Yapay Zeka Verimli Çalışabilir mi? Araştırmacılar Bir Çözüm Bulmuş Olabilir

Yapay zeka (AI), benimsenmesi kritik iş süreçlerini otomatikleştirmek, maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için büyüdükçe, neredeyse her sektörde geleceğimizi şekillendirmeye devam ediyor. 

Veri gösteriyor ki işletmelerin %80’inden fazlası bir ölçüde AI kullanıyor ve bunu organizasyonlarının temel teknolojisi olarak görüyor. AI’ye yapılan finansal taahhüt de, benimsenmesinin önemli faydalar ve çok daha yüksek ROI sağlamasıyla artmıştır.

Bu doğrultuda, AI pazar büyüklüğü 2024’te 184 milyar doları aştı ve Statista’ya göre bu on yılın sonuna kadar 826 milyar doları aşması öngörülüyor.

Tüm bu büyüme ve AI’ye olan ilginin patlaması, teknolojiyi geliştirmek için bir silah yarışına yol açtı. Organizasyonlar tarafından geliştirilen büyük dil modelleri (LLM) gibi AI modelleri, insan dilini anlamak, özetlemek, çevirmek ve üretmek için algoritmalar kullanır ve yüksek enerji tüketen işlemcilerle büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. 

Bunun için şirketler ve veri merkezi işletmecileri yeni yüksek kapasiteli veri merkezleri inşa etmek amacıyla büyük miktarda sermaye harcıyor. Uluslararası Enerji Ajansı’na (IEA) göre, yeni veri merkezlerine yatırım son iki yılda, ABD liderliğinde, zaten büyük bir artış gösterdi. 2023’te Microsoft (MSFT ), Google ve Amazon’ (AMZN ) un toplam sermaye yatırımı, ülkenin tüm petrol ve gaz endüstrisinin yatırımından daha yüksekti.

Bu veri merkezleri çalıştırmak için çok fazla elektriğe ihtiyaç duyar. 2022’de IEA, veri merkezlerinin 1,65 milyar gigajoule elektrik tükettiğini ve bunun küresel talebin yaklaşık %2’sine denk geldiğini belirtti.

Küresel veri merkezi güç talebinin 2027’ye kadar %50, 2030’a kadar ise %165 artacağı, bu ayın başında Goldman Sachs (GS ) Research tarafından öngörülmektedir.

Mevcut veri merkezi güç tüketiminin yaklaşık 55 gigawatt (GW) olduğu tahmin ediliyor; bu, bulut bilişim iş yüklerinin %54’ü, depolama gibi geleneksel iş yüklerinin %32’si ve AI’nin %14’ü olarak dağılıyor. Bu iş yük türlerinin gelecekteki talebinin modellenmesi, 2027’ye kadar güç talebinin 84 GW olacağını gösteriyor; bu dönemde AI %27’ye yükselirken bulut %50’ye düşecek ve geleneksel iş yükleri %23’e gerileyecek.

Öte yandan, küresel veri merkezi kapasitesi şu anda yaklaşık 59 GW seviyesinde, bunun %60’ı Google ve Alibaba gibi hiperskala bulut sağlayıcıları ve üçüncü taraf veri merkezi işletmecileri tarafından sağlanıyor; geri kalan kısmı geleneksel kurumsal ve telekomünikasyon sahipli veri merkezlerinden geliyor.

Bu büyük hiperskala veri merkezlerinin güç talebi 100 MW veya daha fazla olup, yıllık elektrik tüketimi yaklaşık olarak 400.000 elektrikli arabanın elektrik talebiyle eşdeğerdir.

Organizasyonlar AI’yi benimsemeye devam ettikçe, AI iş yüklerinin özel gereksinimlerine hizmet etmek üzere tasarlanmış yeni bir altyapı sınıfı olan AI’ye adanmış veri merkezlerinin yükselişini de görebiliriz. Şu ana kadar çok az sayıda bulunmakla birlikte, bunlar ağırlıklı olarak Asya-Pasifik ve Kuzey Amerika’da, özellikle Pekin, Şanghay, Kuzey Virginia ve San Francisco Körfez Bölgesi’nde konumlanmıştır.

Goldman Sachs Research tahminlerine göre, 2030 sonunda çevrimiçi yaklaşık 122 GW veri merkezi kapasitesi olacak. AI’nin daha yüksek işlem iş yükü talepleri nedeniyle, veri merkezlerindeki güç yoğunluğunun da iki yıl içinde metrekare başına 176 kilovat-saat seviyesine yükselmesi bekleniyor.

Veri merkezlerinin artan güç ihtiyacına katkısı nedeniyle, elektrik şebekesi de önemli yatırımlara ihtiyaç duyacak; bu, 2030’a kadar şebeke harcamalarının 720 milyar dolar olacağı tahmin edilmektedir.

Ayrıca veri merkezlerinin karbondioksit emisyonları da 2022 ile 2030 arasında iki katından fazla artabilir. Bu nedenle, şu anda toplam gücün %1-2’sini oluşturan ve on yılın sonuna kadar %3-4’e çıkması beklenen veri merkezi elektrik tüketimi endişe kaynağı olmuş, ancak tamamen kayıp bir durum değildir.

Bu rakamlar büyük olsa da, küresel toplam elektrik tüketimindeki büyümenin daha geniş bağlamında, IEA’nın 2030’a kadar AI’nin yanı sıra devam eden ekonomik büyüme, elektrikli araçlar, klima sistemleri ve enerji yoğun üretim nedeniyle 6.750 TWh artacağını öngörmesiyle, daha mütevazı kalmaktadır.

Ayrıca, AI kullanımının hızı belirsizliğini korurken, donanım ve yazılımda devam eden verimlilik iyileştirmeleri AI teknolojisinin güç taleplerine çözüm bulabilir.

AI ile ilgili bilgisayar çiplerinin verimliliği yaklaşık her 2,5-3 yılda iki katına çıkıyor. Modern bir AI çipi, 2008 modeline aynı hesaplamaları yaparken %99 daha az enerji tüketiyor. Ayrıca, AI modelleri de daha verimli hale geliyor. Yeni soğutma teknolojileri ve yenilikçi bilimsel çözümlerle birleşince, bu gelişmeler enerji kullanımını azaltıyor ve çevresel etkileri en aza indiriyor.

Neden geleneksel depolamanın AI ile başa çıkamadığını öğrenmek için buraya tıklayın.

Bilim İnsanları Çığır Açan Bir Çözüm Geliştirdi 

İllüstratif görüntü. Gerçek bir fotoğraf değildir.

AI evrimi ve artan enerji talepleri bağlamında, Japonya’daki araştırmacılar manyetik durumların elektriksel kontrolüne izin vererek güç tüketiminde önemli bir azalma vaat eden yenilikçi bir spintronik cihaz geliştirdi. 

Bu atılım, sinir ağlarının işleyişini yansıtan ve çok daha enerji verimli çipler üreterek AI donanımını devrim niteliğinde değiştirebilir. Bilgiyi depolamak için elektrik akımı kullanmak yerine, bu cihazlar aynı işlevi elektronların spiniyle gerçekleştirir; bu da onları daha hızlı ve daha verimli kılar.

Spintronik cihazlar, bilgisayarların hızını ve performansını artırmak için büyük depolama aygıtlarında ve bilişimde kullanılır.

Ulusal Malzeme Bilimi Enstitüsü, Tohoku Üniversitesi ve Japon Atom Enerjisi Ajansı’ndan araştırmacılar, şimdi bunu düşük güç AI çipleri için kullanıyor ve kavram kanıtı olarak akım-programlanmış spin-yörünge torku (SOT) cihazını gösterdiler.

SOT, manyetik durumlarda bilgiyi elektriksel olarak kodlamak için umut verici bir mekanizma sunar. Ancak mevcut şemalarda, bu pasif olarak malzeme ve cihaz yapıları tarafından belirlenir. 

“Spintronik araştırmalar manyetik düzeni elektriksel olarak kontrol etmede önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, mevcut çoğu spintronik cihaz manyetik malzemenin kontrol edilmesiyle itici gücü sağlayan malzemeyi ayırmaktadır.”

– Shunsuke Fukami, Tohoku University

Spintronik cihazlar üretildikten sonra, genellikle bilgiyi ikili bir şekilde, “0”dan “1”e geçiş yaparak değiştiren sabit bir çalışma şemasına sahiptir. Yeni araştırma ise, birden fazla manyetik durumun elektriksel olarak programlanabilir geçişinde ilerleme kaydetti. İçsel SOT polaritesinin manipülasyonu, esnek programlanabilir SOT cihazlarını mümkün kılar.

Bu ay Nature Communications’da yayımlanan çalışmanın sonuçlarına göre¹, bu spintronik cihaz, manyetik durumların verimli geçişi için doğrusal olmayan antiferromanyetikler ve ferromanyetiklerin elektriksel karşılıklı kontrolünü sağlar.

Manyetik durumların elektriksel kontrolü, manyetik bellek, mantık ve bilişimin temelini oluşturur ve SOT bunları kontrol etmede verimli bir yaklaşım sunar.

Bu, çığır açan SOT cihazının, beyin esinli bir AI çipi gibi bilgi depolayıp işleyebileceği, ancak çok daha az enerji kullanacağı ve yüksek verimli, enerji tasarruflu yeni bir AI donanım neslinin kapılarını açacağı anlamına geliyor.

Çalışma, ana manyetik malzeme olarak doğrusal olmayan bir antiferromagnet olan Mn3Sn’yi kullandı ve ona bir elektrik akımı uyguladı; bu, komşu ferromanyetik CoFeB’nin geçişini yönlendiren bir spin akımı üretmesine yol açtı. Bu, manyetik spin Hall etkisi adı verilen bir süreçle gerçekleştirildi.

Spin Hall etkisi (SHE), modern spintronikte, manyetik olarak düzenlenmiş sistemlerde yük akımları ile toplu spin dinamikleri arasındaki “bağlantıyı” sağlayan temel bir unsurdur.

Önceki araştırma² Tohoku Üniversitesi’nden, diğer enstitülerle iş birliği içinde yapılan önceki araştırma, manyetik olmayan malzemelere kıyasla antiferromanyetiklerin daha güçlü spin Hall özelliklerine sahip olduğunu gösterdi. Ayrıca, Mn3Sn’de, üçgen düzenli momentlerin yön değiştirmesiyle SHE anormal bir işaret değişimi gösterir. Mn3Sn’nin yüksek manyetik mekanizması, momentum bağımlı spin bölünmesine ve doğrusal olmayan manyetik düzen tarafından üretilmesine bağlanmıştır; bu da antiferromanyetik spintronik alanını genişletir.

En son araştırmada, ferromanyetik, spin-polarize akıma yanıt verdi ve bunun üzerine Mn3Sn’nin manyetik durumunu etkiledi. Bu, iki malzeme arasında elektriksel karşılıklı geçişi mümkün kıldı.

Ekip, deneylerinde ferromanyetğe yazılan bilginin Mn3Sn’nin manyetik durumu yardımıyla elektriksel olarak kontrol edilebileceğini gösterdi. Ayarlama akımını değiştirerek CoFeB’nin manyetizasyonunu birden fazla durumu temsil eden farklı izlerde değiştirebildiler.

Bu akım polaritesinin, yazılan bilginin işaretini değiştirmesi, analog bir geçiş mekanizmasıdır ve sinir ağlarında temel bir işlemdir; AI işleme sürecinde analog değerlerin işleyişini taklit eder.

Fukami’ye göre, bu keşif daha enerji verimli AI çipleri üretmede kritik bir adım.

“Doğrusal olmayan bir antiferromagnet ile bir ferromagnet arasında elektriksel karşılıklı geçişi gerçekleştirerek, akım-programlanabilir sinir ağları için yeni olanaklar açtık,” diye ekledi, odaklarının artık “çalışma akımlarını daha da azaltmak ve okuma sinyallerini artırmak” olduğunu belirtti; bu, AI çiplerinde pratik uygulamalar için kritik olacak.

Veri merkezlerinin bu kadar çok enerji tüketmesiyle, başka bir çalışma SOT Manyetik Rastgele Erişim Belleği (MRAM) ile güç tüketimini azaltmayı hedefledi.

Bu ayrı çalışma³, geçen ay Nature Communications’da yayımlanan, Johannes Gutenberg Üniversitesi Mainz (JGU) araştırmacılarından olup, veri işleme ve depolama için güçlü ve son derece verimli bir çözüm geliştirirken enerji tüketimini azalttı.

Prototip, “daha hızlı ve daha verimli bellek çözümlerine yol açıyor,” dedi çalışmanın lider yazarı Dr. Rahul Gupta, JGU Fizik Enstitüsü’nde eski bir doktora sonrası araştırmacı.

Bu, statik RAM’e kıyasla üstün güç verimliliği, volatil olmayan yapısı ve performansı ile bilinen SOT MRAM temelli. Manyetik durumları değiştirmek için elektrik akımları kullanan teknoloji, yazma sürecinde gereken yüksek giriş akımını azaltma konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Bu, veriyi uzun süre saklamak için yeterli termal stabiliteyi korumak ve depolama görevini gerçekleştirmek için gereken enerjiyi en aza indirmek anlamına geliyor.

SHE yerine, bu çalışma Orbital Hall Etkisi (OHE) kullandı; bir elektrik akımı uygulandığında bir malzemede yörüngesel açısal momentumun enine akışı oluşur. Bu fenomeni kullanarak, araştırmacılar pahalı veya nadir malzemelere bağımlı olmadan daha yüksek enerji verimliliği elde edebildiler.

Geliştirilen benzersiz manyetik malzeme, performansı artırmak için Ruthenium gibi elementleri SOT kanalı olarak kullanıyor. Bu sayede ekip, giriş akımında %20 azalma, verimlilikte %30 artış ve toplam enerji tüketiminde %50’den fazla azalma elde etti.

Yolu Açan Şirketler

Şimdi, AI alanını ilerletmeye yardımcı olan önde gelen isimlere bir göz atalım:

1. NVIDIA Corporation

Nvidia (NVDA ), grafik işleme birimleri (GPU) tasarlar ve üretir. GPU, yüksek hızda matematiksel hesaplamalar yapan bir elektronik devredir ve AI modelleri geliştirmek için popüler bir seçenektir.

Geçtiğimiz on yılda, şirket baş bilim insanı William Dally’e göre, GPU’larının performans-per-watt değerini 4.000 kat artırdı ve bu çiplerde AI hesaplamaları için özel olarak tasarlanmış devreler geliştirmeye devam ediyor.

Nvidia, 3,21 trilyon dolarlık piyasa değerine sahip dünyanın ikinci büyük şirketidir. Hisseleri şu anda hisse başına 130,86 dolar seviyesinde, YTD %2,35 düşüşte işlem görüyor. Şirketin EPS (TTM) 2,54, P/E (TTM) oranı 51,67 ve temettü getirisi %0,03’tür.

Şirket finansallarıyla ilgili olarak, Nvidia FY25’in 4. çeyreğine ait raporunu 26 Şubat’ta yayınlayacak. Şu anda Q3 için, GAAP bazında hisse başına kazanç 0,78 dolar, GAAP dışı bazda ise 0,81 dolar olarak gerçekleşti.

Bu çeyrek için Nvidia, 35,1 milyar dolar rekor gelir açıkladı; bu, Q2’ye göre %17 ve bir yıl öncesine göre %94 artış. Gelirinin 30,8 milyar doları veri merkezlerinden geldi. Q4 için ise 37,5 milyar dolar gelir öngörüsü paylaştı.

“AI çağı tam gaz ilerliyor ve küresel bir NVIDIA bilişimine geçişi hızlandırıyor,” dedi CEO ve kurucu Jensen Huang, Hopper için “inanılmaz” bir talep ve Blackwell’e duyulan beklentiyi, gen AI’de hızlandırılmış eğitim, çıkarım ve verimlilik için yüksek performanslı bilişim (HPC) sağlayan bir ürün olarak vurguladı.

Nvidia, hisse fiyatının Ekim 2022’de 11 doların altından Ocak 2025’in başında 152 doların üzerine çıkmasıyla muhteşem bir yolculuk yaşadı. Son zamanlarda, Çinli AI girişimi DeepSeek’in en yeni AI modelini piyasaya sürmesinin ardından bir miktar momentum kaybetti. İlk algı, DeepSeek’in Nvidia’nın yüksek performanslı GPU’larına olan talebi azaltacağı yönündeydi; ancak girişimin daha düşük hesaplama gücü ihtiyacı, daha fazla AI fırsatı açarak en büyük çip üreticisinin fiyatlarını yükseltebilir.

“AI, her sektörü, şirketi ve ülkeyi dönüştürüyor,” dedi Huang, geçen çeyrek finansallarında ve ayrıca işletmelerin ajan AI’yi benimsediğini, fiziksel AI’deki atılımların endüstriyel robotikte görüldüğünü belirtti. Ülkelerin de kendi AI altyapılarını inşa etmenin öneminin farkına vardığını ekledi.

#2. Broadcom Inc.

Broadcom (AVGO ), 1,1 trilyon dolarlık piyasa değerine sahip en büyük 10 şirket arasında yer alıyor. Geniş bir yelpazede yarı iletken ve altyapı yazılım çözümlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve tedarikinde yer alıyor. Şirket, Google, Meta Platforms (META ) ve ByteDance gibi büyük oyuncularla ortaklıkları bulunuyor. Ayrıca OpenAI ve Apple (AAPL ) ile kendi AI çiplerini inşa etmek için çalışıyor.

Yazı itibarıyla, Broadcom hisseleri 235 dolar seviyesinde, YTD %1,95 artışla işlem görüyor. Şirketin EPS (TTM) 1,28, P/E (TTM) oranı 184,78 ve temettü getirisi %1’dir.

Şu anda, 2024’ün 4. çeyreğinde Broadcom, önceki yıl dönemine göre %51 artışla 14 milyar doların üzerinde gelir elde etti; GAAP net gelir ise 4,324 milyar dolar oldu. 2025 mali yılı Q1 için şirket, yaklaşık 14,6 milyar dolar gelir tahmini verdi.

Dördüncü çeyrekte, çip üreticisinin yarı iletken geliri 30,1 milyar dolar rekor seviyesine ulaştı; CEO ve Başkan Hock Tan, bunun AI gelirinin 12,2 milyar dolar olmasıyla desteklendiğini belirtti. AI gelirindeki %220 yıllık büyüme, XPUs’ları sayesinde gerçekleşti.

Broadcom’un GAAP seyreltilmiş EPS’i 0,90 dolar, GAAP dışı seyreltilmiş EPS ise 1,42 dolar oldu. Operasyon nakit akışı ise 5,6 milyar dolar. Şirket ayrıca çeyrek ortak hisse senedi temettüsünde %11 artışla hisse başına 0,59 dolar olduğunu duyurdu; bu, on dördüncü ardışık artış. Yeniden yapılandırma dışı serbest nakit akışı da 21,9 milyar dolar “güçlü” seviyesinde gerçekleşti; nakit ve nakit benzerleri 9,348 milyar dolar idi.

“Önümüzdeki üç yılda AI’deki fırsatımızı devasa olarak görüyoruz. Belirli hiperskalarlar, kendi özel AI hızlandırıcılarını geliştirmek için ilgili yolculuklarına başladı.”

– Tan, kazanç çağrısında söyledi

Ayrıca, şirketin üç büyük bulut müşterisiyle AI çipleri geliştirdiğini ve her birinin 2027 yılına kadar ağ kümelerinde 1 milyon AI çipi dağıtması beklendiğini paylaştı.

Sonuç

Yapay zekanın popülaritesi ve kullanımı artmaya devam ettikçe, enerji tüketimleri de artıyor. AI modelleri, özellikle derin öğrenme, hesaplama için önemli miktarda enerji gerektirir ve geleneksel çözümler güç verimliliği sınırlarıyla karşı karşıyadır.

Bu bağlamda, AI çiplerinin enerji verimliliğini artırmayı ve çevresel etkilerini en aza indirmeyi amaçlayan araştırmalar, teknolojinin tam potansiyelini gerçekleştirmeye yardımcı olurken olumsuz etkilerini azaltabilir.

SOT tabanlı bellek ve mantık cihazları, hesaplama için yük tabanlı mantık yerine manyetik durumları kullanarak düşük güçlü bir çözüm sunarak burada büyük bir fark yaratabilir. Sürekli güç olmadan veri tutmak, AI çıkarımı için enerji maliyetlerini azaltabilir, beyni taklit ederek gerçek zamanlı AI karar verme için daha enerji verimli AI hızlandırıcılarını mümkün kılar ve mantık ile belleği entegre ederek AI görevlerinin işleme hızını artırır.

Bu tür sürekli çabalar, AI donanım ve yazılımını daha enerji verimli, daha hızlı ve karmaşık hesaplamaları yönetebilecek hale getirir; bu da sektörler genelinde AI benimsenmesini artırırken karbon ayak izini azaltır!

2025’in AI odaklı yatırımların yılı olduğunu öğrenmek için buraya tıklayın.