Yapay zeka (AI) pazarının devleştiği ve 2028 yılına kadar 631 milyar dolara ulaşması beklenen bir dönemde, Google (Alphabet), bu kritik alandaki iddiasını Ironwood adını verdiği yedinci nesil Tensor İşleme Birimi (TPU) ile perçinliyor. 25 Kasım 2025 tarihinde duyurulan bu yeni nesil AI çipi, yapay zeka donanım pazarında Nvidia‘ya ciddi bir rakip olarak konumlanıyor ve hyperscaler’ların artan maliyet baskılarına çözüm sunuyor.
Ironwood TPU: Google’ın Yapay Zeka Gücü
Ironwood, Google’ın bulut müşterileri için özel olarak geliştirilmiş, yüksek hacimli ve düşük gecikmeli yapay zeka çıkarımı ve model sunumu için tasarlanmış en güçlü ve enerji verimli çipi olarak öne çıkıyor. Google Cloud Next etkinliğinde tanıtılan bu gelişmiş TPU, önceki nesle göre hem eğitim hem de çıkarım iş yüklerinde çip başına 4 kattan daha fazla performans sunuyor. Ironwood, süperpod mimarisiyle 9.216 çipe kadar ölçeklenebiliyor ve bu sayede gelişmiş AI hizmetlerinin eğitimi ve çalıştırılması için gereken hesaplama saatlerini ve enerji tüketimini önemli ölçüde azaltıyor.
Nvidia’ya Meydan Okuma ve Artan Rekabet
Yapay zeka çip pazarında uzun süredir lider konumda olan Nvidia, GPU’larıyla adeta altın çağını yaşıyordu. Ancak Google’ın Gemini 3 AI modelini kendi TPU’ları üzerinde eğitmesi, Nvidia’nın tekelini sarsabilecek bir potansiyeli işaret ediyor. Gemini 3’ün bu başarıyla eğitilmesi, Nvidia’nın GPU’larının vazgeçilmez olmadığını gösteriyor. Bu durum, büyük ölçekli bulut hizmet sağlayıcıları (hyperscaler’lar) için maliyetleri düşürme ve Nvidia’ya olan bağımlılıklarını azaltma arayışlarının bir sonucu olarak ortaya çıkıyor. Ironwood, bu stratejinin en somut örneği.
Sadece Google değil, diğer büyük oyuncular da kendi yapay zeka çiplerini geliştirme yolunda ilerliyor:
- Amazon (AWS): Kendi AI çipi Trainium‘u geliştirerek pazardaki varlığını güçlendiriyor. Anthropic ile yapılan devasa Project Rainier işbirliği, 1 milyondan fazla Trainium2 çipinin kullanılmasını öngörüyor.
- Microsoft (Azure): ChatGPT geliştiricisi OpenAI ile yakın ortaklık içinde olan Microsoft da kendi özel AI çözümlerini araştırıyor. OpenAI’nin 1,4 trilyon dolarlık AI altyapısı finansmanı arayışları, Nvidia GPU’larına olan yüksek maliyetli bağımlılığın sonuna gelindiğini gösteriyor.
Google’ın Araştırma ve Donanım Entegrasyonu
Google’ın Ironwood gibi yenilikçi çipler üretmesindeki en önemli faktörlerden biri, şirket içi araştırma ve donanım geliştirme ekipleri arasındaki kesintisiz işbirliği. Google DeepMind gibi araştırma departmanlarının mimari gereksinimleri doğrudan TPU mühendisleriyle paylaşması, modellerin en yeni TPU nesilleri üzerinde çok daha hızlı eğitilmesini sağlıyor. Hatta Google araştırmacıları, son üç TPU nesli (Ironwood dahil) için üstün çip düzenleri oluşturmak amacıyla güçlendirmeli öğrenmeyi kullanan AlphaChip adı verilen bir yöntemle yapay zekayı yeni çipler tasarlamak için kullanıyor.
AI donanım pazarındaki bu hareketlilik, hem teknoloji devleri arasında yeni bir rekabet çağının başlangıcını işaret ediyor hem de yapay zeka teknolojilerinin daha geniş kitlelere daha uygun maliyetlerle ulaşmasının önünü açıyor. Google’ın Ironwood ile attığı bu adım, yapay zekanın geleceğini şekillendirecek önemli dönüm noktalarından biri olarak kabul ediliyor.
Bir yanıt yazın