--- title: Etched AI slug: etched-ai-7a411 url: /detay/etched-ai-7a411 type: article language: Türkçe entity: primary: Etched AI type: article disambiguation: Etched AI: Transformer odaklı ASIC çipi Sohu ile AI hızlandırma. 10x daha hızlı, enerji verimli. Seri A yatırımı 120 milyon dolar. categories: - name: Elektrik Ve Elektronik slug: elektrik-ve-elektronik url: /kategori/elektrik-ve-elektronik - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka - name: Bilim Ve Teknoloji slug: bilim url: /kategori/bilim tags: - Sohu - Etched AI - yapay zeka - GPU - Asic author: Ömer Said Aydın created_at: 2025-04-04T10:13:29.890280+03:00 updated_at: 2025-04-17T10:06:23.023910+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/04/RLlPlbTBl51FDgfZvmnvmHHlNU3NIRuo.png --- # Etched AI ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Etched AI ![Screenshot-91.webp](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/04/psxJuxU00nGQmMQh8pgt3ZXrYCt0pyC6.webp) | Field | Value | |-------|-------| | Web Sitesi(leri) | https://www.etched.com/ | | Kuruluş Tarihi(Metin) | 2022 | ## Article Content Etched AI, 2022 yılında Kaliforniya’da kurulan ve özellikle transformer tabanlı yapay zeka modellerini hızlandırmak için özel donanımlar geliştiren bir girişimdir. Şirketin öncü ürünü olan Sohu çipi, yalnızca transformer mimarilerini çalıştırmak üzere tasarlanmış bir uygulamaya özel tümleşik devre (ASIC) olup, genel amaçlı GPU’lara kıyasla [önemli](/tr/detay/onemli-0325c/llms.txt) performans ve enerji verimliliği avantajları sunar. Transformer modellerine odaklanması sayesinde yapay zeka uygulamalarında yüksek [hız](/tr/detay/hiz-3/llms.txt) ve düşük maliyet hedeflenmektedir. Peter Thiel [gibi](/tr/detay/gibi-749510/llms.txt) önemli yatırımcıların da [yer](/tr/detay/yer-2/llms.txt) aldığı 120 milyon dolarlık [Seri](/tr/detay/seri-3/llms.txt) A yatırımıyla desteklenen Etched AI, yapay zeka donanımı alanında [devrim](/tr/detay/devrim-751761/llms.txt) yaratmayı amaçlamaktadır. ### **Etched ve Sohu’nun Doğuşu** Etched, Harvard’dan ayrılan Gavin Uberti ve Chris Zhu tarafından kurulan ve yaklaşık 120 milyon dolarlık bir yatırım turuyla desteklenen bir şirkettir. Etched’in vizyonu, transformer tabanlı yapay zeka modelleri için optimize edilmiş, verimli ve gücünü [sadece](/tr/detay/sadece-e8b50/llms.txt) belirli bir alana harcayan özel ASIC çipleri tasarlamaktır. Bu girişim, NVIDIA'nın AI pazarındaki baskın konumuna meydan okumayı amaçlamaktadır. ### **Sohu’nun Teknik Özellikleri** Sohu, TSMC’nin 4nm teknolojisiyle üretilen ve sadece transformer mimarisini çalıştırmak üzere optimize edilmiş bir ASIC çipidir. Geleneksel GPU’lardan farklı olarak, genel hesaplamalar için tasarlanmamış, yalnızca belirli bir işleve odaklanan donanımlar içermektedir. Bu da çok daha yüksek verimlilik ve enerji tasarrufu sağlamaktadır. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/04/KqG8aIIPshvB3Raf5Ui3kf7am26IRwOn.webp) [Sohu Dünyanın İlk Transformer Özellikli Çipi (ASIC)](https://www.etched.com/announcing-etched) #### **Performans ve Verimlilik** Sohu’nun temel farkı, NVIDIA’nın en yeni GPU modellerine oranla 10 kat daha [hızlı](/tr/detay/hizli/llms.txt) ve maliyet [etkin](/tr/detay/etkin/llms.txt) olmasıdır. Yapılan testlerde, 8 adet Sohu çipi, 160 adet NVIDIA H100 GPU’nun yerini alabiliyor. - 144 GB HBM3E bellek kapasitesi sayesinde, trilyon parametreli yapay zeka modellerini çalıştırabilme yeteneğine sahiptir. - Tek bir devasa çekirdek tasarımı, verileri daha verimli bir şekilde işleyerek hesaplamaların daha doğrudan gerçekleşmesini sağlar. - Daha az enerji tüketimi sayesinde, yapay zeka altyapılarının enerji verimliliğini artırır. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2026/02/11/etched-ai-7a411-667ae94a5c39691164bd3544_Sohu%20Performance%20(11).webp) [Sohu ile NVIDIA Ürünlerinin Performans Karşılaştırması](https://www.etched.com/announcing-etched) #### **Özel Yazılım Desteği** Sohu, tamamen açık [kaynak](/tr/detay/kaynak-2/llms.txt) yazılım desteği sunarak geliştiricilere daha fazla esneklik sağlar. Transformer mimarisine özel optimize edilmiş bir yazılım yığını sayesinde, geleneksel yapay zeka donanımlarında bulunan gereksiz yazılım katmanlarını ortadan kaldırır ve doğrudan verimli hesaplamalar yapar. ### **Kullanım Alanları** Sohu’nun sunduğu düşük gecikme süreleri ve yüksek verimlilik, onu şu alanlarda öne çıkarıyor: - **Gerçek zamanlı sesli asistanlar**: Milisaniyeler içinde binlerce kelime işleyerek, daha doğrusal ve anlamlı insan-makine etkileşimi sağlar. - **Kod yazma ve derinlemesine arama algoritmaları**: Paralel şekilde binlerce yanıtı karşılaştırabilir, kod yazma sürecini daha verimli hale getirebilir. - **Multicast spekülatif kodlama**: Daha karmaşık AI modelleri için **gerçek zamanlı çıktı üretme** kapasitesine sahiptir. ### **Sohu’nun Piyasa Potansiyeli ve Riskler** Sohu, yapay zeka çözümleri sunan firmalar için daha az enerji tüketen daha uygun maliyetli bir alternatif olarak konumlandırılıyor. NVIDIA’nın yapay zeka pazarındaki baskın konumu, rakiplerin [pazar](/tr/detay/pazar-2/llms.txt) payı alabilmesini zorlaştırsa da, spesifik bir alana odaklanan çözümler zamanla daha fazla benimsenebilir. Ancak Sohu’nun [uzun](/tr/detay/uzun/llms.txt) vadeli başarısı, transformer mimarisinin yapay zeka alanında baskın kalıp kalmayacağına bağlıdır. Şirket CEO’[su](/tr/detay/su-4/llms.txt) Uberti de bu riskin farkında olarak şu çarpıcı yorumu yapmaktadır: “Eğer transformer’lar kaybolursa, [biz](/tr/detay/biz-3/llms.txt) de kayboluruz. Ancak eğer bu mimari devam ederse, biz dünyanın en büyük şirketlerinden biri oluruz.” Etched ve Sohu, yapay zeka donanımının geleceğini yeniden tanımlayan bir [adım](/tr/detay/adim-2/llms.txt) olabilir. Özel optimize edilmiş yapay zeka çiplerinin, genel ama gücülü GPU’lara karşı [rekabet](/tr/detay/rekabet-2/llms.txt) avantajı sağlayabileceği bu projeyle görülmektedir. Ancak, bu girişimin [başarılı](/tr/detay/basarili-751316/llms.txt) olup olmayacağını önümüzdeki yıllar belirleyecektir. Eğer Etched, Sohu’yu zamanında pazara sunabilir ve yapay zeka endüstrisinin büyüyen ihtiyaçlarını karşılayabilirse, yapay zeka donanım dünyasında yeni bir eşik aşılabilir. ## Academic Sources and References 1. NDTV. "ChatGPT AI Chip: Sohu New AI Chip in Making, Claims It Will Revolutionise ChatGPT". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://www.ndtv.com/ai/chatgpt-ai-chip-sohu-new-ai-chip-in-making-claims-it-will-revolutionise-chatgpt-6116225.Etched. "Announcing Etched". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://www.etched.com/announcing-etched.Etched. "Etched". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://www.etched.com/.TechCrunch. "Etched Is Building an AI Chip That Only Runs Transformer Models". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://techcrunch.com/2024/06/25/etched-is-building-an-ai-chip-that-only-runs-transformer-models/.CNBC. "Etched Raises $120 Million to Build Chip to Take on Nvidia in AI". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://www.cnbc.com/2024/06/25/etched-raises-120-million-to-build-chip-to-take-on-nvidia-in-ai.html.Reuters. "AI Startup Etched Raises $120 Million to Develop Specialized Chip". Erişim tarihi 4 Nisan 2025. https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-startup-etched-raises-120-million-develop-specialized-chip-2024-06-25/.