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

Yapay zeka ekipleri için uygun fiyatlarla kullanılabilir GPU kapasitesi bulmak kritik bir zorluk haline geldi. AWS ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcıları GPU örnekleri sunsa da, genellikle tam kapasiteler veya pahalıdırlar. GPU pazar yeri toplayıcıları, kullanıcıları tek bir arayüz üzerinden onlarca sağlayıcıya bağlayan bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır.

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

Vast.ai

Vast.ai, 2018'de kurulan, kiracıları bireyler, Tier-4 veri merkezleri ve diğer katılımcılarla bağlayan bir eşler arası borsa olarak çalışan orijinal GPU pazar yerlerinden biridir. Genellikle "GPU'ların Airbnb'si" olarak tanımlanan platform, geniş bir donanım kataloğuna sahip olmasını sağlayan, geniş bir ev sahibi havuzundan arzı listeler ve fiyat rekabetinin oranları belirlemesine izin verir.

Öne çıkan özellikler:

• Canlı teklifleri GPU türü, VRAM, CPU, bant genişliği ve fiyata göre filtreleyen pazar yeri arama motoru
• Hem onaylanmış "Güvenli Bulut" veri merkezi envanteri hem de daha düşük maliyetli topluluk/ev sahibi kapasitesi tek bir arayüzde
• Kesintili (spot tarzı) ve isteğe bağlı seçeneklerle saniyelik faturalandırma
• Hızlı dağıtım için tek tıklamayla önceden oluşturulmuş ve özel Docker şablonları
• Tüketici RTX kartlarından veri merkezi H100/H200/B200'e kadar kategorideki en geniş GPU modeli yelpazesi

En uygun olduğu durum: Maliyet hassasiyeti olan geliştiriciler, araştırmacılar ve en geniş donanım seçimi ile en düşük taban fiyatları isteyen, değişken ev sahibi kalitesini tolere edebilen bağımsız ekipler.

TensorDock

TensorDock, Vast.ai'ye benzer şekilde, atıl donanıma sahip tedarikçiler ile buna ihtiyaç duyan kullanıcılar arasında kapasite aracılığı yapan bir GPU pazar yeridir, ancak daha katı ev sahibi gereksinimleri ve tam sanal makine kontrolüne odaklanır. 100'den fazla veri merkezi konumundaki ortaklar aracılığıyla 30.000'e kadar GPU'ya erişim sunduğunu belirtmektedir.

Öne çıkan özellikler:

• Genellikle sabit oranlı bulutlardan daha düşük fiyatlar sunan, rekabetçi tedarikçi fiyatlandırmasına sahip pazar yeri/aracı modeli
• Root erişimi ve özel sürücü/OS dahil olmak üzere KVM izolasyonu ile tam VM kontrolü
• Özelleştirilebilir RAM, vCPU ve depolama
• Tier 3/4 veri merkezlerinde kurumsal (A100/H100) ve tüketici sınıfı GPU'ların karışımı
• Saniyelik faturalandırma, REST API ve CLI ile 24/7 destek kiraya dahildir

En uygun olduğu durum: Pazar yeri fiyatlandırmasını isteyen ancak saf bir topluluk pazar yerinin tipik olarak sunduğundan daha fazla yapılandırılabilirlik, izolasyon ve desteğe ihtiyaç duyan, bütçe bilincine sahip ekipler.

Shadeform

Shadeform, 2023 yılında kurulmuş, geliştiricileri Lambda, Nebius ve Crusoe dahil olmak üzere 20'den fazla bulut sağlayıcısındaki işlem kaynaklarına bağlayan bir GPU bulut pazar yeridir. Platform, herhangi bir sağlayıcıda GPU'ları tedarik etmek için birleşik bir API ve konsol sunarak birden fazla hesap ve API yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Öne çıkan özellikler:

• 20'den fazla bulut sağlayıcısına tek API erişimi
• 24 saat içinde 11'den fazla sağlayıcıdan teklif almak için otomatik işlem aracılık sistemi
• Tüm sağlayıcılarda gerçek zamanlı fiyatlandırma ve kullanılabilirlik verileri
• Birden fazla bulutta merkezi faturalandırma
• Ek ücret yok; kullanıcılar doğrudan sağlayıcılara gittikleri fiyatın aynısını öderler
• Shadeform tarafından yönetilen kullanıma hazır bulut hesaplarında GPU'ları başlatın

En uygun olduğu durum: Ayrı hesapları ve satıcı ilişkilerini yönetme ek yükü olmadan birden fazla bulutta anında GPU erişimine ihtiyaç duyan ekipler.

SF Compute

San Francisco Compute Company (SF Compute), büyük ölçekli GPU kümeleri için bir spot piyasası işletmektedir. Erişim sağladığı GPU'ların hiçbirine sahip değildir ve bunun yerine 100 milyon doların üzerinde üçüncü taraf donanımını yönetir. Ayırt edici özelliği fiyatlandırmasıdır: GPU saati başına tek bir fiyat yoktur ve her işlem bloğu, boyut ve süreye göre bağımsız olarak fiyatlandırılır.

Öne çıkan özellikler:

• H100 ve H200 kümeleri için, bir GPU'dan yüzlerceye kadar kapasiteyle, bir saat kadar kısa süreli spot piyasası fiyatlandırması
• Uzun vadeli bağlılık yok
• İş yüklerini platformdan taşırken veri çıkış ücreti yok
• InfiniBand ağ bağlantılı VM kümeleri ile CLI ve pano tedariki

En uygun olduğu durum: Piyasa oranlı küme fiyatlandırması ve sabit bir sözleşmeye bağlı kalmadan ölçek büyütme veya küçültme esnekliği isteyen, büyük, esnek eğitim veya çıkarım işleri yürüten ekipler.

Prime Intellect

Prime Intellect, önde gelen sağlayıcılardan GPU kaynaklarını toplayan, entegre edilmiş 12 bulut ve daha birçok entegrasyonun süreçte olduğu bir işlem borsası işletmektedir. Platform, H100'leri rekabetçi oranlarla sunar ve kullanıcıların uzun vadeli sözleşmeler olmadan işlem kaynaklarına erişmesini sağlar.

Öne çıkan özellikler:

• 12'den fazla entegre bulut sağlayıcısından birleşik kaynak havuzu.
• İsteğe bağlı olarak 8 GPU'ya kadar anında erişim, 16-128+ GPU kümeleri için planlar.
• Akash Network, io.net, Vast.ai ve Lambda Cloud dahil olmak üzere büyük merkezi ve merkezi olmayan GPU satıcılarından kaynakları entegre eder.
• Kümeler arası çok düğümlü eğitim için dağıtık eğitim çerçevelerine odaklanma.
• İşlem sağlayıcılarının hızını ve güvenilirliğini derecelendiren kullanıcı tarafından eklenmiş incelemeler.

En uygun olduğu durum: Şeffaf sağlayıcı performans verilerine ihtiyaç duyan, dağıtık eğitim iş yükleri çalıştıran yapay zeka araştırmacıları ve ekipleri.

GPU pazar yeri fiyatlandırma modelleri açıklandı

Fiyatlandırma modellerini anlamak, GPU maliyetlerinizi optimize etmek için kritik öneme sahiptir. Çoğu pazar yeri üç ana fiyatlandırma yapısı sunar:

İsteğe bağlı fiyatlandırma

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

Tipik maliyetler:

• H100 SXM: sağlayıcıya bağlı olarak saat başına $2,25-$8,00
• A100 80GB: saat başına $1,29-$4,00
• RTX 4090: saat başına $0,34-$0,50

En uygun olduğu durum: Kısa vadeli projeler, test, geliştirme ve öngörülemeyen iş yükleri.

Spot/kesintili örnekler

Sağlayıcıların kapasiteye geri ihtiyacı olduğunda 30 saniye ile 2 dakika önceden bildirilerek örneklerin kesilebilmesi karşılığında 60-%90 indirimle yedek GPU kapasitesine erişin.

Tipik tasarruflar:

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

En uygun olduğu durum: Toplu işleme, kontrol noktası oluşturmalı model eğitimi, kritik olmayan çıkarım ve geliştirme ortamları.

Ayrılmış kapasite

40-%72 indirim karşılığında belirli GPU türlerine 1-3 yıl süreyle taahhüt verin. Bazı sağlayıcılar ön ödeme gerektirir.

Tipik indirimler:

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

En uygun olduğu durum: Öngörülebilir, tutarlı GPU gereksinimleri olan üretim iş yükleri.

GPU pazar yeri nedir?

Bir GPU pazar yeri, kullanıcıların yapay zeka eğitimi, çıkarım, işleme ve bilimsel hesaplama gibi hesaplamalı görevler için grafik işleme birimlerine (GPU) erişebildiği bir platformdur. Ancak, tüm GPU pazar yerleri aynı şekilde çalışmaz.

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

Temel farklar: Sağlayıcılar vs. ağ geçitleri

Altyapı sahipliği

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

Fiyatlandırma yapısı

• Doğrudan sağlayıcılar: Donanım maliyetleri, genel giderler ve pazar konumlandırmasına göre kendi fiyatlarını belirler
• Ağ geçitleri: Genellikle ek ücret almazlar, kullanıcılar doğrudan sağlayıcılara gittikleri fiyatın aynısını öderler

Hesap yönetimi

• Doğrudan sağlayıcılar: Bireysel hesap kurulumu, kota yönetimi ve ayrı faturalandırma gerektirir
• Ağ geçitleri: Tüm sağlayıcılarda merkezi hesap yönetimi ve birleşik faturalandırma sağlar

API ve entegrasyon

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

Esneklik ve bağlımlılık

• Doğrudan sağlayıcılar: Altyapı ve iş akışları sağlayıcıya özgü hale geldikçe satıcı bağımlılığına yol açabilir
• Ağ geçitleri: Aynı arayüz üzerinden sağlayıcılar arasında kolay geçiş yapılmasını sağlayarak 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 nihayetinde temel sağlayıcı SLA'larına dayanır

GPU pazar yerlerini kullanmanın faydaları

1. Basitleştirilmiş çoklu bulut yönetimi

Toplayıcılar, hesap açma, kota alma ve birden fazla sağlayıcının karmaşıklıklarında gezinme ihtiyacını ortadan kaldırır. 10'dan fazla platformda kimlik bilgilerini yönetmek yerine, bunları tek bir konsol üzerinden yönetirsiniz. Bu, özellikle kapasitenin sağlayıcılar arasında hızla belirip kaybolabildiği GPU kıtlıkları sırasında değerlidir.

2. Gerçek zamanlı fiyat karşılaştırması ve optimizasyon

Birden fazla rakip sağlayıcıda GPU türlerini, bellek boyutlarını ve performans katmanlarını gerçek zamanlı olarak karşılaştırın. Bir H100'ün A Sağlayıcısında $3,20/saat, B Sağlayıcısında $2,60/saat olduğunu mu gördünüz? Hemen B Sağlayıcısına dağıtın. Dinamik fiyatlandırma modelleri, atıl kaynaklara sahip sağlayıcıların oranları ayarlamasını sağlayarak fiyat tekelleşmesini önleyen rekabetçi pazar yerlerini teşvik eder.

3. Kullanılabilirlik ve kapasite erişimi

Kaynakları tek çatı altında toplayarak, bu platformlar mevcut kapasite bulma şansınızı artırır. Yoğun talep dönemlerinde, AWS'de us-east-1'de A100'ler tükendiyse, ağ geçidiniz tek bir kod satırını değiştirmeden CoreWeave, Lambda veya Vast.ai'de kapasite bulabilir.

4. Azaltılmış altyapı karmaşıklığı

Birden fazla bulut platformunun arayüzlerini ve API'lerini öğrenmek yerine, geliştiriciler temel sağlayıcıdan bağımsız olarak tek ve tutarlı bir deneyim kullanır. DevOps ekibinizin 15 farklı bulut platformunda uzman olmasına gerek yoktur; bir ağ geçidi API'sinde uzmanlaşmaları yeterlidir.

5. Piyasa rekabeti yoluyla maliyet verimliliği

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

6. Anında yük devretme ve yedeklilik

Bir sağlayıcıda kesinti yaşanırsa veya kapasite sınırlarına ulaşılırsa, ağ geçitleri otomatik olarak alternatif sağlayıcılara geçiş yapabilir. Bu coğrafi ve satıcı çeşitliliği, daha dayanıklı bir yapay zeka altyapısı oluşturur.

GPU kullanılabilirliği ve kıtlık

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

Kullanılabilirliği etkileyen temel faktörler:

• Yapay zeka patlaması talebi: Üretken yapay zekadaki 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 çevrimiçi olması 18-24 ay sürüyor
• Coğrafi yoğunlaşma: GPU kapasitesinin çoğu ABD ve Avrupa veri merkezlerinde yoğunlaşmıştır

GPU pazar yeri ağ geçitleri, düzinelerce sağlayıcıdaki kapasiteyi aynı anda görmenizi sağlayarak kıtlıkla başa çıkmaya yardımcı olur. Büyük bulutlar tükendiğinde, daha küçük bölgesel sağlayıcılar genellikle kullanılabilirlik sunar.

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

Temel sağlayıcılara bağımlılık

Hizmet kalitesi ve güvenilirliği nihayetinde temel sağlayıcı altyapısına bağlıdır. Bir ağ geçidi, bir sağlayıcının donanımı veya ağıyla ilgili temel sorunları çözemez.

Soyutlama sınırlamaları

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

Piyasa 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 ara bağlantı seçenekleri vardır. A Sağlayıcısındaki bir H100, ağ farklılıkları nedeniyle çok düğümlü eğitim için B Sağlayıcısındaki bir H100'den farklı performans gösterebilir.

Alternatif GPU altyapısı

Merkezi olmayan GPU ağları

Merkezi Olmayan Fiziksel Altyapı Ağları (DePIN), GPU kapasitesinin nasıl tedarik edildiğini temelden değiştirerek, üretime hazır alternatifler haline geliyor.

• io.net, bağımsız veri merkezlerinden ve kripto para madencilerinden bir milyondan fazla GPU topladı. Platform, merkezi bulut sağlayıcılarına kıyasla %70'e varan maliyet tasarrufu ve GPU kümesinin 2 dakikanın altında dağıtımını iddia etmektedir.¹
• Akash Network, kullanıcıların istedikleri fiyatları belirlediği ve sağlayıcıların talepleri yerine getirmek için rekabet ettiği bir ters açık artırma pazar yeri olarak çalışır. Ağ, 736 GPU'da %70 kullanım oranı sağlar ve yıllık $4,3 milyonun üzerinde gelir elde eder.

Benimseme hususları: Merkezi olmayan ağlar cazip ekonomi sunarken, gecikme, güvenlik ve yazılım uyumluluğu konusunda zorluklar devam etmektedir. Platformlar bu endişeleri gidermek için Sıfır Bilgi Kanıtları ve otomatik doğrulama sistemleri uygulamaktadır. Esnek iş yükleri ve maliyet optimizasyonu öncelikleri olan işletmeler için, merkezi olmayan ağlar giderek daha uygulanabilir alternatifler sunmaktadır.

Yapay zekaya özgü donanım kullanılabilirliği

Uzmanlaşmış donanım, NVIDIA'nın hakimiyetine meydan okurken, yapay zeka çıkarımı için rekabet ortamı değişiyor.

• Groq (NVIDIA Tarafından Satın Alındı): NVIDIA, Aralık 2025'te Groq'un Dil İşleme Birimi teknolojisini $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 sonunda çıkması beklenen Vera Rubin platformu bu teknolojiyi bünyesinde barındıracak. .²
• Cerebras Wafer-Scale Engine: Cerebras, Ocak 2026'da OpenAI ile 750 megawatt'a kadar işlem gücü sağlamak üzere üç yıllık, $10 milyarlık bir anlaşma imzaladı. WSE-3 çipi 4 trilyon transistör ve 900.000 yapay zeka çekirdeği içeriyor ve çıkarım iş yükleri için NVIDIA Blackwell'den %32 daha düşük işletme maliyeti iddia ediyor. ³

Güvenlik ve uyumluluk hususları

GPU pazar yeri ağ geçitlerini kullanırken, güvenlik hem ağ geçidi operatörüne hem de temel sağlayıcılara bağlıdır. Çoğu ağ geçidi aşağıdakileri uygular:

• Veri şifreleme: Aktarım sırasında ve beklemedeyken 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 izolasyonu: Özel ağ seçenekleri ve VPC desteği

Katı veri egemenliği gereksinimleri olan işletmeler için, ağ geçidinizin belirli coğrafi bölgeleri ve uyumluluk ihtiyaçlarınızı karşılayan sağlayıcıları seçmeyi desteklediğinden emin olun.

İş yükünüz için doğru yaklaşımı seçme

Aşağıdaki 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 katı SLA'lar kritikse
• Ağ geçitleri tarafından soyutlanamayan sağlayıcıya özgü araçlar ve hizmetler üzerine inşa ediyorsanız
• Uyumluluk belirli veri merkezi sertifikaları veya denetim izleri gerektiriyorsa
• Tedarik ve destek için doğrudan satıcı ilişkilerini tercih ediyorsanız
• İş yükünüz belirli sağlayıcılardan temin edilebilen özel donanım yapılandırmaları gerektiriyorsa

Aşağıdaki durumlarda GPU pazar yeri ağ geçitlerini seçin:

• Kapasite kısıtlamalarını önlemek için birden fazla sağlayıcıda esnekliğe ihtiyacınız varsa
• Fiyat optimizasyonu öncelikliyse ve pazar rekabetinden yararlanmak istiyorsanız
• Satıcı bağımlılığından kaçınmak ve altyapı taşınabilirliğini korumak istiyorsanız
• DevOps ekibiniz için bulutlar arasında basitleştirilmiş yönetim önemliyse
• Küresel pazarda mevcut kapasiteye hızlı erişime ihtiyacınız varsa
• Ekibiniz küçükse ve birden fazla bulut ilişkisini yönetmek için kaynak ayıramıyorsa
• Esnekliğin sağlayıcıya özgü özelliklerden daha önemli olduğu deneysel veya araştırma iş yükleri yürütüyorsanız

SSS'ler

Daha fazla bilgi

• 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 ücretsiz 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  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/gpu-marketplace}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 12 Ağustos 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 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

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