Jensen Huang: 2030’da yıllık 3-4 trilyon dolarlık AI altyapı harcaması mümkün

NVIDIA($NVDA) CEO’su Jensen Huang, 2030 civarında küresel AI altyapısının kurulmasının yılda 3-4 trilyon dolara (yaklaşık 4.029-5.372 trilyon won) mal olabileceğini öngördü. Huang, AI altyapı yatırımlarının geri dönüşünü yalnızca OpenAI ve Anthropic’in gelirlerine bakarak değerlendirmenin zor olduğunu söyledi.

Huang, kamuya açık BG2 podcast’inde verdiği röportajda “İki laboratuvarın üzerine çok fazla baskı kuruyoruz” dedi. Bu sözlerle, iki AI laboratuvarının gelirlerinin büyük ölçekli altyapı yatırımlarının tamamını haklı çıkarması gerektiği yönündeki değerlendirmelere karşı çıktı.

Huang’ın açıkladığı talep dağılımı NVIDIA’nın kendi iş koluyla ilgiliydi. Şirketin işlerinin yaklaşık üçte birinin geleneksel hızlandırılmış bilgi işlemden, yüzde 25-30’unun büyük AI laboratuvarlarından, kalan yaklaşık üçte birinin ise girişimler ve kurumsal bulut müşterilerinden geldiğini belirtti.

Geleneksel hızlandırılmış bilgi işlem alanındaki örnekler arasında veri işleme, bilimsel simülasyonlar, finansal dolandırıcılık tespiti ve öneri sistemlerini saydı. Bu dağılım, NVIDIA’nın müşteri talebini açıklayan bir veri niteliğinde; küresel AI altyapı pazarındaki talep paylarını bağımsız olarak ölçen bir istatistik değil.

Huang, 2030 civarında küresel AI altyapısının kurulmasına yönelik maliyetler içinde bilgi işlem harcamalarının yaklaşık 1,5 trilyon dolara (yaklaşık 2.015 trilyon won) ulaşabileceğini tahmin etti. Bu rakam, AI laboratuvarlarının gelir tahmini ya da kesinleşmiş bir yatırım planı değil; röportajda dile getirilen bir öngörü.

Huang, AI yaygınlaşmadan önce veri merkezi yatırımlarının yılda yaklaşık 500 milyar dolar (yaklaşık 672 trilyon won) olduğunu da söyledi. Küresel bilgi işlem talebindeki artışı ve genel amaçlı bilgi işlem performansındaki yavaşlamayı gerekçe gösterdi; ancak röportajda bu rakamı ve öngörüyü destekleyen ayrı, bağımsız bir tahmin kaynağı sunmadı.

Bu açıklamalar, altyapı yatırımının ölçeğini az sayıdaki AI laboratuvarının gelirleriyle doğrudan karşılaştırma yöntemini sorgulatıyor. Huang’ın değerlendirmesine göre talebi anlamak için bilgi işlem kullanım alanları ve müşteri grupları birlikte incelenmeli. Bununla birlikte, açıkladığı iş dağılımı tek başına toplam pazar talebini ya da yatırımların geri dönüş olasılığını kanıtlamıyor.