Nokia'ya 1 milyar ver, Jen-Hsun Huang 200 milyar kazanmak istiyor.

2025'teki GTC'de, Jen-Hsun Huang büyük bir haber verdi, Nvidia Nokia'ya 1 milyar dolar yatıracak. Evet, o 20 yıl önce tüm ülkede popüler olan Symbian telefon şirketi Nokia.

Jen-Hsun Huang, yaptığı konuşmada, telekomünikasyon ağlarının geleneksel yapıdan AI yerel sistemlere doğru büyük bir dönüşüm içinde olduğunu söyledi ve NVIDIA'nın yatırımlarının bu süreci hızlandıracağını belirtti. Böylece NVIDIA, yatırımlar aracılığıyla Nokia ile birlikte 6G ağına yönelik bir AI platformu oluşturdu ve AI'yı geleneksel RAN ağlarına entegre etti.

Nvidia, her biri 6.01 dolar fiyatla Nokia'dan yaklaşık 166 milyon yeni hisse satın alarak, Nokia'daki hisselerinin yaklaşık %2.9'una sahip olacak.

Ortaklık duyurulduğu anda, Nokia'nın hisse fiyatı %21 oranında arttı ve bu, 2013'ten bu yana en büyük artış.

01 AI-RAN nedir?

RAN, kablosuz erişim ağıdır, AI-RAN ise AI hesaplama yeteneklerini doğrudan kablosuz baz istasyonlarına entegre eden yeni bir ağ mimarisidir. Geleneksel RAN sistemleri, esasen baz istasyonu ile mobil cihazlar arasında veri iletiminden sorumluyken, AI-RAN buna ek olarak kenar bilişim ve akıllı işleme işlevleri ekler.

Baz istasyonlarının frekans spektrumunu ve enerji verimliliğini optimize etmek için AI algoritmalarını uygulamasına olanak tanımak, genel ağ performansını iyileştirmek ve aynı zamanda atıl RAN varlıklarını kullanarak kenar AI hizmetlerini barındırmak, operatörler için yeni gelir kaynakları yaratmak.

Operatörler, tüm verileri merkezi veri merkezine iletmek zorunda kalmadan, istasyon alanında doğrudan AI uygulamalarını çalıştırabilir, bu da ağ üzerindeki yükü önemli ölçüde azaltır.

Jen-Hsun Huang bir örnek verdi, ChatGPT kullanıcılarının neredeyse %50'sinin mobil cihazlar üzerinden erişim sağladığını, ayrıca ChatGPT'nin aylık mobil indirme sayısının 40 milyonu aştığını belirtti. AI uygulamalarının patlama yaşadığı bir çağda, geleneksel RAN sistemleri, üretken AI ve akıllı ajanların hakim olduğu mobil ağlarla başa çıkamıyor.

AI-RAN, kenarda sağladığı dağıtılmış AI çıkarım yetenekleri ile gelecek AI uygulamalarının, örneğin akıllı ajanlar ve sohbet robotlarının daha hızlı yanıt vermesini sağlıyor. Aynı zamanda, AI-RAN, 6G çağının entegre sensör ve iletişim uygulamaları için de hazırlık yapıyor.

Jen-Hsun Huang, analist şirketi Omdia'nın tahminini alıntıladı; bu tahmine göre RAN pazarının 2030 yılına kadar toplamda 200 milyar doları aşması bekleniyor ve AI-RAN kısmı en hızlı büyüyen alt alan haline gelecek.

Nokia CEO Justin Hotard, yaptığı ortak açıklamada, bu ortaklığın AI veri merkezlerini herkesin cebine koyarak 5G'den 6G'ye geçişte köklü bir yeniden tasarım gerçekleştireceğini belirtti.

Özellikle, Nokia'nın Nvidia, Dell ve T-Mobile gibi üç farklı türdeki işletmeyle iş birliği yaptığını belirtti. T-Mobile, ilk iş ortaklarından biri olarak, 2026'dan itibaren AI-RAN teknolojisinin saha testlerine başlayacak ve performans ile verimlilik artışını doğrulamaya odaklanacak. Justin, bu testin 6G yenilikleri için değerli veriler sağlayacağını ve operatörlerin AI ihtiyaçlarına uygun akıllı ağlar inşa etmelerine yardımcı olacağını söyledi.

AI-RAN'a dayalı olarak, Nvidia'nın duyurduğu yeni ürün Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro) olarak adlandırılıyor ve bu, 6G için hazırlanmış bir hızlandırılmış hesaplama platformudur. Temel donanım konfigürasyonu, Nvidia'nın iki GPU'sunu da içermektedir: Grace CPU ve Blackwell GPU.

Bu platform NVIDIA CUDA ile çalışır, RAN yazılımı doğrudan CUDA teknoloji yığınına entegre edilebilir. Bu nedenle, yalnızca geleneksel kablosuz erişim ağı işlevlerini işlemekle kalmaz, aynı zamanda popüler AI uygulamalarını da aynı anda çalıştırabilir. Bu, NVIDIA'nın AI-RAN'deki AI'nin iki harfini gerçekleştirme yönteminin de temelidir.

CUDA'nın uzun tarihi göz önüne alındığında, bu platformun en büyük avantajı aslında programlanabilirliktir. Bununla kalmayıp, Jen-Hsun Huang, Aerial yazılım çerçevesini açık kaynak yapacağını duyurdu ve 2025'in Aralık ayından itibaren GitHub'da Apache 2.0 lisansı ile yayınlanması bekleniyor.

ARC-Pro ile önceki ürün ARC arasındaki temel fark, dağıtım yeri ve uygulama senaryosudur. Önceki ARC, merkezi bulut RAN gerçekleştirilmesinde kullanılırken, ARC-Pro doğrudan baz istasyonu sahasında dağıtılabilir, bu da kenar bilişim yeteneklerinin gerçekten hayata geçmesini sağlar.

NVIDIA'nin telekom iş birimi lideri Ronny Vashita, geçmişte RAN ve AI'nın gerçekleştirilmesi için iki ayrı donanıma ihtiyaç duyulduğunu, ancak ARC-Pro'nun ağ ihtiyaçlarına göre dinamik olarak hesaplama kaynaklarını dağıtabildiğini, hem kablosuz erişim işlevlerini öncelikli olarak işleyebileceğini hem de boşta kaldığı zamanlarda AI çıkarım görevlerini yürütebileceğini söyledi.

ARC-Pro ayrıca NVIDIA AI Aerial platformunu entegre etti; bu, CUDA hızlandırmalı RAN yazılımı, Aerial Omniverse dijital ikiz araçları ve yeni Aerial Framework'ü içeren tam bir yazılım yığınıdır. Aerial Framework, Python kodunu yüksek performanslı CUDA koduna dönüştürebilir ve ARC-Pro platformunda çalıştırabilir. Ayrıca, platform, gelişmiş kanal tahmini için AI destekli sinir ağı modellerini de desteklemektedir.

Jen-Hsun Huang, telekomün ekonominin ve güvenliğin dijital sinir sistemi olduğunu söyledi. Nokia ve telekom ekosistemi ile iş birliği, bu devrimi ateşleyecek ve operatörlerin akıllı, uyumlu ağlar inşa etmelerine yardımcı olacak, gelecek nesil küresel bağlantıyı tanımlayacaktır.

02 2025 yılına baktığımızda, Nvidia gerçekten de oldukça fazla para yatırdı.

22 Eylül'de, Nvidia ve OpenAI iş birliği yaptı, Nvidia'nın OpenAI'ye 100 milyar dolar yatırım yapmayı planladığı ve bunun altyapı inşasını hızlandıracağı belirtildi.

Jen-Hsun Huang, aslında OpenAI'nin çok önce Nvidia'dan yatırım aradığını söyledi, ancak o sırada şirketin fonları sınırlıydı. Mizahi bir dille, o zamanlar çok yoksul olduklarını ve aslında tüm parayı onlara vermeleri gerektiğini belirtti.

Jen-Hsun Huang, AI çıkarımının yüzde 100 veya 1000 değil, 1 milyar kat büyüyeceğini düşünüyor. Ayrıca bu işbirliği yalnızca donanımla sınırlı kalmayacak, aynı zamanda OpenAI'nin Nvidia sistemini verimli bir şekilde kullanmasını sağlamak için yazılım optimizasyonunu da içerecek.

Bu, onun OpenAI ve AMD'nin işbirliği yaptığını öğrendikten sonra OpenAI'nin CUDA'dan vazgeçmesinden endişe etmesi olabilir. Eğer dünyanın en büyük AI temel büyük modeli CUDA kullanmazsa, diğer büyük model üreticilerinin de OpenAI'yi örnek alması mantıklı bir durumdur.

Jen-Hsun Huang, BG2 podcast programında, OpenAI'nin muhtemelen bir sonraki trilyon dolarlık piyasa değeri şirketi olacağını ve büyüme hızının sektör rekorlarını kıracağını öngördü. AI balonu teorisini çürüttü ve dünya genelinde her yıl AI altyapısına yapılacak sermaye harcamasının 5 trilyon dolara ulaşacağını belirtti.

Bu yatırım sayesinde, OpenAI 29 Ekim'de şirketin sermaye yeniden yapılandırmasını tamamladığını duyurdu. Şirket iki parçaya ayrıldı; bir kısmı kar amacı gütmeyen bir vakıf, diğer kısmı ise kar amacı gütmeyen bir şirket.

Kâr amacı gütmeyen vakıf, kâr amacı güden kısmı yasal olarak kontrol edecek ve kamu yararını gözetmek zorundadır. Ancak yine de şirketleri finanse etme veya satın alma konusunda serbest olabilir. Vakıf, bu kâr amacı güden şirketin %26 hissesine sahip olacak ve bir hisse senedi opsiyonu bulunduracaktır. Şirket büyümeye devam ederse, vakıf ek hisse elde edebilir.

OpenAI dışında, Nvidia 2025'te Musk'ın xAI'sine de yatırım yaptı. Bu şirketin mevcut finansman turunun büyüklüğü 20 milyar dolara yükseldi. Bunun yaklaşık 7.5 milyar doları öz sermaye ile, en fazla 12.5 milyar doları ise özel amaçlı varlık (SPV) borçlanması ile sağlandı.

Bu özel amaçlı kuruluşun çalışma şekli, toplanan fonları kullanarak Nvidia'nın yüksek performanslı işlemcilerini satın alması ve ardından bu işlemcileri xAI'nin kullanımına kiralamasıdır.

Bu işlemciler xAI'nın Colossus 2 projesinde kullanılacak. Colossus'un ilk nesli, xAI'nın Tennessee, Memphis'teki süper bilgisayar veri merkezidir. Colossus'un ilk nesil projesi, onu dünyanın en büyük AI eğitim kümelerinden biri haline getiren 100,000 Nvidia H100 GPU'yu devreye aldı. Şimdi xAI'nın inşa etmekte olduğu Colossus 2, GPU sayısını yüz binlerce hatta daha fazlasına genişletmeyi planlıyor.

18 Eylül'de, Nvidia ayrıca Intel'e 5 milyar dolar yatırım yapacağını ve derin bir stratejik işbirliği kuracağını açıkladı. Nvidia, Intel'in yeni ihraç edilen adi hisselerini hisse başına 23,28 dolar fiyatla satın alacak, toplam yatırım miktarı 5 milyar dolara ulaşacak. İşlem tamamlandığında, Nvidia, Intel'in yaklaşık %4'lük hissesine sahip olacak ve önemli bir stratejik yatırımcı haline gelecek.

03 Elbette, bu GTC'de Jen-Hsun Huang birçok şey daha söyledi.

Örneğin, NVIDIA birden fazla açık kaynaklı AI model ailesi tanıttı; bunlar arasında dijital AI için Nemotron, fiziksel AI için Cosmos, robotlar için Isaac GR00T ve biyomedikal AI için Clara bulunmaktadır.

Aynı zamanda, Jen-Hsun Huang, DRIVE AGX Hyperion 10 otonom sürüş geliştirme platformunu tanıttı. Bu, 4. seviye otonom sürüşe yönelik bir platformdur ve NVIDIA hesaplama yongalarını ve lazerli radar, kamera ve radar dahil olmak üzere tam bir sensör setini entegre etmektedir.

NVIDIA ayrıca otomatik sürüş araçları ve robot teknolojileri için özel olarak tasarlanmış fiziksel AI güvenliğini değerlendirmek ve sertifikalandırmak için sektördeki ilk sistem olan Halos sertifikasyon programını duyurdu.

Halos sertifikasyon programının temeli Halos AI sistemidir; bu, ANSI sertifikasyon komitesinden onay alan sektördeki ilk laboratuvardır. ANSI, Amerikan Ulusal Standartlar Enstitüsü'dür ve sertifikası yüksek bir otoriteye ve güvenilirliğe sahiptir.

Bu sistemin görevi, NVIDIA'nın fiziksel AI'sı aracılığıyla otonom sürüş sisteminin standartlara uyup uymadığını tespit etmektir. AUMOVIO, Bosch, Nuro ve Wayve gibi şirketler, Halos AI sisteminin test laboratuvarının ilk üyeleridir.

4. seviye otonom sürüşü teşvik etmek amacıyla, NVIDIA 25 ülkeden elde edilen çok modlu otonom sürüş veri setini yayınladı; bu set, 1700 saatlik kamera, radar ve LiDAR verisi içeriyor.

Jen-Hsun Huang, bu veri setinin değerinin çeşitliliği ve ölçeğinde yattığını, farklı yol koşullarını, trafik kurallarını ve sürüş kültürlerini kapsadığını, daha genel otonom sürüş sistemlerinin eğitimi için bir temel sağladığını söyledi.

Ancak Jen-Hsun Huang'ın planı bununla sınırlı değil.

GTC'de, ABD hükümet laboratuvarları ve önde gelen şirketlerle iş birliği yapma hedefiyle bir dizi ortaklık duyurdu. Jen-Hsun Huang, AI sanayi devriminin şafağındayız ve bu, her sektörün ve ülkenin geleceğini tanımlayacak dedi.

Bu işbirliğinin en önemli unsuru, Amerika Birleşik Devletleri Enerji Bakanlığı ile yapılan işbirliğidir. NVIDIA, Enerji Bakanlığı'na iki süper bilgisayar merkezi inşa etmesine yardımcı oluyor; biri Argonne Ulusal Laboratuvarı'nda, diğeri ise Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda.

Agon Laboratuvarı, Solstice adında bir süper bilgisayar alacak. Bu sistem 100.000 Nvidia Blackwell GPU ile donatılmıştır. 100.000 GPU'nun ne anlama geldiğini biliyor musunuz? Bu, Enerji Bakanlığı tarihindeki en büyük AI süper bilgisayarı olacak. Ayrıca, 10.000 Blackwell GPU ile donatılmış Equinox adlı bir sistem daha var ve bu sistemin 2026'da devreye girmesi bekleniyor. Bu iki sistem toplamda 2200 exaflops AI hesaplama gücü sunacak.

Agon Laboratuvarları Direktörü Paul Cohns, bu sistemlerin performansı, ölçeklenebilirliği ve bilimsel potansiyeli yeniden tanımlayacağını söyledi. Bu hesaplama gücünü ne yapmak için kullanacaklar? Malzeme bilimi, iklim modelleme, kuantum hesaplama ve nükleer silah simülasyonu gibi alanlar, bu düzeyde hesaplama yeteneğine ihtiyaç duymaktadır.

Hükümet laboratuvarlarının yanı sıra, Nvidia Virginia'da bir AI fabrika araştırma merkezi kurdu. Bu merkezin özelliği, sadece bir veri merkezi olmaması, aynı zamanda bir deney alanı olmasıdır. Nvidia burada, gigawatt ölçeğinde AI fabrikası inşa etmek için bir plan olan Omniverse DSX'i test edecek.

Ortalama bir veri merkezi sadece birkaç on megavat elektrik gerektirirken, gigavat orta ölçekli bir nükleer santralin elektrik üretimine eşittir.

Bu Omniverse DSX planının temel fikri, AI fabrikasını kendi kendine öğrenen bir sisteme dönüştürmektir. AI ajanları, enerji, soğutma ve iş yükünü sürekli olarak izler ve verimliliği artırmak için parametreleri otomatik olarak ayarlar. Örneğin, elektrik şebekesi yükü yüksek olduğunda, sistem otomatik olarak enerji tüketimini azaltabilir veya enerji depolama bataryasına geçebilir.

Bu tür akıllı yönetim, gigawatt seviyesindeki tesisler için son derece önemlidir, çünkü elektrik ve soğutma maliyetleri astronomik rakamlara ulaşabilir.

Bu vizyon oldukça büyük, Jen-Hsun Huang bunun gerçekleştirilmesi için üç yıla ihtiyaç duyduğunu söyledi. AI-RAN testleri 2026'da başlayacak, DRIVE AGX Hyperion 10'a dayalı otonom araçlar 2027'de yola çıkacak ve Enerji Bakanlığı'nın süper bilgisayarı da 2027'de devreye girecek.

NVIDIA, elindeki CUDA kartı ile AI hesaplamanın gerçek standartlarını elinde tutuyor. Eğitimden çıkarıma, veri merkezlerinden kenar cihazlarına, otomatik sürüşten biyomedikal alana, NVIDIA'nın GPU'ları her yerde mevcut. Bu GTC'de duyurulan yatırımlar ve iş birlikleri, bu konumu daha da pekiştirdi.