Yapay zekâ çağında veri merkezlerine milyarlarca dolar yatırılırken, Extropic adlı girişim alışılmışın dışında bir yaklaşım sunuyor. Şirket, “olasılıksal bitler” (p-bit) ile çalışan ve klasik işlemcilerden tamamen farklı biçimde hesaplama yapan ilk donanımını ürettiğini duyurdu.
Bu çip, geleneksel “0” ve “1” gibi ikili bitlerle çalışmak yerine olasılıkları (belirsizlikleri, ihtimalleri) modelleyebiliyor.
Extropic’in bu hamlesi ne anlama geliyor?
Şu anda büyük yapay zekâ sistemleri ve veri merkezleri devasa enerji harcıyor. Bu yeni çip ise, çok daha az enerjiyle aynı ya da benzer işi yapabilme potansiyeli taşıyor. Eğer planlandığı gibi işe yararsa, veri merkezlerinin ve yapay zekâ sistemlerinin maliyeti ve çevresel yükü önemli ölçüde düşebilir. Enerji verimliliğinde binlerce katlık bir artış vadeden çip, yapay zekâ ile bilimsel araştırmalar için daha ucuz, sürdürülebilir bir alternatif olma potansiyeli taşıyor.
Meet the XTR-0
A way for early developers to make first contact with thermodynamic intelligence.
More at: https://t.co/VjbcIdwG3E pic.twitter.com/U8vRvvA9w5
— Extropic (@Extropic_AI) October 29, 2025
Şirketin ilk çalışan prototipi, XTR-0, programlanabilir bir FPGA çipi ile birlikte geliştirilen ve her biri birkaç p-bit içeren iki X-0 çipinden oluşuyor. Geleneksel bitlerin aksine, bu p-bit’ler yalnızca 1 ya da 0 değil, belirsizliği temsil eden ara değerler de alabiliyor. Böylece sistem, doğrudan olasılık hesaplamaları yapabiliyor. Şirket ayrıca, Extropic çiplerinin davranışını mevcut GPU’larda simüle etmeye yarayan TRHML adlı yazılımını da yayımladı.
Hello Thermo World. pic.twitter.com/yO96FRhoZ6
— Extropic (@Extropic_AI) October 29, 2025
Extropic’in kurucuları Guillaume Verdon ve Trevor McCourt, daha önce Google’da kuantum hesaplama üzerine çalışmış iki isim. Verdon, teknoloji dünyasında “Based Beff Jezos” takma adıyla tanınıyor ve “etkili hızlandırmacılık” (effective accelerationism / e/acc) isimli felsefi akımın da öncülerinden biri. Bu akım, teknolojik ve toplumsal süreçleri hızlandırarak mevcut sistemleri dönüştürmek veya yeni olasılıklar yaratmak fikri üzerine inşa edilmiş. Diğer hızlandırmacılık (accelerationism) yaklaşımlarından farkı, sadece hızlandırmak değil, bunu “etkili” ve hedef odaklı bir şekilde yapmak. Yani rastgele kaos değil, belirli sonuçlara ulaşmak için stratejik hızlandırma. Genellikle yapay zekâ, bilişim teknolojileri ve ekonomi politikaları bağlamında kullanılan yaklaşım.
Henüz yapay zekâ modellemeleri ve hava durumu tahminleri gibi alanlarda test ediliyor
Extropic, yeni donanımını şimdilik bazı yapay zekâ laboratuvarlarıyla, hava tahmini girişimleriyle ve birkaç hükümet temsilcisiyle paylaştı. Bu sayede deneysel çalışmalarla test ediliyor. İsimlerinin tamamı açıklanmayan bu ortaklar arasında, Atmo adlı hava tahmini girişiminin CEO’su Johan Mathe de bulunuyor. ABD Savunma Bakanlığı da Atmo’nun müşterileri arasında yer alıyor. Mathe, Extropic çiplerinin farklı hava koşullarının olasılıklarını çok daha verimli hesaplamayı mümkün kılacağını söylüyor. Mathe, hem yazılımı hem de gerçek donanımı test ettiğini belirterek, “p-bit’lerin beklediğimiz şekilde davrandığını gözlemledim” açıklamasında bulunmuş.
Şirketin bir sonraki hedefi, Z-1 adlı ve 250.000 p-bit içerecek yeni bir çip geliştirmek. Extropic, bu çipin 2026’da hazır olacağını ve özellikle görüntü, video ve robotik modellerinde kullanılan difüzyon modelleri için devrim niteliğinde bir performans sunacağını belirtiyor.
“Bilgi işlem fiziğinde dönüştürücü bir adım”
Prime Intellect adlı başka bir yapay zekâ girişiminin CEO’su Vincent Weisser, Extropic’in yaklaşımını “bilgi işlem fiziğinde dönüştürücü bir adım” olarak nitelendiriyor: “Bu teknoloji pratik şekilde ölçeklenebilirse, enerji verimliliği ve işlem yoğunluğunda kat kat artış sağlayabilir. Özellikle enerji tüketiminin darboğaz olduğu yapay zekâ iş yükleri için bu kritik bir gelişme.”
Kurucular Verdon ve McCourt ise yapay zekâ veri merkezlerine aktarılan milyarlarca doların, enerji sorununu göz ardı ettiğini savunuyor. McCourt şöyle diyor: “Başarılı olma olasılığımız yüzde 1 bile olsa ki bizim tahminimiz çok daha yüksek, yine de denemeye değer.”
Gürültü Giderici Termodinamik Model – Extropic, donanımın yapay zekâ için nasıl kullanılabileceğini göstermek amacıyla, Gürültü Giderici Termodinamik Model (Denoising Thermodynamic Model / DTM) adında yeni bir üretken yapay zekâ modeli geliştirmiş.
Daha fazla teknik bilgi için Extropic’in makalesine göz atabilirsiniz.
Görsel: Extropic
