazısında ele alındı; saatlik fiyat değişimleri, Anthropic-Google taahhüdünün finansal boyutu ve neocloud şirketlerinin müşteri portföyleri orada tablolaştırıldı.

Şirketler ve Mayıs Ayı Boyunca Öne Çıkan Veriler

Aşağıdaki tablo, yapay zeka çip pazarındaki ana aktörlerin son aylarda kayda geçen verilerini bir arada gösteriyor. Bu, içerideki bireysel bölümlerde anlatılan hikâyelerin kuş bakışı özeti niteliğinde.

Pazarın Ana Eksenleri ve Okuma Anahtarları

Tüm bu hikâyeleri birlikte okumanın bir yolu, dört ana ekseni ayırt etmek. Bu eksenler önümüzdeki çeyreklerin de soru kümesini oluşturuyor.

• Eğitim ve inference ayrışması: Eğitim, Nvidia ve hyperscaler iç tasarımlarına (TPU, Trainium) yoğunlaşırken; inference tarafında Groq, Cerebras, Etched gibi niş aktörler pay alıyor.
• Bölgesel kutuplaşma: ABD-Avrupa ekseni TSMC-Samsung-Intel üçgenine yaslanırken; Çin ekseni SMIC-Huawei-DeepSeek dikey entegrasyonuna yöneliyor.
• Mimari çeşitlenmesi: Wafer-scale (Cerebras), LPU (Groq), fotonik (Lightmatter), SRAM-içi (Fractile), transformer-ASIC (Etched) ve klasik GPU paralel olarak yaşıyor.
• Altyapı maliyeti: Çiplerin kendisi kadar elektrik, su soğutma, fiber bağlantı, PPA kontratları belirleyici hale geldi.

Bu eksenlerin her biri, kendi başına yatırımcı ve geliştirici tarafında farklı stratejiler doğuruyor. Eğitim tarafına yatırım yapan bir girişim için Nvidia ekosistemi hâlâ rasyonel bir tercih; inference tarafında çalışan bir geliştirici için Groq veya Cerebras üzerinden token maliyetini düşürmek daha uygun olabilir. Çin iç pazarına ürün geliştiren bir ekip için ise Huawei-DeepSeek entegrasyonu artık seçenek olmaktan çıkıp varsayılana doğru ilerliyor.

Önümüzdeki Çeyrekte Beklenenler

↑ Başa dön

Yapay zeka çipi pazarında önümüzdeki çeyreğin ilk büyük başlığı muhtemelen Nvidia’nın yeni nesil Rubin mimarisi olacak. Şirketin yol haritası, Blackwell rampasının ardından Rubin tabanlı R100 ve R200 ailesinin tanıtımını işaret ediyor. HBM4 belleğin volüm üretime girmesi, eğitim tarafındaki tıkanıklığı kısmen rahatlatabilir. Aynı dönemde AMD’nin MI400 serisi, Intel’in Gaudi 4 hattı ve Tenstorrent’in yeni RISC-V tabanlı eğitim çipi de duyurulmaya yakın görünüyor.

İkinci büyük başlık, ABD ihracat kontrollerinin yeniden gözden geçirilmesi olacak. Yeni yönetimin çip ve gelişmiş litografi ekipmanlarına dair politikası, hâlâ tartışma aşamasında. Çin tarafında ise Huawei’nin LogicFolding hattının ikinci nesli ve SMIC’in 5 nanometre eşdeğeri sürecinin üretime girip girmeyeceği belirleyici olacak. Avrupa tarafında ise ASML’nin EUV makineleri çevresinde yeni bir ihracat müzakeresi tartışılıyor; bu, küresel litografi dengesinde ek bir kıpırdanma yaratabilir.

Üçüncü başlık, fiyatlama tarafı. H200 sınıfı çiplerin saatlik kirası 4,7 dolar bandına gerilemişken, Blackwell ve Rubin tarafının nasıl konumlanacağı tablonun yönünü belirleyecek. Eğer yeni nesil çiplerin saatlik kirası başlangıçta 10 dolar üzerine çıkar ve yıl sonuna kadar 6 dolar bandına çekilirse, bu, yapay zeka çipi pazarındaki birim ekonomisini ürün geliştiricileri için sürdürülebilir hale getirebilir. Ürün tarafında ise tüketiciye dönük yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasıyla inference talebinin kalıcı bir ivme kazanması bekleniyor.

Dördüncü ve belki en gözden kaçan başlık, regülasyon. ABD eyaletlerinin veri merkezi vergi teşviklerini gözden geçirmesi, AB’nin AI Act çerçevesinde donanım üreticilerine yönelik şeffaflık beklentileri ve Çin’in yerli donanım kullanım kotaları, önümüzdeki dönemde piyasanın gidişatını şekillendirecek dış değişkenler. Aynı zamanda Tayvan’daki TSMC kapasitesinin jeopolitik kırılganlığı, Samsung Foundry’nin Arizona fabrikasının üretime tam geçişi ve Intel Foundry’nin dış müşteri toplama hızı, yapay zeka çipi pazarının arz tarafındaki tabanını yeniden tanımlıyor. Yapay zeka çipi pazarındaki gerçek hikâye, sadece silikonun değil, onun etrafındaki ekosistemin de hızla yeniden tanımlandığı bir dönemde geçiyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zeka çipi pazarında Nvidia’nın hâkimiyeti ne zaman zayıflar?

Eğitim tarafında Nvidia’nın liderliği önümüzdeki birkaç çeyrek daha güçlü görünüyor. Asıl yumuşama inference tarafında olacak: Groq, Cerebras ve transformer-ASIC odaklı şirketler, token başına maliyeti dramatik biçimde düşürdükçe Nvidia’nın inference payı yavaş yavaş erozyona uğrayabilir. Toplam pazarda yüzde 80’in altına inmesi, bağımsız analistlere göre birkaç yıl sürecek bir süreç.

Cerebras hisselerine yatırım yapmak mantıklı mı?

Bu bir yatırım tavsiyesi değildir. Şirketin halka arzı yüksek beklentilerle gerçekleşti; gelir tabanı hâlâ birkaç büyük müşteriye yoğunlaşmış durumda. OpenAI taahhüdünün takvimi, wafer-scale mimarinin verimi ve TSMC kapasitesinin sürdürülebilirliği belirleyici. Risk faktörlerini şirketin S-1 belgesinden ve bağımsız analist raporlarından okumakta fayda var.

Huawei’nin LogicFolding’i gerçekten EUV’un yerini tutuyor mu?

Tam olarak yerini tutmuyor ama belirli kullanım senaryolarında boşluğu kapatabiliyor. EUV’la üretilen 5 nanometre eşdeğeri çiplerle karşılaştırıldığında LogicFolding tabanlı Kirin AI 9100, mutlak performansta hâlâ geride. Ancak Çin iç pazarı, yazılım optimizasyonu ve maliyet açısından bu farkı kabul edilebilir bulabilir. Asıl belirleyici soru, ekosistemin (PyTorch uyumu, geliştirici aracı) hızla olgunlaşıp olgunlaşmayacağı.

H200’ün saatlik kirası daha da düşer mi?

Kısa vadede 4,5 dolar civarında bir denge bekleniyor. Blackwell ve Rubin nesli kapasiteye girdikçe H200, ikincil pazar fiyatlamasına geçecek ve büyük olasılıkla 3 dolar bandına yaklaşabilir. Ancak bu süreç, hyperscaler şirketlerinin H200 amortismanını ne kadar hızlı tamamladığına bağlı.

Yapay zeka çipi pazarındaki yatırımlar bir balon mu?

Bazı segmentlerde değerleme şişkinliği olduğu açık; özellikle prototip aşamasında 10x büyüyen Series B turları dikkat gerektiriyor. Ancak temel talep gerçek: hem eğitim hem inference için donanım ihtiyacı bir döngüsel pik değil, yapısal bir büyüme gösteriyor. Balon riskinin yoğunlaştığı yer, bireysel şirket değerlemeleri; pazarın tamamı için “balon” çerçevesi şu an için aşırı bir değerlendirme olur. Yatırımcı tarafında daha sağlıklı bir okuma, şirket bazında müşteri yoğunlaşması, brüt marj ve gerçek inşa edilmiş kapasite üzerinden yapılan değerlendirme.

Editör notu: Bu yazıda kullanılan finansal veriler ve çeyreklik raporlar, Bloomberg, CNBC, MIT Technology Review ve SemiAnalysis gibi yabancı otoriteli kaynaklara dayanmaktadır. Şirketlerin stratejilerine dair yorumlar editör gözlemidir; piyasa koşulları hızla değişebilir. Bu yazı yatırım tavsiyesi değildir, bilgilendirme amaçlıdır. — Mehmet Kara, Teknoloji Editörü