Bu bir yatırım tavsiyesi değil. Yazarın adı geçen hisselerde pozisyonu yok. Wccftech’in açıklama ve etik politikası mevcut.
Çin’deki kamu destekli yapay zeka veri merkezleri, NVIDIA’nın AI GPU’larından Huawei’nin donanımına geçişte yazılım tarafı yüzünden zorlanıyor. South China Morning Post’un haberine göre hükümet, kamu kaynaklı tüm AI veri merkezlerinde kullanılan çiplerin en az yüzde 50’sinin yerli olmasını şart koşuyor. Bu zorunluluk, 2024’te Şanghay belediyesinin şehirdeki bilgi işlem merkezleri için getirdiği yüzde 50 yerli çip kuralından doğdu ve bu yıl ülke geneline yayıldı.
NVIDIA’nın Çin’e H20 GPU’larını satmasına izin çıkmasının ardından, çiplerle ilgili arka kapı ya da izleme yazılımı içerdiğine dair iddialar ortaya atılmıştı. NVIDIA bu iddiaları reddetti. Öte yandan, Çin’in AI altyapısında yabancı çiplere aşırı bağımlı kalmaktan da çekindiği konuşuldu. NVIDIA CEO’su Jensen Huang, ihracat kısıtlamalarının gevşetilmesi gerektiğini savunurken bu endişeye sıkça değinmişti.
Bugün tablo net: Devlete bağlı ya da devletin işlettiği bilgi işlem altyapılarında yerli çip kullanımı zorunlu. Bu da merkezlerin en az yüzde 50 oranında Çin’de tedarik edilen donanıma yönelmesi anlamına geliyor.
NVIDIA’ya alternatif olarak öne çıkan yerli çözümleri Huawei tasarlıyor, üretimi ise SMIC üstleniyor. ABD yaptırımları nedeniyle Huawei, TSMC’ye başvuramıyor. SMIC’in EUV ekipmanlarına da yaptırım uygulandığı için yeni nesil yerli çipler 7 nm sürecinde sınırlı kalıyor.
SCMP’nin kaynaklarına göre NVIDIA’nın donanımı, yeni AI modellerinin eğitimi için hâlâ kritik. Huawei’nin çipleri ise özellikle çalıştırma tarafında (inference) değerlendirilebiliyor. Bu yüzden, uygulamalarını NVIDIA ekosisteminde geliştirmiş küme operatörleri, zorunlu kota nedeniyle baş ağrısı yaşıyor.
Asıl sorun yazılım yığınında. NVIDIA GPU’ları CUDA ile, Huawei tarafı ise CANN ile çalışıyor. En az yüzde 50 Huawei çipi kullanması gereken veri merkezleri, NVIDIA ile eğitilmiş modellerini Huawei donanımına sorunsuz taşımakta güçlük çekiyor. Kodların uyarlanması, performans ayarları ve ekosistem farkları geçiş süresini uzatıyor ve maliyeti artırıyor.
Kaynak: wccftech.com
