1. How do GPU marketplace gateways compare to traditional clouds like AWS in terms of pricing and availability?

GPU gateways often provide developers with access to real-time pricing and broader availability by aggregating supply across dozens of providers, including AWS, specialized GPU clouds, and decentralized networks. Instead of being limited to a single provider's inventory, users can compare prices, inference performance, memory, and instance types side by side. This is especially useful for enterprises running large AI workloads that experience rapid demand spikes. Gateways also help organizations manage multi-cloud deployments from a single console, allowing them to spin up resources in seconds and only pay for the compute resources they use.

2. Are GPU marketplace gateways secure and reliable enough for enterprise-grade AI infrastructure?

Yes, most gateways are created with security and compliance in mind, but reliability ultimately depends on the underlying providers. Gateways abstract complexity while still giving access to robust AI infrastructure, high-performance GPU instances, and custom configurations for training, inference, and fine-tuning. For enterprises that need to scale to hundreds or even thousands of GPUs, gateways reduce operational overhead while allowing teams to continue using provider-native SLAs. This hybrid approach helps balance cost, power, workload requirements, and future growth factors.

3. When should developers choose interruptible or spot GPU instances through a gateway instead of direct clouds?

Interruptible instances can be highly cost-effective for flexible AI compute tasks such as distributed training, inference, rendering, or batch workload processing. Through a GPU gateway, developers can build and spin clusters in under a minute and restart interrupted jobs within minutes using checkpointing. While direct cloud spot markets vary by region, gateways scan the entire GPU market to surface the best pricing, availability, and performance across providers. This helps developers build faster, pay only for what they use, and choose the instance or single-GPU configuration that best fits their use cases without being locked into any one platform.

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

GPU Pazar Yeri: Shadeform vs Prime Intellect vs Node AI

Cem Dilmegani

Güncellenme tarihi: 3 Haz 2026

Bakınız etik normlar

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

Makul fiyatlarla mevcut GPU kapasitesi bulmak, AI ekipleri için kritik bir zorluk haline geldi. AWS ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcıları GPU örnekleri sunsa da, genellikle kapasite doludur veya pahalıdır. GPU pazar yeri toplayıcıları, kullanıcıları tek bir arayüz üzerinden düzinelerce sağlayıcıya bağlayan bir alternatif olarak ortaya çıktı.

Bu platformların nasıl çalıştığını, fiyatlandırma modellerini ve bulut sağlayıcılarına doğrudan gitmeye kıyasla ne zaman kullanılacağını inceleyin.

Shadeform

Shadeform, 2023 yılında kurulan ve geliştiricileri Lambda, Nebius ve Crusoe dahil olmak üzere 20'den fazla bulut sağlayıcısı üzerindeki hesaplama kaynaklarına bağlayan bir GPU bulut pazar yeridir. Platform, herhangi bir sağlayıcıda GPU sağlama için birleştirilmiş bir API ve konsol sunar; birden fazla hesap ve API yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Temel özellikler:

20'den fazla bulut sağlayıcısına tek API erişimi
24 saat içinde 11'den fazla sağlayıcıdan teklif almak için otomatik hesaplama aracılık sistemi
Tüm sağlayıcılar arasında gerçek zamanlı fiyatlandırma ve kullanılabilirlik verileri
Çoklu bulutlar arasında merkezi faturalandırma
Ek ücret yok; kullanıcılar sağlayıcılara doğrudan gitmekle aynı fiyatı öder
Shadeform tarafından yönetilen hazır bulut hesaplarında GPU başlatma

En uygun olanlar: Birden fazla bulut üzerinde ek hesap ve satıcı ilişkilerini yönetme yükü olmadan anında GPU erişimine ihtiyaç duyan ekipler.

Shadeform AI Demo

Prime Intellect

Prime Intellect, önde gelen sağlayıcılardan GPU kaynaklarını toplayan bir hesaplama borsası işletir; 12 bulut entegre edilmiştir ve daha fazlası pipeline'dadır. Platform, rekabetçi oranlarda H100'ler sunar ve kullanıcıların uzun vadeli sözleşmeler olmadan hesaplama kaynaklarına erişmesini sağlar.

Temel özellikler:

12'den fazla entegre bulut sağlayıcısından birleştirilmiş kaynak havuzu.
Talep üzerine anında 8'e kadar GPU erişimi; 16-128+ GPU kümeleri için planlar.
Akash Network, io.net, Vast.ai ve Lambda Cloud dahil olmak üzere büyük merkezi ve merkeziyetsiz GPU satıcılarından kaynakları entegre eder.
Kümeler arasında çoklu düğümlü eğitim için dağıtık eğitim çerçevelerine odaklanma.
Hesaplama sağlayıcılarının hızını ve güvenilirliğini derecelendiren kullanıcı katkılı incelemeler.

En uygun olanlar: Şeffaf sağlayıcı performans verilerine ihtiyaç duyan, dağıtık eğitim iş yükleri çalıştıran AI araştırmacıları ve ekipler.

Node AI

Node AI, Haziran 2025'te AWS, Azure, Vast AI, GCP, RunPod ve 50'den fazla GPU sağlayıcısını tek bir arayüz üzerinden bağlayan tek tıklamalı bir küresel hesaplama geçidi olarak GPU Toplayıcısını başlattı.

Temel özellikler:

50'den fazla sağlayıcı arasında en iyi fiyatlandırma ve performansın gerçek zamanlı seçimi
Tek tıklamalı dağıtım çözümü
Eğitim ve çıkarım için kurumsal hazır altyapı
Merkezi yönetim konsolu

En uygun olanlar: Minimum operasyonel yük ile basitleştirilmiş çoklu bulut GPU yönetimi arayan işletmeler.

GPU Pazar Yeri Fiyatlandırma Modelleri Açıklandı

Fiyatlandırma modellerini anlamak, GPU maliyetlerinizi optimize etmek için kritiktir. Çoğu pazar yeri üç temel fiyatlandırma yapısı sunar:

Talep Üzerine Fiyatlandırma

Uzun vadeli taahhütler olmadan kullanım başına ödeme. Fiyatlar genellikle dakika veya saat başına faturalandırılır.

Tiplik maliyetler:

H100 SXM: Sağlayıcıya bağlı olarak saatte 2,25$-8,00$
A100 80GB: Saatte 1,29$-4,00$
RTX 4090: Saatte 0,34$-0,50$

En uygun olanlar: Kısa vadeli projeler, test, geliştirme ve öngörülemez iş yükleri.

Spot/Kesilebilir Örnekler

60-90% indirimlerle yedek GPU kapasitesine erişin; karşılığında sağlayıcıların kapasiteye ihtiyaç duyduğunda örneklerin 30 saniye ile 2 dakika arasında kesilebileceği gerçeği vardır.

Tiplik tasarruflar:

H100 örnekleri: Talep üzerine fiyatlandırmaya göre %85'e varan indirim
A100 örnekleri: %60-75 indirimler
RTX serisi: %50-70 tasarruf

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

Rezerve Kapasite

1-3 yıl boyunca belirli GPU türlerine taahhüt ederek %40-72 indirim kazanın. Bazı sağlayıcılar ön ödeme gerektirir.

Tiplik indirimler:

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

En uygun olanlar: Öngörülebilir, tutarlı GPU gereksinimlerine sahip üretim iş yükleri.

Bir GPU pazar yeri nedir?

Bir GPU pazar yeri, kullanıcıların AI eğitimi, çıkarım, render ve bilimsel hesaplama gibi hesaplama görevleri için grafik işlem birimlerine (GPU'lar) erişebileceği bir platformdur. Ancak, tüm GPU pazar yerleri aynı şekilde çalışmaz.

GPU pazar yerleri iki kategoriye ayrılır: Altyapıya sahip olan doğrudan bulut sağlayıcıları ve sizi birden fazla sağlayıcıya bağlayan toplayıcı platformlar. Bu rehber, GPU kapasitesi için seyahat rezervasyon siteleri gibi çalışan ve size tek bir arayüz üzerinden düzinelerce buluta erişim sağlayan toplayıcılara odaklanır.

Temel Farklar: Sağlayıcılar vs. Geçitler

Altyapı sahipliği

Doğrudan sağlayıcılar: Veri merkezlerini, donanımını ve ağ altyapısını kendileri sahip ve işletir
Geçitler: Altyapıya sahip değillerdir; birden fazla sağlayıcıdan kapasiteyi toplarlar

Fiyatlandırma yapısı

Doğrudan sağlayıcılar: Donanım maliyetleri, yük ve pazar konumlandırmasına dayalı kendi fiyatlarını belirlerler
Geçitler: Genellikle ek ücret almazlar; kullanıcılar sağlayıcılara doğrudan gitmekle aynı fiyatı öder

Hesap yönetimi

Doğrudan sağlayıcılar: Bireysel hesap kurulumu, kota yönetimi ve ayrı faturalandırma gerektirir
Geçitler: Tüm sağlayıcılar üzerinde merkezi hesap yönetimi ve birleştirilmiş faturalandırma sağlar

API ve entegrasyon

Doğrudan sağlayıcılar: Her birinin kendine özgü API'leri, SDK'ları ve yönetim arayüzleri vardır
Geçitler: Tüm entegre sağlayıcılarda çalışan tek, birleştirilmiş bir API sunar

Esneklik ve kilitlenme

Doğrudan sağlayıcılar: Altyapı ve iş akışları sağlayıcıya özgü hale geldikçe satıcı kilitlenmesine yol açabilir
Geçitler: Aynı arayüz üzerinden sağlayıcılar arasında kolay geçiş yaparak kilitlenmeyi azaltır

Destek ve SLA'lar

Doğrudan Sağlayıcılar: Destek ekipleriyle doğrudan ilişki ve sağlayıcıya özel SLA'lar
Geçitler: Ek bir destek katmanı olabilir ancak nihayetinde alttaki sağlayıcı SLA'larına güvenir

GPU pazar yerlerini kullanmanın faydaları

1. Basitleştirilmiş Çoklu Bulut Yönetimi

Toplayıcılar, hesap kurma, kota alma ve birden fazla sağlayıcının karmaşıklıklarını yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır. 10'dan fazla platformda kimlik bilgilerini yönetmek yerine, bunları tek bir konsol üzerinden yönetirsiniz. Bu, kapasitenin sağlayıcılar arasında hızla belirebileceği ve kaybolabileceği GPU kıtlığı sırasında özellikle değerlidir.

2. Gerçek Zamanlı Fiyat Karşılaştırması ve Optimizasyonu

Birden fazla rekabetçi sağlayıcı arasında GPU türlerini, bellek boyutlarını ve performans seviyelerini gerçek zamanlı olarak karşılaştırın. Bir H100'ün Sağlayıcı A'da saatte 3,20$ olduğunu, ancak Sağlayıcı B'de saatte 2,60$ olduğunu gördünüz mü? Sağlayıcı B'ye anında dağıtın. Dinamik fiyatlandırma modelleri, boşta kalan kaynaklara sahip sağlayıcıların oranları ayarlamasını sağlar ve fiyat tekelini önleyen rekabetçi pazar yerleri oluşturur.

3. Kullanılabilirlik ve Kapasite Erişimi

Kaynakları tek bir çatı altında toplayarak, bu platformlar kullanılabilir kapasite bulma şansınızı artırır. Tepe talep dönemlerinde, AWS us-east-1'de A100'lerden tükendiğinde, geçidiniz tek bir kod satırı değiştirmeden CoreWeave, Lambda veya Vast.ai üzerinde kapasite bulabilir.

4. Azaltılmış Altyapı Karmaşıklığı

Birden fazla bulut platformunun arayüzlerini ve API'lerini öğrenmek yerine, geliştiriciler alttaki sağlayıcıdan bağımsız olarak tek tutarlı bir deneyim kullanır. DevOps ekibinizin 15 farklı bulut platformunda uzmanlaşmasına gerek yoktur; sadece bir geçit API'sini ustalaşmaları yeterlidir.

5. Pazar Rekabeti Yoluyla Maliyet Verimliliği

Geçitler, sağlayıcıların fiyat ve kullanılabilirlik konusunda rekabet ettiği şeffaf pazar yerleri oluşturur. Bu rekabet, tekelci tek sağlayıcı senaryolarına kıyasla fiyatları doğal olarak düşürür. Bazı ekipler, büyük bulut sağlayıcılarından GPU geçitlerine geçerek %40-60 maliyet tasarrufu bildirmektedir.

6. Anında Hata Geçiş ve Yedeklilik

Bir sağlayıcı kesinti yaşarsa veya kapasite sınırlarına ulaşırsa, geçitler otomatik olarak alternatif sağlayıcılara hata geçişi yapabilir. Bu coğrafi ve satıcı çeşitliliği, daha dirençli bir AI 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 kıtlıkları, büyük bulut sağlayıcılarında GPU elde etmeyi zor ve pahalı hale getirir; bu nedenle toplayıcılar temel altyapı haline gelmiştir.

Kullanılabilirliği etkileyen temel faktörler:

AI patlaması talebi: Üretken AI ve büyük dil modeli eğitimindeki patlama yüksek GPU talebi yaratmıştır
Sınırlı üretim kapasitesi: NVIDIA'nın üretimi küresel talebi karşılayamıyor
Veri merkezi kurulum gecikmesi: Yeni tesislerin devreye girmesi 18-24 ay sürer
Coğrafi yoğunlaşma: Çoğu GPU kapasitesi ABD ve Avrupa veri merkezlerinde yoğunlaşmıştır

GPU pazar yeri geçitleri, aynı anda düzinelerce sağlayıcıdaki kapasiteye görünürlük sağlayarak kıtlığı aşmanıza yardımcı olur. Büyük bulutlar tükendiğinde, daha küçük bölgesel sağlayıcıların genellikle kullanılabilirliği vardır.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Zorluklar

Alt Sağlayıcılara Bağımlılık

Hizmet kalitesi ve güvenilirlik nihayetinde alttaki sağlayıcı altyapısına bağlıdır. Bir geçit, bir sağlayıcının donanım veya ağ sorunlarını düzeltemez.

Soyutlama Sınırlamaları

Geçitler, tüm sağlayıcıya özgü özellikleri desteklemeyebilir. SageMaker veya GCP'nin TPUs gibi özel AWS hizmetlerine ihtiyacınız varsa, doğrudan sağlayıcı erişimine ihtiyacınız olacaktır.

Pazar Parçalanması

Sınırlı standartlaşma, henüz yerleşik spot piyasaları veya vadeli işlem sözleşmelerinin bulunmadığı anlamına gelir. Fiyatlandırma şeffaflığı geçitler arasında değişir ve tüm sağlayıcılar tüm platformlarda mevcut değildir.

Performans Değişkenliği

Farklı sağlayıcıların farklı ağ topolojileri, depolama yapılandırmaları ve bağlantı seçenekleri vardır. Ağ farklılıkları nedeniyle, Sağlayıcı A'daki bir H100, çoklu düğümlü eğitim için Sağlayıcı B'deki bir H100'den farklı performans gösterebilir.

Alternatif GPU altyapısı

Merkeziyetsiz GPU ağları

Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları (DePIN), üretim hazır alternatifler haline gelerek GPU kapasitesinin nasıl kaynaklandığını temelden değiştiriyor.

io.net, bağımsız veri merkezlerinden ve kripto para madencilerinden bir milyondan fazla GPU toplamıştır. Platform, merkezi bulut sağlayıcılarına kıyasla %70'e varan maliyet tasarrufu ve 2 dakikadan kısa sürede GPU küme dağıtımı iddia etmektedir.¹

Akash Network, kullanıcıların istenen fiyatları belirttiği ve sağlayıcıların talepleri karşılamak için rekabet ettiği ters açık artırma pazar yeri olarak çalışır. Ağ, 736 GPU üzerinde %70 kullanım oranını korur ve yıllık 4,3 milyon doların üzerinde gelir elde eder.

Benimseme hususları: Merkeziyetsiz ağlar cazip ekonomi sunsa da, gecikme, güvenlik ve yazılım uyumluluğu etrafında zorluklar devam etmektedir. Platformlar bu endişeleri gidermek için Sıfır Bilgi Kanıtları ve otomatik doğrulama sistemleri uygulamaktadır. Esnek iş yüklerine ve maliyet optimizasyonu önceliklerine sahip işletmeler için, merkeziyetsiz ağlar giderek daha fazla uygulanabilir alternatifler sunmaktadır.

AI'ya Özel Donanım Kullanılabilirliği

AI çıkarımı için rekabet ortamı, özel donanımın NVIDIA'nın hakimiyetine meydan okumasıyla değişmektedir.

Groq (NVIDIA tarafından satın alındı): NVIDIA, Aralık 2025'te Groq'un Dil İşleme Birimi teknolojisini 20 milyar dolara satın aldı. Groq'un LPU'ları, dış bellek yerine yonga içi SRAM kullanarak benzersiz çıkarım hızlarına ulaştı. NVIDIA'nın 2026 sonlarında beklenen Vera Rubin platformu, bu teknolojiyi entegre edecek. .²

Cerebras Wafer-Scale Engine: Cerebras, Ocak 2026'da OpenAI ile 10 milyar dolarlık, üç yıllık bir anlaşma imzalayarak 750 megavat hesaplama gücü sağlamayı taahhüt etti. WSE-3 çipi, 4 trilyon transistör ve 900.000 AI çekirdeği içerir ve çıkarım iş yükleri için NVIDIA Blackwell'e kıyasla %32 daha düşük işletme maliyeti iddia eder. ³

Güvenlik ve Uyumluluk Hususları

GPU pazar yeri geçitlerini kullanırken, güvenlik hem geçit operatörüne hem de alttaki sağlayıcılara bağlıdır. Çoğu geçit şunları uygular:

Veri şifreleme: İletim ve dinlenme halindeki veriler için uçtan uca şifreleme
Erişim kontrolleri: Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve API anahtarı yönetimi
Uyumluluk sertifikaları: Mevcut olduğunda SOC 2, ISO 27001 ve GDPR uyumluluğu
Ağ izolasyonu: Özel ağ seçenekleri ve VPC desteği

Katı veri egemenliği gereksinimlerine sahip işletmeler için, geçidinizin uyumluluk ihtiyaçlarınızı karşılayan belirli coğrafi bölgeleri ve sağlayıcıları seçmeyi desteklediğini doğrulayın.

İş Yükünüz İçin Doğru Yaklaşımı Seçmek

Doğrudan GPU Bulut Sağlayıcılarını Ne Zaman Seçmelisiniz:

Sağlayıcıya özgü hizmetlerle (örneğin, AWS SageMaker, GCP Vertex AI) derin entegrasyona ihtiyacınız varsa
Kurumsal destek ve katı SLA'lar üretim iş yükleri için kritikse
Geçitler tarafından soyutlanmayan sağlayıcı yerel araçları ve hizmetler üzerinde inşa ediyorsanız
Uyumluluk, belirli veri merkezi sertifikaları veya denetim izleri gerektiriyorsa
Satın alma ve destek için doğrudan satıcı ilişkilerini tercih ediyorsanız
İş yükünüz, yalnızca belirli sağlayıcılardan mevcut olan özel donanım yapılandırmalarını gerektiriyorsa

GPU Pazar Yeri Geçitlerini Ne Zaman Seçmelisiniz:

Kapasite kısıtlamalarından kaçınmak için birden fazla sağlayıcı üzerinde esnekliğe ihtiyacınız varsa
Fiyat optimizasyonu bir öncelikse ve pazar rekabetinden yararlanmak istiyorsanız
Satıcı kilitlenmesinden kaçınmak ve altyapı taşınabilirliğini korumak istiyorsanız
DevOps ekibiniz için bulutlar arasında basitleştirilmiş yönetim önemliyse
Küresel pazar üzerinde kullanılabilir kapasiteye hızlı erişime ihtiyacınız varsa
Ekip küçükse ve birden fazla bulut ilişkisini yönetmeye kaynak ayıramıyorsa
Esneklik, sağlayıcıya özgü özelliklerden daha önemliyse deneysel veya araştırma iş yükleri çalıştırıyorsanız

SSS'ler

GPU geçitleri, geliştiricilere AWS, özel GPU bulutları ve merkeziyetsiz ağlar dahil olmak üzere düzinelerce sağlayıcı üzerindeki arzı toplayarak gerçek zamanlı fiyatlandırma ve daha geniş erişim sağlar. Tek bir sağlayıcının envanteriyle sınırlı kalmak yerine, kullanıcılar fiyatları, çıkarım performansını, belleği ve örnek türlerini yan yana karşılaştırabilir. Bu, özellikle hızlı talep artışları yaşayan büyük AI iş yükleri çalıştıran işletmeler için son derece kullanışlıdır. Geçitler, aynı konsoldan çoklu bulut dağıtımlarını yönetmeye ve kaynakları saniyeler içinde başlatıp sadece kullandıkları hesaplama kaynakları için ödeme yapmalarına olanak tanıyarak kuruluşların yardımcı olur.

Evet, çoğu geçit güvenlik ve uyumluluk göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur, ancak güvenilirlik nihayetinde alttaki sağlayıcılara bağlıdır. Geçitler, karmaşıklığı soyutlarken aynı zamanda sağlam AI altyapısına, yüksek performanslı GPU örneklerine ve eğitim, çıkarım ve ince ayar için özel yapılandırmalara erişim sağlar. Yüzlerce veya binlerce GPU'ya ölçeklenmesi gereken işletmeler için, geçitler operasyonel yükü azaltırken ekiplerin sağlayıcı yerel SLA'larını kullanmaya devam etmelerine olanak tanır. Bu hibrit yaklaşım, maliyet, güç, iş yükü gereksinimleri ve gelecek büyüme faktörleri arasında denge kurmaya yardımcı olur.

Kesilebilir örnekler, dağıtık eğitim, çıkarım, render veya toplu iş yükü işleme gibi esnek AI hesaplama görevleri için son derece maliyet etkin olabilir. Bir GPU geçidi aracılığıyla, geliştiriciler bir dakikadan kısa sürede kümeler oluşturup başlatabilir ve kontrol noktalarını kullanarak kesilen işleri birkaç dakika içinde yeniden başlatabilir. Doğrudan bulut spot piyasaları bölgeye göre değişirken, geçitler en iyi fiyatlandırma, kullanılabilirlik ve performansı sağlamak için tüm GPU pazarını tarar. Bu, geliştiricilerin daha hızlı inşa etmelerine, sadece kullandıkları için ödemelerine ve herhangi bir platforma kilitlenmeden kullanım durumlarına en uygun örnek veya tek-GPU yapılandırmasını seçmelerine yardımcı olur.

Daha fazla okuma

Bir satıcı bulmak konusunda yardıma ihtiyacınız varsa veya herhangi bir sorunuz varsa, lütfen bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin:

Doğru Satıcıları Bulun

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

Cem Dilmegani (2026) - "GPU Pazar Yeri: Shadeform vs Prime Intellect vs Node AI". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 3 Haziran 2026, kaynak: https://aimultiple.com/gpu-marketplace [Çevrimiçi Kaynak]

Dilmegani, C. (2026, 3 Haziran). GPU Pazar Yeri: Shadeform vs Prime Intellect vs Node AI. AIMultiple. https://aimultiple.com/gpu-marketplace

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

Referans Linkleri

How Decentralized GPU Networks Are Powering the Next Generation of AI

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

CNBC

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