NVIDIA'nın Huang, Kimi K3 çıkışının ardından ABD'ye açık kaynaklı AI modellerini kısıtlamamasını çağrısında bulunuyor

Kimi K3'ün açıklanması, ABD'deki şokun beklentilerimizden çok daha büyük olduğunu gösterdi. Geçen hafta sonu Twitter'da trend olunca, yıllardır sosyal medya kullanmayan Huang Renxun bile acilen bir hesap açtı ve ilk mesajında hiçbir şey demeden doğrudan bir ortak imza mektubu paylaşıp, ABD'nin açık kaynak modellerini kısıtlamamasını istedi.

NVIDIA'nın uzun süredir yükselmeyen hisse fiyatı ile birlikte, Jensen Huang, NVIDIA'nın büyüme hikayesi konusunda gerçekten endişeli olabilir:

Eğer AI, az sayıda kapalı kaynak model şirketleri tarafından hâlâ kontrol edilmeye devam ederse, hesaplama talebi piyasa tarafından yeterince öngörülmüş müdür; eğer açık ağırlık modelleri yayılmaya devam ederse, NVIDIA daha ucuz modelleri daha büyük kullanım ve daha fazla altyapı talebine dönüştürebilir mi?

Huang Renxun'un cevabı çok net. O, model kaynağına göre yasaklama konusunda açıkça karşı çıktı ve Çin modellerinin "çok iyi" olduğunu söyledi; ABD şirketlerinin kullanımına izin verilmelidir. NVIDIA için önemli olan, bir kapalı kaynak laboratuvarının yüksek fiyatını korumak değil, mümkün olduğunca çok şirketin, geliştiricinin ve bulut sağlayıcının AI'yi gerçekten kullanmasıdır.

Bu, çip hisselerinin kısa vadeli baskı altına girmesi ile NVIDIA'nın uzun vadeli hikayesi arasındaki ayrılıktır. Piyasa, düşük maliyetli açık modellerin ABD AI hizmet sağlayıcılarının kâr marjlarını daraltacağını ve birim çıkarım işlemlerini daha verimli hale getireceğini endişe ediyor; NVIDIA ise fiyat düşüşlerinin daha fazla senaryoyu açarak nihayetinde toplam talep miktarını, özel dağıtımını ve hesaplama tüketimini artıracağını öngörüyor.

Geçen iki yıl boyunca, NVIDIA'nın AI hikayesi, öncü modellerin giderek daha büyük hale gelmesi, eğitim ve çıkarım için daha fazla GPU gerekmesi ve bulut sağlayıcıların ve model laboratuvarlarının altyapılarını sürekli genişletmesi üzerine kuruldu.

Bu mantık hâlâ geçerli, ancak bir gizli sorunu da beraberinde getiriyor: Eğer AI endüstrisinin kullanım giriş noktaları, ürün tempoları ve model fiyatlandırma hakları az sayıda kapalı kaynak laboratuvarı ve büyük bulut platformu elinde toplanırsa, NVIDIA'nın talep artışı, az sayıda büyük müşterinin sermaye harcama planlarına ve kapalı kaynak hizmetlerin ticarileştirme hızına daha çok bağımlı hale gelecektir.

Bu kötü bir iş değil. Kapalı kaynak laboratuvarları, bulut sağlayıcıları ve platform şirketleri hâlâ AI altyapısının en önemli alıcılarından biri. Ancak piyasa tarafından yüksek fiyata tahsis edilmiş NVIDIA için, yatırımcılar şu soruyu sormaya devam edecek: Bir sonraki artış nereden gelecek?

Eğer kapalı kaynak modelleri yüksek fiyatlarını korumaya devam ederse, şirketlerin AI benimseme hızı maliyet, veri sınırları ve dağıtım yöntemleriyle sınırlı kalabilir. Birçok şirket API'leri önce deneyecektir, ancak AI'yı kendi iş sistemlerine derinlemesine entegre etmeyebilir. Üst akış çip şirketleri için bu, hesaplama talebinin yoğun ve büyük olmasına rağmen, yayılma hızının az sayıda platformun ticarileştirme ritmine daha çok bağlı olduğunu anlamına gelir.

Açık ağırlıklı modeller bu yapıyı değiştiriyor. Bu modeller hemen en güçlü kapalı kaynak modellerini yerine geçmeyebilir, ancak işletmelere, geliştiricilere ve bulut sağlayıcılarına modeli kendi ortamlarında çalıştırmak, ince ayarlamak, denetlemek ve entegre etmek için başka bir yol sunuyor. Daha fazla organizasyon AI'yi müşteri hizmetleri, programlama, araştırma, süreç otomasyonu ve özel dağıtım içine dahil etmeye başladıkça, altyapı katmanı daha da dağılmış ve geniş bir talep kaynağına sahip olma fırsatı elde edecektir.

Piyasa, “bir modelin OpenAI’i yeneceğini mi” değil, “AI talebinin az sayıda kapalı giriş noktalarından daha fazla şirkete ve senaryoya yayılıp yayılmayacağını mı” işlemiyor. Bu, NVIDIA’nın en çok ilgilendiği soru.

Açık ağırlık, eğitilmiş "model parametrelerini" dışarıya vermek olarak anlaşılabilir. Ağırlıklar yayınlandıktan sonra, şirketler kendi sunucularında veya bulut ortamlarında modeli çalıştırmak, ince ayar yapmak ve denetim gerçekleştirebilir.

Kapalı kaynaklı modelleri geliştiren şirketler için bu, müzakere pozisyonunu değiştirecek. Geçmişte, şirketler en güçlü modeli kullanmak istediklerinde genellikle kapalı kaynaklı API'nin fiyatını, veri sınırlarını ve fonksiyon ritmini kabul etmek zorunda kalırdı. Şimdi, eğer özgün olarak dağıtılabilen bir model belirli bir görevde yeterince iyi performans gösteriyorsa, kapalı kaynaklı üreticiler, müşterilerin neden daha pahalı hizmetler için ödeme yapması gerektiğini açıklamak zorunda kalacak.

Bu, OpenAI, Anthropic ve Google gibi kapalı kaynak yolunu izleyenlerin karşılaştığı baskıdır. Hala ürün deneyimi, ajan yetenekleri, araç zinciri, güvenlik uyumu, kurumsal uyumluluk ve ekosistem dağıtımında engeller koruyabilirler. Anthropic’in Haziran’da sunduğu Claude Science, modeli bilim insanları için bir AI çalışma masası olarak sunarak araç entegrasyonu ve denetlenebilir çıktılar üzerinde vurgu yapar.

Ancak temel mantıksal yetenekler ne kadar ticarileşmeye yaklaşırsa, kapalı kaynak modellerinin daha akıllı bir sohbet arayüzü değil, daha güvenilir iş akışları, daha güçlü ajan yürütme, daha iyi güvenlik sorumluluğu ve endüstri entegrasyonu sunduğunu kanıtlamaları gerekir. Aksi takdirde, düşük maliyetli açık kaynak modelleri fiyatları aşağı çekecektir.

NVIDIA için bu değişim kesinlikle kötü bir şey olmayabilir. Kapalı kaynak modellerinin fiyat belirleme gücü zayıflarsa, AI hizmet sağlayıcılarının kar marjlarını etkileyebilir; ancak daha ucuz modellerin daha fazla şirketi AI kurmaya teşvik etmesi, çıkarım, ince ayar, yerelleştirme ve özelleştirme taleplerini artırarak toplam hesaplama kapasitesini genişletebilir.

DeepSeek'den sonra, pazar benzer tartışmaları yaşamıştır. Daha yüksek verimlilikli modeller, kısa vadeli olarak "daha az GPU kullanımı" gibi görünse de, fiyat düşüşü daha fazla talebi tetiklerse, uzun vadeli olarak "AI'nın daha fazla senaryoda kullanılması" haline gelebilir.

NVIDIA tam olarak ikincisine yatırım yapıyor. Temel işi model API'si değil, çip, sunucu ve veri merkezleridir. AI kullanımının artması durumunda, talep nihayetinde altyapı katmanına düşecektir.

Bu tartışmada, Jensen Huang, NVIDIA'nın imzasını taşıyan "Açık Ağırlıklar ve ABD AI Liderliği" adlı bir açık mektubu, kişisel ilk tweet'iyle paylaştı. İmza atanlar arasında Meta, Microsoft, Andreessen Horowitz, Hugging Face, IBM, Mistral AI, Palantir, Perplexity, Mozilla, NVIDIA, Y Combinator ve diğer 20'den fazla teknoloji şirketi ve kurum yer alıyor.

Açık mektubun temel ifadesi, ABD'nin hem öncü kapalı kaynak modellerine hem de öncü açık kaynak modellerine ihtiyaç duyduğudur ve hükümet, açık kaynaklı Yapay Zekayı erken kısıtlamamalıdır. Başka bir deyişle, imzalayanlar güvenlik risklerini inkar etmiyor, ancak açık ağırlıkları doğrudan bir risk kaynağı olarak görmeyi reddediyor.

Bu mektup, NVIDIA'nın ticari çıkarlarını ABD AI ekosisteminin yapısal sorunlarıyla bir araya getirdiği için önemlidir. NVIDIA, AI kullanımını ve altyapı ihtiyaçlarını önemser; Meta, Microsoft gibi platform şirketleri daha esnek bir model ekosistemi gerektirir; Hugging Face, Mistral AI, Mozilla gibi kuruluşlar ise açık model ve geliştirici ekosistemine daha doğrudan destek verir.

Bu şirket çıkarları tamamen uyumlu olmasa da, bir sorunda kesişiyor: eğer ağırlıkların açılması, düzenleyici çerçeveler tarafından erken kısıtlanırsa, ABD şirketleri ve geliştiricilerin düşük maliyetli modeller kullanma seçenekleri azalacak ve AI yayılımı az sayıda kapalı kaynak sağlayıcıya daha fazla bağımlı hale gelecek.

NVIDIA için bu en ideal piyasa yapısı değil. Sadece birkaç öncü laboratuvarın daha büyük modelleri eğitmesi değil, daha fazla şirketin AI’yi gerçekten kullanması gerekiyor. AI, az sayıda platform servisinden yaygın olarak uygulanmış bir temel yetenek haline geldiğinde, NVIDIA “hesaplama talebi hâlâ genişliyor” hikayesini sürdürmeye devam edebilir.

Bu nedenle, Huang Renxun'un Çin modellerine ilişkin açıklamaları ve açık mektubu izole olaylar değildir. Bunlar, NVIDIA'nın AI rekabetini «belirli bir tür modelin yasaklanması» olarak basitleştirmek yerine, daha fazla modelin, daha fazla senaryonun ve daha fazla geliştiricinin hesaplama talep havuzuna girmesini istemesi yönünde ortak bir işaret vermektedir.

Diğer bir pazarın karşı karşıya kalması gereken sorun, politika sınırlarıdır; ancak bu sadece “Çin modelinin kısıtlanıp kısıtlanamayacağı” sorunu değil, aynı zamanda “kısıtlamaların, NVIDIA’nın Çin AI zincirindeki konumunu zayıflatacak mı” sorunu dadır.

Kimi K3'ün anahtarı yalnızca model yeteneklerinde değil, en yeni nesil NVIDIA üst düzey çipleri üzerinde kurulmamasında da yatıyor. Pazar tartışmalarında daha hassas nokta, Kimi K3'ün dışa aktarma kısıtlamalarından etkilenmiş ve en son spesifikasyona sahip olmayan H800 gibi çipleri kullandığı. Başka bir deyişle, ileri çip tedarikleri kısıtlanmış olsa bile, Çinli model şirketleri hâlâ rekabetçi öncü modelleri eğitebiliyor.

Bu, Huang Renxun'un Çin pazarına tek bir çözüm uygulamayı uzun süredir karşı çıkmasının temel mantığıdır. Sınırlamalar, Çin'in AI talebini ortadan kaldırmaz, sadece Çinli şirketlerin daha verimli model mimarileri, daha düşük maliyetli eğitim yöntemleri ve daha fazla yerel çip uyumu aramaya zorlar. DeepSeek'ten sonra, pazar Çinli model şirketlerinin verimlilik yolunda gerçekleştirdiği basın testini görmüştür; DeepSeek'in Huawei çiplerine uyum sağlamaya başlaması ise Çin AI ekosisteminin tamamen NVIDIA CUDA ve GPU sistemine bağlı kalmayacağını göstermektedir.

NVIDIA için gerçekten endişe verici olan budur. Kısa vadeli olarak, Çin'e yönelik kısıtlamalar bazı çip satışlarını ve sipariş beklentilerini etkileyebilir; uzun vadeli olarak, Çinli model üreticileri, bulut sağlayıcıları ve uygulama şirketleri NVIDIA dışı donanımlara hızla uyum sağlamak zorunda kalırsa, NVIDIA'nın Çin'deki AI altyapısındaki payı sürekli olarak azalabilir. Rakipler hemen NVIDIA'nın seviyesine ulaşmayabilir, ancak kullanılabilirlik sürekli arttıkça, müşterilerin geçiş yapma motivasyonu artacaktır.

Bu nedenle, çip hisselerindeki dalgalanma, yalnızca bir Çin modeline tepki değil, NVIDIA'nın uzun vadeli beklentilerinin yeniden fiyatlandırılmasıdır: kapalı kaynak yolunun yüksek büyüme desteklemeye devam edip edemeyeceği, açık modellerin yeni büyüme potansiyelini açıp açmayacağı ve politikaların potansiyel müşterileri NVIDIA'nın dışındaki alternatiflere yönlendirecek mi.

Açık kaynaklı modellerin yükselişi, kapalı kaynaklı öncü laboratuvarların değerini kaybettiği anlamına gelmez.

Kapalı kaynak modeller hâlâ açıkça avantajlıdır. Ürün deneyimi, ajan yürütme, araç zinciri, güvenlik uyumu, kurumsal uyumluluk ve ekosistem dağıtım etrafında bariyerler oluşturabilirler. Birçok kurumsal müşteri için kullanılabilirlik, kararlılık, sorumluluk sınırları ve entegrasyon kapasitesi, tek bir model sıralaması puanından daha önemli olabilir.

Ancak değerleme hikayesi daha zor hale gelecek. Geçmişte, kapalı kaynak laboratuvarları yüksek fiyat ve yüksek değerlemeyi açıklamak için "en güçlü model" argümanına dayanabiliyordu; şimdi ise sadece daha güçlü modellere sahip olmakla kalmayıp, daha güvenilir, daha tam ve daha zor değiştirilebilir kurumsal sistemler sunabildiklerini de kanıtlamalılar.

Bu, NVIDIA için çift yönlü bir etkiye sahiptir. Bir yandan, kapalı kaynak laboratuvarlarının kar marjı baskı altına alınırsa, piyasa gelecekteki altyapı yatırımlarının hızını endişeyle izleyebilir. Diğer yandan, açık modellerin benimseme engelini düşürmesi durumunda, daha fazla şirket, bulut sağlayıcı ve geliştirici dağıtım sürecine katılabilir ve bu da NVIDIA'nın talep kaynaklarını daha da dağıtabilir.

OpenAI, Anthropic ve Google, açık kaynaklı ağırlık açık mektubuna imza atan listelerde yer almamaktadır; bu, şirketlerin Çin modellerini kısıtlamayı desteklediğini anlamına gelmez. Bu durum, kapalı kaynaklı ileri düzey laboratuvarların, donanım, açık kaynak ve platform şirketleriyle çıkar yapıları açısından tamamen aynı olmadığını gösterir.

NVIDIA, donanım katmanında birden fazla model yolunun beraber varlığını tercih eder. Kapalı kaynaklı modeller, öncü yetenekleri sürekli zorlar; açık kaynaklı modeller ise engelleri düşürür ve kullanım senaryolarını genişletir. Her ikisi de AI kullanımını birlikte artırıyorsa, NVIDIA birincil kazananlardan biridir.

Bu tartışmanın, Huang Renxun'un bir açıklamasında durmayacağını düşünmeyin. Fiyatlamayı etkileyen, ABD politikalarının sınırlamaları nereye kadar uygulayacağı ve açık modellerin gerçek anlamda kurumsal dağıtıma girebilip giremeyeceği.

Eğer açık kaynak modelleri sadece kamuoyunda tartışmalara neden olur ve sürdürülebilir bir şirket kullanımı oluşturamazsa, NVIDIA'nın temel talebi hala az sayıda kapalı kaynak laboratuvarları ve büyük bulut platformlarının sermaye harcaması döngülerine dönecektir. Bu, NVIDIA'nın büyüme beklentilerinin hala büyük müşterilerin siparişleriyle doğrulanması gerektiği anlamına gelir.

Eğer açık modeller kurumsal ortamlara sürekli olarak girmeye devam eder ve gözlemlenebilir çıkarımlar, ince ayar, özel dağıtım ve endüstri entegrasyonu ihtiyaçları getirirse, NVIDIA'nın hikayesi «az sayıda büyük oyuncunun daha fazla GPU satın alması»ndan, «daha fazla organizasyonun AI hesaplama gücüne ihtiyaç duymaya başlaması»na genişleyecektir.

Yatırımcılar, iki değişkene odaklanmalıdır. Birincisi, ABD'nin kısıtlamalarının uygulanabilir satın alma, bulut hizmetleri ve varlık listesi düzeylerine ulaşıp ulaşmayacağı. Diğeri ise açık ağırlık modellerinin gerçekten kurumsal dağıtıma girebilip ve gözlemlenebilir bir hesaplama tüketimi yaratabilip olmayacağı.

İlk olan politika riskini belirler, ikincisi ise Huang Renxun'un belirttiği pazar yanlış anlayışunu, NVIDIA'nın gerçek sipariş talebine dönüştürebilir mi? Çip hisseleri, bir modelin kazanıp kazanmadığıyla değil, AI talebinin hâlâ yayılmaya devam edip edemeyeceğiyse işlem yapar.

Ritm BlockBeats