Haber Detayı
Çin'den yeni yapay zeka hamlesi
DeepSeek, ABD’li rakiplere yeni bir meydan okumayla uzun süredir beklenen yapay zeka modelini tanıtmaya hazırlanıyor. Çinli yapay zeka grubu, Nvidia bağımlılığını azaltmak için Huawei ile çalıştı.
Çin merkezli yapay zeka araştırma laboratuvarı DeepSeek, son büyük lansmanının üzerinden bir yıldan fazla zaman geçmesinin ardından, ABD’li rakiplerine meydan okuma niteliği taşıyan yeni büyük dil modelini önümüzdeki hafta tanıtmayı planlıyor.
Bu adım, Çin’in yapay zeka alanındaki küresel rekabet iddialarının yeni bir sınavı olarak görülüyor.İngiliz Financial Times gazetesinde bugün yayımlanan habere göre, merkezi Hangzhou’da bulunan DeepSeek’in, V4 adı verilen yeni “çok modlu” modelini açıklayacağı belirtiliyor.
Konuya aşina iki kaynağa göre V4; görsel, video ve metin üretme yeteneklerini bir arada sunacak.Aynı kaynaklar, DeepSeek’in bu modeli Çinli yapay zeka çip üreticileri Huawei ve Cambricon’un en yeni ürünleriyle uyumlu hâle getirmek için bu şirketlerle birlikte çalıştığını ifade ediyor.
Bu hamle, Washington’un Çin’in teknolojik yükselişini sınırlamak amacıyla uyguladığı ihracat kontrollerine tabi olan Nvidia’nın pazar lideri yapay zeka çiplerine olan bağımlılığı azaltma yönündeki daha geniş Çin çabalarına işaret ediyor.PARLAMENTO TOPLANTILARI ÖNCESİNE DENK GELECEKDeepSeek’in yeni model lansmanı, 4 Mart’ta başlayacak olan yıllık “İki Oturum” parlamento toplantıları öncesine denk geliyor.
Bu yüksek profilli siyasi etkinliğin, DeepSeek’in “ulusal yapay zeka şampiyonu” konumunu daha da pekiştirmesi bekleniyor.Bu tanıtım, DeepSeek’in Ocak 2025’te R1 adlı akıl yürütme (reasoning) modelini açıklamasından bu yana gerçekleştireceği ilk büyük model lansmanı olacak.
Şirket, o dönemde Silikon Vadisi’ndeki lider modellere kıyaslanabilir bir sistemi, çok daha az hesaplama gücü kullanarak geliştirdiğini öne sürmüştü.Söz konusu R1 lansmanı, bazı uzmanlar tarafından Çin’in yapay zeka gücü olarak hızlı ilerleyişini simgeleyen bir “Sputnik anı” olarak nitelendirilmiş ve ABD teknoloji hisselerinde sarsıntıya yol açmıştı.DeepSeek, o tarihten bu yana tam kapsamlı yeni bir model yerine artımlı güncellemeler yayımlamış; bu durum Alibaba ve Moonshot gibi yerli rakiplerin düşük maliyetli, açık kaynaklı Çin modellerine yönelik talebi yakalamasına olanak tanımıştı.ABD'Lİ ÇİP ÜRETİCİLERİNDEN UZAKLAŞMA SÜRECİV4’ün Çin yapımı çipler için optimize edilmesi, yerli yarı iletkenlere olan talebi artırmasının yanı sıra, özellikle eğitilmiş bir modelden yanıt üretme süreci olan “çıkarım” (inference) aşamasında Nvidia ve AMD gibi ABD’li çip üreticilerinden uzaklaşma sürecini hızlandırabilir.DeepSeek’in Huawei ve Cambricon ile yürüttüğü çalışmalar ilk olarak Reuters tarafından haberleştirildi.Konuya yakın bir başka kaynağa göre DeepSeek, modelini Nvidia ürünleri için optimize etmek üzere bu şirketle herhangi bir çalışma yürütmedi.
Buna karşın Nvidia, özellikle modellerin büyük veri kümelerini işlediği ve yüksek hesaplama gücü gerektiren ön eğitim (pre-training) aşamasında pazar hâkimiyetini sürdürmeye devam ediyor.Financial Times daha önce, DeepSeek’in bu ilk eğitim sürecini Huawei donanımı üzerinde gerçekleştirmeyi denediğini ancak teknik zorluklarla karşılaştığını bildirmişti.YÖNTEMLERİNİ PAYLAŞMIŞTIGeçen yılki R1 lansmanı, DeepSeek’in Nvidia çiplerini eğitim ve çalıştırma süreçlerinde daha verimli kullanmaya yönelik mühendislik tekniklerini ayrıntılı biçimde anlattığı kapsamlı bir teknik raporla birlikte yayımlanmıştı.
Şirket, geliştirdiği “akıl yürütme modeli”nin eğitim yöntemlerini paylaşması nedeniyle övgü toplamış; bu sayede diğer laboratuvarlar da söz konusu bulguları inceleme ve uygulama imkânı bulmuştu.
Akıl yürütme modelleri, karmaşık problemleri daha küçük adımlara bölerek çözmeyi amaçlıyor.DeepSeek’in, V4 ile birlikte önümüzdeki hafta daha kısa bir teknik not yayımlaması; yaklaşık bir ay sonra ise daha kapsamlı bir teknik rapor paylaşması bekleniyor.Öte yandan bu hafta başında Anthropic, DeepSeek ve iki diğer Çinli yapay zeka laboratuvarını “damıtma saldırıları” yapmakla suçladı.
Bu yöntem, daha gelişmiş sistemlerin çıktıları üzerinden daha küçük modeller eğitilerek, aynı hesaplama kaynakları kullanılmadan benzer performansın elde edilmesini amaçlıyor.Huawei, DeepSeek ve Cambricon ise kendilerine yöneltilen yorum taleplerine yanıt vermedi.
