Apple, kendi geliştirdiği M2 Ultra sunucu çiplerinin yapay zeka görevleri için yeterli performans sağlayamadığı gerekçesiyle, yarı iletken üreticileri satın almak konusunda görüşmeler yaptığı bildirildi. The Information'ın aktardığına göre, şirket bankaları ve çip üreticileriyle potansiyel satın almalar hakkında müzakerelere girişti.

M2 Ultra'nın Sınırlamaları

Apple'ın sunucuları şu anda M2 Ultra çiplerle çalışıyor, ancak yapay zeka görevleri için bu çiplerin performansı yetersiz kalmış. Siri'nin arkasında yer alan Gemini modeli gibi ağır yüklü işlemler, Google Cloud üzerindeki NVIDIA çipleri tarafından gerçekleştiriliyor. Apple kendi altyapısını bu amaç için kullanmayı denemiş, fakat sunucuları ihtiyaca cevap verememiş.

Gelecek Çip Planları

Bloomberg'in raporuna göre M7 Ultra tabanlı bir sunucu çipi 2029 yılına kadar hazır olmayacak. Ancak Apple yakında M5 Ultra çipleriyle altyapısını yükseltmeyi planlıyor. Şirketin bu yıl 'Baltra' kod adıyla geliştirdiği yeni nesil sunucu çipini piyasaya çıkarması bekleniyordu, fakat planlar ertelendi. Ayrıca Apple, Broadcom'dan Amerikan üretimi çipleri 30 milyar dolar değerinde satın alma anlaşması imzaladı.

Satın Alma Stratejisi

Apple'ın çip tasarım uzmanlığı esas olarak tüketici cihazları alanında yoğunlaşmıştır. Bu nedenle sunucu tarafında daha fazla destek almak isteği anlamlı görünmektedir. Şirket 2008'de PA Semi'yi 278 milyon dolara satın alarak çip üretim işine başlamıştı. Ancak Apple geleneksel olarak satın almalar için fazla harcama yapmaz. Bununla birlikte bu yıl yapay zeka startup'ı Q.ai'yi neredeyse 2 milyar dolar karşılığında ve Beats'i bir on yıl önce 3 milyar dolar karşılığında satın aldı.

Yapay zeka şirketleri için çiplerin kritik önemi göz önüne alındığında, Apple bu alanda yapacağı herhangi bir satın alma için yüksek bir fiyat ödemek zorunda kalabilir. Şirketin bu yolda ilerlemesi durumunda finansal esnekliği bulunmaktadır. Mart ayı sonuna itibaren Apple'ın 45.6 milyar dolar nakit ve nakit benzeri değerleri vardı.

Ne anlama geliyor?

Yapay zeka teknolojileri, özellikle dil modelleri ve görüntü işleme gibi karmaşık görevler gerçekleştirmek için muazzam hesaplama gücü gerektirir. Bu işlemleri yapan donanımlar veri merkezlerinde yer alan güçlü sunucu çipleridir. Tüketici cihazlarında kullanılan çipler (akıllı telefonlar, tabletler için tasarlanmış) henüz bu ölçekteki yapay zeka uygulamalarını çalıştırabilecek kadar kuvvetli değildir. Sunucu çipleri ise daha fazla hesaplama kapasitesine sahip olarak bu görevleri yerine getirebilir.

Şirketler kendi yapay zeka sistemlerini geliştirmek için iki seçeneğe sahiptir: hali hazırda başkaları tarafından yapılan çipleri satın almak veya kendi çiplerini tasarlamak. Kendi çip üretimi daha bağımsız bir yapı sağlar ve uzun vadede daha ekonomik olabilir. Ancak bu, iç çip tasarım ekiplerinin ve ünretim alt yapısının bulunmasını gerektirir. Halihazırda tüketici cihazlarında başarılı olan bir şirketin, sunucu ölçeğindeki çip üretiminde de başarılı olacağının garantisi yoktur.

Bu nedenle Apple, kendi çip geliştirme özelliklerini sunucu ortamına taşıyabilmek için, bu alanda uzmanlaşmış şirketleri satın almayı veya ortaklaşmayı tercih edebilir. Türkiye'deki teknoloji şirketleri ve kuruluşlar açısından da bu gelişme, yapay zeka altyapısının ne kadar yoğun ve pahalı bir alan olduğunu gösterir. Yerel olarak yapay zeka çözümleri geliştiren işletmelerin, tercih ettikleri çipler açısından seçim yapma esnekliğini ve maliyet farkındalığını artırması önem taşır.