Sovereign AI’ın yüzde 92,4’ü Nvidia çipleriyle çalışıyor

Araştırmada incelenen modeller 80’ten fazla ülkeyi kapsıyor; bunların yaklaşık 55’inin kendi büyük dil modelini geliştirdiği belirtiliyor. Ancak bu modellerin neredeyse tamamı Nvidia donanımı üzerinde çalışıyor .

Counterpoint analisti Neil Shah’ın da dikkat çektiği temel çelişki burada ortaya çıkıyor: “Sovereign AI” kavramı, ülkelerin yabancı teknolojiye bağımlılığını azaltma hedefini ifade ediyor. Buna karşın yapay zekânın çalışması için gereken işlem gücü, ezici biçimde tek bir Amerikan şirketinden geliyor .

Nvidia’nın asıl kozu çipten fazlası: CUDA

Nvidia’nın bu alandaki üstünlüğü yalnızca donanım performansıyla açıklanmıyor. Farkı yaratan en önemli unsur, şirketin yaklaşık 20 yılda oluşturduğu CUDA yazılım ekosistemi.

CUDA; geliştirici araçlarını, optimize edilmiş kütüphaneleri ve yapay zekâ uygulamalarının eğitimden çıkarıma, hatta robotik simülasyonlarına kadar farklı aşamalarını kapsayan bir yazılım platformu. CUDA için geliştirilen kod Nvidia donanımına sıkı biçimde bağlı olduğu için başka bir üreticiye geçiş, yalnızca yeni çip satın almak anlamına gelmiyor. Araştırma ekiplerinin, bulut sağlayıcılarının ve kamu kurumlarının yazılımlarını yeniden uyarlaması gerekiyor .

Bu durum, Nvidia’nın rakiplerine geçiş maliyetini yükseltiyor. Bazı analizlerde CUDA’nın, araştırmacıların ve şirketlerin etrafında bütün ekosistemler kurduğu güçlü bir “geçiş maliyeti” oluşturduğu vurgulanıyor .

Nvidia ayrıca yalnızca hızlandırıcı çip satmıyor. Şirket; optimize edilmiş model kütüphaneleri, NVLink ve NVSwitch gibi ağ teknolojileri ve kullanıma hazır yapay zekâ sistemlerini birlikte sunuyor. Bu tam kapsamlı yaklaşım, özellikle kaynakları sınırlı sovereign AI projeleri için Nvidia’yı daha kolay tercih edilen seçenek hâline getiriyor .

Buna bir de ölçek avantajı ekleniyor. Nvidia’nın rakiplerinin toplamından daha fazla yapay zekâ hızlandırıcısı sevk ettiği; bunun da şirkete üretim hacmi, TSMC tedarik zincirinde öncelik ve araştırma-geliştirme yatırımlarında üstünlük sağladığı belirtiliyor .

CUDA’nın gelecekte zayıflayıp zayıflamayacağı ise tartışmalı. OpenAI’ın Triton’u gibi donanımdan bağımsız araçlar ile Google ve Amazon’un özel çipleri, Nvidia’nın yazılım üstünlüğünü aşındırmaya çalışıyor. Ancak sovereign AI pazarında yüzde 92,4’lük pay, rakiplerin henüz anlamlı bir kırılma yaratamadığını gösteriyor .

Rakiplerin tutunduğu sınırlı alanlar

Nvidia’nın genel üstünlüğünü tehdit eden bir rakip henüz yok. Yine de bazı bölgesel ve kurumsal “köprübaşları” bulunuyor:

• AMD: Avrupa’daki LUMI süper bilgisayarı, Avustralya’daki Maincode ve Güney Kore’deki Moreh ortaklığı üzerinden varlık gösteriyor .
• Cerebras: Abu Dabi merkezli G42 ile kurulan Condor Galaxy yapay zekâ süper bilgisayarı sayesinde Orta Doğu’da konum kazanıyor .
• Güney Kore ve NAVER: NAVER, Nvidia ve Brookfield, ülkenin ulusal AI Factory altyapısını 200 megavata çıkarmayı planlıyor. Ancak bu örnekte Nvidia rakip değil, altyapı ortağı konumunda .
• Google ve Amazon: Google’ın TPU v6’sı ile AWS Trainium 2, şirketlerin kendi çıkarım iş yüklerinde ilerleme kaydediyor. Fakat bu çözümler sovereign AI projelerine henüz anlamlı ölçekte satılmıyor .

Nvidia’nın yatırımları bağımlılığı güçlendiriyor

Nvidia’nın etkisi yalnızca çip satışlarından ibaret değil. Şirket, yapay zekâ ekosisteminin farklı katmanlarına yaptığı yatırımlarla kendi donanım ve yazılım platformunu daha da merkezileştiriyor.

Safe Superintelligence yatırımı

Nvidia ile OpenAI’ın eski baş bilim insanı Ilya Sutskever’in kurduğu Safe Superintelligence (SSI) arasında 27 Temmuz 2026’da uzun vadeli stratejik ortaklık açıklandı. Reuters, Nvidia’nın SSI’a 5 milyar dolarlık hisse yatırımı yapacağını bildirdi; şirketlerin ilk duyurusunda finansal şartlar açıklanmamıştı .

Anlaşma SSI’a Nvidia’nın gelecek nesil Vera Rubin sistemlerine erişim sağlayacak. Nvidia ve SSI, bu altyapının laboratuvarın işlem gücünü bir büyüklük mertebesi artıracağını belirtiyor .

Bu ortaklık, önde gelen yapay zekâ araştırmacılarından birini Nvidia’nın donanım yol haritasına bağlıyor. Aynı zamanda gelecekteki ileri seviye yapay zekâ modellerinin önemli bir bölümünün Nvidia altyapısı üzerinde geliştirilme ihtimalini artırıyor.

Güney Kore ve Japonya konusunda kanıtların sınırı

Nvidia’nın NAVER ve Brookfield ile Güney Kore’nin ulusal AI Factory altyapısını genişletmeye yönelik ortaklığı kaynaklarda yer alıyor. Projenin başlangıçtaki Nvidia DSX AI Factory kurulumunu 200 megavata çıkarması planlanıyor .

Japonya’daki ortak altyapı projelerine de atıf bulunuyor; ancak incelenen kaynaklar bu anlaşmaların ayrıntılarını ve toplam değerini vermiyor. Bu nedenle Japonya ve Güney Kore’deki yatırımların 500 milyar doları aştığı iddiası, mevcut kaynaklarla doğrulanamıyor.

Benzer biçimde Nvidia’nın beş yıl içinde açık ağırlıklı yapay zekâ modelleri geliştirmek için 26 milyar dolar ayıracağı yönündeki bilgi bazı kaynaklarda yer alıyor. Böyle bir fon, kamu ve akademi projelerinde Nvidia donanımının varsayılan platform olarak daha da yaygınlaşmasına katkı sağlayabilir .

ABD’nin ihracat kısıtlamaları ve Çin’in hesaplama gücü sorunu

Çin, Counterpoint araştırmasının kapsamı dışında bırakıldı. Kaynaklarda bunun nedenleri arasında Çin’in yerli yapay zekâ çiplerinin, Huawei Ascend ve Cambricon gibi seçenekler de dâhil olmak üzere, Nvidia’nın ileri seviye ürünlerinin gerisinde kalması ve ABD’nin ihracat kısıtlamaları gösteriliyor .

Bu kısıtlamalar, Çin’deki yapay zekâ laboratuvarlarını birkaç seçeneğe itiyor: ihracat yasaklarından önce alınmış A100 ve H100 gibi Nvidia GPU stoklarını kullanmak, performansı daha düşük yerli alternatiflere yönelmek veya daha sınırlı hesaplama gücüyle çalışmak.

Ortaya çıkan jeopolitik paradoks dikkat çekici: ABD’nin ihracat kontrolleri, küresel sovereign AI pazarında Nvidia’nın üstünlüğünü güçlendirirken Çin’in kendi çip ve altyapı ekosistemini geliştirme baskısını da artırıyor.

DeepSeek CEO’sunun belirli açıklamaları, Moonshot hakkındaki iddialar, 2026 tarifeleri, Section 232 süreci ve “Pax Silica” anlaşması konusunda ise mevcut kaynaklarda yeterli ve doğrudan doğrulanabilir bilgi bulunmuyor. Bu başlıklar, daha geniş jeopolitik tartışmanın parçası olabilir; ancak bu makalenin kaynakları söz konusu iddiaları desteklemeye yetmiyor.

Hangi iddialar doğrulanmış durumda?

Sonuç: Yapay zekâ egemenliğinin temel çelişkisi

Counterpoint’in verileri, sovereign AI yarışının yalnızca hangi ülkenin kendi büyük dil modelini geliştirdiğiyle ilgili olmadığını gösteriyor. Asıl kritik soru, bu modelleri çalıştıran hesaplama altyapısının kimin kontrolünde olduğu.

Bugünkü tablo net: Nvidia, sovereign AI LLM altyapısının yüzde 92,4’ünde yer alıyor. CUDA yazılım ekosistemi, tam kapsamlı sistemler, tedarik zinciri ölçeği ve SSI ile NAVER gibi stratejik ortaklıklar bu üstünlüğü destekliyor. AMD Avrupa, Avustralya ve Güney Kore’de; Cerebras ise Orta Doğu’da sınırlı ama önemli alanlar kazanıyor.

Buna rağmen ülkelerin “bağımsız yapay zekâ” hedefi, altyapı düzeyinde neredeyse tamamen tek bir Amerikan şirketine bağımlı kalıyor. Sovereign AI’ın en büyük ironisi de bu: Model ulusal olabilir, fakat onu eğiten ve çalıştıran teknoloji hâlâ büyük ölçüde Nvidia’ya ait.