Web sitesi simgesi Xpert.Dijital

Yapay zeka çipi çılgınlığı gerçekle buluşuyor: Veri merkezlerinin geleceği – şirket içi geliştirme mi, yoksa pazar doygunluğu mu?

Yapay zeka çipi çılgınlığı gerçekle buluşuyor: Veri merkezlerinin geleceği – şirket içi geliştirme mi, yoksa pazar doygunluğu mu?

Yapay zeka çipi çılgınlığı gerçekle buluşuyor: Veri merkezlerinin geleceği – şirket içi geliştirme ve pazar doygunluğu – Görsel: Xpert.Digital

Nvidia'nın tekeli sarsılıyor: Teknoloji devleri çip savaşında bir sonraki aşamayı ateşliyor - Yapay zeka çipleri üzerinden milyar dolarlık poker oyunu

Veri merkezinde büyük hesaplaşma: Şirket içi geliştirme, yaklaşan pazar doygunluğuyla buluşuyor

Yapay zekâ dünyası, görünüşte doymak bilmez bir bilgi işlem gücü talebiyle benzeri görülmemiş bir patlama yaşıyor. Bu çılgınlığın merkezinde, özellikle dijital çağın altın çağı haline gelen pazar lideri Nvidia'nın GPU'ları olmak üzere yapay zekâ çipleri yer alıyor. Ancak perde arkasında, tüm teknoloji sektörünün güç yapısını yeniden şekillendirebilecek stratejik bir değişim yaşanıyor. Bu çiplerin en büyük alıcıları olan Microsoft, Google ve Amazon gibi hiper ölçekleyiciler artık sadece müşteri olmak istemiyor. Milyarlarca dolarlık yatırımla, Microsoft'un Maia'sı, Google'ın TPU'ları ve Amazon'un Trainium'u gibi kendi özelleştirilmiş yarı iletkenlerini geliştiriyorlar.

Motivasyon açık: maliyetleri düşürmek, bireysel tedarikçilere bağımlılığı azaltmak ve yongalardan soğutmaya kadar tüm altyapıyı şirketin kendi yapay zeka modelleriyle mükemmel bir şekilde uyumlu hale getirmek. Performansı optimize etmeye yönelik pragmatik bir iş kararı olarak başlayan bu durum, temel rekabeti tetikliyor ve Nvidia'nın hakimiyetine ilk kez ciddi bir meydan okuma getiriyor. Ancak en güçlü yapay zeka altyapısı için bir silahlanma yarışı şiddetlenirken ve yüzlerce milyar dolar yatırım yapılırken, aşırı ısınma uyarıları giderek artıyor. Uzmanlar, önceki spekülatif balonlarla karşılaştırmalar yapıyor ve önümüzdeki yıllarda piyasa doygunluğu ve aşırı kapasite konusunda uyarıyorlar.

Bu makale, yapay zeka çipi çılgınlığını derinlemesine inceliyor ve ardındaki gerçeğe ışık tutuyor: Teknoloji devleri neden şirket içi geliştirmeye odaklanıyor? Bu konuda gerçekten ne kadar ilerlediler? Ve üstel talep aniden çöktüğünde ve sonsuz yapay zeka büyümesi hayali, ekonomik bir düzeltmenin acı gerçekliğiyle çarpıştığında ne olur?

İçin uygun:

Hiper ölçekleyicileri kendi çiplerini geliştirmeye iten nedir?

Hiper ölçekleyiciler olarak da bilinen büyük bulut sağlayıcıları, temel bir stratejik kararla karşı karşıya: Nvidia ve AMD gibi köklü üreticilerin yongalarına güvenmeye devam mı etmeliler, yoksa giderek artan bir şekilde kendi yarı iletken geliştirmelerine mi yönelmeliler? Microsoft CTO'su Kevin Scott, Microsoft'un uzun vadede öncelikle kendi Maia yongalarına güvenmeyi planladığını açıklayarak yakın zamanda bu konuyu gündeme getirdi. Bu strateji yeni değil; hem TPU'larıyla Google hem de Trainium yongalarıyla Amazon benzer yaklaşımlar izliyor.

Bu gelişmenin temel nedeni maliyet optimizasyonudur. Hiper ölçekleyiciler için fiyat-performans oranı belirleyici faktördür; Scott da vurguluyor: "Kullandığımız çipler konusunda dogmatik değiliz. Bu, Nvidia'nın uzun yıllardır en iyi fiyat-performans çözümü olduğu anlamına geliyor. Talebi karşılamak için yeterli kapasiteye sahip olmamızı sağlayacak tüm seçeneklere açığız." Bu açıklama, bunun mevcut tedarikçilerin temelden reddedilmesi değil, pragmatik bir iş kararı olduğunu açıkça ortaya koyuyor.

Kendi çiplerini geliştirmek, hiper ölçekleyicilerin tüm sistem mimarilerini optimize etmelerine de olanak tanır. Örneğin Microsoft, Maia çiplerini yalnızca bilgi işlem gücünü özelleştirmek için değil, aynı zamanda soğutma, ağ ve diğer altyapı unsurlarını da kendi özel gereksinimlerine göre uyarlamak için kullanabilir. Scott şöyle açıklıyor: "Konu tüm sistem tasarımıyla ilgili. Ağ ve soğutmayla ilgili ve iş yükü için bilgi işlemi gerçekten optimize etmek için gereken kararları alma özgürlüğüne sahip olmak istiyorsunuz."

Çeşitli hiperscaler'lar kendi geliştirmeleriyle ne kadar ilerlediler?

Üç büyük bulut sağlayıcısı, özel silikon stratejilerini geliştirmenin farklı aşamalarındadır. Amazon Web Services, 2018'de ilk Graviton çipini piyasaya sürerek bu alanda öncü konumdadır. AWS ise şu anda genel amaçlı bilgi işlem iş yükleri için tasarlanmış dördüncü nesil Graviton işlemcilerini kullanıyor. Buna paralel olarak Amazon, eğitim için Trainium ve makine öğrenimi modellerini çıkarımlamak için Inferentia olmak üzere özel yapay zeka çipleri geliştirmiştir.

Rakamlar bu stratejinin başarısını açıkça gösteriyor: Son iki yılda, Graviton işlemciler AWS veri merkezlerine kurulan tüm CPU kapasitesinin %50'sinden fazlasını oluşturdu. AWS ayrıca, 50.000'den fazla müşterinin Graviton tabanlı hizmetleri kullandığını bildiriyor. Pratik uygulama ise özellikle etkileyici: Amazon, 2024 Prime Day'inde çeyrek milyon Graviton çipi ve 80.000 adet özel yapay zeka çipi dağıttı.

Google, Tensor İşlem Birimleri ile farklı bir yol izleyerek yapay zekaya özgü donanımlara erken odaklandı. TPU'lar halihazırda yedinci nesilde ve yalnızca Google Cloud aracılığıyla sunuluyor. Google ayrıca yakın zamanda, şirkete göre diğer bulut sağlayıcılarının benzer Arm tabanlı örneklerine göre %30'a kadar daha iyi performans sunduğu söylenen ilk Arm tabanlı genel amaçlı işlemcisi Axion'u tanıttı.

Microsoft bu yarışa geç katıldı. Şirket, kendi geliştirdiği ilk yongaları olan Azure Maia AI Accelerator ve Azure Cobalt CPU'yu ancak 2023'ün sonunda tanıttı. Cobalt CPU, Ekim 2024'ten beri genel kullanıma sunulmuş olup, TSMC'nin 5 nanometrelik işlemcisiyle üretilen 128 çekirdekli 64 bit mimariye dayanıyor. Microsoft, Cobalt'ın Azure'daki önceki Arm tabanlı çözümlere göre %40'a kadar daha iyi performans sağladığını iddia ediyor.

Kendi çiplerimiz neden talebin tamamını karşılayamıyor?

Şirket içi geliştirmedeki ilerlemelere rağmen, tüm hiper ölçekleyiciler hâlâ tüm ihtiyaçlarını kendi ürettikleri yongalarla karşılamaktan çok uzak. Bunun temel nedeni, pazarın büyüklüğü ve talebin hızla artması. Microsoft'tan Kevin Scott durumu şöyle özetliyor: "Hesaplama kapasitesinde büyük bir eksiklik olduğunu söylemek muhtemelen yetersiz kalır. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, kapasiteyi yeterince hızlı ölçeklendirmek neredeyse imkansız."

Rakamlar, zorluğun boyutunu gözler önüne seriyor: Yapay zeka talebinin etkisiyle küresel veri merkezi kapasitesinin 2027 yılına kadar %50 artması bekleniyor. Sadece büyük teknoloji şirketleri, 2025 yılına kadar yapay zeka altyapısına 300 milyar doların üzerinde yatırım yapmayı planlıyor. Böyle bir büyüme hızında, tüm talebi şirket içi çip geliştirme yoluyla karşılamak fiziksel olarak imkansız.

Ayrıca, üretimde teknik kısıtlamalar da mevcut. En gelişmiş yongalar yalnızca TSMC gibi birkaç dökümhane tarafından üretiliyor ve kapasiteler sınırlı. Microsoft, Google ve Amazon bu üretim kapasitesini diğer müşterilerle paylaşmak zorunda kalıyor ve bu da kendi yongaları için mevcut miktarları sınırlıyor. Bir diğer etken de geliştirme süresi: Talep hızla artarken, yeni bir yonga geliştirmek birkaç yıl sürüyor.

Bu nedenle hiper ölçekleyiciler karma bir strateji izliyor. En büyük faydayı gördükleri belirli iş yükleri için kendi yongalarını geliştiriyor ve bunları diğer kullanım alanları için Nvidia, AMD ve Intel yongalarıyla tamamlıyorlar. Scott şöyle açıklıyor: "Yongalardaki isimler konusunda dogmatik değiliz. Önemli olan en iyi fiyat-performans oranı."

Özel silikon çözümler hangi ekonomik avantajları sunuyor?

Kendi çiplerinizi geliştirmenin ekonomik teşvikleri önemlidir. Araştırmalar, AWS Trainium ve Google TPU v5e'nin büyük dil modelleri için jeton başına maliyet açısından üst düzey NVIDIA H100 kümelerine göre %50 ila %70 daha ucuz olduğunu göstermektedir. Bazı analizlerde, TPU uygulamalarının büyük dil modellerini eğitmek için GPU çözümlerinden dört ila on kat daha uygun maliyetli olduğu kanıtlanmıştır.

Bu maliyet tasarrufları çeşitli faktörlerden kaynaklanmaktadır. İlk olarak, çipler iş yüklerinin özel gereksinimlerine tam olarak uyarlanabilir ve bu da verimlilik artışı sağlar. İkinci olarak, çip üreticisinin kâr marjı ortadan kalkar ve bu da hiper ölçekleyicilerin muazzam hacimleri göz önüne alındığında önemli tasarruflar sağlar. Üçüncü olarak, dikey entegrasyon tüm tedarik zinciri üzerinde daha iyi kontrol sağlar.

Örneğin Amazon, SAP'nin Graviton tabanlı EC2 örnekleriyle analitik iş yüklerinde %35 performans artışı sağladığını bildiriyor. Google, TPU v5e'nin sürekli toplu işlem yoluyla önceki TPU nesline göre dolar başına üç kat daha fazla çıkarım verimliliği sağladığını iddia ediyor. Microsoft ise Cobalt CPU'larının Java iş yüklerinde 1,5 kata kadar, web sunucularında ise iki kat daha iyi performans sunduğunu iddia ediyor.

Uzun vadeli finansal etkisi önemlidir. Yüz milyarlarca dolarlık yatırımlarla, küçük verimlilik kazanımları bile muazzam maliyet tasarruflarına yol açabilir. Uzmanlar, bulut ortamlarında özel silikon pazarının 2035 yılına kadar 60 milyar dolarlık bir hacme ulaşabileceğini tahmin ediyor.

İçin uygun:

Çip pazarında rekabet durumu nasıl gelişiyor?

Şirket içi hiper ölçekleyicilerin artan gelişimi, geleneksel çip endüstrisini kökten değiştiriyor. Yapay zeka hızlandırıcılarında uzun süredir tartışmasız pazar lideri olan Nvidia, ilk kez ciddi bir rekabetle karşı karşıya. Kearney analistleri, Google'ın TPU'su, AWS Trainium ve Microsoft'un Maia'sı gibi hiper ölçekleyiciler tarafından geliştirilen silikon çözümlerinin, şirket içi uygulamalar olarak yüzde 15 ila 20'ye varan pazar payına ulaşabileceğini öngörüyor.

Bu gelişme, geleneksel çip üreticilerini konumlarını yeniden belirlemeye zorluyor. Örneğin AMD, MI300 serisiyle Nvidia'ya doğrudan meydan okumaya çalışırken, aynı zamanda bulut sağlayıcılarıyla daha fazla ortaklık sunuyor. Yapay zeka çiplerinde daha az güçlü bir konuma sahip olsa da Intel, AWS tarafından yakın zamanda duyurulan R8i örneklerinin de gösterdiği gibi, hiper ölçekleyiciler için özel Xeon işlemcilerden faydalanmaya devam ediyor.

Rekabet dinamikleri, hiper ölçekleyicilerin farklı stratejileriyle daha da yoğunlaşıyor. Google, TPU'larını yalnızca şirket içinde kullanıp Google Cloud aracılığıyla sunarken, diğer tedarikçiler de gelecekte çiplerini şirket dışında pazarlayabilir. Tedarikçilerin bu şekilde çeşitlenmesi, daha sağlıklı bir rekabet ortamına yol açar ve inovasyon döngülerini hızlandırabilir.

Jeopolitik boyut da önemli bir unsur. ABD ve Çin arasındaki gerginlikler ışığında, Amerikalı hiper ölçekleyiciler, Asyalı tedarikçilere daha az bağımlı olmak için kendi çip kapasitelerine giderek daha fazla yatırım yapıyor. Aynı zamanda, Çin'de Kunlun çipleriyle Baidu gibi yerli şampiyonlar ortaya çıkıyor.

 

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu - Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

 

Yapay zeka patlaması mı, çip kıtlığı mı? Veri merkezi balonu ne zaman patlayacak?

Mevcut talep eğilimi piyasa için ne anlama geliyor?

Özellikle yapay zeka uygulamaları için bilgi işlem kapasitesine olan talep şu anda katlanarak artıyor. Nvidia, akıl yürütme modeli yanıtlarının önceki nesillere kıyasla 100 kat daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirdiğini tahmin ediyor. Bu gelişme, gelişmiş yongalarda ve veri merkezi kapasitesinde yapısal bir kıtlığa yol açıyor.

McKinsey analizi, küresel veri merkezi kapasitesi talebinin 2030 yılına kadar üç katına çıkabileceğini ve yıllık yaklaşık %22'lik bir büyüme oranına sahip olabileceğini gösteriyor. ABD'de ise talep yıllık %20-25 oranında artabilir. 2030 yılı için öngörülen bu talebin yaklaşık %70'i hiper ölçekleyicilerden kaynaklanacak.

Talepteki bu artış, sektörde bir paradigma değişimine yol açıyor. Synergy Research Group, hiper ölçekleyicilerin 2030 yılına kadar küresel veri merkezi kapasitesinin %61'ini kontrol edeceğini, bunun da bugünkü %44'lük orana kıyasla daha yüksek olacağını öngörüyor. Aynı zamanda, şirket içi veri merkezlerinin payının da bugünkü %34'ten 2030 yılına kadar beklenen %22'ye düşmesi bekleniyor.

Yüksek talep, tedarik zinciri boyunca darboğazlara da yol açıyor. Yüksek bant genişliğine sahip bellekler, CoWoS gibi gelişmiş paketleme teknolojileri ve özel alt tabakalar için aylar öncesinden rezervasyonlar dolmuş durumda. Örneğin Nvidia, yeni nesil Blackwell GPU'larının bir yıl veya daha uzun süre tükendiğini bildiriyor.

İçin uygun:

Aşırı kapasite ne zaman ortaya çıkabilir?

Veri merkezlerindeki potansiyel aşırı kapasite sorunu oldukça tartışmalı. Çeşitli uzmanlar, 1990'ların dot-com balonundan daha büyük olabilecek bir yapay zeka balonundan şimdiden uyarıyor. Bağımsız bir araştırma şirketi olan MacroStrategy Partnership, mevcut yapay zeka balonunun dot-com balonundan 17 kat, 2008 emlak balonundan ise dört kat daha büyük olduğunu iddia ediyor.

Goldman Sachs CEO'su David Solomon, yapay zeka projelerine akan muazzam meblağlar nedeniyle önümüzdeki yıllarda borsada bir düşüş yaşanabileceği konusunda uyarıyor. Solomon, "Kârsız sonuçlar doğuracak çok fazla sermayenin harcandığını düşünüyorum ve bu gerçekleştiğinde insanlar kendilerini iyi hissetmeyecek." diyor. Amazon CEO'su Jeff Bezos da aynı konferansta yapay zeka sektöründe bir balon olduğunu doğruladı.

Uyarı işaretleri artıyor: MacroStrategy Ortaklığı'ndan Julien Garran, büyük dil modellerinin kurumsal düzeyde benimsenmesinin şimdiden azalmaya başladığına dikkat çekiyor. Ayrıca, ChatGPT'nin en son sürümünün on kat daha pahalı olmasına rağmen önceki sürümlerden gözle görülür bir şekilde daha iyi performans göstermemesi nedeniyle "bir çıkmaza" girmiş olabileceğini savunuyor.

Öte yandan, mevcut piyasa verileri talebin arzı aşmaya devam ettiğini gösteriyor. CBRE, Kuzey Amerika'daki birincil veri merkezi pazarlarındaki boşluk oranlarının 2024 başında %2,8 gibi rekor bir düşük seviyeye düştüğünü bildiriyor. Bu durum, veri merkezi arzındaki en büyük yıllık artışa rağmen gerçekleşti ve bu da temel unsurların güçlü kaldığını gösteriyor.

Olası bir piyasa konsolidasyonu için hangi zaman dilimleri gerçekçidir?

Potansiyel bir piyasa konsolidasyonunun zamanlamasını kesin olarak tahmin etmek, birçok bilinmeyen faktöre bağlı olduğu için son derece zordur. Ancak analistler, piyasa dinamiklerinin değişebileceği birkaç önemli dönem belirlemiştir.

İlk kritik dönem 2026-2027 arasıdır. Çeşitli faktörler, bu dönemde büyüme oranlarının yavaşlayabileceğini gösteriyor. Hiper ölçeklendirme şirketleri, 2026 için yatırımlarında %20 ila %30 oranında bir yavaşlama planlıyor; bu da yatırımların bir miktar doygunluğa ulaştığını veya yeniden değerlendirildiğini gösteriyor.

Yarı iletken endüstrisi, yapay zeka çiplerine olan talebin 2026-2027 yılları arasında ilk plato seviyesine ulaşabileceğini öngörüyor. Gofretlerin yıllık büyüme oranı, mevcut %14-17 seviyesinden yaklaşık %4'e normalleşebilir. Bu, kapasite planlamasında önemli bir dönüm noktası olacaktır.

İkinci kritik dönem 2028-2030 civarıdır. Bu tarihe kadar, büyük ölçekli yapay zeka altyapı yatırımlarının ilk neslinin geri ödeme noktasına ulaşması gerekebilir. O zamana kadar yeterli kârlı kullanım örneği geliştirilemezse, bir düzeltme yaşanabilir. McKinsey, veri merkezi kapasitesine olan talebin 2030 yılına kadar üç katına çıkacağını öngörüyor, ancak bu tahminler yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili aşırı iyimser olabilecek varsayımlara dayanıyor.

Belirleyici faktör, yapay zeka uygulamalarının kalıcı olarak kârlı olup olmayacağı olacak. TS Lombard'dan Dario Perkins, teknoloji şirketlerinin sermaye rekabeti nedeniyle getirileri hesaba katmadan yapay zeka veri merkezleri inşa etmek için büyük borçlar altına girdikleri konusunda uyarıyor. Bu durum, önceki balonları hatırlatıyor ve getiriler beklentileri karşılamazsa bir düzeltmeye yol açabilir.

Aşırı kapasitenin etkisi ne olur?

Veri merkezlerindeki aşırı kapasite, tüm teknoloji sektörü için geniş kapsamlı sonuçlar doğuracaktır. İlk olarak, bulut hizmetlerinin fiyatlarında ciddi bir düşüşe yol açacaktır. Bu durum kısa vadede müşteriler için faydalı olsa da, hiper ölçekleyicilerin kârlılığını önemli ölçüde etkileyebilir ve pazar konsolidasyonuna yol açabilir.

İstihdam üzerindeki etkisi önemli olacaktır. Teknoloji sektöründe 250.000'den fazla çalışan 2025 itibarıyla işten çıkarılmalardan etkilenmişti ve piyasadaki bir düzeltme bu eğilimleri daha da kötüleştirecektir. Veri merkezi operasyonları, çip geliştirme ve ilgili sektörler özellikle etkilenecektir.

Aşırı kapasite, yarı iletken endüstrisi için özellikle sıkıntılı olacaktır. Gelişmiş çipler için üretim kapasitesine yapılan muazzam yatırımlar aşırı olabilir. Samsung, yapay zeka çipi talebinin zayıflaması nedeniyle 2025'in ikinci çeyreğinde kârında %39'luk bir düşüş bildirmişti ve bu, gelecekte yaşanacakların habercisi olabilir.

Pazar konsolidasyonu muhtemelen en güçlü sağlayıcılara yoğunlaşmaya yol açacaktır. Daha küçük bulut sağlayıcıları ve veri merkezi operatörleri daha büyük şirketler tarafından satın alınabilir veya piyasadan çekilebilir. Bu durum, uzun vadede daha az rekabete ve daha yüksek fiyatlara yol açabilir.

Öte yandan, bir düzeltmenin olumlu etkileri de olabilir. Verimsiz kapasiteleri ortadan kaldıracak ve kaynakları daha üretken alanlara yönlendirecektir. Hayatta kalan şirketler muhtemelen daha güçlü ve daha sürdürülebilir olacaktır. Ayrıca, konsolidasyon standartların ve birlikte çalışabilirliğin gelişimini de destekleyebilir.

Şirketler farklı senaryolara nasıl hazırlanıyor?

Gelecekteki pazar gelişmelerini çevreleyen belirsizlik göz önüne alındığında, hiper ölçekleyiciler ve diğer şirketler riski azaltmak için çeşitli stratejiler izliyor. Bunlardan en önemlisi, çip stratejilerini çeşitlendirmek. Microsoft CTO'su Kevin Scott'ın da vurguladığı gibi, yeterli kapasitenin mevcut olduğundan emin olmak için "tüm seçeneklere açık" kalıyorlar.

Microsoft, yalnızca kendi yongalarını geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda Nvidia, AMD ve diğer tedarikçilerle ortaklıklara yatırım yapmaya da devam ediyor. Bu çoklu tedarikçi stratejisi, tek bir tedarikçiye bağımlılık riskini azaltıyor ve pazar değişikliklerine hızlı yanıt vermesini sağlıyor. Amazon ve Google, her biri farklı odak noktalarına sahip olsa da benzer yaklaşımlar izliyor.

Bir diğer önemli husus da coğrafi çeşitliliktir. Kuzey Virginia gibi yerleşik pazarlardaki NIMBY sorunları göz önüne alındığında, hiper ölçeklendiriciler yatırımlarını giderek daha fazla ikincil pazarlara ve yurtdışına kaydırıyor. Bu sadece maliyetleri değil, aynı zamanda düzenleyici riskleri de azaltıyor.

Hiper ölçekleyiciler, enerji verimliliği ve sürdürülebilir teknolojilere giderek daha fazla yatırım yapıyor. Veri merkezi enerji tüketiminin 2028 yılına kadar iki katına çıkması beklendiğinden, bu hem ekonomik hem de düzenleyici bir zorunluluktur. Sıvı soğutma, daha verimli yongalar ve yenilenebilir enerji standart özellikler haline geliyor.

Son olarak, birçok şirket daha esnek iş modelleri geliştiriyor. Tamamen kendi mülkiyetlerine güvenmek yerine, eş yerleştirme sağlayıcıları ve diğer ortaklarla giderek daha fazla hibrit model kullanıyorlar. Bu, piyasa koşullarına bağlı olarak kapasiteyi daha hızlı ölçeklendirmelerine veya azaltmalarına olanak tanıyor.

Düzenleyici faktörlerin rolü nedir?

Düzenleyici gelişmeler, veri merkezi pazarının gelecekteki gelişiminde belirleyici bir rol oynayabilir. ABD'de, veri merkezi enerji tüketiminin daha sıkı bir şekilde düzenlenmesi yönündeki talepler artıyor. Bazı eyaletler, yeni büyük ölçekli tüketicilere yönelik moratoryumları veya daha sıkı test prosedürlerini değerlendiriyor.

Çevresel etkiler giderek daha fazla odak noktası haline geliyor. Veri merkezleri, 2028 yılına kadar küresel enerji tüketiminin %20'sinden sorumlu olabilir ve bu da daha sıkı çevre düzenlemelerine yol açabilir. Avrupa Birliği, 40'tan fazla veri merkezi operatörünün katıldığı İklim Nötr Veri Merkezi Paktı'nı hayata geçirdi.

Jeopolitik gerilimler de sektörü etkiliyor. Yarı iletkenlere yönelik olası tarifeler, çip maliyetlerini artırabilir ve tedarik zincirlerini aksatabilir. Bu durum, hiper ölçekleyicileri tedarik stratejilerini yeniden değerlendirmeye ve bölgesel tedarikçilere daha fazla güvenmeye zorlayabilir.

Veri koruması ve veri egemenliği de giderek önemli faktörler haline geliyor. Çeşitli ülkeler, belirli verilerin yerel olarak işlenmesini zorunlu kılıyor ve bu da veri merkezlerinin küresel ölçekte büyümesini sınırlandırıyor. Bu durum, pazar parçalanmasına ve ölçek ekonomilerinden elde edilen verimlilik kazanımlarının azalmasına yol açabilir.

Düzenlemeler de olumlu bir ivme sağlayabilir. Sürdürülebilir teknolojilere ve yenilenebilir enerjilere yapılan yatırımlar genellikle hükümetler tarafından desteklenmektedir. Ayrıca, düzenleyici gereklilikler uzun vadede tüm sektörün verimliliğini artıracak standartları teşvik edebilir.

İçin uygun:

Büyüme ve risk arasında gezinmek

Veri merkezi sektörü kritik bir dönüm noktasında. Microsoft, Google ve Amazon gibi hiper ölçekleyicilerin tescilli yongalar geliştirmesi, artan maliyetlere ve standart çözümlerin sınırlı bulunabilirliğine mantıklı bir yanıttır. Bu strateji, önemli ekonomik avantajlar sunar ve tüm altyapı üzerinde daha fazla kontrol sağlar.

Aynı zamanda, aşırı kapasite riskleri gerçektir ve 2026 ile 2030 yılları arasında önemli bir piyasa düzeltmesine yol açabilir. Yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesinin yavaşlamasından, önde gelen sektör liderlerinin bir balon uyarısına kadar, uyarı işaretleri artıyor. Potansiyel bir konsolidasyon hem fırsatlar hem de zorluklar getirecektir.

Sektörün geleceği için belirleyici faktör, yapay zeka altyapısına yapılan muazzam yatırımların sürdürülebilir ve kârlı olup olmayacağı olacak. Hiper ölçekleyiciler, çeşitlendirme, coğrafi yayılma ve esnek iş modelleri aracılığıyla çeşitli senaryolara hazırlanıyor. Özellikle çevre ve enerji alanlarındaki düzenleyici gelişmeler, karmaşıklığı daha da artıracak.

Şirketler ve yatırımcılar için bu, hem muazzam büyüme fırsatlarını hem de önemli riskleri göz önünde bulundurmaları gerektiği anlamına geliyor. Kazananlar, piyasa değişikliklerine esnek bir şekilde yanıt verirken operasyonlarının verimliliğini sürekli olarak iyileştirenler olacak. Önümüzdeki yıllar, mevcut büyümenin sağlam temellere mi dayandığını yoksa bir balon uyarılarının mı doğru çıktığını gösterecek.

 

Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

 

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

 

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel endüstri ve ekonomi uzmanlığımız

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

  • Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
  • Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
  • İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
  • Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi
Mobil versiyondan çık