Yapay zeka geliştirmenin yüksek riskli arenasında, en son yarı iletken teknolojisine erişim genellikle inovasyonun hızını belirler. Çinli teknoloji devleri için bu erişim, jeopolitik gerilimler ve Amerika Birleşik Devletleri tarafından uygulanan sıkı ihracat kontrolleri nedeniyle giderek daha karmaşık hale geldi. Bu zorlu ortamın ortasında, Alibaba’ya bağlı fintech devi Ant Group, kendine özgü bir yol çiziyor. Şirket, yapay zeka hedeflerini güçlendirmek, özellikle sofistike yapay zeka modellerini eğitmenin verimliliğini ve maliyet etkinliğini artırmaya odaklanmak için hem Amerikalı hem de yerli tedarikçilerden temin edilen heterojen bir yarı iletken karışımını stratejik olarak kullanıyor.
Bu hesaplanmış yaklaşım, teknik bir çözümden daha fazlasıdır; temel bir stratejik adaptasyonu temsil eder. Ant Group, yerli alternatifler de dahil olmak üzere çeşitli üreticilerin çiplerini kasıtlı olarak entegre ederek, tedarik zinciri kesintileriyle ilişkili riskleri azaltmayı ve özellikle uluslararası ticaret kısıtlamalarına tabi olanlar başta olmak üzere tek bir satıcıya olan bağımlılığını azaltmayı hedefliyor. Bu çeşitlendirme, yapay zeka araştırma ve geliştirme hattının sürekliliğini ve dayanıklılığını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Temel amaç iki yönlüdür: Yapay zeka inovasyonunda ivmeyi korurken, aynı zamanda büyük ölçekli modelleri eğitmekle tipik olarak ilişkili olan önemli maliyetleri optimize etmek.
Uzmanlaşmanın Gücü: Mixture of Experts (MoE) Modelini Benimsemek
Ant Group’un donanım stratejisinin merkezinde, Mixture of Experts (MoE) olarak bilinen gelişmiş bir yapay zeka mimarisini benimsemesi yer alıyor. Bu teknik, tek ve devasa bir sinir ağının belirli bir görevin tüm yönlerini öğrenmeye ve işlemeye çalıştığı geleneksel monolitik yapay zeka modellerinden önemli bir ayrılışı temsil eder. MoE yaklaşımı ise tam tersine daha dağıtık ve uzmanlaşmış bir yapı kullanır. Tek bir genel uzman yerine bir uzmanlar komitesi gibi işlev görür.
Çeşitli bilgi birikimi gerektiren karmaşık bir problem hayal edin. Tek bir bilgeye güvenmek yerine, bir ekip kurarsınız: bir matematikçi, bir dilbilimci, bir tarihçi ve belki bir fizikçi. Bir ‘gating network’ (yönlendirme ağı), gelen görevleri veya veri noktalarını analiz eden ve bunları akıllıca daha büyük sistem içindeki en uygun ‘expert’ (uzman) modele yönlendiren bir dağıtıcı görevi görür. Her uzman model, belirli türdeki girdilerde veya alt görevlerde başarılı olmak üzere eğitilmiştir. Örneğin, bir dil modelinde, bir uzman teknik jargonu anlamada, diğeri yaratıcı yazım stillerinde ve üçüncüsü konuşma diyaloglarında uzmanlaşabilir.
Bu modüler tasarımın temel avantajı, hesaplama verimliliğinde yatmaktadır. Eğitim veya çıkarım (modelin tahmin yaptığı zaman) sırasında, belirli bir girdi için yalnızca ilgili uzman modeller ve yönlendirme ağı etkinleştirilir. Bu seçici hesaplama, milyarlarca hatta trilyonlarca parametresiyle tüm ağın her bir hesaplama için devreye girmesi gereken yoğun (dense) modellerle keskin bir tezat oluşturur. Sonuç olarak, MoE modelleri, yoğun benzerlerine kıyasla benzer veya hatta daha üstün performans elde edebilirken, önemli ölçüde daha az hesaplama gücü ve dolayısıyla daha az enerji gerektirir.
Ant Group, bu mimari avantajdan etkili bir şekilde yararlandı. Şirket içi araştırmalar ve pratik uygulamalar, MoE’nin şirketin daha az güçlü, daha kolay bulunabilen veya daha düşük maliyetli donanımlar kullanıldığında bile sağlam eğitim sonuçları elde etmesini sağladığını göstermiştir. Şirket tarafından paylaşılan bulgulara göre, MoE’nin bu stratejik uygulaması, yapay zeka modellerini eğitmekle ilişkili bilgi işlem maliyetlerinde %20’lik dikkate değer bir azalma sağlamıştır. Bu maliyet optimizasyonu sadece artan bir tasarruf değildir; Ant’ın, Çinli firmaların tedarik etmesi giderek zorlaşan en pahalı, üst düzey grafik işlem birimlerine (GPU’lar) yalnızca güvenmek zorunda kalmadan iddialı yapay zeka projelerini sürdürmesine olanak tanıyan stratejik bir kolaylaştırıcıdır. Bu verimlilik artışı, dış ortamın dayattığı donanım kısıtlamalarını doğrudan ele almaktadır.
Bir Silikon Mozaiği: Ant’ın Donanım Portföyü
Ant Group’un stratejisinin pratik uygulaması, karmaşık bir yarı iletken ortamında gezinmeyi içerir. Şirketin yapay zeka eğitim altyapısının, esneklik ve dayanıklılığa olan bağlılığını yansıtan çeşitli çiplerle güçlendirildiği bildiriliyor. Bu, bağlı kuruluşu Alibaba tarafından şirket içinde tasarlanan silikonları, muhtemelen Alibaba’nın T-Head yarı iletken birimi tarafından geliştirilen çipleri içerir. Ayrıca Ant, ABD yaptırımlarına yanıt olarak kendi yapay zeka hızlandırıcılarını (Ascend serisi gibi) geliştirmeye yoğun yatırım yapan başka bir Çinli teknoloji devi olan Huawei’nin çiplerini de bünyesine katıyor.
Ant Group tarihsel olarak yapay zeka eğitim pazarının tartışmasız lideri olan Nvidia’nın yüksek performanslı GPU’larını kullanmış olsa da, gelişen ABD ihracat kontrolleri bir değişimi zorunlu kılmıştır. Bu düzenlemeler, ulusal güvenlik endişelerini gerekçe göstererek en gelişmiş yapay zeka hızlandırıcılarının Çinli kuruluşlara satışını özellikle sınırlamaktadır. Nvidia, Çin pazarına hala daha düşük özellikli çipler tedarik edebilse de, Ant Group, üst düzey Nvidia ürünlerine kısıtlı erişimi telafi etmek için tedarikçi tabanını aktif olarak genişletiyor gibi görünüyor.
Bu çeşitlendirme, Advanced Micro Devices (AMD) çiplerini belirgin bir şekilde içeriyor. AMD, yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka alanında Nvidia’ya önemli bir rakip olarak ortaya çıktı ve belirli iş yükleri için uygun bir alternatif sunan güçlü GPU’lar sunuyor. Ant, AMD donanımını Alibaba ve Huawei’den gelen yerli seçeneklerle birleştirerek heterojen bir bilgi işlem ortamı oluşturuyor. Bu karıştır ve eşleştir yaklaşımı, yazılım optimizasyonu ve iş yükü yönetiminde potansiyel olarak karmaşıklık eklese de, kritik bir esneklik sağlar. Şirketin donanım kullanımını kullanılabilirlik, maliyet ve farklı yapay zeka modellerinin ve görevlerinin özel hesaplama taleplerine göre uyarlamasına olanak tanır, böylece tek bir kısıtlı kaynağa dayanmaktan kaynaklanan darboğazları aşar.
Bu stratejinin arka planında, ABD ihracat kontrollerinin karmaşık ağı yer alıyor. Bu önlemler, Çin’in gelişmiş yarı iletken üretimi ve yapay zeka geliştirmedeki ilerlemesini engellemeyi amaçlayarak giderek sıkılaştırıldı. Başlangıçta mutlak en üst düzey çiplere odaklanmış olsa da, kısıtlamalar gelişerek daha geniş bir donanım ve yarı iletken üretim ekipmanı yelpazesini etkiledi. Örneğin Nvidia, bu düzenlemelere uymak için Çin pazarı için amiral gemisi yapay zeka çiplerinin (A100 ve H100’den türetilen A800 ve H800 gibi) özel, daha düşük performanslı sürümlerini oluşturmak zorunda kaldı. Ant’ın AMD ve yerli oyunculardan alternatifleri benimseme stratejisi, bu düzenleyici baskıya doğrudan, pragmatik bir yanıttır ve verilen kısıtlamalar dahilinde yapay zeka rekabet gücünü koruma çabasını göstermektedir.
Eylem Halindeki Yapay Zeka: Sağlık Hizmetlerini Dönüştürmek
Ant Group’un yapay zeka verimliliğindeki ilerlemeleri sadece teorik egzersizler değil; sağlık sektörüne belirgin bir odaklanma ile aktif olarak gerçek dünya uygulamalarına dönüştürülüyor. Şirket kısa süre önce sağlık hizmetleri için özel olarak tasarlanmış yapay zeka çözümlerinde önemli geliştirmeler duyurdu ve temel teknoloji stratejisinin pratik etkisinin altını çizdi.
Bu yükseltilmiş yapay zeka yeteneklerinin, Beijing, Shanghai, Hangzhou (Ant’ın merkezi) ve Ningbo gibi büyük Çin şehirlerindeki birçok önde gelen sağlık kuruluşunda halihazırda kullanımda olduğu bildiriliyor. Yedi büyük hastane ve sağlık kuruluşu, operasyonlarının ve hasta bakımının çeşitli yönlerini iyileştirmek için Ant’ın yapay zekasından yararlanıyor.
Ant’ın sağlık hizmetleri yapay zeka modelinin temeli, işbirlikçi inovasyonun ve çeşitli teknolojik güçlerden yararlanmanın bir örneğidir. Güçlü büyük dil modellerinin (LLM’ler) bir kombinasyonu üzerine kurulmuştur:
- DeepSeek’in R1 ve V3 modelleri: DeepSeek, genellikle güçlü performans ölçütleri elde eden yetenekli açık kaynak modelleri geliştirmesiyle tanınan dikkate değer bir Çinli yapay zeka araştırma firmasıdır.
- Alibaba’nın Qwen’i: Bu, Ant’ın bağlı kuruluşu Alibaba tarafından geliştirilen, çeşitli boyutları ve yetenekleri kapsayan tescilli büyük dil modelleri ailesidir.
- Ant’ın kendi BaiLing modeli: Bu, Ant Group’un muhtemelen finansal ve potansiyel olarak sağlık hizmetlerine özgü verileri ve uzmanlığı içeren, özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış ısmarlama yapay zeka modelleri geliştirmedeki iç çabalarını gösterir.
Bu çoklu model temeli, sağlık hizmetleri yapay zeka çözümünün geniş bir bilgi ve yetenek tabanından yararlanmasını sağlar. Ant Group’a göre, sistem çok çeşitli tıbbi konulardaki sorguları ele alma konusunda yetkindir ve potansiyel olarak hem hızlı bilgi arayan sağlık profesyonelleri hem de genel tıbbi bilgi arayan hastalar için değerli bir araç olarak hizmet edebilir (ancak rolünün profesyonel tıbbi tavsiyeye karşı dikkatli bir şekilde sınırlandırılması çok önemlidir).
Bilgi almanın ötesinde, şirket yapay zeka modelinin hasta hizmetlerini geliştirmek için tasarlandığını belirtiyor. Spesifik ayrıntılar ortaya çıkarken, bu bir dizi uygulamayı kapsayabilir:
- Akıllı Triyaj: Açıklanan semptomlara göre hasta ihtiyaçlarının önceliklendirilmesine yardımcı olmak.
- Randevu Planlama ve Yönetimi: Rezervasyon sürecini otomatikleştirmek ve optimize etmek.
- Taburculuk Sonrası Takip: Hastaların iyileşme süreçleri hakkında otomatik hatırlatıcılar sağlamak veya kontrol etmek.
- İdari Destek: Sağlık personeline dokümantasyon, özetleme veya veri girişi görevlerinde yardımcı olarak doğrudan hasta bakımı için zaman kazandırmak.
Büyük hastanelerde konuşlandırma, teknolojinin faydasını doğrulamada ve doğruluk, güvenilirlik ve veri gizliliği için katı gereklilikler içeren sağlık alanının karmaşıklıklarında gezinmede kritik bir adımı ifade eder.
Premium GPU’ların Ötesinde Bir Rota Çizmek
İleriye bakıldığında, Ant Group’un stratejisi, Çin teknoloji endüstrisindeki daha geniş bir hırsla uyumlu görünüyor: yalnızca en gelişmiş, genellikle kısıtlanmış GPU’lara güvenmeden en son yapay zeka performansını elde etmek. Şirketin, DeepSeek gibi kuruluşların izlediği yolu taklit etmeyi planladığı ve ‘premium GPU’lar olmadan’ yüksek performanslı yapay zeka modellerini ölçeklendirme yöntemlerine odaklandığı bildiriliyor.
Bu hırs, mimari yeniliklerin (MoE gibi), yazılım optimizasyonlarının ve çeşitli, potansiyel olarak daha az güçlü donanımların akıllıca kullanılmasının, en üst düzey silikona sınırlı erişimin yarattığı performans açığını topluca kapatabileceğine dair bir inancı işaret ediyor. Bu, kısmen ihracat kontrolleri nedeniyle zorunluluktan doğan bir stratejidir, ancak aynı zamanda daha uygun maliyetli ve demokratikleştirilmiş yapay zeka geliştirmeye yönelik potansiyel olarak sürdürülebilir bir yolu da yansıtır.
Bu hedefe ulaşmak, sadece MoE’nin ötesinde çeşitli yolları keşfetmeyi içerir:
- Algoritmik Verimlilik: Eğitim ve çıkarım için daha az hesaplama gücü gerektiren yeni yapay zeka algoritmaları geliştirmek.
- Model Optimizasyon Teknikleri: Modelleri önemli performans kaybı olmadan daha küçük ve daha hızlı hale getirmek için nicemleme (hesaplamalarda kullanılan sayıların hassasiyetini azaltma) ve budama (sinir ağının gereksiz kısımlarını kaldırma) gibi yöntemler kullanmak.
- Yazılım Çerçeveleri: Yapay zeka iş yüklerini heterojen donanım ortamlarında verimli bir şekilde yönetebilen ve dağıtabilen, mevcut bilgi işlem kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkaran sofistike yazılımlar oluşturmak.
- Özelleştirilmiş Yerli Donanım: Huawei (Ascend), Alibaba (T-Head) ve potansiyel olarak diğerleri gibi Çinli şirketler tarafından geliştirilen, özellikle yapay zeka görevleri için tasarlanmış yapay zeka hızlandırıcılarının sürekli yatırımı ve kullanımı.
Ant Group’un Çin’in teknoloji ekosistemindeki diğerleriyle birlikte bu yolu takip etmesi önemli sonuçlar doğurabilir. Başarılı olursa, yapay zekada liderliğin yalnızca mutlak en hızlı çiplere erişime bağlı olmadığını, aynı zamanda yazılım, mimari ve sistem düzeyinde optimizasyondaki yeniliklere de bağlı olduğunu gösterebilir. Stratejik çeşitlendirme ve amansız inovasyon yoluyla mevcut küresel teknoloji ortamının karmaşıklıklarında gezinerek dayanıklı ve kendi kendine yeterli bir yapay zeka yeteneği oluşturma yönünde kararlı bir çabayı temsil ediyor. MoE gibi tekniklerle optimize edilen ve sağlık gibi kritik sektörlere uygulanan ABD ve Çin yarı iletkenlerinin entegrasyonu, baskı altında yapay zeka ilerlemesini sürdürmek için pragmatik ve uyarlanabilir bir yaklaşım sergiliyor.