Meta, 2027 yılı veri merkezlerinde Google TPU çiplerini kullanmayı düşünüyor, Nvidia (NVDA) hisse fiyatı öncesinde düşüş gösterdi.

Salı günü ön piyasa işlemlerinde, Nvidia'nın hisse fiyatı %3,2 düştü, daha önce Meta'nın Google'ın AI çiplerini kullanma konusunda görüşmeler yaptığına dair haberler çıkmıştı. Bu haberin etkisiyle, Alphabet'in hisse fiyatı %2,1 yükseldi ve yatırımcılar AI donanım pazarındaki olası değişiklikleri sindirmeye çalışıyor.

The Information'in Pazartesi günü bildirdiğine göre, Meta 2027'den önce veri merkezlerinde Google'ın Tensor İşleme Birimlerini (TPU) konuşlandırmayı düşünüyor. Bu sosyal medya devi, en erken yarından itibaren Google Cloud'dan TPU kiralamaya başlayabilir.

Google için, Meta'nın bu müşteriyi kazanması, özel çip teknolojisinin etkinliğini doğrulayacaktır. TPU ilk olarak 2018 yılında, Google Cloud iş birimi için iç kullanım amacıyla piyasaya sürüldü. Bu çipler, her biri AI iş yüklerine özel olarak tasarlanmış birçok nesil gelişim geçirdi. TPU'nun özelleştirilmiş özellikleri Google'a avantaj sağlıyor. Uzmanlar, genel hesaplamaya kıyasla belirli görevler için inşa edilen çiplerin daha yüksek verimlilik getirebileceğini belirtiyor.

Meta, dünya genelinde en büyük AI altyapı yatırımcılarından biridir. Şirket, yalnızca bu yılki sermaye harcamalarının 70 ila 72 milyar dolar arasında olacağını öngörüyor. Bu güçlü satın alma gücü, Meta'nın çip seçimlerinin tüm sektör üzerinde etkili olmasını sağlıyor.

Teknoloji şirketleri, Nvidia grafik işlemcileri için alternatifler aramaya devam ediyor. Nvidia hala pazar liderliğini korusa da, çeşitlenme eğilimi giderek belirginleşiyor.

Google, yakın zamanda Anthropic ile en fazla 1 milyon TPU satın almak için bir anlaşma yaptı. Seaport analisti Jay Goldberg, bu anlaşmanın teknolojinin “güçlü bir doğrulaması” olduğunu belirtti. Birçok şirketin daha önce TPU'ları değerlendirdiğini ve şimdi daha fazla şirketin benimsemeyi düşündüğünü vurguladı.

Çip mimarisindeki farklılıklar son derece önemlidir. GPU'lar başlangıçta video oyunlarında grafik işlemek için tasarlandı. Gerçekten de, büyük veri ve paralel hesaplamayı iyi bir şekilde işleyebildikleri için yapay zeka eğitiminde son derece etkilidirler. TPU'lar ise farklı bir yaklaşım benimsemektedir; bunlar özel entegre devrelerdir ve başından itibaren belirli uygulamalar için tasarlanmıştır, Google bunları yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için özel olarak geliştirmiştir. (CoinCentral)