Yapay Zeka Hesaplamada Ant Group'un Yerli Çip Stratejisi

Küresel Yapay Zeka Donanım Yarışındaki Yüksek Riskler

Yapay zeka geliştirme alanı, giderek artan bir şekilde sadece algoritmik atılımlarla değil, aynı zamanda devasa modelleri eğitmek ve çalıştırmak için gereken sofistike donanıma erişimle de tanımlanmaktadır. Bu donanım denkleminin merkezinde, başlangıçta görüntü işlemek için tasarlanan ancak şimdi yapay zekanın paralel işlem talepleri için vazgeçilmez hale gelen grafik işlem birimi (GPU) bulunmaktadır. Yıllardır Nvidia Corporation, bu alanda tartışmasız dev olarak durmaktadır; gelişmiş GPU’ları, Silicon Valley ve ötesindeki inovasyonu güçlendiren altın standart haline gelmiştir. Ancak bu hakimiyet, şirketi ve müşterilerini doğrudan jeopolitik gerilimlerin hedef tahtasına oturtmuştur.

Washington’un Çin’in en ileri yarı iletken teknolojisine erişimini engellemeyi amaçlayan sıkı ihracat kontrolleri uygulaması, piyasayı temelden yeniden şekillendirmiştir. Bu kısıtlamalar, özellikle Nvidia tarafından üretilenler gibi, potansiyel askeri kullanımlar da dahil olmak üzere gelişmiş yapay zeka uygulamaları için kritik kabul edilen yüksek performanslı GPU’ları hedef almaktadır. Bunun ani etkisi, Çin’in gelişmekte olan teknoloji sektöründe bir kapışma oldu. Yerleşik devlerden iddialı start-up’lara kadar yapay zekaya yoğun yatırım yapan şirketler, bir sonraki teknolojik ilerleme dalgasını yönlendiren temel araçlardan aniden mahrum kalma olasılığıyla karşı karşıya kaldılar. Bu durum acil bir zorunluluk yarattı: uygulanabilir alternatifler bulmak ya da küresel olarak rekabetçi bir alanda geride kalma riskini almak. Zorluk sadece bir çipi diğeriyle değiştirmekle ilgili değildi; performans farklılıkları, yazılım uyumluluğu sorunları ve yüz milyarlarca, hatta trilyonlarca parametreye sahip modelleri eğitmek için gereken muazzam ölçek gibi karmaşık bir ağda gezinmeyi içeriyordu.

Ant Group Hesaplama Bağımsızlığına Doğru Bir Rota Çiziyor

Bu tedarik zinciri belirsizliği ve tırmanan teknolojik rekabet ortamında, Alibaba Group Holding’e bağlı fintech devi Ant Group, daha fazla hesaplama özerkliğine doğru önemli bir adım attığının sinyalini verdi. Şirketin büyük dil modeli (LLM) girişimlerine öncülük eden bölümü olan Ling ekibinin bir araştırma makalesinde detaylandırılan son açıklamalar, Nvidia merkezli yoldan başarılı bir sapmayı gösteriyor. Bu başarının özü, yerli üretim GPU’ları kullanarak sofistike bir yapay zeka modelini etkili bir şekilde eğitebilmelerinde yatıyor.

Söz konusu model olan Ling-Plus-Base, hafife alınacak bir model değil. LLM’leri ölçeklendirmedeki verimliliği nedeniyle ilgi gören bir teknik olan Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanılarak tasarlanmıştır. Önemli ölçüde 300 milyar parametreye sahip olan Ling-Plus-Base, diğer önde gelen küresel modellerle karşılaştırılabilir bir ligde faaliyet göstermektedir. Ancak kritik ayırt edici faktör, eğitiminin temelini oluşturan donanımdır. Araştırma bulgularına göre, bu güçlü model, ekibin ‘daha düşük performanslı cihazlar’ olarak tanımladığı donanımlarda olgunluğa eriştirilebiliyor. Bu dikkatle seçilmiş ifade, doğrudan ABD ihracat kısıtlamaları kapsamı dışında kalan işlem birimlerinin kullanımına işaret ediyor ve güçlü bir şekilde Çin içinde tasarlanıp üretilen çiplerin kullanıldığını ima ediyor.

Bu gelişme, teknik bir çözümden daha fazlasıdır; potansiyel bir stratejik dönüşümü temsil etmektedir. En üst düzey, kısıtlanmış yabancı donanıma özel olarak güvenmeden son teknoloji modelleri eğitme kapasitesini göstererek, Ant Group yalnızca tedarik zinciri risklerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda potansiyel olarak önemli maliyet verimliliklerinin kilidini açıyor.

Ekonomik Denklem: Eğitim Maliyetlerini Düşürmek

Ling ekibinin araştırmasından ortaya çıkan en çarpıcı rakamlardan biri, Ling-Plus-Base modelinin kritik ön eğitim aşamasında hesaplama maliyetlerinde bildirilen %20’lik bir azalmadır. Ön eğitim, modele dil kalıplarını, bağlamı ve bilgiyi öğrenmesi için devasa veri kümelerinin beslendiği, kötü şöhretli bir şekilde kaynak yoğun bir süreçtir. Temel LLM’lerin geliştirilmesiyle ilişkili toplam harcamanın büyük bir bölümünü oluşturur. Bu nedenle, bu aşamada beşte birlik bir maliyet azaltımı elde etmek, önemli tasarruflar anlamına gelir ve potansiyel olarak daha fazla araştırma, geliştirme veya ölçekte dağıtım için sermayeyi serbest bırakır.

Bu maliyet tasarrufu nasıl elde ediliyor? Makale kesin maliyet dökümünü detaylandırmasa da, muhtemelen birkaç faktör katkıda bulunmaktadır:

1. Donanım Tedariki: Yerli olarak üretilen GPU’lar, Nvidia’nın en iyi tekliflerinden bireysel olarak daha az güçlü olsalar bile, özellikle üst düzey Nvidia çiplerinin kısıtlı arzı göz önüne alındığında, Çin pazarında daha düşük bir satın alma fiyatına sahip olabilir veya daha uygun hacim indirimleri sunabilir.
2. Enerji Verimliliği: Açıkça belirtilmese de, potansiyel olarak daha az güç tüketen (ancak birim başına belki daha az performanslı) yerli çipler için eğitimi optimize etmek, büyük veri merkezlerini çalıştırmada önemli bir faktör olan daha düşük operasyonel enerji maliyetlerine katkıda bulunabilir.
3. Algoritmik ve Mimari Optimizasyon: MoE mimarisinin kullanımı anahtardır. MoE modelleri, yoğun mimariler gibi tüm modeli devreye sokmak yerine, belirli bir girdi için yalnızca belirli ‘uzman’ alt ağları etkinleştirir. Bu doğal seyreklik, hem eğitim hem de çıkarım sırasında hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltabilir ve çip başına daha az ham işlem gücüyle bile iyi sonuçlar elde etmeyi mümkün kılar. Ant’ın başarısı, mevcut yerli donanımın verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için sofistike yazılım ve algoritmik ayarlamalar yapıldığını göstermektedir.

Bu maliyet azaltımı sadece bir muhasebe faydası değildir; büyük ölçekli modeller geliştirmenin önündeki engeli düşürür ve yöntemlerin tekrarlanabilir olduğu kanıtlanırsa, şirket içinde ve potansiyel olarak daha geniş Çin teknoloji ekosisteminde yapay zeka inovasyon hızını artırabilir.

Performans Eşitliği: Donanım Açığını Kapatmak mı?

Maliyet tasarrufları caziptir, ancak ortaya çıkan yapay zeka modeli önemli ölçüde düşük performans gösteriyorsa pek bir anlam ifade etmez. Ant’ın Ling ekibi bunu doğrudan ele alıyor ve Ling-Plus-Base’in alandaki diğer saygın modellerle karşılaştırılabilir performans elde ettiğini iddia ediyor. Özellikle, kendi yaratımlarını Qwen2.5-72B-Instruct (ana şirket Alibaba tarafından geliştirildi) ve başka bir önde gelen Çin LLM’si olan DeepSeek-V2.5-1210-Chat gibi modellerle karşılaştırdılar.

‘Daha düşük performanslı cihazlar’ kullanılmasına rağmen ‘karşılaştırılabilir performans’ iddiası dikkat çekicidir. Bu, Ant’ın potansiyel olarak herhangi bir ham hesaplama açığını şu yollarla etkili bir şekilde telafi etmenin yollarını bulduğunu göstermektedir:

• Gelişmiş Model Mimarisi: MoE tasarımı burada etkili olup iş yükünü verimli bir şekilde dağıtır.
• Yazılım Optimizasyonu: Eğitim yazılım yığınını (paralelleştirme çerçeveleri ve sayısal kütüphaneler gibi) kullanılan yerli GPU’ların mimarisine özel olarak uyarlamak çok önemlidir. Bu genellikle önemli mühendislik çabası gerektirir.
• Veri Seçimi ve Eğitim Teknikleri: Eğitim verilerini seçmek ve eğitim sürecini iyileştirmek için kullanılan sofistike yöntemler, nihai model kalitesini önemli ölçüde etkileyebilir ve bazen donanım sınırlamalarını telafi edebilir.

Performans iddialarına incelikle yaklaşmak önemlidir. ‘Karşılaştırılabilir’, çeşitli kıyaslamalarda (örneğin, dil anlama, akıl yürütme, üretme, kodlama) bir dizi sonucu kapsayabilir. Birden fazla standartlaştırılmış testte ayrıntılı kıyaslama sonuçlarına erişim olmadan, kesin bir karşılaştırma zor olmaya devam etmektedir. Ancak, iddianın kendisi, Ant’ın yaklaşımının maliyet/erişilebilirlik ile yetenek arasında sakatlayıcı bir ödünleşme gerektirmediğine dair güvenini işaret etmektedir. Donanım kısıtlamalarının getirdiği sınırlar içinde bile rekabet gücünü korumak için bir yol göstermektedir.

Araştırmacıların kendileri daha geniş çıkarımları vurguladılar: “Bu sonuçlar, son teknoloji ürünü büyük ölçekli MoE modellerini daha az güçlü donanımda eğitmenin fizibilitesini göstermekte ve hesaplama kaynağı seçimi açısından temel model geliştirmeye daha esnek ve uygun maliyetli bir yaklaşım sağlamaktadır.” Bu, bir tür demokratikleşmeye işaret ediyor ve mutlak işlem gücünün zirvesine erişim sınırlı olduğunda bile en ileri yapay zeka gelişiminin ilerlemesine olanak tanıyor.

Mixture-of-Experts (MoE) Avantajını Anlamak

Mixture-of-Experts mimarisi, Ant Group’un bildirdiği başarının merkezinde yer almaktadır. Her girdinin her parametreyi etkinleştirdiği geleneksel ‘yoğun’ sinir ağı modellerinden bir ayrılışı temsil eder. Bir MoE modelinde:

• Model, çok sayıda daha küçük, uzmanlaşmış ‘uzman’ ağdan oluşur.
• Bir ‘geçit ağı’ veya ‘yönlendirici’ mekanizması, gelen verileri (LLM’ler söz konusu olduğunda token’lar) işlenmek üzere en ilgili uzman(lar)a yönlendirmeyi öğrenir.
• Yalnızca seçilen uzman(lar) – genellikle potansiyel olarak yüzlercesinden sadece bir veya ikisi – o belirli veri parçası için hesaplamalar yapar.

Bu yaklaşım, özellikle donanım kısıtlamaları bağlamında ilgili olan birkaç temel avantaj sunar:

1. Ölçeklenebilirlik: MoE, modellerin çıkarım sırasında ve hatta eğitim adımları sırasında her bir girdi token’ını işlemek için hesaplama maliyetinde orantılı bir artış olmaksızın muazzam parametre sayılarına (trilyonlar mümkün hale geliyor) büyümesine olanak tanır. Bunun nedeni, herhangi bir zamanda toplam parametrelerin yalnızca bir kısmının aktif olmasıdır.
2. Eğitim Verimliliği: MoE modellerini eğitmenin kendi karmaşıklıkları (uzmanlar arasında yük dengeleme gibi) olsa da, token başına azaltılmış hesaplama, daha hızlı eğitim sürelerine veya Ant’ın gösterdiği gibi, makul zaman dilimleri içinde daha az güçlü donanımda etkili bir şekilde eğitme yeteneğine dönüşebilir.
3. Uzmanlaşma: Her uzman potansiyel olarak farklı türde verilere, görevlere veya bilgi alanlarına uzmanlaşabilir, bu da potansiyel olarak belirli alanlarda daha yüksek kaliteli çıktılara yol açabilir.

Google (GShard, Switch Transformer), Mistral AI (Mixtral modelleri) dahil olmak üzere dünya çapındaki önde gelen yapay zeka laboratuvarları ve Çin içinde DeepSeek ve Alibaba (Qwen modelleri MoE öğeleri içerir) gibi şirketler MoE’yi benimsemiştir. Ant’ın Ling-Plus-Base’i, donanım gerçekliklerinde gezinmek için mimari yeniliklerden yararlanarak onu bu öncü grup içinde sağlam bir şekilde konumlandırıyor.

Yerli Donanım Ekosistemi: Nvidia Boşluğunu Doldurmak

Ant araştırma makalesi kullanılan donanımı açıkça belirtmekten kaçınsa da, özellikle Bloomberg tarafından yapılan sonraki haberler, başarının yerli olarak tasarlanmış çipleri içerdiğini gösterdi. Bu, potansiyel olarak Ant’ın bağlı kuruluşu Alibaba‘dan (kendi çip tasarım birimi T-Head’e sahip olan ve Yitian 710 gibi CPU’lar üreten ve daha önce yapay zeka hızlandırıcılarını araştıran) ve kritik olarak Huawei Technologies‘den kaynaklanan işlemcileri içerir.

Huawei, kendisi de yoğun ABD yaptırımlarıyla karşı karşıya olmasına rağmen, Çin pazarında Nvidia’nın tekliflerine doğrudan bir alternatif olarak Ascend serisi yapay zeka hızlandırıcılarını (Ascend 910B gibi) agresif bir şekilde geliştirmektedir. Bu çiplerin büyük Çinli teknoloji firmaları tarafından benimsendiği bildirilmektedir. Ant Group’un Ling-Plus-Base kadar büyük bir model için bu tür donanımı etkili bir şekilde kullanma yeteneği, bu yerli alternatiflerin önemli bir doğrulaması olacaktır.

Ant Group’un Nvidia’yı tamamen terk etmediğini belirtmek önemlidir. Raporlar, Nvidia çiplerinin Ant’ın yapay zeka geliştirme araç setinin bir parçası olmaya devam ettiğini, muhtemelen belirli performans özelliklerinin veya olgun yazılım ekosisteminin (CUDA gibi) avantajlar sunduğu görevler için veya eski sistemler için kullanıldığını göstermektedir. Hareket ille de bir gecede tamamen değiştirme ile ilgili değil, stratejik kırılganlığı azaltan ve maliyetleri kontrol eden uygulanabilir, paralel yollar inşa etmekle ilgilidir. Bu hibrit yaklaşım, şirketin bağımsızlık geliştirirken mevcut en iyi araçlardan yararlanmasını sağlar. Ant Group’un kendisi, kullanılan belirli çipler hakkında resmi olarak yorum yapmaktan kaçınarak bir dereceye kadar kurumsal takdir yetkisini korudu.

Daha Geniş Bir Trend: Çin’in Yapay Zeka Özerkliği İçin Kolektif Hamlesi

Ant Group’un girişimi tek başına gerçekleşmiyor. Çin’in teknoloji sektöründe ABD ihracat kontrollerinin getirdiği sınırlamalar etrafında yenilik yapmak için daha geniş bir stratejik hamleyi yansıtıyor. ‘Teknoloji savaşı’, başta yarı iletkenler ve yapay zeka olmak üzere kritik teknolojilerde daha fazla kendi kendine yeterlilik sağlama çabalarını katalize etti.

Diğer büyük oyuncular da benzer hedefler peşinde:

• ByteDance: TikTok’un ana şirketi de, öneri algoritmaları, üretken yapay zeka ve daha fazlasını kapsayan yapay zeka hedefleri için yerli seçenekler de dahil olmak üzere alternatif çipleri güvence altına almak ve kullanmak için çalıştığı bildiriliyor.
• DeepSeek: Güçlü açık kaynak modelleriyle tanınan bu yapay zeka start-up’ı, açıkça eğitim verimliliğinden bahsediyor ve yalnızca en güçlü GPU’ların geniş filolarına sahip olmaya daha az bağımlı olan stratejilerle uyumlu MoE mimarisini kullanarak modeller geliştirdi.
• Baidu, Tencent ve diğerleri: Tüm büyük Çinli bulut ve teknoloji şirketleri yapay zekaya yoğun yatırım yapıyor ve kaçınılmaz olarak yerli çipler için optimizasyon ve potansiyel olarak kendi özel silikonlarını geliştirme dahil olmak üzere donanım çeşitlendirme stratejilerini araştırıyorlar.

Kolektif mesaj açık: Nvidia’nın en üst düzey ürünlerine erişim arzu edilir olmaya devam ederken, Çin teknoloji endüstrisi aktif olarak alternatif çözümler geliştiriyor ve doğruluyor. Bu, çok yönlü bir yaklaşım içeriyor: MoE gibi verimli model mimarilerini benimsemek, farklı donanım arka uçları için yoğun yazılım optimizasyonu ve yerli olarak üretilen çiplerin geliştirilmesini ve benimsenmesini desteklemek.

Dil Modellerinin Ötesinde: Ant’ın Sağlık Sektöründeki Yapay Zeka Genişlemesi

Ant Group’un yapay zeka çabaları temel LLM’lerin ötesine uzanıyor. Eğitim verimlilikleriyle ilgili haberlerle eş zamanlı olarak şirket, sağlık sektörü için özel olarak tasarlanmış yapay zeka çözümleri paketinde önemli yükseltmeler açıkladı. Bu girişim, farklı, kendi geliştirdiği sağlık merkezli bir yapay zeka modelinden yararlanıyor.

Yükseltilmiş çözümler, çok modlu yetenekler (metin, görüntüler ve potansiyel olarak diğer tıbbi veriler gibi çeşitli veri türlerini işleme) ve sofistike tıbbi akıl yürütme özelliklerine sahiptir. Bunlar, Ant’ın ‘hepsi bir arada makineler’ olarak tanımladığı, muhtemelen klinik ortamlar veya sağlık yönetimi için tasarlanmış cihazlara veya platformlara entegre edilmiştir.

Ling-Plus-Base LLM haberlerinden ayrı gibi görünse de, potansiyel bir temel bağlantı vardır. Güçlü yapay zeka modellerini, yerli seçenekler de dahil olmak üzere bir donanım karışımı kullanarak daha uygun maliyetli bir şekilde eğitme yeteneği, sağlık gibi sektörler için özel modeller geliştirmenin ve dağıtmanın ekonomik fizibilitesini destekleyebilir. Yapay zeka geliştirmenin temel maliyetlerini düşürmek, kaynakların alana özgü uygulamalara yönlendirilmesine olanak tanır ve potansiyel olarak kritik endüstrilerde pratik yapay zeka araçlarının kullanıma sunulmasını hızlandırır. Bu sağlık hamlesi, Ant’ın yapay zeka uzmanlığını fintech köklerinin ötesine taşıyarak geniş bir şekilde uygulama hırsını vurgulamaktadır.

Gelecek İçin Etkiler: Yapay Zeka Yolunda Bir Çatal mı?

Ant Group’un Nvidia dışı, muhtemelen yerli GPU’ları kullanarak büyük ölçekli bir MoE modelini başarılı bir şekilde eğitmesi önemli sonuçlar doğurmaktadır:

• Yerli Çipler İçin Doğrulama: Huawei’nin Ascend gibi Çin tasarımı yapay zeka hızlandırıcılarının fizibilitesi için kritik bir kanıt noktası görevi görür ve potansiyel olarak Çin içindeki benimsenmelerini artırır.
• Rekabet Ortamı: Çinli şirketlerin kısıtlamalara rağmen mimari ve yazılım yeniliklerinden yararlanarak en ileri yapay zeka geliştirmede rekabetçi kalabildiklerini göstermektedir.
• Maliyet Dinamikleri: %20’lik maliyet azaltımı, alternatif donanımı etkili bir şekilde kullanabilen şirketler için potansiyel bir rekabet avantajını vurgulamakta ve potansiyel olarak küresel yapay zeka fiyatlandırmasını ve erişilebilirliğini etkilemektedir.
• Nvidia’nın Konumu: Nvidia küresel olarak hakimiyetini sürdürürken, bu eğilim düzenlemeler ve yerel rakiplerin yükselişi nedeniyle önemli Çin pazarında karşılaştığı zorlukların altını çizmektedir. Nvidia’nın Çin için özel olarak tasarlanmış ihracata uygun çipler geliştirmesini hızlandırabilir, ancak aynı zamanda alternatif yolu da doğrular.
• Teknolojik İkiye Ayrılma?: Uzun vadede, donanım erişimi ve yazılım optimizasyonundaki devam eden farklılaşma, farklı temel silikonlar için optimize edilmiş modeller ve araçlarla kısmen farklı yapay zeka ekosistemlerine yol açabilir.

Ant Group’un Ling ekibi tarafından üstlenilen yolculuk, jeopolitik kısıtlamaların teşvik ettiği becerikliliğin simgesidir. MoE gibi gelişmiş model mimarilerini, mevcut yerli donanım için optimize etme ve kullanma isteğiyle akıllıca birleştirerek, kritik yapay zeka alanında sürekli ilerlemeyi sağlayan bir rota çizdiler ve potansiyel olarak endüstriyi tanımlayan maliyet yapılarını ve stratejik bağımlılıkları yeniden şekillendirdiler. Bu, inovasyonun genellikle baskı altında en canlı şekilde geliştiği fikrinin bir kanıtıdır.