Çin’in Yapay Zeka Sahnesinde Kaplanlardan Yavru Kedilere Dönüş
Eskiden Amerika Birleşik Devletleri’ni geçme ve OpenAI’yi geride bırakma hırsıyla dolup taşan, ‘Altı Kaplan’ olarak adlandırılan Çinli yapay zeka girişimleri grubu, şimdi stratejilerini yeniden kalibre ediyor. Ölçeklenmede ve DeepSeek gibi şirketlerle rekabette zorluklarla karşılaşan bu şirketler, hayatta kalmak ve büyüme için yeni yollar çiziyor.
Yön Değişikliği
Orijinal ‘Altı Kaplan’dan biri olan Baichuan, yakın zamanda ikinci yıl dönümünü kutlayarak odak noktasında önemli bir kayma olduğunu duyurdu. CEO Wang Xiaochuan, operasyonları düzene koyma ve sağlık sektörüne odaklanma ihtiyacını vurguladı. Bu dönüş, şirketin başlangıçtaki Çin’in OpenAI versiyonuna benzer temel bir model geliştirme vizyonuyla tam bir tezat oluşturuyor.
Benzer şekilde, Kai-Fu Lee tarafından kurulan grubun bir diğer üyesi olan Zero One, ‘küçük ama rafine’ bir stratejiye geçiş ilan etti. Girişim, bir AI 2.0 platformu oluşturma ve Yapay Genel Zeka’nın (AGI) gelişini hızlandırma konusundaki ilk isteklerinden vazgeçti. Xpin tarafından belirtildiği gibi, bu eğilim, hırslı kaplanlardan daha pragmatik ‘yavru kedilere’ bir dönüşü ifade ediyor.
DeepSeek Şok Dalgası
Stratejideki kayma, yaygın olarak belirgin hale gelmeden önce yüzeyin altında demleniyordu. Teknoloji uzmanı Wang Wenguang’a göre, Büyük Model Bilgi Grafiği yazarı, çok sayıda Çinli şirket, Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) eğitmenin yasaklayıcı maliyetleri nedeniyle zaten durdurmuştu.
Ocak ayında DeepSeek R1’in piyasaya sürülmesi, sektörde şok dalgaları yaratarak birçok küçük ve orta ölçekli işletmenin rekabet edemeyeceklerini fark etmesine neden oldu. Bu farkındalık, Altı Kaplan arasında kolektif bir dönüşü tetikleyerek AGI geliştirmeden diğer, daha özel alanlara yöneldi.
Baichuan ve Zero One, ön eğitim modellerini tamamen terk etti ve bunun yerine sağlıkta yapay zeka uygulamalarına odaklandı. MiniMax, B2B operasyonlarını küçülttü ve video oluşturma uygulamalarıyla denizaşırı pazarlara odaklandı. Zhipu AI, Moonshot AI ve Character AI, açık kaynak topluluğu içinde aktif kalmaya devam ediyor, ancak hiçbiri henüz DeepSeek R1’i aşan bir araç üretmedi.
Şu anda, ‘Altı Yavru Kedi’ giderek B2B Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) pazarına odaklanıyor - daha geniş yapay zeka ortamında ‘daha az yenilikçi’ olarak algılanan bir alan. Ancak, bu pazar zorluklarından yoksun değil. Wang Wenguang, büyük bir dil modeli platformu geliştirmenin teknik giriş engellerinin özellikle yüksek olmadığına dikkat çekiyor.
Wang, ‘Böyle bir platformu kendim geliştirmem yaklaşık yarım yıl sürdü. Bir şirket aracılığıyla bu üründen para kazanmanın zor olduğunu düşünüyorum, ancak bir birey yine de bundan bir miktar gelir elde edebilir,’ dedi.
Piyasada şu anda yaklaşık bin benzer platform var ve bunlar kolayca kopyalanabilir. Wang, ‘B2B işletmeleriyle işbirliği yapıyorum ve yalnızca 40.000-50.000 RMB karşılığında hizmet sağlıyorum - büyük şirketlerin rekabet edemeyeceği bir fiyat,’ diye ekledi.
Çin’de Yapay Zekanın Geleceği
Sektör uzmanları, Kai-Fu Lee’nin, ileriye dönük olarak, Çin’de yalnızca DeepSeek, Alibaba ve ByteDance’in temel modeller geliştirmeye devam edeceği değerlendirmesine büyük ölçüde katılıyor.
Bir finans firmasında yapay zeka uzmanı olan Jiang Shao, ‘LLM teknolojisini takip etmeye devam eden girişimler muhtemelen başarısız olacak. En umut verici olan kesinlikle DeepSeek, ardından Alibaba ve ByteDance geliyor. Liderin pazar payının %50-80’ini alması bekleniyor, geri kalanı potansiyel olarak %10’unu alabilir. Temel soru şu: AGI’yi ilk kim yaratacak? O şirket nihai kazanan,’ diye belirtti.
DeepSeek şu anda teknik idealizm, yetenekli bir iş gücü ve önemli kaynakların bir kombinasyonundan yararlanarak lider konumda bulunuyor. Wang Wenguang, şirketin teknolojisini agresif bir şekilde ticarileştirmeyi seçmesi durumunda küresel hakimiyet elde edebileceğine inanıyor.
Xpin’e göre, nihai kazananı belirlemenin belirsizliğini koruduğu bir ortamda veri kritik bir ayrıştırıcı olarak ortaya çıktı. Alibaba’da teknoloji uzmanı olan Gao Peng, ‘Rekabet avantajı yaratmak için belirleyici faktör sahip olduğunuz verilerdir, çünkü herkes modeli kullanabilir,’ diye vurguladı.
İster temel model geliştirmeye ister B2B pazarını hedeflemeye odaklanıyor olsun, yapay zeka girişimleri dönüştürücü atılımlar yapmada önemli engellerle karşılaşıyor. Eşsiz veri varlıkları veya yıllarca birikmiş deneyim olmadan, kalıcı bir rekabet avantajı oluşturmak için mücadele ediyorlar. Bu gerçeklik, Çin’in ‘Altı Yapay Zeka Kaplanı’nı hırslarını azaltmaya ve hızla gelişen bir yapay zeka ekosisteminde hayatta kalma fırsatları aramaya yöneltti.
Uygulanabilir Nişler Arayışı
‘Altı Kaplan’ tarafından üstlenilen stratejik kaymalar, yoğun rekabeti ve temel yapay zeka modeli arenasına girişin yüksek maliyetini vurguluyor. Bu şirketler kaynaklarını yeniden yönlendirirken, daha geniş yapay zeka ortamında uzmanlaşmış nişleri aktif olarak keşfediyorlar. Örneğin, sağlık sektörü, teşhis araçlarından kişiselleştirilmiş tedavi planlarına kadar yapay zeka odaklı çözümler için cazip bir fırsat sunuyor.
Ancak, sağlık pazarına girmek sadece teknolojik beceriden daha fazlasını gerektirir. Tıbbi iş akışlarının, düzenleyici gereksinimlerin ve hasta gizliliği endişelerinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Bu alana giren girişimler, sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla stratejik ortaklıklar kurmalı, hastalarla güven inşa etmeli ve karmaşık bir düzenleyici ortamda gezinmelidir.
Benzer şekilde, B2B SaaS pazarı, müşteri hizmetleri etkileşimlerini otomatikleştirmekten tedarik zinciri lojistiğini optimize etmeye kadar yapay zeka uygulamaları için çeşitli fırsatlar sunuyor. Ancak, bu pazar da son derece rekabetçi, çok sayıda yerleşik oyuncu ve sürekli yeni katılımcı akını var. Bu alanda başarılı olmak için, girişimler üstün ürün kalitesi, olağanüstü müşteri hizmetleri ve yenilikçi fiyatlandırma modelleri aracılığıyla kendilerini farklılaştırmalıdır.
Veri Zorunluluğu
Son teknoloji yapay zeka çözümleri geliştirme yarışında, veri kritik bir ayrıştırıcı olarak ortaya çıktı. Büyük, yüksek kaliteli veri kümelerine erişimi olan şirketler, modellerini eğitmede ve ince ayar yapmada önemli bir avantaja sahip. Bu veri kümeleri, müşteri etkileşimleri, sensör verileri ve kamuya açık bilgiler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan elde edilebilir.
Ancak, sadece büyük miktarlarda veriye sahip olmak yeterli değildir. Verilerin doğruluğunu ve alaka düzeyini sağlamak için uygun şekilde kürate edilmesi, temizlenmesi ve etiketlenmesi gerekir. Ayrıca, şirketler gizliliği korumak ve düzenleyici gereksinimlere uymak için sağlam veri yönetimi politikaları geliştirmelidir.
Verinin önemi, veri bilimcileri ve veri mühendislerine olan talebin artmasına yol açtı. Bu profesyoneller, verilerden içgörü çıkarma, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve yapay zeka çözümlerini ölçeklendirme konusunda beceri ve uzmanlığa sahiptir. Yapay zeka ortamı gelişmeye devam ederken, verinin gücünden yararlanma yeteneği başarı için giderek daha kritik hale gelecektir.
Yetenek Savaşı
Yapay zeka endüstrisi, yetenek için şiddetli bir rekabetle karakterizedir. Şirketler, dünyanın dört bir yanından en iyi mühendisleri, araştırmacıları ve ürün yöneticilerini aktif olarak işe alıyor. Yapay zeka yeteneğine olan talep arzı aşıyor, maaşları yükseltiyor ve son derece mobil bir iş gücü yaratıyor.
En iyi yetenekleri çekmek ve elde tutmak için şirketler rekabetçi tazminat paketleri, zorlu iş görevleri ve mesleki gelişim fırsatları sunmalıdır. Ayrıca, bir inovasyon, işbirliği ve sürekli öğrenme kültürü geliştirmelidirler.
Ayrıca, şirketler mevcut iş güçlerini geliştirmek için eğitim ve geliştirme programlarına yatırım yapıyor. Bu programlar, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar. Çalışanlarının becerilerine yatırım yaparak şirketler, hızla gelişen yapay zeka ortamında rekabet etmek için ihtiyaç duydukları yeteneğe sahip olduklarından emin olabilirler.
Düzenleyici Ortam
Yapay zeka endüstrisi, dünya çapındaki düzenleyicilerden artan bir incelemeyle karşı karşıyadır. Hükümetler, yapay zekanın etik, sosyal ve ekonomik sonuçlarıyla boğuşuyor ve bu endişeleri gidermek için yeni yasalar ve düzenlemeler geliştiriyorlar.
Bu düzenlemeler, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve yapay zekanın kritik uygulamalarda kullanımı dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar. Şirketler bu düzenleyici gelişmelerden haberdar olmalı ve yapay zeka çözümlerinin tüm geçerli yasa ve düzenlemelere uygun olduğundan emin olmalıdır.
Ayrıca, şirketler yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı ve nasıl kullanıldığı konusunda şeffaf olmalıdır. Ayrıca, yapay zeka sistemleri tarafından alınan kararlardan sorumlu olmalıdırlar. Şeffaflığı ve hesap verebilirliği benimseyerek şirketler, müşterileri ve paydaşları ile güven inşa edebilirler.
İleriye Giden Yol
‘Altı Kaplan’ tarafından üstlenilen stratejik kaymalar, Çin’deki yapay zeka girişimlerinin karşılaştığı zorlukların ve fırsatların altını çiziyor. Temel model arenası birkaç büyük oyuncunun hakimiyetinde kalırken, girişimlerin daha geniş yapay zeka ortamında uygulanabilir nişler oyabileceği hala sayısız fırsat var.
Başarılı olmak için girişimler, belirli müşteri ihtiyaçlarını karşılayan özel yapay zeka çözümleri geliştirmeye odaklanmalıdır. Ayrıca, veri kalitesi, yetenek kazanımı ve düzenleyici uyumluluğa öncelik vermelidirler. Pragmatik bir yaklaşım benimseyerek ve somut değer sağlamaya odaklanarak, yapay zeka girişimleri hızla gelişen Çin yapay zeka ekosisteminde gelişebilir. Kaplanlıktan yavru kediye yolculuk, uzun vadeli hayatta kalma ve sürdürülebilir büyüme için gerekli evrim olabilir.