"Yönetim gücü"den "sistem inşa etmeye" geçin.

Yazı yazarı, kaynak:猎云精选

Açık kaynak uzmanı Jia Yangqing girişimde

Açık kaynak efsanesi Jia Yangqing, yeni bir adım attı.

Bugün, Jia Yangqing yeni bir girişim başlattığını duyurdu; Intent Lab adlı bir girişim başlatıp, niyetleri üretken yazılımlara dönüştüren "fleet" adlı bir otonom AI ekibi oluşturuyor.

Aynı zamanda, en hızlı GLM 5.2 çıkarım motoru, bir cümleyle oluşturulan veritabanı motoru ve formel doğrulama içeren bir dosya sistemi olmak üzere üç erken başarı sergiledi.

Kaynak: Jia Yangqing X hesabı

Bu tweet'in yayınlanmasının ardından Jia Yangqing yeni bir rol üstlendi.

X hesap özgeçmişi, Intent Lab kurucusu ve CEO olarak güncellendi ve NVIDIA geçmiş deneyimleri arasında yer aldı, bir aydır süren NVIDIA ile "ayrılık" söylentilerini tamamen doğruladı.

Silicon Valley'de "AI çerçevesi alanında en yetenekli Çinli bilim insanı" olarak bilinen bu kişi, Alibaba'dan ayrılarak Lepton AI'yi kurdu ve ardından 700 milyon dolarla NVIDIA'ya satıldı; şimdi yeniden yeni bir başlangıç noktasında.

Jia Yangqing'in ikinci girişimi, önceden işaretlerle belli idi.

29 Haziran'da yarı iletken araştırma kuruluşu SemiAnalysis, Lepton AI'nin kurucusu ve CEO'su Jia Yangqing'in, Lepton AI'yi satın almadan sadece bir yıl sonra ayrıldığını duyurdu.

O anda, bu mesaj kesinleşmemiş olsa da, özellikle geliştirici topluluğu içinde büyük ilgi uyandırdı ve tweet hemen viral oldu.

SemiAnalysis'ın sızdırdığı hemen aynı anda, 2026 yılının Haziran başlarında GPU bulut hizmet sağlayıcısı Hyperbolic, Jia Yangqing'i şirket danışmanı olarak işe aldı.

Hyperbolic, duyuruda, Jia Yangqing'in AI sistemleri, bulut altyapısı, GPU pazar yeri, çok bulutlu orchestrasyon ve GPU kullanım verimliliği artırma alanlarında deneyim desteği sağlayacağını belirtti. Bu, iş düzeyinde, NVIDIA'da yönettiği DGX Lepton platformu ile yüksek benzerlik gösteriyor.

İki büyük haber bir araya geldiğinde, Jia Yangqing'in ayrılması için zaten bir ön koşul oluşmuş durumda.

Ancak neden ayrıldığı, muhtemelen Huang Renxun'un fikrini değiştirmesi ve Jia Yangqing'in açık kaynak inancını yıkmış olmasındandır.

2023 yılını hatırlayın, Jia Yangqing Mart'ta Alibaba'dan ayrıldı ve Nisan'da Silicon Valley'de Lepton AI adlı bir bulut-native AI platformu kurdu; kurucu ekibi, ONNX ortak kurucusu Bai Junjie ve etcd kurucusu Li Xiang'dan oluşuyordu.

O dönemde, Lepton'un konumu netti: Çok bulutlu AI çıkarım gücü platformu, geliştiricilerin büyük bulut sağlayıcıları arasında GPU kaynaklarını tek bir koordinasyon katmanıyla yönetmelerine yardımcı oluyor ve hafif Tuna çıkarım motoru ile büyük modellerin dağıtımı engelini düşürüyor.

Kısacası, bu karmaşıklıkları bir işletim platformuyla paketleyerek AI mühendislerinin GPU kümelerini kullanma ve yönetme engelini düşürerek geliştiricilerin modele odaklanmasını sağlar.

SemiAnalysis ClusterMAX GPU bulut hizmetleri değerlendirme sisteminde, Lepton AI 2 yıllık bir geçmişle Microsoft Azure, Together AI ve Oracle ile aynı "Altın" ikinci kademe grubuna girdi.

Ardından Nisan 2025'te, NVIDIA, Lepton AI'yi 700 milyon dolarla "kazandı".

Bu işlem bir zamanlar sektör tarafından kazan-kazan olarak görülüyordu.

Satın alma tamamlanmadan önce, Huang Renxun geçen yıl Mart'taki GTC konferansında: NVIDIA artık bir çip şirketi değil, bir AI şirketi değil, bir algoritma ve altyapı şirketi olduğunu belirtti.

Huang Renxun'un mantığı, NVIDIA'nın yalnızca GPU satıcısı olmaması, AI çağının bulut ve yazılım giriş noktası haline gelmesi gerektiği yönündedir.

O, NVIDIA'nın DGX Cloud yazılım koordinasyon yeteneklerini tamamlamasını, kendi küresel hesaplama pazarını kurmasını ve genel bulut sağlayıcıları ile CoreWeave gibi GPU bulut rakipleriyle doğrudan rekabet etmesini istiyor; Lepton AI'nın satın alınması ise Huang Renxun'un "AI Fabrikası" hırsının son birkaç parçasından biri.

Jia Yangqing ekibi, NVIDIA'nın donanım ağına dayanarak çok bulutlu hesaplama platformu fikrini hayata geçirmeyi umuyor.

Ancak çok kısa bir süre sonra, ideal gerçeklerle çarpıştı.

Lepton AI ürün fikri, "Python native, kutudan çıkar çıkmaz" gibi özellikler, NVIDIA'nın büyük kurumsal müşterilere yönelik daha kapalı ürün yönetim sistemiyle uyumsuzdur.

Kamuoyuna açık bilgilere göre, DGX Lepton'un adı değiştirildikten sonra 2025 ortalarında dış operasyonları neredeyse tamamen durdu ve operasyonel etkisi beklentilerin altında kaldı.

Daha derin ve daha çözülemeyen çelişki, açık kaynak taahhüdünde yer alır.

NVIDIA'nın satın alımı sırasında, 2026'da Lepton çekirdek platformunu açık kaynak hale getirmeyi vaat etti, ancak NVIDIA için temel iş modeli GPU donanım satışlarına dayanmaktadır.

Lepton çekirdek zamanlama kodu açıldığında, AMD ve yerel çeşitli heterojen çip üreticileri, bu verimli aracı kullanarak hesaplama kaynaklarını zamanlayabilecek, bu da kendi donanım koruma duvarlarını aktif olarak zayıflatacaktır.

Sonuç olarak, açık kaynak planı resmen reddedildi.

Bu taahhüt, Jia Yangqing'in satın alınmaya razı olmasının, NVIDIA'ya katılmak ve sistem yazılımı genel müdürü olarak doğrudan Huang Renxun'a rapor vermek için liderlik etmesinin temel taşıydı.

Bilinmelidir ki, Jia Yangqing'in tüm kariyeri, "herkes için biri, biri için herkes" açık kaynak ruhu üzerine kuruludur.

Kariyerinin tüm önemli başarılarını, Caffe, PyTorch ve ONNX dahil olmak üzere, açık kaynakla yeniden inşa etti.

Donanım engellerini korumak zorunda olan çip devleri ile nötr ve açık altyapı inancına sahipler, uzun vadeli olarak birlikte yaşayamazlar.

Yalnızca bir yıl sonra "iki taraflı karşılıklı ilerleme" gerçekleşti ve Jia Yangqing yeniden istifa ederek girişimde bulundu.

Kurucu ekibi açısından Intent Lab, aynı ekip olarak kalıyor.

Ortak kurucular, Lepton AI'den eski ortaklar olan Bai Junjie ve Li Xiang'ı içeriyor, ancak yaptıkları içerik Lepton AI'dekinden büyük ölçüde farklı.

Jia Yangqing, yeni nesil hesaplama bulutu ve çıkarım planlama platformu geliştirmek yerine, yeni şirketini özgün AI yazılım mühendisliğine odaklıyor.

Yeni ürün Fleet'in amacı artık "insanların AI modellerini dağıtmasına yardımcı olmak" değil, AI ajan takımlarının ihtiyaç anlayışından, mimari tasarımdan, kodlama geliştirme ve test doğrulamasına kadar tüm süreci tamamlamasını sağlamaktır.

Arka plandaki temel mantık, AI altyapısının bir değer yeniden değerlendirmesi yaşamasıdır.

Şu anda Cursor, Claude Code, Codex gibi Agentic Coding araçları yazılım geliştirmenin temel mantığını yeniden şekillendiriyor.

"Vibe-coding", geliştiricilerin ihtiyaçlarını doğal dilde tanımlamasını sağlar, AI Agent tam altyapı kodlarını otomatik olarak oluşturur, hatalarını giderir ve dağıtır.

Örneğin, AMD tarafından açık kaynaklı Spur projesi, Slurm ile uyumlu bir açık kaynaklı zamanlayıcı alternatifidir ve AI Agent tarafından neredeyse engelsiz bir şekilde doğrudan çağrılabilir ve yapılandırılabilir.

Bu, geleneksel AI altyapısının ürünleştirme yoluyla örtük hale getirmeye çalıştığı karmaşıklığın, Agentic Coding'in kod üretimi yoluyla doğrudan atladığı anlamına gelir.

Bu, DGX Lepton'un Huang Renxun'un beklentilerini karşılamaması ve açık kaynak taahhütlerinin yerine getirilmemesi gibi sorunların nesnel arka planıdır.

Lepton'un yolunu izlememek, Jia Yangqing'in girişimci olarak bilinçli bir kararıdır ve Intent Lab'ı kurmak ise akıllıca bir hamledir.

Kaynak: Jia Yangqing X hesabı

Jia Yangqing, sosyal medya平台上, kendi sektör geçişinin temel düşüncelerini yazdı: Geçtiğimiz on yıllar boyunca, her seferinde yalnızca bir sistem inşa ederek dağıtık AI sistemleri kurduk. Şimdi ise binlerce yazılımın toplu olarak üretilebileceği bir sistem oluşturmak istiyor.

Ona göre, şu anki modeller kod yazma hızı çok hızlı, ancak "kod çalışır" ile "güvenle üretimde kullanılıp yıllarca bakılabilmek" arasında hâlâ büyük bir fark var.

Bu farkı modelin bir sınırlaması olarak değil, daha çok eksik bir katman olarak görüyor.

Bu katmanın eksik olan yeteneği, bulanık bir niyeti gerçek bir tasarıma dönüştürmek, sonucun dayanıklı olup olmadığını kontrol etmek ve sistemin çalışır hale gelmesinden sonra onu kendiliğinden geliştirmektir.

Ve bu, Intent Lab'ın çaba gösterdiği düzeydir.

Kaynak: Intentlab resmi sitesi

Bu nedenle, Cursor ve Claude Code gibi kod yardımcı araçlarından farklı olarak, Fleet uzun vadeli kararlı üretim seviyesinde alt sistemler üretmeyi hedefleyerek bu boşluğu dolduruyor.

Şu anda, Jia Yangqing ilk üç ödevini zaten teslim etti.

Birinci olarak, Fleet, TRT-LLM çıkarım motorunu yeniden tasarlayarak, ekipmanın bilinen en hızlı GLM 5.2 motorunu oluşturdu: İki Grace Blackwell düğümünde çıktı hızını 102 token/s'den 647 token/s'ye çıkararak tam olarak 6,3 kat artış sağladı.

Bu, Fleet'in tam süreç boyunca inşa edip uyguladığı optimizasyonun sonucudur.

Kaynak: Intentlab resmi sitesi

İkinci olarak, bir satır prompt ile bir veritabanı motoru oluşturuldu.

Fleet, sıfırdan mevcut bir belge veya kod olmadan, mimari tasarım, kodlama, test, inceleme, kalite güvencesi gibi güçlü bir ekibin tüm rollerini üstlendi ve tüm 6 milyon SQLite uyumluluk testi başarıyla geçene kadar kendi kendine çalıştı.

Üçüncü olarak, bir agent tarafından kullanılan bir altyapı için bir dosya sistemi oluşturuldu.

Bu örnekte, Fleet, formel doğrulama yoluyla bir geçici bozulmuş durumu tanımlayıp düzeltti ve bir kodlama aracının yazdığı bir hata yakaladı.

Bu üç görev birbirini doğrudan takip etmiyor gibi görünse de, amacına net bir şekilde işaret etmektedir: Jia Yangqing'in vurgulamak istediği, arka plandaki aynı Fleet sisteminin yetenekleridir.

Yapay zeka yalnızca programlama görevlerini üstlenmekle kalmaz, aynı zamanda nihai sisteme tam bir yazılım mühendisliği ekibi gibi sorumlu olur.

Başarılı olursa, Jia Yangqing, bilgisayar mühendisliğinin ekonomik modelinin kalıcı olarak değişeceğini düşünüyor.

50 yıl boyunca akıllıca bir yaklaşım, bir yazılım geliştirmek ve farklı ihtiyaçlara sahip kullanıcılara mümkün olduğunca çok satmaktı, hatta ihtiyaçlar farklı olsa bile. Şimdi bu durum değişebilir. Dünya, daha fazla yazılım, daha fazla özelleştirilmiş yazılım görecektir.

Yani, bir yapay zekâ üretken ve üretim seviyesinde sistemler oluşturmayı sabit bir şekilde başarabilir hale gelirse, gelecekte şirketler veya bireyler kendi süreçlerini ve kısıtlamalarını doğrudan tanımlayabilecek, yapay zekâ ise bu ihtiyaçlara özel olarak uygun bir yazılım oluşturacaktır.

Şu anda Intent Lab projesi, "çalışma hacmi çok büyük ve liste üzerinde sürekli yer almasına rağmen insan kaynağı olmayan" sistemlere odaklanmak üzere dış ortaklıklar kurmaktadır.

Jia Yangqing'in yolculuğuna genel bir bakışla, aslında ana hat her zaman çok net olmuştur.

Caffe'yi geliştirmek, ONNX açık kaynak standardını desteklemek, Alibaba Cloud'da çalışmak ve Lepton AI'yi kurmak, tüm bunlar aynı şeyin farklı versiyonlarıdır: başkalarının hesaplama gücüne daha kolay erişmesini sağlamak.

AI'nin altyapı inşaatçısı haline gelmesiyle birlikte, bir sonraki adımının "hesaplama gücü yönetmek"ten "sistemler oluşturmak" üzerine kaydığı görülüyor.