TL;DR
· Morgan Stanley, yaklaşık 19 milyon GPU/ASIC ve ortalama 2kW TDP başına hesaplamayla, 2027'de çiplerin gizli elektrik talebinin yaklaşık 38GW olduğunu tahmin ediyor; bunun yaklaşık 16GW'ı NVIDIA'ya ait.
· 38GW, veri merkezlerinin toplam elektrik tüketimi veya mevcut kurulu güç kapasitesi değil; altyapının çip sevkiyatlarını karşılayıp karşılayamayacağını test eden bir stres testidir.
· Rapor, 2027'de AI HBM talebinin yaklaşık 48,6 milyar Gb ve CoWoS talebinin yaklaşık 2,66 ila 2,69 milyon plaka olacağını hesaplıyor; ancak Rubin Ultra katmanlı bellek mimarisi henüz kesinleşmedi.
· Google TPU sevkiyatlarının 2026'daki 3,7 milyon adetten 2027'de 7,35 milyon adede yükselmesi ve KYEC gibi test tedarik zinciri siparişlerini artırması bekleniyor.

Morgan Stanley'nin en son Asya tedarik zinciri incelemesi, AI genişlemesini daha anlaşılır bir elektrik rakamına dönüştürüyor: 2027'de yaklaşık 19 milyon CoWoS gizli GPU ve ASIC ve ortalama 2kW TDP başına hesaplamayla, bu çiplere karşılık gelen elektrik kapasitesi yaklaşık 38GW.

Bunun yaklaşık 16GW'ı NVIDIA'ya, yaklaşık 9GW'ı Google'a, yaklaşık 7GW'ı AMD'ye, yaklaşık 2GW'ı AWS'ye ve Microsoft, Meta ve diğer üreticilere yaklaşık 1GW düşüyor.

Vurgulanması gereken nokta, 38GW'ın o dönemdeki küresel AI veri merkezlerinin toplam elektrik tüketimi veya mevcut kurulu güç kapasitesi olmadığıdır. CPU, ağ, depolama, soğutma ve diğer yardımcı sistemlerin elektrik tüketimini tam olarak içermez; daha çok çip sevkiyatlarından türetilen bir stres testine benzer: 2027'de AI hızlandırıcılar tedarik zinciri modeline göre artarsa, elektrik altyapısı bu çipleri aynı anda karşılayabilir mi?

Bu, AI hesaplama gücü genişlemesinin kısıtının "GPU üretilebilir mi" sorusundan, HBM, CoWoS, test, raf teslimatı ve elektrik erişiminin aynı anda sağlanıp sağlanamayacağına doğru genişlediği anlamına geliyor.

38GW stres testi, AI darboğazını elektriğe taşıyor

Morgan Stanley'nin bu hesaplaması iki temel varsayıma dayanıyor: 2027'de CoWoS'a karşılık gelen GPU ve ASIC çip miktarı yaklaşık 19 milyon adet ve her çipin ortalama TDP'si 2kW olarak hesaplanıyor; bu da yaklaşık 38GW'lık gizli çip elektrik talebini ortaya çıkarıyor.

2kW, toplamı tahmin etmek için kullanılan ortalama bir varsayımdır ve tüm GPU ve ASIC'lerin aynı güç tüketimine sahip olduğu anlamına gelmez. 38GW aynı zamanda veri merkezlerinin gerçek çalışma yüküne eşit değildir; çünkü çipler her zaman tam kapasitede çalışmaz ve sunuculardaki CPU, ağ, depolama ve soğutma sistemleri ek elektrik tüketimi getirir.

Ancak bu rakam hâlâ referans değeri taşıyor. Son iki yıldır, yapay zekâ tedarik zinciri tartışmaları çoğunlukla GPU üretim planlaması, HBM arzı ve CoWoS kapasitesi üzerinde yoğunlaştı. Çip sevkiyatları artmaya devam ettikçe, elektrik şebekesine bağlantı, trafo merkezi inşaatı, veri merkezi konumlandırması ve uzun vadeli enerji satın alma anlaşmaları, çiplerin fiilen kullanılabilir hesaplama gücüne dönüşüp dönüşemeyeceğini doğrudan etkileyebilir.

Çip teslimatı yalnızca ilk adımdır. GPU veya ASIC'ler veri merkezine girdikten sonra sunucular, raflar, ağ, soğutma, güç ve operasyon-bakım sistemleri gibi destekleyici altyapı gereklidir. Altyapı inşaatı çip sevkiyatından daha yavaş ilerlerse, piyasada "çipler geldi ama sunucu odası ve güç hazır değil" şeklinde bir uyumsuzluk ortaya çıkabilir.

2027 yılında GPU/ASIC çiplerinin dolaylı elektrik talebi yaklaşık 38 GW olup, bunun 16 GW'ı NVIDIA, 9 GW'ı Google ve 7 GW'ı AMD'ye aittir.

NVIDIA için 16 GW'lık dolaylı talep, şirketin neden tek raf başına GPU yoğunluğunu sürekli artırdığını da açıklıyor. Raporda, NVIDIA'nın uzun vadede scale-up mimarisiyle daha fazla GPU bağlayarak raf seviyesinde hesaplama kapasitesini ve performansını artırmayı hedeflediği belirtiliyor.

Ancak ilk nesil Rubin Ultra rafının Kyber çözümü hâlâ PCB ve soğutma zorluklarıyla karşı karşıya; Oberon NVL72 tasarımına devam edilmesi ve ardından CPO veya NPO bağlantılarıyla NVL576 ölçeğine genişletilmesi olası. Raf yoğunluğunu artırmak elektrik talebini ortadan kaldırmaz; aksine güç, soğutma ve bağlantı baskısını daha yüksek spesifikasyonlu veri merkezi tasarımlarına yoğunlaştırır.

HBM ve CoWoS Eş Zamanlı Genişliyor, Rubin Ultra Spesifikasyonları Hâlâ Belirsiz

Elektriğin yanı sıra, HBM ve ileri paketleme, 2027 civarında yapay zekâ çipi genişlemesinin ana kısıtları olmaya devam ediyor.

Morgan Stanley'in tedarik zinciri modeline göre, 2027 yılında yapay zekâ çiplerine karşılık gelen HBM talebi yaklaşık 48,618 milyar Gb'dir. Exhibit 3'te listelenen CoWoS konfigürasyon miktarı yaklaşık 2,664 milyon wafer iken, Exhibit 5'te verilen küresel CoWoS talebi yaklaşık 2,694 milyon wafterdir; bu fark, istatistik kapsamındaki farklılıklardan kaynaklanmaktadır.

Rapor ayrıca, 2027 yılında yapay zekâ hesaplama çiplerine karşılık gelen wafer gelir pazarının en az 58,8 milyar dolar olacağını öngörüyor. NVIDIA, yaklaşık 1,222 milyon wafer ile CoWoS'un en büyük talep tarafı olmaya devam ediyor; AMD ve Broadcom ise sırasıyla yaklaşık 530 bin ve 484 bin wafer seviyesinde.

2027 yılında yapay zeka HBM talebi yaklaşık 48,6 milyar Gb olup, farklı GPU ve ASIC'lerin CoWoS konfigürasyonları ile HBM gereksinimlerini içermektedir.

Tahminlerde hâlâ önemli bir değişken bulunmaktadır: Rubin Ultra'nın HBM konfigürasyonu henüz kesinleşmemiştir.

Tedarik zinciri kontrolleri, Rubin Ultra'ın katmanlı özellikler kullanabileceğini, üst düzey sürümün HBM4e 8Hi, alt düzey sürümün ise HBM4 12Hi veya 8Hi kullanabileceğini göstermektedir. Morgan Stanley, Nvidia'nın nihai kararı 2026 yılının üçüncü çeyreğinin sonundan önce verebileceğini öngörmektedir.

Bu ayarlama temel olarak üç yönlü baskıyı yansıtmaktadır: HBM kapasite kıtlığı, bellek maliyetlerindeki artış ve farklı yapay zeka iş yüklerinin kapasite ve bant genişliği gereksinimlerinin farklı olması. Raporda, HBM konfigürasyonunun düşürülmesinin, özellikle uzun bağlamlı büyük modellerde, ön doldurma işleminden ziyade kod çözme iş yükleri üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olabileceği belirtilmektedir.

Dikkat edilmesi gereken nokta, Exhibit 3'ün hâlâ Rubin Ultra'ın HBM4e 12Hi konfigürasyonunu ve tek çip başına toplam 384GB kapasiteyi temel almasıdır. Bu nedenle, 48,6 milyar Gb'lik HBM talebi, potansiyel katmanlı düşürme senaryosunu tam olarak yansıtmamaktadır. Nihai konfigürasyon düşürülürse, tek çip başına HBM kullanımı azalabilir, ancak daha düşük bellek maliyetleri çip sevkiyatlarını artırabilir ve tek çip kullanımındaki düşüşün etkisini kısmen dengeleyebilir.

Micron'ın kamuya açık bilgilerine göre, HBM4 büyük ölçekli sevkiyat aşamasına girmiştir ve HBM4E'nin 2027 yılında seri üretime geçmesi beklenmektedir. Arz tarafında yeni ürünler ilerlemektedir, ancak Rubin Ultra'ın nihai olarak hangi konfigürasyonu kullanacağı, Nvidia'nın performans, maliyet ve tedarik güvenliği arasındaki kapsamlı denge kararına bağlıdır.

Rubin serisinin sevkiyat temposu hâlâ agresiftir. Raporda, 2027 yılında Rubin ve Rubin Ultra'ın toplam sevkiyatının yaklaşık 7 milyon adede ulaşması beklenmektedir; bunun yaklaşık 5,92 milyonu Rubin, yaklaşık 1,04 milyonu Rubin Ultra'dır; Rubin NVL72 raf sevkiyatının yaklaşık 90.000 adede ulaşması öngörülmektedir.

Rubin'in 2026 yılının üçüncü çeyreğinden itibaren üretim artışına başlaması ve dördüncü çeyrekte raf sevkiyatlarına başlaması beklenmektedir. Raporda ayrıca, piyasanın daha önce endişe duyduğu Blackwell "envanterinin" daha çok tedarik zinciri tampon stoku olduğu ve 2026 yılında tamamen tüketilmesinin beklendiği belirtilmektedir.

Rubin ve Rubin Ultra çip sevkiyatları ile Rubin NVL72 raf sevkiyat tahminleri.

Bu, 2026'nın ikinci yarısından 2027'ye kadar Nvidia tedarik zincirinin aynı anda Blackwell stoklarının eritilmesi, Rubin'in rampa yapması, HBM spesifikasyon geçişi ve raf teslimatlarını tamamlaması gerektiği anlamına geliyor. Herhangi bir halkanın yavaşlaması, nihai teslim edilebilir hesaplama kapasitesini etkileyebilir.

Google TPU 7,35 Milyon Adede Yükseldi, Siparişler Test Zincirine Aktarılıyor

Nvidia dışında, Google TPU raporun bir diğer belirgin büyüme hattı.

Morgan Stanley tahminlerine göre, Google TPU sevkiyatları 2026'daki 3,7 milyon adetten 2027'de 7,35 milyon adede yükselecek. Bunların içinde, Broadcom'un dahil olduğu v8i'nin 4 milyon adet, MediaTek'in dahil olduğu v8t'nin 3 milyon adet sevk edilmesi beklenirken, v9 yaklaşık 150 bin adet ve geri kalan yaklaşık 200 bin adet v7'den gelecek.

Google'ın her nesil TPU sevkiyat tahminleri ve KYEC gelirine potansiyel katkıları.

TPU hacmindeki artış, siparişleri çip tasarımı, gofret üretimi, ileri paketleme ve test aşamalarına aktaracak. Rapor, TPU ile ilgili işlerin KYEC'in 2026 gelirinin %7 ila %8'ini oluşturabileceğini, 2027'de ise bu oranın %10'un biraz üzerine çıkacağını öngörüyor; buna son test ve kısmi gofret prob gelirleri dahil.

Google CPU, TPU, son test ve kısmi gofret prob işlerinin tamamı dahil edildiğinde, Google ile ilgili talebin KYEC'in 2027 gelirinin %10 ila %15'ini oluşturması bekleniyor; bu oran 2026'daki %8 ila %10'un üzerinde.

Test talebi de giderek daha karmaşık hale geliyor. Rapora göre, MediaTek'in dahil olduğu 3nm TPU'nun, AI çiplerinin performans stabilitesini ve güvenilirliğini artırmak için Burn-in testi kullanması bekleniyor; Google CPU projesi de Burn-in ve sistem seviyesinde test gerektiriyor.

Daha karmaşık test süreçleri ve daha uzun test döngüleri test tesislerinin siparişlerini artıracak, ancak test kapasitesinin darboğaz haline gelip gelmeyeceği, tek çip test süresi ile toplam sevkiyat hacminin birlikte değişimine bağlı. Rapor ayrıca, bazı test sürelerinin kısalmasının yakın vadeli kapasite baskısını hafifletebileceğini, bu nedenle test talebindeki artışın doğrudan kapasite kıtlığı anlamına gelmeyeceğini belirtiyor.

38GW Bir Talep Sınırı Değil, Teslimat Kapasitesi Testi

Bu tedarik zinciri incelemesinin en dikkat çekici yönü, yalnızca daha fazla AI çip sevkiyat rakamı sunması değil, aynı zamanda 2027'deki ana genişleme kısıtlarını tek bir modele yerleştirmesidir: Nvidia GPU yoğunluğunu artırmaya devam ediyor, Google TPU hızla ölçekleniyor, HBM ve CoWoS talebi eş zamanlı olarak yükseliyor ve çiplerin ima edilen elektrik ihtiyacı 38GW'a çıkarılıyor.

Bu rakamlar hâlâ birden fazla varsayıma dayanıyor. Rubin Ultra'nın katmanlı HBM planı henüz kesinleşmedi; azaltılmış bellek yapılandırmasının uzun bağlamlı çıkarım performansı üzerindeki etkisi hâlâ doğrulanmayı bekliyor; CoWoS ve HBM kapasitesinin planlandığı gibi genişlemesi gerekiyor; sunucu, raf, güç ve soğutma altyapısının da çip teslimatlarına ayak uydurması şart.

Bağlantı çözümleri de farklılıklar yaratabilir. Rapora göre, yerel dökümhane süreç kısıtları nedeniyle Çinli AI GPU üreticilerinin SerDes hızları kanal başına 100Gb/s seviyesinde kalabilir; bu nedenle süper düğüm mimarileri giderek daha fazla NPO bağlantısını benimserken, Nvidia uzun vadede CPO'ya daha fazla önem veriyor. Farklı yollar, süper düğüm tasarımını, dağıtım maliyetlerini ve sistem verimliliğini etkileyecektir.

Bu nedenle, 38GW, 2027'deki gerçek elektrik tüketiminin kesin bir tahmini değil, çip sevkiyat tarafından türetilen bir stres testidir. AI çip talebinin hâlâ güçlü olduğunu gösteriyor ve piyasaya şunu hatırlatıyor: AI hesaplama gücünün gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini belirleyen şey artık yalnızca GPU üretim planlaması değil, HBM, CoWoS, test, raf ve gücün aynı anda yerinde olup olmadığıdır.

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