Startuplardan Big Tech'e: Nvidia'nın rakipleri çoğalıyor — tahtı devrilebilir mi?

Yapay zeka çiplerinde Nvidia'nın hakimiyetine meydan okumak için verilen yarış yeni bir aşamaya giriyor: startuplar milyarlarca dolar yatırım çekiyor, Big Tech kurumları dahili çip geliştirmeyi hızlandırıyor ve yatırımcılar AI hesaplamanın bir sonraki aşamasının yalnızca grafik işlem birimlerine (GPU'lara) ait olmayabileceğine inanıyor.

Nvidia AI donanımı pazarında hakimiyetini sürdürürken, ilgi giderek devasa AI modellerinin eğitilmesinden, gerçek dünya uygulamalarında onları verimli şekilde çalıştırmaya — yani AI çıkarımına (inference) — kayıyor.

Bu geçiş, daha hızlı performans, daha düşük güç tüketimi ve önemli ölçüde daha düşük işletme maliyetleri vaat eden yeni nesil çip üreticilerinin önünü açtı.

En son hatırlatma Çarşamba günü geldi: AI çip startup'ı SambaNova 1 milyar dolar yeni finansman topladı; bu, dünyanın en hızlı büyüyen teknoloji pazarlarından birinde pay kapmaya çalışan şirketleri desteklemeye yatırımcıların istekli olduğunu gösterdi.

Bu finansman turu SambaNova'ya 11 milyar dolarlık değerleme verdi ve General Atlantic liderliğinde gerçekleştirildi; Seligman Ventures, T. Rowe Price ve Capital Group da katıldı.

Bu yatırım, şirketin bu yılın başlarında Intel'in de aralarında bulunduğu yatırımcılardan 350 milyon dolardan fazla topladığı ve bir stratejik ortaklık kurduğu ayrı bir finansman turunu izliyor.

Nisan ayında yayımlanan CNBC raporuna göre, 2026'da AI çip startup'ları dünya genelinde 8,3 milyar dolar topladı.

Fon piyasalarında ani bir düşüş yaşanmadığı sürece, bu sektöre yapılan yatırımların bu yıl rekor seviyelere ulaşması bekleniyor.

Kaynak: CNBC

Odak eğitimden çıkarıma kayıyor

Nvidia hakimiyetini, ilk olarak oyun için tasarlanmış ancak daha sonra yapay zeka model eğitimi için uyarlanan grafik işlem birimlerine (GPU'lara) dayanarak kurdu.

Bu çipler, büyük dil modelleri oluşturmak için sektör standardı olmaya devam ediyor.

Ancak işletmeler yeni temel modeller eğitmekten çok AI uygulamalarını devreye soktukça, sektör, eğitilmiş AI modellerinin kullanıcı sorgularına yanıt verdiği süreç olan çıkarıma daha fazla önem veriyor.

Birçok startup, GPU'ların son derece güçlü olmalarına rağmen AI iş yükleri için özel olarak tasarlanmadığını savunuyor.

Bunun yerine, özellikle çıkarım için tasarlanmış özel işlemcilerin maliyetleri önemli ölçüde düşürürken daha az elektrik tüketeceğine inanıyorlar.

Nvidia'ya meydan okumayı amaçlayan AI çip startup'ları

SambaNova, Nvidia'nın AI altyapısı üzerindeki kontrolünü gevşetmeye çalışan tek şirketten çok uzak.

Geçenlerde 5,5 milyar dolar topladıktan sonra halka açılan Cerebras, uzun süredir Nvidia'nın en güçlü rakiplerinden biri olarak konumlanıyor.

Morgan Stanley, şirketin belirli AI hesaplama segmentlerinde ilk hareket avantajı olduğunu savundu.

Yakından izlenen bir diğer oyuncu Groq. Çıkarıma odaklı mimarisi öyle dikkat çekti ki Nvidia Aralık ayında bazı çip teknolojilerini lisanslamayı kabul etti ve Groq'un CEO'sunu işe aldı.

CNBC daha sonra Nvidia'nın Groq'u 20 milyar dolar nakit karşılığında satın almayı kabul ettiğini bildirdi; ancak her iki şirket de haberi doğrulamadı.

Groq, Simon Edwards liderliğinde bağımsız faaliyet göstermeye devam edeceğini söyledi.

İlginç bir şekilde Nvidia, Mart'ta düzenlenen yıllık GTC konferansında kendi dil işleme birimini tanıttı; bu, yeni rakiplerden çıkan fikirleri görmezden gelmek yerine bunları bünyesine kattığını gösteriyor.

2019'da kurulan bir diğer dikkat çeken startup D-Matrix.

Şirket, işlem yükleri nispeten küçük kaldığı sürece işlemcilerinin tek başına Nvidia GPU'larına kıyasla çıkarım iş yüklerini 10 kata kadar daha hızlı çalıştırabileceğini ve beş kat daha az enerji tüketeceğini söylüyor.

D-Matrix bugüne kadar yaklaşık 500 milyon dolar topladı ve tahmini değeri yaklaşık 2 milyar dolara ulaştı.

Microsoft, yatırım kolu M12 aracılığıyla finansmana katıldı.

AI model üreticileri kendi çiplerini geliştirmeye çalışıyor

Rekabet baskısı yalnızca startup'lardan gelmiyor.

Nvidia'nın en büyük müşterilerinden birçoğu, mülkiyetinde olacak özel AI çipleri tasarlamaya ağır yatırımlar yaparken aynı zamanda rakip haline geliyor.

Gerekçe basit: özel silikon geliştirmek Nvidia'ya bağımlılığı azaltır, uzun vadeli altyapı maliyetlerini düşürür ve donanım ile yazılım arasında daha sıkı entegrasyon sağlar.

Reuters'in bu hafta bildirdiğine göre, Çinli AI startup'ı DeepSeek modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanılan Nvidia ve Huawei işlemcilere olan bağımlılığı azaltma çabasıyla kendi AI çipini geliştiriyor.

Bu ayın başlarında The Information, Anthropic'in Samsung ile gelecekteki bir çip üzerinde iş birliği yapma konusunda görüşmeler yürüttüğünü bildirdi; ancak çipin teknik özellikleri ve amaçlanan kullanımına ilişkin kilit kararlar hâlâ netleşmiş değil.

OpenAI geçen ay Broadcom ile birlikte geliştirdiği ilk özel AI işlemcisini, Jalapeño'yu tanıttı.

Broadcom CEO'su Hock Tan Reuters'a, bu işlemcinin Nvidia'nın Blackwell çipleri ve Google'ın tensor işlem birimleri ile eşdeğer performans gösterdiğini söyledi.

Big Tech giderek Nvidia'nın rakibi haline geliyor

Google da Nvidia'ya olan bağımlılığını azaltmak için agresif adımlar atıyor.

AI eğitimi ve çıkarımı için aynı işlemcileri kullanmak yerine, şirket bu iş yüklerini sekizinci nesil tensor işlem birimi (TPU) ailesi altında ayrılmış çiplere ayırıyor.

TPU 8t ve TPU 8i işlemcilerinin bu yılın ilerleyen dönemlerinde piyasaya çıkması bekleniyor.

Amazon benzer bir strateji izliyor.

AI şefi Peter DeSantis yakın zamanda Bloomberg'e AWS'in Trainium AI çiplerini dış müşterilere satma olasılığını tartıştığını söyledi; bu, veri merkezi altyapısında Nvidia'ya karşı güçlü alternatiflerden birini oluşturabilir.

Bu tür tartışmalar hâlâ erken aşamada, ancak bunlar Amazon CEO'su Andy Jassy'nin, şirketin dahili olarak geliştirdiği AI çiplere talebin o kadar güçlü olduğunu ve bunların ticarileştirilmesinin artık değerlendirildiğini söylemesinin ardından geliyor.

Meta da Broadcom ile genişletilmiş bir ortaklık aracılığıyla özel AI donanımına agresif yatırımlar yapıyor.

Şirketin Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) programı ilk çipini, MTIA 300'ü üretmiş durumda; bu çip, Meta'nın platformlarında sıralama ve öneri sistemlerini güçlendiriyor.

2027'ye kadar üç ek neslin gelmesi bekleniyor; sonraki sürümler özellikle AI asistanlarını ve kullanıcı sorgularına yanıt veren çıkarım iş yükleri için tasarlanacak.

Google ve Amazon gibi Meta'nın hedefi de Nvidia'ya olan bağımlılığı azaltmak ve çipleri kendi yazılım yığınına ve AI altyapısına göre uyarlamak.

Bu değişim, büyük bulut sağlayıcıları genelinde daha geniş bir eğilimi gösteriyor.

Hazır GPU'lara tamamen güvenmek yerine teknoloji devleri giderek kendi iş yüklerine göre optimize edilmiş uygulamaya özel entegre devreler (ASIC'ler) inşa ediyor.

AMD ve Broadcom zaten önemli pozisyonlar edindi

Birçok startup'ın aksine, AMD ve Broadcom AI altyapısında zaten kayda değer rakipler olarak kendilerini kanıtladı.

AMD'nin dönüşümü bazı yönlerden Nvidia'yı yansıttı.

Başlangıçta oyun grafik kartları ve PC işlemcileri ile bilinen şirket, odak noktasını veri merkezi hızlandırıcıları ve AI çiplerine kaydırdı; bu da şirketin AI hızlandırıcı pazarında halka açık ikinci en büyük oyuncu olarak öne çıkmasını sağladı.

Bu strateji yatırımcılara büyük kazanç sağladı.

AMD hisseleri son beş yılda %460'tan fazla yükseldi ve şirkete 840 milyar doları aşan bir piyasa değeri kazandırdı.

Broadcom ise özel AI silikonunda stratejik olarak en önemli şirketlerden biri haline geldi.

Broadcom, satıcı çipleri aracılığıyla Nvidia ile doğrudan rekabet etmek yerine dünyanın en büyük AI geliştiricileri için özel işlemciler tasarlıyor.

Melius Research analistleri yakın zamanda, Anthropic ve Meta Platforms dahil müşterilerden 2027'ye kadar yaklaşık 10 gigavatlık AI talebine dair görünürlüğe sahip olduğunu belirtti.

Şirketin etkisi, Apple ile 30 milyar doları aşan bir yarı iletken anlaşması imzalamasının ardından Çarşamba günü daha da genişledi.

Anlaşma kapsamında Broadcom, Apple'ın ürünleri için "özel silikon bileşenler ve ileri seviye kablosuz bağlantı teknolojileri" tasarlayıp üretecek.

Analistler Nvidia'nın liderliğinin daralacağını, yok olmayacağını söylüyor

Artan rakip sayısına rağmen, çoğu analist Nvidia'nın liderliğinin hâlâ ezici olduğunu düşünüyor.

"Nvidia, geçen yıla kıyasla kesinlikle daha fazla rekabet görecek," dedi KinNgai Chan, Summit Insights Group'ta yönetici direktör, Mart ayında Reuters'e yaptığı yorumlarda.

"Nvidia bugün eğitim ve çıkarım pazarlarının her ikisinde de hâlâ %90'ın üzerinde pazar payına sahip."

Ancak Chan, bu hakimiyetin gelecek yıllarda kademeli olarak zayıflamasını bekliyor.

"Kendi iç ASIC programları bir ölçek kazandığında, özellikle çıkarım pazarında, Nvidia'nın 2027'den itibaren pazar payı kaybı yaşamaya başlayacağını düşünüyoruz," dedi; burada, uygulamaya özel entegre devrelerin (ASIC'lerin) belirli iş yükleri için tasarlandığını ve genel amaçlı GPU'lardan daha yüksek verim sunduğunu kastediyordu.

Morningstar benzer uzun vadeli görünümü paylaşıyor.

"Uzun vadede, Google ve AWS'in daha fazla çip ve AI ekipmanını kendi bünyelerine taşımaya çalışmasının Nvidia'nın aleyhine olacağını düşünüyoruz," Morningstar analisti Brian Colello yazdı.

"Google'ın TPU'larına ve Amazon'un Trainium'una (özellikle Anthropic ve/veya Google Gemini önde gelen sınır modelleri olarak ortaya çıkarsa) Nvidia'nın pazar payı kaybedeceğini öngörüyoruz; ancak Nvidia'nın payının 2030'da daha büyük bir AI harcama pastası içinde %68'de dengeleneceğini (bugünkü %80'e karşı) düşünüyoruz," diye ekledi.

Nvidia çok cephede mücadele ediyor

Tüm bunlara rağmen Nvidia yerinde durmuyor.

Şirket, Ocak 2026'da sona eren mali yılda, gelecek nesil AI işlemciler, ağ ürünleri ve fotonik teknolojisi üzerinde çalışmalarını hızlandırırken Ar-Ge'ye 18 milyar doların üzerinde harcadı.

Mayıs'taki son telekonferansta Huang, Nvidia'nın yeni "Vera" merkezi işlemcilerinin şirketi 200 milyar dolarlık yeni bir pazara eriştirdiğini söyledi.

Nvidia, Vera çiplerinin cari mali yıl sonuna kadar 20 milyar dolar gelir elde etmesini bekliyor.

Huang, bu satışların şirketin daha önce 2025-2027 arasında Blackwell ve Rubin AI çip platformlarından geleceğini projekte ettiği 1 trilyon dolarlık gelire dahil edilmediğini söyledi.

Daha da önemlisi, Nvidia giderek çatışma yerine iş birliğini tercih ediyor.

Her yeni AI çip startup'ıyla doğrudan rekabet etmek yerine Nvidia, çıkarım için özel işlemciler geliştiren şirketlerle iş birliği yapmayı tercih ediyor.

Aralık'ta AI çıkarım startup'ı Groq'tan 20 milyar dolar karşılığında varlıklar satın almak ve bu yılın başlarında iki fotonik şirketine 4 milyar dolarlık yatırım açıklamak bu stratejinin parçasıydı.

Ayrıca bazı rakip çipleri kendi GPU'larıyla birlikte AI sunucu raflarında entegre ederek Nvidia, ekosistemini genişletiyor ve hangi çıkarım teknolojileri en çok ilgi görürse görsün AI altyapı harcamalarından fayda sağlamaya devam etmesini güvence altına alıyor.

Bu strateji Nvidia'nın birden fazla AI donanım ekosistemine katılmasını sağlar ve müşteriler GPU'larının yanına özel çıkarım çipleri de alırlarsa bile gelir üretmeye devam etmesine olanak tanır.

Çarşamba günü, çıkarım bulut sağlayıcısı Parasail müşterilere "10 kata kadar daha hızlı, maliyet açısından daha verimli çıkarım hizmetleri" sunmak için D-Matrix'in Corsair çıkarım hızlandırıcılarını Nvidia Hopper ve Blackwell sistemlerinin yanında devreye alacağını açıkladı.

Ayrıca SambaNova'nın ürünleri, Nvidia donanımının yerini tamamen almak yerine onu tamamlayacak şekilde tasarlandı.

SambaNova CEO'su Rodrigo Liang, SN40 ve SN50 çiplerinin çıkarımın sözde "decode" kısmını, yani modelden gelen sorguyu açmayı beş ila 10 kat daha hızlı gerçekleştirebildiğini; bunun da aynı sayıda Nvidia çipini eğitim gibi diğer görevler için boşaltmaya yardımcı olduğunu söyledi.

Rekabet baskılarına rağmen güçlü büyüme sürüyor

Nvidia'nın son mali sonuçları, rekabetin henüz işine anlamlı bir darbe vurmadığını gösteriyor.

Şirketin temel büyüme motoru olmaya devam eden veri merkezi bölümü, yıllık bazda %92 artışla rekor 75,2 milyar dolar gelir bildirdi.

CEO Jensen Huang, talebin geniş tabanlı olduğunu ve yeni ürünlerin şirketin önde gelen AI platformları için projekte ettiği 1 trilyon dolarlık gelir fırsatını aşmasına yardımcı olacağını yatırımcılara temin etmeye çalıştı.

Yine de, beklenenden güçlü gelir rehberliğine ve 80 milyar dolarlık hisse geri alım programı duyurusuna rağmen NVDA hisseleri kazanç açıklamasının ardından %1,6 düştü.

Piyasa tepkisi, yatırımcıların giderek cari kazançların ötesine bakıp Nvidia'nın çoğalan rakipler karşısında hakim konumunu savunup savunamayacağına odaklandığını gösterdi.

Hisse bu yıl nispeten ılımlı %4 değer kazandı ve son 12 ayda sadece %23'ün biraz üzerinde yükseldi; bu, AI patlamasının ilk dönemlerindeki olağanüstü kazançlarına göre keskin bir yavaşlama.