Huawei, Nvidia'nın pazar payı sıfıra düşerken Çin'in çip dönüşümüne liderlik ediyor

Çin'in yapay zeka çip endüstrisi, Nvidia'nın genel amaçlı GPU'larını klonlama çabalarını terk ederek, esneklikten ödün verip ham verimliliğe odaklanan özel ASIC'lere yöneldi — bu yapısal dönüşüm, en güçlü Amerikan işlemcilerine erişimi engelleyen sürekli ABD ihracat kontrolleri tarafından hızlandırıldı.

"Güçlü yapay zeka mühendislik yeteneklerine ve net bir yol haritasına sahip işletmeler ASIC'lerden faydalanırken, karma iş yükleri çalıştıranlar hâlâ genel amaçlı GPU'lara yöneliyor," dedi Omdia baş analisti Su Lian Jye.

Huawei Technologies'in 2026'da Çin'in yerel yapay zeka hızlandırıcı pazarının %62'sini ele geçirmesi, onu %14 ile Cambricon Technologies'in takip etmesi bekleniyor, 8 Mayıs'ta yayınlanan bir Morgan Stanley raporuna göre. Baidu ve Alibaba Group'un her birinin, özel çipler üreten büyük teknoloji firmaları arasında yaklaşık %5 pay alması öngörülüyor. Huawei, yapay zeka çip gelirinin 2025'teki 7,5 milyar dolardan 2026'da yaklaşık 12 milyar dolara ulaşmasını bekliyor. Nvidia'nın Çin yapay zeka hızlandırıcı pazarındaki payı fiilen sıfıra düştü; CEO Jensen Huang bu gelişmeyi ABD için "korkunç bir sonuç" olarak tanımladı çünkü bu, Nvidia'nın CUDA ekosistemine olan yazılım bağımlılığını kırıyor.

Bu ayrışma, yatırımcılar için uzun vadeli sonuçlar doğuruyor. Çin'in yapay zeka endüstrisi, Huawei sinir işleme birimleri, Alibaba paralel işleme birimleri ve Cambricon alana özgü çiplerinden oluşan bir karışım üzerinde standartlaşırsa — her biri kendi yazılım yığınını çalıştırarak — sonuç, Nvidia'nın hakim olduğu Batı'dan temelde farklı mimari varsayımlarla çalışan, parçalı ancak yurtiçinde kendi kendine yeten bir ekosistem olacak. Nvidia'nın yirmi yılda inşa edilen CUDA kilitlenmesi, ilk ciddi meydan okumasıyla karşı karşıya.

Üç mimari, tek yön

Çinli şirketler üç farklı ASIC tasarımı izliyor. Huawei, yaygın olarak kullanılan 910C ve yakında çıkacak Ascend 950 dahil olmak üzere Ascend serisiyle sinir işleme birimlerine yatırım yapıyor. Cambricon, Siyuan 590 ve 690 serisiyle alana özgü mimariler inşa ediyor. Alibaba'nın yarı iletken birimi T-Head, geçtiğimiz hafta yıllık bulut bilişim zirvesinde Zhenwu M890 paralel işleme birimini piyasaya sürdü ve selefinden üç kat daha fazla performans sunduğunu iddia etti.

GPU tarafında ise 2020 yılında Nvidia'nın eski Çin yöneticisi Zhang Jianzhong tarafından kurulan Moore Threads, MTT S5000 serisi gibi genel amaçlı çiplerle yerel çabalara öncülük ediyor. Biren Technology, Enflame ve Iluvatar CoreX de rekabet ediyor, ancak hiçbiri ASIC liderlerinin ölçeğine ulaşamadı.

Çin çipleri ile Nvidia'nın ihracata uyumlu donanımı arasındaki performans farkı önemli ölçüde daraldı. Morgan Stanley verileri, Huawei'nin Ascend 950 kartlarının ve Cambricon'un Siyuan 690'ının, Nvidia'nın Çin'e satmasına şu anda izin verilen en güçlü çip olan H20'yi saniye başına token cinsinden %50 ila %150 oranında geride bırakabildiğini gösteriyor. H20'nin kendisi, Dış İlişkiler Konseyi raporuna göre Nvidia'nın H200'ünün kabaca altıda biri gücünde.

Yazılım yığını mücadelesi

Donanım performansı denklemin sadece yarısı. Çin'in çip endüstrisi için daha derin zorluk, dünya çapında milyonlarca yapay zeka geliştiricisinin Nvidia donanımı için kod yazmak üzere kullandığı yazılım katmanı olan Nvidia'nın CUDA platformunun yarattığı kilitlenmeyi kırmak. Neredeyse her yapay zeka çerçevesi, her araştırma makalesi ve her önceden eğitilmiş model CUDA uyumluluğu varsayıyor.

Huawei alternatif olarak CANN'ı inşa ediyor, Moore Threads ise MUSA'yı geliştirdi. DeepSeek, aylarını CUDA ekosisteminden uzaklaşarak çekirdek kodunu Huawei'nin CANN çerçevesiyle çalışacak şekilde yeniden yazmakla geçirdi. Ancak yarı iletken analisti Zhang Haijun, yapay zeka modelleri daha karmaşık hale geldikçe, özel ASIC'ler ve esnek GPU'lar arasındaki sınırların "giderek bulanıklaştığını" belirterek, kazanan mimarinin nihayetinde her ikisinin unsurlarını birleştirebileceğini öne sürüyor.

Sınır araştırması yapmaktan ziyade yüz milyonlarca kullanıcıya uygulama dağıtmaya odaklanan, son derece ticarileşmiş Çin yapay zeka pazarı için ASIC yaklaşımı özellikle anlamlı. Çıkarım — eğitilmiş bir modeli ölçekte çalıştırma süreci — özel silikonun sağladığı türden dar optimizasyonu ödüllendiriyor. Yeni modellerin eğitimi hâlâ GPU esnekliğinden faydalanıyor, ancak gelir dağıtımda yatıyor.

Bu ayrışmanın uzun vadeli sonucu, kısa vadeli performans kıyaslamalarından daha önemli olabilir. Çin'in yapay zeka endüstrisi yerel çipler ve yazılım yığınları üzerinde standartlaşırsa, temeldeki bilgi işlem yığınları uyumsuz olduğunda sınır ötesi yapay zeka iş birliği zorlaşır. Ve tek bir baskın platformun olmaması, hiçbir Çinli çip üreticisinin Nvidia'nın CUDA'sını bu kadar güçlü kılan ekosistem kilitlenmesinden faydalanamayacağı anlamına geliyor.

Yaklaşık 35 kat ileriye dönük kazançtan işlem gören Nvidia hisseleri, Çin gelir kaybından kaynaklanan yapısal bir belirsizlikle karşı karşıya. Şirketin veri merkezi işi küresel olarak baskın olmaya devam ederken — geçen mali yılda 62 milyar dolar gelir elde ederek — Çin'deki franchise'ının aşınması, analistlerin daha önce çok yıllı bir rüzgar olarak modellediği bir büyüme vektörünü ortadan kaldırıyor. Yatırımcılar için soru, Çin'in inşa ettiği özel silikon ekosisteminin Nvidia destekli Batı'daki inovasyon hızına ayak uydurup uyduramayacağı.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz.