Linda Lacina, Bugünkü özel bölümde, Dünya Ekonomik Forumu yıllık toplantısında kaydedilen röportajda, NVIDIA CEO’su Jensen Huang, Forum’un Geçici Eş Başkanı ve BlackRock’ın Başkanı ve CEO’su Larry Fink ile konuşuyor. Bu, teknoloji ve inovasyon üzerine bir sohbet; ve bunu nasıl sorumlu ve büyük ölçekte uygulayabileceğimiz üzerine.
Laurence Fink, WEF: Herkese günaydın. Jensen Huang’ı tanıtmaktan büyük memnuniyet duyuyorum.
Jensen’in NVIDIA’yı nasıl yönettiğini izlemek inanılmaz. Kendimi kıyaslamalarla ölçmem ama bu kıyaslamayı çok beğendim. NVIDIA, 1999 yılında (BlackRock ile aynı yıl) halka açıldığından beri, hissedarlarına sağladığı toplam getiri bileşik olarak %37 oldu. Bunu bir düşünün. Eğer emeklilik fonları NVIDIA’ya halka arz yoluyla yatırım yapsaydı, bu herkes için ne anlama gelirdi? Herkesin emeklilik planlarında elde ettiğimiz başarıları düşünün. Aynı zamanda, BlackRock’ın yıllık toplam getirisi %21 oldu. Bir finansal hizmet şirketi için fena değil, ama kesinlikle çok düşük kalıyor. Bu, Jensen’in liderliğinin, NVIDIA’nın konumlanmasının ve dünyanın NVIDIA’nın geleceğine olan inancının harika bir göstergesi. Bu yüzden Jensen, bu yolculuk için tebrikler ve biliyorum ki önümüzde daha uzun yıllar bu yolculuk var.
Jensen Huang, NVIDIA: Bunu takdir ediyorum. Tek pişmanlığım halka arzdan sonra aileme güzel bir şey almak istememdi. Bu yüzden NVIDIA hisselerini 300 milyon dolarlık bir değerleme üzerinden sattım. Şirketin değeri 30 milyon dolardı ve onlara bir Mercedes S-Serisi aldım. Dünyanın en pahalı arabası. Şimdi pişmanlar.
Laurence Fink, WEF: Sadece şunu söylemek istiyorum ki, yapay zekâ hakkındaki tartışma, dünyanın ve küresel ekonominin nasıl değişeceğiyle ilgili. Bugün, yapay zekânın dünya ekonomisine nasıl katkıda bulunabileceği ve giderek nasıl temel bir teknoloji haline gelebileceği hakkında konuşmak istiyorum. Bu salondaki herkesin, hayatlarımızı ve dünyadaki herkesin hayatını iyileştirmek için kullanabileceği bir teknoloji.
Yapay zekanın verimliliği, iş gücünü, altyapıyı ve neredeyse her sektörü nasıl yeniden şekillendireceğinden bahsetmeliyiz. Ancak daha da önemlisi, dünyayı nasıl yeniden şekillendireceğinden ve dünyanın daha fazla kesiminin yapay zekadan nasıl faydalanabileceğinden bahsetmeliyiz. Ve küresel ekonominin daralmasını değil, genişlemesini nasıl sağlayabiliriz?
Yapay zekanın ne olduğu ve etrafındaki altyapı, yani bu altyapıyı oluşturmak için gerekli olan yapı konusunda ondan daha net bir görüşe sahip başka birini düşünemiyorum. Çünkü büyük veri merkezi sağlayıcılarının çoğu NVIDIA’nın yarattığı şeylerden faydalanıyor.
Altyapı, yapay zeka ve yapay zekanın potansiyeli etrafındaki tüm bu tartışmalarda, bugün dinlememiz gereken harika bir ses olduğunu düşünüyorum.
O halde hemen konuya gireyim. Yapay zekanın bu kadar önemli bir büyüme motoru olma potansiyeline sahip olduğuna neden inanıyorsunuz? Ve bu anı, bu teknolojiyi geçmiş teknoloji döngülerinden farklı kılan nedir?
Jensen Huang, NVIDIA: Öncelikle, yapay zekayı düşündüğünüzde ve ChatGPT, Gemini ve Claude aracılığıyla yapay zekayla tüm bu farklı şekillerde etkileşim kurduğunuzda, yapabileceği sihirli şeylerde, temelde bilgi işlem yığınında neler olup bittiğinin ilk prensiplerine geri dönmek faydalı olacaktır.
Bu bir platform değişikliği. Platform, uygulamaların üzerine inşa edildiği bir şeydir. Ve bu, PC’lere geçiş gibi bir platform değişikliğidir: yeni uygulamalar yeni bir bilgisayar türünde çalışacak şekilde geliştirildi. İnternete geçiş: yeni bir bilgi işlem platformu, her türlü yeni uygulamayı barındırdı, mobil buluta geçiş. Bu platform değişikliklerinin her birinde, bilgi işlem yığını yeniden icat edildi ve yeni uygulamalar oluşturuldu. Bu, ChatGPT’yi kullandığınız ve kendisinin bir uygulama olduğu anlamında yeni bir platform değişikliğidir. Ancak çok önemli olarak, ChatGPT’nin üzerine yeni uygulamalar inşa edilecek. Örneğin, Anthropic Claude’un üzerine yeni uygulamalar inşa edilecek. Bu nedenle, bu şekilde bir platform değişikliğidir.
Yapay zekânın, daha önce sizin asla yapamayacağınız şeyleri neler yapabileceğini fark ettiğinizde anlaması kolaydır. Geçmişteki yazılımlar esasen önceden kaydedilmişti. İnsanlar, bilgisayarın uygulayacağı algoritmayı veya tarifi yazıp tanımlardı. Yapılandırılmış bilgileri işleyebiliyordu; yani isim, adres, hesap numarası, yaş, nerede yaşadıkları gibi bilgileri girmeniz gerekiyordu – yazılımın daha sonra bilgileri alacağı yapılandırılmış tablolar oluşturuyordunuz. Buna Sequel sorguları diyoruz. Sequel, dünyanın şimdiye kadar bildiği en önemli veritabanı motorudur.
Daha önce neredeyse her şey ardışık sorgularla çalışıyordu. Şimdi ise yapılandırılmamış bilgiyi anlayabilen, yani bir görüntüye bakıp anlayabilen, metne bakıp anlayabilen, tamamen yapılandırılmamış bir bilgisayara sahibiz. Sesi dinleyip anlayabiliyor, anlamını ve yapısını kavrayıp ne yapılması gerektiği konusunda akıl yürütebiliyor.
Böylece, ilk defa önceden kaydedilmemiş, gerçek zamanlı olarak işlenen bir bilgisayara sahip olduk. Bu da, çevresel bilgiler, bağlamsal bilgiler ve ona verdiğiniz her türlü bilgiyi dikkate alarak, bu bilgilerin anlamı hakkında ve niyetiniz hakkında akıl yürütebileceği anlamına geliyor; bu niyet gerçekten yapılandırılmamış bir şekilde tanımlanabilir.
Nasıl tarif etmek isterseniz öyle tarif edebilirsiniz. Biz buna yönlendirme diyoruz. Ama siz nasıl tarif etmek isterseniz öyle tarif edebilirsiniz. Ve niyetinizi anlayabildiği ölçüde, sizin için bir görevi yerine getirebilir.
Şimdi, burada önemli olan şu ki, tüm bu bilgi işlem altyapısını yeniden icat ettiğimiz için, soru şu: Yapay zeka nedir?
Yapay zekâ denince akla yapay zekâ modelleri gelir, ancak endüstriyel açıdan yapay zekânın aslında beş katmanlı bir pasta olduğunu anlamak önemlidir. En altta enerji bulunur. Yapay zekâ, gerçek zamanlı olarak işlendiği ve gerçek zamanlı olarak zeka ürettiği için bunu yapabilmek için enerjiye ihtiyaç duyar. Enerji ilk katmandır.
İkinci katman, benim yaşadığım katman. Bilgisayar çipleri ve bilgi işlem altyapısı. Bunun üzerindeki bir sonraki katman bulut altyapısı, bulut hizmetleri. Onun üzerindeki katman ise yapay zeka modelleri. Çoğu insan yapay zekanın burada olduğunu düşünüyor. Unutmayın ki, bu modellerin gerçekleşmesi için altındaki tüm katmanlara ihtiyaç duyuluyor.
Ancak en önemli katman, ve bu şu anda gerçekleşmekte olan katman, açıkçası geçen yılın yapay zeka için inanılmaz bir yıl olmasının nedeni, yapay zeka modellerinin o kadar çok ilerleme kaydetmesiydi ki, bunun üzerindeki katman, yani hepimizin başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu nihai katman, uygulama katmanıdır.
Bu uygulama katmanı finansal hizmetlerde, sağlık hizmetlerinde veya üretimde olabilir. Nihayetinde ekonomik fayda bu üst katmanda gerçekleşecektir. Ancak önemli olan şu ki, bu bilgi işlem platformu altındaki tüm katmanları gerektirdiğinden, insanlık tarihinin en büyük altyapı inşasına başlanmıştır ve bunu şu anda gören herkes bunu görmektedir.
Şu anda birkaç yüz milyar dolar yatırım yapmış durumdayız. Birçok projede birlikte çalışma fırsatımız var. Trilyonlarca dolarlık altyapının inşa edilmesi gerekiyor ve bu mantıklı. Çünkü tüm bu bağlamların işlenmesi gerekiyor ki yapay zeka modelleri, nihayetinde üstte yer alan uygulamaları çalıştırmak için gerekli zekayı üretebilsin. Dolayısıyla, geriye dönüp katman katman düşündüğünüzde, enerji sektörünün şu anda olağanüstü bir büyüme gösterdiğini fark ediyorsunuz. Çip sektöründe TSMC, 20 yeni çip fabrikası kuracağını duyurdu. Foxconn, Wishtron ve Quanta, bu yapay zeka fabrikalarına entegre edilecek 30 yeni bilgisayar fabrikası kuruyor. Micron, Amerika Birleşik Devletleri’ne 200 milyar dolarlık yatırım yapmaya başladı. SK Hynix ve Samsung da yatırım konusunda inanılmaz derecede başarılı. Yani, dünyanın dört bir yanında çip fabrikaları, bilgisayar fabrikaları ve yapay zeka fabrikaları kuruluyor. Bugün tüm bu çip katmanının inanılmaz bir şekilde büyüdüğünü görebilirsiniz.
Ve şimdi, elbette, model katmanına çok dikkat ediyoruz. Üstlerindeki katmanın gerçekten harika işler başarması heyecan verici. Büyümenin bir göstergesi de risk sermayesi fonlarının nereye gittiğidir. Geçen yıl, 2025, risk sermayesi fonlaması açısından şimdiye kadarki en büyük yıllardan biriydi. Ve geçen yıl, fonların çoğu yapay zeka odaklı şirketlere gitti. Bunlar sağlık, robotik, üretim, finansal hizmetler gibi dünyanın tüm büyük sektörlerindeki şirketler. Bu yapay zeka odaklı şirketlere büyük yatırımlar yapıldığını görüyorsunuz çünkü ilk kez modeller üzerine inşa edilebilecek kadar iyi durumda.
Laurence Fink, WEF: Öyleyse biraz daha derine inelim. Açıkçası, eminim herkes kendi chatbot’unu kullanıyordur. Ama siz yapay zekanın yaygınlaşmasından bahsediyorsunuz ki bu kilit nokta olacak. Bunu ve fiziksel dünyada yaygınlaşmasıyla ilgili daha olumlu fikirleri konuşalım. Sağlık hizmetlerinden bahsettiniz. Ulaşım veya bilim gibi alanlarda dönüştürücü fırsatları nerede görüyorsunuz?
Jensen Huang, NVIDIA: Geçen yıl, yapay zekada ve yapay zeka teknolojisi katmanında, yani model katmanında üç önemli şey oldu diyebilirim. Birincisi, modellerin kendileri başlangıçta meraklı ve ilgi çekiciydi, ancak büyük ölçüde hayal kuruyorlardı. Ve geçen yıl, bu modeller daha sağlam temellere oturdu. Araştırma yapabiliyorlar, belki de üzerinde eğitilmedikleri durumlar hakkında akıl yürütebiliyorlar, adım adım akıl yürütmeye ayırabiliyorlar ve soruları yanıtlamak ve görevi yerine getirmek için bir plan geliştirebiliyorlar. Dolayısıyla, geçen yıl dil modellerinin, ajan sistemleri veya ajan yapay zekası olarak adlandırdığımız yapay zeka sistemlerine evrimini gördük.
İkinci atılım açık modellerde gerçekleşti. Geçen yıl DeepSeek ortaya çıktı ve birçok insan için oldukça endişe verici bir durumdu. Açıkçası, DeepSeek, dünyanın ilk açık akıl yürütme modeli olduğu için çoğu sektör ve şirket için büyük bir olaydı. O zamandan beri, bir sürü açık akıl yürütme modeli ortaya çıktı ve açık modeller, şirketlerin, endüstrilerin, araştırmacıların, eğitimcilerin, üniversitelerin ve girişimlerin, bu modelleri kullanarak kendi ihtiyaçlarına özgü veya uzmanlaşmış bir şey yaratmalarını sağladı. Üçüncü alan ise fiziksel zeka, fiziksel yapay zeka kavramıdır. Sadece dili değil, doğayı da anlayan yapay zeka. Fiziksel dünyayı anlayan, proteinleri, kimyasalları, doğal fiziği, akışkan dinamiği, parçacık fiziğini, kuantum fiziğini anlayan yapay zekalar. Şimdi tüm bu farklı yapıları ve farklı dilleri öğrenen yapay zekalar. Proteinler esasen bir dildir. Tüm bu yapay zekalar o kadar büyük ilerleme kaydediyor ki, bu endüstriler, ister üretim ister ilaç keşfi olsun, şirketler gerçekten büyük ilerleme kaydediyor. Ve bunun en önemli göstergelerinden biri de Lily ile olan ortaklığımızdır; onlar da yapay zekanın proteinlerin ve kimyasalların yapısını anlamada olağanüstü ilerleme kaydettiğini gördüler. Burada yapay zeka, tıpkı ChatGPT ile konuştuğumuz gibi, proteinlerle etkileşime giriyor ve onlarla iletişim kuruyor. Gerçekten büyük atılımlar göreceğiz.
Laurence Fink, WEF: Yani, tüm bu atılımlar insan unsuruna dair endişeleri artırıyor. Sizinle bu konuda birçok görüşme yaptık, ancak bunu tüm izleyicilere anlatmamız gerekiyor. Yapay zekanın işleri ortadan kaldıracağına dair büyük bir endişe var. Siz ise tam tersini savunuyorsunuz. Açıkçası, bahsettiğiniz gibi, yapay zekanın yaygınlaşmasıyla tarihin en büyük altyapı yatırımı gerçekleşecek. O halde, bunu biraz daha detaylı ele alalım. Yani, aslında işgücü kıtlığıyla karşılaşacağımıza inanıyorsunuz. Peki, yapay zeka ve robotik teknolojisinin işi ortadan kaldırmaktan ziyade işin doğasını nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?
Jensen Huang, NVIDIA: Bunu farklı açılardan ele alabiliriz. Öncelikle, bu insanlık tarihinin en büyük altyapı geliştirme projesi. Bu da çok sayıda iş imkanı yaratacak. Ve bu işlerin zanaatla ilgili olması harika. Su tesisatçıları, elektrikçiler, inşaat ve çelik işçileri, ağ teknisyenleri ve ekipman kurulumu ve montajı yapan kişiler gibi birçok meslek grubu ortaya çıkacak. Amerika Birleşik Devletleri’nde bu alanda oldukça önemli bir patlama görüyoruz.
Maaşlar neredeyse iki katına çıktı, yani çip fabrikaları, bilgisayar fabrikaları veya yapay zeka fabrikaları kuran insanlar için altı haneli maaşlardan bahsediyoruz. Bu alanda büyük bir açığımız var ve birçok ülkede bu kadar çok insanın bu önemli alanı gerçekten fark ettiğini görmek beni çok mutlu ediyor. Herkes iyi bir yaşam sürdürebilmelidir. Bunu yapmak için bilgisayar bilimlerinde doktora yapmanıza gerek yok. Bundan çok memnunum.
İkinci olarak, otomasyonun işler üzerindeki etkileri hakkında teoriler geliştirirken, bazı anekdotlar sunacağım. Bunlar, gerçek dünyada yaşanan olaylara dair anekdotlar. On yıl önce, herkesin yok olacağını düşündüğü ilk mesleklerden biri radyolojiydi. Bunun nedeni ise, insanüstü yeteneklere sahip ilk yapay zekânın Bilgisayar Görüşü (Computervision) olmasıydı. Bilgisayar Görüşünün en büyük uygulamalarından biri de radyologlar tarafından taramaların incelenmesidir. 10 yıl sonra, yapay zekânın radyolojinin her alanına tamamen nüfuz ettiği ve yayıldığı doğru. Radyologların artık taramaları incelemek için yapay zekâ kullandığı da doğru. Etki %100. Etki tamamen gerçek. Ancak, temel prensiplerden yola çıkarsak, radyolog sayısının arttığı da şaşırtıcı değil.
Laurence Fink, WEF: Bu, yapay zekaya duyulan güvensizlikten mi kaynaklanıyor, yoksa yapay zekanın sonuçlarıyla insan etkileşiminin daha iyi sonuçlar vermesinden mi?
Jensen Huang, NVIDIA: Aynen öyle. Bunun sebebi, radyologların işinin amacının hastalıkları teşhis etmek, hastaların hastalıklarını teşhis etmelerine yardımcı olmak olmasıdır. İşlerinin amacı budur. İşlerinin bir parçası da taramaları incelemektir. Taramaları artık sonsuz hızda inceleyebilmeleri, hastalarla daha fazla zaman geçirmelerine ve hastalıklarını teşhis etmelerine olanak tanıyor. Artık hastalarla ve diğer klinisyenlerle etkileşim halindeler.
Bunun sonucunda, hastanenin bakabileceği hasta sayısı arttı. Çünkü birçok insan taramalarını yaptırmak için uzun süre bekliyor. Ve şimdi, hasta sayısının artmasıyla hastanenin gelirleri de arttı, bu nedenle daha fazla radyolog işe alabiliyorlar.
Bu durum hemşireler için de geçerli. Amerika Birleşik Devletleri’nde beş milyon hemşire açığımız var. Yapay zekanın hasta ziyaretlerinin kayıtlarını tutma ve yazıya geçirme işini üstlenmesiyle, hemşireler zamanlarının yarısını kayıt tutmaya harcıyordu. Şimdi ise yapay zekayı kullanabiliyorlar ve özellikle de ortağımız Abridged adlı bir şirket inanılmaz işler yapıyor. Bunun sonucunda hemşireler hastaları ziyaret etmek için daha fazla zaman ayırabiliyor. Daha fazla hastayı muayene edebildikleri için, darboğazlar azalıyor ve daha fazla hasta hastaneye daha erken gelebiliyor. Sonuç olarak, hastaneler daha iyi performans gösteriyor. Daha fazla hemşire işe alıyorlar. Yani, yapay zeka onların verimliliğini artırıyor. Sonuç olarak, hastaneler daha iyi performans gösteriyor ve daha fazla insan işe almak istiyorlar.
Bunlar iki mükemmel örnek. Şimdi, yapay zekanın belirli bir iş üzerindeki etkisini düşünmenin en kolay yolu, işin amacını ve görevinin ne olduğunu anlamaktır. İkimize de bir kamera yerleştirip bizi izleseydiniz, muhtemelen ikimizin de daktilo yazarı olduğunu düşünürdünüz çünkü ben tüm zamanımı yazarak geçiriyorum. Dolayısıyla, yapay zeka bize yazmada yardımcı olabilseydi, işsiz kalırdık. Ama açıkçası, bu bizim amacımız değil. Bu nedenle, radyologlar ve hemşireler söz konusu olduğunda, işinizin amacı nedir? İnsanlara bakmaktır. Bu amaç, görev otomatikleştirildiği için daha verimli hale geliyor ve daha da güçleniyor. Dolayısıyla, her bir kişinin amacını göreviyle karşılaştırarak akıl yürütme yapabildiğiniz ölçüde…
Laurence Fink, WEF: Bunu gelişmiş ekonomilerin ötesine taşıyalım. Yapay zekanın dünyayı nasıl genişlettiğini ve dünyaya nasıl yardımcı olduğunu anlamama yardımcı olun. Geçen hafta sonu Anthropic’te bir yazı okudum, temelde yapay zekanın kullanımının son zamanlarda eğitimli toplum tarafından çok baskın olduğunu söylüyordu. Ve orada, her toplumun eğitimli kesiminin daha fazla kullanıldığını bile görüyorsunuz. Açıkçası, bunu kendi model kurgularına karşı kullanıyorlar. Kendi önyargıları olabilir. Peki, yapay zekanın, belki de gelişmekte olan dünya için Wi-Fi ve 5G gibi dönüştürücü bir teknoloji olmasını nasıl sağlayabiliriz? Ve bunu kesiştirdiğimizde, gelişmekte olan dünya için ne anlama geliyor ve küresel ekonomiyi nasıl genişletebiliriz? İkincisi, robotik ve yapay zeka ile ilgili tüm iş durumuna geri dönersek, orada bir ikame olacak. Ve Amerika Birleşik Devletleri’nde zaten devam eden bir ikame var. Daha fazla tesisatçı ve elektrikçi yaratıyor olabiliriz, ancak muhtemelen finans kurumlarında daha az analiste ihtiyacımız var. Avukatlar daha az insana ihtiyaç duyuyor çünkü verileri daha hızlı toplayabiliyorlar. Şimdi de gelişmekte olan ülkelere, yani yeni ortaya çıkan ülkelere odaklanalım. Sizce bu durum nasıl gelişecek?
Jensen Huang, NVIDIA: “Yapay zeka bir altyapıdır ve dünyada, altyapısının bir parçası olarak yapay zekaya ihtiyaç duymayan tek bir ülke bile hayal edemiyorum. Çünkü her ülkenin elektriği, yolları var, yapay zekanın da altyapısının bir parçası olması gerekiyor. Elbette, her zaman yapay zeka ithal edebilirsiniz, ancak günümüzde yapay zekayı eğitmek o kadar da zor değil. Ve çok sayıda açık model olduğu için, bu açık modeller, yerel uzmanlığınızla birleşerek kendi ülkeniz için faydalı modeller oluşturabilir. Bu nedenle, her ülkenin yapay zeka altyapısı oluşturmaya, kendi yapay zekasını geliştirmeye, temel doğal kaynağı olan dil ve kültüründen yararlanmaya, yapay zekasını geliştirmeye, sürekli iyileştirmeye ve ulusal zekâsının ekosisteminin bir parçası olmasına dahil olması gerektiğine gerçekten inanıyorum. Bu bir numaralı öncelik.”
İkinci olarak, unutmayın, yapay zekâ kullanımı son derece kolay. Tarihteki en kolay kullanılan yazılım ve bu yüzden en hızlı büyüyen ve en hızlı benimsenen yazılım. Yani, sadece iki veya üç yılda neredeyse bir milyar insana ulaşıyor. Bence, her şeyden önce, Claude inanılmaz. Anthropic, Claude’u geliştirmede büyük ilerleme kaydetti, büyük bir sıçrama yaptı. Şirketimizin her yerinde kullanıyoruz. Claude’un kodlama yeteneği, akıl yürütme yeteneği, yetenekleri inanılmaz. Ve bir yazılım şirketine sahip olan herkesin gerçekten dahil olması ve kullanması gerekiyor.
Öte yandan, ChatGPT muhtemelen tarihin en başarılı tüketici yapay zekasıdır ve kullanım kolaylığı ve erişilebilirliği, herkesin dahil olması gerektiği anlamına gelir. Gelişmekte olan bir ülkede yaşayan biri veya bir öğrenci olsun, yapay zekayı nasıl kullanacağını, nasıl yönlendireceğini, nasıl teşvik edeceğini, nasıl yöneteceğini, nasıl denetleyeceğini ve nasıl değerlendireceğini öğrenmenin çok önemli olduğu açıktır. Bu beceriler, insanları yönetmek, insanları yönlendirmekten farklı değildir; sizin ve benim her zaman yaptığımız şeylerdir. Dolayısıyla, gelecekte, biyolojik, karbon bazlı yapay zekaların yanı sıra, dijital ve silikon versiyonlarına da sahip olacağız. Bunları yönetmeliyiz. Onlar sadece dijital iş gücümüzün bir parçası.
“Yapay zekâyı nasıl yönlendireceğiniz, yapay zekâya nasıl komut vereceğiniz, yapay zekâyı nasıl yöneteceğiniz, yapay zekâyı nasıl kontrol altında tutacağınız ve yapay zekâyı nasıl değerlendireceğiniz… Bu beceriler, insanları yönetmek, onlara liderlik etmek gibi, sizin ve benim sürekli yaptığımız şeylerden farklı değil. ” — Jensen Huang, NVIDIA CEO’su
Gelişmekte olan ülkeler için, altyapınızı kurmanızı, yapay zekâya yatırım yapmanızı ve yapay zekânın kullanımı çok kolay, bol ve erişilebilir olduğu için teknoloji uçurumunu kapatma olasılığının yüksek olduğunu kabul etmenizi öneririm. Bu nedenle, yapay zekânın gelişmekte olan ülkeleri kalkındırma potansiyeli konusunda iyimserim. Bilgisayar bilimleri diploması olmayan birçok insan artık programcı olabilir. Eskiden bilgisayar programlamayı öğrenmek zorundaydık. Şimdi bilgisayara “Seni nasıl programlayabilirim?” diyerek programlayabiliyorsunuz. Yapay zekâyı nasıl kullanacağınızı bilmiyorsanız, yapay zekâya gidip “Yapay zekâyı nasıl kullanacağımı bilmiyorum” diyebilirsiniz ve o size açıklayacaktır. “Kendi web sitemi oluşturmak için bir program yazmak istiyorum. Bunu nasıl yapabilirim?” diyebilirsiniz ve o da bunu yapacaktır. Yani kullanımı bu kadar kolay ve bu da elbette yapay zekânın inanılmaz gücü ve heyecan verici yanı.
Laurence Fink, WEF: Avrupa’dayız. Birçok şirketten bahsederken, özellikle ABD ve Asya şirketlerinden söz ettik. Yapay zekâ ile Avrupa’nın başarısı ve geleceğinin nasıl kesişebileceğinden bahsedin. NVIDIA’nın Avrupa’da bu rolü nasıl üstleneceğini düşünüyorsunuz?
Jensen Huang, NVIDIA: NVIDIA, altyapı katmanında düşük bir konumda olmamız ve yapay zekayı her alanda desteklememiz sayesinde, dünyadaki her yapay zeka şirketiyle çalışma avantajına sahip. Yapay zeka dillerini, biyolojilerini, fiziklerini, dünya modellerini, üretimlerini ve robotiklerini destekliyoruz. Avrupa için gerçekten heyecan verici olan şey ise, endüstriyel tabanınızın çok güçlü olması. Avrupa’daki endüstriyel üretim tabanı inanılmaz derecede güçlü. Bu, yazılım çağını geride bırakma fırsatınız. Amerika Birleşik Devletleri gerçekten de yazılım çağına öncülük etti.
“Avrupa’daki endüstriyel üretim altyapısı inanılmaz derecede güçlü. Bu, yazılım çağını geride bırakmanız için size sunulan bir fırsat.” — Jensen Huang, NVIDIA CEO’su
Yapay zekâ, yazılım yazmaya ihtiyaç duymayan bir yazılımdır. Yapay zekâ yazmazsınız, yapay zekâyı öğretirsiniz. Bu nedenle, endüstriyel yeteneklerinizi, üretim yeteneklerinizi yapay zekâ ile birleştirebilmek için şimdiden harekete geçin. Bu da sizi fiziksel yapay zekâ veya robotik dünyasına götürür.
Biliyorsunuz, robotik Avrupa ülkeleri için nesilde bir kez karşılaşılan bir fırsat ve çünkü endüstriyel altyapıları gerçekten çok güçlü. Ayrıca, derin bilimlerin Avrupa’da hala çok güçlü olduğunu da fark etmeliyiz. Ve derin bilimler artık keşifleri hızlandırmak için yapay zekayı uygulama avantajına sahip. Bu nedenle, enerji arzınızı artırmak için ciddi adımlar atmalısınız ki altyapı katmanına yatırım yapabilesiniz ve Avrupa’da zengin bir yapay zeka ekosistemi oluşturabilesiniz.
Laurence Fink, WEF: Yani, duyduklarıma göre yapay zeka balonundan çok uzağız. Soru şu: Yeterince yatırım yapıyor muyuz? Bunu tersine çevirelim, çünkü birçok insan balondan bahsediyor, ancak soru şu: Küresel ekonomiyi genişletmek için yapmamız gerekenleri yapmak için yeterince yatırım yaptık mı?
Jensen Huang, NVIDIA: Yapay zeka balonunun iyi bir testi, NVIDIA’nın bulutta milyonlarca Nvidia GPU’suna sahip olduğunu kabul etmektir. Her bulutta varız, her yerde kullanılıyoruz. Ve bugünlerde bir NVIDIA GPU kiralamaya çalışırsanız, inanılmaz derecede zor. Ve GPU kiralama fiyatları yükseliyor. Sadece en yeni nesil değil, iki nesil önceki GPU’lar da. Kiralama fiyatları yükseliyor. Bunun nedeni, oluşturulan yapay zeka şirketlerinin sayısının ve Ar-Ge bütçelerini kaydıran şirketlerin sayısının değişmesidir. Lily harika bir örnek. Üç yıl önce, Ar-Ge bütçelerinin çoğu muhtemelen ıslak laboratuvarlara gidiyordu. Ve şimdi yatırım yaptıkları büyük bir yapay zeka süper bilgisayarı, büyük bir Yapay Zeka Laboratuvarı var, bu nedenle Ar-Ge yapay zekaya doğru kayacak.
Yapay zekâ balonu, yatırımların büyük olmasından kaynaklanıyor. Yatırımlar büyük çünkü yapay zekânın üzerindeki tüm katmanlar için gerekli altyapıyı kurmak zorundayız. Bu nedenle, bence fırsat gerçekten olağanüstü. Ve herkesin dahil olması ve katılması gerekiyor. Daha fazla enerjiye ihtiyacımız var. Kara, güç ve şantiye alanına ihtiyacımız var. Daha fazla ticari ölçekte çalışana ihtiyacımız var ve aslında bu işgücü nüfusu Avrupa’da çok güçlü. Birçok açıdan, Amerika Birleşik Devletleri bunu son 20-30 yılda kaybetti. Avrupa’da hala inanılmaz derecede güçlü, bu olağanüstü bir fırsat ve bundan yararlanmalısınız. Yatırım fırsatlarının ve yatırım ölçeğinin arttığını görüyoruz. 2025, dünya çapında 100 milyar doların üzerinde yatırımla, risk sermayesi tarihindeki en büyük yatırım yılıydı. Bunun çoğu yapay zekâ alanında faaliyet gösteren şirketlerdi. Bu yapay zekâ şirketleri temelde üstteki uygulama katmanını inşa ediyorlar ve altyapıya ihtiyaç duyacaklar. Bu geleceği inşa etmek için bizim yatırımımıza ihtiyaç duyacaklar.
Laurence Fink, WEF: Ve bence bu büyümenin bir parçası olmak, dünya genelindeki emeklilik fonları için harika bir yatırım olacak. Ve bu, birçok siyasi lider gibi benim de ilettiğim mesajlardan biri: Ortalama emeklinin, ortalama tasarruf sahibinin bu büyümenin bir parçası olduğundan emin olmalıyız. Eğer sadece kenardan izlerlerse, kendilerini dışlanmış hissedeceklerdir.
Jensen Huang, NVIDIA: Altyapıya yatırım yapılmasını istiyoruz, altyapı harika bir yatırım. Bu, insanlık tarihinin en büyük altyapı projesi.
Laurence Fink, WEF: Umarım salondaki herkes ve internetten canlı yayın izleyen herkes, Jensen Huang’ın sadece teknoloji ve yapay zeka alanında değil, iş dünyasında ve aynı zamanda günümüzde gerçekten önemli olan yürek ve ruh liderliğinde de sahip olduğu gücü görüyor.
Yapay zekanın büyük bir heyecanla beklenen büyümesi nasıl şekillenecek? Ve bu anı geçmiş teknoloji döngülerinden farklı kılan nedir? Gerçekten de işgücü fazlalığı değil, işgücü kıtlığına yol açabilir mi? Bu ve diğer sorular, NVIDIA CEO’su Jensen Huang’ın Dünya Ekonomik Forumu’nun Geçici Eş Başkanı ve BlackRock’ın Başkanı ve CEO’su Larry Fink ile Davos’taki 2026 Yıllık Toplantısı’nda gerçekleştireceği özel bir bire bir görüşmede yanıtlanıyor.