Gemini 3 — and the custom chips that power it — is a wake up call for AI investors
Google’ın Gemini 3’ünün piyasaya sürülmesi, tüm yatırım dünyasının yapay zeka ortamını yeniden düşünmesine neden oldu. Yeni akıl yürütme modeli, yalnızca büyük yapay zeka harcamalarının çoğunu yönlendiren hala özel bir şirket olan ChatGPT ezici OpenAI’nin en son modelinden bir adım öne geçmekle kalmadı, aynı zamanda tamamen Google’ın Broadcom tarafından ortaklaşa tasarlanan tensör işleme birimleri (TPU’lar) adı verilen özel çipleri üzerinde de eğitildi. The Information’ın yeni bir gönderisinde teknoloji kaynağı, Meta Platforms’un 2027’de veri merkezleri için Google’ın TPU’larını kullanmayı düşündüğünü söyledi. Rapor, özel silikonun Nvidia’nın grafik işlem birimleri işinden bir ısırık alıp almayacağı konusundaki tartışmayı alevlendiriyor. Kulüp hisseleri Nvidia Salı günü neredeyse üç ayın en düşük seviyesine geriledi. Nvidia, X hakkında şöyle bir açıklama yaptı: “Google’ın başarısından çok memnunuz; yapay zeka konusunda büyük ilerlemeler kaydettiler ve biz de Google’a malzeme sağlamaya devam ediyoruz.” Ancak gönderi şöyle devam etti: “Nvidia, sektörün bir nesil ilerisinde; her yapay zeka modelini çalıştıran ve bunu bilişimin yapıldığı her yerde yapan tek platform.” Nvidia hisselerindeki son düşüşü bir satın alma fırsatı olarak gören Jim Cramer Salı günü yaptığı açıklamada, Meta’nın veya AI çipleri üzerinde alışveriş yapan diğer teknoloji şirketlerinin, AI iş yüklerini çalıştırmak için çok amaçlı çiplerde altın standart olarak kabul edilen Nvidia GPU’ların fiyatını düşürmeyeceğini söyledi. Jim, geçen haftaki sağlam kazançlara ve umut verici rehberliğe işaret ederek, “Nvidia için talep doyumsuz” dedi. Burada asıl kazananlar yine Kulübün elinde bulunan Meta ve Broadcom oldu. Jim, daha ucuz TPU kullanma fikrinin Meta’ya sadece sarhoş bir denizci gibi harcama yapmayacağını gösterme şansı verdiğini söyledi; bu da şirketin zaten büyük olan harcama rehberliğini artırmasının ertesi günü hisse senedini vuran şeydi. Broadcom için Jim, bunun aynı zamanda Meta’nın yönetim kurulunda yer alan CEO Hock Tan’ın şapkasındaki bir başka tüy olduğunu söyledi. Yani, The Information hikayesinde gerçek varsa bağlantı bu olabilir. Broadcom ve Nvidia, sırasıyla %60 ve %30’dan fazla artışla 2025’te portföyde en iyi performans gösterenler oldu. Aynı zamanda bir Club hissesi olan Meta da inişli çıkışlı bir seyir izledi ve bugüne kadar sadece %7,5 oranında artış gösterdi. AVGO NVDA,META YTD mountain Broadcom, Nvidia ve Meta YTD Gemini 3’ün ortaya çıkışı ve TPU’lara olan bağımlılığı, Gemini 3’ün OpenAI ve büyüme yörüngesi için ne anlama geldiğine dair bir soruyu da gündeme getiriyor – finansal taahhütlerinden bahsetmeye bile gerek yok mu? Sonuçta, günümüzde yapay zeka ile ilgili olanların çoğunun merkezinde ChatGPT yaratıcısı var. Henüz üç ayda bir kazançları raporlanan halka açık bir şirket olmasa da, OpenAI’nin şu anda 500 milyar dolarlık değerlemesini veya açıklanan harcama planlarını haklı çıkaracak kadar para kazanmadığını varsaymak yanlış olmaz. OpenAI’nin harcama niyetlerini haklı çıkarabilecek şey, kullanıcının benimseme ivmesidir ve daha da önemlisi ivmenin sürdürülebilirliğidir. Eğer liderliğini kaybederse, OpenAI’nin algılanan büyüme yolu daha fazla incelemeye tabi olacaktır. ChatGPT, Nvidia çipleri üzerinde eğitildi. Alphabet’in Google’ı, TPU’larını Broadcom’un yardımıyla tasarladı. Geçen hafta Gemini 3 yayınlanmadan önce bile Alphabet’in hisseleri hızla yükseliyordu. Pazartesi günü yüzde 6 daha artış göstererek yılbaşından bugüne kazançlarını neredeyse yüzde 70’e çıkardı. Alphabet hisseleri Salı günü yeniden yükselişe geçerek 4 trilyon dolarlık piyasa değerinin kapısını çaldı. Bazıları bu soruların yanıtlarının Google/Broadcom’un artık Nvidia/OpenAI pahasına kazandığı ve geleceğin artık tamamen özel silikonla ilgili olduğuna inanırken, biz bunun o kadar hızlı olmadığını söylüyoruz. Öncelikle, yapay zeka muhakeme modelleri savaşının arama savaşları gibi sonuçlanacağı ve kazananın her şeyi alacağı yönünde bir karar vermek için henüz çok erken. Google Arama’nın yirmi yılı aşkın süredir yaptığı gibi, hepsine hükmedecek tek bir modelin olacağı fikri, bunun gidişatını görmüyoruz. Donanım için ya da üzerinde çalışan yazılım ya da yüksek lisans eğitimleri için değil. Hala tüm bunların, belirli modellerin belirli görevlere daha uygun olmasını sağlayacak şekilde gerçekleşebileceğini düşünüyoruz. Bu, kodlama ve araştırma için Gemini’nin, daha sosyal veya yaratıcı görevler için Meta AI’nın, kurumsal alan için Anthropic ve Microsoft’un oynaması vb. anlamına gelebilir. Hala yapay zekanın ilk günlerinde olduğumuzdan, herhangi bir zamanda lider modelin hâlâ zirvede kalmak için mücadele etmesi gerekiyor. Örneğin, OpenAI’nin ChatGPT’si 2022’nin sonlarında piyasaya sürüldüğünde ve hızla viral hale geldiğinde, Google aceleyle ve feci bir şekilde Gemini’yi ayağa kaldırdı. Ancak üç yıl sonra buradayız ve Gemini 3, yetenekler açısından Google’ı zirveye taşıdı. Ancak ChatGPT, geçen ayın başında haftalık 800 milyondan fazla aktif kullanıcı bildirerek ilk hamle avantajının tadını çıkarıyor. Google geçen hafta Gemini’nin aylık 650 milyondan fazla aktif kullanıcıya sahip olduğunu söyledi. İkincisi, Gemini’nin Nvidia grafik işlem birimlerine (GPU’lar) güvenmemesi, Nvidia donanımının birdenbire daha az alakalı olduğu anlamına gelmiyor. Özel yarı iletkenler yeni bir şey değil. Mali maliyet avantajları getirebilseler de, bu avantajın çipleri geliştirme, güncelleme ve üretme maliyeti de beraberinde geliyor. Ayrıca yatırımcılar, Gemini’nin Nvidia donanımına güvenmese de Google Cloud hizmetlerinin buna güvenebileceğini unutmamalı. TPU’lar bir tür uygulamaya özel entegre devredir (ASIC), yani bu çipler belirli bir görev veya uygulama türüne uygundur. Arama, YouTube veya Waymo gibi Google’ın kendi hizmetlerinin çoğunun temelini oluşturacak büyük dil modellerinin (LLM’ler) geliştirilmesi gibi dahili projeler için bunların hepsi iyi ve güzel. Ancak amaç müşterilere bilgi işlem kiralamak olduğunda TPU’lar o kadar çekici olmuyor; Amazon ve Microsoft’un ardından dünyanın üçüncü büyük bulutu olan Google da bunu yapıyor. Bulut bilişim kiralama konusunda Nvidia’nın GPU’ları, AI araştırmacılarının yıllardır birlikte çalıştığı Nvidia’nın CUDA yazılım platformuyla çalıştıkları için tartışmasız şampiyonlar. GPU’lar esnektir, yaygın olarak bulunur ve halihazırda geniş çapta benimsenmiştir ve dünya çapındaki geliştiriciler tarafından bilinmektedir. Bir müşteri yalnızca TPU’lar üzerinde geliştirme yaparsa maliyet avantajı elde edebilir. Ancak bunu yapmak için, Google’ın özel yazılım yığınında, GPU’lara veya muhtemelen başka şirketler tarafından sunulabilecek diğer özel çiplere çevrilmeyen bir yığın üzerinde geliştirme yapmak için CUDA’dan vazgeçmek gerekir. Elbette, piyasadaki en büyük LLM şirketleri için, eğer iş hacmi bunu gerektiriyorsa, GPU versiyonunun yanında bir TPU versiyonunu da geliştirmek mantıklı olabilir. Meta hakkındaki Bilgi raporunu izliyoruz ancak biraz şüpheciyiz. Yeni başlayanlar için, Meta’nın Broadcom ile kendi özel çipleri üzerinde çalıştığını zaten biliyoruz, bu nedenle kendi iş yüklerini optimize etmek için Broadcom ile birlikte çalıştığı silikonu kullanmak yerine Alphabet’in özel silikonunu satın alma fikri biraz tuhaf. Alphabet aynı zamanda Meta’nın dijital reklamcılıktaki ana rakibi; dolayısıyla ister donanım ister yazılım yığını olsun, ana tedarikçi olarak Alphabet’e geçiş yapması fikri biraz riskli görünüyor. Bununla birlikte, hızlandırılmış yapay zeka altyapısı oluşturma yarışı, pek çok düşmanca ilişkinin oluşmasıyla sonuçlandı, bu nedenle bu haberleri kesinlikle küçümsemiyoruz. Ancak yazılımların GPU tabanlı sürümlerinin yanı sıra TPU sürümlerini de geliştirmek çoğu şirket için geçerli olmayacak. Bir şirketin belirtilen hedefi Nvidia ekosisteminin ötesinde çeşitlenmek olsa bile, kendisini Google’ın TPU ortamı gibi daha spesifik bir yazılım ve donanım yığınına kilitlemek akıllıca bir yol değildir. Bir şirket, CUDA’da yıllarca yazılan geliştirme üzerinde yeniden çalışma ve bu çabanın maliyet avantajlarını fark etme zorunluluğunun yanı sıra, başka bir bulut sağlayıcısına geçme ve hatta iş yüklerini şirket içine getirme olanağından da vazgeçmiş olacaktır. Google’ın TPU’ları AWS veya Microsoft’un Azure bulutlarında ya da CoreWeave gibi neocloud’larda mevcut değildir ve bir şirketin kendi altyapısını oluşturmayı tercih etmesi durumunda doğrudan satın alınamaz. Bilgi raporu, Google’ın tam olarak bunu yapmayı düşünebileceğini öne sürse de, çipleri kendi veri merkezlerinde kullanılmak üzere üçüncü taraflara ne zaman veya ne ölçüde satacağı açık değil – büyük alıcılara mı ayrılacak yoksa Nvidia ile daha doğrudan rekabet etmek için her türden alıcıya mı açık olacak, zaman gösterecek ve daha fazla ayrıntı için izlemeye devam edeceğiz. Gemini 3’ün gösterdiği şey, Nvidia donanımını temel alan yollardan daha ucuza çalıştırılabilecek öncü bir Yüksek Lisans geliştirmenin başka yolları da olduğudur. Ancak bunun için gerekli donanım ve yazılımın geliştirilmesi yıllar süren bir çalışma ve milyarlarca dolarlık yatırım gerektiriyor. Ek olarak, Google gibi bir şirketin maliyetleri azaltmak için dahili kullanım için geliştirdiği şey, içeride sıkışıp kalmak istemeyen müşteriler için o kadar çekici olmayabilir. Bu strateji yalnızca dahili olarak çok fazla hacim yapan ve finansal maliyet azaltmanın faydasının Nvidia’nın GPU’larının sağladığı esneklik kaybına değer olduğu şirketler için işe yarar. Dünyada yalnızca bir avuç şirket bu ölçeğe sahip ve Nvidia’nın şansına, bu şirketlerin çoğu GPU tabanlı bilgi işlem kiralayarak daha fazla para kazanıyor. Sonunda, özel silikonun büyük oyuncular için çok anlamlı olduğuna inanarak başladığımız yere geri döndük, bu da başlangıçta Broadcom’da yer almamızın temel nedenlerinden biri. Ancak Nvidia’nın GPU’larının birçok farklı türde iş yükünü çalıştırma esnekliği ve geniş tabanlı benimseme, bir bulut veya şirket içi altyapıdan diğerine taşınabilirlik ve piyasadaki en büyük yazılım kitaplığıyla sonuçlanan uzun geçmişi sayesinde çok daha fazla erişime sahip olduğunu biliyoruz. Ek olarak, bağımsız yapay zeka harcamalarını düşündüğümüzde, bu ulus-devlet alıcıları, kendilerini bir ABD şirketinin insafına bırakan daha özelleşmiş kapalı bir ekosistem yerine, alıcıların kendi kodlarını daha fazla kontrolle yazmalarına olanak tanıyan, Nvidia’nın sağladığı gibi daha esnek, açık bir ekosistemle çok daha fazla ilgilenecekler. Google’ın Çin’de bile yasak olduğunu düşünün, o halde Çinli alıcılar gerçekten Google TPU’larını talep edecekler mi, özellikle de Başkan Donald Trump, Nvidia’nın H200 yongalarının Çin’de satışına izin verirse? Maliyet tasarrufları önemlidir, ancak egemen bir varlık açısından bakıldığında öncelik ulusal güvenliktir. Yapay zeka aracılarının kullanıma sunulması bu dinamiklerden bazılarını da değiştirebilir; çünkü yapay zeka aracıları örneğin CUDA tabanlı programları TPU üzerinde çalışacak bir şeye dönüştürmek üzere konuşlandırılabilirse bir altyapıdan diğerine geçiş daha kolay hale gelebilir. Ancak şimdilik Gemini 3’ün piyasaya sürülmesinin Nvidia’nın bahsettiği talebi raydan çıkarmaya veya son aylarda yaptığı çok sayıda anlaşmayı askıya almaya yeteceğini düşünmüyoruz. Bazıları, Alphabet gibi şirketlerin hizmet olarak model (MaaS) iş modeline doğru bir hareketle uygulama programlama arayüzlerini (API) satmaya yönelmesiyle bilgi işlem (hizmet olarak altyapı) kiralama fikrinin daha az alakalı hale geleceğini iddia edebilir. Bu, Gemini 3 sonrası dünyada hakkında daha fazla şey duymayı beklediğimiz bir trend. Ancak şu anda Nvidia veya daha geniş yapay zeka grubu hakkındaki yatırım tezimizi değiştirme noktasında değiliz. Bununla birlikte, yatırımcılar belirli durumlarda Nvidia çiplerinden uzaklaşmaya yönelik bu çabayı ve Alphabet’in potansiyel olarak bir IaaS modelinin ötesine geçerek yeni bir MaaS iş modeline geçme çabasını kabul etmeme ve akılda tutma konusunda ihmalkar olacaktır; ancak bu senaryoda bile dünyanın daha az bilgi işleme ihtiyacı olmayacak, MaaS modeline geçiş, API sağlayıcısının donanımı maliyete göre seçmesine olanak tanıyacağından son müşteri, uygulamalarının üzerinde çalıştırıldığı donanım konusunda biraz daha az seçici olabilir. Gelişen oyun alanının farkında olmakla birlikte, yapay zeka alanına bakış açımızda büyük bir değişiklik görmüyoruz. Hala Nvidia’nın sahip olunması gereken bir isim olduğunu ve Broadcom’un özel silikon alanını oynamanın yolu olduğunu düşünüyoruz. Ancak Gemini 3’ün piyasaya sürülmesi, yatırımcıların yüzeyde meydana gelen bu değişikliklere ve bunların yapay zeka inovasyonunu yönlendiren ezici güçlere farklı şekillerde getirebilecekleri potansiyel risklere karşı uyanmasını sağlayacak. (Jim Cramer’s Charitable Trust uzun NVDA, AVGO, AMZN, META, MSFT’dir. Hisse senetlerinin tam listesi için buraya bakın.) Jim Cramer ile CNBC Yatırım Kulübü’ne abone olduğunuzda, Jim bir işlem yapmadan önce bir işlem uyarısı alacaksınız. Jim, hayırsever vakfının portföyündeki bir hisse senedini satın almadan veya satmadan önce bir ticaret uyarısı gönderdikten sonra 45 dakika bekliyor. Jim, CNBC TV’de bir hisse senedi hakkında konuştuysa, işlemi gerçekleştirmeden önce işlem uyarısını verdikten sonra 72 saat bekler. YUKARIDAKİ YATIRIM KULÜBÜ BİLGİLERİ, SORUMLULUK REDDİ İLE BİRLİKTE HÜKÜM VE KOŞULLARIMIZA VE GİZLİLİK POLİTİKAMIZA TABİDİR. YATIRIM KULÜBÜ İLE BAĞLANTILI OLARAK SAĞLANAN HERHANGİ BİR BİLGİYİ ALMANIZ NEDENİYLE HİÇBİR MEMURİYET YÜKÜMLÜLÜĞÜ VEYA GÖREVİ MEVCUT DEĞİL VEYA OLUŞMAZ. BELİRLİ BİR SONUÇ VEYA KÂR GARANTİ EDİLMEZ.
