Bilgi işlem devi Nvidia’nın Rubin platformu, gelişmiş yapay zeka modellerini çalıştırmanın maliyetini düşürebiliyor ve bu iddia, sınırlı GPU bilgi işlem gücünü paraya dönüştürmeye dayalı kripto ağlarına meydan okuyor.
CES 2026’da pazartesi günü resmi olarak tanıtılan Rubin, Nvidia’nın yapay zeka modellerinin eğitilmesi ve çalıştırılmasında verimliliği artıran yeni bilgi işlem mimarisi. Amerikan astronom Vera Florence Cooper Rubin onuruna Vera Rubin adıyla markalanan ve birlikte tasarlanmış altı çipten oluşan bir sistem olarak sunuluyor ve Nvidia CEO’su Jensen Huang’a göre artık “tam üretimde”.
Bilgi işlem gücünün kıt kalacağı varsayımı üzerine kurulu kripto projeleri için bu kazanımlar, modellerinin arkasındaki ekonomiye meydan okuyabilir.
Ancak geçmişte bilgi işlem verimliliğindeki iyileşmeler talebi azaltmaktan ziyade artırma eğiliminde oldu. Daha ucuz ve daha yetenekli bilgi işlem gücü, yeni iş yükleri ve kullanım alanları açarak maliyetler düşerken bile toplam kullanımı daha yukarı itti.
Bazı yatırımcılar bu dinamiğin hala geçerli olduğuna bahse giriyor gibi görünüyor ve Render (RENDER), Akash (AKT) ve Golem (GLM) gibi GPU paylaşım token'leri geçen hafta yüzde 20’den fazla yükseldi.
Rubin’in verimlilik kazanımlarının büyük bölümü hiperskal veri merkezlerinin içinde yoğunlaşıyor. Bu da blockchain tabanlı bilgi işlem ağlarını yapay zeka fabrikalarının dışında kalan kısa vadeli işler ve iş yüklerinde rekabet etmeye bırakıyor.
Bilgi işlem ucuzladığında Render neden fayda sağlıyor
Verimliliğin talebi genişlettiğine dair modern bir örnek bulut bilişim. Amazon Web Services gibi sağlayıcılar aracılığıyla bilgi işlem gücüne daha ucuz ve esnek erişim, geliştiriciler ve şirketler için engelleri düşürdü ve sonunda daha fazla bilgi işlem tüketen yeni iş yüklerinin patlamasına yol açtı.
Bu, her bir görevin daha az kaynağa ihtiyaç duyması halinde daha az sunucuya veya GPU’ya ihtiyaç duyulması gerektiği yönündeki sezgisel varsayıma ters düşüyor.
Bilgi işlem dünyasında bu nadiren böyle olur. Maliyetler düştükçe yeni kullanıcılar sisteme girer, mevcut kullanıcılar daha fazla iş yükü çalıştırır ve tamamen yeni uygulamalar mümkün hale gelir.
Ekonomide bu durum, İngiliz ekonomist William Stanley Jevons’un 1865 tarihli “The Coal Question” adlı kitabında tanımladığı “Jevons Paradoksu” olarak bilinir. Jevons, kömür verimliliğindeki artışların yakıt kullanımını azaltmadığını, aksine sanayi tüketimini artırdığını gözlemlemişti.
Kripto tabanlı bilgi işlem ağlarına uygulandığında, tüketici talebi uzun vadeli hiperskal sözleşmelere uymayan kısa vadeli ve esnek iş yüklerine kayabilir.
Uygulamada bu, Render, Akash ve Golem gibi ağları esneklik üzerinden rekabet eder halde bırakıyor. Değerleri, atıl veya az kullanılan GPU’ları bir araya getirmeleri ve kısa ömürlü işleri kapasitenin mevcut olduğu yerlere yönlendirmelerinde yatıyor ve bu model, talep artışından fayda sağlarken en gelişmiş donanımı kontrol etmeye bağlı değil.
Render ve Akash, kullanıcıların 3D render alma, görsel efektler veya hatta yapay zeka eğitimi gibi yoğun bilgi işlem gerektiren görevler için GPU gücü kiralayabildiği merkeziyetsiz GPU render platformlarıdır. Kullanıcıların özel altyapıya veya hiperskal fiyatlama modellerine bağlı kalmadan GPU bilgi işlem gücüne erişmesini sağlarlar. Golem ise kullanılmayan GPU kaynakları için merkeziyetsiz bir pazar yeri olarak faaliyet gösterir.
Merkeziyetsiz GPU ağları, toplu iş yükleri için güvenilir performans sunabilir ancak hiperskallerin garanti etmeye göre inşa edildiği öngörülebilirlik, sıkı senkronizasyon ve uzun süreli erişilebilirliği sağlamakta zorlanır.
2026 boyunca GPU kıtlığının sürmesi bekleniyor
GPU’lar, onları üretmek için gereken temel bileşenlerin kıt olması nedeniyle hala sınırlı. Modern yapay zeka GPU’larının kritik bir parçası olan yüksek bant genişlikli bellek (HBM), bileşen dağıtıcısı Fusion Worldwide’a göre en az 2026’ya kadar kıt kalacak. HBM, büyük yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gerekli olduğundan, yaşanan kıtlıklar doğrudan kaç adet üst düzey GPU sevk edilebileceğini sınırlıyor.
Kısıt, yarı iletken tedarik zincirinin en üst seviyesinden geliyor. Dünyanın en büyük iki HBM üreticisi olan SK Hynix ve Micron, 2026 yılına yönelik tüm üretimlerinin şimdiden tükendiğini söylerken Samsung, talebin arzı aşması nedeniyle çift haneli fiyat artışları konusunda uyardı.
Bir zamanlar GPU kıtlığını körüklemekle kripto madencileri suçlanıyordu ancak bugün bu durumu yaratan yapay zeka patlaması. Hiperskaller ve yapay zeka laboratuvarları, gelecekteki kapasiteyi güvence altına almak için bellek, paketleme ve wafer’lar için çok yıllı tahsisler yaparak tedarik zincirini kilitliyor ve piyasada başka yerlerde çok az esneklik bırakıyor.
Bu kalıcı kıtlık, merkeziyetsiz bilgi işlem piyasalarının varlığını sürdürmesinin bir nedeni. Render, Akash ve Golem, hiperskal tedarik zincirinin dışında faaliyet göstererek az kullanılan GPU’ları bir araya getiriyor ve esnek, kısa vadeli koşullarla erişim sunuyor.
Bu ağlar arz kıtlıklarını çözmüyor ancak sıkı şekilde kontrol edilen yapay zeka veri merkezlerinde kapasite bulamayan geliştiriciler ve iş yükleri için alternatif erişim sağlıyor.
Bitcoin yarılanmaları madencileri yapay zekaya itiyor
Yapay zeka patlaması kripto madenciliği sektörünü de yeniden şekillendiriyor ve Bitcoin (BTC) ekonomisi her dört yılda bir blok ödüllerini azaltan yarılanmalar nedeniyle değişmeye devam ediyor.
Birçok madenci, altyapılarının en uygun olduğu alanları yeniden değerlendiriyor. Güce, soğutmaya ve fiziksel alana erişim üzerine kurulu büyük madencilik tesisleri, modern yapay zeka veri merkezlerinin gereksinimleriyle büyük ölçüde örtüşüyor. Hiperskaller mevcut GPU arzının büyük bölümünü kilitledikçe bu varlıklar yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem iş yükleri için giderek daha değerli hale geliyor.
Bu değişim halihazırda görünür durumda. Kasım ayında Bitfarms, Washington eyaletindeki madencilik tesisinin bir bölümünü Nvidia’nın Vera Rubin sistemlerini desteklemek üzere tasarlanmış bir yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem sahasına dönüştürmeyi planladığını duyurdu ve son yarılanmadan bu yana birçok rakibi de yapay zekaya yöneldi.
Nvidia’nın Vera Rubin platformu kıtlığı ortadan kaldırmıyor ancak GPU’lara, belleğe ve ağ altyapısına erişimin zaten sıkı şekilde kontrol edildiği hiperskal veri merkezlerinde donanımı daha üretken hale getiriyor. Özellikle HBM tarafındaki arz kısıtlarının yıl boyunca sürmesi bekleniyor.
Kripto açısından GPU kıtlığı, merkeziyetsiz bilgi işlem ağlarının piyasadaki boşlukları doldurması için alan yaratıyor ve uzun vadeli sözleşmeler veya yapay zeka fabrikalarında özel kapasite bulamayan iş yüklerine hizmet ediyor. Bu ağlar hiperskal altyapının yerine geçmiyor ancak yapay zeka patlaması sırasında kısa vadeli işler ve esnek bilgi işlem erişimi için alternatifler olarak işlev görüyor.
