Yapay zeka çip pazarı genel itibariyle üç kategoride toplanmış durumda. Eğitim, bulut ve edge bu sektöre yön veriyor.
Şu anda dünya, Nvidia’nın pazardaki baskın konumuna odaklanmış durumda ancak bunu biraz daha derinlemesine incelemek önemli. Nvidia, eğitim çipleri pazarında açık bir şekilde lider. Ancak bu, yapay zeka çiplerine olan talebin yalnızca yaklaşık yüzde 10-20’sini oluşturur. Eğitilmiş modelleri yorumlayan ve kullanıcı sorgularına yanıt veren çıkarım yongaları için oldukça büyük bir pazar var. Bu segment çok daha büyük ve tek başına Nvidia bile bu pazarda kilit sahibi değil.
Ayrıca, pazarı değerlendirmemiz gerekiyor. Kullanıcılar, hem uç hem de bulut ortamlarında çıkarım işlemeye ihtiyaç duyacak. Bulut çıkarımı , veri merkezi talebine bağlı olacak. Bugün veri merkezi yarı iletkenlerinin toplam pazarı yaklaşık 50 milyar dolar. Bu çıkarım piyasası sadece büyük değil, aynı zamanda oldukça parçalanmış.
Üç Pazar ön plana çıktı
GPU’lar üzerinde önemli miktarda yapay zeka çalışmasının yürütüldüğü göz önüne alındığında, Nvidia’nın tartışmasız büyük bir payı var, muhtemelen en büyüğü. AMD de bu pazarı hedefliyor, ancak Nvidia’nın önemli ölçüde gerisinde kalıyor. Üstelik bu, hiper ölçekleyicilerin kendi özel çiplerinin birçoğunu kullandığı bir alan. Bu işin çoğunun hala CPU’larda, özellikle de yetersiz tedarik edilen yüksek kaliteli GPU’larda gerçekleştirildiğini belirtmekte fayda var. Pazarın bu segmentinin öngörülebilir gelecekte oldukça rekabetçi olmaya devam etmesi bekleniyor. AMD gibi, bu da diğer tüm CPU, GPU ve hızlandırıcı satıcılarının sağlıklı bir ürün karışımıyla rekabet edeceği pazar.
A-Serisi işlemcisinde yapay zeka çekirdeklerine önemli bir çip alanı ayıran iPhone, en iyi örnek diyebiliriz. Bazı ölçütlere göre yapay zeka içeriği, A Serisi yongaların yüzde 20’sini kapsıyor. Bu, kalan yüzde 80’in telefondaki diğer tüm işlevleri çalıştırması gerektiğini kabul ettiğimizde dikkate değer bir oran. Diğer birçok şirket de SoC AI stratejilerini benimsiyor.
Yapay zeka alanında yaygın olan bir soru, GPT ve Stable Diffusion gibi en son büyük dil modellerini (LLM) çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücü miktarı.
Daha önce belirtildiği gibi, yapay zeka silikon pazarının boyutu için güvenilir tahminler elde etmek şu anda çok zor. LLM’lerin ve diğer modellerin gerçek iş için pratik kullanımını çevreleyen belirsizlik bu duruma yardımcı olmuyor. Örneğin, bir hiper ölçekleyici, geleneksel iş yüklerinin yanı sıra sinir ağlarını da çalıştıracak birkaç yüz bin CPU satın alırsa veya birisi SoC’sine birkaç düzine milimetrekare yapay zeka bloğu eklerse, bunları nasıl hesaba katarız? Şu anda kabaca tahmin, yapay zeka silikon pazarının yaklaşık yüzde 15’ini eğitim, yüzde 45’ini veri merkezi çıkarımı ve yüzde 40’ını edge için oluşturacağını gösteriyor.
