CES 2026 sahnesinde Nvidia, yapay zekâ büyümesini yalnızca daha güçlü GPU’larla değil; ağ, depolama ve yazılım katmanlarını aynı mimari içinde birleştiren “uçtan uca platform” yaklaşımıyla sürdürmek istediğini ortaya koydu. Şirketin aynı anda hem yeni nesil Rubin platformunu hem de ajansal (çok adımlı/uzun bağlamlı) çıkarımın altyapı darboğazlarına odaklanan çözümleri duyurması, Nvidia’nın donanım tedarikçisinden “AI sistem sağlayıcısına evrilen konumlanmasını pekiştirdi.
Nvidia’nın Rubin platformunu öne çıkarmasının temel gerekçesi, yapay zekâda artan talebin artık sadece “daha fazla hesaplama gücü” değil, aynı zamanda maliyet ve verimlilik sorunu üretmesi. Şirket, daha karmaşık akıl yürütme ve MoE gibi yapılar büyüdükçe eğitim/çıkarım tarafında kaynak ihtiyacının hızla arttığını; Rubin’in ise bu yükü daha verimli ve daha düşük birim maliyetle taşımayı hedeflediğini vurguluyor. Bu çerçevede Nvidia, Rubin’in çıkarımda token maliyetlerini 10 kata kadar azaltabileceğini ve önceki Blackwell platformuna göre MoE modellerini eğitmek için 4 kat daha az GPU gerektirebileceğini belirtiyor.
Rubin’in bir “tek ürün” değil, entegre bir platform olarak konumlanması da bu stratejiyle uyumlu: amaç, büyük ölçekli eğitim ve çıkarımı hızlandırırken veri merkezinde toplam maliyeti aşağı çekmek ve performansı daha öngörülebilir hale getirmek. Talep tarafında Microsoft, AWS, Google Cloud ve Oracle gibi büyük oyuncuların Rubin tabanlı sistemlere planlı geçişi öne çıkarken, Nvidia iş ortaklarının Rubin ürünlerini 2026’nın ikinci yarısında kullanıma sunmasının beklendiğini işaret ediyor.
Şirketin ikinci büyük odağı, ajansal sistemlerde büyüyen “hafıza/bağlam” darboğazı oldu. Nvidia’nın BlueField-4 destekli “Inference Context Memory Storage Platform”u, trilyonlarca parametreye ölçeklenen modellerin ürettiği yüksek hacimli bağlam verisinin (KV önbellekleri) GPU’larda uzun vadeli tutulmasının zorlaşmasıyla ortaya çıkan depolama problemini hedefliyor; hedef, GPU belleğini fiilen genişletmek ve düğümler arasında yüksek hızlı paylaşımı mümkün kılmak. Nvidia, bu yaklaşımın geleneksel depolamaya kıyasla saniyedeki token sayısını 5 kata kadar artırabileceğini ve 5 kata kadar güç verimliliği sağlayabileceğini belirtirken, BlueField-4’ün de 2026’nın ikinci yarısında piyasaya çıkacağını aktarıyor.
Nvidia, donanım ve altyapı mesajını “fiziksel AI” anlatısıyla tamamladı. CES’te Cosmos ve Isaac GR00T gibi robotik odaklı açık modellerin yanı sıra Isaac Lab-Arena ve OSMO gibi geliştirme/orkestrasyon araçlarını tanıtan şirket, geliştirici ekosistemini büyütmeyi ve robotiği daha geniş bir uygulama alanına yaymayı hedefliyor. Hugging Face ile LeRobot çerçevesi üzerinden kurulan entegrasyon ve Jetson T4000 ile IGX Thor duyuruları, robotik ve endüstriyel edge tarafında yeni bir talep kanalı oluşturma çabasını güçlendirdi.
Öte yandan Nvidia, Alpamayo adlı yeni sürücüsüz araç model ailesinde “düşünce zinciri” akıl yürütmesi kullanan görsel-dil-eylem (VLA) modeliyle, normal sürüşte nadir görülen sıra dışı senaryoları algılayıp en doğru ilerleme kararını verebilen bir otonomi yaklaşımı sundu.
Nvidia’nın 2027’de bir ortakla Seviye 4 robotaksi hizmeti test etmeyi planladığına yönelik açıklamalar, şirketin yalnızca “altyapı sağlayıcı” rolünün ötesine geçerek daha ürünleşmiş bir çözüm katmanına yönelme isteğini gündeme taşıdı. Aynı akışta Cadence’in çip tasarım yazılımına CUDA-X entegrasyonu duyurusu da, yapay zekâ çiplerinin tasarım sürecini hızlandırma ve verimliliği artırma hedefiyle Nvidia ekosisteminin tasarım araçlarına doğru genişlediğine işaret etti.
Forex ve yabancı hisse yatırımcısı açısından buradan çıkarılacak temel ders şu: Nvidia’yı yalnızca “daha fazla GPU satarsa yükselir” diye izlemek yerine, Rubin/BlueField-4 gibi platform hamlelerinin çıkarım birim maliyetini gerçekten düşürüp düşürmediğini, müşterilerin harcama iştahını sürdürülebilir kılıp kılmadığını ve şirketi “tek ürün” değil uçtan uca altyapı standardı hâline getirip getirmediğini takip etmek daha doğru bir yaklaşım olur.
