Nvidia CEO’su Jensen Huang, GTC 2025 konferansında teknoloji dünyasını sarsan bir açıklama yaptı: “100 kat daha fazla hesaplama gücüne ihtiyacımız var!”
Bu açıklama, yapay zekâ (AI) ve hesaplama dünyasında büyük bir dönüşümün kapıda olduğunun en net göstergesi. GPU, yapay zekâ, hesaplama, token ve üretim gibi terimler artık yalnızca moda kelimeler değil; teknoloji devriminin merkezinde yer alan temel kavramlar hâline geldi.
Yapay Zekâ İçin 100 Kat Daha Fazla Hesaplama Gücü
Huang, yapay zekâ ölçekleme yasalarıyla ilgili yapılan büyük bir hatayı vurguladı:
“Bu yıl, neredeyse tüm dünya ölçekleme yasasını yanlış anladı. AI’nin hesaplama gereksinimleri tahmin edilenden çok daha hızlı artıyor. Şu anki ihtiyacımız, geçtiğimiz yıla kıyasla en az 100 kat daha fazla.”
Bu durum, yalnızca teknoloji meraklılarını değil, yatırımcıları ve girişimcileri de yakından ilgilendiriyor. AI’nin yalnızca cevap veren değil, düşünen ve eyleme geçen bir sisteme dönüşmesi, hesaplama altyapısının radikal şekilde değişmesi gerektiğini gösteriyor.
AI’nin Düşünme Yetisi ve Artan Hesaplama İhtiyacı
Jensen Huang, AI’nin gelişimini anlatırken düşünme ve problem çözme yetisine dikkat çekti. Basit bir düğün oturma düzeni probleminde bile LLaMA 3.1 modeli yalnızca 439 token kullanarak yanlış bir yanıt verirken, derin öğrenme ve mantıksal çıkarım üzerine kurulu bir model 8.000’den fazla token üreterek doğru bir yanıt oluşturdu.
Bu, basit yanıtlar veren AI ile düşünen ve analiz eden AI arasındaki farkı ortaya koyuyor. Ancak, bu tür gelişmiş AI modelleri için muazzam miktarda hesaplama gücü gerekiyor.
Veri Merkezleri Artık Güç Kısıtlı
Jensen Huang’ın GTC 2025’te verdiği en önemli mesajlardan biri de veri merkezlerinin enerji tüketimi konusunda büyük bir sınıra ulaştığıydı.
“Gelecekteki her veri merkezi, güç kısıtlamalarıyla karşı karşıya kalacak. Gelirler bile artık güç tüketimiyle sınırlı.”
Bu, AI ve bulut bilişim dünyası için büyük bir dönüşüm anlamına geliyor. Yeni veri merkezleri inşa etmek çözüm olmayabilir, çünkü mevcut altyapının bile enerji tüketimi trilyon dolarlık yatırımları gerektiriyor.
Çözüm, mevcut hesaplama gücünü daha verimli kullanmak olabilir. Nvidia’nın da odaklandığı noktalardan biri, boşta kalan işlem gücünü daha etkin bir şekilde kullanmak.
Yapay Zekâ ve Bağımsız Dijital Çalışanlar
Jensen Huang, yapay zekânın geleceğini tanımlarken bağımsız dijital çalışanlar kavramına vurgu yaptı:
“Dünyada bir milyar bilgi çalışanı var. Ancak yakın gelecekte, onlarla birlikte çalışacak 10 milyar dijital çalışan olacak.”
Bu AI sistemleri sadece soruları cevaplayan varlıklar olmayacak; aynı zamanda bağımsız olarak karar alabilen ve eyleme geçebilen yapılar hâline gelecekler. Bu, hesaplama gücünün daha erişilebilir ve esnek olması gerektiğini gösteriyor.
Spheron gibi merkeziyetsiz hesaplama altyapıları, AI’nin kendi kaynaklarını yönetmesine olanak tanıyacak sistemler geliştiriyor. Bu, merkezi veri merkezlerinden uzaklaşıp daha dağıtık ve verimli bir hesaplama modeli oluşturulmasını sağlayabilir.
Yeni Nesil Hesaplama Verimliliği
Huang, veri merkezlerinde enerji tasarrufunun kritik bir konu hâline geldiğini belirtti:
“Bir veri merkezinde yalnızca 10 megavat tasarruf edersek, bu 100 Rubin ultra rafına eşdeğer olur.”
Bu açıklama, hesaplama ekonomisinin yeni bir döneme girdiğini gösteriyor. Artık sadece daha güçlü çipler üretmek değil, mevcut işlem gücünü daha verimli kullanmak önem kazanıyor.
Spheron gibi DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) projeleri, boşta kalan işlem gücünü kullanarak bu dönüşümde kritik bir rol oynayabilir. Şu anda dünya genelinde 500 milyar dolarlık hesaplama gücü atıl durumda bekliyor. Bu gücün yalnızca küçük bir kısmının kullanılması bile AI’nin gelişimi için büyük bir fırsat yaratabilir.
Gelecek: AI, Ölçeklenebilir Hesaplama ve Yeni Teknoloji Paradigmaları
Nvidia’nın GTC 2025 etkinliği, yapay zekânın geleceğini ve hesaplama dünyasındaki büyük dönüşümü gözler önüne serdi. 100 kat daha fazla hesaplama gücü ihtiyacı, AI’nin yalnızca yanıt veren sistemlerden çıkarak düşünen, planlayan ve bağımsız hareket eden varlıklara dönüşmesiyle doğrudan bağlantılı.
Bu değişim, yalnızca teknoloji dünyasını değil, tüm sektörleri etkileyecek büyük bir dalga yaratıyor. Geleceğin AI dünyasında daha güçlü donanımların yanı sıra, daha verimli altyapılar ve merkeziyetsiz hesaplama çözümleri de önemli rol oynayacak.
Bu yazı için Spheron Network – Prashant’a Teşekkürler.
