GPU Pazar Yeri: Vast.ai vs Shadeform vs Prime Intellect

Uygun fiyatlarla kullanılabilir GPU kapasitesi bulmak, yapay zeka ekipleri için kritik bir zorluk haline geldi. AWS ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcıları GPU örnekleri sunarken, genellikle kapasite dolu veya pahalı oluyorlar. GPU pazar yeri toplayıcıları, kullanıcıları tek bir arayüzle düzinelerce sağlayıcıya bağlayan bir alternatif olarak ortaya çıktı.

Aşağıda en iyi GPU pazar yerlerinin 12 aylık arama pazar payı dağılımını görebilirsiniz:

Vast.ai

Vast.ai, 2018 yılında kurulan ve kiracıları bireyler, Tier-4 veri merkezleri ve diğer katılımcılarla buluşturan eşler arası bir borsa olarak çalışan orijinal GPU pazar yerlerinden biridir. Sıklıkla “GPU'ların Airbnb'si” olarak tanımlanır ve geniş bir sunucu havuzundan arzı listeler; fiyat rekabeti oranları belirler, böylece pazardaki en derin donanım kataloglarından birine sahiptir.

Öne çıkan özellikler:

• Canlı teklifleri GPU tipi, VRAM, CPU, bant genişliği ve fiyata göre filtreleyen pazar yeri arama motoru
• Hem denetlenmiş “Güvenli Bulut” veri merkezi envanteri hem de daha düşük maliyetli topluluk/sunucu kapasitesi tek bir arayüzde
• Saniyelik faturalandırma ile kesintiye uğrayabilen (spot tarzı) ve isteğe bağlı seçenekler
• Hızlı dağıtım için tek tıklamalı önceden oluşturulmuş ve özel Docker şablonları
• Kategorideki en geniş GPU model yelpazesi: tüketici RTX kartlarından veri merkezi H100/H200/B200 modellerine kadar

En uygun olduğu durumlar: Maliyet duyarlı geliştiriciler, araştırmacılar ve en geniş donanım seçimini ve en düşük taban fiyatları arayan bağımsız ekipler; değişken sunucu kalitesini tolere edebilecek kullanıcılar.

TensorDock

TensorDock, boşta donanımı olan tedarikçilerle buna ihtiyaç duyan kullanıcıları buluşturan bir GPU pazar yeridir; Vast.ai’ye benzer ancak daha sıkı sunucu gereksinimleri ve tam sanal makine kontrolüne odaklanır. 100'den fazla veri merkezi konumundaki iş ortakları aracılığıyla 30.000'e kadar GPU'ya erişim sağladığını duyurur.

Öne çıkan özellikler:

• Rekabetçi tedarikçi fiyatlandırmasıyla pazar yeri/aracı modeli, genellikle sabit fiyatlı bulutlardan daha ucuz
• KVM yalıtımı ile tam VM kontrolü; root erişimi ve özel sürücü/OS desteği dahil
• Özelleştirilebilir RAM, vCPU ve depolama
• Tier 3/4 veri merkezlerinde kurumsal (A100/H100) ve tüketici sınıfı GPU'ların karışımı
• Saniyelik faturalandırma, REST API, CLI ve 24/7 destek kiralama paketine dahildir

En uygun olduğu durumlar: Pazar yeri fiyatlandırması isteyip daha fazla yapılandırılabilirlik, yalıtım ve saf bir topluluk pazar yerinin genellikle sunduğundan daha iyi destek arayan bütçe bilinçli ekipler.

Shadeform

Shadeform, 2023 yılında kurulan bir GPU bulut pazar yeridir ve geliştiricileri Lambda, Nebius ve Crusoe dahil olmak üzere 20'den fazla bulut sağlayıcısındaki hesaplama kaynaklarına bağlar. Platform, herhangi bir sağlayıcıda GPU'ları dağıtmak için birleşik bir API ve konsol sunarak birden çok hesap ve API yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Öne çıkan özellikler:

• 20+ bulut sağlayıcısına tek API erişimi
• 11+ sağlayıcıdan 24 saat içinde teklif almak için otomatik hesaplama aracılık sistemi
• Tüm sağlayıcılarda gerçek zamanlı fiyatlandırma ve kullanılabilirlik verileri
• Birden çok bulut arasında merkezi faturalandırma
• Ek ücret yok; kullanıcılar doğrudan sağlayıcılara gitmiş gibi aynı fiyatı öder
• Shadeform tarafından yönetilen kullanıma hazır bulut hesaplarında GPU'ları başlatın

En uygun olduğu durumlar: Ayrı hesaplar ve satıcı ilişkileri yönetme yükü olmadan birden çok bulutta anında GPU erişimine ihtiyaç duyan ekipler.

SF Compute

San Francisco Compute Company (SF Compute), büyük ölçekli GPU kümeleri için bir spot piyasası işletmektedir. Sunduğu GPU'ların hiçbirine sahip değildir; bunun yerine üçüncü taraf donanımda 100 milyon doların üzerinde yönetim yapar. Ayırt edici özelliği fiyatlandırmasıdır: GPU-saat başına tek bir fiyat yoktur ve her hesaplama bloğu boyuta ve süreye göre bağımsız olarak fiyatlandırılır.

Öne çıkan özellikler:

• H100 ve H200 kümeleri için spot piyasa fiyatlandırması; bir GPU'dan yüzlercesine kadar kapasite, bir saat kadar kısa süreler için
• Uzun vadeli taahhüt yok
• İş yüklerini platform dışına taşırken veri çıkış ücreti yok
• InfiniBand ağlı VM kümeleri ile CLI ve pano arayüzüyle dağıtım

En uygun olduğu durumlar: Piyasa oranlı küme fiyatlandırması ve sabit bir sözleşmeye bağlı kalmadan ölçeği artırma veya azaltma esnekliği arayan, büyük, esnek eğitim veya çıkarım işleri çalıştıran ekipler.

Prime Intellect

Prime Intellect, lider sağlayıcılardan GPU kaynaklarını toplayan bir hesaplama borsası işletmektedir; hali hazırda 12 bulut entegre edilmiş olup daha birçoğu yoldadır. Platform, rekabetçi oranlarla H100'ler sunar ve kullanıcıların uzun vadeli sözleşmeler olmadan bilgi işlem kaynaklarına erişmesini sağlar.

Öne çıkan özellikler:

• 12+ entegre bulut sağlayıcısından birleşik kaynak havuzu.
• Talep üzerine anında en fazla 8 GPU'ya erişim; 16-128+ GPU kümeleri planlanıyor.
• Akash Network, io.net, Vast.ai ve Lambda Cloud dahil olmak üzere büyük merkezi ve merkeziyetsiz GPU sağlayıcılarının kaynaklarını entegre eder.
• Kümeler arası çok düğümlü eğitim için dağıtık eğitim çerçevelerine odaklanma.
• Kullanıcıların sağladığı, hesaplama sağlayıcılarının hız ve güvenilirliğini değerlendiren yorumlar.

En uygun olduğu durumlar: Şeffaf sağlayıcı performansı verilerine ihtiyaç duyan, dağıtık eğitim iş yüklerini çalıştıran yapay zeka araştırmacıları ve ekipleri.

GPU pazar yeri fiyatlandırma modelleri açıklandı

GPU maliyetlerinizi optimize etmek için fiyatlandırma modellerini anlamak çok önemlidir. Çoğu pazar yeri üç temel fiyatlandırma yapısı sunar:

İsteğe bağlı fiyatlandırma

Uzun vadeli taahhüt olmaksızın kullandıkça öde. Fiyatlar genellikle dakika veya saat başına faturalandırılır.

Tipik maliyetler:

• H100 SXM: sağlayıcıya bağlı olarak $2.25-$8.00/saat
• A100 80GB: $1.29-$4.00/saat
• RTX 4090: $0.34-$0.50/saat

En uygun olduğu durumlar: Kısa süreli projeler, test, geliştirme ve öngörülemeyen iş yükleri.

Spot/kesintiye uğrayabilen örnekler

Atıl GPU kapasitesine 60-90% indirimle erişin; karşılığında, örnekler sağlayıcının kapasiteyi geri istemesi durumunda 30 saniye ila 2 dakika öncesinden ihbar ile kesintiye uğratılabilir.

Tipik tasarruflar:

• H100 örnekleri: İsteğe bağlı fiyatlandırmada 85%'e varan indirim
• A100 örnekleri: 60%-75% indirim
• RTX serisi: 50%-70% tasarruf

En uygun olduğu durumlar: Toplu işleme, kontrol noktası kaydı ile model eğitimi, kritik olmayan çıkarım ve geliştirme ortamları.

Rezervasyonlu kapasite

40%-72% indirim karşılığında belirli GPU türlerine 1-3 yıllığına taahhüt verin. Bazı sağlayıcılar peşin ödeme ister.

Tipik indirimler:

• 1 yıllık taahhüt: 30%-50% tasarruf
• 3 yıllık taahhüt: 50%-72% tasarruf

En uygun olduğu durumlar: Öngörülebilir, istikrarlı GPU gereksinimleri olan üretim iş yükleri.

GPU pazar yeri nedir?

GPU pazar yeri, kullanıcıların yapay zeka eğitimi, çıkarım, görüntü oluşturma ve bilimsel hesaplama gibi işlemler için grafik işlem birimlerine (GPU'lar) erişebildiği bir platformdur. Ancak tüm GPU pazar yerleri aynı şekilde çalışmaz.

GPU pazar yerleri iki kategoriye ayrılır: altyapılarına sahip olan doğrudan bulut sağlayıcıları ve sizi birden çok sağlayıcıya bağlayan toplayıcı platformlar. Bu rehber, sizi tek bir arayüzle düzinelerce buluta bağlayarak GPU kapasitesi için seyahat rezervasyonu siteleri gibi çalışan toplayıcılara odaklanmaktadır.

Temel farklar: Sağlayıcılar ve ağ geçitleri

Altyapı sahipliği

• Doğrudan sağlayıcılar: Veri merkezlerine, donanıma ve ağ altyapısına sahiptir ve bunları işletir
• Ağ geçitleri: Altyapıya sahip değildir; birden çok sağlayıcıdan kapasite toplarlar

Fiyatlandırma yapısı

• Doğrudan sağlayıcılar: Donanım maliyetleri, genel giderler ve pazar konumlandırmasına göre kendi fiyatlarını belirler
• Ağ geçitleri: Genellikle ek ücret almaz; kullanıcılar doğrudan sağlayıcılara gitmiş gibi aynı fiyatı öder

Hesap yönetimi

• Doğrudan sağlayıcılar: Ayrı hesap oluşturma, kota yönetimi ve ayrı faturalandırma gerektirir
• Ağ geçitleri: Tüm sağlayıcılar genelinde merkezi hesap yönetimi ve birleşik faturalandırma sağlar

API ve entegrasyon

• Doğrudan sağlayıcılar: Her biri benzersiz API'lere, SDK'lere ve yönetim arayüzlerine sahiptir
• Ağ geçitleri: Entegre tüm sağlayıcılarda çalışan tek, birleşik bir API sunar

Esneklik ve bağlılık

• Doğrudan sağlayıcılar: Altyapı ve iş akışları sağlayıcıya özgü hale geldikçe satıcı bağımlılığına yol açabilir
• Ağ geçitleri: Aynı arayüz üzerinden sağlayıcılar arasında kolay geçiş yaparak bağımlılığı azaltır

Destek ve SLA'lar

• Doğrudan Sağlayıcılar: Destek ekipleriyle doğrudan ilişki ve sağlayıcıya özgü SLA'lar
• Ağ geçitleri: Ek bir destek katmanı olabilir ancak nihai olarak altta yatan sağlayıcı SLA'larına dayanır

GPU pazar yerlerini kullanmanın faydaları

1. Basitleştirilmiş çoklu bulut yönetimi

Toplayıcılar, hesap açma, kota alma ve birden çok sağlayıcının karmaşıklıklarını aşma ihtiyacını ortadan kaldırır. 10+ platformda kimlik bilgilerini yönetmek yerine, tek bir konsol üzerinden yönetirsiniz. Bu, özellikle kapasitenin sağlayıcılar arasında hızla belirip kaybolabildiği GPU kıtlığı dönemlerinde çok değerlidir.

2. Gerçek zamanlı fiyat karşılaştırma ve optimizasyon

Birden çok rakip sağlayıcı arasında GPU türlerini, bellek boyutlarını ve performans kademelerini gerçek zamanlı olarak karşılaştırın. A Sağlayıcısında bir H100 $3.20/saat ama B Sağlayıcısında $2.60/saat mi? Anında B Sağlayıcısına dağıtın. Dinamik fiyatlandırma modelleri, atıl kaynağa sahip sağlayıcıların oranlarını ayarlamasına olanak tanıyarak fiyat tekelleşmesini önleyen rekabetçi pazar yerlerini teşvik eder.

3. Kullanılabilirlik ve kapasite erişimi

Kaynakları tek çatı altında toplayarak, bu platformlar kullanılabilir kapasite bulma şansınızı artırır. Yoğun talep dönemlerinde, AWS us-east-1'de A100 kalmamışsa, ağ geçidiniz tek satır kod değiştirmeden CoreWeave, Lambda veya Vast.ai üzerinde kapasite bulabilir.

4. Azaltılmış altyapı karmaşıklığı

Birden çok bulut platformunun arayüzünü ve API'lerini öğrenmek yerine, geliştiriciler altta yatan sağlayıcıdan bağımsız olarak tek bir tutarlı deneyim kullanır. DevOps ekibinizin 15 farklı bulut platformunda uzman olması gerekmez; sadece bir ağ geçidi API'sinde ustalaşmaları yeterlidir.

5. Pazar rekabeti yoluyla maliyet verimliliği

Ağ geçitleri, sağlayıcıların fiyat ve kullanılabilirlik açısından rekabet ettiği şeffaf pazar yerleri oluşturur. Bu rekabet, tekelci tek sağlayıcılı senaryolara kıyasla fiyatları doğal olarak düşürür. Bazı ekipler, büyük bulut sağlayıcılarından GPU ağ geçitlerine geçerek 40%-60% maliyet tasarrufu bildiriyor.

6. Anında yedekleme ve artıklık

Bir sağlayıcı kesinti yaşarsa veya kapasite sınırına ulaşırsa, ağ geçitleri otomatik olarak alternatif sağlayıcılara geçiş yapabilir. Bu coğrafi ve satıcı çeşitliliği daha dayanıklı bir yapay zeka altyapısı oluşturur.

GPU kullanılabilirliği ve kıtlığı

GPU piyasası, özellikle NVIDIA H100 ve H200 gibi yüksek talep gören çipler için önemli arz kısıtlamalarıyla karşı karşıyadır. GPU kıtlığı, büyük bulut sağlayıcılarında GPU edinmeyi zor ve pahalı hale getirir; bu nedenle toplayıcılar temel altyapı haline gelmiştir.

Kullanılabilirliği etkileyen temel faktörler:

• Yapay zeka patlaması talebi: Üretken yapay zeka ve büyük dil modeli eğitimindeki patlama, yüksek GPU talebi yarattı
• Sınırlı üretim kapasitesi: NVIDIA'nın üretimi küresel talebe yetişemiyor
• Veri merkezi inşaatındaki gecikme: Yeni tesislerin devreye alınması 18-24 ay sürüyor
• Coğrafi yoğunlaşma: GPU kapasitesinin çoğu ABD ve Avrupa'daki veri merkezlerinde yoğunlaşmıştır

GPU pazar yeri ağ geçitleri, düzinelerce sağlayıcıda aynı anda kapasite görünürlüğü sağlayarak kıtlıkla başa çıkmaya yardımcı olur. Büyük bulutlarda tükendiğinde, genellikle daha küçük bölgesel sağlayıcılarda kullanılabilirlik olur.

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

GPU pazar yerinin zorlukları

Altta yatan sağlayıcılara bağımlılık

Hizmet kalitesi ve güvenilirlik nihai olarak alttaki sağlayıcı altyapısına bağlıdır. Bir ağ geçidi, bir sağlayıcının donanım veya ağındaki temel sorunları çözemez.

Soyutlama sınırlamaları

Ağ geçitleri tüm sağlayıcıya özgü özellikleri desteklemeyebilir. SageMaker veya GCP'nin TPU'ları gibi özel AWS hizmetlerine ihtiyacınız varsa doğrudan sağlayıcı erişimine ihtiyacınız olacaktır.

Pazar parçalanması

Sınırlı standardizasyon, henüz yerleşik spot piyasaların veya vadeli işlem sözleşmelerinin olmadığı anlamına gelir. Fiyatlandırma şeffaflığı ağ geçitleri arasında değişir ve tüm sağlayıcılar tüm platformlarda mevcut değildir.

Performans değişkenliği

Farklı sağlayıcıların farklı ağ topolojileri, depolama yapılandırmaları ve bağlantı seçenekleri vardır. A Sağlayıcısındaki bir H100, ağ farklılıkları nedeniyle çok düğümlü eğitimde B Sağlayıcısındaki bir H100'den farklı performans gösterebilir.

Alternatif GPU altyapısı

Merkeziyetsiz GPU ağları

Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları (DePIN), GPU kapasitesinin kaynağını temelden değiştirerek üretime hazır alternatifler haline geliyor.

• io.net, bağımsız veri merkezlerinden ve kripto para madencilerinden bir milyondan fazla GPU'yu bir araya getirdi. Platform, 2 dakikanın altında GPU kümesi dağıtımı ile merkezi bulut sağlayıcılarına kıyasla 70%'e varan maliyet tasarrufu iddia ediyor.¹
• Akash Network, kullanıcıların istedikleri fiyatları belirlediği ve sağlayıcıların talepleri karşılamak için rekabet ettiği ters açık artırma pazar yeri olarak çalışır. Ağ, 736 GPU'da 70% kullanım oranı sürdürüyor ve yıllık $4.3 milyonun üzerinde gelir elde ediyor.

Benimseme hususları: Merkeziyetsiz ağlar cazip ekonomik avantajlar sunarken, gecikme, güvenlik ve yazılım uyumluluğu ile ilgili zorluklar devam etmektedir. Platformlar, bu endişeleri gidermek için Sıfır Bilgi Kanıtları ve otomatik doğrulama sistemleri uygulamaktadır. Esnek iş yükleri ve maliyet optimizasyonu öncelikleri olan kuruluşlar için merkeziyetsiz ağlar giderek uygulanabilir alternatifler sunmaktadır.

Yapay zekaya özel donanım kullanılabilirliği

Özel donanımların NVIDIA'nın hakimiyetine meydan okumasıyla, yapay zeka çıkarımı için rekabet ortamı değişiyor.

• Groq (NVIDIA tarafından satın alındı): NVIDIA, Groq'un Dil İşlem Birimi teknolojisini Aralık 2025'te $20 milyar karşılığında satın aldı. Groq'un LPU'ları, çip dışı bellek yerine çip üstü SRAM kullanarak benzeri görülmemiş çıkarım hızlarına ulaştı. NVIDIA'nın 2026 sonlarında çıkması beklenen Vera Rubin platformu bu teknolojiyi içerecek.²
• Cerebras Wafer-Scale Engine: Cerebras, Ocak 2026'da OpenAI ile 750 megawatt'a kadar hesaplama gücü sağlamak üzere $10 milyarlık üç yıllık bir anlaşma imzaladı. WSE-3 çipi 4 trilyon transistör ve 900.000 yapay zeka çekirdeği içeriyor ve çıkarım iş yüklerinde NVIDIA Blackwell'e göre 32% daha düşük işletme maliyeti iddia ediyor. ³

Güvenlik ve uyumluluk hususları

GPU pazar yeri ağ geçitlerini kullanırken güvenlik, hem ağ geçidi işletmecisine hem de alttaki sağlayıcılara bağlıdır. Çoğu ağ geçidi şunları uygular:

• Veri şifreleme: Aktarım halindeki ve bekleyen veriler için uçtan uca şifreleme
• Erişim kontrolleri: Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve API anahtar yönetimi
• Uyumluluk sertifikaları: Mümkün olan yerlerde SOC 2, ISO 27001 ve GDPR uyumluluğu
• Ağ yalıtımı: Özel ağ seçenekleri ve VPC desteği

Katı veri egemenliği gereksinimleri olan kuruluşlar için, ağ geçidinizin belirli coğrafi bölgeleri ve uyumluluk ihtiyaçlarınızı karşılayan sağlayıcıları seçmeyi desteklediğini doğrulayın.

İş yükünüz için doğru yaklaşımı seçme

Şu durumlarda doğrudan GPU bulut sağlayıcılarını seçin:

• Sağlayıcıya özgü hizmetlerle (ör. AWS SageMaker, GCP Vertex AI) derinlemesine entegrasyona ihtiyacınız varsa
• Üretim iş yükleri için kurumsal destek ve sıkı SLA'lar kritikse
• Ağ geçitleri tarafından soyutlanmayan sağlayıcı yerel araçlar ve hizmetler üzerine inşa ediyorsanız
• Uyumluluk belirli veri merkezi sertifikaları veya denetim kayıtları gerektiriyorsa
• Tedarik ve destek için doğrudan satıcı ilişkilerini tercih ediyorsanız
• İş yükünüz yalnızca belirli sağlayıcılarda bulunan özel donanım yapılandırmalarını gerektiriyorsa

Şu durumlarda GPU pazar yeri ağ geçitlerini seçin:

• Kapasite kısıtlamalarından kaçınmak için birden çok sağlayıcıda esneklik gerekiyorsa
• Fiyat optimizasyonu öncelikliyse ve pazar rekabetinden yararlanmak istiyorsanız
• Satıcı bağımlılığından kaçınmak ve altyapı taşınabilirliğini korumak istiyorsanız
• DevOps ekibiniz için bulutlar arası basitleştirilmiş yönetim önemliyse
• Küresel pazarda mevcut kapasiteye hızlı erişime ihtiyacınız varsa
• Ekibiniz küçükse ve birden çok bulut ilişkisini yönetmeye kaynak ayıramıyorsa
• Deneysel veya araştırma iş yükleri çalıştırıyorsanız, esnekliğin sağlayıcıya özgü özelliklerden daha önemli olduğu durumlar

SSS'ler

Ek okumalar

• En İyi 30 Bulut GPU Sağlayıcısı ve GPU'ları
• En İyi 20+ Yapay Zeka Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri
• Çoklu GPU Karşılaştırması: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
• GPU Eşzamanlılık Karşılaştırması: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X

Bir satıcı bulma konusunda yardıma ihtiyacınız varsa veya herhangi bir sorunuz olursa, bizimle iletişime geçmekten free çekinmeyin:

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{GPU Pazar Yeri: Vast.ai vs Shadeform vs Prime Intellect}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/gpu-marketplace}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 3 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

How Decentralized GPU Networks Are Powering the Next Generation of AI

2.

Nvidia buying AI chip startup Groq for about $20 billion, biggest deal

CNBC

3.

reuters.com

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA 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