Avro, Pazartesi günü Avrupa borsalarında başlıca para birimleri karşısında değer kazandı. Avro, ABD doları karşısında iki haftanın en düşük seviyesinden toparlanmaya çalışırken, düşük seviyelerdeki fırsat avcılığı ve ABD'deki önemli enflasyon verileri öncesinde doların yükselişinin duraklaması bunda etkili oldu.

Avrupa Merkez Bankası'nın Aralık ayında faiz indirimine gitme olasılığına ilişkin belirsizlik devam ederken, yatırımcılar bugün ilerleyen saatlerde ECB Başkanı Christine Lagarde'ın yapacağı konuşmayı merakla bekliyor. Bu konuşmanın, avro bölgesinin para politikası yoluna ilişkin yeni ipuçları vermesi bekleniyor.

Fiyat Genel Bakışı

• EUR/USD, 1,1502$'lık seans dip seviyesine ulaştıktan sonra, 1,1511$'lık açılış seviyesinden %0,15 artışla 1,1528$'a yükseldi.

• Euro, Cuma günkü seansı dolar karşısında %0,15 düşüşle tamamladı ve üst üste altıncı günlük kaybını yaşadı. Avrupa genelindeki zayıf sanayi ve hizmet verilerinin baskısı altında iki haftanın en düşük seviyesi olan 1,1491$'a geriledi.

• Haftalık bazda euro, yatırımcıların mevcut ortamda en cazip varlık olarak ABD dolarını satın almaya odaklanmasıyla %0,95 düştü; bu, Temmuz sonundan bu yana en büyük haftalık düşüş oldu.

ABD Doları

Dolar endeksi pazartesi günü yüzde 0,1 gerileyerek 100,40 seviyesindeki altı aylık zirveden geri çekildi. Bu gerileme, Amerikan para biriminin yükseliş momentumunda bir duraklama yaşandığını gösteriyor.

Yatırımcılar, kar satışlarının ötesinde, ABD'de açıklanacak önemli enflasyon verileri öncesinde yeni uzun pozisyonlar oluşturmaktan kaçınıyor. Bu verilerin, Aralık ayında Fed'in faiz oranlarını sabit tutup tutmayacağına dair daha net bir kanıt sunması bekleniyor.

Avrupa Oranları

• Piyasa fiyatlaması şu anda Aralık ayında ECB'nin 25 baz puanlık bir faiz indirimine gitme olasılığının yaklaşık %25 olduğunu yansıtıyor.

• Yatırımcılar, bu beklentileri yeniden değerlendirmek için Euro Bölgesi'nden enflasyon, işsizlik ve ücretlere ilişkin ek verileri bekliyor.

• Avrupa Merkez Bankası Başkanı Christine Lagarde'ın bugün ilerleyen saatlerde yapacağı önemli konuşmada, enflasyon gelişmeleri ve Avrupa faiz oranlarına ilişkin görünüm ele alınacak.

Euro'nun görünümü

• Economies.com'a göre: Lagarde'ın açıklamaları daha az şahin gelirse, Aralık ayında ECB'nin faiz indirimine gitmesine yönelik beklentiler güçlenecek ve bu durum euronun bir dizi para birimine karşı daha fazla aşağı yönlü baskı yapmasına neden olacaktır.

Japon yeni, Pazartesi günü Asya borsalarında başlıca ve ikincil para birimlerinden oluşan bir sepete karşı değer kaybetti ve önceki seansta ABD doları karşısında kısa bir ara verdikten sonra düşüşünü sürdürerek on ayın en düşük seviyelerine doğru ilerledi. Başbakan Sanae Takaichi'nin teşvik ağırlıklı politikalarına ilişkin süregelen endişeler nedeniyle para birimi açık bir baskı altında kalmaya devam ediyor.

Analistler, dolar karşısında 160'a ulaşmadan önce yeni desteklemek için doğrudan müdahale olasılığının düşük olduğunu düşünüyor. Yatırımcılar ayrıca, Japonya Merkez Bankası'nın politika normalizasyonu ve olası faiz artışları yolunda ek ipuçları bekliyor.

Fiyat Genel Bakışı

• USD/JPY, 156,37¥'lik açılış seviyesinden yaklaşık %0,3 artışla 156,80¥'ye yükseldi ve ardından 156,37¥'lik seansın en düşük seviyesine ulaştı.

• Yen, Cuma günkü seansı dolar karşısında %0,7'lik bir artışla tamamladı. Bu, altı gün içinde ilk kez yükselişe geçmesini sağladı. Bu yükseliş, bir önceki gün 157,89'a ulaşarak on aylık en düşük seviyeye ulaşmasının ardından gelen fırsatçı alımlarla desteklendi.

• Para birimi geçen hafta %1,2 değer kaybetti ve Takaichi'nin teşvik paketinin baskısı altında üst üste ikinci haftalık düşüşünü kaydetti.

Takaichi'nin Teşvik Politikaları

Sanae Takaichi liderliğindeki Japonya kabinesi, geçen hafta sonu yönetimin ilk büyük politika girişimi olan 21 trilyon yen (135 milyar dolar) tutarındaki ekonomik teşvik paketini onayladı. Program, Japonya'nın durgun ekonomik faaliyetlerini desteklemeyi amaçlayan genişlemeci mali yaklaşımını yansıtıyor.

Paket, geçen yılki 13,9 trilyon yenlik bütçeyi fazlasıyla aşan 17,7 trilyon yenlik genel bütçe harcamalarını içeriyor ve bu da onu COVID-19 pandemisinden bu yana en büyük teşvik paketi haline getiriyor. Ayrıca 2,7 trilyon yenlik vergi indirimi de içeriyor. Hükümet, yıl sonundan önce parlamento onayını almak için 28 Kasım'da ek bir bütçe onaylamayı planlıyor.

Görüşler ve Analizler

• OCBC'de döviz stratejisti olan Christopher Wong, USD/JPY paritesinin 160'a ulaşmasından önce müdahalenin mümkün olduğunu, likidite koşullarının zayıf olması nedeniyle herhangi bir hamlenin sert olabileceğini söyledi.

• StoneX'in baş stratejisti Michael Boutros, Japonya Merkez Bankası ile "iş dünyasının son derece dostu ve piyasaların çok rahat kalmasını isteyen" yeni başbakan arasında süregelen çekişmeye dikkat çekti.

• Boutros şunları ekledi: "Yakın zamanda faiz oranlarında bir değişiklik yapacaklarını sanmıyorum. Bunun yerine, bu hareketler devam ettikçe müdahale ve daha fazla uyarı konuşmaları görebiliriz."

Japon Faiz Oranları

• Piyasa şu anda Aralık ayında BOJ'un 25 baz puanlık faiz artırımına gitme olasılığını yaklaşık %35 olarak fiyatlıyor.

• Yatırımcılar bu olasılıkları yeniden değerlendirmek için Japonya'daki enflasyon, işsizlik ve ücret artışlarına ilişkin gelecek verileri takip ediyor.

Kripto paralar Cuma günü genel olarak düşüş yaşadı ve onları son zirvelerin çok altına çeken sert kayıpları sürdürdü; Bitcoin 82.000 doların altına geriledi.

Bu düşüş, Federal Rezerv politikasına ilişkin çelişkili tahminlerin ortasında gerçekleşti. Son ABD istihdam raporu, Aralık ayında faiz indirimi umutlarını zayıflattı, ancak üst düzey bir Fed yetkilisinin açıklamalarının ardından bugün bu beklentiler yeniden su yüzüne çıktı.

New York Federal Rezerv Başkanı John Williams, Cuma günü yaptığı açıklamada, merkez bankasının faiz oranlarını düşürmek için daha fazla imkana sahip olmasını beklediğini söyledi.

Etkili politika yapıcı, Şili'deki konuşmasında, işgücü piyasasının karşı karşıya olduğu risklerin enflasyonla ilgili olanlardan daha büyük olduğunu gördüğünü açıkladı. Bu, FOMC'nin daha ılımlı üyelerinin görüşlerini yansıtıyor.

Williams şunları ekledi: "Para politikasını hâlâ orta derecede kısıtlayıcı görüyorum, ancak son eylemlerimizden öncekine göre daha az kısıtlayıcı. Bu nedenle, politikayı nötr seviyeye yaklaştırmak ve ikili hedeflerimiz arasında dengeyi korumak için federal fon oranı hedef aralığında yakın vadede ek bir ayarlama yapılmasına olanak sağlamaya devam ediyorum."

CME FedWatch aracına göre, Aralık toplantısında 25 baz puanlık bir faiz indirimi olasılığı, bir gün öncesine göre %39 ve bir hafta öncesine göre %44,4'ten %75'e yükseldi.

Bugün açıklanan resmi verilere göre, ABD imalat PMI Kasım ayında 52,5 seviyesinden 51,9'a geriledi. Beklentiler 52 seviyesindeydi.

Bu arada hizmet PMI bu ay 54,8'den 55'e yükselerek 54,6'ya düşüş tahminlerini altüst etti.

Michigan Üniversitesi'nin tüketici güveni anketi de 50,3'ten 51'e yükselerek 50,6'lık beklentileri aştı.

Ethereum

Ticaret açısından Ethereum, 21:11 GMT itibarıyla %3,7 düşüşle 2.739,9 dolara geriledi ve haftalık kayıplarını %13,2'ye çıkardı.

Nvidia, Çarşamba günü tüm beklentileri aşarak, yapay zeka iş yüklerini desteklemede üstün performans gösteren grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) sağladığı kâr artışını bildirdi. Ancak diğer yapay zeka çipleri de ivme kazanmaya başlıyor.

Google'ın TPU'sundan Amazon'un Trainium'una ve OpenAI'nin Broadcom ile planlarına kadar her büyük bulut sağlayıcısı artık kendi uygulamaya özel entegre devrelerini (ASIC'ler) tasarlıyor. Bu çipler daha küçük, daha ucuz ve kullanımı daha kolay ve bu şirketlerin Nvidia GPU'larına olan bağımlılığını azaltabilir. Futurum Group'tan Daniel Newman, CNBC'ye verdiği demeçte, ASIC çiplerinin "önümüzdeki birkaç yıl içinde GPU pazarından daha hızlı büyümesini" beklediğini söyledi.

GPU'lar ve ASIC'lerin yanı sıra, üretimden sonra sinyal işleme, ağ iletişimi ve yapay zeka gibi kullanımlar için yeniden yapılandırılabilen sahada programlanabilir kapı dizileri (FPGA'lar) de bulunmaktadır. Ayrıca, bulut üzerinden değil, doğrudan cihazlarda çalışacak şekilde tasarlanmış, Qualcomm ve Apple gibi şirketlerin öncülük ettiği bir yapay zeka çipleri nesli de mevcuttur.

CNBC, bu kalabalık ortamı ve farklı yapay zeka çiplerini analiz etmek için büyük teknoloji şirketlerindeki uzmanlar ve içeriden kişilerle görüştü.

Genel amaçlı bilgi işlem için GPU'lar

GPU'lar bir zamanlar ağırlıklı olarak video oyunları için kullanılıyordu ancak modern yapay zekanın motoru haline gelmeleriyle birlikte Nvidia'yı dünyanın en değerli halka açık şirketi haline getirdiler. Nvidia, geçen yıl mevcut nesil "Blackwell" GPU'larından yaklaşık 6 milyon adet sattı.

Oyunlardan yapay zekaya geçiş, araştırmacıların Nvidia GPU'larını kullanarak AlexNet sinir ağını eğittiği 2012 yılında başladı. Bu, birçok kişinin modern yapay zeka devriminin kıvılcımı olarak gördüğü bir atılımdı. AlexNet, dikkat çeken bir görüntü tanıma yarışmasında yarıştı ve CPU'lar yerine GPU'lara güvenerek inanılmaz bir doğruluk ve önemli bir rekabet avantajı sağladı.

GPU'ların gerçekçi grafikler oluşturmasını sağlayan paralel işleme yeteneği, onları aynı zamanda açık programlama yerine verilerden öğrenen derin öğrenme modellerini eğitmek için de ideal hale getiriyor.

Günümüzde GPU'lar, bulut tabanlı yapay zeka iş yüklerini çalıştırmak için CPU'larla eşleştirilmiş veri merkezi sistemlerine satılıyor. CPU'lar, sıralı görevler için bir avuç güçlü çekirdeğe sahipken, GPU'lar matris çarpımı gibi paralel işlemlerde uzmanlaşmış binlerce küçük çekirdeğe sahip.

Çok sayıda işlemi aynı anda yürütebildikleri için GPU'lar hem eğitim hem de çıkarım için idealdir. Eğitim, yapay zeka modellerine büyük veri kümelerindeki kalıpları bulmayı öğretir; çıkarım ise bu modelleri kullanarak yeni bilgiler hakkında kararlar alır.

GPU'lar, Nvidia ve en yakın rakibi AMD için birincil motor olmaya devam ediyor. Yazılım, onları birbirinden ayıran temel unsur: Nvidia, CUDA ekosistemine güvenirken, AMD büyük ölçüde açık kaynaklı bir yığın sunuyor.

Her iki şirket de bulut GPU'larını Amazon, Microsoft, Google, Oracle ve CoreWeave gibi sağlayıcılara satıyor ve ardından bu sağlayıcılar bu bilgi işlem gücünü yapay zeka geliştiricilerine kiralıyor.

Örneğin, Anthropic'in Nvidia ve Microsoft ile yaptığı 30 milyar dolarlık anlaşma, Nvidia donanımı üzerine kurulu 1 gigawatt'lık işlem kapasitesine eşdeğer bir kapasiteyi içeriyor. AMD, yakın zamanda OpenAI ve Oracle'dan da önemli taahhütler aldı.

Nvidia ayrıca doğrudan hükümetlere ve yapay zeka şirketlerine (en az 4 milyon GPU'yu OpenAI'ye satıyor) ve Güney Kore, Suudi Arabistan ve İngiltere gibi yabancı hükümetlere de satış yapıyor.

Şirket, CNBC'ye yaptığı açıklamada, 72 Blackwell GPU'su içeren sunucu kabini başına yaklaşık 3 milyon dolar talep ettiğini ve her hafta yaklaşık 1.000 kabin gönderdiğini söyledi.

Nvidia'nın yapay zeka altyapısından sorumlu kıdemli direktörü Dion Harris, talebin bu seviyeye ulaşacağını hiç düşünmediğini söyledi. "Yıllar önce şirketlerle sekiz GPU'lu bir sistem hakkında konuştuğumuzda, bunun aşırı olduğunu düşünmüşlerdi."

Özel bulut yapay zekası için ASIC'ler

GPU tabanlı eğitim, büyük dil modellerinin ilk dalgasını besledi, ancak modeller olgunlaştıkça çıkarım giderek daha önemli hale geldi. Çıkarım, belirli matematik işlemleri için özel olarak üretilmiş, daha az esnek ve düşük maliyetli yongalarda çalıştırılabilir; işte tam da bu noktada ASIC'ler devreye girer.

Bir GPU, birçok farklı paralel görevi yerine getirebilen bir "İsviçre çakısı" ise, bir ASIC tek amaçlı bir araçtır; son derece hızlı ve verimlidir ancak üretildikten sonra tek bir işlem türüne kilitlenir.

*Çip Savaşı* kitabının yazarı Chris Miller, "Bu çipler silikona kazındıktan sonra değiştirilemez," diyor. "Verimlilik ve esneklik arasında bir denge vardır."

Nvidia'nın GPU'ları, sayısız yapay zeka ihtiyacını karşılayacak kadar çok yönlüdür, ancak pahalıdırlar (birim başına 40.000 dolara kadar) ve edinilmesi zordur. Yeni kurulan şirketler, özel bir ASIC tasarlamanın onlarca milyon dolara mal olabilmesi nedeniyle bunlara güvenmektedir.

Ancak bulut devleri, büyük ölçekte büyük tasarruflar vaat ettikleri için ASIC'lere büyük yatırımlar yapıyorlar.

Newman, "Bu şirketler, oluşturdukları iş yükleri üzerinde daha fazla kontrol istiyor," dedi. "Ancak Nvidia ve AMD ile çalışmaya devam edecekler; bilgi işlem talebi muazzam."

Google, 2015 yılında Tensor İşlem Birimi'ni (TPU) piyasaya sürerek özel bir yapay zeka ASIC'i geliştiren ilk şirket oldu. Çalışmalar 2006 yılında başladı, ancak Google'ın yapay zekanın veri merkezi ayak izini iki katına çıkarabileceğini fark etmesiyle 2013 yılında aciliyet kazandı. TPU, 2017 yılında çoğu modern yapay zekanın temelini oluşturan Transformer mimarisinin etkinleştirilmesine yardımcı oldu.

Google, yedinci nesil TPU'yu Kasım ayında tanıttı. Anthropic, Claude modelini bir milyon TPU üzerinde test edecek. Bazıları TPU'ların Nvidia GPU'larıyla rekabet ettiğine, hatta onları geride bıraktığına inanıyor.

Miller, "Birçok kişi Google'ın sonunda TPU'ları daha geniş bir şekilde kullanıma sunmasını bekliyor" dedi.

AWS, 2015 yılında Annapurna Labs'ı satın aldıktan sonra kendi çiplerini piyasaya sürdü. 2018'de Inferentia'yı, 2022'de ise Trainium'u piyasaya sürdü; Trainium3'ün de yakında piyasaya sürülmesi bekleniyor.

Amazon, Trainium'un alternatiflerine kıyasla %30 ila %40 daha iyi fiyat-performans oranı sunduğunu belirtiyor. Anthropic, modellerini eğitmek için şu anda yarım milyon Trainium2 çipi kullanıyor.

Özel ASIC'ler üretmek için bulut sağlayıcıları, kritik IP ve ağ uzmanlığı sağlayan Broadcom ve Marvell gibi şirketlere güveniyor. Miller, "Bu nedenle Broadcom, yapay zeka patlamasının en büyük kazananlarından biri haline geldi," dedi.

Broadcom, Google'ın TPU'larının ve Meta'nın 2023 hızlandırıcılarının tasarımına yardımcı oldu ve 2026'dan itibaren OpenAI için özel çipler üretmeye başlıyor.

Microsoft, Maia 100'ü geliştirdi. Qualcomm'un A1200 modeli var. Intel, Gaudi serisini sunuyor. Tesla, AI5 çipi üzerinde çalışıyor. Cerebras ve Groq gibi girişimler ise yenilikçi mimariler geliştiriyor.

Çin'de Huawei, ByteDance ve Alibaba, ABD'nin ihracat kısıtlamalarına rağmen kendi ASIC'lerini tasarlıyor.

NPU'lar ve FPGA'lar ile cihaz düzeyinde yapay zeka

Üçüncü bir yapay zeka çip kategorisi, modelleri bulut üzerinden çalıştırmak yerine doğrudan cihazlarda çalıştırmak için tasarlanmıştır. Bu çipler genellikle çip üzerinde sistem (SoC) tasarımlarına entegre edilir ve uç yapay zeka işlemcileri olarak bilinir. Yapay zeka özelliklerinin yerel ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak pil ömrünü ve gizliliği korurlar.

Beyaz Saray'ın eski yapay zeka ve teknoloji danışmanı Saif Khan, "Yapay zeka görevlerini son derece düşük gecikmeyle doğrudan telefonunuzda çalıştırabileceksiniz," dedi. "Ve verileri bir veri merkezine göndermeden."

Bu kategorinin önemli bir kısmını Qualcomm, Intel, AMD ve diğerleri tarafından geliştirilen Sinirsel İşlem Birimleri (NPU'lar) oluşturur.

Apple, NPU terimini kullanmıyor ancak M serisi Mac çiplerine ve A serisi mobil çiplerine bir "sinir motoru" yerleştiriyor.

Apple'ın platform mimarisinden sorumlu başkan yardımcısı Tim Millet, "Bu yaklaşım inanılmaz derecede etkili oldu," dedi. "Hızlı ve bize deneyim üzerinde daha fazla kontrol sağlıyor."

Android telefonlardaki Snapdragon yongaları, Samsung'un özel NPU'ları ve NXP ile Nvidia'nın uç yapay zeka işlemcileri, otomobillerde, robotlarda, kameralarda ve akıllı ev cihazlarında yapay zekayı güçlendiriyor.

Miller, "Bugün harcamaların çoğu hâlâ veri merkezlerinde yapılıyor," dedi. "Ancak yapay zeka telefonlara, arabalara, giyilebilir cihazlara ve diğer her şeye yayıldıkça bu durum değişecek."

FPGA'lar, ASIC'ler veya NPU'lara göre daha az güç verimliliğine sahip olmalarına rağmen, üretimden sonra yeniden programlanabildikleri için daha fazla esneklik sunarlar.

AMD, 2022 yılında 49 milyar dolara Xilinx'i satın alarak en büyük FPGA üreticisi oldu. Intel, 2015 yılında 16,7 milyar dolara Altera'yı satın alarak ikinci sırada yer aldı.

Sonuç: Nvidia hala çok önde

Tüm bu yapay zeka çipi şirketleri tek bir üreticiye güveniyor: Tayvan'daki TSMC.

TSMC, Apple'ın üretiminin bir kısmını taşıyacağı Arizona'da devasa bir üretim tesisi kuruyor. Nvidia CEO'su Jensen Huang, Ekim ayında Blackwell GPU'larının orada da "tam üretime" ulaştığını söylemişti.

Pazar giderek kalabalıklaşıyor olmasına rağmen Nvidia'yı devirmek hâlâ çok zor.

Newman, "Nvidia bu konumda çünkü bunu hak etti," dedi. "Bu geliştirici ekosistemini oluşturmak için yıllar harcadı ve kazanan da o oldu."