En İyi 30+ Yapay Zeka Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri
AIMultiple'ın 10 farklı GPU modeliyle 4 farklı senaryoda yürüttüğü bulut GPU kıyaslaması deneyimimize dayanarak, bunlar veri merkezi iş yükleri için en iyi yapay zeka donanım şirketleridir.
Kategoriye göre 30+ yapay zeka çip üreticisi
*Seçili ürün, her satıcıyı en iyi temsil eden parça, platform veya duyurulan projedir. Bazı girişler tek bir çip yerine sistemler, hizmetler veya lisanslanabilir IP'lerdir.
**Broadcom markalı bir yapay zeka hızlandırıcı satmaz. XPU'ları, onları işletecek müşteriyle ortaklaşa tasarlanır ve o müşterinin adı altında sevk edilir.
***Arm AGI CPU'su, bir yapay zeka hızlandırıcıdan ziyade bir veri merkezi ana bilgisayar CPU'sudur.
Sıralama kategoriye göredir. Satıcılar, ilk üç kategoride (lider üretici, genel bulut, genel yapay zeka bulutu) tahmini yapay zeka hızlandırıcı gelir payına göre sıralanmıştır, çünkü satış rakamları veya bulut kullanımı tahmin edilebilir. Intel ve Qualcomm istisnadır. Her ikisi de sevk edilen yapay zeka hızlandırıcı gelirine göre değil, veri merkezi ölçekleri ve duyurulan hızlandırıcı yol haritalarına göre lider üretici olarak listelenmiştir. Özel yapay zeka ASIC / XPU ortak tasarım kategorisindeki satıcılar, özel ASIC tasarım pazarının tahmini payına göre sıralanmıştır. Diğer tüm kategorilerdeki satıcılar alfabetik olarak sıralanmıştır.
Yapay zeka çip mimarilerinde GPU'lar ve ASIC'ler
Yukarıdaki satıcılar aynı pazarda rekabet ederken, temelde farklı çip mimarileri kullanırlar:
- GPU'lar (Grafik İşleme Birimleri), çoğu özel amaçlı ASIC'ten daha geniş bir yapay zeka eğitimi ve çıkarım iş yükü yelpazesini destekleyen, geniş çapta programlanabilir paralel işlemcilerdir. Bu kategoride NVIDIA ve AMD hakimdir.
- ASIC'ler (Uygulamaya Özel Entegre Devreler), belirli görevler için özel olarak tasarlanmıştır. Bazıları hem eğitimi hem çıkarımı destekler (Google TPU, AWS Trainium), diğerleri yalnızca çıkarım içindir (Groq LPU, AWS Inferentia).
TrendForce'a göre1 , bulut sağlayıcıların özel ASIC'leri üzerine kurulu yapay zeka sunucu sevkiyatlarının Ekim 2025'te 2026'da %44,6 büyümesi öngörülürken, GPU tabanlı yapay zeka sunucuları için %16,1 öngörülüyordu. Bu rakamlar, sevk edilen çip sayıları değil, hızlandırıcı türüne göre ayrılmış yapay zeka sunucu sevkiyat büyüme oranlarıdır. TrendForce şu anda ASIC tabanlı sistemleri 2026 yapay zeka sunucu birim sevkiyatlarının yaklaşık %27'si olarak gösteriyor; bu oran Meta ve AWS'deki çip doğrulama ve ayarlama gecikmelerinin ardından 15 Nisan 2026'daki %27,8'den düşmüş olup, GPU tabanlı sistemler için %69,7 ve ASIC'lerin 2030'a kadar yaklaşık %40'a ulaşması beklenmektedir.2
Lider yapay zeka çip üreticileri hangileridir?
1. NVIDIA
NVIDIA, 1990'lardan beri oyun sektörü için grafik işleme birimleri (GPU'lar) tasarlamaktadır. NVIDIA, çip üretiminin çoğunu TSMC'ye yaptıran fabrikasız bir çip üreticisidir. Ana iş alanları şunlardır:
Masaüstü yapay zeka çözümleri
DGX Spark (eski adıyla Project Digits), 6.144 CUDA çekirdeğine ve FP4 hassasiyetli beşinci nesil Tensor Çekirdeklerine sahip bir NVIDIA Blackwell RTX GPU'su ile NVIDIA NVLink-C2C çipten çipe ara bağlantı yoluyla bir 20 çekirdekli NVIDIA Grace CPU'ya bağlanan, 1 petaflop'a kadar yapay zeka hesaplama ve 128GB birleşik belleğe sahip bir Grace Blackwell Süper Çip içeren bir masaüstü yapay zeka süper bilgisayarıdır.3 4
Veri merkezi çözümleri
Şirket, Ampere, Hopper ve en son Blackwell mimarilerini izleyen yapay zeka çipleri üretmektedir. Üretken yapay zeka patlaması sayesinde, NVIDIA'nın geliri keskin bir şekilde arttı, piyasa değeri 1 trilyon doları aştı ve GPU ve yapay zeka donanım pazarlarındaki liderliğini güçlendirdi. Aşağıdaki grafik, NVIDIA'nın bu segmentteki gelirinin yıllar içinde nasıl büyüdüğünü ve şirketin birincil gelir kaynağı haline nasıl geldiğini göstermektedir.
Grafik verileri NVIDIA Corporation mali raporlarından alınmıştır.5
DGX™ A100 ve H100, veri merkezlerinde yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için tasarlanmış NVIDIA'nın amiral gemisi yapay zeka çipleri olmuştur. NVIDIA bunları şunlarla takip etmiştir:
- H200, B300 ve GB300 çipleri
- Bu çiplerden 8'ini birleştiren HGX H200 ve HGX B300 gibi HGX sunucuları
- Daha da fazla çipi büyük kümelere birleştiren NVL serisi ve GB200 SuperPod.6
Bulut GPU'lar
Çoğu bulut oyuncusu, bulut GPU'ları olarak NVIDIA donanımını sunmaktadır. Morgan Stanley, Mart 2026'da NVIDIA'yı yapay zeka işlemci gelirinin yaklaşık %85'i olarak gösterirken, özel ASIC'ler %10'un üzerinde ve AMD %5'in altındadır.7 Bloomberg Intelligence, NVIDIA'nın 2030'a kadar yapay zeka hızlandırıcı pazarının %70 ila %75'ini elinde tutmasını beklemektedir.8
NVIDIA ayrıca, bulut sağlayıcılarını atlayarak doğrudan kuruluşlara bulut GPU altyapısı sağlayan DGX Cloud teklifini de başlattı.
Grafik için GPU'lar
NVIDIA'nın perakende kullanıcılar için GPU'ları GeForce serisini içerir ve Nintendo'nun Switch 2'si özel bir NVIDIA işlemciyle çalışır.9
Son gelişmeler
DGX Cloud Lepton
19 Mayıs 2025'te duyurulan NVIDIA DGX Cloud Lepton, yapay zeka geliştiricilerini NVIDIA'nın GPU bulut sağlayıcılarına bağlayan bir pazaryeridir; bunlar arasında CoreWeave, Lambda ve Crusoe bulunur.10
NVIDIA Dynamo
GTC 2025'te duyurulan NVIDIA Dynamo, dağıtılmış ortamlarda üretken yapay zeka modellerinin yüksek verimli, düşük gecikmeli dağıtımı için açık kaynaklı bir çıkarım çerçevesidir.11
NVIDIA RTX PRO Sunucuları ve Kurumsal Yapay Zeka Fabrikası
Mayıs 2025'te Computex'te duyurulan NVIDIA, kurumsal yapay zeka fabrikaları için tasarlanmış RTX PRO 6000 Blackwell Sunucu Sürümü GPU'larla güçlendirilmiş RTX PRO Sunucularını tanıttı.12
NVIDIA Vera Rubin platformu
NVIDIA, CES 2026'da Blackwell Ultra'dan sonraki platformu olan Vera Rubin'i altı çipli bir platform olarak tanıttı.13 16 Mart 2026'daki GTC'de NVIDIA bunu yedi çipe genişletti: Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 Ethernet anahtarı ve Groq 3 LPU ve bunların tam üretimde olduğunu duyurdu.14 Üretim sevkiyatları 2026 sonbaharında, başlangıçta sekiz bulut ortağına başlayacak.15 Blackwell ve GB300 NVL72, 2027 mali yılı 1. çeyreği boyunca gelir hacmi ürünü olmaya devam etti.
Vera Rubin NVL72 rafı, 72 Rubin GPU'yu 36 Vera CPU ile eşleştirerek 3.600 PFLOPS NVFP4 çıkarım, 20,7 TB HBM4 ve 260 TB/s NVLink 6 ölçeklendirme bant genişliği sunar.16 Rubin GPU'nun TSMC'nin N3P süreciyle HBM4 kullanılarak üretildiği bildirilmektedir; bu, NVIDIA'nın doğrulamadığı bir düğümdür.
Yedinci çip, NVIDIA'nın Aralık 2025'te Groq ile yaptığı lisans anlaşmasından gelmektedir; bu, aşağıdaki Groq bölümünde ele alınmıştır.
Groq 3 LPU özel bir çıkarım çipidir ve Samsung Foundry tarafından üretilmektedir.17 Groq 3 LPX rafları 2026'nın ikinci yarısı için planlanmıştır ve NVIDIA, LPX Vera Rubin NVL72 ile eşleştirildiğinde trilyon parametreli modeller için megavat başına 35 kata kadar daha yüksek verim öngörmektedir.18
DeepSeek
DeepSeek'in R1 sürümü, öncü modellerin nispeten az sayıda GPU ile eğitilebileceğini gösterdi. Bu, NVIDIA'nın hisse senedi fiyatında bir düşüşe yol açtı.
GPU sistemlerinin performansının çip tasarımı ve ara bağlantıdaki ilerlemeler sayesinde yılda birkaç kat arttığı göz önüne alındığında, alıcıların yıllık ihtiyaçlarının ötesinde satın almamaları akıllıca olacaktır, çünkü bu eski sistemlere sahip olmaya yol açabilir.
Tarifeler ve ihracat kısıtlamaları
Çin'e gelişmiş yapay zeka çip satışlarını dört ayrı önlem düzenlemektedir ve bunlar sıklıkla birbirine karıştırılmaktadır.
Lisanslama ilk olarak değişti. 13 Ocak 2026'da ABD Sanayi ve Güvenlik Bürosu, NVIDIA H200, AMD MI325X ve benzeri çipler için lisans başvurularını ret karinesinden duruma göre incelemeye taşıyan ve ihracatçı sertifikaları, müşteri doğrulama kontrolleri ve bağımsız sevkiyat öncesi testleri kapsayan koşullara tabi nihai bir kural duyurdu.19 Bununla birlikte bir hacim sınırı uygulanmaktadır: belirli bir çipin Çin ve Makao'ya toplam sevkiyatları, ihracatçının ABD'deki müşterilere ABD nihai kullanımı için sevk ettiği aynı ürünün miktarının %50'sini aşamaz.19
İki ek önlem de %25 olarak belirlenmiştir ve rutin olarak tek bir önlem gibi ele alınmaktadır. Başkan Trump, 8 Aralık 2025'te Çin'e H200 satışlarında %25 ABD hükümeti gelir payı duyurdu ve bunu 14 Ocak 2026'da yineledi; Beyaz Saray ise 14 Ocak 2026'da aynı performans eşiklerinde gelişmiş yarı iletkenlere %25 Bölüm 232 tarifesi duyurdu; ABD veri merkezleri ve ABD Ar-Ge'si için istisnalar bulunmaktadır.20
Çin ise daha az resmi olmakla birlikte diğer yönde hareket etmiştir. Reuters, 5 Kasım 2025'te isimsiz kaynaklara dayanarak, yetkililerin devlet fonlu veri merkezlerinden yabancı yapay zeka çiplerini yasakladığını bildirdi ve bu etkiye sahip resmi bir Çin düzenlemesi yayınlanmadı.
İzin satışa dönüşmedi. 14 Temmuz 2026'da Ticaret Bakanlığı Müsteşarı Jeffrey Kessler, bir kongre oturumunda "H200'ler ve eşdeğerleri için lisanslar kapsamında çok az sevkiyat gerçekleşti. Çok küçük bir çip miktarı." dedi. NVIDIA, hem Şubat 2026 hem de Mayıs 2026 sonuçları itibarıyla sıfır Çin veri merkezi hesaplama geliri kaydetmişti.
Çıkarım Pazarı Rekabeti
NVIDIA yapay zeka "eğitim" pazarında hakim olsa da, yapay zeka modellerinin gerçek dünya görevleri için dağıtımı olan "çıkarım" alanında rekabet kızışmaktadır. AMD ve Qualcomm gibi şirketler ile Cerebras, SambaNova, d-Matrix ve Positron gibi çıkarım uzmanları, daha düşük güç tüketimine özel odaklanarak daha uygun maliyetli çıkarım çözümleri sunmayı hedefleyen çipler geliştirmektedir. Alan hem daralmış hem de büyümüştür. Untether YZ Haziran 2025'te kapandı ve o Ekim ayında iflas başvurusunda bulundu; Groq'un çıkarım teknolojisi ise Aralık 2025'te NVIDIA'ya lisanslandı.
Yeni "akıl yürütme" yapay zeka teknikleri daha fazla hesaplama gücü talep etmektedir. NVIDIA, akıl yürütmenin uzun vadede mimarisini destekleyeceğine inanmakta ve pazar payı daha küçük olsa bile çıkarım pazarının sonunda eğitim pazarını büyüklük olarak gölgede bırakmasını beklemektedir.21
2. AMD
AMD, CPU, GPU ve yapay zeka hızlandırıcı ürünlerine sahip fabrikasız bir çip üreticisidir.
AMD, Haziran 2023'te yapay zeka eğitimi iş yükleri için MI300'ü piyasaya sürdü ve pazar payı için NVIDIA ile rekabet etmektedir. ChatGPT'nin lansmanıyla tetiklenen üretken yapay zeka patlaması sırasında NVIDIA donanımının tedarik edilmesinin zor olduğu 2023'te girişimler, kuruluşlar ve teknoloji devleri AMD donanımını benimsedi.22 23 24
2025'te AMD, derleyici girişimi Brium ile birlikte Untether YZ'dan bir yapay zeka donanım ve yazılım mühendisleri ekibini satın aldı. Haziran 2026'da AMD, öngörülü bellek teknolojisi flash'ı daha çok DRAM gibi davranacak şekilde tasarlanan ve veri merkezi bellek maliyetini düşüren MEXT'in satın alımını duyurdu.25 26
AMD, Instinct MI350X ve MI355X'i 12 Haziran 2025'te Advancing YZ 2025'te piyasaya sürdü.27 MI355X, TSMC 3nm'de CDNA4 üzerine inşa edilmiştir; 288 GB HBM3E ve 10,1 PFLOPS MXFP4 ile AMD bunu H200 yerine NVIDIA'nın Blackwell B200'üne karşı konumlandırmaktadır. AMD, 7 Mayıs 2026'da 144 GB HBM3E ve 600 W maksimum TBP taşıyan pasif bir PCIe 5.0 kartı olan Instinct MI350P'yi piyasaya sürdü.28
AMD, Ekim 2025'ten bu yana dört büyük ölçekli Instinct anlaşması imzaladı: 6 Ekim 2025'te OpenAI ile 6 GW kapsayan, ilk 1 GW MI450 Serisi kapasitesinin 2026'nın ikinci yarısından itibaren;29 14 Ekim 2025'te Oracle Cloud Infrastructure ile başlangıçta 50.000 MI450 Serisi GPU için 2026 takvim yılı 3. çeyreğinden itibaren lansman ortağı olarak;30 24 Şubat 2026'da Meta ile 2026'nın ikinci yarısından itibaren 6 GW'ye kadar, stok MI450 yerine MI450 mimarisine dayalı özel bir Instinct GPU kullanarak;31 32 ve 22 Temmuz 2026'da Anthropic ile 2027'nin ilk yarısından itibaren Helios raflarında 2 GW'ye kadar MI450 Serisi GPU için.33
AMD ve NVIDIA arasında H100 ve MI300 kıyaslaması konusunda kamuya açık bir anlaşmazlığın ardından, en son kıyaslamalar MI300'ü bir 70B LLM üzerinde çıkarım için H100'den daha iyi veya eşit gösteriyor.34
MI400 serisi
AMD, Instinct MI400 Serisini 22-23 Temmuz 2026'da Advancing YZ 2026'da piyasaya sürdü.35 MI455X, ailenin yapay zeka odaklı üyesidir. AMD bunu "TSMC 2nm | 3nm FinFET" üzerinde CDNA5 olarak listeler; 320 milyar transistör, 432 GB HBM4, 23,3 TB/s tepe bellek bant genişliği ve 40,3 PFLOPS OCP MXFP4.36 MI400 Serisi etrafında inşa edilen raf ölçeğinde sistem Helios, ilk sevkiyatların 2026 3. çeyreğinin sonunda başlamasıyla tam üretimdedir.35
Üçüncü bir aile üyesi olan MI440X, CES 2026'da 5 Ocak 2026'da, kompakt, sekiz GPU'lu form faktöründe şirket içi kurumsal yapay zeka için tanıtıldı ve AMD o zamandan beri bunun için herhangi bir teknik özellik yayınlamadı.37 Daha ileriye bakıldığında, AMD'nin yol haritası Instinct MI500 Serisini 2027'ye ve MI600 Serisini 2028'e yerleştiriyor; CDNA 6 mimarisi, 2nm süreç teknolojisi ve HBM4E bellek detayı MI500 için CES 2026'da verildi.35
MI430X, MI400 Serisinin HPC ve egemen yapay zeka üyesidir. AMD bunu Advancing YZ 2026'da değil, SC25 haftasında 19 Kasım 2025'te duyurdu; 432 GB HBM4 ve 19,6 TB/s ile ve teknik özelliklerini 23 Temmuz 2026'da güncelledi. AMD'nin ürün sayfası şimdi 288 TFLOPS'a kadar donanım tabanlı tepe teorik FP64, 9,2 PFLOPS'a kadar tepe FP4 ve MXFP4, 432 GB entegre HBM4 ve 23,3 TB/s'ye kadar tepe teorik bellek bant genişliği listeliyor.38 MI455X'e karşı ayırt edici özelliği, düşük hassasiyetli yapay zeka verimi yerine bilimsel hesaplama için tam hızlı FP64'tür.
AMD, MI430X'in 2027'de kullanılabilir olmasını bekliyor ve bunun için transistör sayısı, kart gücü veya litografi yayınlamadı. AMD'nin kendi materyallerindeki iki rakam birbiriyle çelişiyor. MI400 serisi açılış sayfası SSS'si hala 19,6 TB/s'ye kadar gösterirken, MI430X teknik özellik sayfası 23,3 TB/s veriyor ve MI430X sayfasındaki SSS'de 2,3 TB/s yazan bir yazım hatası bulunuyor.38
AMD, MI430X için üç hedef sistem adlandırıyor: Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nda 2028 için planlanan Discovery; Fransa'nın ilk exascale sistemi Alice Recoque; ve 2 Aralık 2025'te HPE ile duyurulan HLRS Stuttgart'taki Herder. 27 Ekim 2025'te duyurulan Oak Ridge yapay zeka fabrikası kümesi Lux, MI355X üzerine inşa edilmiştir ve bir MI430X sistemi değildir.
Yazılım
AMD'nin yapay zeka yazılımı ROCm yığını üzerinde çalışır. SemiAnalysis, 22 Aralık 2024 tarihli MI300X'in H100 ve H200'e karşı kıyaslamasında, AMD'ye NVIDIA'nın CUDA hendeğini aşma şansı %0 verdi; CUDA'nın çoğu görev için kutudan çıkar çıkmaz çalıştığını, AMD yazılımının ise önemli yapılandırma gerektirdiğini buldu.39
Aynı analistler o zamandan beri bu değerlendirmeyi 25 Temmuz 2026'da "AMD aşağıda özetlediğimiz iki büyük riski çözdüğü sürece büyük bir başarı şansı" olarak revize etti: zayıf SerDes'in raf başına 550'den fazla Broadcom ethernet yeniden zamanlayıcı ile arka panelin %85'ine kadarının yeniden zamanlanmasını gerektirdiği Helios raf üretim rampası ve yazılım geliştirme ve otomatik test CI için istikrarlı dahili GPU kümelerinin süregelen eksikliği.40
Advancing YZ 2026'da AMD, önceki yaklaşık üç aylık döngüsünün yerine altı haftalık sabit bir özellik yayınlama temposuna geçmeyi taahhüt etti.41
Ekosistem
NVIDIA gibi, AMD de donanımının benimsenmesini artırmak için çözümlerinin kullanıcılarına seçici olarak yatırım yapmaktadır.42 Ayrıca en büyük taahhütlerine öz sermaye bağladı; OpenAI ve Meta'ya her birine Instinct sevkiyat kilometre taşlarına bağlı olarak hak kazanan, hisse başına $0,01'dan 160 milyon hisseye kadar performansa dayalı varant verdi.43
3. Intel
Intel uzun bir yarı iletken geliştirme geçmişine sahiptir. Fabrikasız NVIDIA ve AMD'nin aksine, Intel kendi fabrikalarına sahiptir ve 18A tabanlı Xeon 6+ gibi parçaları şirket içinde üretir. Yalnızca kendi kendine tedarik etmez. Ayrıca TSMC'den yapay zeka ile ilgili bileşenler de tedarik eder ve Gaudi 3'ün kendisi TSMC'nin 5nm sürecinde üretilmiştir.44
Gaudi 3, Intel'in Gaudi serisindeki son özel yapay zeka hızlandırıcıdır. Intel hiçbir Gaudi halefi duyurmadı ve bundan sonraki yayınlanan yol haritasındaki her adım bir GPU'dur.45 46 Çipin kendisi geri çekilmedi. Intel'in ürün sayfası hala Gaudi 3 PCIe kartını (HL-338) sevk ediliyor olarak listeliyor ve Intel bunun için bir kullanım ömrü sonu bildirimi yayınlamadı.47 Intel, 2024 için $500 milyon Gaudi geliri hedeflemiş ve bu hedefi 31 Ekim 2024'teki üçüncü çeyrek kazanç görüşmesinde terk etmiştir. CES 2026'da Gaudi'nin "öncü yapay zeka eğitim pazarının ihtiyaçlarını karşılamadığını" kabul etti.45
Intel, Jaguar Shores'a dönmek için Falcon Shores GPU'sunu iptal etti; bu, onaylanmış detayları Gaudi markası ve SK hynix HBM4 bellek ile sınırlı olan, herhangi bir süreç düğümü belirtilmeyen raf ölçeğinde bir yapay zeka hızlandırıcıdır.45 CES 2026'da Intel'in yol haritası Jaguar adı olmadan "Shores ürün serisine" atıfta bulundu ve Intel bir yeniden adlandırma duyurmadı. Intel, Computex 2026'da 18A düğümünde Xeon 6+ işlemcisi de dahil olmak üzere yeni yapay zeka donanım duyuruları yaptı.48 49
Crescent Island, ilk olarak 14 Ekim 2025'te OCP Global Summit'te duyurulan ve 2026'nın ikinci yarısında müşteri örneklemesi beklenen, 160GB LPDDR5X'e sahip, Xe3P tabanlı, çıkarım için optimize edilmiş bir veri merkezi GPU'sudur.50 Intel bunu Computex 2026'da, FP4'ten FP64'e kadar veri türlerini destekleyen 350W hava soğutmalı bir PCIe kartı olarak detaylandırdı; 480GB'a kadar, kartın kendi kapasitesinden ziyade ortakların inşa edebileceği maksimum değer olarak belirtildi.45
4. Qualcomm
Qualcomm, en çok mobil SoC'lerle tanınan fabrikasız bir tasarımcıdır ve çıkarım etrafında inşa edilmiş bir veri merkezi ürün serisi duyurmuştur. Eski Cloud YZ 100 ailesi, alıcıların bugün sipariş edebileceği Qualcomm veri merkezi serisidir. Bu serinin iki yanında bir harf farkla iki Qualcomm markası yer alır. 25 Şubat 2025'te tanıtılan Dragonwing, endüstriyel ve gömülü IoT, ağ ve hücresel altyapıyı kapsar ve şirketin uç yapay zeka parçalarını taşır; 24 Haziran 2026'da piyasaya sürülen Dragonfly ise veri merkezi markasıdır.51
AI200, AI250 ve veri merkezi yol haritası
27 Ekim 2025'te Qualcomm, iki raf ölçeğinde yapay zeka çıkarım çözümü olan AI200 ve AI250'yi duyurdu; her ikisi de şimdi Qualcomm'un Haziran 2026'da piyasaya sürdüğü Dragonfly markası altında yer almaktadır.52 AI200, kart başına 768 GB LPDDR destekler ve Qualcomm duyuru sırasında AI200 ve AI250'nin sırasıyla 2026 ve 2027'de ticari olarak kullanılabilir olmasının beklendiğini söyledi; o zamandan beri iki tarihi de yinelemedi. AI250, Qualcomm'un kart başına 133 TB/s etkin bellek bant genişliği sunduğunu söylediği, AI200'ün 18 katı, henüz kimsenin satın alamayacağı bir ürün için bir iddia olan yakın bellek hesaplama mimarisini tanıtır. Her iki raf da doğrudan sıvı soğutma kullanır ve Qualcomm şimdi duyuru sırasında belirtilen 160 kW yerine 140 kW OCP ORv3 uyumlu bir raf belirtmektedir.53
24 Haziran 2026'da Qualcomm üç veri merkezi ürünü daha tanıttı.53 Dragonfly C1000, 2028'de ticari kullanılabilirliğe ulaşması beklenen bir veri merkezi CPU'sudur ve Qualcomm, yapay zeka hızlandırıcılardan ziyade veri merkezi CPU'larını kapsayan çok nesilli bir işbirliği kapsamında müşterisi olarak Meta'yı adlandırdı. Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC), hesaplamayı hızlandırılmış bellek bant genişliğiyle bir 3B yığınlı silikon çözümde birleştirir, bu da onu bir bellek parçasından ziyade bir hesaplama mimarisi yapar ve AI250 ile eşleştirilen HBC Gen 1'in 2027 ortasında ticari örneklemeye ulaşması beklenmektedir. Dragonfly AI300, 2028'de ticari örnekleme beklenen bir çıkarım hızlandırıcıdır. Qualcomm, 2029 mali yılına kadar $15 milyardan fazla veri merkezi geliri hedeflemektedir.54
Qualcomm, 2026 takvim yılının ilerleyen dönemlerinde adını vermediği bir hiper ölçekleyici özel silikon müşterisine ilk sevkiyatları beklemektedir.
Satın almalar ve Cloud YZ 100 ailesi
Qualcomm, Alphawave'i satın alımını 18 Aralık 2025'te tamamladı. 24 Haziran 2026'da Modular Inc'i satın almayı kabul etti; bu işlemin düzenleyici onaylara tabi olarak 2026'nın ikinci yarısında kapanması bekleniyor.55
Dragonfly serisinden önce, Qualcomm'un veri merkezi çıkarım hızlandırıcıları Cloud YZ 100 kartlarıydı. Cloud YZ 100 Pro PCIe kartı 75 W çeker ve 400 TOPS INT8'e ve 200 TFLOPS FP16'ya kadar derecelendirilmiştir.
Hangi genel bulut sağlayıcıları yapay zeka çipleri üretiyor?
5. AWS
AWS, model eğitimi için Trainium çipleri ve çıkarım için Inferentia çipleri üretmektedir. Kendi çiplerini Google'dan sonra geliştirmeye başlamıştır.
Trainium2 çipleri, LLM geliştiricisi Anthropic'in modellerine güç veren Project Rainier kümesini oluşturur. Kümenin Ekim 2025'teki lansmanındaki sayı yarım milyona yakın çipti ve Anthropic 20 Nisan 2026'da bir milyondan fazla Trainium2 çipi kullandığını belirtti.56
Trainium3 ve Trn3 UltraSunucular, 2 Aralık 2025'te genel kullanılabilirliğe ulaştı.57 Trainium3, AWS'nin dördüncü nesil yapay zeka çipidir ve 3nm sürecinde üretilen ilk çipidir; çip başına 2,52 PFLOPS FP8 hesaplama, 144 GB HBM3e ve 4,9 TB/s bellek bant genişliği ile derecelendirilmiştir. Bir Trn3 UltraSunucu, 362 FP8 PFLOPS, 20,7 TB HBM3e ve 706 TB/s bellek bant genişliği için 144 çipe ölçeklenir.
AWS, re:Invent 2025'te bir yol haritası öğesi olarak Trainium4'ü duyurdu; NVIDIA NVLink Fusion desteği ile. 2026 1. çeyrek kazanç görüşmesinde Amazon, Trainium4'ün geniş kullanılabilirlikten yaklaşık 18 ay uzakta olduğunu ve şimdiden büyük ölçüde rezerve edildiğini söyledi.58
6. Google Cloud Platform
Google Cloud TPU, Google ürünlerine güç veren özel amaçlı makine öğrenimi hızlandırıcı çiptir. Google, TPU'ları 2016'da duyurdu.59 Trillium TPU 6. nesildir.60
TPU v7 veya TPU7x olarak da adlandırılan Ironwood, LLM'ler ve MoE'ler gibi karmaşık "düşünme modelleri" için tasarlanmıştır; çip başına 4.614 TFLOPS FP8 hesaplama ve 9.216 çipli podlarda 42,5 Exaflop'a kadar.61 Trillium'un 2 katı güç verimliliği sunar. Her çip, 7,37 TB/s hızında 192 GB Yüksek Bant Genişlikli Bellek taşır; 1,2 TB/s çift yönlü (9,6 Tb/s) Çipler Arası Ara Bağlantı ve büyük embedding'ler için gelişmiş SparseCore ile birlikte.62 24 Kasım 2025'te önizlemeye girdi ve 31 Mart 2026'da genel kullanılabilirliğe ulaştı.63
22 Nisan 2026'daki Cloud Next'te Google, sekizinci TPU neslini iki özel amaçlı çip olarak duyurdu: eğitim için TPU 8t ve çıkarım için TPU 8i.64 Bir TPU 8t süperpodu 9.600 çipe, iki petabayt paylaşımlı HBM'ye ve FP4'te 121 ExaFLOPS'a ölçeklenir. Google, her ikisinin de 2026'nın ilerleyen dönemlerinde genel kullanıma sunulacağını söylüyor.
7. Alibaba
Alibaba, çip birimi T-Head (PingTouGe) aracılığıyla, özel bir ICN ara bağlantısına sahip kendi geliştirdiği paralel işleme birimi (PPU) mimarisinde yapay zeka hızlandırıcıları tasarlar.65
T-Head, Zhenwu 810E'yi 29 Ocak 2026'da kamuya açık olarak detaylandırdı. Çip, 96 GB HBM2e ve 7 bağımsız ICN bağlantısı üzerinden 700 GB/s çipler arası bant genişliği taşır; şirketin NVIDIA'nın H20'si ile karşılaştırılabilir olarak tanımladığı performans ve Alibaba Cloud bunu 10.000 kartlı kümelerde dağıtır. Bu bir ürün lansmanından ziyade bir teknik özellik açıklamasıydı. 810E yeni bir 2026 silikonu değildir ve 10.000 kartlı dağıtımlar duyurudan öncesine dayanır.
19-20 Mayıs 2026'da Alibaba, 144 GB bellek, 800 GB/s çipler arası ara bağlantı bant genişliği, FP32'den FP4'e kadar yerel destek ve 810E'nin üç katı performansa sahip Zhenwu M890'i duyurdu. Raf başına 128 hızlandırıcı tutan ve 25,6 Tbps hızında ICN Switch 1.0 kullanan Panjiu AL128 süper düğümü içinde sevk edilir. Alibaba, Zhenwu serisinin kümülatif teslimatlarının 560.000 birimi aştığını belirtiyor. Bu rakam, M890 birimleri değil tüm seriyi kapsar.
Bazı Kuzey Amerika, Avrupa ve Avustralya kuruluşları (örneğin savunma sanayisindekiler) jeopolitik nedenlerle Alibaba Cloud'u kullanmayı tercih etmeyebilir.
8. IBM
IBM, derin öğrenme çipi olan yapay zeka birimini (AIU) 2022'de duyurdu.66 IBM AIU, IBM Z ana bilgisayar sunucularının yapay zeka işleme yeteneklerine güç veren IBM Telum İşlemci üzerine inşa edilmiştir.67 IBM ayrıca North Pole işlemci prototipinde hesaplama ve belleği birleştirmenin verimliliklere yol açabileceğini gösterdi.68
Ticari olarak sevk edilen IBM yapay zeka hızlandırıcısı, 7 Ekim 2025'te duyurulan ve 28 Ekim 2025'ten itibaren z17 ve LinuxONE 5'te ve Aralık 2025'in başından itibaren Power11'de genel kullanıma sunulan Spyre Accelerator'dır.69 Spyre, 5nm sürecinde 32 hızlandırıcı çekirdek ve 25,6 milyar transistör taşır; 128 GB LPDDR5 ile 75W PCIe kartı olarak paketlenmiştir. Bir Z veya LinuxONE sisteminde 48 karta kadar kümelenir, Power'da ise 16.
9. Huawei
Huawei'nin HiSilicon Ascend 910C'si, 2019'da tanıtılan Ascend 910 çip ailesinin bir parçasıdır.
Çin'deki yapay zeka laboratuvarları Ascend 910C ile deneyler yapmaktadır. Huawei'nin bulutu DeepSeek modellerini barındırmaktadır ve DeepSeek'teki bir araştırmacı, NVIDIA H100 çıkarım performansının %60'ına ulaşabileceğini iddia etmektedir.70
Huawei, Ascend 950PR çipini Atlas 350 hızlandırıcı kartıyla birlikte 20 Mart 2026'da tanıttı.71 Atlas 350 kartı, 1,56 PFLOPS FP4 hesaplama, 112 GB Huawei'nin tescilli HiBL 1.0 HBM'si, 1,4 TB/s bellek bant genişliği, 600 W güç ve 2 TB/s ara bağlantı ile belirtilmiştir. Bu bellek rakamları karta aittir. Ascend 950PR silikonunun kendisi 128 GB ve 1,6 TB/s olarak belirtilmiştir. Huawei, kartın NVIDIA'nın H20'sinin 2,8 katı performans sunduğunu iddia etmektedir; bu birebir bir karşılaştırma değildir, çünkü Hopper sınıfı H20'nin yerel FP4 desteği yoktur.
Huawei, 18 Eylül 2025'teki Huawei Connect 2025 açılış konuşmasında bir Ascend yol haritası yayınladı.72 2026 1. çeyrekte Ascend 950PR, 2026 4. çeyrekte Ascend 950DT, 2027 4. çeyrekte Ascend 960 ve 2028 4. çeyrekte Ascend 970 listelenmiştir. Ascend 950DT, 144 GB HiZQ 2.0, Huawei'nin ikinci şirket içi HBM'si, 4 TB/s bellek bant genişliği, 2 TB/s ara bağlantı ve kod çözme artı eğitim iş yükleri için belirtilmiştir, ancak Temmuz 2026 itibarıyla piyasaya sürülmüş bir üründen ziyade bir yol haritası taahhüdüdür. Huawei, Atlas 950 SuperPoD'u 18 Temmuz 2026'da WAIC 2026'da gösterdi; ticari sunum hala 2026 4. çeyrek olarak belirlenmiştir. Bir "Ascend 920" raporları, H20'nin yerine söylentiye dayalı bir SMIC N+3 / 6nm yedeğini tanımlayan Nisan 2025 tedarik zinciri haberlerine (DigiTimes Asia, 17 Nisan 2025; Commercial Times, 21 Nisan 2025) dayanmaktadır. Huawei böyle bir parçayı hiç duyurmadı, belirtmedi veya sevk etmedi ve yayınlanan yol haritasında hiçbir yerde görünmemektedir.
Hangi bulut yapay zeka sağlayıcıları kendi çiplerini üretiyor?
Bu sağlayıcılar, hiper ölçekleyiciler gibi kapsamlı yeteneklere sahip genel bulutlara sahip değildir. Genellikle yapay zeka çıkarımına odaklanmış sınırlı bulut hizmetleri sunarlar. Satış ekipleriyle konuşmadan bu hizmetlere kaydolabildik:
10. Groq
Groq, eski Google çalışanları tarafından kuruldu ve işini eğitimden ziyade düşük gecikmeli çıkarıma yönelik bir çip mimarisi olan LPU (Dil İşleme Birimi) etrafında inşa etti.
24 Aralık 2025'te Groq, Groq'un çıkarım teknolojisini kapsayan NVIDIA ile münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladığını ve kurucu ve CEO Jonathan Ross, başkan Sunny Madra ve diğer üst düzey ekip üyelerinin NVIDIA'ya katıldığını duyurdu.73 Groq, bağımsız bir şirket olarak devam ettiğini belirtti. CNBC, işlemi nakit olarak bildirilen ~$20 milyar olarak gösterdi; bu, NVIDIA'nın bugüne kadarki en büyük işlemi olurdu; bu rakam, Groq yatırımcısı Disruptive'ın CEO'su Alex Davis'e atfedildi; kendisi ayrıca NVIDIA'nın GroqCloud işi dışında Groq'un tüm varlıklarını satın aldığını söyledi.74 NVIDIA anlaşma hakkında hiçbir basın bülteni yayınlamadı, NVIDIA CFO'su Colette Kress fiyat hakkında yorum yapmayı reddetti ve Reuters her iki şirketin de bunu doğrulamadığını belirtti. Jensen Huang çalışanlara, "Yetenekli çalışanları saflarımıza katıyor ve Groq'un IP'sini lisanslıyor olsak da, Groq'u bir şirket olarak satın almıyoruz." dedi. NVIDIA, ortaya çıkan ürün olan NVIDIA Groq 3 LPU'yu 16 Mart 2026'daki GTC'de Vera Rubin platformunun yedinci çipi olarak tanıttı.18
Groq şimdi bir çıkarım bulutu sağlayıcısı olarak faaliyet göstermektedir. Haziran 2026'da şirket, Kuzey Amerika, Avrupa, Orta Doğu ve APAC genelinde 13 veri merkezi işlettiğini, beş milyondan fazla geliştiriciye hizmet verdiğini ve çıkarım bulutunu 2027'ye kadar 200 MW kapasiteye ölçeklendirdiğini söyledi.75 Aramco Digital ile inşa edilen Dammam veri merkezi, Şubat 2025'te duyurulan $1,5 milyarlık Suudi yatırım taahhüdünün arkasındadır.76
Groq, açıklanan fonlamada yaklaşık $2,4 milyar topladı ve GroqChip™ İşlemci ve GroqCard™ Hızlandırıcı dahil ürünler sevk etti.77 En son turu, 22 Haziran 2026'da duyurulan $650 milyon büyüme sermayesi, herhangi bir değerleme açıklamadı; bu da 17 Eylül 2025'te duyurduğu $6,9 milyar para sonrası değerlemeyi teyit edilen son değerleme olarak bırakır.78 75
11. SambaNova Systems
SambaNova Systems, yüksek hacimli üretken yapay zeka iş yükleri için yüksek performanslı, yüksek hassasiyetli donanım-yazılım sistemleri geliştirmek üzere 2017'de kuruldu. Şubat 2026'da $350 milyonluk bir Seri E turu topladı.79 8 Temmuz 2026'da, General Atlantic liderliğinde $11 milyar para sonrası değerlemeyle 1 milyar dolarlık bir Seri F'nin ilk kapanışını tamamladı.80
SambaNova, en yeni Yeniden Yapılandırılabilir Veri Birimi (RDU) olan SN50'yi 24 Şubat 2026'da tanıttı; müşterilere sevkiyatların 2026'nın ikinci yarısında yapılması planlanıyor ve Temmuz 2026 itibarıyla hiçbir SN50 sevk edilmedi. SN50, önceki nesil SN40L'ye kıyasla hızlandırıcı başına 5 kat daha fazla hesaplama ve 4 kat daha fazla ağ bant genişliği sunar ve 10 trilyon parametreye kadar modeller ve 10 milyon token'a kadar bağlam için üç kademeli bir bellek mimarisini destekler.81 SoftBank Corp., SN50'yi Japonya'daki yapay zeka veri merkezlerinde konuşlandıracak ilk müşteri olacak.
SambaNova ayrıca yapay zeka çıkarım çözümleri sunmak için Intel ile planlanan çok yıllı stratejik bir işbirliğini duyurdu.
SambaNova Systems, platformunu SambaCloud aracılığıyla işletmelere kiralar.82
Lider yapay zeka çip girişimleri hangileridir?
Yapay zeka çip endüstrisinde yakın gelecekte adlarını daha sık duyabileceğimiz bazı girişimleri de tanıtmak isteriz.
12. Cerebras
Cerebras 2015'te kuruldu ve büyük çip üreticileri arasında wafer ölçeğinde çiplere odaklanan tek şirkettir.83 Wafer ölçeğinde çipler, daha yüksek bellek bant genişlikleri sayesinde GPU'lara kıyasla paralellik avantajlarına sahiptir. Ancak bu tür çipleri tasarlamak ve üretmek gelişmekte olan bir teknolojidir.
Cerebras çipleri şunları içerir:
- 1,2 trilyon transistör ve 400 bin işlem çekirdeğine sahip WSE-1.
- 2,6 trilyon transistör ve 850 bin çekirdeğe sahip WSE-2, Nisan 2021'de 7nm sürecinde duyuruldu
- 4 trilyon transistör ve 900 bin yapay zeka çekirdeğine sahip WSE-3, Mart 2024'te 5nm sürecinde duyuruldu.84
WSE-3 mevcut sevk edilen nesildir ve Cerebras bir halef duyurmadı.
Cerebras'ın sistemi, simülasyonlar için ona güvenen AstraZeneca ve GlaxoSmithKline gibi ilaç şirketleri ve araştırma laboratuvarlarıyla çalışır. Ayrıca, çipleri öncü modeller için çıkarım maliyetlerini düşürebildiğinden LLM üreticilerini de hedefler.
Cerebras ayrıca çiplerini bulutunda kuruluşlara sunar.
Cerebras, yaklaşık $6,38 milyar brüt gelir sağlayan bir halka arzın ardından 14 Mayıs 2026'dan beri Nasdaq'da CBRS sembolüyle işlem görmektedir.85 2026 mali yılı temel gelirini $855-865 milyon olarak öngörmekte ve 14 Ocak 2026'da OpenAI ile kendi 1. çeyrek açıklamasının $20 milyardan fazla değerlediği bir 750 MW çıkarım anlaşması imzaladı.86
13. d-Matrix
d-Matrix, geleneksel von Neumann mimarisini terk ederek bellek içi hesaplamayı benimseyen yeni bir yaklaşım izler. Bu yaklaşım, bellek ve hesaplama arasındaki darboğazı çözme potansiyeline sahip olsa da, yenidir ve kanıtlanmamıştır. Kasım 2025'te d-Matrix, şirketi 2 milyar dolar değerleyen bir Seri C'de $275 milyon topladı.87
Şirketin yapay zeka çıkarım platformu Corsair, SRAM tabanlı bellek içi hesaplama çipçik mimarisi üzerine inşa edilmiş olarak 9 Haziran 2026'da tam üretime girdi.88
Corsair'e atfedilen 10 kat hızlanma, bağımsız testlerden ziyade ortak tarafından yürütülen kıyaslamadan gelmektedir. Testi yapan Gimlet Labs, d-Matrix'in ticari bir ortağıdır ve kıyaslama yazısı, d-Matrix'in kurucu ortağı ve CTO'sunun imzasını taşır. Ölçülen sonuç, bir spekülatif kod çözme yapılandırması için gpt-oss-120b üzerinde 2-10 kat uçtan uca istek gecikmesi iyileştirmesidir, GPU'lara karşı genel bir 10 kat değil.
14. Rebellions
Rebellions, LLM çıkarımına odaklanmış Kore merkezli bir girişimdir. Başka bir Koreli yarı iletken tasarım firması olan SAPEON ile birleşti.89 Toplam fonlama yaklaşık $850 milyondur.90 Halka arz gerçekleşmedi. Rebellions, 8 Temmuz 2026'da KOSPI ana pano listelemeye eğilimli olarak 2027'nin birinci veya ikinci çeyreğini hedeflediğini söyledi.91
REBEL-Quad, Samsung'un 4nm sürecinde üretilmiş dört çipçikten oluşan ikinci nesil hızlandırıcıdır ve Rebel100 ticarileştirilmiş ürün adıdır.
15. Tenstorrent
Tenstorrent'in en son Blackhole Tensix İşlemcisi, 32GB GDDR6 bellek ve 512 GB/s bellek bant genişliği ile eşleştirilmiş 664 TFLOPS (BLOCKFP8) performans sunar.
P150a kartı $1.399 fiyatla sunulur ve çok kartlı ölçeklendirme için dört QSFP-DD 800G portuna sahiptir. Giriş seviyesi P100a modeli $999'dan başlar.92
Ocak 2026'dan itibaren, tüm Blackhole p150 kartları 140 yerine 120 Tensix çekirdeği ile sevk edilmektedir ve ürün yazılımı sürümü v19.5.0 aynı azaltmayı halihazırda satılmış kartlara geriye dönük olarak uygulamıştır. Tenstorrent, maliyeti tipik iş yüklerinde %1-2 olarak belirtmektedir.93
Tenstorrent, tamamen açık kaynaklı bir yazılım yığını sunar. Şirket Aralık 2024'te $700 milyon topladı.94
16. Positron
Positron 2023'te kuruldu ve yalnızca transformer model çıkarımına odaklanmıştır. Bir ASIC yaklaşımı benimser ve çiplerini Amerika Birleşik Devletleri'nde tasarlar, üretir ve monte eder.
Ürünler:
- Atlas (şu anda sevk ediliyor): 256 GB toplam HBM'li 8x Positron Archer Transformer Hızlandırıcı içeren bir transformer çıkarım sunucusu. Şirket, Llama 3.1 8B üzerinde BF16 hesaplama ile kıyaslandığında NVIDIA Hopper sistemlerine kıyasla watt başına >4 kat performans ve dolar başına >3 kat performans iddia etmektedir.95
- Titan (2027'de geliyor): Hava soğutmalı 4U form faktöründe 16 trilyon parametreye kadar modelleri ve 10 milyon+ token bağlam pencerelerini desteklemek üzere tasarlanmış, 4x Asimov özel çipleriyle güçlendirilmiş 8+ TB belleğe sahip halef bir sistem.96
- Asimov (2027'de geliyor): Çip başına 2+ TB belleğe sahip özel çıkarım hızlandırıcı silikon.
Positron, 2026'nın başlarında $230 milyondan fazla bir Seri B turu topladı.97
17. _etched
Yaklaşımları, model mimarilerini çiplerine kazıyarak esneklikten verimlilik için fedakarlık eder.
Etched, 30 Haziran 2026'da TSMC'nin N4P sürecinden geri dönen ilk geçiş A0 silikonu, 1 milyar dolardan fazla imzalanmış müşteri sözleşmesi ve $800 milyon toplanmış fonla gizlilikten çıktı.98 23 Temmuz 2026'da Sequoia liderliğinde $10,3 milyar değerlemeyle $300 milyonluk bir Seri C duyurdu.99
Şirket artık Sohu ürün adını kullanmamaktadır. Şimdi kendisini DeepSeek, Qwen, Mamba ve Llama çalıştıran öncü çıkarım kümeleri inşa eden olarak tanımlamaktadır; bu nedenle tasarım artık yalnızca transformer değildir.98
İki soru açık kalmaktadır. Etched hiçbir üçüncü taraf kıyaslaması yayınlamadı ve bildirdiği sözleşmelerin arkasındaki müşteriyi adlandırmadı; bu nedenle performans rakamları şirket içi ölçümler olarak kalır. Orijinal Sohu tasarımının gündeme getirdiği eskime sorusu, sabit bir mimari grubu etrafında inşa edilen bir çipin bu mimarilerin yerini aldığında yeniden hedeflenmesi gerektiğinden, şimdi daha geniş model seti için geçerlidir.
18. Taalas
Taalas 2023'ün başlarında kuruldu ve bireysel modelleri doğrudan özel silikona kablolar; şirketin "Hardcore Modeller" dediği şeyi üretir.100 Şirket, daha önce görülmemiş herhangi bir yapay zeka modelini iki ay içinde özel silikona dönüştürebileceğini iddia etmektedir.
Taalas'ın mimarisi, depolama ve hesaplamayı DRAM düzeyinde yoğunlukta tek bir çipte birleştirerek HBM, gelişmiş paketleme, 3B yığınlama, sıvı soğutma veya yüksek hızlı G/Ç ihtiyacını ortadan kaldırır.
Ürünler:
- HC1 (şu anda mevcut): TSMC 6nm'de 53 milyar transistörle üretilmiş, Llama 3.1 8B ile kablolanmış bir teknoloji göstericisi. Taalas, 2,5 kW hava soğutmalı bir sunucuda kullanıcı başına saniyede 17.000 token iddia etmektedir. Ancak model, GPU temel çizgilerine kıyasla kalite düşüşlerine neden olan agresif özel 3-bit ve 6-bit kuantization kullanır.101
- HC2 (2026 kışı için yol haritası hedefi, henüz bir ürün değil): HC1'in kuantization sınırlamalarını ele almak için daha yüksek yoğunluk, daha hızlı yürütme ve standart 4-bit kayan nokta formatlarına sahip ikinci nesil bir platform.
Taalas toplamda $219 milyon topladı ve ilk ürününü 24 kişilik bir ekiple pazara sunmak için $30 milyon harcadığını bildiriyor.
19. Extropic
Extropic, hesaplama için termodinamiği kullanmak üzere 2023'ün sonlarında $14 milyonluk bir tur topladı. Donanım sayfası üç parça listeler. X0, 2025 1. çeyreğinden bir silikon prototiptir ve XTR-0, 2025 3. çeyreğinde seçili araştırmacılara sınırlı sayıda sevk edilen bir geliştirme platformudur. Her ikisi de 29 Ekim 2025'te tanıtıldı. İlk üretim ölçeğinde çip olan Z1, 2026'da erken erişim olarak listelenmiştir.102
20. Vaire
Vaire, sıfıra yakın enerji çipleri oluşturmayı hedefleyen bir yaklaşım olan tersinir hesaplama üzerinde çalışan Birleşik Krallık merkezli bir girişimdir. Enerjinin ısı olarak kaybolduğu geleneksel hesaplamanın aksine, tersinir hesaplama enerjinin önemli bir kısmını sonraki hesaplamalar için geri dönüştürür.
Vaire'nin Ice River kod adlı ilk test çipi, bir üründen ziyade 22nm CMOS göstericisidir. Eylül 2025'te bildirilen ölçümler, Vaire'nin rezonatörü tarafından sürülen bir kapasitör dizisi için 1,77 ve aynı çipteki bir kaydırma yazmacı için 1,41 enerji geri kazanım faktörü verdi; simülasyonda öngörülen yaklaşık 2 kata karşı.103 Bant çıkışında bildirilen %50 rakamı yalnızca rezonatör için geçerlidir ve daha fazla enerji yükünü hariç tutar.104 105
21. Fractile
Fractile, öncü model çıkarımında NVIDIA'ya meydan okumak için $15 milyon fonlamayla Temmuz 2024'te gizlilikten çıkan Birleşik Krallık merkezli bir yapay zeka çıkarım çipi girişimidir.106
Şirket, bellek ve hesaplamayı aynı kalıp üzerinde fiziksel olarak iç içe geçiren işlemciler inşa ediyor; bunun, GPU'ların öncü model çıkarımı için karşılayamayacağı eşzamanlı düşük gecikme ve yüksek verim gereksinimini çözdüğünü iddia ediyor. Fractile, tasarımının öncü modelleri 25 kata kadar daha hızlı çalıştırabileceğini iddia ediyor.
Fractile, 13 Mayıs 2026'da $220 milyonluk bir Seri B duyurdu.107 Turla ilgili haberler değerlemeyi yaklaşık 1 milyar dolar olarak gösterdi; bu, şirketin doğrulamadığı bir rakam.
Hangi şirketler kendi kullanımları için yapay zeka çipleri tasarlıyor?
Bu şirketler, hızlandırıcılarını ticari pazarda satmak yerine kendi altyapıları için tasarlarlar; bu nedenle bağımsız kıyaslamaları azdır.
22. Apple
Apple'ın Project ACDC'sinin veri merkezlerinde yapay zeka çıkarımı için çipler inşa etmeye odaklandığı bildirilmektedir.108 Sunucu çipinin bildirilen kod adı Baltra'dır ve Broadcom ile geliştirilmiştir; Apple bunu hiçbir zaman resmi olarak kabul etmedi. Reuters, 15 Temmuz 2026'da The Information'a dayanarak, projenin ertelendiğini ve Apple'ın şirket içi yapay zeka sunucularının hala M2 Ultra çipleriyle çalıştığını bildirdi.109 110 M5, 15 Ekim 2025'te piyasaya sürüldü ve M5 Pro ile M5 Max, her bir GPU çekirdeğinde bir Neural Accelerator ile 3 Mart 2026'da duyuruldu. Apple, Apple silikonunda sunucu bağımlılığı olmadan modeller çalıştıran Core YZ çerçevesiyle cihaz üstü yapay zeka stratejisini güçlendiriyor; GitHub'da açık kaynaklı bir Core YZ modeller deposu tarafından destekleniyor.111 112
23. Meta
Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcı (MTIA), Meta'nın Llama modellerini eğitmek gibi yapay zeka iş yükleri için bir işlemci ailesidir.
Meta, MTIA ailesini 11 Mart 2026'da yeniden adlandırdı. Şirketin daha önce Next Gen MTIA olarak adlandırdığı parça şimdi MTIA 200'dür. TSMC 5nm teknolojisine dayanır, MTIA v1'in 3 katı performans sunduğu iddia edilir ve 72 hızlandırıcıya kadar içeren raflarda barındırılır.113 MTIA 300, sıralama ve öneri eğitimi için üretimdedir ve MTIA 400, 450 ve 500 2026 ve 2027 boyunca takip eder.114
MTIA şu anda Meta'nın dahili kullanımı içindir. Ancak gelecekte, eğer Meta Llama tabanlı bir kurumsal üretken yapay zeka teklifi başlatırsa, bu çipler böyle bir teklife güç verebilir.
14 Nisan 2026'da Meta ve Broadcom, Broadcom'un Meta'nın MTIA çiplerini destekleyen teknoloji sunduğu, 2029'a kadar uzanan çok yıllı, çok nesilli bir stratejik ortaklık duyurdu. İlk taahhüt, çoklu gigawatt'lık bir sunumun ilk aşaması olarak 1 GW'ı aşmaktadır ve Broadcom, Ethernet ölçeklendirme, ölçek genişletme ve ölçek yayma ağının yanı sıra sektörün ilk 2nm yapay zeka hesaplama hızlandırıcısını içerdiğini söylüyor.115 Broadcom'un ortaklıktaki tarafı aşağıdaki Broadcom bölümünde ele alınmıştır.
24. Microsoft Azure
Hot Chips 2024'te Microsoft, TSMC'nin N5 sürecinde inşa edilen ilk özel yapay zeka hızlandırıcıları olan Maia 100'ü tanıttı. Microsoft, 26 Ocak 2026'da Maia 200'ü (kod adı Braga), yapay zeka token maliyetlerini düşürmek ve mevcut sistemlere göre dolar başına %30 daha iyi performans sunmak üzere tasarlanmış, Azure için çıkarım odaklı bir yapay zeka hızlandırıcı olarak piyasaya sürdü.116
Maia 200, 3nm TSMC sürecinde 140 milyardan fazla transistör, 7 TB/s hızında 216 GB HBM3e, 272 MB çip üstü SRAM ve 750 W SoC TDP içinde 10 PFLOPS'tan fazla FP4 hesaplama ile inşa edilmiştir. Azure'un Des Moines, Iowa yakınlarındaki ABD Orta bölgesinde konuşlandırılmıştır; sırada Phoenix yakınlarındaki ABD Batı 3 vardır.116
25. OpenAI
OpenAI, ilk yapay zeka çipini Broadcom ile tasarladı ve çip ekibinin liderliği Google'da TPU tasarlama deneyimine sahiptir.117 OpenAI, TSMC'yi dökümhane olarak onayladı, ancak ne OpenAI ne de Broadcom bir süreç düğümü onaylamadı.118 Kore tedarik zinciri haberleri, çip için "Titan" kod adını kullandı ve onu TSMC'nin N3 sürecine yerleştirdi; ancak iki şirket de bu adı kullanmamaktadır.119
Samsung, OpenAI çipi için HBM4 bellek tedarik etme anlaşması sağladı; bildirildiğine göre Pyeongtaek dökümhane kapasitesinin %50'sinden fazlasını bu amaçla HBM4 taban kalıplarına tahsis etti.120 OpenAI ve Broadcom, Ekim 2025'te 10 gigawatt özel yapay zeka hızlandırıcı için bir işbirliği duyurdu. Rafların 2026'nın ikinci yarısında başlaması ve 2029'un sonuna kadar tamamlanması hedefleniyor. Duyuru, tarafların açıklanmış kesin bir satın alma sözleşmesinden ziyade raflar için "bir niyet mektubu imzaladığını" belirtiyor ve iki şirket de işbirliği için bir mali değer yayınlamadı.117 24 Haziran 2026'da ikili, OpenAI'nin ilk Zeka İşlemcisi olan Jalapeño'yu tanıttı. Her iki şirket de mühendislik örneklerinin laboratuvarda GPT-5.3-Codex-Spark dahil olmak üzere üretim hedef frekansı ve gücünde ML iş yüklerini çalıştırdığını ve platformun 2026'nın sonuna kadar ilk dağıtım için tasarlandığını belirtiyor; bu da çipi seri üretimden ziyade bant çıkışı sonrası mühendislik örneği aşamasına yerleştirir.121 Broadcom'un düzenlemedeki tarafı, diğer özel hızlandırıcı müşterileri de dahil olmak üzere aşağıdaki Broadcom bölümünde ele alınmıştır.
Diğer yapay zeka çip üreticileri nelerdir?
26. Graphcore
Graphcore, 2016'da kurulan bir İngiliz şirketidir. Şirket, amiral gemisi yapay zeka çipini IPU-POD256 olarak duyurdu. Graphcore halihazırda yaklaşık $700 milyon ile fonlanmıştır.
Şirketin uzun vadeli yaşayabilirliği risk altındaydı çünkü yılda ~$200 milyon kaybediyordu.122 SoftBank, 11 Temmuz 2024'te Graphcore'u satın aldığını duyurdu ve taraflardan hiçbiri resmi olarak fiyatı açıklamadı; yaklaşık $600 milyon olarak bildirildi.123 SoftBank, 10 Nisan 2026'da Graphcore'a $457 milyon daha enjekte etti.124
27. Mythic
Mythic 2012'de kuruldu ve uç yapay zekaya odaklanmıştır. Mythic, güç açısından verimli uç yapay zeka hesaplaması sunmayı hedefleyen alışılmadık bir yol olan analog hesaplama mimarisini izler.
M1076 AMP ve MM1076 anahtar kartı gibi ürünler geliştirmiştir ve halihazırda fonlamada yaklaşık $165 milyon toplamıştır.125
Mythic, Mart 2023'teki fonlama turuyla personelinin çoğunu işten çıkardı ve işini yeniden yapılandırdı.126
Mythic, 17 Aralık 2025'te DCVC liderliğinde, stratejik yatırımcılar arasında Honda Motor ve Lockheed Martin'in bulunduğu, aşırı talep gören $125 milyonluk bir tur topladı ve Mayıs 2026'da Videantis'i satın aldı.127
28. Speedata
Tel Aviv'de 2019'da kurulan Speedata, büyük veri analitiği ve yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmış bir Analitik İşleme Birimi (APU) geliştirmektedir. Apache Spark iş yüklerini hedefleyen ve diğer büyük veri analitiği platformlarını desteklemeyi planlayan bir APU'dur.
Speedata, Haziran 2025'te Walden Catalyst Ventures, 83North ve diğerleri liderliğinde $44 milyonluk bir Seri B turu topladı ve toplam fonlamasını $114 milyona çıkardı. Şirket, APU'sunun sunucu raflarını tek bir çiple değiştirerek genel amaçlı işlemcilerden ve GPU'lardan daha iyi performans gösterdiğini, veri işleme için üstün performans ve enerji verimliliği sunduğunu iddia etmektedir.128
29. Axelera YZ
Temmuz 2021'de Hollanda'nın Eindhoven kentinde kurulan Axelera YZ, bilgisayarla görme ve üretken yapay zeka için yapay zeka donanım hızlandırma teknolojisinde uzmanlaşmıştır. Şirket, uçtan buluta yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmış, Dijital Bellek İçi Hesaplama (D-IMC) mimarisine dayalı bir yapay zeka çıkarım çipçiği olan Titania'yı geliştirmektedir.
Axelera YZ, 24 Şubat 2026'da $250 milyondan fazla topladı ve toplamını öz sermaye, hibe ve girişim borcunda $450 milyonun üzerine çıkardı.129 130
21 Ekim 2025'te duyurulan Europa AIPU'su, 8 ikinci nesil yapay zeka çekirdeği ve 16 RISC-V işlemci üzerinde yaklaşık 45 W güçte 629 TOPS INT8'e kadar derecelendirilmiştir; sevkiyatlar 2026'nın ilk yarısı için vaat edilmiştir. Haziran 2026'da bir Andes Technology sürümü, bunu öncü müşterilere örnekleniyor olarak tanımladı. Titania'nın 2028 için hedeflenmesi devam etmektedir.
30. NextSilicon
Tel Aviv'de 2017'de kurulan NextSilicon, TSMC'nin 5nm sürecinde inşa edilen ve 96 GB HBM3E ile PCIe Gen 5 kartı veya 192 GB ile OAM modülü olarak sevk edilen, çalışma zamanında yeniden yapılandırılabilir bir veri akışı hızlandırıcısı olan Maverick-2'yi satmaktadır.131 Şirket, Maverick-2'nin düzinelerce müşteri sahasında konuşlandırıldığını söylüyor; adı geçen tek saha, Sandia Ulusal Laboratuvarları'nın Spectra'sıdır; bu, Sandia'nın Vanguard programı kapsamında Mayıs 2026'da HPCG, LAMMPS ve SPARTA çalıştırdıktan sonra tam sistem kabulünden geçen, 128 çift kalıplı Maverick-2 hızlandırıcıya sahip 64 düğümlü bir sistemdir.132 133 NextSilicon'un alıntıladığı bir GPU'nun yarı güçte 10 katı rakamı, bağımsız bir ölçüm değil, kendi ölçümüdür. Haziran 2026'da şirket, Maverick-2'nin içindeki ve aynı zamanda bağımsız bir 2,5 GHz test çipi olan RISC-V çekirdeği Arbel'i, 3,4 GHz'i hedefleyen ve 2028'in ilk çeyreğinde beklenen 64 çekirdekli ve 128 çekirdekli sunucu işlemcilerine dönüştüreceğini söyledi.134
Hangi satıcılar özel yapay zeka ASIC'lerini ortaklaşa tasarlar?
Yukarıda listelenen birkaç hızlandırıcı, üzerinde adı bulunan şirket tarafından tek başına tasarlanmamıştır. Broadcom, XPU olarak adlandırdığı özel hızlandırıcıları, onları işletecek müşteriyle ortaklaşa tasarlar ve bunları bağlayan Ethernet anahtarlama ve yapı silikonunu tedarik eder. Bu makalenin önceki bölümlerinde ele alınan birkaç satıcının tedarikçisidir, rakibi değil.
31. Broadcom
3 Haziran 2026'daki 2026 mali yılı 2. çeyrek kazanç görüşmesinde Broadcom, yapay zeka yarı iletken gelirini yıllık %143 artışla $10,8 milyar olarak bildirdi; 2026 mali yılı tam yıl yapay zeka yarı iletken gelirini 2025 mali yılına göre yaklaşık %180 artışla $56 milyar olarak öngördü ve 2027 mali yılı rehberliğini $100 milyarın üzerinde yineledi.135 136
Bu görüşmede Broadcom altı temel yapay zeka müşterisini ele aldı ancak bunlardan dördünü adlandırdı: Google, Anthropic, OpenAI ve Meta. Diğer ikisi açıklanmadı ve bugüne kadar alınan 6 milyar dolarlık satın alma siparişi olan, sevkiyatların 2026'nın sonlarında başlayıp 2027'ye hızlanacağı iki müşteri olarak tanımlandı. Altısını da adlandıran yayınlanmış listeler, Broadcom açıklamasından ziyade analist çıkarımıdır.136
Broadcom'un açıklaması müşteriye göre değişir:
- Google, gigawatt rakamı verilmeksizin çok nesilli bir TPU ve yapay zeka ağ anlaşmasına sahiptir. Broadcom'un Form 8-K'si, Google'ın gelecek nesilleri için özel TPU'lar geliştirmek ve tedarik etmek üzere bir Uzun Vadeli Anlaşma ve ayrıca 2031'e kadar ağ bileşenlerini kapsayan bir Tedarik Güvencesi Anlaşması açıklar.137
- Anthropic, 2026'da 1 GW'ın üzerinde TPU tabanlı hesaplama ve ayrıca 2027'den itibaren 5 GW daha hesaplama için Nisan ayında bir anlaşma alır. Aynı Form 8-K, rakamı 2027'den itibaren yaklaşık 3,5 gigawatt olarak belirtir ve tüketimini Anthropic'in devam eden ticari başarısına bağlar. 3,5 GW rakamı Broadcom'un dosyasından gelirken, Anthropic'in kendi yazısı taahhüdü "çoklu gigawatt" olarak nicelendirir. Dosya ayrıca düzenlemeyi yeni bir üç yönlü sözleşmeden ziyade mevcut bir işbirliğinin genişletilmesi olarak çerçeveler.137
- OpenAI için silikon teslim edildi, üretimin 2026'nın sonlarında olması bekleniyor ve OpenAI, daha büyük 10 GW-2029'a kadar düzenlemesi içinde 2027'de 1,3 GW için sözleşme imzaladı. Çipin kendisi yukarıdaki OpenAI bölümünde ele alınmıştır.136
- Meta, 2028'in sonuna kadar 3 GW'yi hedefleyen çok nesilli bir MTIA XPU ortaklığına sahiptir; ilk 1 GW siparişi 2027'nin ikinci yarısından itibaren teslim edilecektir. Hock Tan, Meta'nın yönetim kurulundan danışman rolüne geçiş yapıyor.136 115
26 Şubat 2026'da Broadcom, 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP) platformu üzerine inşa edilmiş bir 2nm özel hesaplama SoC'si sevk etmeye başladı. Bu SoC, bir hiper ölçekleyici XPU'su yerine FUJITSU-MONAKA işlemci programını destekleyen Fujitsu içindir ve Broadcom, daha geniş müşteri tabanı için XPU'ların 2026'nın ikinci yarısından itibaren sevk edileceğini söylüyor.138 Ağ alanında Broadcom, Mart 2026'da Tomahawk 6'nın üretim hacminde sevk edilen tek 102.4T anahtar olduğunu ve Ağustos 2025'te piyasaya sürülen 51,2 Tbps yapı yönlendiricisi Jericho 4'ün sevk edildiğini söyledi.
9 Haziran 2026'da Broadcom, Apollo ve Blackstone'un ilk çapa yatırımcılar olarak yer aldığı YZ XPV Platformunu duyurdu. Platform, Anthropic ve OpenAI dahil öncü yapay zeka laboratuvarları için özelleştirilmiş Broadcom XPU'ları ve ağ iletişimi kullanarak 2028'e kadar 20 gigawatt'ın üzerinde hesaplama kapasitesi sağlamak üzere tasarlanmıştır. $35 milyarlık ilk dilimle başlatıldı ve Anthropic'in 2026 ortasından itibaren Fluidstack tabanlı tesislerde daha önce duyurulan 1 gigawatt'ın üzerindeki genişlemesini finanse etti. 20 gigawatt'ın üzeri, Platformun 2028'e kadar tasarım hedefidir ve bu dilim tarafından finanse edilmemektedir.139
Yapay zeka işlemci pazarının özel ASIC payına ilişkin üçüncü taraf tahminleri, neyin sayıldığına bağlıdır. Bloomberg Intelligence, özel ASIC pazarını Broadcom için %60 ila %80 ve Marvell için %20 ila %25 arasında böler.
32. Marvell
Marvell, hiper ölçekleyiciler için XPU olarak adlandırdığı özel yapay zeka silikonu ve bu çipleri bağlayan ara bağlantı, optik ve ağ silikonunu tasarlar. Bloomberg Intelligence, onu özel yapay zeka ASIC pazarında Broadcom'dan sonra ikinci sıraya koyar.
Marvell, %42 artışla $8.195 milyar rekor 2026 mali yılı geliri bildirdi.140 27 Mayıs 2026'da raporlanan çeyrek için, yıllık %27 artışla $1,83 milyar rekor veri merkezi geliri kaydetti; 2027 mali yılı için yaklaşık $11,5 milyar öngördü ve 2029 mali yılında 10 milyar doların üzerinde özel iş geliri hedefini yineledi; her ikisi de raporlanan sonuçlardan ziyade yönetim hedefleridir.
31 Mart 2026'da NVIDIA ve Marvell, Marvell'i NVIDIA yapay zeka fabrikası ve YZ-RAN ekosistemine NVLink Fusion aracılığıyla bağlayan ve silikon fotonik üzerinde işbirliği içeren stratejik bir ortaklık duyurdu. NVIDIA, bunun bir parçası olarak Marvell'e 2 milyar dolar yatırım yaptı. Ortaklık kapsamında Marvell, özel XPU'lar ve NVLink Fusion uyumlu ölçeklendirme ağı sağlar.141
Marvell, Şubat ve Nisan 2026 arasında, tümü optik ve ara bağlantı katmanında olan üç satın almayı kapattı:
- Celestial YZ, 2 Şubat 2026'da $3,25 milyar karşılığında tamamlandı.142
- XConn Technologies, 10 Şubat 2026'da yaklaşık $540 milyon karşılığında tamamlandı.
- Polariton Technologies, plazmonik tabanlı silikon fotonik üzerinde çalışan bir İsviçre ETH Zürih yan ürünü, 22 Nisan 2026'da açıklanmayan şartlarla satın alındı.
Marvell'in Amazon'daki konumu tartışmalıdır. SemiAnalysis, Aralık 2025'te "Marvell bunun büyük kaybedeni oluyor. Trainium2'yi onlar tasarlarken, bu nesil için Alchip ile tasarım yarışmasını kaybettiler" diye yazdı; kaybı, Alchip'in düzeltmek zorunda kaldığı zaman çizelgesi kayması ve RDL ara katman sorunları dahil Trainium2 yürütme sorunlarına bağladı ve Trainium3'ü, arka uç fiziksel ve paket tasarımını Alchip'in üstlendiği bir Annapurna ön uç tasarımı olarak tanımladı.143 8 Aralık 2025'te Benchmark, Marvell'i Tut'a düşürdü; analist yorumu Marvell'in hem Trainium 3'ü hem de Trainium 4'ü Alchip'e kaybettiği yönündeydi ve hisse senedi yaklaşık %7 düştü. Bu habere iki sınırlama uygulanır. Kaynak gösterilen teknik açıklama Trainium3'te durur ve Trainium 4 kaybı satış tarafı analistinin iddiasıdır. Marvell, Amazon'un Annapurna Labs'ı ve Alchip bunların hiçbirini doğrulamadı ve JPMorgan dahil diğer analistler karşı çıktı.
Hesabın büyüklüğü tepkiyi açıklar. Trainium3, 2 Aralık 2025'ten beri genel kullanımdadır ve Amazon, 29 Nisan 2026'daki 2026 ilk çeyrek kazanç görüşmesinde, Trainium için $225 milyarın üzerinde gelir taahhüdü tuttuğunu ve çip işinin $20 milyarın üzerinde yıllık gelir çalışma hızında olduğunu açıkladı.
Yapay zeka hızlandırıcıların yanında hangi CPU'lar çalışır?
Hızlandırıcılar kendi başlarına çalışmaz. Her yapay zeka rafı onları ana bilgisayar CPU'larıyla eşleştirir. NVIDIA'nın Vera CPU'su, Arm uyumlu 88 özel Olympus çekirdeği, Uzamsal Çoklu İş Parçacığı ile 176 iş parçacığı ve 1,5 TB LPDDR5X taşır. Google'ın Axion'u, sekizinci nesil TPU'lar için ana bilgisayar CPU'sudur; bu, Google'ın bu rolde x86'yı ilk kez değiştirmesidir ve N4A VM'leri Ocak 2026'nın sonlarında genel kullanıma sunulmuştur. AMD'nin Helios rafları, Instinct GPU'ları 6. Nesil EPYC "Venice" x86 CPU'larla eşleştirir.
Arm
Arm, 24 Mart 2026'da, ajan yapay zeka altyapısı için bir veri merkezi CPU'su olan Arm AGI CPU ile başlayarak "şirket tarihinde ilk kez üretim silikon ürünlerine genişlediğini" duyurdu. Meta "lider ortak ve ortak geliştirici olarak hizmet vermektedir."144 145
Arm, CPU'nun 136 adede kadar Arm Neoverse V3 çekirdeği, çekirdek başına 100ns altı gecikmede 6 GB/s bellek bant genişliği ve 300 W TDP taşıdığını; hava soğutmalı raf başına 8.160 çekirdeğe ve sıvı soğutmalı raf başına 45.000'den fazla çekirdeğe ölçeklendiğini belirtmektedir. Arm, x86'ya kıyasla raf başına 2 kattan fazla performans iddia etmektedir. Bunlar Arm'ın kendi rakamlarıdır ve bağımsız olarak ölçülmemiştir.144
Arm, IP ve Compute Subsystems (CSS) lisanslamaya devam etmektedir; bu nedenle AGI CPU, lisanslama işinin yerine geçmek yerine bir silikon ürün serisi ekler. Erken sistemler şu anda mevcuttur; daha geniş kullanılabilirlik 2026'nın ikinci yarısında beklenmektedir ve Meta'nın yanı sıra Arm, Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP ve SK Telecom'u taahhütlü müşteriler olarak adlandırmaktadır; bunlardan dördü bu makalenin başka yerlerinde satıcı olarak görünmektedir.144 Meta, rollerin şimdi ne kadar bulanıklaştığını gösteriyor. Kendi MTIA silikonunu tasarlar, Arm'ın AGI CPU lider ortağıdır, duyurulmuş bir Qualcomm veri merkezi CPU müşterisidir ve AMD ve Broadcom'dan satın alır.
Tercih edilen kaynak olarak ekle5 mobil yapay zeka çip sağlayıcısı
*En popüler ve en yeni çipler seçilmiştir.
7 uç yapay zeka çipi
Düşük gecikmeli işleme talebi, uç yapay zeka çiplerinde yeniliği yönlendirmiştir. Bu çiplerin işlemcileri, bulut tabanlı çözümlere güvenmek yerine cihazlar üzerinde yerel olarak yapay zeka hesaplamaları gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır:
*Bunlar her satıcı tarafından belirtilen maksimum değerlerdir ve satırlar arasında doğrudan karşılaştırılamaz. FP4 veya INT4'te belirtilen bir rakam, INT8'de belirtilenden farklı bir işlemi tanımlar ve seyrek olarak işaretlenen satırlar, seyreklik varsayan satıcı rakamlarıdır. TOPS saniye başına tera işlemdir, TFLOPS saniye başına tera kayan nokta işlemidir ve GOPS saniye başına giga işlemdir.
24 Temmuz 2026'da Microchip Technology, Hailo'yu satın almak için kesin bir anlaşma imzaladı; kapanış koşullarına ve düzenleyici onaylara tabi olarak 30 Eylül 2026'da sona eren çeyreğin sonuna kadar kapanması bekleniyor; şartlar açıklanmadı.146 Satın alma, zor bir yılın ardından geldi. Calcalist, 3 Nisan 2026'da Hailo'nun değerlemesinin $1,2 milyar zirveden $500 milyonun altına yarıdan fazla düştüğünü bildirdi ve Hailo, Haziran 2026'da kalan personelinin yaklaşık yarısını işten çıkardı.
Dökümhane ortakları ve TSMC'nin rolü
TSMC saf bir dökümhanedir. Kendi çiplerini yaratmak yerine müşteri tasarımlarına dayalı yarı iletkenler üretir; bu da onu NVIDIA ve AMD gibi şirketlerden ayırır. Samsung Foundry ve Intel Foundry Services aynı pazarda rekabet eder.
TSMC'nin 2nm düğümü N2, 2025'in dördüncü çeyreğinde hacimli üretime girdi ve 2026'nın ikinci çeyreğinde wafer gelirinin %3'ünü oluşturdu; 5nm için %33, 3nm için %30 ve 7nm için %11.147 TSMC'nin yol haritası A16'yı 2027'ye, A14'ü 2028'in ikinci yarısına ve A13 ile A12'yi 2029'a yerleştiriyor.147 TSMC, aşağıdaki tasarımcılar için yapay zeka hızlandırıcıları üretmektedir:
Alibaba'nın 2019 tarihli, TSMC tarafından üretilen son parçası olan Hanguang 800 çıkarım çipi dahil edilmemiştir. ABD ihracat kontrolleri şimdi TSMC'nin Çinli tasarımcılar için gelişmiş yapay zeka çipleri üretmesini engelliyor ve dökümhaneler 7nm ve altındaki herhangi bir sevkiyatı Çinli tasarımcılara incelemek zorundadır. Alibaba'nın 2026 yapay zeka silikonu yurt içinde üretilmektedir; SMIC'deki kapasite belirtilen kısıttır.65
SemiAnalysis, 12 Mart 2026'da ön uç N3 wafer kapasitesinin, CoWoS sıkı ancak gevşemekte olmakla birlikte, yapay zeka çip tedarikinde baskın darboğaz olarak CoWoS paketlemenin yerini aldığını bildirdi. TrendForce, CoWoS arz-talep açığının 2026'nın sonuna kadar yaklaşık %20'den yaklaşık %10'a daralmasını bekliyor.148 Micron, 16 Mart 2026'da NVIDIA'nın Vera Rubin platformu için 11 Gb/s üzerinde pin hızlarında HBM4 36GB 12H'nin yüksek hacimli üretimine ulaştı.149
Genişleme planları
TSMC'nin duyurulan ABD yatırımı, 16 Temmuz 2026'da duyurulan ek $100 milyar Arizona taahhüdünün ardından, 12 öncü üretim ve paketleme tesisi genelinde toplam $265 milyardır.150
Mart 2025'te Intel'in dökümhane bölümünü yönetmek üzere TSMC liderliğindeki bir ortak girişim haberleri bir anlaşma üretmedi. TSMC, 17 Nisan 2025'te aktif görüşmeleri reddetti ve 26 Eylül 2025'te "bir ortak girişim kurmak veya teknoloji lisanslaması veya transferi yapmak üzere hiçbir şirketle görüşmelere girmediğini" belirtti.151 Intel bunun yerine yeniden sermayelendirildi; ABD hükümeti Ağustos 2025'te $8,9 milyar karşılığında %9,9 hisse aldı.152
Çin'deki yapay zeka çip üreticileri nelerdir?
ABD yaptırımlarının birçok Çinli şirketin AMD ve NVIDIA'dan en gelişmiş yapay zeka çiplerini edinmesini engellemesi nedeniyle, Çinli alıcılar yerel üreticilerden alımlarını artırmıştır.
Huawei ve Alibaba yukarıda ele alınmıştır. Diğer Çinli yapay zeka çip üreticileri şunlardır:
- Cambricon (SHA: 688256), 2025 mali yılı gelirini yıllık %453,21 artışla RMB 6,4972 milyar ve ilk tam yıl kârını RMB 2,0592 milyar olarak bildirdi. Piyasa değeri, STAR Market için bir ilk olarak 30 Haziran 2026'da RMB 1 trilyonu aştı.
- Baidu Kunlunxin, 13 Kasım 2025'te iki çip tanıttı. Kunlun M100, büyük ölçekli çıkarım için optimize edilmiştir ve 2026'nın başlarında piyasaya sürülmesi planlanmıştı; ultra büyük çok modlu modellerin eğitimi ve çıkarımı içinşa edilen Kunlun M300 ise 2027'yi hedeflemektedir. Baidu ayrıca, M100 veya M300'den ziyade Baidu'nun mevcut Kunlun P800 çiplerinden inşa edilen iki süper düğüm sistemi olan Tianchi 256 (2026 1. yarıda mevcut) ve Tianchi 512 (2026 2. yarıda mevcut) sundu.
- Biren, NVIDIA mezunları tarafından kuruldu, 2 Ocak 2026'da Hong Kong Menkul Kıymetler Borsası ana panosunda listelendi ve HK$5,58 milyar (yaklaşık ABD$717 milyon) topladı.
- Moore Threads (SHA: 688795), 5 Aralık 2025'te STAR Market'te listelendi. 2025 mali yılı geliri, yıllık %243,37 artışla RMB 1.505 milyar oldu. Şirket kârsız kalmaya devam etmektedir ve 2023'ten beri ABD Varlık Listesi'ndedir.
- MetaX, 17 Aralık 2025'te STAR Market'te listelendi ve yaklaşık RMB 4,2 milyar (ABD$586-596 milyon) topladı ve o zamandan beri ikincil bir Hong Kong listelemesi için gizlice başvuruda bulundu.
- Iluvatar CoreX (HKEX: 9903), 8 Ocak 2026'da Hong Kong ana panosunda listelendi ve yaklaşık HK$3,68 milyar topladı.
- Enflame listelenmedi. Halka arz kaydı, 9-10 Temmuz 2026'da CSRC tarafından onaylandı ve RMB 6 milyar (yaklaşık ABD$883 milyon) toplamasına izin verildi, ancak hisseler Temmuz 2026 itibarıyla işlem görmeye başlamadı.153 2025 geliri RMB 990 milyon iken RMB 1,2 milyar net zarar etti; %20,3 hissedar olan Tencent bunun %83,8'ini oluşturdu.
- SMIC, bu tasarımcıların çoğunun bağlı olduğu dökümhane, Haziran 2026 itibarıyla N+3 (5nm-sınıfı) hacimli üretimde, ayda yaklaşık 45.000 ila 60.000 wafer 7nm kapasitesi ve $9,3 milyar 2025 geliri ile.
Çin'in yapay zeka hızlandırıcı pazarının yerli payı
Aşağıdaki tablo Reuters tarafından görülen bir IDC raporundan gelmektedir.154 Sunucuları veya geliri değil, hızlandırıcı kartların birim sevkiyatlarını sayar.
Yerli tedarik kendi içinde yoğunlaşmıştır. Huawei, Çinli satıcı sevkiyatlarının yaklaşık yarısını oluştururken, geri kalanı Alibaba'nın T-Head'i, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX ve Iluvatar CoreX arasında bölünmüştür.154
SSS'ler
Çipler ve onları inşa eden ekipman, insanlar tarafından şimdiye kadar yapılmış en karmaşık makinelerdir. Yarı iletken ekosisteminde birçok şirket olmasına rağmen, bu makalede NVIDIA gibi çip tasarımcılarına odaklandık.
Çoğu çip tasarımcısı, çip üretimini TSMC gibi dökümhanelere yaptırır. Dökümhaneler, bu çipleri üretmek için ASML gibi şirketler tarafından üretilen litografi ekipmanlarını kullanır. Ekosistem, IP ve tasarım araçları sağlayan Arm ve Synopsys gibi sağlayıcılar tarafından desteklenir.
Artan parametre sayısı, veri seti boyutu ve hesaplama, üretken yapay zeka modellerini daha doğru hale getirmiştir. Daha iyi derin öğrenme modelleri oluşturmak ve üretken yapay zeka uygulamalarına güç vermek için kuruluşlar artan hesaplama gücüne ve bellek bant genişliğine ihtiyaç duyar.
Güçlü genel amaçlı çipler (CPU'lar gibi) yüksek düzeyde paralelleştirilmiş derin öğrenme modellerini destekleyemez. Bu nedenle, paralel hesaplama yetenekleri sağlayan yapay zeka çipleri (örneğin GPU'lar) giderek daha fazla talep görmektedir.
Hiper ölçekleyiciler buna, yıllar süren bir süreç olan kendi çiplerini tasarlayarak yanıt vermektedir. Geri kalanların kendi yapay zeka modellerini oluşturmak için bu yollardan birini izlemesi gerekir. Bulut GPU sağlayıcılarından kapasite kiralayabilir veya bu makalede listelenen en iyi yapay zeka çip satıcılarından donanım satın alabilirler.
Yapay zeka donanımı ayrıca nöral işlem birimleri (NPU'lar), yapay zeka hızlandırıcıları veya derin öğrenme işlemcileri (DLP'ler) olarak da adlandırılır.
Daha fazla okuma
Bu makalede ele alınan çiplerin uygulamalı performans karşılaştırmaları için kıyaslamalarımıza bakın:
- Çoklu GPU kıyaslaması: NVIDIA'nın B200, H200, H100 ve AMD'nin MI300X'i, LLM çıkarımı için 1, 2, 4 ve 8 GPU'lu yapılandırmalarda nasıl ölçeklenir; verim, gecikme ve token başına maliyet analizi ile.
- GPU eşzamanlılık kıyaslaması: NVIDIA'nın B200, H200, H100 ve AMD'nin MI300X'i 1 ila 512 eşzamanlı isteği nasıl yönetir; her eşzamanlılık seviyesinde sistem verimi, sorgu başına hız, uçtan uca gecikme ve dolar başına token dahil.
- CUDA ve ROCm: AMD'nin ROCm'unun çerçeve desteği ve taşınabilirlik açısından NVIDIA'nın CUDA'sı ile nasıl karşılaştırıldığı; AMD'nin bu makaledeki konumunun arkasındaki yazılım sorusu.
- Uç yapay zeka çip üreticileri: Yukarıdaki uç tablosundaki satıcılar, her bir parçanın hedeflediği kullanım durumlarıyla tek ele alınmıştır.
- Bulut GPU sağlayıcıları: Donanım satın almayan ekipler için burada ele alınan hızlandırıcıları saatlik olarak kiralayan 60'tan fazla sağlayıcı.
Referanslar
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{En İyi 30+ Yapay Zeka Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 28 Temmuz 2026}
}Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorumlar 2
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.
Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.
surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?
All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!