Google'dan Nvidia'ya rakip iki yeni yapay zeka çipi: 135 milyar dolarlık beklenti

Yapay zeka teknolojilerinde artan işlem gücü ihtiyacı, yarı iletken üreticileri arasındaki rekabeti hızlandırıyor. Google, Nvidia'nın hakim olduğu yapay zeka çipleri pazarındaki konumunu güçlendirmek amacıyla iki yeni Tensor İşleme Birimi (TPU) modelini duyurdu.

TPU 8tx ve TPU 8i Max adı verilen yeni sistemler, veri güvenliği ve büyük ölçekli bilgi işleme ihtiyaçlarına odaklanırken yapay zeka ajanlarının yaygınlaşmasıyla ortaya çıkan yeni altyapı gereksinimlerine yanıt vermeyi hedefliyor. GOOGLE İKİ YENİ YAPAY ZEKA ÇİPİNİ TANITTI ABD merkezli teknoloji şirketi Google, yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve çalıştırılmasında kullanılan özel tasarım yarı iletken teknolojisi Tensor İşleme Birimi (TPU) ailesini genişletiyor.

Şirket, TPU 8tx ve TPU 8i Max isimlerini taşıyan iki yeni sistemi piyasaya sunuyor. Yeni modeller, özellikle yapay zeka uygulamalarının güvenli biçimde çalıştırılması ve büyük miktarda bilginin işlenmesi için geliştirildi.

Yapay zeka sektöründe geleneksel sohbet uygulamalarından daha karmaşık görevleri yerine getiren yapay zeka ajanlarına doğru yaşanan dönüşüm, işlem gücünün yanı sıra güvenlik ve veri yönetimi ihtiyaçlarını da artırıyor. Google'ın yeni TPU sistemleri, bu alanlarda ortaya çıkan ihtiyaçları karşılamayı amaçlıyor.

TPU 8TX VE TPU 8İ MAX HANGİ ÖZELLİKLERE SAHİP? Google'ın yeni yapay zeka işlemcileri, farklı kullanım ihtiyaçlarına göre yapılandırıldı. TPU 8tx, gizli hesaplama ve güvenli veri işleme uygulamalarına odaklanıyor. Bu sistem, yapay zeka modellerinin çalıştırılması sırasında kullanılan verilerin güvenliğinin korunmasını amaçlıyor.

TPU 8i Max ise yapay zeka modellerinin sorguları işlerken daha geniş bilgi kümelerinden yararlanabilmesine yönelik geliştirildi. Sistem, büyük bağlam pencereleri sayesinde yapay zeka uygulamalarının aynı anda daha fazla bilgiyi değerlendirebilmesine odaklanıyor.

Google'ın açıkladığı ürün ayrımına göre TPU 8tx güvenli ve gizli yapay zeka işlemlerini, TPU 8i Max ise geniş bağlam gerektiren uygulamaları desteklemek üzere tasarlandı. GOOGLE YAPAY ZEKA ÇİPLERİNDE ÜRÜN GELİŞTİRME SÜRECİNİ HIZLANDIRDI Yeni modellerin tanıtılması, Google'ın çip geliştirme faaliyetlerinde ürün çeşitliliğini artırdığını ortaya koydu.

Şirketin çip birimi geçmişte yaklaşık iki yılda bir yeni yapay zeka işlemcisi piyasaya sürüyordu. Google, 2026 yılında ise farklı ihtiyaçlara yönelik ürünlerini aynı yıl içerisinde tanıtarak geliştirme sürecini hızlandırdı.

Yeni TPU 8tx ve TPU 8i Max sistemleriyle birlikte şirketin sekizinci nesil TPU ürün ailesindeki seçenek sayısı dörde yükseldi. Google'ın çip biriminin başındaki Amin Vahdat, farklı görevlerin farklı işlemci yapılandırmaları gerektirdiğini belirtti.

Vahdat, dört TPU ürününün farklı ihtiyaçları karşılamak üzere geliştirildiğini ifade ederek şu değerlendirmede bulundu: "Bu, Google’da benimsediğimiz ‘geleceğin uzmanlaşmaya dayalı olacağı ve uzmanlaşmanın getirdiği avantajların önemli olmaya devam edeceği’ tezini tam olarak yansıtıyor" YENİ TPU MODELLERİ TAMAMEN FARKLI ÇİP TASARIMLARINA DAYANMIYOR Amin Vahdat, TPU 8tx ve TPU 8i Max modellerinin tamamen yeni yarı iletken tasarımları olmadığını açıkladı. Vahdat'a göre yeni ürünler, müşterilerin talep ettiği belirli görevlerin yerine getirilebilmesi amacıyla mevcut işlemci teknolojilerinin yeniden yapılandırılmasıyla oluşturuldu.

Google böylece farklı yapay zeka uygulamalarının ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş sistemler sunmayı hedefliyor. Şirketin TPU ürün ailesindeki görev dağılımı şöyle: TPU modeli Odaklandığı kullanım alanı TPU 8t Büyük yapay zeka modellerinin eğitimi TPU 8i Düşük gecikmeli yapay zeka işlemleri TPU 8tx Güvenli ve gizli hesaplama TPU 8i Max Geniş bağlam ve büyük ölçekli bilgi işleme Google'ın ürün ailesindeki bu yapı, farklı yapay zeka iş yüklerinin aynı işlemci yapılandırması yerine kullanım amacına uygun sistemlerle karşılanmasına dayanıyor.

GOOGLE VE NVIDIA ARASINDA YAPAY ZEKA ÇİPİ REKABETİ ARTIYOR Google'ın TPU teknolojisi, yapay zeka alanında yaygın şekilde kullanılan Nvidia grafik işlem birimleriyle (GPU) rekabet ediyor. Google, TPU geliştirme çalışmalarına on yıldan uzun süre önce başladı.

Şirket, bu süreçte yarı iletken tasarımı ve üretim koordinasyonunda destek sağlayan Broadcom ile birlikte çalıştı. TPU teknolojisinin geliştirilmesindeki ilk amaç, Google'ın hızla artan bilgi işlem ihtiyaçlarını daha verimli şekilde karşılamaktı.

Şirket, ilerleyen süreçte bu işlemcilerin yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve çalıştırılmasında kullanılabileceğini değerlendirdi. Başlangıçta Google'ın kendi bilgi işlem ihtiyaçları için geliştirilen TPU teknolojisi, zamanla şirketin bulut bilişim faaliyetlerinin dışına da taşındı.

Google, artık TPU ürünlerini bulut hizmetleri dışında da müşterilerine sunuyor. GOOGLE'IN TPU SATIŞLARI 135 MİLYAR DOLARI AŞABİLİR Google'ın yapay zeka işlemcilerine yönelik büyüme beklentileri de dikkat çekiyor. Bloomberg Intelligence'ın tahminlerine göre, TPU satışlarının ilgili yazılım ve donanım ürünleri dahil olmak üzere 2028'e kadar 135 milyar doları aşması bekleniyor.

2026 yılı için öngörülen satış büyüklüğü ise yaklaşık 12 milyar dolar seviyesinde bulunuyor. Söz konusu tahminlere, Google Cloud aracılığıyla TPU işlemcilerini kullanan müşterilerden elde edilen satışlar dahil edilmiyor.

Bu nedenle açıklanan rakamlar, Google'ın TPU teknolojisiyle bağlantılı ürün satışlarına yönelik beklentileri yansıtıyor. YAPAY ZEKA AJANLARI ÇİP TASARIMINDA YENİ İHTİYAÇLAR DOĞURUYOR Yapay zeka teknolojilerinde yaşanan dönüşüm, işlemci tasarımlarında farklı özelliklerin öne çıkmasına neden oluyor.

Yapay zeka ajanlarının kullanımının yaygınlaşmasıyla sistemlerin daha fazla bilgiyi değerlendirmesi ve verileri güvenli biçimde işlemesi önem kazanıyor. Google'ın yeni TPU 8tx ve TPU 8i Max sistemleri de bu ihtiyaçlar doğrultusunda geliştirildi.

TPU 8tx veri güvenliğine odaklanırken TPU 8i Max, modellerin daha geniş bilgi kümeleri üzerinde işlem yapabilmesine yardımcı olmayı amaçlıyor. Google, farklı kullanım alanlarına yönelik oluşturduğu dört ürünlük TPU ailesiyle yapay zeka işlemcilerinde uzmanlaşmaya dayalı yaklaşımını sürdürürken Nvidia'nın güçlü konumda bulunduğu pazardaki rekabetini de artırıyor.