NVIDIA'nın Çığır Açan Vizyonu: Jensen Huang'ın Dönüştürücü Etkisi

NVIDIA'NIN SINIRLARI AŞAN DEVRİMİ: JENSEN HUANG'IN DÖNÜŞTÜRÜCÜ VİZYONU

Huang ve Jobs: İki Çağın Öncüleri

2025 CES'te Jensen Huang, ikonik timsah derisi ceketiyle sahneye çıktığında, insanların NVIDIA'nın yeni hamlelerinden ziyade dikkat çeken ceketiyle ilgilenmesi dikkat çekiciydi. Ancak, sunumun içeriği kıyafetten çok daha etkileyiciydi ve yayınlanan yenilikçi teknolojiler, NVIDIA'nın kendi konferanslarındaki başarıları bile geride bıraktı. Peki, NVIDIA tam olarak neyi altüst ediyor? Gelin derinlemesine inceleyelim.

RTX Blackwell Serisi GPU'lar: Yeni Nesil "Yapay Zeka Eğitim Aracı"

NVIDIA, RTX Blackwell serisi GPU'ları piyasaya sürdü ve bunların en dikkat çekeni RTX 5090 ekran kartı oldu. Güçlü özelliklerine burada ayrıntılı olarak girmeyecek olsak da, serinin en zayıfı olan 5070 ekran kartının bile bir önceki neslin 4090'ı ile eşdeğer performansa sahip olması ve fiyatının üçte bir oranında düşmesi kayda değer.

Bilindiği üzere, tüketici sınıfı ekran kartları özellikle yerel olarak konuşlandırılan açık kaynaklı modeller için çok uygundur. RTX 5090 bu nedenle yeni nesil "yapay zeka eğitim aracı" olarak kabul ediliyor.

Kara Orman Stüdyosu, NVIDIA ile işbirliği yaparak FLUX modelini optimize etti ve 50 serisi ekran kartlarında çıkarım hızında önemli bir artış elde etti. DEV modeli, 5090'da 4090'dan iki kat daha hızlı çıkarım yapıyor. Ayrıca, şubat ayında FP4 nicemleme formatında FLUX modeli de piyasaya sürülecek.

Piyasada 5090'ın ön siparişleri şimdiden görülmeye başladı, bu da bu yıl AI tasarım, AI çizim stüdyosu, AI çizgi roman, AI kısa film gibi alanlardaki stüdyoların patlama yaşayacağına işaret ediyor.

Project DIGITS: Masaüstü Bulut Platformunda Büyük Model Devrimi

Resim yazılımları yerel olarak konuşlandırılabiliyorsa, 13B'den fazla parametreye sahip büyük modeller de konuşlandırılabilir mi? Jensen Huang bu soruya olumlu yanıt verdi. NVIDIA, 200 milyar parametreli büyük modelleri masaüstünde çalıştırabilen ve sadece standart bir elektrik prizine ihtiyaç duyan "Project DIGITS" masaüstü bulut platformu bilgisayarını tanıttı.

Büyük modellerin geliştirilmesi veya çıkarımı masaüstü sisteminde tamamlandıktan sonra, hızlandırılmış buluta veya veri merkezlerine sorunsuz bir şekilde konuşlandırılabilir. Bu, kişisel eğitim setlerine dayalı özel modellerin patlamasına olanak tanır. Gelecekte, geliştiriciler yerel olarak 8-13B modelleri konuşlandırabilir ve Stable Diffusion'ın kişisel yaratıcılar arasında yaygınlaştığı günleri yeniden yaşayabilirler. Onlar için 3000 dolarlık maliyet de çok uzak bir ihtimal değil.

NVIDIA GB200 NVL72: Veri Merkezi Süper Çipi

NVIDIA, 72 Blackwell GPU, 1.4 exaFLOPS işlem gücü ve 130 trilyon transistöre sahip bir veri merkezi süper çipi olan NVIDIA GB200 NVL72'yi tanıttı. Jensen Huang, bu çipi Amerikan Kaptanı'nın kalkanına benzetti.

Bu çipin gücü, Jensen Huang'ın elinde 6 tane bu çipten tutmasının, Çin'deki birçok AI şirketi ve otomobil şirketinin kendi kendine sürüş için kullandığı tüm veri merkezlerinin işlem gücüne eşdeğer olmasıdır. Karşılaştırma olarak, Li Auto'nun akıllı sürüşünün toplam işlem gücü 8.1EFLOPS'tur. Bu süper çip ile donatılmış veri merkezlerinin sürekli olarak kurulmasıyla, yeni nesil dil modelleri, otomatik sürüş uçtan uca ve robotların dünya modelleri artık işlem gücü kıtlığından etkilenmeyecek.

Cosmos Modeli: Yapay Zekanın Fiziksel Dünyayı Anlamasını Sağlamak

NVIDIA, "yapay zekaya fiziksel dünyayı öğretmek" için bir dünya modeli geliştirme platformu olan Cosmos modelini tanıttı. Dünya temel modelleri, Tokenizers ve video işleme iş akışlarından oluşur ve robotik ve AV laboratuvarları için büyük bir nimet.

Cosmos, metin, resim veya video istemlerini kabul ederek sanal dünya durumları oluşturabilir, bu da makinelerin nihayet zihinlerinde dünyayı inşa edebileceği ve anlayabileceği anlamına gelir. 20 milyon saatlik video üzerinde eğitilmiş ve 4 milyardan 140 milyara kadar ağırlığa sahip açık kaynaklı, açık ağırlıklı bir video dünya modelidir.

Dünya modellerinin birçok tanımı olsa da, Cosmos'un 4D simülasyon yeteneği onu benzersiz kılıyor. Bu teknolojinin yakın gelecekteki devrimci etkisi, sentetik verilerin fiziksel AI'nin karşılaştığı büyük veri kıtlığı sorununu çözecek olmasıdır. NVIDIA, Cosmos'u robotik ve otomatik sürüş için büyük ölçekli sentetik veri üretimine uygulamış ve geliştiricilerin verileri ince ayar yapmaları ve robotları ve AI'yı eğitmek için kullanmaları için kullanıma sunmuştur.

Fiziksel AI'ye Yatırım: Otomatik Sürüş ve Robotlar

NVIDIA, işlem gücü, modelleme ve veri alanlarında yatırımlar yaptı ve otomatik sürüş ve robotik olmak üzere iki ana alanda ilk patlamanın yaşanacağına dair bahse girdi. Jensen Huang, Robotaxi'nin 1 trilyon dolarlık ilk robotik endüstrisi olacağını bile tahmin ediyor.

Otomatik sürüş için NVIDIA, bir önceki nesil çiplerin 20 katı işlem gücüne sahip ve insansı robotlar için de kullanılabilecek "Thor Blackwell" adlı yeni nesil araç işlemcisini piyasaya sürdü. Robotik için NVIDIA IsaacGroot, geliştiricilere dört büyük destek sunuyor: temel robot modelleri, veri boru hatları, simülasyon çerçeveleri ve Thor robot bilgisayarı.

NVIDIA, "robotların GPT anı" için kapsamlı bir altyapı oluşturdu. 2025'te, yerel akıllı vücut sektörünün ve otomatik sürüş sektörünün bir finansman dalgasına gireceği tahmin ediliyor.

[Resim: Jensen Huang ve Steve Jobs - Mobil ve AI Çağının İki Totemi]

AI Agent: Trilyonlarca Dolarlık Bir Endüstri

Jensen Huang ayrıca AI Agent endüstrisinin trilyonlarca dolarlık bir büyüklüğe ulaşacağını öngörüyor. İlgili ürün, hesap makinesi, web araması, semantik arama, SQL araması vb. araçları destekleyen "Test Süresi Ölçekleme" özellikli Agentic AI'dir. NVIDIA'nın GPU hızlandırmalı hesaplama ve AI entegrasyonunda Swarms çerçevesiyle işbirliği yapması durumunda, Swarms çerçevesi sonunda kazanan olabilir ve tüm AI Agent'lar çerçevesi içinde çalışabilir. Swarms'ın gelecekte trilyon dolarlık bir dev olması bekleniyor, ancak mevcut piyasa değeri sadece 540 milyon dolar. Bu da hala büyük bir büyüme potansiyeli olduğu anlamına mı geliyor?

NVIDIA'nın AI Gelişiminin Dört Aşaması

OpenAI Sam'in AGI'nin beş gelişim aşamasıyla karşılaştırıldığında, NVIDIA'nın AI'nin dört gelişim aşaması daha makro ve cesur:

• Algılayıcı AI: Ses tanıma, derin tanıma
• Üretken AI: Metin, resim veya video oluşturma
• Temsilci AI: Programlama asistanları vb., insanların görevleri tamamlamasına yardımcı olma
• Fiziksel AI: Otomatik sürüş araçları, genel robotlar

Bu sınıflandırma, AI'nin gelişim sürecini ve endüstriyel gelişim yasalarını açıkça ortaya koyuyor. Jensen Huang'ın 10 yıl önce küçük adımlarla sahneye çıkıp Xiaomi'yi desteklemesinden, bugün 3,6 trilyon dolarlık bir dev haline gelmesine kadar gelecekteki gelişimi hala sınırsız görünüyor.