Orijinal Metin Başlığı: "黄仁勋 GTC Konuşması Tam Metin: Mantık Çağı Geliyor, 2027 Geliri En Az Bir Trilyon Dolar Olacak, Yengeç Yeni İşletim Sistemi"

Orijinal Yazar: Bao Yilong, Wall Street Journal

16 Mart 2026'da, NVIDIA'nın GTC 2026 Konferansı resmen açıldı ve NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'su 黄仁勋 tematik bir konuşma yaptı.

Bu "AI Endüstrisi Yıllık Hac İbadeti" olarak görülen konferansta, 黄仁勋, NVIDIA'nın bir "çip şirketi"nden "AI altyapısı ve fabrika şirketi"ne dönüşümünü açıkladı. Piyasanın en çok endişe duyduğu sürekli performans ve büyüme alanı sorunlarıyla karşı karşıya kalan 黄仁勋, gelecekteki büyümeyi yönlendiren temel iş mantığını, "Token Fabrikası Ekonomisi"ni ayrıntılı olarak açıkladı.

Performans Rehberi Çok İyimser, "2027'de En Az 1 Trilyon Dolarlık Talep"

Son iki yılda, küresel AI hesaplama talebi üstel bir biçimde arttı. Büyük modellerin "algılama", "oluşturma"dan "mantıksal çıkarım" ve "hareket (görev yürütme)"ye evrimleşmesiyle, hesaplama gücünün tüketimi hızla arttı. Pazarın yüksek derecede ilgi gösterdiği siparişler ve gelir tavanı konusuna yönelik olarak, 黄仁勋 çok güçlü beklentilerini açıkladı.

黄仁勋 konuşmasında şunları söyledi:

Geçen sene bu zamanlar, 2026 yılına kadar Blackwell ve Rubin'i kapsayan %100'ün üzerinde %100 emin bir talep gördüğümüzü söyledim. Şimdi, bu anda, en azından 2027'ye kadar 1 trilyon dolarlık talep gördüğümü görüyorum.

黄仁勋'ün trilyon dolarlık beklentisi, NVIDIA hisselerinin %4.3'ten fazla artmasını sağladı.

Buna ek olarak, bu sayıyla ilgili şunları ekledi:

Bu mantıklı mı? Bundan bahsedeceğim. Aslında, talebin çok daha fazla olacağından eminim. Gerçek hesaplama talebinin bu tahminden çok daha yüksek olacağını belirledim.

黄仁勋, günümüz NVIDIA sistemlerinin artık küresel anlamda "en düşük maliyetli altyapı" olduğunu belirtti. NVIDIA, neredeyse her alanın AI modelini çalıştırabildiği için, bu evrensellik müşterilerin bu 1 trilyon dolarlık yatırımı tam olarak kullanmalarını ve uzun ömürlü bir döngü sağlamalarını sağlar.

Şu anda, NVIDIA'nın gelirinin %60'ı ilk beş büyük bulut hizmeti sağlayıcısından gelirken, geri kalan %40'ı egemen bulut, kurumsal, endüstriyel, robotik ve kenar hesaplama gibi çeşitli alanlara yayılmış durumda.

Token Fabrikası Ekonomisi, Her Watt Başına Performans İşletmenin Önemini Belirler

Bu 1 trilyon dolarlık talebi açıklamak için, Jensen Huang küresel iş dünyası CEO'larına yeni bir iş düşünme biçimi sergiledi. Gelecekteki veri merkezlerinin artık dosyaların depolandığı depolar olmadığını, ancak AI tarafından üretilen temel birim olan Token'ların "fabrikaları" olduğunu belirtti.

Jensen Huang vurguladı:

Her veri merkezi, her fabrika, tanımı gereği güçle sınırlıdır. 1 GW'lik bir fabrika asla 2 GW olmayacak, bu fizik ve atom yasasıdır. Sabit bir güç altında, her watt başına Token işleme kapasitesi en yüksek olanın üretim maliyeti en düşük olacaktır.

Jensen Huang gelecekteki AI hizmetlerini dört işletme seviyesine ayırdı:

· Ücretsiz Seviye (yüksek işlem kapasitesi, düşük hız)

· Orta Seviye (~her milyon token için 3 dolar)

· Yüksek Seviye (~her milyon token için 6 dolar)

· Yüksek Hız Seviye (~her milyon token için 45 dolar)

· Çok Yüksek Hız Seviye (~her milyon token için 150 dolar)

O, modellerin büyüdükçe ve bağlamın uzadıkça AI'nın daha akıllı hale geleceğini, ancak Token üretim hızının düşeceğini belirtti. Jensen Huang şunları söyledi:

Bu Token fabrikasında, işlem kapasiteniz ve Token üretim hızınız, gelecek yılki kesin gelirinize doğrudan dönüşecektir.

Jensen Huang, NVIDIA'nın mimarisinin müşterilerin ücretsiz seviyede yüksek işlem kapasitesine ulaşmasını sağlarken, en yüksek değerli çıkarım seviyesinde performansı şaşırtıcı şekilde 35 kat artırdığını vurguladı.

Vera Rubin'de 2 Yılda 350 Kat Hızlandı, Groq'a Hızlı Çıkarımı Sağla

Fiziksel sınırların bu derecede aşıldığı bir ortamda, NVIDIA tarihinin en karmaşık yapay zeka hesaplama sistemi Vera Rubin'i tanıttı. Huang Renxun şunları belirtti:

Hopper'dan bahsederken, bir çip kaldırırdım ve o çok sevimliydi. Ama Vera Rubin'den bahsedildiğinde, herkesin aklına bütün sistem gelir. Bu %100 sıvı soğutmalı, geleneksel kabloları tamamen ortadan kaldıran sistemde, eskiden iki gün süren bir raf kurulumu, şimdi sadece iki saate indi.

Huang Renxun, aşırı uçtan uca donanım-yazılım işbirliği tasarımıyla Vera Rubin'in aynı 1GW veri merkezinde muazzam bir veri sıçraması yarattığını belirtti:

Sadece iki yıl içinde, Token üretim hızımızı 22 milyondan 700 milyona çıkardık, %350'lik bir artış elde ettik. Aynı dönemde Moore'un Yasası sadece yaklaşık %1.5'lik bir artış getirebilirdi.

1000 Token/saniye gibi hızlı çıkarsama koşullarındaki bant genişliği darboğazını çözmek için NVIDIA, satın aldığı Groq şirketinin bütünleştirilmiş son çözümünü sunar: Asimetrik ayrı çıkarsama.

Huang Renxun açıkladı:

Bu iki işlemcinin özellikleri tamamen farklıdır. Groq yongası 500MB SRAM'a sahiptir, ancak bir Rubin yongası 288GB belleğe sahiptir.

Huang Renxun, NVIDIA'nın Dynamo yazılım sistemi aracılığıyla, büyük miktarda hesaplama ve belleğe gereksinimi olan 'Ön Yükleme (Pre-fill)' aşamasını Vera Rubin'e, gecikmeye son derece duyarlı 'Çözme' aşamasını Groq'a devrettiğini belirtti. Huang Renxun ayrıca kurumsal hesaplama gücü dağıtımı için bir öneride bulundu:

Eğer işiniz çoğunlukla yüksek hızda işlem yapmaya dayanıyorsa, Vera Rubin'i %100 kullanın; eğer yüksek değerli programlama düzeyinde Token üretimine yoğun ihtiyacınız varsa, veri merkezinizin %25'ini Groq'a ayırın.

Üçüncü çeyrekte sevkiyatı beklenen Samsung tarafından üretilen Groq LP30 yongasının yanı sıra, ilk Vera Rubin rafı Microsoft Azure bulutunda çalışıyor.

Ayrıca, optik bağlantı teknolojisine yönelik olarak, Huang Renxun dünyanın ilk seri üretim Bütünleşik Paketli Optik (CPO) anahtarlayıcısı Spectrum X'i tanıttı ve 'Bakır Geri Çekilmesi'ne karşı olan toplumsal tartışmaları sonlandırdı.

Daha fazla bakır kablo kapasitesi, daha fazla optik yonga kapasitesi, daha fazla CPO kapasitesine ihtiyacımız var.

Ajan, Geleneksel SaaS'ı Sonlandırıyor, "Yıllık Maaş+Jeton" Artık Silikon Vadisi Standartı

Donanım bariyerinin yanı sıra, Hwang In-hyuk, büyük bir bölümü AI yazılımı ve ekosistemin devrimine, özellikle de Ajan'ın patlamasına ayırdı.

Açık Kaynak Projesi OpenClaw'ı "insanlık tarihindeki en popüler açık kaynak projesi" olarak nitelendiren ve sadece birkaç hafta içinde Linux'un son 30 yılda elde ettiği başarıları aşan Hwang In-hyuk, OpenClaw'ın esasen Ajan bilgisayarının "işletim sistemi" olduğunu söyledi.

Hwang In-hyuk şunu iddia etti:

Her SaaS (Yazılım olarak Hizmet) şirketi, AaaS (Ajan-olması-Gereken-Hizmet, Ajan-olarak-Hizmet) şirketi haline gelecek. Hiç şüphe yok ki, hassas verilere erişim ve kodu yürütme yeteneğine sahip bu tür bir Ajan'ın güvenli bir şekilde uygulanması için, Nvidia, kurumsal düzeyde NeMo Claw referans tasarımını tanıttı ve strateji motoru ile gizlilik yönlendiricisi ekledi.

Normal iş hayatı için, bu dönüşüm aynı şekilde çok yakın. Hwang In-hyuk, geleceğin iş hayatını şöyle tasvir etti:

Gelecekte, şirketimizdeki her mühendisin yıllık bir Jeton bütçesine ihtiyacı olacak. Temel yıllık maaşları birkaç yüz bin dolar olabilir, bu miktarın yaklaşık yarısını Jeton bütçeleri olarak ayıracağım, onların %10 kat verimlilik artışı yaşamalarını sağlayacağım. Bu artık Silikon Vadisi'nde bir işe alım kozu: Teklifinizde kaç Jeton var?

Son olarak, Hwang In-hyuk, gelecek nesil hesaplama mimarisi Feynman'ı "tersine çevirdi" ve ilk kez bakır kabloyla CPO'yu aynı seviyede genişleteceğini açıkladı. Daha da heyecan verici olan, Nvidia'nın uzaya konumlandırılmış veri merkezi bilgisayarı "Vera Rubin Space-1" üzerinde çalıştığını açıkladı ve yapay zeka hesaplama gücünün dünyanın ötesine uzanan hayal gücünü tamamen açtı.

Hwang In-hyuk GTC 2026 konuşmasının tam metni, tam metin çevirisi aşağıdadır (Yapay Zeka aracılığıyla):

Sunucu: Nvidia Kurucusu ve CEO'su Hwang In-hyuk'u sahneye davet edin.

Hwang In-hyuk, Kurucu ve CEO: GTC'ye hoş geldiniz. Herkesi hatırlatmak isterim ki, bu bir teknik konferans. Bu sabah erken saatlerde bu kadar çok insanın sıraya girmesini ve burada herkesi görmeyi görebilmek beni çok mutlu ediyor.

GTC'de üç ana tema üzerinde odaklanacağız: Teknoloji, Platform ve Ekosistem.

NVIDIA şu anda üç ana platforma sahip: CUDA-X Platformu, Sistem Platformu ve en yeni çıkardığımız AI Fabric Platformu.

Resmi olarak başlamadan önce, öncü konuşmacımız olan Conviction'dan Sarah Guo, Sequoia Capital'dan Alfred Lin (NVIDIA'nın ilk risk sermayedarı) ve NVIDIA'nın ilk büyük kurumsal yatırımcısı Gavin Baker'a teşekkür etmek istiyorum. Bu üç kişi teknolojiye derin bir anlayışa sahipler ve geniş bir etkiye sahipler teknoloji ekosistemi. Tabii ki, bugün kişisel olarak davet ettiğim tüm konuklara teşekkür etmek istiyorum. Bu yıldızlarla dolu ekibe teşekkürler.

Ayrıca bugün burada bulunan tüm şirketlere teşekkür etmek istiyorum. NVIDIA bir platform şirketidir, teknoloji, platform ve zengin bir ekosisteme sahibiz. Bugün burada bulunan şirketler, 100 trilyon dolarlık bir endüstride neredeyse tüm katılımcıları temsil ediyor, etkinlik destekleyen 450 şirket için derin teşekkürlerimizi sunarız.

Etkinlikte toplam 1.000 teknik forum ve 2.000 konuşmacı bulunacak, yapay zeka "beş katmanlı pasta" mimarisinin her bir seviyesini kapsayacak - altyapıdan çatıya, elektrikten veri merkezlerine, yonga setinden platforma, modelleme ve nihayet endüstrinin genel olarak ilerlemesini sağlayan uygulamalara kadar.

CUDA: Yirmi Yıllık Teknolojik Birikim

Her şeyin başlangıcı burada. Bu yıl CUDA'nın yirminci doğum günü.

Yirmi yıl boyunca bu mimarinin geliştirilmesine adadık..CUDA, devrim niteliğinde bir buluştur - SIMT (Tek Komutla Çoklu İş Parçacığı) teknolojisi geliştiricilere skaler kodla program yazma olanağı tanır ve bunu çoklu iş parçacıklı bir uygulamaya genişletir, programlamanın zorluğu SIMD mimarisinden çok daha düşüktür. Son zamanlarda Tile özelliğini de ekledik, geliştiricilerin Tensor Çekirdeği'ni daha kolay programlamasına yardımcı olur, günümüz yapay zekanın dayandığı çeşitli matematiksel işlem yapılarını. Şu anda CUDA binlerce araç, derleyici, çerçeve ve kütüphaneye sahip, açık kaynak topluluğunda yüz binlerce açık proje bulunmakta ve her teknoloji ekosisteminin derinlemesine entegre edilmiştir.

Bu grafik NVIDIA'nın %100 stratejik mantığını açığa vuruyor, bu slaytı başından beri sürekli gösteriyorum. Gerçekleştirilmesi en zor ve aynı zamanda en temel unsurlardan biri, grafik tablonun alt kısmındaki "Kurulu Sistem Sayısı"dır. Yirmi yılda, küresel ölçekte CUDA yürüten milyonlarca GPU ve hesaplama sistemine sahip olduk.

GPU'larımız, neredeyse tüm bilgisayar üreticileri ve endüstrilere hizmet veren tüm bulut platformlarında bulunmaktadır. CUDA'nın büyük kurulumu, bu hızlanan çarkın temel nedenidir. Kurulumlar geliştiricileri çeker, geliştiriciler yeni algoritmalar oluşturur ve çığır açarlar, çığır ise yeni pazarları doğurur, yeni pazarlar yeni ekosistemler oluşturur ve daha fazla şirketi içine çeker, bu da kurulumu genişletir - bu hızlanan çark devam etmektedir.

NVIDIA Kütüphanesinin indirilme sayısı inanılmaz bir hızda artmakta olup, büyük ölçekli ve artan bir büyüme göstermektedir. Bu çark, hesaplama platformumuzun geniş uygulamaları desteklemesini ve sürekli olarak yeni çığır açmaları desteklemesini sağlamaktadır.

Daha da önemlisi, bu altyapılara son derece uzun bir ömür vermiştir. Nedeni açıktır: NVIDIA CUDA üzerinde çalıştırılabilen uygulamalar son derece çeşitlidir, AI yaşam döngüsünün her aşamasını, tüm veri işleme platformlarını ve çeşitli bilimsel problemleri çözücüleri kapsar. Bu nedenle, bir kez bir NVIDIA GPU kurulduğunda, gerçek kullanım değeri son derece yüksektir. Bu aynı zamanda neden altı yıl önce duyurduğumuz Ampere mimarili GPU'nun bulut fiyatının yükseldiğini açıklar.

Bunun temel nedeni şudur: Büyük kurulum, güçlü çark, geniş geliştirici ekosistemi. Bu faktörler bir araya geldiğinde ve sürekli yazılım güncellemeleri ile birleştiğinde, hesaplama maliyeti sürekli olarak düşmektedir. Hızlandırılmış hesaplama, uygulama performansını büyük ölçüde artırırken, uzun vadeli yazılım desteği ve iterasyonlarımız sayesinde, kullanıcılar yalnızca başlangıçta performans artışı elde etmekle kalmaz, aynı zamanda sürekli hesaplama maliyetinin düşmesinden de faydalanırlar. Küresel her GPU'ya uzun vadeli destek sağlamaya hazırız, çünkü bunlar mimari açıdan tamamen uyumludur.

Bunu yapmaya istekli olmamızın nedeni, kurulumun çok büyük olmasıdır - her yeni optimizasyon yaptığımızda, milyonlarca kullanıcıya fayda sağlayabiliriz. Bu dinamik kombinasyon, NVIDIA mimarisinin kapsamını sürekli genişletirken, kendi büyümesini hızlandırırken, hesaplama maliyetini sürekli olarak düşürmekte ve nihayetinde yeni büyümeyi teşvik etmektedir. Bu tümünün merkezinde CUDA bulunmaktadır.

GeForce'dan CUDA'ya: Yirmi Beş Yılın Gelişimi

Ve CUDA ile olan yolculuğumuz, aslında yirmi beş yıl önce başlamıştı.

GeForce - İçinizde birçok kişinin GeForce ile büyüdüğüne inanıyorum. GeForce, NVIDIA'nın en başarılı pazarlama projelerinden biridir. Gelecekteki müşterileri yetiştirmeye, ürünlerimizi satın alabilecek durumda olana kadar müşteri edinmeye başladık - sizin yerinize, ilk müşterilerimiz olan ebeveynleriniz, yıllarca ürünlerimizi alarak, bir gün sizler mükemmel bilgisayar bilimcileri haline gelene kadar, gerçek müşteriler ve geliştiriciler oldu.

Bu, yirmi beş yıl önce GeForce tarafından atılan sağlam temeli temsil ediyor. Yirmi beş yıl önce, programlanabilir gölgelendiriciyi keşfettik - bu, hızlandırıcının programlanabilir hale gelmesini sağlayan açık ve derin anlamlı bir buluştu ve aynı zamanda dünyadaki ilk programlanabilir hızlandırıcıydı, yani piksel gölgelendirici. Beş yıl sonra CUDA'yı yarattık - bu, şimdiye kadar yaptığımız en önemli yatırımlardan biriydi. Şirketin o dönemde sınırlı finansal gücü vardı, ancak çoğu karı buna yatırdık ve CUDA'yı GeForce'den her bilgisayara genişletmeye odaklandık. Bu kadar kararlı olmamızın nedeni, potansiyeline derinden inanmamızdı. Başlangıçta zorluklar yaşamış olmamıza rağmen, şirket bu inancı 13 nesil ve tam iki yıl boyunca sürdürdü ve şimdi CUDA her yerde.

Piksel gölgelendiricinin GeForce devrimini ittiği doğrudur. Ve yaklaşık sekiz yıl önce, RTX'i piyasaya sürdük - modern bilgisayar grafikleri çağı için mimariyi kökünden değiştirdik. GeForce, CUDA'yı dünyaya getirdi ve Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton, Andrew Ng ve diğer birçok araştırmacının GPU'nun derin öğrenmeyi hızlandırabileceğini keşfetmelerine yol açtı, böylece on yıl önce yapay zekanın patlamasını başlattı.

On yıl önce, programlanabilir gölgelendiriciyi iki yeni kavramla birleştirme kararı aldık: Birincisi donanım tabanlı ışın izleme (Ray Tracing), bu teknik açıdan son derece zorlu bir konuydu; İkincisi, o zamanlar gelecek odaklı bir fikir olan - yaklaşık on yıl önce, AI'nin bilgisayar grafiklerini kökten değiştireceğini öngörmüştük. GeForce AI'ı dünyaya getirdiği gibi, AI şimdi aynı şekilde bilgisayar grafiklerinin tüm uygulanışını yeniden şekillendiriyor.

Bugün, size geleceğimizi göstermek istiyorum. Bu, bir sonraki nesil grafik teknolojimizdir, ona Sinirsel Görüntüleme (Neural Rendering) diyoruz - 3D grafiklerin yapay zeka ile derinlemesine bütünleşmesi. İşte DLSS 5.

Sinirsel Görüntüleme: Yapısal Veriler ile Jeneratif AI'nin Bütünleşmesi

Bu gerçekten hayranlık uyandırıcı değil mi? Bilgisayar grafikleri burada yeniden canlanıyor.

Ne yaptık? Kontrollü 3D grafikleri (sanal dünyanın gerçek temeli) yapısal verilerle birleştirdik, ardından jeneratif AI ve olasılık hesaplamalarını dahil ettik. Birisi tamamen belirlidir, diğeri olasılıksal ancak son derece gerçekçi - bu iki kavramı bir araya getirdik, yapısal veri ile kesin ve kontrollü, aynı anda gerçek zamanlı üretim sağladık. Sonuçta, içerik hem estetik açıdan güzel hem de tamamen kontrol edilebilir.

Yapay Zeka ve Finansal Bilişim gibi alanlarda uzman bir çevirmensiniz ve bu alandaki argo ve terimlere hakimsiniz. Aşağıdaki metni Türkçe'ye çevirin, html etiketlerini ve yapısını bozmadan koruyun.

Yapılandırılmış Bilgi ve Üretici Zeka AI'nın bu fikri harmanlaması, endüstrinin birçok alışverişinde tekrar tekrar görünecek.Yapılandırılmış veri, güvenilir AI'nın temelidir.

Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri Hızlandırma Platformu

Şimdi hepinizi bir teknik mimari diyagramını görmeye götüreceğim.

Yapılandırılmış veri — SQL, Spark, Pandas, Velox ve Snowflake, Databricks, Amazon EMR, Azure Fabric, Google BigQuery gibi önemli platformlar dahil olmak üzere, Veri Çerçevesi (Data Frame) ile çalışan platformlar hakkında bilgi sahibi olduğunuz ki, bu veri çerçeveleri, ticaret dünyasının tüm bilgilerini taşıyan dev elektronik tablolar gibidir, işletmelerin hesaplamalarının temel gerçekleri olarak görev yapar.

Yapay Zeka çağında, yapay zekanın yapılandırılmış veriyi kullanmasını ve onu son derece hızlandırmasını sağlamamız gerekiyor. Geçmişte, yapılandırılmış veri işlemlerini hızlandırmak, işletmenin daha verimli çalışmasını sağlamak içindi.Ancak gelecekte yapay zeka, bu veri yapılarını insan hızından çok daha hızlı bir şekilde kullanacak, AI akıllı ajanları da yapılandırılmış veritabanlarını büyük ölçüde sorgulayacaklar.

Yapılandırılmamış veri tarafında, Vektör veritabanları, PDF'ler, videolar, sesler vb. dünya çapındaki verilerin çoğunluğunu oluştururken — yılda oluşturulan verilerin yaklaşık %90'ı yapılandırılmamış veridir. Geçmişte, bu veriler neredeyse hiç kullanılamazdı: onları okurduk, dosya sistemlerine kaydederdik ve bu kadar. Bunları sorgulayamazdık ve geri almak zordu, nedeni yapılandırılmamış verinin basit bir dizinleme yöntemine sahip olmaması ve anlamını ve bağlamını anlamamız gerektiğini gerektirmesiydi.Ancak şimdi, yapay zeka bunu yapabilir — çoklu modlu algılama ve anlama teknolojisinden yararlanarak, yapay zeka PDF belgelerini okuyabilir, anlamını kavrayabilir ve bunu daha büyük bir yapıya sorgulanabilir bir şekilde gömebilir.

NVIDIA bunun için iki temel kütüphane oluşturdu:

· cuDF: Veri çerçevesi, yapılandırılmış veri hızlandırma işlemi için kullanılır

· cuVS: Vektör depolama, anlamsal veri ve yapılandırılmamış AI verileri işlemi için kullanılır

Bu iki platform geleceğin en önemli temel platformlarından biri haline gelecektir.

Bugün, birkaç şirketle iş birliği yaptığımızı duyurmak istiyoruz. IBM — SQL dilinin mucidi, WatsonX Data platformunu hızlandırmak için cuDF kullanacak. Dell ve biz, cuDF ve cuVS'yi birleştirerek Dell AI Veri Platformu'nu oluşturduk ve NTT Data'nın gerçek projesinde önemli ölçüde performans artışı sağladık. Google Cloud tarafında, artık sadece Vertex AI'yi hızlandırmıyoruz, aynı zamanda BigQuery'yi de hızlandırıyoruz ve Snapchat ile iş birliği yaparak hesaplama maliyetini neredeyse %80 azalttık.

Hızlandırılmış Hesaplamanın getirdiği faydalar üçlüdür: Hız, Ölçek, Maliyet. Bu, Moore Yasası mantığıyla uyumludur — hızlandırılmış hesaplama aracılığıyla performans atlamasının gerçekleştirilmesi ve aynı zamanda algoritmaların sürekli olarak optimize edilmesiyle, herkesin sürekli olarak düşen hesaplama maliyetinden faydalanmasına olanak tanır.

NVIDIA, birçok kütüphanenin toplandığı bir hızlandırılmış hesaplama platformu inşa etti: RTX, cuDF, cuVS vb. Bu kütüphaneler küresel bulut hizmetleri ve OEM ekosistemine entegre edilmiş olup, küresel kullanıcılara ulaşmada birlikte çalışıyor.

Bulut Hizmet Sağlayıcılarıyla Derin İş Birliği

Önde gelen bulut hizmet sağlayıcıları ile iş birliği

Google Cloud: Vertex AI ve BigQuery'yi hızlandırıyoruz, JAX/XLA ile derinlemesine entegre olurken aynı zamanda PyTorch üzerinde olağanüstü performans sergiliyoruz — NVIDIA, PyTorch ve JAX/XLA'da üstün performans sergileyen tek küresel hızlandırıcıdır. Base10, CrowdStrike, Puma, Salesforce vb. gibi müşterileri Google Cloud ekosistemine kazandırıyoruz.

AWS: EMR, SageMaker ve Bedrock'u hızlandırıyoruz, AWS ile derin entegrasyona sahibiz. Beni bu yıl özellikle heyecanlandıran şey, OpenAI'ı AWS'ye getirecek olmamız, bu, AWS bulut hesaplamasının kullanımını büyük ölçüde artıracak ve OpenAI'ı bölgesel dağıtım ve hesaplama ölçeğini genişletmede yardımcı olacaktır.

Microsoft Azure: NVIDIA'nın 100 PFLOPS süper bilgisayarı, tarafımızca inşa edilen ilk süper bilgisayar olup, Azure üzerine dağıtılan ilk süper bilgisayardır, bu da OpenAI ile iş birliği yapmanın önemli bir temelini oluşturmuştur. Azure bulut hizmetleri ve AI Foundry'yi hızlandırıyor, Azure'ın bölgesel genişlemesini teşvik etmeye yardımcı oluyor ve Bing Araması'nda derinlemesine iş birliği yapıyoruz.

Değerli bir not olarak, "Gizli Hesaplama (Confidential Computing)" yeteneğimiz — işletmelerin bile kullanıcı verilerini ve modelleri görememesini sağlayan — NVIDIA GPU'ları, gizli hesaplamanın desteklendiği dünyadaki ilk GPU'lar arasında yer almakta olup, OpenAI ve Anthropic modellerinin dünya genelindeki bulut ortamlarında gizli olarak dağıtılmasını destekleyebilmektedir. Örneğin Synopsys, tüm EDA ve CAD iş akışlarını hızlandırıyoruz ve bunları Microsoft Azure üzerine dağıtıyoruz.

Oracle: Biz Oracle'ın ilk yapay zekâ müşterisiyiz, Oracle'a yapay zekâ bulutunun konseptini açıklama fırsatını ilk defa elde edebildiğim için gurur duyuyorum. O zamandan beri hızla geliştik ve Birlikte Cohere, Fireworks, OpenAI gibi birçok ortak getirdik.

CoreWeave: GPU barındırma ve yapay zekâ bulut hizmetleri için özel olarak geliştirilmiş, küresel olarak ilk AI-native bulut, olağanüstü bir müşteri kitlesine sahip ve hızlı büyüyor.

Palantir + Dell: Üçlü, Palantir'in Ontoloji Platformu ve yapay zekâ platformuna dayalı olarak yeni bir AI platformu oluşturdu. Veri işlemeden (vektörleme veya yapılandırma) AI'ın tam hızlandırma yığınına kadar AI'nın tamamen yerelleştirilmiş olarak herhangi bir ülkede, herhangi bir hava boşluğunda izole ortama dağıtılmasını sağlar.

NVIDIA, küresel bulut hizmeti sağlayıcılarıyla bu özel iş birliğini kurdu - müşterileri buluta getiriyoruz, bu karşılıklı faydaya dayalı bir ekosistem.

Dikey Entegrasyon, Yatay Açıklık: NVIDIA'nın Temel Stratejisi

NVIDIA, global olarak dikey entegrasyonlu ve yatay açık bir şirkettir.

Bu modelin gerekliliği oldukça basittir: hızlandırılmış hesaplama bir çip sorunu değildir, ayrıca bir sistem sorunu da değildir, tam tanımıyla bir uygulama hızlandırma sorunudur. CPU, genel bilgisayar performansını artırabilir, ancak bu yolun sonuna gelinmiştir. Gelecekte, yalnızca uygulama veya alan özgü hızlandırma ile sürekli performans artışı ve maliyet azalması sağlanabilir.

İşte NVIDIA'nın bir kitaplık, bir alan, bir dikey endüstri daha derinlemesine anlayabilmesi ve bunu veri merkezinden, buluttan, yerelden, kenardan ve hatta robotik sistemlere kadar herhangi bir senaryoda dağıtabilmesi gereken neden buradadır.

Aynı zamanda NVIDIA, yatayda açık kalmayı sürdürür ve teknolojisini herhangi bir iş ortağının platformuna entegre etmeye isteklidir, böylece tüm dünya hızlandırılmış hesaplamanın faydalarından yararlanabilir.

Geçen GTC'ye katılan katılımcılar, bu durumu tam olarak yansıtır durumda. Bu katılımcıların çoğunluğu finansal hizmetler sektöründen gelmektedir - gelenler geliştirici ve tüccar değil. Ekosistemimiz, yukarı akış ve aşağı akış tedarik zincirini kapsıyor. Geçen yıl neredeyse 50, 70 veya 150 yıllık şirketler, tarihlerinin en iyi yılına ulaştı. Bir şeyin başlangıcındayız ve bu gerçekten, gerçekten büyük bir şey olacak.

CUDA-X: Her Endüstride Hızlandırılmış Hesaplama Motoru

Her bir dikey alanda, NVIDIA derinlemesine yer alıyor:

Otonom Sürüş: Kapsamlı bir şekilde yaygın, derin etkili

Finansal Hizmetler: Kuantitatif yatırım, insan yapımı özellik mühendisliğinden süper bilgisayar destekli derin öğrenmeye geçiş yapıyor, "Dönüşüm Anı"nı yaşıyor

Sağlık Hizmetleri: Kendi "ChatGPT Zamanı"na doğru ilerliyor, AI destekli ilaç keşfi, AI destekli tanı, tıbbi destek hizmeti gibi alanları kapsıyor

Endüstri: Küresel ölçekte en büyük yapı aşaması devam ediyor, AI fabrikaları, çip fabrikaları, veri merkezi fabrikaları ardı ardına kuruluyor

Eğlence ve Oyun: Gerçek zamanlı AI platformu, çeviri, canlı yayın, oyun etkileşimi ve akıllı alışveriş temsilcisi desteği sağlıyor

Robotlar: On yılı aşkın süredir derinlemesine çalışılıyor, üç büyük bilgisayar mimarisi (eğitim bilgisayarı, simülasyon bilgisayarı, gömülü bilgisayar) hazır durumda, etkinlikte toplamda 110 robot sergilendi

Telekomünikasyon: 2 trilyon dolarlık bir endüstri, baz istasyonları tek iletişim işlevinden AI altyapı platformuna dönüşüyor, ilgili platform Aerial olarak adlandırılıyor ve Nokia, T-Mobile gibi şirketlerle derin işbirliği yapılıyor

Yukarıda bahsedilen tüm alanların merkezinde, NVIDIA'nın CUDA-X kütüphanesi bulunmaktadır - bu, NVIDIA'nın bir algoritma şirketi olarak temelidir. Bu kütüphaneler şirketin en temel varlıklarıdır, hesaplama platformunun çeşitli endüstrilerde gerçek değer sağlamasını sağlarlar.

Bunların arasında en önemli kütüphanelerden biri, cuDNN (CUDA Derin Sinir Ağı Kütüphanesi)'dir, bu kütüphane yapay zekayı kökten değiştirmiş, modern AI patlamasını tetiklemiştir.

(CUDA-X Tanıtım Videosunu Oynat)

İzlediğiniz her şey simülasyondur - fizik temelli çözümleyicilere, AI destekli fiziksel modellemelere ve fiziksel AI robot modellemelerine dayalıdır. Her şey simülasyondur, hiçbir el yapımı animasyon veya eklemlendirme yoktur. İşte NVIDIA'nın temel yeteneği burada yatar: Algoritmanın derin anlayışıyla hesaplama platformunun organik birleşimi, bu fırsatları açığa çıkarır.

AI-Native Enterprise and the New Compute Era

You just saw industry giants like Walmart, L'Oréal, JPMorgan Chase, Roche, Toyota, defining today's society, alongside a whole host of companies you've never heard of—we call them AI-native enterprises. The list is long and includes the likes of OpenAI, Anthropic, and many emerging companies serving different verticals.

Over the past two years, this industry has seen incredible growth. Venture capital flowing into startup companies reached $150 billion, the most in human history. More importantly, the size of individual investments has for the first time jumped from millions to billions of dollars.

There's only one reason for this: This is the first time in history when every such company needs a vast amount of computing resources and a substantial amount of tokens. This industry is creating, minting tokens, or appreciating tokens coming from institutions like Anthropic, OpenAI.

Just as the PC revolution, the internet revolution, and the mobile-cloud revolution each spawned a set of epoch-making companies, this generation's computing platform revolution is also going to give birth to a set of hugely influential companies that will be a defining force in the future world.

The Three Historic Breakthroughs Driving All This

What has transpired over the past two years? Three key events.

First: ChatGPT, Unleashing the Generative AI Era (Late 2022 to 2023)

It can not only perceive and understand but also generate unique content. I demonstrated the fusion of generative AI with computer graphics. Generative AI fundamentally changes the nature of computation—from retrieval-based to generative, profoundly impacting computer architecture, deployment modalities, and overall meaning.

Second: Reasoning AI, Embodied by o1

The ability to reason allows AI to self-reflect, plan, decompose problems—breaking down problems it cannot directly understand into manageable steps. o1 makes generative AI trustworthy, capable of reasoning based on real information. As a result, the amount of tokens for input context and output for contemplation has significantly increased, leading to a substantial increase in computational requirements.

Third: Claude Code, the First Intelligent Agent Model

Yazılım okuyabilir, kod yazabilir, derleyebilir, test edebilir, değerlendirebilir ve tekrarlayabilir. Claude Code yazılım mühendisliğini kökten değiştirdi — Nvidia'nın mühendislerinin %100'ü Claude Code, Codex ve Cursor'un bir veya daha fazlasını kullanıyor, yapay zeka yardımı olmadan hiçbir yazılım mühendisi çalışmıyor.

Bu, tamamen yeni bir dönüm noktasıdır — artık yapay zekadan "ne, nerede, nasıl yapılır" diye sormuyorsunuz, ona "yarat, yürüt, inşa et" dedirtiyorsunuz, onun araçları etkin bir şekilde kullanmasına, dosyaları okumasına, problemleri çözmeye ve harekete geçirmesine izin veriyorsunuz. Yapay zeka algılamadan üretime, düşünceden eyleme kadar uzanan bir süreci tamamladı ve şimdi gerçekten iş yapabilir hale geldi.

Son iki yılda, çıkarım için gereken hesaplama miktarı yaklaşık 10.000 kat arttı, kullanım ise yaklaşık 100 kat arttı. Geçen iki yılda hesaplama talebinin 1 milyon kat arttığına inanıyordum — bu, herkesin, OpenAI'nın ve Anthropic'in hissettiği ortak bir duygu. Daha fazla işlem gücü elde ederseniz, daha fazla belirteç üretebilirsiniz, gelir artar, yapay zeka daha akıllı hale gelir. Çıkarım dönüm noktası artık geldi.

Trilyon Dolarlık Yapay Zeka Altyapısı Çağı

Geçen yıl bu zamanlar, Blackwell ve Rubin'in 2026'ya kadar olan talep ve satın alma emirlerine büyük ölçüde güvendiğimizi ve bunun yaklaşık 5 trilyon dolarlık bir ölçekte olduğunu belirtmiştim.

Bugün, GTC'nin bir yıl sonrasında, burada durarak herkese şunu söylemek istiyorum: 2027'ye yönelik bakış açıma göre, gördüğüm rakam en az 1 trilyon dolar. Ve gerçek hesaplama talebinin bu rakamdan çok daha fazla olacağına eminim.

2025: Nvidia Çıkarım Yılı

2025, Nvidia'nın Çıkarım Yılı'dır (Year of Inference). Eğitim ve sonrasındaki süreçlerde olduğu gibi, yatırılmış altyapının sürekli operasyonel mükemmelliğini sürdürebilme ve ömrünü uzatma, birim maliyetini düşürme amacıyla yapay zekanın her aşamasında olağanüstü performans sergilemeyi hedefliyoruz.

Aynı zamanda, Anthropic ve Meta'nın resmen Nvidia platformuna katılması, küresel yapay zeka hesaplama talebinin üçte birini temsil etmektedir. Açık kaynak modelleri neredeyse önde gelen düzeye ulaştı, her yerde.

Nvidia şu anda tüm yapay zeka alanında — dil, biyoloji, bilgisayar grafikleri, bilgisayar görüşü, konuşma, protein ve kimya, robotlar vb. — tüm yapay zeka modellerini çalıştırabilen tek platformdur, uçtan uca, hangi dil olursa olsun. Nvidia mimarisi, tüm bu senaryolarda genellikle işlevseldir, bu da bizi en düşük maliyetli ve en güvenilir platform yapmaktadır.

Şu anda Nvidia'nın gelirlerinin %60'ı, dünya çapındaki en büyük beş süper büyük ölçekli bulut hizmet sağlayıcısından gelmektedir; geri kalan %40'ı bölgesel bulutlar, egemen bulutlar, kurumsal, endüstriyel, robotlar, uç hesaplama vb. alanlara yayılmıştır. AI'nın kapsamı zaten dayanıklılığının temelini oluşturur - bu şüphesiz ki tümüyle yeni bir hesaplama platformu dönüşümüdür.

Grace Blackwell ve NVLink 72: Cesur Mimarlık İnovasyonu

Hopper mimarisi hala zirvedeyken, sistemimizi temelden yeniden yapılandırarak NVLink'i 8 yoldan NVLink 72'ye genişlettik ve hesaplama sistemini tamamen çözümledik. Grace Blackwell NVLink 72, her iş ortağı için kolay olmayan, büyük bir teknik bahisdir ve buradan tüm herkese içtenlikle teşekkür ediyorum.

Aynı anda NVFP4'ü de tanıttık - sıradan bir FP4 değil, aksine yeni bir tür tensör çekirdeği ve hesaplama birimi. NVFP4'ün, eğitimler için de geçerli olan, çentik kaybı olmadan çıkarım yapabileceğini ve büyük performans ve enerji verimliliği artışı sağlayabileceğini kanıtlamış bulunmaktayız.

Ayrıca, Dynamo ve TensorRT-LLM gibi bir dizi yeni algoritma ortaya çıktı ve hatta çekirdek optimizasyonu için milyarlarca dolar yatırım yaparak DGX Cloud adını verdiğimiz bir süper bilgi işlem makinesi inşa ettik.

Sonuç olarak, çıkarım performansımız etkileyici. Semi Analysis'ten gelen veriler - şimdiye kadar yapılan en kapsamlı AI çıkarım performansı değerlendirmesi - Nvidia'nın her watt token sayısı ve her token maliyeti açısından açık ara önde olduğunu göstermektedir. Moore Yasası, başlangıçta H200 için %50 performans artışı getirebilirdi, ancak biz %35 artış sağladık. Semi Analysis'ten Dylan Patel bile şunları söyledi:「Jensen sandbagged（Jensen riske girmedi）.」 Doğru söyledi.

Ben de onun sözlerini alıntılıyorum: 「Jensen sandbagged（Jensen riske girmedi）.」

Nvidia'nın her token maliyeti dünyanın en düşüğüdür ve şu anda ulaşılamaz. Nedeni, Aşırı Eş Tasarım'dır (Extreme Co-design).

Fireworks örneği üzerinden, Nvidia, yazılım ve algoritma paketini tamamen güncellemeden önce ortalama jeton hızı saatte yaklaşık 700 jetondu; güncellemeden sonra yaklaşık 5,000 jetona yükseldi, yaklaşık %7 artış sağladı. İşte Aşırı Eş Tasarımın gücü budur.

AI Fabrikası: Veri Merkezinden Token Fabrikasına

Veri merkezi eskiden dosyaların depolandığı yerdi, şimdi ise token üretim fabrikası haline geldi. Her bulut hizmeti sağlayıcısı, her yapay zeka şirketi gelecekte "token fabrikası verimliliği"ni temel işletme ölçütü olarak benimseyecek.

Çekirdek tezim şudur:

· Dikey Eksen: Verimlilik (Throughput) — Sabit bir güç altında her saniyede üretilen token sayısı

· Yatay Eksen: Etkileşim Hızı (Token Hızı) — Her çıkarımın yanıt hızı, hız ne kadar yüksekse, kullanılabilir model o kadar büyük olur, bağlam o kadar uzun olur, yapay zeka o kadar akıllı olur

Token yeni bir emtia, olgunlaştığında katmanlı fiyatlandırma yapılacak:

· Ücretsiz Katman (yüksek verimlilik, düşük hız)

· Orta Seviye Katman (~her bir milyon token için 3 dolar)

· İleri Düzey Katman (~her bir milyon token için 6 dolar)

· Yüksek Hız Katman (~her bir milyon token için 45 dolar)

· Çok Yüksek Hız Katman (~her bir milyon token için 150 dolar)

Hopper ile karşılaştırıldığında, Grace Blackwell en yüksek fiyat katmanında 35 kat daha fazla verimlilik sağladı ve tamamen yeni bir katman tanıttı. Model tahminini basitleştirmek için %25 gücü her biri için dörde bölerken, Grace Blackwell, Hopper'dan 5 kat daha fazla gelir elde etti.

Vera Rubin: Yeni Nesil AI Hesaplama Sistemi

(Vera Rubin sistemi tanıtım videosunu oynat)

Vera Rubin, tamamlanmış, uçtan uca optimize edilmiş bir sistemdir ve Akılcı (Agentic) iş yükleri için tasarlanmıştır:

· Büyük Dil Modeli Hesaplama Çekirdeği: NVLink 72 GPU kümesi, Ön Doldurma (Prefill) ve KV Önbelleği işleme

· Yepyeni Vera CPU: Son derece yüksek tek iş parçacığı performansı için tasarlanmış, LPDDR5 bellek kullanımı, üstün enerji verimliliği ile, dünya genelinde LPDDR5 kullanan tek veri merkezi CPU'su, yapay zeka akılcı araç çağrıları için uygundur

· Depolama Sistemi: BlueField 4 + CX 9, AI Çağı için tasarlanmış yeni depolama platformu, küresel depolama endüstrisinin %100'ü CPO Spectrum X anahtarına geçti: Küresel olarak ilk entegre edilmiş optik Ethernet anahtarı, şu anda seri üretimde

· Kyber Rafları: Yeni bir raf sistemi, 144 GPU'dan oluşan tek bir NVLink alanını destekler, ön uçta hesaplama, arka uçta NVLink anahtarı ile devasa bir bilgisayar oluşturur

· Rubin Ultra: Gelecek nesil süper bilgisayar düğümü, dikey takma tasarımı, Kyber Rafları ile birlikte çalışarak daha büyük ölçekli NVLink bağlantısını destekler

Vera Rubin artık %100 sıvı soğutmalı, montaj süresi iki günden ikiye düşürüldü, 45°C sıcak su soğutma kullanılarak veri merkezi soğutma baskısını önemli ölçüde azaltıldı. Satya (Nadella) bu konuda bir yazı yayınladı, ilk Vera Rubin rafının Microsoft Azure'da canlı olduğunu onayladı, bu beni çok heyecanlandırdı.

Groq Entegrasyonu: Çıkarım Performansının İleri Düzeyde Uzatılması

Groq ekibini satın aldık ve teknoloji lisansı aldık. Groq, Deterministik Veri Akış İşlemcisi'dir (Deterministic Dataflow Processor), statik derleme ve derleyici zamanlama kullanan, büyük miktarda SRAM'e sahip ve tek bir iş yükü için optimize edilmiş çıkarım için özel olarak tasarlanmış, son derece düşük gecikmeye ve son derece yüksek belirteç üretim hızına sahiptir.

Ancak, Groq'un bellek kapasitesi sınırlıdır (500 MB entegre SRAM), bağımsız olarak büyük modellerin parametrelerini ve KV Önbelleğini çekmekte zorlanır, bu da geniş ölçekli uygulamalarını kısıtlar.

Çözüm tam olarak Dynamo - bir çıkarım zamanlama yazılımıdır. Dynamo aracılığıyla çıkarım boru hattını çözeriz:

· Ön Dolgu (Prefill) ve Dikkat Mekanizması Çözümlemesi (Decode): Vera Rubin üzerinde tamamlanır (yoğun hesaplama ve KV Önbellek depolaması gerektirir)

· İleri Beslemeli Ağ Çözümlemesi (Feed-Forward Network Decode): Yani belirteç üretim kısmı, Groq üzerinde tamamlanır (son derece yüksek bant genişliği ve düşük gecikme gerektirir)

İkisi de Ethernet üzerinden sıkıca kuple edilmiş, özel bir mod ile gecikmeyi yaklaşık yarı yarıya azaltmaktadır. "AI Fabrika İşletim Sistemi" Dynamo'nun bütünleşik planlaması ile, genel performans 35 kat artmış ve daha önce erişilemeyen NVLink 72'nin tamamen yeni bir çıkarsama performans seviyesi açılmıştır.

Groq ve Vera Rubin Kombinasyonu Önerisi:

Eğer iş yükü yüksek verimlilik üzerine ise, %100 Vera Rubin kullanın; eğer iş yükünün büyük bir kısmı kod oluşturma gibi yüksek değerli token oluşturmaya yönelikse

Groq'u dahil edebilir, önerilen oran yaklaşık olarak %25 Groq + %75 Vera Rubin. Groq LP30, Samsung tarafından üretilmektedir, şu anda seri üretime geçmiş durumda ve gönderilmesi Q3'te beklenmektedir. Samsung'un tam desteği için teşekkürler.

Tarihi Bir Çıkarsama Performansı Sıçraması

Teknolojik ilerlemeyi nicelendirin: 2 yıl içinde, 1 Gigawatt AI fabrikasının token üretim oranı 2.2 milyon token/s'den 7 milyar token/s'ye yükselecek, tam 350 kat artış. Bu, nihai iş birlikli tasarımın gücüdür.

Teknoloji Yol Haritası

· Blackwell: Şu anda üretimde, Oberon standart raf sistemi, NVLink 72'ye bakır kablo genişletme, isteğe bağlı olarak NVLink 576'ya optik genişletme

· Vera Rubin (Şu An): Kyber rafı, NVLink 144 (bakır kablo); Oberon rafı, NVLink 72 + optik, NVLink 576'ya genişletme; Spectrum 6, dünyanın ilk CPO anahtarlama cihazı

· Vera Rubin Ultra (Yakında Çıkacak): Yeni nesil Rubin Ultra GPU, LP35 yongası (ilk kez NVFP4 entegrasyonu), performansı birkaç kat artırıyor

· Feynman (Gelecek Nesil): Yepyeni GPU, LP40 yongası (Nvidia ve Groq ekibi tarafından işbirliği ile yapılan, NVFP4 entegrasyonlu); Yepyeni CPU - Rosa (Rosalyn); BlueField 5; CX 10; Kyber rafı için hem bakır kablo hem de CPO genişletmeyi destekleyen

Yol Haritası Net: Bakır Kablolama Genişletme, Ölçeklendirme için Optik (Scale-Up), Ölçeklendirme için Optik (Scale-Out) olmak üzere üç yol haritası paralel olarak ilerliyor, tüm ortakların bakır, fiber optik ve CPO alanlarında sürekli üretimi genişletmeleri gerekiyor.

NVIDIA DSX: AI Fabrikası için Dijital Ikiz Platformu

AI Fabrikası giderek karmaşık hale geliyor, ancak bunu oluşturan çeşitli teknoloji sağlayıcıları daha önce tasarım aşamasında bir araya gelmemişti, ta ki veri merkezinde "karşılaşana" kadar - bu açıkça yeterli değil.

Bunun için Omniverse'i ve üzerine kurulan NVIDIA DSX platformunu oluşturduk - bütün ortakların, jivayı AI Fabrikasını sanal dünyada ortak tasarlayıp işletmeleri için bir platform. DSX şunları sağlar:

· Raft düzeyinde mekanik, termal, elektriksel, ağ simülasyon sistemleri

· Grid ile bağlantı, işbirlikçi enerji tasarrufu planlaması sağlar

· Veri merkezi içinde Max-Q tabanlı dinamik güç ve soğutma optimizasyonu

Tahmini olarak, bu sistem enerji verimliliğini yaklaşık 2 kat artırabilir, tartıştığımız ölçekte bu oldukça önemli bir kazançtır. Omniverse, dijital dünyadan başlarak çeşitli ölçeklerde dijital ikizler taşıyacak, insanlık tarihindeki en büyük bilgisayarı birlikte inşa etmek için küresel ortaklarla birlikte çalışıyoruz.

Ayrıca, NVIDIA uzaya adım atmaktadır. Thor yongası radyasyon sertifikasyonundan geçmiş ve uydu üzerinde çalışmaktadır. Uzayda sadece radyasyona dayanabiliriz, ısı yönetimi temel bir zorluktur, en iyi mühendisleri bu sorunu çözmek için bir araya getiriyoruz.

OpenClaw: Ajans Tabanlı Çağın İşletim Sistemi

Peter Steinberger tarafından geliştirilen OpenClaw adlı bir yazılım. Bu, insanlık tarihindeki en popüler açık kaynaklı projedir, kısa bir süre içinde Linux'un otuz yıllık başarısını aşmıştır.

OpenClaw temelde bir ajans tabanlı sistemdir ve şunları yapabilir:

· Kaynakları yönetme, araçlara erişim, dosya sistemi ve büyük dil modelleri

· Zamanlama, zamanlanmış görevlerin yürütülmesi

· Sorunu adım adım çözümleyerek alt akıllı ajanı çağırma

· Herhangi bir moda giriş çıkışı destekle (ses, video, metin, e-posta vb.)

İşletim sistemi sözdizimini kullanarak açıklamak gerekirse, gerçekten bir işletim sistemi gibidir - zeka ajanı bilgisayarının işletim sistemi. Windows kişisel bilgisayarları mümkün kıldı, OpenClaw ise kişisel zeka ajanlarını mümkün kılar.

Her şirketin kendi OpenClaw stratejisini oluşturması gerekmektedir, tıpkı Linux stratejisi, HTML stratejisi, Kubernetes stratejisi gibi ihtiyaç duyduğumuz gibi.

Şirket İT'nin Kapsamlı Yeniden Şekillendirilmesi

OpenClaw öncesi şirket İT: Veriler ve dosyalar sisteme girer, araçlar ve iş akışları aracılığıyla akar, sonunda insanlar tarafından kullanılan araçlara dönüşür. Yazılım şirketleri araçlar oluşturur, sistem bütünleştiricileri (GSI) ve danışmanlık şirketleri şirketlerin bu araçları kullanmasına yardımcı olur.

OpenClaw sonrası şirket İT: Her SaaS şirketi, sadece araçlar sunmak yerine belirli bir alan üzerine uzmanlaşmış AI ajanslarını sunan bir AaaS (Ajans Olarak Hizmet) şirketi haline gelecektir.

Ancak burada temel bir zorluk var: Şirket içi ajanslar hassas verilere erişebilir, kodu yürütebilir ve dış dünyayla iletişim kurabilir. Bu, iş ortamında sıkı bir şekilde yönetilmelidir.

Bunun için, güvenliği işletme düzeyinde birleştiren Peter ile işbirliği yaptık ve şunları başlattık:

· NeMo Claw (Referans Tasarım): OpenClaw tabanlı işletme düzeyi referans çerçevesi, entegre NVIDIA'nın tam AI ajansı araç seti

· Açık Kalkan (Güvenlik Katmanı): OpenClaw'a entegre edilmiş, politika motoru, ağ çiti, gizlilik yönlendirme sunarak işletme verilerinin güvenliğini sağlar

· NeMo Bulut: İndirilebilir ve kullanılabilir, tüm SaaS şirketlerinin politika motoruyla entegre edilmiştir

Bu, işletme İT'nin bir Rönesansıdır, başlangıçta 2 trilyon dolarlık bir endüstri olan ve şimdi 10 trilyon dolarlık bir endüstriye dönüşen bir endüstri, araçlar sunmaktan uzmanlaşmış AI ajansları hizmetlerine yöneliş yapmaktadır.

Ben tamamen şunu öngörebiliyorum: Gelecekte, şirketteki her mühendisin yıllık jeton bütçesine sahip olacağı günler gelecek. Yıllık maaşları on binlerce dolar olabilir, ben de onlara maaşlarının yarısı kadar değerinde ek jeton tahsisi yaparak üretkenliklerini 10 kat artırmayı planlıyorum. "İşe alımda kaç jeton tahsis edilecek?" artık Silicon Valley'in yeni işe alım konusu haline geldi.

Her şirketin gelecekte hem jeton kullanıcısı (mühendisler için) hem de jeton üreticisi (müşterilerine hizmet sunan) olacağını göreceğiz. OpenClaw'ın önemi büyük, HTML ve Linux kadar önemli.

NVIDIA Açık Model İnisiyatifi

Özel Elma (Custom Claw) konusunda, NVIDIA'nın önde gelen kendi geliştirdiği modelleri sunuyoruz:

Model alanında Nemotron büyük dil modeli Cosmos Dünya Temel Modeli GROOT Genel İnsan Robot Modeli Alpamayo Otomobil sürüşü BioNeMo Sayısal Biyoloji Phys-AIAI Fizik

Her alanda teknolojinin ötesindeyiz ve sürekli gelişim taahhüt ediyoruz - Nemotron 4'ten sonra Nemotron 3, Cosmos 2'ten sonra Cosmos 1, Groq'un da 2. nesle kadar ilerleyeceği sözü verilmiştir.

Nemotron 3, OpenClaw'da dünyanın en iyi 3 modeli arasında yer almakta ve önde gelen bir seviyededir. Nemotron 3 Ultra, şimdiye kadar yapılmış en güçlü temel model olacak, ülkelerin egemen yapay zeka inşasını destekleyecektir.

Bugün, AI temel model gelişimine milyarlarca dolar yatırım yapmak için Nemotron İttifakı'nın kurulduğunu duyuruyoruz. İttifak üyeleri arasında: BlackForest Labs, Cursor, LangChain, Mistral, Perplexity, Reflection, Sarvam (Hindistan), Thinking Machines (Mira Murati'nin Laboratuvarı) yer almaktadır.

Bir bir, kurumsal yazılım şirketleri, NeMo Claw referans tasarımını ve NVIDIA'nın Akıllı Elma AI Araç Setini kendi ürünlerine entegre etmektedirler.

Fiziksel AI ve Robotlar

Dijital varlık dijital dünyada hareket eder - kod yazar, veri analizi yapar; fiziksel AI ise somut bir varlıktır, yani bir robot.

Bu GTC etkinliğinde toplam 110 adet robot yer aldı, neredeyse küresel tüm robot geliştirme şirketlerini kapsadı. NVIDIA, üç adet bilgisayar (eğitim bilgisayarı, simülasyon bilgisayarı, taşınabilir bilgisayar) ve eksiksiz bir yazılım yığını ile AI modelleri sundu.

Otonom sürüş alanında, otonom sürüşün "ChatGPT anı" gerçekleşti. Bugün, BYD, Hyundai, Nissan, Geely gibi dört yeni iş ortağının NVIDIA RoboTaxi Ready platformuna katıldığını duyuruyoruz; toplam yıllık üretim 18 milyon araca ulaşıyor. Bu, önceden duyurulan Mercedes-Benz, Toyota, General Motors eklenince daha da güçlü bir ekip oluşturuyor. Aynı zamanda, Uber ile önemli bir işbirliği yaparak birçok şehirde RoboTaxi Ready araçlarını dağıtacak ve entegre edeceğimizi duyuruyoruz.

Endüstriyel robotlar alanında, ABB, Universal Robotics, KUKA gibi birçok robot şirketiyle iş birliği yapıyoruz ve fiziksel AI modellerini simülasyon sistemleriyle birleştirerek, küresel üretim hatlarında robotların benimsenmesini hızlandırıyoruz.

Telekomünikasyon alanında, Caterpillar ve T-Mobile da aramızda. Gelecekte, kablosuz baz istasyonları artık sadece bir iletişim düğümü olmayacak, aynı zamanda NVIDIA Aerial AI RAN - trafik algılama, ışın şekillendirme ayarlamaları yapabilen, enerji verimliliğini artıran bir akıllı kenar bilişim platformu olacak.

Özel Bölüm: Olaf Robotunun Tanıtımı

(Disney Olaf robotunun demo videosu oynatılıyor)

Huang Renxun: Karlar adamı sahnede! Newton, çalışıyor! Omniverse, çalışıyor! Olaf, nasılsın?

Olaf: Seni görmek gerçekten çok mutlu etti beni.

Huang Renxun: Evet, çünkü sana bir bilgisayar verdim - Jetson!

Olaf: Bu nedir?

Huang Renxun: Karın içinde.

Olaf: Çok harika.

Huang Renxun: Yürümeyi Omniverse'de öğrendin.

Olaf: Yürümeyi seviyorum. Bu, geyik sırtında gökyüzüne bakmaktan çok daha iyidir.

황인훈: Bu tam olarak fizik simulasyonundan kaynaklanıyor - NVIDIA Warp üzerinde çalışan Newton çözümleyiciye dayalı, bu da Disney ve DeepMind ile birlikte geliştirdiğimiz ve gerçek dünya fiziksel dünyaya uyum sağlamanızı sağlayan bir çözümleyici.

Olaf: Ben de bunu düşünüyordum.

황인훈: İşte senin zekanın burada ortaya çıkıyor. Ben bir kardan adamım, kardan top değil.

황인훈: Hayal edebiliyor musun? Gelecekteki Disney parkı - tüm bu robot karakterlerin parkta özgürce dolaştığı yer. Ama dürüst olmak gerekirse, seni biraz daha uzun beklerdim. Daha önce bu kadar kısa bir kardan adam görmemiştim.

Olaf: (Nötr)

황인훈: Bugünün sunumunu bitirmeme yardımcı olur musun?

Olaf: Harika olacak!

Ana Sunum Özeti

황인훈: Bugün, aşağıdaki temel konuları ele aldık:

1. Hesaplama Dönüşümü Çağı: Çıkarım artık AI'nın en temel iş yükü haline geldi, jeton yeni bir emtia haline geldi, çıkarım performansı doğrudan geliri belirler

2. AI Fabrika Çağı: Veri merkezleri artık dosya depolama tesislerinden jeton üretim fabrikalarına dönüştü, gelecekte her şirket kendi rekabet gücünü "AI fabrika verimliliği" ile ölçecek

3. OpenClaw AI Ajanı Devrimi: OpenClaw, AI ajanı hesaplama çağını başlattı, işletmeler IT'yi bir araç çağından bir AI ajanı çağına doğru evrimleştiriyor, her şirketin bir OpenClaw stratejisi belirlemesi gerekiyor

4. Fiziksel AI ve Robotlar: Somut zeka büyük ölçekte uygulanmaya başlıyor, otonom araçlar, endüstriyel robotlar, insan şeklindeki robotlar fiziksel AI'nın önümüzdeki büyük fırsatını oluşturuyor

Hepinize teşekkürler, GTC keyifliydi!

Orijinal Makale Bağlantısı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia