İş yüklerini temel alan yaklaşım, iş ihtiyaçlarını uygun ölçekteki altyapı modelleri ve referans tasarımlarla eşleştirerek uygulamaya alma sürecindeki riskleri azaltıyor
Istanbul, Turkiye [22 Ekim 2026] — Kritik dijital altyapı alanında dünyanın önde gelen şirketlerinden Vertiv Holdings Co. (NYSE: VRT) ve Deloitte Center for Integrated Research, kurumların yapay zekâ projelerini deneme aşamasından gerçek kullanım ortamına taşıma sürecini kolaylaştırmak üzere iş birliğine gitti. Bu iş birliği, yapay zekâ iş yüklerinin nerede çalıştırılması gerektiği ve mevcut fiziksel altyapının bu iş yüklerini desteklemek için yeterli olup olmadığı gibi kritik sorulara yanıt bulunmasını hedefliyor.
Vertiv'in dijital altyapı alanında araştırmalar yürüten STL Partners ile birlikte geliştirdiği Vertiv Designing Infrastructure for Enterprise AI Guide (Vertiv Kurumsal Yapay Zeka için Altyapı Tasarımı Kılavuzu) başlıklı yeni kılavuz, iş dünyası, BT ve tesis yönetimi liderlerine, altyapı yatırımlarını planlamadan önce doğru kararlar alabilmeleri için iş yüklerini temel alan bir çerçeve sunuyor. Kurumlar, hedefledikleri iş sonuçlarından ve yapay zeka iş yüklerinin özelliklerinden yola çıkarak bu iş yüklerinin nerede çalıştırılacağını, altyapı gereksinimlerini ve mevcut tesislerin hazırlık düzeyini değerlendirebiliyor. Ardından her bir iş yükünü uygun fiziksel altyapı modeli ve referans tasarımla eşleştirerek daha ayrıntılı planlama ve teknik doğrulama süreçlerine geçebiliyor.
Kılavuza temel oluşturan araştırma, kurumların yapay zeka iş yüklerini pilot uygulamalardan sürekli kullanıma geçirdiği süreçte kritik bir noktaya dikkat çekiyor: Altyapının hazır olma düzeyi, iş yüklerinin nerede devreye alınabileceğini ve ne kadar hızlı üretim ortamına taşınabileceğini doğrudan belirleyebiliyor. Mevcut güç ve soğutma kapasitesi, bağlantı altyapısı ve operasyonel olanaklar, bir iş yükünün mevcut tesiste desteklenip desteklenemeyeceğini veya farklı bir altyapı modeline ihtiyaç duyulup duyulmayacağını belirleyen temel unsurlar arasında yer alıyor.
Kılavuz, tüm bu unsurları dört aşamalı bir sürece dönüştürüyor: (1) Hedeflenen iş sonuçlarının ve yapay zeka iş yükünün tanımlanması, (2) iş yükünün ölçek, performans ve operasyonel gereksinimlerinin değerlendirilmesi, (3) iş yükünün çalıştırılacağı en uygun ortamın belirlenmesi ve (4) iş yükü ile seçilen ortamın uygun bir fiziksel altyapı modeli ve referans tasarımla eşleştirilmesi.
Vertiv CEO'su Giordano Albertazzi, konuyla ilgili yaptığı açıklamada şunları söyledi: "Kurumsal yapay zekanın geleceğini yalnızca yapay zeka modelleri ve işlem gücü değil, kurumların her bir iş yükünün ihtiyaç duyduğu enerji, soğutma, bağlantı ve operasyonel ortamı sağlayabilme yeteneği de şekillendirecek. Kurumlar, planlamaya iş yüklerinden başlayarak altyapı kararlarını daha erken aşamada alabilir, olası kısıtları önceden belirleyebilir ve yapay zeka hedeflerini gerçek uygulamalara dönüştürmek için daha güçlü bir yol haritası oluşturabilir."
Deloitte Consulting LLP'nin ortaklarından ve ABD'deki Silicon2Service çalışmalarının lideri Nicholas Merizzi ise konuyla ilgili şu değerlendirmede bulundu: "Yapay zeka iş yükleri üretim ortamına taşındıkça ekonomik koşullar ve operasyonel gereksinimler de değişiyor. Kurumların iş değerini, yönetişimi, operasyonel sorumlulukları ve altyapıyı bir bütün olarak ele alması gerekiyor. Bu konuların planlama sürecinin erken aşamalarında değerlendirilmesi, yöneticilerin yapay zeka iş yüklerinin nerede çalıştırılması gerektiğine ve uzun vadede nasıl destekleneceğine ilişkin daha sağlıklı kararlar almasını sağlıyor."
Bu yaklaşım, kurumsal yapay zekanın tek bir altyapı kararıyla yönetilemeyeceğini, farklı gereksinimlere sahip iş yüklerinden oluşan bir bütün olarak ele alınması gerektiğini ortaya koyuyor. Deneme aşamasındaki iş yükleri bulut ortamında çalışmaya devam edebilirken sürekli çalışan veya iş açısından kritik öneme sahip iş yükleri için hibrit altyapılar ya da kurumun kendi yönetimindeki altyapı kapasitesi daha uygun olabiliyor. Daha hızlı yanıt süreleri, daha fazla kontrol, veriye yakınlık veya belirli model performansı gereksinimleri olan iş yüklerinin ise uç bilişim ortamlarında ya da kurumun kontrolündeki diğer ortamlarda çalıştırılması gerekebiliyor.
İş yüküne özel bu yaklaşım, genel bulut, colocation hizmetleri, kurumlara ait altyapı kapasitesi, hibrit ortamlar ve edge bilişim altyapılarının her birinin farklı ihtiyaçları karşılamak üzere kullanılmasına olanak tanıyor. Kılavuz, bulut kullanımını genel olarak desteklemek veya buna karşı çıkmak yerine, her bir yapay zeka iş yükü için en uygun çalışma ortamının belirlenmesini sağlayan sistematik bir yöntem sunuyor.
Araştırma, kurumsal yapay zeka iş yüklerini model geliştirme, yeniden eğitme ve üretim ortamındaki dört farklı kullanım türünü kapsayan altı ana kategoriye ayırıyor. Bu sınıflandırma, kurumların benzer performans, operasyon ve altyapı gereksinimlerine sahip iş yüklerini belirlemelerine yardımcı olarak daha tutarlı ve sistematik bir planlama sürecine zemin hazırlıyor. Ardından her bir iş yükü, dört fiziksel altyapı modelinden biriyle eşleştirilebiliyor: Edge Yapay Zeka Kümesi (Edge AI Cluster), Küçük Yapay Zeka Kümesi (Small AI Cluster), Büyük Yapay Zeka Kümesi (Large AI Cluster) ve Yüksek Yoğunluklu Yapay Zeka Kümesi (High-Density AI Cluster).
Bu dört model, güç ve soğutma gereksinimleri, kontrol sistemleri, bağlantı altyapısı, kesintilere karşı dayanıklılık, operasyonel destek ve gelecekteki büyüme ihtiyaçlarına yönelik kararlar için bir başlangıç noktası oluşturuyor. İlgili referans tasarımlar ise tesis değerlendirmeleri, iş yükü gereksinimleri ve ayrıntılı mühendislik çalışmaları doğrultusunda uyarlanabiliyor.
Tesislerin altyapı açısından hazır olması, dört modelin tamamında kritik önem taşıyor. Kılavuz, kurumların planlanan tesisin yeterli güç ve soğutma kapasitesine, bağlantı altyapısına, operasyonel olanaklara ve gelecekteki büyüme ihtiyaçlarını karşılayacak alana sahip olup olmadığını değerlendirmelerine yardımcı oluyor. Bu değerlendirmenin erken aşamada yapılması, altyapıdaki olası kısıtların projelerin hayata geçirilmesini engellemeden önce tespit edilmesini sağlıyor.
Kurumsal Yapay Zeka için Altyapı Tasarımı başlıklı kapsamlı kılavuz, altı yapay zekâ iş yükü kategorisini, dört fiziksel altyapı modelini ve kurumsal yapay zekâ altyapısının planlanması, hayata geçirilmesi ve zaman içinde geliştirilmesine yönelik dört aşamalı yol haritasını ayrıntılı olarak ele alıyor. Kılavuza Vertiv.com adresinden ulaşabilirsiniz.
Vertiv hakkında
Vertiv (NYSE: VRT) müşterilerinin hayati uygulamalarının sürekli ve en iyi şekilde çalışmasını, iş gereksinimleriyle birlikte büyümesini sağlamak için donanım, yazılım, analitik ve devam eden hizmetleri bir araya getiriyor. Vertiv, buluttan ağın ucuna kadar uzanan bir güç, soğutma ve BT altyapısı çözümleri ve hizmetleri portföyüyle günümüzün veri merkezlerinin, iletişim ağlarının ve ticari ve endüstriyel tesislerinin karşılaştığı en önemli zorlukları çözüyor. Genel merkezi ABD’de Ohio Westerville’de bulunan Vertiv, 130’dan fazla ülkede faaliyet gösteriyor. Daha fazla bilgi ve Vertiv’den en son haberler ve içerik için Vertiv.com’u ziyaret edebilirsiniz.
İleriye dönük ifadeler
Bu metin, 1995 tarihli Özel Menkul Kıymetler Dava Reformu Yasası, Menkul Kıymetler Dava Reformu Yasası, Menkul Kıymetler Yasası’nın 27. Bölümü ve Menkul Kıymetler Borsası Yasası’nın 21E Bölümü anlamında ileriye dönük beyanlar içermektedir. Bu ifadeler sadece bir tahmindir. Fiili olaylar veya sonuçlar, burada belirtilen ileriye dönük beyanlardakilerden önemli ölçüde farklı olabilir. Okuyucular, bunların ve vertiv ve operasyonlarıyla ilgili en son Yıllık Rapfor ve Form 10-Q ile ilgili müteakip Üç Aylık Raporlar dahil olmak üzere Vertiv7in Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu ile yaptığı dosyalara yönlendirilir, Vertiv’in yeni bilgiler, gelecekteki olaylar veya başka nedenlerle ileriye dönük beyanlarını güncelleme veya değiştirme yükümlülüğü yoktur ve bunlara yönelik herhangi bir yükümlülüğü açıkça reddeder.
BASIN İLETİŞİM
Selin Akiz | PİAR İletişim
selinakiz@piariletisim.com
Hibya Haber Ajansı
