DeepSeek, yapay zeka dünyasına fırtınalı bir giriş yaptı. Pek çok kişi, bu gelişmeyi ABD ile Çin arasındaki teknoloji rekabetinin bir parçası olarak yorumlarken esasında bu olay, özel ve açık kaynaklı modeller arasındaki daha derin bir savaşın göstergesi.&nbsp;Ünlü yapay zeka araştırmacısı Andrej Karpathy,&nbsp;hem Tesla’da Elon Musk ile hem de OpenAI’da Sam Altman ile birebir çalışmış bir bilim insanı olarak DeepSeek'in yapay zeka geliştirme ve piyasaya sürme maliyetlerini dramatik bir şekilde düşürdüğünü belirtti. Karpathy, değerlendirmesinde ayrıca şu ifadeleri kullandı:<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">"DeepSeek, teknolojinin yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha etik bir şekilde geliştirilebileceğini gösteren iyi bir örnek."</blockquote>Silikon Vadisi’nin büyük yatırımcılarından Marc Andreessen ise DeepSeek ile ilgili "DeepSeek, teknoloji alanında devrim yaratabilecek bir paradigma değişikliği" ifadelerini kullandı.&nbsp;Sektöre kaynak ve yetenek anlamında ciddi etkileri olan uzman kişilerin bu yorumları, DeepSeek’in teknolojik ve maliyet avantajını pratikte de kanıtladığını gösteren somut bir tabloyu mu ortaya koyuyor, yoksa kafa karıştırıp rekabeti mi körüklüyor; zaman gösterecek. Ancak Çin merkezli şirketin sunduğu bu yenilikçi yaklaşımlar, teknoloji dünyasında uzun zamandır tartışılan ölçeklendirme maliyeti problemini çözme potansiyeli taşıyor. DeepSeek'in etkisini destekleyen maliyet problemi, bu paradigmanın sadece teoride değil, pratikte de çalıştığını kanıtlamaya çalışıyor.&nbsp;Öte yandan:&nbsp;Çin'den gelen bu ilginç yapay zeka hamlesinin ardından NVIDIA’nın piyasa değerinin 500 milyar dolar eridiği açıklandı. NVIDIA hisselerindeki düşüş, %16,97 olarak kayıtlara geçti. DeepSeek’in ABD’de en çok indirilen mobil uygulama hâline gelmesi de bu düşüşü hızlandırdı. Fakat siber saldırılar nedeniyle zorlanan Çin merkezli şirket, uygulamayı yeni kullanıcı kayıtlarına kapamak zorunda kaldı.&nbsp;Bu çılgın gelişmeler art arda yaşanırken DeepSeek, günümüzde baskın olan yapay zeka geliştirme&nbsp;yaklaşımlarının çatlaklarını da su yüzüne çıkarmış oldu. OpenAI gibi dev oyuncular, yapay zeka modellerini şuursuzca büyütmenin yapay genel zekaya (AGI) ulaşmanın en etkili yolu olduğuna dair halkı ve kanun yapıcıları uzun süre boyunca ikna etmeye çalıştı. Başarılı da oldular… Ancak bu paradigmanın dayandığı temel varsayımları sorgulamanın vaktinin geldiği artık aşikar.&nbsp;Geniş açı: Hem Sam Altman’ın hem de ortaklarından Greg Brockman’ın, yatırım yapacakları devasa veri merkezinin fotoğraflarını “Stargate” adıyla paylaşması bile büyük bir PR atılımı. Bir bakıma bu fotoğraflar, AGI’a ulaşmak için devasa veri merkezlerinin inşa edilmesi gerektiği argümanını destekliyor.&nbsp;Bir yandan da bu veri merkezlerinin büyük şehirlere gelmesiyle güç kaynaklarının tükenmesi&nbsp;söz konusu… Veri merkezleri, şehirlerin elektrik altyapısını zorlayan boyutlarda enerji tüketiyor. Bu da bölgesel enerji dengesizliklerine neden olabiliyor. Veri merkezleri ayrıca, büyük miktarda temiz su kullanıyor ve yerel halkın içme suyu kaynaklarına erişimini tehlikeye atıyor. Bunun yanında elektrik talebini karşılamak için gaz ve kömür santrallerinin daha uzun süre çalışması gerekiyor. Bu da hava kalitesini kötüleştiriyor ve karbon emisyonlarını artırıyor.Sonuç olarak bu merkezlerin varlığı, iklim krizini&nbsp;daha da derinleştiriyor. 2019'dan bu yana Google ve Microsoft’un karbon emisyonlarında sırasıyla %50 ve %30’luk artışlar gözlemlendi.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Bu maliyetler, AGI’a ulaşmanın bedeli olarak görülüyor</h2>OpenAI ve diğer yapay zeka şirketleri, bu maliyetleri AGI’a ulaşmanın zorunlu bedeli olarak görüyor ve bu anlayışı yaymaya devam ediyor. Diğer yandan AGI’ın, uzun vadede iklim krizi gibi birçok soruna çözüm olacağı da iddia ediliyor. Ancak bu yatırımlar, toplumun karşı karşıya kaldığı sorunları kısa vadede daha da derinleştiriyor ve sorunların toplum tarafından özümsenmesini zorlaştırıyor.Bir adım geriden: ABD’de Donald Trump yönetimi, bu yaklaşımı desteklemek adına geçen hafta 500 milyar dolarlık Stargate projesini duyurdu ve OpenAI için SoftBank ve Oracle ile birlikte veri merkezleri ve bilgi-işlem altyapısına özel bir yatırım yapılacağını açıkladı. Bu, yapay zeka endüstrisindeki devasa ölçeklendirme yarışını daha da kızıştırmış oldu. Hatta Elon Musk da alenen bu projeyi desteklemediğini gösteren paylaşımlar yaptı. Böylece Musk’ın Sam Altman’la X üzerinden karşılıklı atışmalarına şahit olduk.&nbsp;Tam da bu ortamda DeepSeek sahneye çıktı&nbsp;ve yapay zeka geliştirme çalışmalarında radikal bir değişim önererek ölçeklendirme yaklaşımının gerekli olmadığını iddia etti. DeepSeek ayrıca, proje ayrıntılarını paylaştığı dökümanda daha az kaynak kullanan, daha etkili algoritma geliştirme yollarından bahsetti. DeepSeek’in ortaya koyduğu bu ayrıntılar, OpenAI gibi şirketlerin bu kadar para harcamasının çoğu zaman gereksiz olduğunu ortaya koyarak yapay zeka tarihine geçmiş oldu.Daha önce Yahoo’da bilim insanı, Meta ve Google’ın San Francisco ofislerinde ise mühendis olarak çalışan ve makine öğrenimi alanında doktorası olan kaynağımız, DeepSeek ile ilgili gelişmeleri bize şöyle aktardı:&nbsp;<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“Bir yapay zeka modeli, MIT lisansı ile piyasaya sürülürse bu lisans, modelin açık kaynaklı olduğunu ve ticari alanlar da dahil olmak üzere geniş bir kullanım özgürlüğü sağladığını ifade eder. Bu noktada DeepSeek, gerçekten önemli bir inovasyona dayansa da, ChatGPT'nin diyeceklerini papağan gibi tekrarlayacak şekilde eğitilmiş de olsa sonuç fark etmez. Çünkü MIT lisansı sayesinde başka bir şirket—örneğin Meta—bu modeli alabilir, kendi ihtiyaçlarına göre geliştirebilir ve ChatGPT'nin yaptığı gibi kendi veri toplama süreçlerine gerek duymadan bu gelişmiş modeli kullanabilir.&nbsp;Kısacası MIT lisansı, modeli piyasaya süren taraf dışındaki diğer şirketlere de geniş bir geliştirme ve kullanım özgürlüğü tanır. Bu da piyasadaki rekabetin dinamiklerini etkiler çünkü büyük şirketler, bu tür açık kaynaklı modelleri kendi ürün ve hizmetlerine entegre edebilirler.”</blockquote>Atlas Space Başkan Yardımcısı Burhan Şebin ise DeepSeek’i şöyle değerlendirdi:<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“Küresel yapay zeka yarışının hızı artık tartışılmaz. Eğitim maliyetlerine dair söylenenler her zaman gerçeği yansıtmayabilir. Ancak Çin’in bu alandaki etkisi göz ardı edilemez. Tek bir girişim bile ABD borsasından trilyonlarca doları silebiliyor.&nbsp;Üstelik yarış sadece ABD ile Çin arasında kalmıyor; açık kaynak ve kapalı modeller arasında da ciddi bir çekişme var. Uzun vadede açık kaynaklı modellerin öne çıkacağına inanıyorum. DeepSeek R1 ve Meta Llama, bunun güzel örnekleri. Öte yandan temel modellerin bu kadar rekabetçi olması, uygulama katmanını daha da değerli hâle getiriyor. Bu durum, yapay zekanın kurumsal şirketler ve devletler tarafından benimsenmesi üzerine çalışanların ve çeşitli kullanım senaryolarında yapay zeka uygulamaları geliştirenlerin hızlı ve istikrarlı bir şekilde büyümelerine neden olacaktır. Ülke olarak bu yarışa aktif katılım sağlamamız çok önemli. Son gelişmeler bir kez daha gösteriyor ki yapay zeka herkes için hayati bir konu.”&nbsp;</blockquote>ABD merkezli Soopra AI’ın kurucusu Praveena Dhanalakota da tartışmalara biraz daha eleştirel bir bakış açısıyla yaklaşarak şunları söylüyor:&nbsp;<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“DeepSeek'in yapay zeka topluluğunda yarattığı heyecan, hem araştırma makalesinin güvenilirliği hem de platformun genel değeri açısından önemli endişeleri de beraberinde getiriyor. Computation and Language Journal'da yayımlanan makale, NeuroIPS veya CVPR gibi üst düzey yapay zeka platformlarının titizliğinden uzak görünüyor. Çoğu pek tanınmayan 130 yazarla hazırlanan makalede, iddialar ve deneylerle ilgili hesap verebilirlik ve şeffaflık belirsiz kalıyor. Sunulan metrikler, mevcut kıyaslama ölçütleriyle anlamlı karşılaştırmalar sağlamıyor.&nbsp;Metodolojinin GPT benzeri modelleri algoritmik düzenlemelerle yeniden kullanmaya dayanması, çalışmanın özgünlüğü ve geçerliliği konusunda soru işaretleri uyandırıyor. Elbette makalenin bir değeri var ancak bu değer, ortaya çıkan gürültüyü haklı çıkaracak düzeyde değil. Ayrıca DeepSeek, yeni ortaya çıkmadı. Şirketin geliştirdiği V3 modeli de bir süredir aramızda.&nbsp;Makalenin içeriği, akıllıca ve aydınlatıcı görünse de OpenAI, Google ve Meta gibi şirketlerin bunu düşünememiş olması pek de inandırıcı değil. Genel olarak iddialar olağanüstü boyutta. Daha sağlam kanıtlar ve işlevsellik olmadan DeepSeek etrafında oluşan bu abartılı heyecan bence yersiz görünüyor. Bu durum, yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesinde titiz hakem değerlendirmesinin, hesap verebilirliğin ve anlamlı yeniliklerin önemini vurguluyor.”</blockquote><h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Başka neler denildi?&nbsp;</h2><ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;"><a fr-original-style="" href="https://www.theverge.com/2025/1/27/24352801/deepseek-ai-chatbot-chatgpt-ios-app-store" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">The Verge:</a> Platform, DeepSeek'in ABD’de App Store'da en çok indirilen uygulama hâline gelmesi ve OpenAI'ın ChatGPT'sini geride bırakması üzerine eğildi. "DeepSeek AI, NVIDIA’yı zor durumda bırakıyor" başlıklı bir haber yayımlayan The Verge, DeepSeek'in açık kaynaklı modellerinin daha az çip kullanarak daha düşük maliyetle eğitildiğini ve bu durumun NVIDIA gibi çip üreticilerinde endişe yarattığını vurguladı.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;"><a fr-original-style="" href="https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/chinas-deepseek-sparks-ai-market-rout-2025-01-27/" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Reuters:</a> Reuters ise "Çin'in DeepSeek'i, yapay zeka piyasasında düşüşe neden oldu” başlıklı haberinde DeepSeek'in düşük maliyetli yapay zeka modelinin piyasaya sürülmesinin, yüksek teknolojili çiplere olan ihtiyacı sorgulattığına ve bu durumun büyük teknoloji şirketlerinin hisselerinde düşüşe yol açtığına dikkat çekti.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;"><a fr-original-style="" href="https://www.wired.com/story/deepseek-app-popular-viral/" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Wired:</a> Wired "Çin merkezli yapay zeka uygulaması DeepSeek, rakiplerini şaşırttı" başlıklı bir makale yayımlayarak DeepSeek'in ABD’de AppStore'da en çok indirilen uygulama hâline gelmesine dikkat çekti. Büyük teknoloji şirketlerinin hisselerinde önemli düşüşler yaşandığını vurgulayan platform, daha az performanslı çip kullanan DeepSeek R1’ın OpenAI'ın modelleriyle rekabet edebilecek kapasitede olduğunu belirtti.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;"><a fr-original-style="" href="https://www.google.com/url?q=https://www.ft.com/content/c82933fe-be28-463b-8336-d71a2ff5bbbf&sa=D&source=docs&ust=1738171260969502&usg=AOvVaw1hwUlj3zIUe_1W5dNcRrZU" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Financial Times:</a>&nbsp;Financial Times ise "Analistlerin DeepSeek hakkındaki yorumları” başlıklı makalesinde DeepSeek'in sadece 2 ay içinde ve 6 milyon dolar gibi düşük bir maliyetle sektör liderlerini geride bırakan açık kaynaklı bir yapay zeka modeli geliştirdiğini ve bunun yatırımcılar ve analistler arasında endişelere yol açtığını aktardı.</li></ul>Tüm bu yorumlar, DeepSeek'in yapay zeka alanında maliyet ve verimlilik açısından önemli bir paradigma değişikliği yarattığını ve sektörün mevcut dinamiklerini yeniden şekillendirebileceğini hissettiriyor. Perde arkasında ise AGI, insanlığa bir adım daha yaklaşmış gibi görünüyor.&nbsp;

Quando İçgörü

Yapay zeka arenasına fırtınalı bir giriş yapan DeepSeek, teknoloji dünyasında maliyet ve verimlilik açısından önemli bir paradigma değişikliğinin fitilini ateşledi. Çin merkezli şirketin yeni yapay zeka modeli, alanda bir süredir devam eden açık kaynak tartışmalarına da yeni bir argüman ekledi. 

ölçeklendirme ile ilgili hikayeler