Uç Yapay Zeka: AMD Neden 2026 İçin En İyi Fiyat Performans Seçeneği?

Yapay zekâ (YZ), bu on yılın en önemli teknolojik dönüştürücülerinden biridir. temel değişimleri yönlendiriyor Hem sektörler genelinde hem de toplumun genelinde.

Veriler yaklaşık olarak şunu gösteriyor ki altı kişiden biri Dünya genelinde artık üretken yapay zeka araçları kullanılıyor. Dahası, teknoloji çalışanlarının %90'ı zaten işlerinde yapay zeka kullanıyor. Bu benimsemeye rağmen, yapay zeka sektörünün 2033 yılına kadar yaklaşık 9 kat büyümesi bekleniyor.

Bu büyük ölçekli benimseme ile birlikte, işlem maliyetlerinde fırlama, artan gecikme sorunları ve güvenlik, enerji kullanımı ve ölçeklenebilirlik konularında yükselen endişeler ortaya çıkıyor. Şirketler artık, yapay zeka çıkarımı için verileri sürekli olarak uzak sunuculara göndermenin (bulut bilişim veya bulut yapay zeka) maliyetli, yavaş ve gizlilik riskleri içerdiğini fark ediyor.

Bulut yapay zekasında, şirketler yapay zeka hizmetleri sunmak için AWS, Azure ve Google Cloud gibi platformların geniş kaynaklarından yararlanır. Bu, kullanıcıların kendi altyapılarını kurmadan internet üzerinden talep üzerine yapay zeka modellerine erişmelerini sağlar.

Bulut yapay zekasının temeli, geleneksel şirket içi sistemlerin kapasitesinin çok ötesindeki iş yüklerini yönetmek için olağanüstü ölçeklenebilirlik sağlayan devasa yapay zeka veri merkezleri olan hiperskallerdir. Geniş yatay sunucu dizileriyle, işletmelere yapay zeka uygulamalarına verimli bir şekilde erişme, bunları oluşturma, eğitme, dağıtma ve sürdürme kaynaklarını sağlarlar.

Bulut bilişim ve yapay zekanın bu birleşimi, maliyet verimliliği, ölçeklenebilirlik ve paylaşılan modellerden yararlanma yeteneği gibi avantajlar sunmaktadır. Ancak aynı zamanda, hesaplama kaynakları, depolama, veri aktarımı ve sürekli kullanım için gereken özel uzmanlık nedeniyle yüksek tekrarlayan maliyetler de dahil olmak üzere önemli dezavantajları vardır.

Bulut yapay zekasının karşılaştığı diğer sorunlar arasında gecikme, güvenlik riskleri, veri gizliliği, internet bağımlılığı, sınırlı kontrol ve tedarikçi bağımlılığı yer almaktadır.

Bulut teknolojisinin tüketici uygulamaları, dizüstü bilgisayarlar, endüstriyel sistemler ve gerçek zamanlı kullanım durumları için pahalı ve zorlu hale gelmesiyle şirketler "Uç Yapay Zeka"ya yöneliyor. Pahalı bulut GPU'larına güvenmek yerine cihaz üzerinde yerel çıkarım yapmak, yapay zekanın veri merkezlerinin ötesine nasıl dağıtılacağını yeniden şekillendiriyor.

Kaydırmak için kaydırın →

Uç Yapay Zeka Açıklaması: Çıkarım Neden Cihaz Üzerinde Gerçekleşiyor?

Sektör, yapay zekayı merkezi, enerji tüketen veri merkezlerinden yerel çıkarım donanımına doğru kaydıran, stratejik ve mimari bir değişim geçirerek Uç Yapay Zeka'ya (Edge AI) doğru ilerliyor.

Edge AI'da, cihazların verileri yerel olarak işlemesini sağlayarak buluta olan bağımlılığı ortadan kaldırmak için yapay zeka, uç bilişimle birleştirilir. Burada "uç" terimi, kullanılan cihazı (örneğin telefon, araba, kamera, TV, sensör veya tıbbi cihaz) ifade eder; dolayısıyla uç bilişim, verileri işlemek üzere tasarlanmış bilgisayarın bu cihazın yakınında veya içinde olduğu anlamına gelir.

Verileri toplayan ve işleyen uç cihazların yanı sıra, diğer önemli bileşenler arasında bulutta eğitilmiş ve uç noktalara dağıtılmış yapay zeka modelleri ve yapay zeka görevlerini yerel olarak verimli bir şekilde yerine getiren özel donanım çipleri yer almaktadır.

Enerji tasarruflu cihazlara yönelik bu yönelimle amaç, verilerin gerçekten üretildiği kullanıcı cihazlarında gerçek zamanlı işlemeyi mümkün kılarak gecikme ve veri gizliliği gibi kritik sorunları çözmektir.

Bu, verilerin uzaktaki bir veri merkezine gönderilmesi yerine, hesaplamaların kaynağa yakın bir yerde gerçekleştirilmesi anlamına gelir; bu da cihazların internet bağlantısına ihtiyaç duymadan milisaniyeler içinde karar vermesini sağlar. Veriler esasen cihaz tarafından oluşturulduğu anda kullanıma sunulur.

Bu gerçek zamanlı işlem, hızlı tepki süreleri gerektiren robotik, otonom araçlar ve gözetim uygulamaları için çok önemlidir.

Uç bilişim, verilerin ileri geri taşınması ihtiyacını ortadan kaldırarak veri merkezleri üzerindeki ağır yükü de hafifletir. Uç yapay zekada, buluta yalnızca ilgili veriler gönderilir, bu da bant genişliği gereksinimlerini ve ilgili maliyetleri azaltır.

Maliyet etkinliğinin yanı sıra, gigawatt ölçekli veri merkezlerinden cihazlara geçiş, minimum güçle yapay zekayı çalıştırabildikleri için enerji verimliliği avantajı da sunuyor. Hassas verileri yerel olarak tutarak, şirketler yetkisiz erişime ve veri ihlallerine karşı koruma sağlayarak güvenlik endişelerini daha da giderebilirler.

Hız, maliyet, gizlilik ve enerji verimliliği avantajları sayesinde, yapay zeka çıkarım işlemleri giderek daha çok uç cihazlarda gerçekleştiriliyor.

Yapay zekâda çıkarım, modelin gerçek çalışma şeklidir; model eğitildikten ve öğrenmeyi bıraktıktan sonra başlayan bir süreçtir. Çıkarım, modelin çalışmaya başladığı, verilerden sonuçlar çıkardığı ve bu bilgiyi gerçek dünya sonuçlarına dönüştürdüğü aşamadır.

Yerel çıkarım, her isteği bulut GPU'suna geri göndermek yerine, CPU'lara veya sistem çiplerine (SoC) yerleştirilmiş NPU'lar (Sinirsel İşlem Birimleri) gibi özel silikonlar kullanarak yapay zeka modellerini doğrudan kullanıcının makinesinde çalıştırmayı ifade eder.

NPU'lar, doğal dil işleme, konuşma işleme, nesne algılama ve görüntü tanıma gibi derin öğrenme görevlerindeki karmaşık hesaplamalar için optimize edilmiş yapay zeka çipleridir. Bu özel yapay zeka hızlandırıcı çipler, minimum enerji tüketimiyle hızlı, cihaz üzerinde çıkarım yapmayı sağlayarak gerçek zamanlı uygulamalara olanak tanır.

Pratikte, yerel çıkarım, dizüstü bilgisayarınızın, PC'nizin, gömülü sisteminizin veya hatta akıllı telefonunuzun büyük, pahalı ve güçlü sunuculara erişmeden büyük dil modellerini (LLM sorguları), görüntü işleme modellerini veya asistan iş yüklerini çalıştırabileceği anlamına gelir.

Bu, gecikmeyi azaltır, bant genişliği maliyetlerini düşürür, gizliliği artırır ve sunucu faturalarını azaltır. Edge AI sistemleri sürekli internet bağlantısına ihtiyaç duymadan çalışabildiği için daha yüksek güvenilirlik sunar ve bu da onları uzak bölgeler için uygun hale getirir.

Yapay zekâ iş yükleri deneysel aşamadan günlük kullanıma doğru ölçeklendikçe, yerel çıkarıma doğru bu geçiş artık teorik olmaktan çıkıp, milyarlarca cihazın yapay zekâ yetenekleri kazanması ve bulut tabanlı çıkarımın büyük ölçekte sürdürülemez hale gelmesiyle bir zorunluluk haline geliyor.

Kenar AI pazar araştırması tahminleri Uç cihazlardaki yapay zeka işlemcilerinin değeri, büyük ölçüde kişisel bilgisayarlarda ve cihazlardaki yerel işlem gücü sayesinde, 2020'deki 9 milyar dolardan bu on yılın sonuna kadar neredeyse 60 milyar dolara ulaşabilir.

Bu yıl, yerel çıkarım trendi, CES 2026'da gösterildiği gibi, araştırma gösterimlerinden gerçek ürünlere doğru ilerledi; burada cihaz üzerinde çıkarım yeteneklerine sahip düzinelerce yapay zeka bilgisayarı ve uç nokta form faktörü sergilendi.

Örneğin, Ambarella CV7 vizyon SoC'sini piyasaya sürdü. Çeşitli gerçek zamanlı algılama uygulamaları için gelişmiş cihaz içi uç yapay zeka işleme özelliğiyle Qualcomm, "her yerde akıllı bilgi işlem" için dikey entegrasyona daha fazla yatırım yaptı. Snapdragon X Elite Gen 2 BilgisayarlarBroadcom da aynı zamanda... odaklanma Yerel yapay zekayı mümkün kılmak için "Sinirsel Motorların" işlemcilere entegre edilmesi, özellikle akıllı ev uygulamalarını hedeflemek üzerine.

Söz konusu devler olunca, Apple (AAPL -0.26%) ve NVIDIA (NVDA -0.71%)Birincisi, hibrit bir model kullanıyor. cihaz içi yapay zeka ve "Özel Bulut Bilişim", ikincisi ise " yönüne doğru bir değişim geçiriyor.fiziksel yapay zekave cihaz üzerinde işleme.

Yapay zekayı dijital dünyanın ötesine, robotik, insansız hava araçları ve endüstriyel makineler gibi alanlara taşıyan fiziksel yapay zeka, uç yapay zeka sektöründeki yükselen trendlerden biridir ve önemli bir büyüme itici gücü olması beklenmektedir.

AMD'nin Uç Yapay Zeka Donanım Döngüsünü Kazanmak İçin Neden Avantajlı Konumda Olduğu

Edge AI hisseleri dünyasında, yakından takip edilmesi gereken en öne çıkan isimlerden biri şudur: Advanced Micro Devices (AMD -0.61%)Veri merkezleri, yapay zeka, oyun ve gömülü uygulamalar için yarı iletkenler, işlemciler ve GPU'lar geliştiren bir şirket.

Bu ayın başlarında, CES 2026AMD Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Lisa Su, şirketin hedeflediği hizmeti sunmayı amaçladığını belirtti. Herkes için yapay zeka o bir şeyi vurgularken uç nokta odaklı yapay zeka stratejisi PC'ler, gömülü cihazlar ve geliştiriciler genelinde yaygınlaşan bu özellik, şirketin hiper ölçekli bulut ortamlarının ötesinde yerel çıkarım donanımına odaklanmasını güçlendiriyor.

Bu yaklaşımın bir parçası olarak şirket, yeni bir yapay zeka işlemci serisi tanıttı. Bu seri, yerel çıkarım için yaklaşık 60 TOPS yapay zeka hesaplama gücü sağlayan yerleşik NPU'lara sahip yapay zeka PC'leri için Ryzen AI 400 Serisi işlemciyi içeriyor. AMD'nin yapay zeka destekli PC çiplerinin bu en yeni sürümü, 12 CPU çekirdeği ve 24 iş parçacığına sahip olup rakiplerine göre 1.3 kat daha hızlı çoklu görev yürütme imkanı sunuyor. Ayrıca içerik oluşturmada da 1.7 kat daha hızlılar.

Ryzen AI 400 Serisi işlemciyi de içeren bilgisayarlar, bu çeyrekte satışa sunulacak.

AMD'nin müşteri işlerinden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı ve genel müdürü Rahul Tikoo, bir basın brifinginde, halihazırda 250'den fazla yapay zeka destekli PC platformuna ulaştıklarını ve bunun geçen yıla göre 2 kat büyüme anlamına geldiğini belirtti. Şunları söyledi:

“Önümüzdeki yıllarda yapay zeka, kişisel düzeydeki her bilgi işlem seviyesine dokunan çok katmanlı bir yapı olacak. Yapay zekâ destekli bilgisayarlarımız ve cihazlarımız, çalışma şeklimizi, oyun oynama şeklimizi, yaratma şeklimizi ve birbirimizle bağlantı kurma şeklimizi dönüştürecek.”

AMD ayrıca dünyanın en büyük tüketici elektroniği fuarında Ryzen AI Max+ çiplerini de tanıttı. Bu çipler, gelişmiş yerel çıkarım, içerik oluşturma ve oyun performansı için üst düzey dizüstü bilgisayarlar ve mini PC'leri hedefliyor.

Geliştiriciler için AMD, cihaz üzerinde model geliştirme için Ryzen AI Halo platformunu duyurdu; bu platform, önümüzdeki çeyrekte kompakt bir masaüstü bilgisayara güçlü yapay zeka geliştirme yetenekleri getirmeyi hedefliyor.

Bu arada, yeni gömülü x86 işlemci portföyü, uç cihazlarda yapay zeka odaklı uygulamalara güç sağlamak üzere tasarlandı. Yeni P100 ve X100 Serisi işlemciler, akıllı sağlık hizmetleri, otomotiv dijital kokpitleri ve insansı robotik için yüksek performanslı yapay zeka hesaplama gücü sunuyor.

“Kim olursanız olun ve teknolojiyi günlük olarak nasıl kullanırsanız kullanın, yapay zeka günlük bilgisayar kullanımını yeniden şekillendiriyor. Her gün bilgisayarınızla binlerce etkileşimde bulunuyorsunuz. Yapay zeka, bağlamı anlayabiliyor, öğrenebiliyor, otomasyon sağlayabiliyor, derinlemesine akıl yürütme yeteneğine sahip ve her bireye özel kişiselleştirme sunabiliyor.”

– Rahul Tikoo, Müşteri İşlerinden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Genel Müdür

Bu hamlelerle Amerikalı çip üreticisi, cihaz içi yapay zeka iş yüklerini hedefliyor ve sektörün gelişimine katkıda bulunuyor. yerel çıkarıma doğru ilerleme ve dağıtılmış zeka Milyarlarca uç nokta genelinde.

Şirket, uç noktalarda yapay zeka hesaplamasını mümkün kılmanın yanı sıra, veri merkezi sunucu raflarında kullanılan gelişmiş yapay zeka işlemcilerini de sergiledi. MI400 serisi çipin kurumsal sürümü (MI440X), şirket içi kullanım için tasarlanmıştır ancak özellikle yapay zeka kümeleri için tasarlanmamıştır.

OpenAI gibi şirketlerin gelecekteki bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılamak için AMD, şirketin önceki nesillere kıyasla sistem ve raf seviyesinde kat kat performans artışı sağlamak üzere tasarlandığını söylediği MI500 platformunun da ön gösterimini yaptı. Bu çipler önümüzdeki yıl piyasaya sürülecek.

AMD, etkileyici ürün portföyünün yanı sıra, yapay zekanın vaadini gerçek dünyada etkiye dönüştürmek için şirketin teknolojisinden yararlanan OpenAI, Blue Origin, Liquid AI, Luma AI, World Labs, Illumina, Absci, AstraZeneca ve Generative Bionics gibi mükemmel bir müşteri listesine de sahip. Su'ya göre:

“Yapay zekanın benimsenmesi hızlanırken, hem eğitim hem de çıkarım alanlarında benzeri görülmemiş bir büyüme ile yönlendirilen yotta ölçekli hesaplama çağına giriyoruz. AMD, uçtan uca teknoloji liderliği, açık platformlar ve ekosistem genelindeki ortaklarla derinlemesine ortak inovasyon yoluyla yapay zekanın bu bir sonraki aşaması için hesaplama altyapısını oluşturuyor.”

Bir röportajda, yapay zekaya olan "inanılmaz" talebin "hızla arttığını" ve bu nedenle yapay zeka pazarında rekabetçi kalabilmek için bilgi işlem gücüne ve son teknoloji donanıma büyük ve kaçınılmaz yatırımlar yapılması gerektiğini belirtti.

Ona göre, yapay zekanın büyümesine ayak uydurmak için dünyanın "10 yottaflops"tan fazla, yani "2022'de sahip olduğumuzdan 10,000 kat daha fazla" işlem gücüne ihtiyacı olacak. Bu doğrultuda, şirketin yotta ölçekli altyapı planını paylaşarak, tek bir rafta 3 AI exaflops'a kadar performans sunacak olan AMD "Helios" raf ölçekli platformunu tanıttı.

Aynı etkinlikte, AMD'nin en büyük rakibi Nvidia da yeni ürününü piyasaya sürdü. yeni nesil Vera Rubin platformuAltı çipten oluşan ve bu yılın sonlarına doğru piyasaya sürülmesi beklenen bir sistem.

Ancak Nvidia, üst düzey mega GPU'lar ve kurumsal çözümlerle hiper ölçekli üretime odaklanmaya devam ederken, AMD ise daha düşük toplam maliyetlerle yapay zeka işlevselliği sağlayan ürünlerine yönelik çeşitlendirilmiş bir yaklaşım benimsiyor. Bu zıtlık, AMD ile NVIDIA arasındaki 2026 rekabetini giderek daha fazla tanımlıyor.

AMD, yüksek performanslı yapay zeka özellikli işlemcileri OEM'ler ve tüketiciler için daha uygun fiyatlı hale getirerek, gelişmekte olan yapay zeka PC pazarından daha büyük bir pay almak amacıyla NVIDIA'yı "yapay zeka PC" çipleri konusunda geride bırakıyor. Sonuç olarak, AMD piyasadaki en önemli düşük değerli yapay zeka hisselerinden biri olarak görülüyor.

Ocak ayından itibaren 20, 2026Piyasa değeri 377.4 milyar dolar olan AMD, yılbaşından bu yana %8.25 ve son bir yılda %90.87 artışla 231.87 dolardan işlem görüyor. Hisse başına kazancı (son 12 ay) 1.92 ve fiyat/kazanç oranı (son 12 ay) 120.97'dir.

AMD'nin mali durumu da güçlü; AMD'nin başkan yardımcısı, CFO'su ve hazinedarı Jean Hu, "Yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlemeye yaptığımız sürekli yatırımlar, önemli bir büyüme sağlıyor ve AMD'yi uzun vadeli değer yaratımı sunacak şekilde konumlandırıyor" şeklinde açıklama yaptı.

Bu durum, küresel yarı iletken şirketinin 2025 yılının üçüncü çeyreğinde elde ettiği 9.2 milyar dolarlık rekor gelirde açıkça görülmektedir. Bu gelirin 4.3 milyar doları veri merkezi segmentinden (yıllık bazda %22 artış), 4 milyar doları istemci ve oyun gelirlerinden (yıllık bazda %73 artış) ve 857 milyon doları gömülü sistemler segmentinden (yıllık bazda %8 düşüş) elde edilmiştir.

AMD'nin gelirleri, geçen çeyrekte olduğu gibi Çin'e yapılan Instinct MI308 çip sevkiyatlarını henüz içermiyor, ancak şirket yakında bunlardan gelir elde etmeyi bekliyor. Su o dönemde, "MI308 için bazı lisanslar aldık," demişti. "Müşterilerimizle talep ortamı ve genel fırsatın ne olduğu konusunda hala çalışıyoruz."

Dönemdeki faaliyet geliri 1.3 milyar dolar, net geliri ise 1.2 milyar dolar olurken, brüt kar marjı %52 olarak gerçekleşti. Hisse başına seyreltilmiş kazanç ise 0.75 dolardı.

Su, “Yüksek performanslı EPYC ve Ryzen işlemcilerimiz ile Instinct yapay zeka hızlandırıcılarımıza yönelik geniş tabanlı talebi yansıtan rekor gelir ve karlılıkla olağanüstü bir çeyrek geçirdik” dedi. “Bu, genişleyen bilgi işlem franchise'ımız ve hızla büyüyen veri merkezi yapay zeka işimizin önemli gelir ve kazanç artışını tetiklemesiyle büyüme yörüngemizde açık bir yükselişi işaret ediyor” diye ekledi.

O dönemde yarı iletken devi, yapay zeka platformlarına yönelik müşteri ilgisinin hızlandığını ve bunun da ortaklıklarının derinleşmesinden açıkça görüldüğünü belirtmişti. OpenAI, Kehanet (ORCL + 2.97%), Cisco (CSCO + 0.34%), IBM (IBM -1.32%)ve Cohere.

ABD Enerji Bakanlığı ayrıca, ilaç geliştirme, nükleer enerji ve ulusal güvenlik teknolojilerindeki ilerlemeleri "hızlandıracak" iki yeni nesil süper bilgisayar inşa etmek için AMD ile 1 milyar dolarlık bir ortaklık kurdu. İlki Lux olarak adlandırılıyor ve MI355X yapay zeka çipleri ve ağ çipleriyle çalışacak, bu da onu ABD'nin ilk yapay zeka fabrikası süper bilgisayarı yapacak. Daha gelişmiş Discovery süper bilgisayarı ise MI430 serisi yapay zeka çiplerine dayanacak.

AMD, son çeyrek için yaklaşık 9.6 milyar dolar gelir ve %54.5'lik GAAP dışı brüt kar marjı bekliyor.

Geçtiğimiz hafta, AMD'nin en büyük sözleşmeli çip üreticisi olan üretim ortağı TSMC de gelir tahminlerini aşarak dördüncü çeyrek karında %35'lik bir artış bildirdi. Şirket, bu yıl sermaye harcamalarını artırmayı bekliyor ve bu da yapay zeka alanındaki gelişmelere olan güvenini gösteriyor.

“İşletmemizin, en ileri teknoloji ürünlerimize yönelik güçlü talebin devam etmesiyle destekleneceğini bekliyoruz.”

– Wendell Huang, TSMC Finans Direktörü

Dolayısıyla, Nvidia ile rekabeti sürdürmeye çalışırken AMD, yapay zeka hızlandırıcılarına, uç nokta odaklı bilgi işlemeye ve maliyet etkin platformlara daha fazla yatırım yaparak, gelişen yapay zeka ortamında cazip ve değer odaklı bir alternatif olarak konumlanıyor.

Uç Yapay Zeka, Gelecek Dönemin En Önemli Donanım Döngüsü Olacak

Yapay zekâ alanı hızla gelişiyor ve akıllı telefonlardan giyilebilir cihazlara, ekranlardan dronlara, robotlara ve otonom araçlara kadar her şeye entegre ediliyor. Yapay zekâ modelleri daha verimli hale geldikçe ve teknolojinin kullanımı deneme aşamasından dağıtım ve ölçeklendirme aşamasına geçtikçe, sektör yapay zekâ patlamasına ayak uydurmak için buluttan uç noktaya doğru kayıyor.

Nvidia, üst düzey GPU'ları ve ekosistem kilitlenmesiyle veri merkezi eğitiminde ve hiper ölçekli çıkarımda hakimiyetini sürdürürken, donanım döngüsü artık merkezi veri merkezlerinden, değer, verimlilik ve fiyatın en önemli olduğu günlük cihazlara doğru kayıyor. Cihaz düzeyinde yapay zekanın bu yeni çağında, AMD, yerel çıkarım, gömülü NPU'lar ve yapay zeka PC işlemcilerine stratejik odaklanmasıyla öne çıkıyor ve 2026'da cazip bir değer seçeneği haline geliyor.

Uç yapay zeka (Edge AI) henüz başlangıç ​​aşamasında olsa da potansiyeli çok büyük. Her cihaza zeka entegre ederek, internet bağlantısından bağımsız olarak yapay zekanın her yerde çalışmasını sağlayabilir. Ve her şey bir bilgisayar haline geldikçe, uç yapay zeka için fırsatlar, buluttan bile daha büyük olabilir. Ancak bulutun yerini almak yerine, yapay zekanın geleceği muhtemelen hibrit olacak; bulut platformları eğitimi üstlenirken, uç cihazlar gerçek zamanlı çıkarım sağlayacak ve bu da bir sonraki büyük bilgi işlem paradigmasını işaret edecek.

Daha hızlı ve güvenli bir çevrimiçi deneyim için en iyi ağların listesi için buraya tıklayın.