Nvidia CEO’su Jensen Huang, yapay zeka (AI) modellerini geliştirme yöntemlerindeki değişimlerin şirketin büyümesini nasıl etkileyeceği konusundaki endişelere yanıt verdi. Nvidia, 2024’ün son çeyreğinde 19 milyar dolardan fazla net gelir elde etti, ancak bu başarı yatırımcıların hızlı büyümenin devam edeceği yönündeki kaygılarını gidermeye yetmedi. Özellikle, yeni bir AI yaklaşımı olan “test-time scaling” analistlerin gündemindeydi.

Test-Time Scaling: Nvidia İçin Yeni Bir Fırsat mı?

“Test-time scaling,” OpenAI’nin o1 modeli ile gündeme gelen ve AI modellerinin kullanıcı komutlarına yanıt verirken daha fazla işlem gücü kullanarak “düşünme” süresini artırdığı bir yöntemdir. Bu yaklaşım, AI eğitimi sonrası yapılan inference (çıkarım) işlemlerine daha fazla vurgu yaparak, mevcut modellerin daha doğru ve kaliteli yanıtlar vermesini sağlar.

Analistler, bu yeni yöntemin Nvidia’nın eski çiplerinin bu süreçlerde nasıl performans göstereceğini sorguladı. Huang ise bu yöntemi “en heyecan verici gelişmelerden biri” olarak tanımladı ve Nvidia’nın bu değişime hazır olduğunu belirtti. Huang ayrıca Microsoft CEO’su Satya Nadella’nın, test-time scaling’i “AI endüstrisini dönüştürecek yeni bir yol” olarak tanımladığı görüşüne katıldığını ifade etti.

AI Pazarında Nvidia’nın Avantajları

Test-time scaling gibi yöntemlerin, Nvidia’nın güçlü olduğu AI eğitim süreçlerinden daha fazla AI inference işlemine geçişe yol açabileceği belirtiliyor. Nvidia, AI eğitimi için kullanılan çiplerde altın standart olarak kabul edilirken, inference alanında Groq ve Cerebras gibi yenilikçi startup’lar hızla büyüyor. Bu durumun Nvidia için daha rekabetçi bir pazar yaratabileceği öne sürülüyor.

Ancak Huang, Nvidia’nın CUDA platformunun ölçeği ve güvenilirliği sayesinde startup’lara göre önemli bir avantaja sahip olduğunu vurguladı. “Dünyanın en büyük inference platformu biziz. Yenilik yapmak isteyenler Nvidia’nın mimarisiyle daha hızlı ilerleyebileceklerini biliyor”, dedi. Huang, Nvidia’nın liderliğini uzun vadede sürdüreceğine inandığını belirtti.

Pretraining ve Inference Dengesi

Huang’a göre, Nvidia’nın mevcut işlem gücü öncelikle AI modellerinin eğitildiği pretraining süreçlerinde kullanılıyor. Ancak Huang, gelecekte AI inference işlemlerinin artacağını ve bunun Nvidia’nın büyümesine katkı sağlayacağını ifade etti: “Bir gün herkes AI modelleri çalıştıracak, işte o zaman AI gerçek anlamda başarılı olmuş olacak”.

Huang ayrıca, mevcut modellerin geliştirilmesinde hala veri ve işlem gücüne dayalı ölçekleme yöntemlerinin etkili olduğunu belirtti. Ancak bu yöntemlerin sınırlarına yaklaşıldığını söyleyen birçok uzman, “test-time scaling” gibi yenilikçi yaklaşımların bu sorunu çözebileceğine inanıyor.

Yatırımcıların Beklentileri ve Nvidia’nın Geleceği

Nvidia’nın hisse değeri, 2024 yılında %180’den fazla artış göstererek, OpenAI, Google ve Meta gibi devlerin AI modellerini eğitmek için Nvidia çiplerine olan talebi yansıttı. Huang, yatırımcıların beklentilerini karşılamak için “AI inference” işlem kapasitesini artırmaya yönelik stratejiler geliştirdiklerini belirtti. “Nvidia’nın AI dünyasındaki ölçeklenebilirliği ve yenilikçi altyapısı, gelecekteki fırsatların kilidini açacak”, diye ekledi.

Sonuç

Nvidia, AI endüstrisindeki hızlı değişimlere rağmen, hem eğitim hem de inference süreçlerinde liderliğini koruma konusunda kararlı. Huang’ın açıklamaları, Nvidia’nın yenilikçi yaklaşımlara hızla adapte olabileceğini ve rakiplerine kıyasla önemli bir stratejik avantaja sahip olduğunu gösteriyor.