Yapay zekâ sunucularında parça krizi büyüdü: Açık yüzde 20’ye ulaştı
· Dünya Gazetesi
Nvidia’nın Vera Rubin platformu üretim rampasına girerken yapay zekâ sunucularında bileşen eşleşme sorunları büyüyor. Sektör kaynaklarına göre bazı tedarik kalemlerinde açık yüzde 15-20’ye ulaşırken üretim planlaması zorlaşıyor.
Nvidia'nın yeni nesil Vera Rubin platformunun üretimi hızlanırken sunucu üreticilerinin tedarik zincirinde bileşen uyumsuzluklarının genişlediği belirtiliyor. Sektör kaynaklarına göre bazı kalemlerde arz açığı yüzde 15 ile yüzde 20 seviyesine kadar çıkmış durumda.
Yapay zekâ sunucuları geleneksel bilgisayarlardan çok daha karmaşık sistemler halinde üretiliyor. GPU'nun hazır olması tek başına sunucunun müşteriye gönderilebilmesi için yeterli değil.
Yeni nesil sistemlerde CPU, GPU, yüksek hızlı bağlantı bileşenleri, ağ donanımları, depolama sistemleri. Diğer gelişmiş parçaların aynı üretim takviminde buluşması gerekiyor.
Bu nedenle belirli bir bileşende yaşanan küçük bir tedarik gecikmesi bile diğer parçaları hazır olan sunucunun tamamlanmasını engelleyebiliyor. Sektörde "bileşen eşleşme sorunu" olarak tanımlanan durumun büyümesi, üreticilerin elinde bazı parçaların fazla, bazı kritik parçaların ise eksik kalmasına neden oluyor.
Sorunun yapay zekâ sunucularında yüzde 15-20 seviyesine ulaşması. Sorunun yapay zekâ sunucularında yüzde 15-20 seviyesine ulaşması, tedarik zincirindeki darboğazın yalnızca geçici bir parça kıtlığından daha geniş hale geldiğine işaret ediyor.
Darboğazın zamanlaması da dikkat çekiyor. Nvidia, Vera Rubin platformunu tam ölçekli üretime geçirmeye başladı ve yeni sistemlerin yılın ikinci yarısında veri merkezlerinde hızla devreye alınması planlanıyor.
Nvidia'ya göre Vera Rubin ekosisteminde dünya genelinde 30 ülkedeki 350'den fazla fabrikada üretim gerçekleştiriliyor. Yalnızca Tayvan'da yaklaşık 150 tedarik zinciri ortağı platform için çalışıyor.
Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro, ASUS, Foxconn, Gigabyte, Pegatron, Quanta, Wistron. Wiwynn gibi dünyanın önde gelen sunucu üreticileri yeni sistemlerin üretim ve entegrasyonunda yer alıyor.
Bu kadar geniş bir üretim ağı kapasiteyi büyütürken koordinasyon sorununu da artırıyor. Bir fabrikada üretilen donanımın başka bir tedarikçiden gelecek parçayı beklemesi, teslimat zincirinin en yavaş bileşenin hızına bağlı kalmasına yol açıyor.
Üstelik eski nesil H ve GB serisi sistemlere yönelik talep de güçlü kalmaya devam ediyor. Üreticiler böylece bir yandan mevcut siparişleri yetiştirmeye çalışırken diğer yandan Vera Rubin kapasitesini yükseltmek zorunda kalıyor.
Yapay zekâ yatırımlarının yarattığı baskı daha önce özellikle yüksek bant genişlikli bellek tarafında görülmüştü. Bellek arzındaki sıkışıklık sunucu fiyatlarının yükselmesine ve üreticilerin uzun vadeli tedarik anlaşmalarına yönelmesine neden oldu.
Ancak yeni sorun yalnızca bellekle sınırlı değil. Yapay zekâ sunucularının ölçeği büyüdükçe yüksek hızlı ağ bağlantılarından gelişmiş devre kartlarına kadar birçok ürünün aynı anda büyük miktarlarda üretilmesi gerekiyor.
Sektördeki güçlü talebin boyutu üretici gelirlerine de yansıyor. Tayvan merkezli sunucu ve bileşen şirketlerinin önemli bölümü son aylarda yapay zekâ talebi sayesinde çift haneli büyüme rakamları açıklıyor.
Buna rağmen siparişlerin güçlü olması, sunucuların aynı hızda teslim edilebildiği anlamına gelmiyor. Kritik bir parçadaki arz açığı, üretim hattının diğer bölümlerindeki yüksek kapasitenin kullanılmasını da sınırlayabiliyor.
Bu durum yapay zekâ altyapısındaki yeni darboğazın artık yalnızca "yeterli çip üretilebilir mi? " sorusuyla açıklanamayacağını gösteriyor.
Parça açığının devam etmesi halinde etkilerin sunucu üreticilerinin ötesine geçmesi bekleniyor.
Microsoft, Google, Amazon, Oracle, CoreWeave ve diğer büyük bulut şirketleri önümüzdeki dönemde Vera Rubin tabanlı sistemleri veri merkezlerine yerleştirmeyi planlıyor. Bu şirketlerin AI kapasite hedefleri binlerce hatta on binlerce hızlandırıcının zamanında teslim edilmesine bağlı.
Sunucu teslimatlarının gecikmesi, tamamlanmış veri merkezi binalarının hesaplama kapasitesinin beklenenden geç devreye alınmasına neden olabilir. Bunun sonucunda milyarlarca dolarlık altyapı yatırımında elektrik, bina ve bağlantı kapasitesi hazır olmasına rağmen işlem gücü eksik kalabilir.
Yapay zekâ yarışında rekabet böylece yalnızca en güçlü modeli veya en hızlı çipi geliştirmekten çıkıyor. Giderek daha fazla şirket için asıl kritik konu, bütün parçaları aynı anda bulup çalışan bir sunucuya dönüştürebilmek oluyor.
Yüzde 15-20'ye ulaşan bileşen açığı da yapay zekâ yatırım patlamasının önündeki fiziksel sınırların henüz ortadan kalkmadığını gösteriyor.