NVIDIA Blackwell token başına maliyeti en fazla 10 kata düşürüyor

NVIDIA Blackwell platformu, AI inference (çıkarım) iş yükleri için token optimizasyonunda yeni seviyeler getirdi. Şirket son açıklamasında tokenomics (token ekonomisi) alanında devasa bir kilometre taşına ulaştığını belirtti.

NVIDIA Blackwell hangi yenilikleri getiriyor?

Blackwell, token başına maliyeti düşürme ve inference verimliliğini artırma hedefiyle tanımlanıyor. NVIDIA açıklamasında özellikle token çıktısı ve maliyetlerindeki ilerlemeye vurgu yaptı.

Bununla birlikte şirket, yeni mimari ve yazılım eş-tasarımıyla (hardware-software co-design) elde edilen kazanımları öne çıkardı. Öte yandan bu ilerlemelerin gerçek dünya uygulamalarında ölçüldüğüne dair örnekler sundu.

Firmalar Blackwell’i nasıl kullanıyor?

NVIDIA, Baseten, DeepInfra, Fireworks AI ve Together AI gibi önde gelen inference sağlayıcılarının Blackwell platformunu kullandığını aktardı. Bu sağlayıcılar, token başına maliyeti Hopper platformuna kıyasla en fazla 10 kat azalttıklarını bildiriyor.

İşte bu yüzden Baseten, DeepInfra, Fireworks AI ve Together AI dahil önde gelen inference providers (çıkarım sağlayıcıları) NVIDIA Blackwell platformunu kullanıyor; bu platform, NVIDIA Hopper platformuyla karşılaştırıldığında token başına maliyeti en fazla 10x azaltmalarına yardımcı oluyor. Bu sağlayıcılar artık frontier-level intelligence (öncü seviye zeka) düzeyine ulaşmış gelişmiş open source (açık kaynak) modeller barındırıyor.

Open source frontier intelligence (açık kaynak öncü zeka), NVIDIA Blackwell’in extreme hardware-software codesign (aşırı donanım-yazılım eş-tasarımı) ve onların kendi optimize edilmiş inference stacks (çıkarım yığınları) birleştirildiğinde, bu sağlayıcılar her sektörden işletme için dramatik token maliyeti düşüşlerini mümkün kılıyor.

– NVIDIA

GB200 NVL72 teknik olarak ne sunuyor?

GB200 NVL72, NVIDIA’nın “expert-level” paralellik iddiasını desteklemek üzere 72 çiplik bir konfigürasyon ve 30TB hızlı paylaşılan bellek sunuyor. Bu yapı token batch’lerinin GPU’lara bölünüp dağıtılmasını ve iletişim hacminin doğrusal olmayan biçimde artmasını sağlıyor.

Sonuç olarak NVIDIA, tokenomics’te Hopper nesline kıyasla önemli bir iyileşme elde ettiğini ifade ediyor. Öte yandan bazı kullanıcılar mimarinin gecikme ve maliyet üzerindeki somut etkilerini rapor ediyor.

• Şirketin iddiası: Hopper’a göre token başına maliyette en fazla 10x iyileşme.
• Donanım: GB200 NVL72 — 72 çip konfigurasyonu.
• Bellek: 30TB hızlı paylaşılan bellek ile yüksek veri hareketliliği.
• Kullanıcı örnekleri: Baseten, DeepInfra, Fireworks AI, Together AI, Sully.ai ve Sentient Labs.
• Maliyet verimliliği: Sentient Labs, Hopper’a kıyasla %25-%50 daha iyi maliyet verimliliği rapor etti.

NVIDIA neden bu yaklaşımı benimsiyor?

NVIDIA, Blackwell ile “extreme co-design” (aşırı eş-tasarım) yaklaşımını kullanarak MoE (Mixture of Experts) mimarilerine uygun çözümler sunuyor. Vera Rubin ile birlikte Team Green, altyapı verimliliğini mimari gelişmeler ve özel mekanizmalarla artırmayı planlıyor.

Bununla birlikte şirket, prefill için CPX gibi mekanizmalar ve optimize edilmiş inference stack’ler aracılığıyla maliyetleri ve gecikmeyi düşürmeyi hedefliyor. Öte yandan donanımı optimize etmenin yeni donanım geliştirmek kadar önemli olduğunu vurguluyorlar.

Bu gelişme neden önemli?

Sonuç olarak NVIDIA Blackwell’in tokenomics odaklı ilerlemesi, AI çıkarım maliyetlerini düşürerek daha fazla kuruluşun ileri düzey modelleri kullanmasını mümkün kılabilir. Bu tür verimlilik artışları, özellikle çok ajanlı iş akışları ve özelleştirilmiş AI ajanları dağıtan şirketler için belirleyici olabilir.

Okuyucuların görüşlerini bekliyoruz: Sizce Blackwell mimarisi endüstride yaygınlaşır mı ve token başına maliyette vaat edilen düşüşler gerçek dünyada sürdürülebilir mi? Yorumlarınızı paylaşın.