Nvidia, Berlin’de Robot Ördeklerle Yapay Zekânın Her Alana Yayılacağı Vizyonunu Tanıttı

Nvidia CEO’su Jensen Huang, Berlin’de düzenlenen GTC etkinliğinde robotik sistemlerden yapay zekâ veri merkezlerine, otonom araçlardan telekomünikasyon altyapısına uzanan yeni teknolojileri tanıttı. Şirket, Vera Rubin sistemleri için DSX POD altyapı tasarımını, Pollen Robotics’in Microducks robotlarını ve Agile Robots iş birliğiyle geliştirilen insansı robot platformunu öne çıkardı. Nvidia, fiziksel yapay zekâ yatırımlarını genişletirken Avrupa’nın teknolojik bağımsızlık hedeflerine destek verdiğini vurguladı; ancak şirketin Avrupa dışındaki merkezinin bu alandaki bağımlılık tartışmalarını da beraberinde getirdiği belirtildi.

Nvidia DSX POD ile Yapay Zekâ Altyapısının Kurulum Süresini Kısaltmayı Hedefliyor

Jensen Huang, Berlin’deki Tempodrom’da düzenlenen sunumunda önce Vera Rubin hesaplama sistemlerini, ardından DSX POD adlı modüler yapay zekâ altyapısı tasarımını tanıttı. Nvidia’nın referans tasarımı, sıvı soğutmalı yedi Vera Rubin hesaplama rafını Spectrum-X ağ teknolojisiyle bir araya getiriyor. İş ortakları, sistemleri modüler konteynerlere yerleştirerek kablolama, entegrasyon ve test işlemlerini teslimattan önce tamamlayacak.

Nvidia, önceden hazırlanmış bir sahada DSX POD kurulumunun altı ay yerine 14 güne kadar kısa bir sürede tamamlanabileceğini öne sürüyor. Ancak bu süre, elektrik bağlantısı, ağ erişimi ve diğer saha altyapısının hazır olmasını gerektiriyor. Dolayısıyla açıklanan takvim, veri merkezi kurulumunun tüm hazırlık aşamalarını kapsayan genel bir süre olarak değerlendirilmemeli.

Şirket, Vera Rubin sistemlerinin kapalı devre sıvı soğutma tasarımını da vurguladı. Nvidia’ya göre soğutucu sıvı 45 derece Celsius sıcaklığa kadar çalışabilirken dış ortamda kullanılan kuru soğutucular, suyu buharlaştırmadan ısıyı havaya aktarabiliyor. Huang, iki gigavatlık DSX altyapısının günde 54 milyon litre su tasarrufu sağlayabileceğini iddia etti. Söz konusu rakam Nvidia’nın açıklamasına dayanıyor ve bağımsız doğrulama bilgisi paylaşılmadı.

Sunumun öne çıkan bölümlerinden birini Pollen Robotics tarafından geliştirilen Microducks robotları oluşturdu. İki ayak üzerinde hareket eden küçük robotların yüz bölümünde kameralar bulunuyor. Huang, sahnede robotlara sesli komutlar vererek yere yatmalarını ve yuvarlanmalarını istedi. Robotlar komutlara hareketlerle karşılık verirken sesli sinyaller de üretti.

Gösteri, Nvidia’nın fiziksel yapay zekâ yaklaşımını sergilemek amacıyla hazırlandı. Bu yaklaşım, yapay zekâ modellerinin yalnızca metin veya görüntü üretmesini değil, fiziksel dünyada hareket eden makineleri kontrol etmesini de kapsıyor. Robotlar çevrelerinden kamera ve sensör verileri toplarken yazılım, bu verileri değerlendirerek uygun eylemlerin belirlenmesine yardımcı oluyor.

Microducks gösterisinde modelin önce bulut ortamında eğitildiği, ardından Nvidia RTX Spark bilgisayarında değerlendirildiği, son aşamada ise robotlara aktarıldığı bir iş akışı sergilendi. Böylece eğitim, test ve fiziksel uygulama aşamalarının farklı hesaplama ortamlarında yürütülebileceği gösterildi.

Nvidia, Alman robotik girişimi Agile Robots ile bağlantılı olarak Agile ONE SN adlı insansı robot referans platformunu da duyurdu. Nvidia Isaac GR00T teknolojisi ile Jetson Thor hesaplama modülünü temel alan sistemin 2027’nin başlarında kullanıma sunulması planlanıyor.

Platform, robotik araştırmacıların ve geliştiricilerin hazır bir donanım altyapısı üzerinden yeni yetenekler geliştirmesini ve test etmesini hedefliyor. Böyle bir yaklaşım, her araştırma ekibinin kontrol sistemlerini ve hesaplama donanımını sıfırdan kurma ihtiyacını azaltabilir. Bununla birlikte platformun gerçek dünyadaki performansı, desteklenen görevler ve ticari kullanım kapsamı gibi ayrıntılar ürünün kullanılabilir hale gelmesiyle daha net değerlendirilebilecek.

Huang, robotik sektörünü geleceğin büyük endüstrilerinden biri olarak tanımladı. Nvidia açısından insansı robotlar, şirketin işlemci ve yazılım teknolojilerini otomotiv dışındaki fiziksel sistemlere taşıyabileceği yeni bir pazar oluşturuyor.

Nvidia’nın etkinlikteki mesajı robotlarla sınırlı kalmadı. Şirket, otomotiv sektöründe Hyperion platformunun daha fazla üretici tarafından benimsendiğini savundu. Huang, sistemin farklı araç filolarına entegre edildiğini belirterek Nvidia teknolojilerinin otomotiv endüstrisinde standart haline geldiğini ileri sürdü.

Telekomünikasyon alanında ise Nvidia destekli hesaplama sistemleri, yapay zekâ tabanlı radyo erişim ağı (AI-RAN) uygulamalarında kullanılıyor. Huang, şirketin Nokia ile birlikte T-Mobile ağı üzerinden ilk ticari telefon görüşmesini gerçekleştirdiğini söyledi. Nvidia CEO’su, bu gelişmeyi şirketin CUDA yazılım platformunun telekomünikasyon altyapısındaki rolünün genişlemesiyle ilişkilendirdi.

AI-RAN yaklaşımı, mobil ağlarda kullanılan hesaplama kaynaklarının yapay zekâ iş yükleriyle birlikte değerlendirilmesini amaçlıyor. Bu teknoloji, ağ yönetimi ve gelişmiş hizmetler için yeni olanaklar sunabilir; ancak ticari ölçekteki faydalar, gerçek kullanım koşullarına ve altyapı entegrasyonuna bağlı olacak.

Huang, Berlin’deki sunumunda Avrupa’nın teknoloji yatırımlarını da övdü. Forrester baş analisti Paul Miller’ın değerlendirmesine göre Nvidia, son bir yılda Avrupa’ya yaklaşık 10 milyar dolar yatırım yaptı. Miller, Huang’ın Berlin ziyareti sırasında Avrupa merkezli girişimlere yönelik 14 yatırımın da bu kapsamda yer aldığını belirtti.

Avrupa’nın egemen yapay zekâ yaklaşımı, kritik dijital altyapının, verilerin ve hesaplama kapasitesinin kontrolünü bölge içinde tutma hedefiyle ilişkilendiriliyor. Nvidia’nın donanım ve yazılım altyapısı, Avrupa’daki kurumların yapay zekâ sistemleri geliştirmesine yardımcı olabilir. Ancak Miller, Nvidia’nın Avrupa merkezli bir şirket olmadığını hatırlatarak kritik sistemlerde Nvidia’ya veya Avrupa dışındaki diğer şirketlere kalıcı bağımlılığın, teknolojik egemenliğin en katı tanımlarıyla çelişebileceğini ifade etti.

Bu ayrım, yalnızca yatırım miktarının değil, teknoloji üzerindeki kontrolün de önemli olduğunu gösteriyor. Avrupa’daki kurumların yapay zekâ altyapısını Nvidia ürünleriyle kurması kapasiteyi artırabilir; ancak donanım, yazılım güncellemeleri ve ekosistem desteği gibi unsurlarda dış sağlayıcılara bağımlılık devam edebilir.

Huang’ın sunumu, Nvidia’nın kendisini yalnızca grafik işlemci üreticisi olarak değil, yapay zekâ altyapısının farklı katmanlarını sağlayan bir teknoloji şirketi olarak konumlandırdığını gösterdi. Veri merkezleri, robotlar, otonom araçlar ve mobil ağlar, şirketin aynı hesaplama ve yazılım ekosistemini genişletebileceği alanlar arasında bulunuyor.

Sunumun sonunda robotların Eurovision tarzında bir şarkı söylediği bilgisayar üretimi bir video gösterildi. Gösteri, etkinliğin robotik temasını eğlenceli bir kapanışla tamamladı. Ancak Nvidia’nın daha geniş hedefi, sahne gösterilerinin ötesinde yapay zekâ sistemlerini gerçek dünyadaki üretim, ulaşım ve iletişim süreçlerine entegre etmek olarak öne çıktı.

Şirketin bu stratejideki başarısı, yalnızca daha güçlü işlemciler üretmesine değil, altyapı maliyetlerine, enerji gereksinimlerine, güvenilirliğe ve geliştiricilerin sistemleri gerçek uygulamalara dönüştürme hızına da bağlı olacak. Avrupa açısından ise Nvidia’nın yatırımlarından yararlanırken yerel yetkinlikleri ve teknoloji üzerindeki kontrolü geliştirmek, egemen yapay zekâ hedeflerinin temel konularından biri olmayı sürdürecek.