En İyi 10 Yapay Zeka Altyapı Şirketi ve Uygulaması

Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak projelerin çoğu ölçeklenemiyor. Yapay zeka kavram kanıtlarının 10-20'si tam dağıtıma ilerliyor.¹

Temel bir neden, mevcut sistemlerin büyük veri kümelerinin, gerçek zamanlı işlemenin veya karmaşık makine öğrenimi modellerinin taleplerini destekleyecek donanıma sahip olmamasıdır. Yapay zeka iş stratejisinde daha merkezi hale geldikçe, altyapı sınırlamaları girişimlerin üretime ulaşıp ulaşmayacağını giderek daha fazla belirliyor

En iyi 10 yapay zeka altyapı şirketini, temel bileşenlerini ve yapay zeka iş yüklerini etkili bir şekilde desteklemek için gerekenleri keşfedin:

Kurumsal yapay zeka altyapısının temel bileşenleri

Her bir yapay zeka altyapı katmanının açıklamasını ve pazar liderini görün. Gelirler veya çalışan sayısı hakkında kamuya açık verilerin bulunduğu durumlarda, pazar liderini belirlemek için bunlar kullanılmıştır:

1. Hesaplama

Hesaplama katmanı, büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarım için gereken yüksek paralellikli iş yüklerini destekler.

• Yapay zeka çipi üreticileri, yapay zeka iş yükleri için özel olarak tasarlanmış işlemciler geliştirir. Bu çipler, sinir ağı eğitimi ve çıkarım gibi görevler için işlem hacmini ve enerji verimliliğini en üst düzeye çıkarmaya odaklanır.
  • NVIDIA, derin öğrenme modellerini eğitmek ve yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için gerekli olan matris ve vektör hesaplamaları için GPU'lar geliştirir.
• Bulut sağlayıcıları, yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için özel donanımlar da dahil olmak üzere, talep üzerine hesaplama ve depolama kaynaklarına erişim sunar. Şirketlerin hesaplama ihtiyaçlarını ölçeklendirmelerini ve şirket içi donanım satın almadan veya bakımını yapmadan yapay zeka modellerini üretime dağıtmalarını sağlar.
  • Amazon Web Services: NVIDIA GPU'larına ek olarak AWS, bulut altyapısında eğitim ve çıkarım için Trainium ve Inferentia işlemcilerini sunar.
• GPU bulutu platformları, yapay zeka iş yükleri için GPU tedariğinde uzmanlaşmıştır.
  • IONOS Bulutu ; vCPU, özel çekirdekli ve GPU örnekleri sunan, yapılandırılabilir CPU ve RAM ile kullanım tabanlı ve rezerve faturalandırma seçenekleri ve GDPR uyumlu Avrupa veri merkezleriyle hizmet veren bir IaaS platformu olan Compute Engine'i sağlar.
  • Lider bir GPU bulut hizmeti olan Coreweave, yakın zamanda NASDAQ'da halka açıldı.

2. Veri

Yapay zeka altyapısı, modellere temiz ve ilgili girdiler sağlamak için iyi yönetilen veri ardışık düzenlerine ihtiyaç duyar. Veri katmanı, makine öğrenimi iş akışları için edinme, dönüştürme, analitik ve depolamayı destekler.

• Veri yönetimi ve analitiği platformları: Kurumsal verilerin düzenlenmesi, meta verilerle zenginleştirilmesi, yönetilmesi ve analiz edilmesi gerekir. Böylece makine öğrenimi modellerini eğitmek için değerli bir kaynak haline gelebilir.
  • Kurumsal odaklı teklifiyle Snowflake, işletmelerin verilerini düzenlemelerine ve yapay zeka için veri kaynaklarını belirlemelerine olanak tanır.
• İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) ve diğer veri etiketleme hizmetleri: Verileri etiketlemek, yapay zeka modellerinin mevcut veri kümelerinden öğrenmesine yardımcı olur.
  • Scale YZ, modelleri insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek için etiketlenmiş veri kümeleri ve değerlendirme geri bildirimi sağlar. Bu veriler LLM'lerin eğitiminde çok önemlidir.
• Web verisi altyapısı: Herkese açık web, yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için kullanılan en büyük veri kaynağıdır. Birçok üretken yapay zeka modeli, herkese açık web'den gelen verilerle eğitilir veya ince ayar yapılır ya da çıkarım sırasında gerçek zamanlı, kesintisiz web erişimi gerektirir.
  • Bright Data bir web veri altyapısı platformudur. Veri kümeleri, web kazıma API'leri, proxy'ler, uzak tarayıcılar ve ajanların arama, tarama ve web'de gezinmesi için otomasyon yetenekleri sunar.

3. Model

Model katmanı, yapay zeka modelleri için mimarileri, eğitim mekanizmalarını ve dağıtım süreçlerini içerir. LLM'ler ve yapay zeka video sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda deneme, optimizasyon ve izleme sağlar.

• LLM'ler (Büyük Dil Modelleri): OpenAI, büyük dil modelleri aracılığıyla üretken yapay zekanın benimsenmesini hızlandırmada önemli bir rol oynadı.
• LMM'ler (Büyük Çok Modlu Modeller): Çok modlu modeller, yüksek boyutlu girdileri ve zamansal farkındalığı işlemeyi gerektirir. Google DeepMind'in Veo'su, eylem tanıma ve video özetleme görevleri için video yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde öncülük etmektedir.
• MLOps platformları, model takibi, test ve üretime sunmayı destekler. Hugging Face (HF), ortamlar arasında model sürümleme, test ve dağıtım için araçlar ve depolar sunar.

Model katmanı, Python gibi programlama dillerinden Pytorch gibi paketlere ve DataRobot gibi veri bilimi platformlarına kadar birçok platformu içerir. Manzaranın tamamını değil, seçilmiş bir dizi sektörü öne çıkardık.

Sınırlamalar

Bu, bir kurumsal alıcının perspektifinden sektör görünümüdür. Her sektörün arkasında onu besleyen başka sektörler bulunur. Örneğin, hesaplama segmentinde NVIDIA, çip üretimini TSMC'ye dış kaynak olarak verir, TSMC ise çip üretim ekipmanının önemli bir kısmını ASML'ye dış kaynak olarak verir.

Yapay zeka fabrikaları nedir?

Yapay zeka fabrikaları, yapay zeka modelleri ve yapay zeka destekli uygulamalar üretmek, dağıtmak ve ölçeklendirmek için özel olarak tasarlanmış ortamlardır. Hesaplama, veri, ağ, depolama, yazılım ve operasyonel uzmanlığı sürekli yapay zeka iş yükleri için tasarlanmış bir sistemde birleştirirler.

Avrupa Komisyonu, Yapay Zeka Fabrikalarını, güvenilir yapay zeka modelleri ve uygulamaları geliştirmek için süper hesaplama kapasitesini, veriyi, yeteneği, startup'ları, işletmeleri, üniversiteleri ve kamu kurumlarını bir araya getiren ekosistemler olarak tanımlamaktadır.²

Yapay zeka fabrikaları ve yapay zeka altyapısı karşılaştırması

Yapay zeka altyapısı, yapay zeka sistemlerini oluşturmak ve çalıştırmak için gereken temel bileşenleri ifade eder. Bunlar arasında GPU'lar ve yapay zeka hızlandırıcıları gibi hesaplama kaynakları, veri depolama ve ardışık düzenleri, ağ iletişimi, orkestrasyon araçları, model geliştirme platformları ve güvenlik kontrolleri bulunur.

Yapay zeka fabrikaları, yapay zeka altyapısının daha entegre ve üretim odaklı bir biçimidir. Bireysel altyapı katmanlarına odaklanmak yerine, yapay zeka fabrikaları yapay zeka iş yüklerini sürekli ve ölçekli olarak çalıştırmak için tasarlanmıştır. Altyapı bileşenlerini operasyonel süreçler, yazılım orkestrasyonu ve iş yükü optimizasyonu ile entegre ederler.

Yapay zeka fabrikası kullanım alanları

Yapay zeka fabrikaları, yapay zeka iş yüklerinin büyük ölçekli hesaplama, düşük gecikmeli çıkarım, yüksek veri aktarım hızı veya veri ve altyapı üzerinde sıkı kontrol gerektirdiği durumlarda önem kazanır:

1. Yapay zeka modeli eğitimi: Yapay zeka fabrikaları, binlerce GPU veya yapay zeka hızlandırıcısı gerektiren büyük dil modellerinin, alana özgü modellerin ve öncü yapay zeka modellerinin eğitimini destekleyebilir.
2. Büyük ölçekli çıkarım: İşletmeler, chatbot'lar, kodlama asistanları, arama sistemleri, öneri motorları ve yapay zeka yardımcıları gibi sürekli olarak yanıt üreten yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak için yapay zeka fabrikalarını kullanabilir.
3. Etmen tabanlı yapay zeka: Otonom ajanlar tekrarlanan akıl yürütme, planlama, araç kullanımı, erişim ve yürütme gerektirir. Bu iş yükleri, basit prompt'lar-yanıt çıkarımından daha hesaplama yoğun olabilir, bu da yapay zeka fabrikalarını etmen tabanlı sistemleri ölçeklendiren kuruluşlar için faydalı hale getirir.
4. Egemen yapay zeka: Hükümetler ve düzenlenmiş sektörler, hassas verileri belirli yargı bölgeleri veya veri merkezleri içinde tutarken modelleri eğitmek ve çalıştırmak için özel yapay zeka fabrikalarını kullanabilir.
5. Bilimsel araştırma ve simülasyon: Yapay zeka fabrikaları, büyük ölçekli hesaplama ve yüksek performanslı depolama gerektiren ilaç keşfi, iklim modelleme, malzeme bilimi ve diğer araştırma alanlarındaki iş yüklerini destekleyebilir.
6. Fiziksel yapay zeka ve robotik: Yapay zeka fabrikaları, otonom sistemler, robotik, üretim otomasyonu ve bilgisayarlı görü uygulamaları için modelleri eğitmek ve dağıtmak amacıyla kullanılabilir.

Yapay zeka fabrikası sağlayıcısı örnekleri

NVIDIA: NVIDIA'nın yapay zeka fabrikası konsepti, ölçekli olarak yapay zeka çıktıları üretmek için full-stack sistemlere odaklanır. Yaklaşımı GPU'ları, ağ iletişimini, belleği, depolamayı, çıkarım yazılımını, soğutmayı, referans mimarilerini ve ekosistem ortaklarını birleştirir.

NVIDIA, yapay zeka fabrikalarını, özellikle çıkarım yoğun ve etmen tabanlı yapay zeka iş yükleri için yapay zeka çıktısının maliyetini ve işlem hacmini optimize eden ortamlar olarak konumlandırmaktadır.³

AWS: AWS Yapay Zeka Fabrikaları, AWS'nin müşterinin kendi veri merkezinde oluşturduğu ve yönettiği özel yapay zeka altyapı dağıtımlarıdır.

AWS; Amazon EC2, Amazon Bedrock ve Amazon SageMaker gibi hizmetlerin yanı sıra Trainium hızlandırıcıları, NVIDIA GPU'ları, ağ iletişimi ve depolama erişimi sağlar. Bu model, veri egemenliği, güvenlik veya düzenleyici gereklilikleri karşılarken bulut benzeri yapay zeka altyapısı isteyen kuruluşlar için uygundur.⁴

Doğru yapay zeka altyapısıyla oluşturabileceğiniz genel yapay zeka uygulamaları

Etkili yapay zeka altyapısı, kuruluşların yapay zeka uygulamalarını ne kadar hızlı deneyebileceğini, dağıtabileceğini ve ölçeklendirebileceğini belirler. Doğru donanım ve yazılım bileşenleri kombinasyonuyla veri bilimciler, karmaşık yapay zeka iş yüklerini destekleyebilir, veri korumasını sağlayabilir ve büyük hacimli verileri verimli bir şekilde işleyebilir.

1. Yapay zeka ajanları

Yapay zeka ajanları, algılama, akıl yürütme ve karar verme yeteneklerini birleştirerek görevleri otonom veya etkileşimli olarak yerine getirir.

Yapay zeka ajanları oluşturmak, entegre donanım ve yazılım ile hassas verilerin güvenli yönetimini gerektirir.

• Kurumsal ajanlar, dahili destek taleplerini yönetir veya dokümantasyon iş akışlarını otomatikleştirir.
• Geliştirici ajanları, büyük dil modellerini kullanarak kod oluşturma ve hata ayıklamaya yardımcı olur.
• Satış için yapay zeka ajanları, müşteri verilerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş erişim mesajları taslağı hazırlayabilir.

2. RAG ardışık düzenleri

Geri Getirme Destekli Üretim (RAG), bilgi erişimini üretken yapay zeka ile birleştirerek model çıktılarının doğruluğunu ve ilgililiğini artırır.

RAG ardışık düzenleri, hızlı veri erişimi, verimli veri işleme çerçeveleri ve ölçeklenebilir depolama çözümleri gerektirir.

• Kurumsal arama araçları, belgeleri getirmek ve özetler oluşturmak için RAG ardışık düzenlerini kullanır.
• Müşteri destek sistemleri, bağlama duyarlı yanıtlar sağlamak için erişimi üretken yanıtlarla birleştirir.
• Hukuk yapay zeka araçları, ilgili emsal kararları veya düzenlemeleri getirir ve açıklar.

3. Çıkarım odaklı altyapı

Çıkarım iş yükleri hızla ölçeklenirken, tüm veri merkezi iş yüklerinin yaklaşık yarısını oluşturması beklenmektedir.⁵ Bu büyüme, altyapı talebini büyük, merkezi eğitim kümelerinden son kullanıcılara daha yakın konumlanmış dağıtık bölgesel veri merkezlerine kaydırmaktadır.

Bu değişimi desteklemek için altyapının GPU öncelikli tasarımlardan çıkarım odaklı süreçlere doğru evrilmesi beklenmektedir.⁶

Çıkarım odaklı altyapı yaygın olarak şu alanlarda kullanılır:

• Gerçek zamanlı yapay zeka uygulamalarına hizmet veren bölgesel veri merkezleri.
• Büyük ölçekli yapay zeka hizmetlerini maliyet etkin şekilde çalıştıran kurumsal platformlar.
• Konuşmalı yapay zeka, öneriler ve arama gibi gecikmeye duyarlı kullanım alanları.

Alana özgü uygulamalar

4. Doğal dil işleme

NLP modelleri, özetleme, sınıflandırma ve dil üretimi gibi görevleri yerine getirir. Bu modeller büyük veri kümeleri üzerine inşa edilir ve ölçeklenebilir hesaplama ortamları gerektirir.

Bu uygulamalar, verimli veri alımı, depolama ve yüksek işlem hacimli işlemeye bağlıdır.

• Chatbot'lar ve sanal ajanlar, soruları yanıtlamak ve görevleri yerine getirmek için önceden eğitilmiş dil modellerini kullanır.
• Makine çeviri sistemleri, çok dilli içeriği işlemek için paralel işleme yeteneklerine dayanır.
• Üretken yapay zeka modelleri, genellikle gelişmiş derin öğrenme mimarileri kullanılarak eğitilen yeni içerikler oluşturur.

5. Tahmine dayalı analitik

Tahmine dayalı analitik, veri eğilimlerini analiz eder ve gelecekteki olayları tahmin eder. Bu modeller, güçlü veri yönetimi ve yapılandırılmış yapay zeka iş akışları gerektirir.

Yapay zeka altyapısı, ölçekli model eğitimini desteklemeli ve mevcut sistemlerle güvenli bir şekilde entegre olmalıdır.

• Lojistikte, modeller teslimat sürelerini tahmin eder ve rotalamayı optimize eder.
• Finansta, makine öğrenimi modelleri dolandırıcılık modellerini tespit eder ve risk değerlendirmesi yapar.
• Sağlık hizmetlerinde, tahmine dayalı modeller geçmiş verileri kullanarak hasta sonuçlarını tahmin eder.

6. Öneri sistemleri

Öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş içerik veya ürün önerileri oluşturmak için kullanıcı verilerini kullanır. Yeni davranışlara uyum sağlamak için sürekli yeniden eğitim gerektirirler.

Bu sistemler, ölçekli olarak gerçek zamanlı çıkarımı yönetmek için özel donanım ve bulut altyapısı gerektirir.

• Akış platformları, izleme geçmişine dayalı olarak videoları sıralar.
• e-Ticaret motorları, satın alma verilerine dayalı olarak ürünler önerir.
• Reklam platformları, dönüşüm için içerik dağıtımını optimize eder.

7. Siber güvenlik için yapay zeka

Yapay zeka, örüntü tanıma ve anomali tespiti kullanarak siber güvenlik tehditlerini tespit etmeye ve bunlara yanıt vermeye yardımcı olur.

Bu kullanım alanları, gelişmiş güvenlik önlemlerine, yüksek hızlı veri alımına ve model eğitim altyapısına dayanır.

• Saldırı tespit sistemleri, yapay zeka algoritmalarını kullanarak ağ etkinliğini izler.
• Uç nokta koruması, kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için makine öğrenimi modellerini kullanır.
• Kimlik sistemleri, kullanıcı davranışı ve erişim modellerine dayalı olarak risk değerlendirmesi yapar.

8. Bilimsel araştırma ve simülasyon

Bilimsel yapay zeka uygulamaları; simülasyon, hipotez testi ve hızlandırılmış keşfi destekler. Bu projeler genellikle geniş hesaplama kaynakları gerektirir.

• İlaç keşfi platformları, derin öğrenme kullanarak moleküler etkileşimleri simüle eder.
• İklim modelleri, uzun vadeli tahminler için büyük hacimli çevresel verileri analiz eder.
• Malzeme bilimi, simülasyon verilerine dayalı olarak potansiyel bileşikleri belirlemek için yapay zekayı kullanır.

Fiziksel dünyadaki uygulamalar

9. Bilgisayarlı görü

Bilgisayarlı görü modelleri, görsel verileri tespit etmek, bölütlemek veya sınıflandırmak için görüntüleri ve videoları işler. Gerçek zamanlı görsel analiz gerektiren sektörlerde kullanılırlar. Bu uygulamalar, verileri verimli bir şekilde yönetmek için tensör işleme birimlerinden ve dağıtık dosya sistemlerinden faydalanır.

• Tıbbi görüntüleme uygulamaları, taramalardaki örüntüleri tespit etmek için yapay zeka modellerini kullanır.
• Gözetim sistemleri, nesne takibi ve anomali tespiti gerçekleştirir.
• Üretimdeki kalite kontrol araçları, makine öğrenimi görevlerini kullanarak kusurları tespit eder.

10. Otonom sistemler

Otonom sistemler, bağımsız olarak çalışmak ve değişen ortamlara yanıt vermek için yapay zekayı kullanır. Düşük gecikmeli işleme ve büyük ölçekli veri işleme gerektirirler.

Bu yapay zeka sistemleri, geleneksel merkezi işlem birimleri tarafından tipik olarak desteklenmeyen yüksek hesaplama taleplerine bağlıdır.

• Sürücüsüz araçlar, sensör girdilerini yorumlamak ve kararlar almak için yapay zeka modellerini çalıştırır.
• Dronlar, navigasyon ve hedef tanıma için makine öğrenimi iş yüklerini kullanır.
• Depo robotiği, gerçek zamanlı nesne tespiti ve konumlandırmaya dayalı olarak çalışır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{En İyi 10 Yapay Zeka Altyapı Şirketi ve Uygulaması}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-infrastructure-companies}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 5 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Accelerating impact from AI

2.

AI Factories | Shaping Europe’s digital future

3.

AI Factories: The New Infrastructure of Intelligence | NVIDIA Blog

4.

Amazon Web Services | AI Factories

5.

2026 Global Data Center Outlook

6.

AI in 2025: What We Got Right + Insights for 2026

SambaNova

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

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.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder