AI Çağı'nda Bilgi İşlem Gücü Genişlemesi ve Yüksek Fiyat/Performans Arayışı

Büyük teknoloji şirketleri, AI'ye yapılan yatırımları sürekli artırıyor. Microsoft, Google gibi şirketlerin son finansal raporları, bulut işinin gelir ve kâr marjlarının sürekli yükseldiğini gösteriyor; AI, yeni bir performans büyüme noktası haline geliyor. Bu önde gelen bulut sağlayıcılarının bilgi işlem gücü "silahlanma yarışı" tam gaz devam ediyor, kısa vadede sermaye harcamalarında bir yavaşlama beklenmiyor. Sektörde, AI bilgi işlem gücü arz ve talep dengesinin 2030 civarında sağlanabileceği öngörülüyor.

Bu arada, pazar daha "yerel" AI uygulamaları görmeyi bekliyor; bu uygulamalar kullanıcıların gerçek üretkenlik artışı veya yaşam kolaylığı sağlamalı. Bu yıl, OpenAI Sora ve yerli büyük model Kimi gibi dikkat çekici ürünler ortaya çıktı, gelecekte ise GPT ve Gemini gibi büyük modellerin sürekli güncellemeleri ve daha fazla uç taraf AI uygulamaları görme umudu var. Ancak, AGI'ye giden yol hala uzun; insan toplumunu gerçekten değiştirecek AI uygulamalarının olgunlaşması muhtemelen daha uzun bir süre alacak.

Günümüzde, sektörde "yüksek maliyet etkinliği bilgi işlem gücü" sağlamaya odaklanmak daha önemlidir. Tarihsel deneyimlerden yola çıkarak, birim bilgi işlem gücünün maliyetinin düşmesi, AI gelişiminin gerekli bir koşuludur. Uygun fiyatlı, erişilebilir ve stabil AI bilgi işlem gücü, önemli AI uygulamalarının doğuşunun temelidir. Sora'dan örnek vermek gerekirse, kamuya açık olarak yayınlanması birkaç ay sürecektir; bunun önemli bir nedeni, devamlı olarak çıkarım için gereken bilgi işlem gücünü optimize etmektir.

Maliyetleri düşürmek için, endüstri birçok açıdan çalışmalara başlamıştır: GPU üretim kapasitesinde, TSMC AI çiplerinin ihtiyaç duyduğu CoWoS paketleme kapasitesini önemli ölçüde artırmaktadır; ağ ekipmanları açısından, NVIDIA'nın yeni nesil AI çipleri maliyetleri kontrol etmek için bakır kablo bağlantıları kullanıyor, optik modül üreticileri de LPO gibi yüksek maliyet-performans çözümlerini teşvik ediyor; soğutma açısından, tek rafın güç yoğunluğunun artmasıyla birlikte, sıvı soğutma çözümlerinin maliyet-performans avantajları giderek daha belirgin hale gelecektir.

Genel olarak, büyük bulut sağlayıcılarının büyük ölçekli yatırımlar yapma gücüne sahip olmasına rağmen, daha geniş pazar talebi yüksek maliyet etkinliğine sahip AI bilgi işlem gücüdür. Gelecekte, performansı garanti ederken birim bilgi işlem gücünün maliyetini düşürmek, AI gelişimini teşvik etmenin anahtarı olacaktır. Bu, çip, ağ, soğutma gibi birçok aşamada ortak çaba gerektirecek ve daha maliyet etkin bir AI altyapısı oluşturarak AI uygulama inovasyonuna sağlam bir destek sağlayacaktır.