Yazan Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI ajanlarının bu haber hakkında düşündükleri
Büyük ölçekli şirketlerin özel çiplerinden gelen rekabete rağmen, Nvidia'nın CUDA ekosistemi, yazılım hendek ve TSMC'deki baskın ölçeği, yapay zeka çipsetlerindeki pazar liderliğini sürdürmek için iyi konumlanmasını sağlıyor. Ana risk TSMC'deki potansiyel kapasite kısıtlamalarıdır, ana fırsat ise şirket içi çipler büyürken bile Nvidia'nın yazılım ve araçlar aracılığıyla paraya çevirme yeteneğinde yatmaktadır.
Risk: TSMC'de potansiyel kapasite kısıtlamaları
Fırsat: Yazılım ve araçlar aracılığıyla paraya çevirme
Bu analiz StockScreener boru hattı tarafından oluşturulur — dört öncü LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) aynı istekleri alır ve yerleşik anti-hallüsinasyon koruması ile gelir. Metodoloji'yi oku →
Amazon ve Alphabet gibi büyük ölçekli bulut sağlayıcıları, özel yapay zeka işlemcilerine olan talebin güçlü olduğunu görüyor.
Bu şirketler, kendi bünyelerindeki çiplerin kullanım erişimini üçüncü taraflara kiralıyor ve şimdiden kârlı sözleşmeler imzaladılar.
Bu ilerleme, son üç buçuk yıldır yapay zeka çiplerinde baskın oyuncu olan Nvidia için iyi bir haber değil.
Nvidia (NASDAQ: NVDA), yapay zeka (AI) çip patlamasının en büyük faydalanıcılarından biri olmuştur. Grafik işlem birimleri (GPU'ları), belirli türdeki devasa karmaşık hesaplamaları bir dizi daha küçük parçaya ayırmak ve ardından bu küçük hesaplamaların her birini sırayla yapmak yerine, hepsini aynı anda gerçekleştirmek üzere tasarlanmış paralel işlemcilerdir. Ve ortaya çıktığı üzere, büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitme süreci, GPU'ların üstün olduğu görev türlerine büyük ölçüde bağlıdır.
Sonuç olarak, son birkaç yılda Nvidia'nın sektör lideri GPU'larına olan talep fırladı ve şirketin gelir ve kazançlarında çarpıcı bir büyümeye yol açtı.
Yapay zeka dünyadaki ilk trilyoneri yaratacak mı? Ekibimiz, Nvidia ve Intel'in ihtiyaç duyduğu kritik teknolojiyi sağlayan "Vazgeçilmez Tekel" olarak adlandırılan az bilinen bir şirket hakkında bir rapor yayınladı. Devam »
Amazon, Microsoft, Meta Platforms ve Alphabet'in (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) Google gibi büyük ölçekli bulut sağlayıcıları ve yapay zeka şirketleri, güçlü yapay zeka modellerini eğitmek için uzun süredir Nvidia'nın donanımına güveniyor.
Dikkat çekici olan, Nvidia'nın rakiplerinin yapay zeka çip hakimiyetinde pek bir etki yaratamamış olmasıdır. IDC'ye göre, yapay zeka veri merkezi çip pazarının tahmini %81'ini kontrol ediyor. Nvidia hisse senedi yatırımcıları için iyi haber, şirketin sıcak büyümesinin devam edebileceği - şirket, Blackwell ve Vera Rubin mimarileri için 2026 ve 2027 yıllarında toplam 1 trilyon dolar satış öngörüyor.
Ancak, Nvidia'nın yapay zeka çiplerindeki konumunun giderek zayıfladığına dair bolca kanıt var.
LLM'leri eğitmek çok fazla hesaplama gücü gerektirir, bu yüzden Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet ve diğerleri milyonlarca Nvidia GPU satın alıyor. Ancak bu müşteriler, veri merkezlerinde yapay zeka iş yüklerini uygun maliyetle çalıştırmak için kendi çiplerini de tasarlıyorlar. Nvidia'nın popüler grafik kartlarıyla ilgili yüksek maliyetler ve tedarik kısıtlamaları, bu müşterilerin neden uzun süredir kendi çiplerini şirket içinde geliştirdikleri açıklıyor.
Örneğin Google, ilk nesil Tensör İşlem Birimi'ni (TPU) 2015'te piyasaya sürerken, Amazon'un şirket içi Trainium özel çipi Aralık 2020'de piyasaya sürüldü. Her iki şirket de yıllar içinde çiplerini geliştirdi. Aslında, şimdi bu çiplerini üçüncü taraflara satıyorlar.
Örneğin Amazon, çip işinin 2026'nın ilk çeyreğinde çeyrek bazında %40 büyüme kaydettiğini açıkladı. Amazon'un yarı iletken işinin yıllık gelir oranı şu anda 20 milyar doların üzerinde. Dahası, "Muhteşem Yedi" şirketi, segmentin gelir oranının yıldan yıla üç haneli yüzdelerle arttığını belirtiyor.
Başka bir önemli nokta, segmentin yıllık gelir oranının, AWS veri merkezlerinde kullanılmak üzere kendi kendine yaptığı çiplerin "satışlarını" içerseydi 50 milyar dolara yakın olacağıdır. Dahası, Amazon'un Trainium çiplerine olan talep o kadar güçlü ki, bunlara erişim tamamen dolu. Özel yapay zeka işlemcileri Anthropic, OpenAI, Uber ve hatta ajan yapay zeka uygulamalarını desteklemek için Amazon'un şirket içi Graviton merkezi işlem birimini (CPU) kullanan Meta Platforms tarafından kullanılıyor.
Ortaya çıktığı üzere, Amazon'un Trainium yapay zeka çiplerine ilişkin devasa 225 milyar dolarlık satın alma taahhüdü var, bu da yarı iletken işinin harika bir büyüme potansiyeline sahip olduğunu açıkça gösteriyor.
Bu arada Google da yapay zeka çip pazarında ses getiriyor. Teknoloji devi, TPU'larının dağıtımı için Meta Platforms ve Anthropic ile büyük anlaşmalar yaptı. CEO Sundar Pichai, TPU işini temel büyüme sürücülerinden biri olarak görüyor ve şirket şimdi çiplerini daha fazla müşteriye satıyor.
Alphabet'in son kazanç çağrısında Pichai şunları söyledi:
Yapay zeka laboratuvarlarından, sermaye piyasası firmalarından ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarından TPU talebi arttıkça, adreslenebilir pazar fırsatımızı genişletmek için TPU'ları seçkin bir müşteri grubuna kendi veri merkezlerinde donanım yapılandırmasıyla sunmaya başlayacağız.
Bu adreslenebilir fırsat uzun vadede devasa olabilir. Google henüz TPU işinin büyüklüğünü kamuoyuna açıklamamış olsa da, yatırım şirketi D.A. Davidson, şirketin çiplerini üçüncü taraflara ciddi şekilde satmaya karar vermesi varsayımıyla, uzun vadede 900 milyar dolar değerinde olabileceğini tahmin ediyor.
Şimdi Google'ın TPU işi konusunda gerçekten ciddi hale geldiği görülüyor ve bu durum Nvidia'nın yapay zeka çip imparatorluğu için daha fazla sorun yaratacaktır.
Nvidia, müşterileri rakiplere dönüşürken oturup izlemeyecek. Amazon ve Google'ın özel işlemcilerinin muazzam ilgi görmesinin nedeni, bunların uygulama özel entegre devreler olmasıdır - Nvidia'nın daha esnek GPU'larının aksine, nispeten dar bir iş yükü aralığını işlemek üzere optimize edilmiş çiplerdir ve geniş bir görev yelpazesine uygundur. Özel çipler bu nedenle yapay zeka çıkarım görevlerini daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir ve veri merkezlerinin toplam işletme maliyetini düşürebilir.
Nvidia, Amazon ve Google gibi rakiplerin tehdidine, GPU'larıyla yapay zeka çıkarım maliyetini önemli ölçüde azaltan donanım iyileştirmeleri yaparak karşılık veriyor. Ayrıca Nvidia, Vera sunucu CPU'sunu ilk kez yalnızca Vera Rubin platformunun bir parçası olarak sunmak yerine bağımsız bir ürün olarak sunmaya karar verdi. Şirket, Vera sunucu CPU'larına olan talebin güçlü olduğunu gördüğü için bu adımı attı. Aslında şirket, sunucu CPU işinin milyarlarca dolarlık bir oyun haline gelebileceğine inanıyor.
Nvidia'nın ürün geliştirme sınırlarını zorlama çabaları, artan rekabeti savuşturmasına yardımcı olacaktır. Ayrıca yatırımcılar, yapay zeka çip pazarının hızla genişlemeye devam ettiğini unutmamalıdır. Bank of America, küresel yarı iletken pazarının 2030'da 2 trilyon dolarlık gelire ulaşabileceğini tahmin ediyor. Gartner ise, yapay zeka çiplerinin on yılın sonuna kadar küresel yarı iletken pazarının yarısını oluşturacağını tahmin ediyor.
Yani, bu alanda birden fazla büyük oyuncunun gelişmesi için bolca alan var. Nvidia geçen yıl 194 milyar dolar veri merkezi geliri bildirdi ve adreslenebilir pazarın büyüklüğü, bu segmentte hala önemli bir büyüme alanı olduğunu gösteriyor. Ek olarak, şirket hakimiyetini savunmak için adımlar atıyor. Bu nedenle, analistlerin Nvidia'nın beklentileri konusunda yükselişte kalmasını görmek kolaydır; yapay zeka çiplerinde bir miktar pazar payı kaybetse bile sağlıklı veri merkezi satış büyümesi kaydetmeye devam edebilir.
Ayrıca, 24'lük ileriye dönük kazanç çarpanı, teknoloji odaklı Nasdaq Composite endeksinin ortalama 40.6'lık kazanç çarpanının oldukça altında. Şirketin kazanç büyüme potansiyeli, şu anda değerinin altında olduğunu gösteriyor. Bu nedenle, veri merkezi çip pazarındaki artan rekabete rağmen bu yapay zeka hissesini tutmak mantıklıdır.
Hiç en başarılı hisse senetlerini alma fırsatını kaçırdığınızı hissettiniz mi? O zaman bunu duymak isteyeceksiniz.
Nadir durumlarda, uzman analist ekibimiz, patlamak üzere olduğunu düşündükleri şirketler için "Double Down" hisse senedi tavsiyesi yayınlar. Yatırım yapma şansınızı zaten kaçırdığınızdan endişe ediyorsanız, şimdi çok geç olmadan satın almak için en iyi zaman. Ve rakamlar kendi adına konuşuyor:
Nvidia: 2009'da ikiye katladığımızda 1.000 $ yatırım yapsaydınız, 539.083 $ kazanırdınız! Apple: 2008'de ikiye katladığımızda 1.000 $ yatırım yapsaydınız, 54.747 $ kazanırdınız! Netflix: 2004'te ikiye katladığımızda 1.000 $ yatırım yapsaydınız, 476.034 $ kazanırdınız!*
Şu anda, Stock Advisor'a katıldığınızda sunulan üç inanılmaz şirket için "Double Down" uyarıları yayınlıyoruz ve yakında böyle bir şans olmayabilir.
**Stock Advisor getirileri 8 Mayıs 2026 itibarıyla. ***
Bank of America, Motley Fool Money'nin reklam ortağıdır. Harsh Chauhan, bahsedilen hisse senetlerinin hiçbirinde pozisyona sahip değildir. Motley Fool'un Alphabet, Amazon, Meta Platforms, Microsoft ve Nvidia'da pozisyonları ve tavsiyeleri vardır. Motley Fool, Gartner'ı tavsiye eder. Motley Fool'un bir gizlilik politikası vardır.
Burada ifade edilen görüşler ve düşünceler yazarın görüşleri ve düşünceleridir ve Nasdaq, Inc.'in görüşlerini ve düşüncelerini yansıtmayabilir.
Dört önde gelen AI modeli bu makaleyi tartışıyor
"Nvidia'nın 24x ileriye dönük kazançlardaki değerlemesi, özel silikona küçük pazar payı erozyonuna bakılmaksızın tam yığın veri merkezi sağlayıcısı olarak evrimini önemli ölçüde iskonto ediyor."
Büyük ölçekli şirketlerin özel silikon üreterek Nvidia'yı 'öldürdüğü' anlatısı, eğitim ve çıkarım arasındaki ayrımı göz ardı ediyor. Amazon'un Trainium ve Google'ın TPU'ları maliyet optimize edilmiş çıkarım için ilgi görse de, Nvidia'nın CUDA ekosistemi öncü model eğitimi için altın standart olmaya devam ediyor. Nvidia, bileşen tedarikçisinden Blackwell ve Vera ile tam yığın veri merkezi mimarına geçiyor. Makalenin değerleme argümanı - 24x ileriye dönük F/K'ya atıfta bulunarak - en ikna edici sinyaldir; eğer Nvidia 2030 yılına kadar 1 trilyon dolarlık bir TAM'da %60-70 pazar payını korursa, mevcut çarpan terminal büyümesinin büyük bir yanlış fiyatlandırılmasını ima eder. Gerçek risk rekabet değil, LLM ölçekleme yasalarında devasa GPU kümelerini daha az gerekli hale getirebilecek potansiyel bir plato olmasıdır.
Büyük ölçekli şirketler sektörü Triton veya PyTorch 2.0 gibi açık kaynaklı çerçevelere doğru başarılı bir şekilde kaydırırsa, Nvidia'nın özel CUDA yazılımının 'hendek'i buharlaşabilir ve donanımlarını bir gecede metalaştırabilir.
"Büyük ölçekli şirketlerin özel çiplerinin hedefi çıkarım verimliliğidir ancak çok trilyon dolarlık genişleyen bir pazarda Nvidia'nın eğitim hakimiyetini veya CUDA hendekini deviremez."
Bu makalenin düşüş eğilimli başlığı tehdidi abartıyor - Amazon'un 20 milyar dolarlık harici çip gelir oranı (2026'nın 1. Çeyreği) ve Google'ın yeni TPU satışları, Nvidia'nın geçen yılki 194 milyar dolarlık veri merkezi geliri ve %81'lik yapay zeka çip payı (IDC) yanında sönük kalıyor. Trainium/TPU gibi özel ASIC'ler çıkarım maliyeti tasarruflarında mükemmeldir ancak LLM'leri eğitmek için Nvidia GPU esnekliğinden yoksundur, burada CUDA ekosistemi büyük ölçekli şirketleri (hala milyarlarca H100/B200 satın alan) kilitler. Nvidia'nın Blackwell/Vera Rubin 1 trilyon dolarlık tahmini (2026-27), çıkarım optimizasyonları ve bağımsız Vera CPU'ları, 2 trilyon dolarlık yarı iletken pazarında (BofA 2030) etkili bir şekilde karşı koyuyor. Nasdaq'ın 40x'ine karşı ileriye dönük 24x F/K, %100'ün üzerindeki büyüme ortasında değer düşüklüğünü haykırıyor.
Eğer büyük ölçekli şirketlerin 225 milyar dolarlık Trainium taahhütleri ve TPU anlaşmaları, Nvidia'nın çıkarım gelirlerinin %20-30'unu (eğitimden daha hızlı büyüyen) yerini alacak şekilde hızla ölçeklenirse, OpenAI/Anthropic tarafından tedarik zinciri çeşitlendirmesiyle birleştiğinde, Nvidia'nın fiyatlandırma gücü ve marjları beklenenden daha hızlı aşınabilir.
"Özel çipler, büyük ölçekli şirketler için marj oyunudur, Nvidia gelirini öldüren değil - adreslenebilir pazar, tek bir rakibin pay kapabileceğinden daha hızlı genişliyor."
Makale, pazar payı kaybını gelir düşüşüyle karıştırıyor - bu kritik bir hata. Evet, Amazon ve Google özel çipler üretiyor, ancak Nvidia'nın geçen yılki 194 milyar dolarlık veri merkezi geliri yıllık bazda yaklaşık %126 arttı. Pazarda %40'ın üzerinde yıllık büyüme ile 20 puan pazar payı kaybetmek bile Nvidia'nın mutlak gelirinin hala arttığı anlamına gelir. Makale, Amazon'un 20 milyar dolarlık çip gelir oranını ve Google'ın varsayımsal 900 milyar dolarlık fırsatını belirtiyor, ancak hiçbiri Nvidia'nın kurulu tabanını veya yazılım ekosistemini (CUDA) yerinden etmiyor. Gerçek risk rekabet değil; büyük ölçekli şirketlerin sermaye harcaması yoğunluğunun ılımlı olup olmayacağı, tüm yarı iletken talebini aynı anda ezmesidir.
Eğer büyük ölçekli şirketler 24 ay içinde şirket içi çiplerin %60'ın üzerinde kullanımını sağlarsa ve Nvidia GPU siparişlerini %40 azaltırsa, pazar genişlemesine rağmen Nvidia'nın veri merkezi büyümesi tek haneli rakamlara yavaşlayabilir - bu da bunu yükselen bir dalga senaryosu değil, gerçek bir pay kaybı hikayesine dönüştürür.
"Büyük ölçekli şirketler şirket içi yapay zeka çiplerini Nvidia GPU'larına olan bağımlılığı anlamlı ölçüde azaltacak kadar hızlı ölçeklerse, çok yıllık bir döngüde marj sıkışması ve pay kaybı riskiyle, Nvidia'nın rekabet avantajı aşınabilir."
Parça, Nvidia'nın hakimiyeti için makul bir riski öne çıkarıyor: büyük ölçekli şirketlerin şirket içi çipler üretmesi payı aşındırabilir ve rekabeti şişirebilir. Ancak Nvidia'nın hendek, ham GPU gücünden daha fazlasına dayanıyor - CUDA yazılımı, geniş bir ekosistem ve çok yıllık veri merkezi talep döngüleri onu koruyor. Şirket içi çipler dar iş yüklerini optimize etme eğilimindedir ve büyük, sürekli sermaye harcaması gerektirir; Trainium/TPU benzeri çipler ilgi görse bile Nvidia, çok yönlülük, araçlar ve ölçekte kazanabilir. TAM projeksiyonları (örneğin, 900 milyar dolarlık TPU pazarı; 2030 yılına kadar 2 trilyon dolarlık yarı iletken geliri) iyimser görünüyor ve agresif benimsemeye dayanıyor. Gerçek test, büyük ölçekli şirketlerin performansı ve güvenilirliği feda etmeden ölçekte maliyet paritesine ulaşıp ulaşamayacağıdır.
Argüman, Nvidia'nın şirket içi çiplere hızlı bir geçişe dayanabileceğini varsayıyor; eğer büyük ölçekli şirketler hızlanırsa, uzun teslim süreleri, entegrasyon maliyetleri ve performans boşlukları birleşebilir ve potansiyel olarak Nvidia'nın payını ve marjlarını eleştirmenlerin beklediğinden daha hızlı sıkıştırabilir.
"TSMC'nin CoWoS kapasite kısıtlamaları, talepten bağımsız olarak Nvidia'nın pazar payını aşındırabilecek kritik bir arz tarafı darboğazını temsil ediyor."
Claude, jeopolitik ve tedarik zinciri riskini kaçırıyorsun: TSMC. Büyük ölçekli şirketler sadece çip üretmiyor; aynı sınırlı CoWoS paketleme kapasitesi için rekabet ediyorlar. Eğer Nvidia TSMC'deki öncelik statüsünü kaybederse, 'hendek'inin bir önemi kalmaz. Talep devam etse bile, kapasite kısıtlamaları nedeniyle Blackwell birimlerini sevk edememek - Google ve Amazon kendi özel hatlarını güvence altına alırken - 24x ileriye dönük F/K'ya yeterince fiyatlandırmadığınız bir arz tarafı marj sıkışmasını tetikleyebilir.
"Nvidia'nın ölçeği, TSMC önceliğini daha küçük büyük ölçekli şirket hacimlerine göre güvence altına alarak, tedarik riskini bir hendek haline getiriyor."
Gemini, TSMC CoWoS noktan Nvidia'nın baskın ölçeğini göz ardı ediyor: TSMC'nin en büyük müşterisi olarak (~ gelirin %20'si), Nvidia HBM paketlemesi için çok yıllı öncelikli sözleşmeler güvence altına alıyor, oysa büyük ölçekli şirketlerin Trainium/TPU hacimleri 5-10 kat daha küçük. Kapasite mücadeleleri Nvidia'yı destekliyor, aşındırmıyor - 4. Çeyrek FY24 tedarik tahsisi ile kanıtlanmıştır. Simetrik Tayvan riskleri herkesi etkiler, ancak Nvidia'nın Rubin GPU'ları (Blackwell performansının 2 katı) farkı açıyor.
"Nvidia'nın TSMC kaldıraç gücü gerçektir ancak statik talep modellerini varsayar; büyük ölçekli şirketlerin sermaye harcaması tahsisindeki yapısal değişiklikler, tarihsel emsallerin önerdiğinden daha hızlı bir şekilde bu avantajı aşındırabilir."
Grok'un TSMC ölçeği argümanı sağlam, ancak bir zamanlama riskini kaçırıyor: Nvidia'nın CoWoS önceliği *bugün* geçerli. Eğer büyük ölçekli şirketlerin özel çip yol haritaları Blackwell rampasından daha hızlı olgunlaşırsa (2026 zaman çizelgeleri göz önüne alındığında makul), TSMC döngü ortasında kapasiteyi yeniden tahsis edebilir. Nvidia'nın %20 müşteri payı, talep yapısal olarak değişirse öncelik garanti etmez. Gerçek soru şu: Rubin'in 2 katı performansı, çıkarım çiplerinin 2027 yılına kadar %90 maliyet paritesine ulaşması durumunda sermaye harcaması primini haklı çıkarıyor mu?
"CoWoS kapasite riski mevcut ancak Nvidia'nın yazılım hendek ve esnek Vera Rubin seçeneği, saf donanım bahislerinin kaçırdığı bir seçeneksellik yaratıyor."
Gemini, CoWoS kapasite riski gerçektir ancak Nvidia için kara bir kuğu değil. Daha büyük eksik parça, büyük ölçekli şirketlerin sermaye harcamalarının ne kadarının saf silikon yerine yazılım destekli hızlandırmaya yönlendirildiğidir. Şirket içi çipler büyürse, Nvidia bunu CUDA, araçlar ve çok yıllık veri merkezi talep döngüleri aracılığıyla, sadece GPU sevkiyatlarıyla değil, paraya çevirebilir. Bir kapasite sıkışıklığı tüm oyuncuları sıkıştıracaktır; Nvidia'nın yazılım hendek ve Vera Rubin esnekliği, saf donanım hümanistlerinin küçümsediği bir seçeneksellik sunar.
Büyük ölçekli şirketlerin özel çiplerinden gelen rekabete rağmen, Nvidia'nın CUDA ekosistemi, yazılım hendek ve TSMC'deki baskın ölçeği, yapay zeka çipsetlerindeki pazar liderliğini sürdürmek için iyi konumlanmasını sağlıyor. Ana risk TSMC'deki potansiyel kapasite kısıtlamalarıdır, ana fırsat ise şirket içi çipler büyürken bile Nvidia'nın yazılım ve araçlar aracılığıyla paraya çevirme yeteneğinde yatmaktadır.
Yazılım ve araçlar aracılığıyla paraya çevirme
TSMC'de potansiyel kapasite kısıtlamaları