AWS ve NVIDIA’nın 2 milyon GPU planı yapay zekâ altyapısını nasıl değiştirecek?

AWS ve NVIDIA, yapay zekâ altyapısına yönelik uzun süredir devam eden ortaklıklarını genişletiyor. Buna göre AWS, 2027 ve 2028 yıllarında küresel altyapısına 2 milyon ek NVIDIA GPU yerleştirmeyi planlıyor. Bu taahhüt, AWS’nin 2026’dan itibaren 1 milyondan fazla NVIDIA GPU ekleme planının ardından geliyor. Yapay zekâ modellerinin eğitilmesi ve çalıştırılmasına yönelik talebin hızla artması, genişlemenin temel gerekçesi olarak gösteriliyor. 369

Ancak açıklamanın önemi yalnızca GPU sayısından ibaret değil. AWS ve NVIDIA; hızlandırıcıların yanı sıra CPU’lar, ağ teknolojileri, yapay zekâ modelleri, veri işleme, robotik ve güvenli kamu iş yüklerini kapsayan çok nesilli bir altyapı stratejisi ortaya koyuyor.

2 milyon ek NVIDIA GPU ne anlama geliyor?

Planlanan filoda NVIDIA’nın Blackwell Ultra, Rubin ve Rubin Ultra platformlarının yer alması bekleniyor. Bu da anlaşmanın tek bir çipe odaklanmak yerine NVIDIA’nın birkaç donanım neslini kapsayan ileriye dönük bir kapasite planı olduğunu gösteriyor. 168

Taraflar anlaşmanın mali değerini açıklamadı. Bu nedenle 2 milyonluk rakam, hâlihazırda kurulmuş veya müşterilerin hemen kullanımına sunulmuş kesin bir GPU sayısı olarak değil, AWS altyapısı genelinde gelecekte yapılması planlanan bir dağıtım olarak okunmalı. 14

Genişlemenin zamanlaması da dikkat çekici. AWS, 2026’da 1 milyondan fazla NVIDIA GPU ekleme planını açıkladıktan yalnızca birkaç ay sonra yeni kapasite taahhüdünü duyurdu. Haber kaynakları, yeni planın müşteri talebinin önceki beklentilerin üzerine çıkmasıyla bağlantılı olduğunu aktarıyor. 39

Bu, yalnızca bir GPU tedarik anlaşması değil

AWS ve NVIDIA, iş birliğini entegre yapay zekâ altyapısı kurma girişimi olarak tanımlıyor. Ortaklığın kapsamına GPU’ların yanında NVIDIA Vera CPU tabanlı sistemleri, ağ teknolojileri, açık modeller, veri işleme, robotik ve yapay zekâ fabrikaları da giriyor. 16

Bunun nedeni basit: Büyük ölçekli yapay zekâ sistemleri yalnızca hızlandırıcı çiplerden oluşmuyor. CPU’lar iş yüklerini besleyip koordine ediyor, yüksek hızlı ağlar işlemcileri birbirine bağlıyor; depolama ve veri işleme sistemleri ise eğitim ve çıkarım süreçlerinde verinin hareketini sağlıyor.

Şirketler böylece yalnızca daha fazla bulut GPU örneği sunmayı değil, yapay zekâyı geniş ölçekte çalıştırmak için bütünleşik bir platform oluşturmayı hedefliyor. Öncelikli kullanım alanları arasında, yazılımların birden fazla adımı kendi başına gerçekleştirdiği etmen tabanlı yapay zekâ ve robotik uygulamaları da kapsayan fiziksel yapay zekâ bulunuyor. 68

NVIDIA Vera, ortaklığı GPU’ların ötesine taşıyor

NVIDIA Vera CPU tabanlı altyapısının AWS’ye eklenmesi, özellikle etmen tabanlı yapay zekâ sistemleri için ortaklığın kapsamını genişletiyor. Vera, NVIDIA GPU’ları ve ağ teknolojileriyle birlikte daha geniş bir altyapı yığınının parçası olarak konumlandırılıyor. 1011

Müşteriler açısından bunun pratik karşılığı, gelecekteki yapay zekâ örneklerinin GPU’yu tek başına kullanan sistemler yerine eksiksiz CPU-GPU mimarileri etrafında tasarlanabilmesi olabilir. Bu yaklaşım; yoğun iş orkestrasyonu, yüksek miktarda veri aktarımı ve modellerin dış araçlarla etkileşimi gereken iş yüklerinde önem kazanabilir.

Trainium stratejisi devam ediyor

NVIDIA ile yapılan genişleme, AWS’nin kendi yapay zekâ çiplerinden vazgeçtiği anlamına gelmiyor. AWS, Trainium hızlandırıcılarını geliştirmeyi ve sunmayı sürdürürken NVIDIA ile iş birliğini de büyütüyor. Şirketler, NVLink Fusion çalışmalarını genişletme ve Trainium tabanlı sistemler için NVIDIA’nın özel yüksek bant genişlikli belleğini kullanma planlarından söz etti. 1113

Bu tablo, AWS’nin iki seçenekli bir strateji izlediğine işaret ediyor: Müşteriler NVIDIA’nın donanım ve yazılım ekosistemini tercih eden sistemleri kullanabilecek; AWS ise kendi çipleriyle optimize edilen Trainium altyapısını geliştirmeye devam edecek.

Dolayısıyla ortaklığı, NVIDIA GPU’ları ile Trainium arasında zorunlu bir tercih olarak değil, farklı iş yüklerine göre seçim yapılabilen bir model olarak değerlendirmek daha doğru. Müşteriler performans, yazılım uyumluluğu, kapasite erişimi ve altyapı maliyeti arasında denge kurarken daha fazla seçeneğe sahip olabilir. Bununla birlikte mevcut açıklamalar, tüm yapılandırmaların gelecekteki maliyetlerini veya performansını karşılaştırmak için yeterli ayrıntı sunmuyor.

Kamu ve güvenlik odaklı iş yükleri

AWS ve NVIDIA, ABD hükümeti ile ulusal güvenlik alanındaki iş yükleri için güvenli yapay zekâ fabrikası altyapısından da söz etti. Haber kaynakları, bu sistemlerin ticari yapay zekâ altyapısına ek olarak güvenli federal kullanım senaryolarını hedeflediğini aktarıyor. 810

Bu yönelim, ortaklığın pazarını tüketici ve kurumsal uygulamalar geliştiren genel bulut müşterilerinin ötesine taşıyor. Güvenlik, erişim kontrolleri ve özel kurulum gereksinimlerinin kritik olduğu iş yükleri de hedeflenen alanlar arasına giriyor.

Ancak mevcut kaynaklar bu ortamların tüm teknik ayrıntılarını veya nihai sertifikasyon durumunu ortaya koymuyor. Bu nedenle açıklamayı, söz konusu sistemlerin uygulanmasına ilişkin eksiksiz bir teknik çerçeve olarak değerlendirmemek gerekiyor.

Genişleme neden önemli?

Stratejik denklem iki taraf için de açık: NVIDIA, farklı nesillerdeki yapay zekâ platformları için büyük bir bulut dağıtım kanalı kazanıyor; AWS ise müşterilerine sunabileceği kapasiteyi ve NVIDIA entegre sistem seçeneklerini genişletiyor. 26

AWS ayrıca kendisini esnek bir yapay zekâ altyapısı sağlayıcısı olarak konumlandırmak istiyor. Müşteriler NVIDIA tarafından optimize edilen sistemleri, AWS Trainium tabanlı altyapıyı veya iki ekosistemin bazı bileşenlerini birbirine bağlayan yapılandırmaları kullanabilecek.

Bu esneklik, yapay zekâ iş yüklerinin büyük model eğitiminden çıkarıma, otonom etmenlere, veri işlemeye ve robotik uygulamalara doğru çeşitlendiği bir dönemde önem kazanabilir.

Yine de 2 milyon GPU’nun tamamının 2028 sonuna kadar çevrim içi olacağı sonucu çıkarılmamalı. Gerçekleşme; donanım üretimine, veri merkezi inşasına, enerji ve ağ kapasitesine ve müşteri talebine bağlı olacak. Açıklanan kaynaklar hedeflenen ölçeği ve iş birliğinin kapsamını doğruluyor; ancak dağıtımın bölgelere, ürünlere veya AWS hizmetlerine göre nasıl yapılacağını belirtmiyor.

Sonuç

AWS ve NVIDIA, 2027-2028 döneminde AWS’nin küresel altyapısına 2 milyon ek NVIDIA GPU yerleştirme planını duyurdu. Bu kapasite, AWS’nin 2026’dan itibaren kurmayı planladığı 1 milyondan fazla GPU’nun üzerine eklenecek. Genişletilmiş ortaklık Blackwell Ultra, Rubin ve Rubin Ultra GPU’larının yanı sıra Vera CPU’ları, ağ teknolojilerini, yapay zekâ fabrikalarını, veri işlemeyi ve robotik altyapısını kapsıyor. 136

Daha büyük mesaj ise bulut tabanlı yapay zekâ rekabetinin eksiksiz, rack ölçekli sistemlere doğru ilerlemesi. AWS, NVIDIA’nın geniş platformunu kendi Trainium yol haritasıyla birlikte sunmaya çalışırken NVIDIA da etmen tabanlı ve fiziksel yapay zekânın büyük ölçekte çalışması için gereken altyapı katmanlarında erişimini genişletiyor.