Yapay zeka alanında yaşanan küresel rekabet hız kesmeden devam ederken, Çinli bir teknoloji girişimi, yapay zeka eğitim ve çıkarım (inferencing) donanımları için yerli bir alternatif sunuyor. Daha önce Google'da TPU (Tensor İşlem Birimi) üzerinde çalışan mühendisler tarafından kurulan bu şirket, kendi geliştirdiği özel entegre devre (ASIC) yongasının, Nvidia'nın 2020'deki A100 GPU'sundan yüzde 50 daha hızlı ve yüzde 42 daha verimli olduğunu iddia ediyor.
Bu yeni geliştirilen TPU çipi, yapay zeka hesaplama gücü alanında küresel rekabetin arttığını ve Çin'in silikon bağımsızlığı yolunda adımlar attığını gösteriyor. Geleneksel GPU ve ASIC tasarımları üzerine yapılan araştırmalar, bu alandaki potansiyeli ortaya koyuyor.
Şirketin kurucularından biri, daha önce Stanford ve Michigan Üniversitelerinde elektrik mühendisliği eğitimi almış ve Google ile Oracle gibi şirketlerde çip mimarileri üzerine çalışmış bir isim. Özellikle Google'ın TPU'larının çeşitli nesilleri üzerinde tasarım deneyimi bulunuyor. Diğer kurucu ortak ise Oracle ve Samsung'un Teksas'taki araştırma ve geliştirme birimlerinde görev almış.
Yeni TPU'nun, çekirdek tasarımında tamamen yerli fikri mülkiyete dayandığı ve geliştirme, tasarım veya üretim aşamasında Batılı şirketlere, yazılım yığınlarına veya bileşenlere bağımlı olmadığı belirtiliyor. Bu durum, yapay zeka donanımlarında güvenlik ve sürdürülebilirlik açısından önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Şirket yetkilileri, geliştirdikleri çipin Nvidia'nın A100 modeline göre 1.5 kat daha fazla performans sunduğunu ve daha düşük bir üretim süreciyle güç tüketimini de önemli ölçüde azalttığını iddia ediyor. Bu tür bir başarı, amacına özel olarak tasarlanmış ASIC çipler için şaşırtıcı olmasa da oldukça etkileyici.
Eğer bu iddialar doğrulanırsa, bu yeni Çin yapımı TPU, yapay zeka donanımları pazarında önemli bir oyuncu olabilir. Nvidia'nın güncel mimarileriyle karşılaştırıldığında henüz geride olsa da, yerel pazar ve ilerleyen teknoloji için büyük bir potansiyel taşıyor.
Bu gelişmeler, yapay zeka çip sektörü için dikkat çekici bir döneme işaret ediyor. Nvidia'nın sektöre hakimiyeti devam etse de, Google'ın kendi TPU silikonunu sunma ve hatta satma kararı, doğrudan rekabetin kapısını aralıyor. Benzer şekilde, Çin'in yerli çip üretimine yönelik agresif politikaları ve bu tür yerli alternatiflerin ortaya çıkması, küresel çip pazarında yeni dengeler oluşturabilir.
GPU'lar şimdilik yapay zeka eğitiminde en çok yönlü yöntem olmaya devam edecek olsa da, Google'ın TPU'ları ve bu yeni girişim gibi ASIC'ler, Nvidia'nın neredeyse tekelini kırmak isteyen şirketler için cazip bir alternatif sunabilir. Ayrıca, bellek fiyatları, silikon kıtlığı ve ticaret kısıtlamaları gibi engeller göz önüne alındığında, kanıtlanmamış ASIC'ler bile önemli bir seçenek haline gelebilir.
