Yapay zekâ dünyasının önde gelen şirketlerinden OpenAI, çip tedarikinde bağımlılığını azaltma ve maliyetlerini düşürme hedefiyle şirket içi yapay zekâ çipi geliştirme çalışmalarına hız kazandırdı. Broadcom ve TSMC gibi teknoloji devleriyle iş birliği yapan OpenAI, Nvidia’nın piyasadaki hâkimiyetine alternatif oluşturmayı planlıyor.
OpenAI, büyük yapay zekâ modellerini eğitmek için yüksek performanslı grafik işlemcilere (GPU) ihtiyaç duyuyor. Ancak bu GPU’ların maliyeti milyar dolarlara ulaşırken, Nvidia gibi tek bir üreticiye olan bağımlılık, tedarik zinciri sorunları ve yonga kıtlığı gibi önemli sorunlar yaratıyor. Şirket, özelleştirilmiş çipler sayesinde büyük ölçekli modelleri daha hızlı ve düşük enerji tüketimiyle çalıştırmayı hedefliyor.
Şirket İçi Çip Tasarımına Odaklanıldı
Öncelikle dökümhane kurmayı planlayan OpenAI, bu projenin yüksek maliyeti ve uzun zaman gerektirmesi nedeniyle bu plandan vazgeçerek Broadcom ve TSMC ile iş birliği çerçevesinde doğrudan şirket içi çip tasarımına odaklanmaya karar verdi. Bu adım, OpenAI’ın çip üretim sürecinde daha fazla kontrol elde etmesini sağlarken, maliyetleri de aşağı çekmesine olanak tanıyacak.
Microsoft’un Azure Platformunda AMD’ye Geçiş Yapılacak mı?
OpenAI, bugüne kadar yapay zekâ modellerinin eğitiminde Nvidia’nın çiplerini kullanıyordu. Ancak yonga kıtlığı, tedarik gecikmeleri ve eğitim maliyetlerindeki artış gibi zorluklar nedeniyle, Microsoft’un Azure bulut platformu üzerinden AMD yongalarına geçiş yapılabileceği konuşuluyor. Böyle bir geçiş, OpenAI’ın tedarik çeşitliliğini artırması açısından kritik önem taşıyor.
Nvidia’nın yaklaşık %80’ini kontrol ettiği yapay zekâ çip pazarında rekabetin önünü açmayı hedefleyen OpenAI, Broadcom ve TSMC iş birliği ile Nvidia’ya bağımlılığını azaltarak sektörde daha güçlü ve esnek bir yapıya kavuşmayı amaçlıyor. OpenAI’ın çip geliştirme süreci, yalnızca maliyet avantajı sağlamakla kalmayıp, sektördeki yapay zekâ devrimini daha sürdürülebilir bir seviyeye taşıyabilir.