Google’ın yedinci nesil Tensor İşleme Birimi (TPU) olan ve ‘Ironwood’ olarak adlandırılan yeni yapay zeka hızlandırıcısı, yapay zeka dünyasını yeniden tanımlıyor. Bu son teknoloji ürünü, dünyanın en güçlü süper bilgisayarlarını bile gölgede bırakan bir hesaplama becerisine sahip. Geniş ölçekli bir dağıtımda Ironwood’un yetenekleri, en hızlı süper bilgisayarı şaşırtıcı bir şekilde 24 kat aşıyor.
Google Cloud Next ‘25 etkinliğinde Ironwood’un tanıtılması, Google’ın on yıllık yapay zeka çip inovasyonu arayışında çok önemli bir anı işaret ediyor. Önceki TPU yinelemeleri öncelikle yapay zeka modellerinin eğitim ve çıkarım iş yüklerine hitap ederken, Ironwood özellikle çıkarım görevleri için titizlikle tasarlanmış ve optimize edilmiş ilk çip olarak öne çıkıyor.
Google’da Makine Öğrenimi, Sistemler ve Bulut Yapay Zekası Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Amin Vahdat’a göre, ‘Ironwood, üretken yapay zekanın bir sonraki aşamasını ilerletmek için tasarlandı ve muazzam hesaplama ve iletişim taleplerini ele alıyor. ‘Çıkarım Çağı’ dediğimiz bir çağa giriyoruz; burada yapay zeka ajanları, yalnızca veri işlemeyi aşan içgörüler ve yanıtlar sunmak için proaktif olarak veri alıp üretecek.’
Eşi Görülmemiş Hesaplama Gücünü Serbest Bırakmak: Ironwood’un Yeteneklerine Derin Bir Dalış
Ironwood’un teknik özellikleri, yapay zeka araştırmacıları ve geliştiricileri için bir istek listesi gibi. 9.216 çipten oluşan bir bölmeye ölçeklenen Ironwood, şaşırtıcı bir 42,5 exaflops AI işlem gücü sunuyor. Bunu perspektife koymak gerekirse, mevcut süper bilgisayar şampiyonu olan ve 1,7 exaflops’ta zirveye ulaşan El Capitan’ın yeteneklerini büyük ölçüde aşıyor. Tek tek, her Ironwood çipi 4614 TFLOP’luk bir tepe hesaplama kapasitesine sahip.
Ham işlem gücünün ötesinde, Ironwood bellek ve bant genişliğinde önemli geliştirmeler sunuyor. Her çip, önceki nesil TPU olan Trillium’a kıyasla altı kat artışla 192 GB Yüksek Bant Genişliğine Sahip Belleğe (HBM) sahip. Bellek bant genişliği de önemli ölçüde iyileştirildi ve çip başına 7,2 terabit/s’ye ulaşarak Trillium’un 4,5 katı oldu.
Veri merkezlerinin genişlediği ve güç tüketiminin giderek daha kritik bir faktör haline geldiği bir çağda, Ironwood dikkate değer enerji verimliliği gösteriyor. Watt başına performansı Trillium’un iki katı ve 2018’de tanıtılan ilk TPU’dan neredeyse 30 kat daha iyi.
Çıkarım optimizasyonuna yönelik bu kayma, yapay zekanın evriminde önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor. Son yıllarda, önde gelen yapay zeka laboratuvarları, sürekli genişleyen parametre sayılarına sahip temel modeller oluşturmaya odaklandı. Google’ın çıkarım optimizasyonuna yaptığı vurgu, dağıtım verimliliğine ve gerçek dünya çıkarım yeteneklerine öncelik vermeye yönelik bir kaymayı işaret ediyor.
Yapay zeka model eğitimi nispeten seyrek bir etkinlik olsa da, yapay zeka teknolojileri daha yaygın hale geldikçe çıkarım işlemleri günlük milyarlarca kez gerçekleşiyor. Yapay zeka destekli işletmelerin ekonomik uygulanabilirliği, özellikle modeller giderek karmaşıklaştıkça çıkarım maliyetleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır.
Son sekiz yılda, Google’ın yapay zeka işlem talebi katlanarak arttı, on kat arttı ve şaşırtıcı bir 100 milyona ulaştı. Ironwood gibi özel mimariler olmadan, Moore Yasası bu büyüme yörüngesini tek başına sürdüremez.
Google’ın basit örüntü tanımadan ziyade karmaşık çıkarım görevlerine yetenekli ‘akıl yürütme modellerine’ yaptığı vurgu özellikle dikkat çekicidir. Bu, Google’ın yapay zekanın yalnızca daha büyük modeller aracılığıyla değil, aynı zamanda problemleri çözebilen, çok adımlı akıl yürütme gerçekleştirebilen ve insan benzeri düşünce süreçlerini taklit edebilen modeller aracılığıyla da mükemmel olduğu bir gelecek öngördüğünü gösteriyor.
Yeni Nesil Büyük Dil Modellerine Güç Verme
Google, Ironwood’u, ‘doğal akıl yürütme yeteneklerine’ sahip olan Gemini 2.5 dahil olmak üzere en gelişmiş yapay zeka modelleri için temel altyapı olarak konumlandırıyor.
Ironwood’un yanı sıra Google, amiral gemisi modelinin gecikmeye duyarlı, günlük uygulamalar için tasarlanmış, daha akıcı bir versiyonu olan Gemini 2.5 Flash’ı tanıttı. Gemini 2.5 Flash, akıl yürütme derinliğini istemin karmaşıklığına göre dinamik olarak ayarlayabilir.
Google ayrıca, metinden görüntüye, metinden videoya ve yeni tanıtılan metinden müziğe işlevselliği Lyria’yı kapsayan multimodal üretken modellerinden oluşan paketini de sergiledi. İlgi çekici bir demo, bu araçların bir konser için eksiksiz bir tanıtım videosu üretmek için nasıl birleştirilebileceğini vurguladı.
Ironwood, Google’ın kapsamlı yapay zeka altyapı stratejisinin yalnızca bir bileşenidir. Şirket ayrıca, işletmelerin Google’ın küresel ölçekli özel ağ altyapısından yararlanmasını sağlayan yönetilen geniş alan ağı hizmeti olan Cloud WAN’ı da tanıttı.
Google ayrıca, müşterilerin model sunumunu yüzlerce TPU’ya ölçeklendirmesine olanak tanıyan Google DeepMind tarafından geliştirilen bir makine öğrenimi çalışma zamanı olan Pathways de dahil olmak üzere yapay zeka iş yükleri için yazılım tekliflerini genişletiyor.
İşbirliğine Dayalı Zeka Vizyonu: A2A ve MCP Desteğinin Tanıtımı
Donanım gelişmelerinin ötesinde Google, çoklu aracı sistemleri etrafında merkezlenen yapay zeka vizyonunu dile getirdi ve çeşitli yapay zeka ajanları arasında güvenli ve standartlaştırılmış iletişimi teşvik etmek için tasarlanmış Ajan-Ajan (A2A) protokolünü tanıttı.
Google, 2025’i yapay zeka için dönüştürücü bir yıl olarak öngörüyor ve üretken yapay zeka uygulamaları tek soruları yanıtlamaktan birbirine bağlı aracı sistemleri aracılığıyla karmaşık sorunları çözmeye doğru gelişiyor.
A2A protokolü, platformlar ve çerçeveler arasında birlikte çalışabilirliği sağlayarak yapay zeka ajanlarına ortak bir ‘dil’ ve güvenli iletişim kanalları sağlıyor. Bunu, yapay zeka ajanları için bir ağ katmanı olarak düşünün; karmaşık iş akışlarında işbirliğini basitleştiriyor ve uzmanlaşmış yapay zeka ajanlarının işbirliği yoluyla genel yetenekleri artırarak farklı karmaşıklık ve sürelerdeki görevleri toplu olarak ele almasını sağlıyor.
A2A Nasıl Çalışır?
Google, MCP ve A2A protokollerinin karşılaştırmalı bir genel görünümünü sağladı:
- MCP (Model Bağlam Protokolü): Araç ve kaynak yönetimine odaklanır.
- Yapılandırılmış giriş/çıkış yoluyla aracıları araçlara, API’lere ve kaynaklara bağlar.
- Google ADK, MCP araçlarını destekleyerek MCP sunucuları ve aracıları arasında sorunsuz etkileşimi kolaylaştırır.
- A2A (Agent2Agent Protokolü): Aracılar arasındaki işbirliğini kolaylaştırır.
- Paylaşılan belleğe, kaynaklara veya araçlara ihtiyaç duymadan aracılar arasında dinamik, çok modlu iletişimi etkinleştirir.
- Topluluk tarafından yönlendirilen açık bir standarttır.
- Örnekler, Google ADK, LangGraph ve Crew.AI gibi araçlar kullanılarak keşfedilebilir.
A2A ve MCP birbirini tamamlar. MCP, aracıları araçlarla donatırken A2A, bu donatılmış aracıların konuşmasını ve işbirliği yapmasını sağlar.
Google’ın ilk ortak listesi, A2A’nın MCP’ye benzer bir ilgi görmeye hazır olduğunu gösteriyor. Girişim, önde gelen teknoloji şirketleri ve küresel danışmanlık ve sistem entegrasyon sağlayıcıları dahil olmak üzere 50’den fazla kuruluşu şimdiden cezbetti.
Google, protokolün açıklığına vurgu yaparak, onu temel teknoloji çerçevelerini veya hizmet sağlayıcılarını aşan aracılar arası işbirliği için bir standart olarak konumlandırıyor. Google, protokolün tasarımını şekillendiren beş yol gösterici ilkeyi vurguladı:
- Aracı Yeteneklerini Benimseyin: A2A, aracıların bellek, araç veya bağlam paylaşmadan bile doğal olarak işbirliği yapmalarını sağlamaya öncelik verir. Amaç, aracıları yalnızca ‘araçlar’ olarak hareket etmekle sınırlamak değil, gerçek çoklu aracı senaryolarını etkinleştirmektir.
- Mevcut Standartlara Dayalı Oluşturun: Protokol, HTTP, SSE ve JSON-RPC dahil olmak üzere mevcut, yaygın olarak benimsenen standartlardan yararlanarak mevcut BT yığınlarıyla entegrasyonu basitleştirir.
- Varsayılan Olarak Güvenli: A2A, OpenAPI’nin kimlik doğrulama şemalarına benzer şekilde kurumsal düzeyde kimlik doğrulama ve yetkilendirmeyi desteklemek için tasarlanmıştır.
- Uzun Süren Görevleri Destekleyin: A2A’nın esnekliği, hızlı görevlerden saatler veya hatta günler sürebilecek derinlemesine araştırmalara kadar çok çeşitli senaryoları desteklemesini sağlar (özellikle insan katılımı gerektiğinde). Süreç boyunca A2A, kullanıcılara gerçek zamanlı geri bildirim, bildirimler ve durum güncellemeleri sağlayabilir.
- Modalite Agnostik: Aracıların dünyasının metnin ötesine geçtiğini fark eden A2A, ses ve video akışları dahil olmak üzere çeşitli modaliteleri destekler.
Google, A2A’nın işe alım sürecini nasıl kolaylaştırdığına dair bir örnek sağladı.
Agentspace gibi birleşik bir arayüzde, bir işe alım yöneticisi, iş gereksinimlerine göre uygun adayları belirlemek için bir aracı atayabilir. Bu aracı, adayları kaynaklamak için uzmanlaşmış aracılarla etkileşim kurabilir. Kullanıcılar ayrıca aracılara mülakatları planlamalarını ve arka plan kontrollerinde yardımcı olmak için diğer uzmanlaşmış aracıları devreye sokmalarını da söyleyebilirler, bu da sistemler arasında tamamen otomatik ve akıllı işe alım sağlar.
Model Bağlam Protokolünü (MCP) Benimsemek
Google da MCP’yi benimsiyor. OpenAI’nin Anthropic’in Model Bağlam Protokolünü (MCP) benimsediğini duyurmasından kısa bir süre sonra Google da aynısını yaptı.
Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, X’te (eski adıyla Twitter) Google’ın Gemini modellerinde ve SDK’sında MCP için destek ekleyeceğini duyurdu, ancak belirli bir zaman çizelgesi vermedi.
Hassabis, ‘MCP, yapay zeka ajanları çağı için hızla açık bir standart haline gelen mükemmel bir protokoldür. Bu teknolojiyi geliştirmek için MCP ekibi ve sektördeki diğer ortaklarla birlikte çalışmayı dört gözle bekliyoruz.’ dedi.
Kasım 2024’teki yayınlanmasından bu yana MCP, dil modellerini araçlara ve verilere bağlamanın basit, standartlaştırılmış bir yolu olarak önemli bir çekiş kazandı.
MCP, yapay zeka modellerinin görevleri tamamlamak ve içerik kitaplıklarına ve uygulama geliştirme ortamlarına erişmek için kurumsal araçlardan ve yazılımlardan verilere erişmesini sağlar. Protokol, geliştiricilerin veri kaynakları ve sohbet robotları gibi yapay zeka destekli uygulamalar arasında çift yönlü bağlantılar kurmasını sağlar.
Geliştiriciler, MCP sunucuları aracılığıyla veri arayüzlerini ortaya çıkarabilir ve bu sunuculara bağlanmak için MCP istemcileri (uygulamalar ve iş akışları gibi) oluşturabilir. Anthropic, MCP’yi açık kaynaklı hale getirdiğinden beri, birçok şirket MCP desteğini platformlarına entegre etti.
Ironwood: Yapay Zekada Yeni Bir Çağın Şafağı
Google’ın Ironwood TPU’su, yapay zeka hesaplamasında önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Eşi görülmemiş performansı, optimize edilmiş mimarisi ve A2A ve MCP gibi gelişmekte olan protokollere verdiği destek, onu yapay zeka inovasyonunun bir sonraki dalgasının önemli bir kolaylaştırıcısı olarak konumlandırıyor. Yapay zeka modelleri daha karmaşık ve talepkar hale geldikçe, Ironwood yeni olanakların kilidini açmak ve dünyanın dört bir yanındaki sektörleri dönüştürmek için gereken ham gücü ve esnekliği sağlıyor. Bu sadece yeni bir çip değil; karmaşık sorunları çözmek ve hayatlarımızı iyileştirmek için işbirliği içinde çalışan akıllı makinelerle desteklenen bir geleceğin temeli.