Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'in ani yükselişinin ardından oluşan işlem gücü talebiyle ilgili yatırımcıların endişelerini, ultra yüksek maliyet-etkin modeliyle bir kez daha gidermeye çalıştı.

Çarşamba günü, Doğu Saati ile 19 Mart'ta, Huang Renxun, Nvidia'nın yıllık yapay zeka etkinliği GTC'de yaptığı açıklamada, DeepSeek'in R1 çıkarım modeliyle ilgili endişelerin tamamen yanlış olduğunu ve bu tür yazılımların gelecekte daha az çip ve daha güçlü sunucular gerektireceğini söyledi.

Huang, bilişim talebinin hâlâ çok yüksek olduğuna inanıyor. Yapay zeka (YZ) muhakemesi, bilişim taleplerini artırıyor. Daha karmaşık yanıtlar üretebilen yeni yapay zeka modelleri, bilgi işlem altyapısına olan talebi artıracaktır. O şöyle dedi:

"Dış dünyanın R1 anlayışı tamamen yanlış. Aslında, bu model çok daha yüksek bir hesaplama gücü gerektiriyor."

Huang Renxun, Salı günü GTC konferansında yaptığı açılış konuşmasında, bilişim talebinin zayıflamadığı, aksine hızla arttığı beklentisini vurguladı.

Huang Salı günü son aylarda dile getirdiği noktaları yineledi. O şöyle dedi:

"Yapay zekanın (küresel olarak) ihtiyaç duyduğu bilgi işlem gücü, geçen yıl bu zamanlarda düşündüğümüzden rahatlıkla 100 kat daha fazla."

Huang, "Geçen yıl neredeyse tüm dünya hata yaptı" diye ekledi.

Huang Renxun konuşmasında DeepSeek'in NVIDIA'ya herhangi bir etki yaratmayacağını defalarca vurguladı ve DeepSeek'in R1 modelini "olağanüstü yenilik" ve "dünya standartlarında açık kaynaklı akıl yürütme modeli" olarak övdü. R1'in piyasaya sürülmesinden sonra pazarın yapay zeka donanımlarına olan talebin azalacağına dair yanlış bir inanca sahip olduğunu belirtti. "Piyasa, 'AI'nın her şeyi çözdüğünü' ve daha fazla bilgi işlem kaynağına ihtiyacımız olmadığını düşünüyor," dedi. "Bu tamamen yanlış. Tam tersi."

Huang Renxun, DeepSeek R1'in temsil ettiği "çıkarımsal yapay zekanın" da çok yüksek bir hesaplama gücü gerektirdiğine inanıyor. Geleneksel konsept, AI'nın doğrudan akıl yürütmeyi gerçekleştirmek için yalnızca ön eğitime ihtiyaç duyduğudur. Aslında, akıl yürütme modelleri çok fazla eğitim sonrası ve gerçek zamanlı bilgi işlem desteği gerektirir. "Çıkarım, hesaplama açısından oldukça yoğun bir süreçtir. DeepSeek gibi modeller, geleneksel modellere göre 100 kat daha fazla hesaplama gücü gerektirebilir ve gelecekteki çıkarım modelleri daha da fazlasını gerektirecektir." dedi.

Huang Renxun Salı günü yaptığı açıklamada DeepSeek'in küresel çapta bir ilgi uyandırdığını ve bunun Nvidia için iyi bir haber olduğunu söyledi. R1'in piyasaya sürülmesi, Nvidia'nın pazardaki konumunu zayıflatmaktan ziyade, yapay zekaya yönelik küresel ilgiyi artırdı.

Wall Street Journal, bu yılın Ocak ayında R1'in piyasaya sürülmesinden sonra DeepSeek'in ay sonunda yurtdışında hızla popüler hale geldiğini belirtti. DeepSeek, yalnızca küçük bir bilgi işlem gücüyle GPT-4o'ya benzer bir performans sağlayabilir, pahalı GPU'lara ve büyük veri merkezlerine dayalı en iyi AI modellerini geliştirmenin mevcut modelini etkiler ve Nvidia için benzeri görülmemiş bir tehdit oluşturur.

Piyasada, Nvidia öncülüğündeki DeepSeek tarzı yazılım optimizasyonları ve donanım geliştirmelerinin büyük maliyet tasarrufu sağlayabileceği ve yapay zeka donanımlarına olan talebin azalmasına yol açabileceği endişesi hakim. DeepSeek'in popülerliği, yapay zeka sektörünün Nvidia'nın yüksek fiyatlı yongalarını çılgınca stoklamasına gerek kalmayacağı anlamına gelebilir.

Ancak NVIDIA'nın bakış açısına göre, NVIDIA'nın donanım ve yazılımdaki akıl yürütme verimliliği arttıkça, model akıl yürütme ve akıllı ajanların dağıtım maliyetleri büyük ölçüde azalacak, böylece maliyet etkin bir yayılma etkisi elde edilecek ve gerçek tüketim artacaktır. Huang Salı günü yaptığı konuşmada şöyle dedi: "Ne kadar çok satın alırsanız, o kadar çok tasarruf edersiniz."

Huang ayrıca Çarşamba günü basına yaptığı açıklamada, Trump yönetiminin gümrük vergilerinin kısa vadede çok fazla zarara yol açmayacağını söyledi. O şöyle dedi:

“Geliştirmemiz gereken çok sayıda AI var... AI, gelecekteki her endüstrinin temeli, işletim sistemidir. ... Amerika Birleşik Devletleri'nde inşa etme konusunda çok tutkuluyuz. Ortaklar, üretimi buraya getirmek için bizimle birlikte çalışıyor. Kısa vadede, tarifelerin etkisi çok büyük olmayacak.”

Huang Renxun, Nvidia'nın TSMC ile birlikte diğer tarafın ABD'de çip üretmesi için çalıştığını belirtti. Nvidia ve Foxconn ve Wistron gibi ortaklar, üretimi ABD'ye taşımak için birlikte çalışıyorlar. Uzun vadede ABD'de üretim yapılması çok mümkün görünüyor.

Nvidia, Çarşamba günü yaptığı açıklamada yongalarını ABD'nin Arizona eyaletindeki TSMC fabrikasında ürettiğini söyledi. Uzun vadede üretimin ABD'ye kaydırılması planlanıyor.