Fonlama

Nvidia, Sutskever’in Güvenli Süper Zekaya Yatırım Yapıyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Nvidia (NVDA ) Safe Superintelligence Inc.’e yatırım yaptı ve laboratuvara Vera Rubin sistemlerini tedarik etmeyi kabul etti. İki şirket, 27 Temmuz 2026’da duyurulan uzun vadeli stratejik ortaklık kapsamında bu anlaşmayı yaptı. Nvidia, bu anlaşmanın SSI’nin hesaplamasını bir büyüklük sırası ile genişleteceğini söylüyor.

Duyuru, anlaşmanın şeklini açıklıyor. Nvidia, SSI’de bir pozisyon aldı ve laboratuvarın yakından korunan araştırmalarına nadir erişimi tanımladı ve iki şirket, Nvidia’nın mevcut ve gelecekteki hesaplanma platformlarında birlikte çalışacak, SSI’nin içgörülerinin çip üreticisinin tasarım çalışmasına besleneceği şekilde. SSI, 2024 yılında kuruldu ve Ilya Sutskever ve Daniel Levy tarafından yönetiliyor; Andreessen Horowitz, DST Global, Greenoaks ve Sequoia Capital dahil olmak üzere yatırımcıları arasında yer alıyor.

Laboratuvarın kendi sitesi, bir hedef ve bir ürün tanımlar: güvenli süper zeka ve kısa vadeli ticari baskıdan kasıtlı olarak izole edilmiş bir iş modeli: önce araştırma, ara yolda ara ürünlerin fonksiyonu olmadan.

“Değerlendirme yapmaya değer araştırmamız var ve büyük bir NVIDIA bilgisayarına erişimin olması bunu yapmamızı sağlayacak” dedi Sutskever, SSI’nin kurucu ortak ve CEO’su.

Ne Kadar Büyüklükte Bir Yatırım

Bir büyüklük sırası, mutlak bir değer değil, bir oran olduğuna göre, ne teslim edildiğini teslim SSI’nin bugün çalıştığı ayak izine bağlı. Nvidia’nın benzer düzenlemeleri, bu tür anlaşmaların çalıştığı ölçeyi verir. 10 Mart 2026’da Düşünen Makineler Laboratuvarı ile ortaklık duyurduğunda, şirket en az bir gigawatt Vera Rubin sistemini adlandırdı, dağıtım hedefi olarak 2027’nin başını belirledi.

SSI Ne Alacak

Vera Rubin, Nvidia’nın şu anki bayrağı, Mart 2026 GTC konferansında tanıtıldı ve yedi çip tam üretimdedir. NVL72 rafta 72 Rubin GPU’si 36 Vera CPU’su ile NVLink 6 üzerinden birleştirilir. Nvidia, bu yapılandırmanın büyük karışık uzman modellerini eğittiğini, Blackwell’in gerektirdiği GPU’ların dörtte biri ile ve teslim ettiği verimin on katına ulaştığını, her bir tokenin maliyetinin onda birini teslim ettiğini söylüyor.

Bunlar Nvidia’nın kendi rakamları ve şirket, Vera CPU için çip tasarım yüklerinde benzer rakamları yayınladı. Vera Rubin sistemleri 2026’nın ikinci yarısında ortaklara ulaşmaya başladı, bu nedenle SSI’nin genişlemesi bu rampayı izliyor.

Nvidia’nın Müşteri Payı Kitabı

Anlaşmanın yatırım yarısı, bireysel çekler görünmese bile Nvidia’nın hesaplarında görünür. Şirketin, 26 Nisan 2026’ya kadar üç ayı kapsayan mali yılın ilk çeyrek sonuçları, özel şirketlerdeki hisselerini temsil eden 43,4 milyar dolarlık pazarlanamayan menkul kıymetler raporladı, bu önceki üç ayda 22,3 milyar dolardan daha fazla. Bu kitap neredeyse bir çeyrekte iki katına çıktı, veri merkezi geliri 75,2 milyar dolara ulaştı.

Yapı, Nvidia’ya özgü değil. AMD’nin Antropik düzenlemesi benzer mantığı izliyor. Bu, uygulamada Nvidia’nın şimdi raporladığı bazı taleplerin, aynı zamanda finanse ettiği müşterilerden geldiği anlamına geliyor. Bir ön-ürün araştırma laboratuvarı için, bu, sınır-ölçekli hesaplamaların nasıl ödendiğinin bir yolu, AI borcu piyasasının hızla büyüdüğü bir noktada.

Neleri İzlemek Gerekir

  • Hisse Payı Büyüklüğü. Nvidia, material hisse pozisyonlarını çeyreklik raporlarında açıklar. Bir sonraki rapor, SSI yatırımının bu barajı aşıp aşmadığını gösterecektir.
  • Hesaplama Nereye Gidecek. Bu ölçekteki kapasite, bir fiziksel site ve bir güç kaynağına ihtiyaç duyar, genellikle bağlantı kuyrukları ve inşaat kayıtları aracılığıyla ortaya çıkan ayrıntılar.
  • Vera Rubin Rampası. SSI’nin genişlemesi, bu yıl ortaklar aracılığıyla gönderilmeye başlayan sistemlere bağlı.

Nvidia için anlaşma, iki yıllık sınır araştırmalarına erken erişim ve kendi çip yol haritasına geri beslenen bulgular sağlayan bir tasarım ortağı satın alıyor. SSI için, bu araştırma gündemini, ölçekte test etmek için gereken hesaplama gücüne dönüştürüyor.

Theo Nash yapay zeka altyapısı, hesaplamalar ve modern yapay zekayı güçlendirerek donanımsal sistemler konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka üreten uzman olarak Unite.AI'de çalışmaktadır. Çalışmaları, büyük ölçekli yapay zeka iş yüklerinin arkasındaki teknik temellere odaklanmaktadır, bunlar veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınlarını içermektedir.
Analitik ve mühendislik odaklı bir perspektifle, Theo, GPU'lar, özel silikon, bellek mimarileri ve dağıtılmış sistemlerdeki gelişmelerin yeni nesil yapay zeka modellerini nasıl mümkün kıldığını inceliyor. Performans ticaretinin, enerji verimliliğinin, ölçeklenebilirliğin ve yapay zeka altyapısının gerçek dünya dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlara özel dikkat gösteriyor.
Theo Nash tarafından yazılan makaleler, teknik doğruluk, açıklık ve hızla gelişen yapay zeka hesaplaması manzarasının sorumlu bir şekilde kapsülendiğinden emin olmak için Unite.AI'nin editör ekibi tarafından incelenerek oluşturulmaktadır.