Nvidia, yapay zeka (AI) iş yüklerinin hızlanmasının etkisiyle veri merkezi işinde rekor büyüme görmeye devam etti.
Şirket, çeyreklik gelirinin ikinci çeyreğe göre %17, bir önceki yıla göre ise %94 artışla 35,1 milyar dolar olduğunu bildirdi. Yapay zeka sunucuları için grafik işlem birimleri (GPU’lar) sağlayan veri merkezi işi, çeyrekte 30,8 milyar dolar katkıda bulunarak şirketin gelirinin büyük kısmını oluşturdu.
Nvidia’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, “Yapay zeka çağı tüm hızıyla devam ediyor ve Nvidia bilişime küresel bir geçişi teşvik ediyor” dedi.
Şirket ve yeni nesil çiplerden bahsederek şunu ekledi: “Temel model üreticileri eğitim öncesi, eğitim sonrası ve çıkarımları ölçeklendirdikçe Hopper’a olan talep ve Blackwell’e yönelik beklenti – tam üretimde – inanılmaz.
Huang, “Yapay zeka her sektörü, şirketi ve ülkeyi dönüştürüyor” dedi. “Şirketler iş akışlarında devrim yaratmak için ajansal yapay zekayı benimsiyor. Endüstriyel robotik yatırımları, fiziksel yapay zekadaki atılımlarla birlikte artıyor ve ülkeler, ulusal yapay zeka ve altyapılarını geliştirmenin öneminin farkına varıyor.”
Seeking Alpha’da yayınlanan kazanç açıklamasına göre CFO Colette Kress, Nvidia H200 GPU satışlarının önemli ölçüde “çift haneli milyarlara” yükseldiğini söyledi. Bunu “şirketimizin tarihindeki en hızlı ürün artışı” olarak nitelendirdi ve bulut hizmet sağlayıcılarının Nvidia’nın veri merkezi satışlarının yaklaşık yarısını oluşturduğunu ekledi.
Kazanç çağrısı sırasında Huang, büyük dil modellerinin doğruluğunu ve ölçeklendirmesini iyileştirmeye yönelik yöntemleri tartıştı. “Yapay zeka temel modelinin eğitim öncesi ölçeklendirmesi sağlam ve devam ediyor” dedi. “Bildiğiniz gibi bu ampirik bir yasa, temel bir fiziksel yasa değil, ancak kanıt, bunun ölçeklenmeye devam ettiğini gösteriyor.”
Huang, takviyeli öğrenme insan geri bildirimiyle başlayan eğitim sonrası ölçeklendirmenin artık yapay zeka geri bildirimini ve sentetik olarak üretilen verileri kullandığını söyledi.
Diğer bir yaklaşım ise test süresinin ölçeklendirilmesidir. “Ne kadar uzun düşünürse o kadar iyi ve kaliteli cevap üretir ve düşünce zinciri, çok yollu planlama gibi yaklaşımları, yansıtmak için gerekli her türlü tekniği vb. dikkate alır” dedi. “Bu biraz da bizim bir soruyu yanıtlamadan önce kafamızda düşünmemize benziyor.”
Huang, GPU’ların performansının artırılmasının eğitim ve yapay zeka çıkarımlarının maliyetini azalttığını söyledi. “Yapay zekanın maliyetini çok daha erişilebilir olması için düşürüyoruz” diye ekledi.
Huang, şirketin olağanüstü büyüme gidişatını engelleyebilecek faktörlere bakarak şunları söyledi: “Veri merkezlerinin çoğu artık yüz megavat ila birkaç yüz megavat arasındadır ve biz gigawatt’lık veri merkezleri planlıyoruz.
“Veri merkezlerinin ne kadar büyük olduğu önemli değil, güç sınırlıdır” dedi ve Nvidia veri merkezi müşterileri için önemli olanın, watt başına en yüksek performansı nasıl sağlayabilecekleri olduğunu ve bunun da doğrudan en yüksek gelire dönüştüğünü ekledi.