Kai-Fu Lee, yapay zekanın en önde gelen isimlerinden biri, Bloomberg ile yaptığı bir röportajda şunu öne sürdü: Çinli AI şirketleri, kazanmak için en iyi modelleri oluşturmak zorunda değil. Sadece ABD'nin bakmadığı yerlerde hakimiyet kurmak için yeterince iyi, yeterince ucuz ve yeterince açık modeller oluşturmak zorunda.
Lee'nin argümanı, öncü teknolojiye uygulanmış klasik bir iş stratejisine indirgenir. ABD şirketleri büyük bütçeler ve kapalı ekosistemlerle öncü performansı takip ederken, Çinli Yapay Zeka laboratuvarları, eğitim maliyetinin %10'un altındayken %90-95 kapasiteyi sağlayan açık ağırlıklı modelleri piyasaya sürüyor.
Verimlilik Rehberi
Çinli AI takımlarının, Amerikalı rakiplerinin kullandığı GPU kaynaklarının %1-3'ünü kullanarak, tamamen mühendislik verimliliği sayesinde karşılaştırılabilir sonuçlar elde ettikleri bildiriliyor.
Bu kısıtlamalar tamamen isteğe bağlı değildir. ABD'nin çip ihracatı kısıtlamaları, Çinli laboratuvarlara sunulan donanımı sınırlamış ve onları daha az kaynakla daha fazla performans elde etmeye zorlamıştır.
Lee'nin değerlendirmesine göre, ABD ve Çin'in AI yetenekleri arasındaki performans farkı, kritik alanlarda yaklaşık 3-6 aya daralmıştır. Açık ağırlıklı Çin modelleri, artık neredeyse tüm üst 10 açık kaynaklı benchmark'ta öne çıkmaktadır ve Meta'nın Llama'sını geçmiştir. DeepSeek ve Alibaba'nın Qwen'i, geliştiricilerin araçlarını seçmek için gerçekten kullandığı topluluk liderlik tablolarında sürekli olarak üst sıralarda yer almakta olan izlenmesi gereken isimler haline gelmiştir.
Farklı piyasalar, farklı stratejiler
Lee'nin tanımladığı stratejik ayrılma, yalnızca model mimarisini aşar. OpenAI, Google ve Anthropic gibi ABD şirketleri, büyük kazançlı kurumsal satışlara odaklanarak, en yetenekli sistemler için premium fiyatlar ödemeye istekli Fortune 500 şirketleri için ürünler geliştirmiştir. Bununla karşılaştırıldığında, Çinli firmalar tüketici uygulamalarına ve maliyet duyarlılığının baskın faktör olduğu gelişmekte olan pazarlara odaklanmaktadır.
Lee’in kendi firması olan 01.AI, bu mantığı içselleştirmiş görünüyor. Öncü model eğitimi alanında rekabet etmek yerine, şirket DeepSeek gibi mevcut modelleri kullanan uygulamalar geliştirmeye odaklanıyor.
Bu, AI alanına ne anlama geliyor
Çin'in yapay zeka geliştirilmesini yavaşlatmak amacıyla tasarlanan ABD çip ihracat kısıtlamaları, Lee'nin tanımladığı tam olarak verimlilik odaklı yenilikleri yanlışlıkla hızlandırmış olabilir. En iyi donanımı alamadığınızda, daha azla daha fazlasını yapmayı öğrenirsiniz.
Açık kaynak boyutu, başka bir karmaşıklık ekliyor. Açık ağırlıklı modeller, kapalı modellerin kopyalayamadığı ağ etkileri yaratır. Her bir geliştirici, DeepSeek veya Qwen modelini belirli bir kullanım durumu için ince ayarladığında, daha fazla geliştiriciyi çekecek şekilde geniş ekosisteme değer katıyor, bu da daha fazla kullanıcıyı çekiyor ve daha fazla eğitim sinyali üretiyor.