Google Nvidia’ya Karşı İki Yeni AI Çipi Çıkardı

Google,  TPU 8tx ve TPU 8i Max sistemlerini tanıttı.

Google, yapay zeka altyapısında Nvidia’ya karşı rekabetini güçlendirecek iki yeni TPU sistemini duyurdu. TPU 8tx, hassas verilerle çalışan kamu kurumları ve regüle sektörler için donanım seviyesinde güvenli işlem sunarken TPU 8i Max, çok büyük bağlam pencereleri ve yoğun agentic AI iş yükleri için daha yüksek bellek ve hesaplama kapasitesi sağlıyor.

Yeni sistemlerle Google’ın sekizinci nesil TPU ailesi dört üyeye ulaştı. Şirket, yıl içinde daha önce büyük ölçekli model eğitimi için TPU 8t’yi, düşük gecikmeli çıkarım ve reasoning için TPU 8i’yi tanıtmıştı. TPU 8tx ve TPU 8i Max ile güvenli yapay zeka ve yüksek bellek gerektiren iş yükleri de aynı donanım ailesine eklendi.

Google’ın yeni hamlesi yalnız Gemini modellerini çalıştırmak için geliştirdiği şirket içi donanımın genişlemesi anlamına gelmiyor. Şirket TPUsunu Google Cloud müşterilerine daha fazla açarak Nvidia GPU’larına alternatif bir kurumsal AI altyapısı oluşturmaya çalışıyor.

TPU 8tx hassas verileri işlem sırasında koruyor

TPU 8tx, özellikle kamu kurumları, finans şirketleri, sağlık kuruluşları ve diğer regüle sektörlerde güvenli yapay zeka kullanımı için geliştirildi.

Normal bilgi işlem sistemlerinde veriler depolanırken veya ağ üzerinden gönderilirken şifrelenebiliyor. Ancak işlem sırasında bellekte kullanılması için şifrenin çözülmesi gerekiyor. Google, TPU 8tx ile bu güvenlik açığını donanım seviyesinde azaltmayı hedefliyor.

Sistem, TPU 8t ile aynı temel silikonu kullanıyor ve AMD EPYC işlemcilerle birlikte çalışıyor. Google’a göre hassas veriler ve model ağırlıkları aktif olarak işlenirken de koruma altında tutulabiliyor. Böylece şirketler özel verilerini kullanarak modelleri özelleştirebiliyor, AI ajanlarını eğitebiliyor ve hassas iş yüklerini aynı altyapı üzerinde çalıştırabiliyor.

Google, TPU 8tx’in TPU 8t’ye göre iki kata kadar daha düşük gecikme sağlayabildiğini ve bunu neredeyse sıfır performans kaybıyla gerçekleştirdiğini belirtiyor.

Bu özellik özellikle finans, kamu ve sağlık gibi verinin yalnız depolama ve transfer sırasında değil, işlenirken de korunması gereken sektörler açısından önem taşıyor.

8i Max büyük bağlam problemini hedefliyor

TPU 8i Max ise farklı bir soruna odaklanıyor: AI modellerinin ve ajanlarının giderek büyüyen bellek ihtiyacı.

Google, iki TPU 8i çipini tek paket içinde birleştirerek hesaplama kapasitesini, SRAM miktarını ve HBM bant genişliğini iki katına çıkardığını açıklıyor. Böylece sistem, büyük kod tabanlarını, uzun video içeriklerini veya milyon token seviyesindeki bağlamları aynı anda işleyen AI uygulamalarına yönelik tasarlandı.

Bu ihtiyaç özellikle agentic AI sistemlerinin yaygınlaşmasıyla büyüyor. Birden fazla AI ajanının aynı anda büyük miktarda veri üzerinde çalışması, yalnız işlem gücünü değil bellek kapasitesini ve veri aktarım hızını da kritik hale getiriyor.

TPU 8i Max bu nedenle yalnız daha hızlı işlem yapmak için geliştirilmiş bir sistem değil. Google’ın hedefi AI altyapısındaki “memory wall” olarak tanımlanan darboğazı azaltmak.

Şirket, aynı veri merkezi alanına daha fazla işlem kapasitesi yerleştirilebildiğini ve bunun enerji ile alan verimliliğini artırdığını belirtiyor.

Google TPU ailesini görev bazında ayırıyor

Google’ın yeni stratejisinde dikkat çeken unsur, tüm AI iş yükleri için tek bir hızlandırıcı geliştirmek yerine farklı kullanım alanlarına özel sistemler oluşturması.

TPU 8t büyük ölçekli model eğitimi için konumlanıyor. TPU 8i düşük gecikmeli reasoning ve çıkarım süreçlerine odaklanıyor. TPU 8tx güvenli ve gizli işlem gerektiren kullanım senaryolarını hedefliyor. TPU 8i Max ise büyük bağlam pencereleri ve yüksek bellek gerektiren agentic AI uygulamalarına yönelik geliştiriliyor.

Bu yapı Google’ın AI altyapısında yalnız ham hesaplama gücü üzerinden rekabet etmeye çalışmadığını gösteriyor.

Şirket performans, güvenlik, bellek ve enerji verimliliğini farklı donanım konfigürasyonlarıyla ayrı ayrı optimize ediyor.

Nvidia rekabeti sertleşiyor

Yeni TPU sistemlerinin en önemli sektörel etkilerinden biri Nvidia ile rekabetin daha görünür hale gelmesi.

Nvidia bugün AI hızlandırıcı pazarının açık ara en güçlü oyuncusu konumunda. Google ise uzun süredir kendi AI modellerini çalıştırmak için TPU geliştiriyor ancak son dönemde bu donanımı Google Cloud üzerinden kurumsal müşterilere daha geniş ölçekte sunmaya başladı.

Google’ın açıklamasına göre TPU müşteri sayısı yaklaşık 100’e ulaşmış durumda ve bu müşteriler arasında frontier AI laboratuvarları, finans şirketleri, perakendeciler ve üniversiteler bulunuyor.

Reuters da şirketin TPUsunu daha fazla dış müşteriye açmasının Nvidia karşısındaki rekabeti güçlendirdiğine dikkat çekiyor. Google Cloud gelirinin son çeyrekte iki katından fazla artarak 30,71 milyar dolara ulaşması, AI altyapısının şirket için giderek daha önemli bir gelir alanına dönüştüğünü gösteriyor.

Burada önemli olan Google’ın Nvidia GPU’larını tamamen sistem dışına çıkarmaması. Google Cloud, kendi TPU sistemlerinin yanında Nvidia GPU tabanlı altyapılar da sunmaya devam ediyor. Rekabet daha çok kurumsal müşterilerin hangi AI iş yükünde hangi hızlandırıcıyı tercih edeceği üzerinde yoğunlaşıyor.

Agentic AI donanımı değiştiriyor

Google’ın yeni TPU sistemleri, yapay zeka altyapısındaki değişimin yalnız daha büyük modeller eğitmekten ibaret olmadığını gösteriyor.

Agentic AI sistemleri daha uzun süre çalışan, farklı araçlarla bağlantı kuran, büyük bağlamlar üzerinde reasoning yapan ve zaman zaman hassas kurumsal verilere erişen yapılar haline geliyor.

Bu durum donanımdan beklenen özellikleri de değiştiriyor.

Yüksek hesaplama kapasitesinin yanında bellek, düşük gecikme, veri güvenliği ve enerji verimliliği giderek daha önemli hale geliyor. Google’ın TPU 8tx ve 8i Max sistemlerini aynı nesil içinde farklı kullanım alanlarına göre ayrıştırması bu dönüşümün doğrudan sonucu.

Google ayrıca PyTorch geliştiricilerinin TPUsunu daha kolay kullanabilmesi için TorchTPU’yu açık kaynak hale getirdiğini ve Hugging Face modellerinin TPU üzerinde doğal biçimde çalışmasını desteklediğini belirtiyor. Bu adımlar, TPU ekosisteminin yalnız Google içindeki modellerle sınırlı kalmasını önlemeyi amaçlıyor.

Google’ın yeni TPU sistemleri AI çip rekabetinin yönünün değiştiğini gösteriyor.

İlk aşamada rekabet büyük ölçüde daha yüksek işlem gücü üretmek üzerinden ilerliyordu. Şimdi ise şirketler belirli AI iş yüklerine özel donanım geliştirmeye başlıyor.

TPU 8tx güvenlik sorununa, TPU 8i Max bellek darboğazına odaklanıyor. Bu yaklaşım, kurumsal AI kullanımında tek bir hızlandırıcının bütün ihtiyaçları karşılamasının giderek zorlaştığını gösteriyor.

Google açısından asıl stratejik hamle ise bu teknolojiyi yalnız Gemini için kullanmak yerine dış müşterilere daha fazla açmak.

Nvidia’nın güçlü olduğu AI altyapı pazarında rekabet artık yalnız GPU performansı üzerinden yürümeyecek. Güvenli işlem, enerji tüketimi, model başına maliyet, bellek kapasitesi ve yazılım ekosisteminin kullanım kolaylığı da tercihleri belirleyecek.

Google’ın dört farklı sekizinci nesil TPU sistemiyle aynı yıl içinde oluşturduğu yapı, AI donanımının giderek daha uzmanlaşmış bir pazara dönüştüğünü gösteriyor.