Bir zamanlar Çin’in üretken yapay zeka (AI) alanında küresel liderliğe yükselmesini sağlayacak ‘Altı Yapay Zeka Kaplanı’ olarak selamlanan teknoloji girişimleri, şimdi stratejilerinde önemli bir değişimle karşı karşıya. Çok yönlü, temel Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) oluşturma yolundaki maliyetli yarışa devam etmek yerine, artık niş pazarlara ve belirli uygulamalara odaklanarak hayatta kalmaya çalışıyorlar.
AGI Hayalinden Stratejik Geri Çekilme
Bunun en belirgin örneği, Sogou’nun eski CEO’su Wang Xiaochuan tarafından kurulan Baichuan. Şirket, ikinci kuruluş yıldönümünde, gereksiz operasyonların azaltılması ve kaynakların sağlıkta yapay zekaya yoğunlaştırılması yönünde bir değişiklik duyurdu. Bu değişim, şirketin başlangıçta OpenAI’ın Çin versiyonu olma vizyonuyla büyük bir tezat oluşturuyor.
Benzer şekilde, Google Çin’in eski başkanı Kai-Fu Lee tarafından kurulan Zero One (01.AI) de, bir AI 2.0 platformu oluşturma ve Yapay Genel Zeka’nın (AGI) ortaya çıkışını hızlandırma yönündeki ilk hedeflerinden vazgeçerek ‘küçük ama zarif’ bir strateji duyurdu.
MiniMax gibi diğer ‘kaplanlar’ da, kurumsal (B2B) işlerini küçülterek yapay zeka video oluşturma uygulamalarıyla denizaşırı pazarlara odaklanıyor. Bu arada, açık kaynak topluluğunda aktif kalmaya devam eden Zhipu AI, Moonshot AI (Yuezhi Anmian) ve Character AI (Çince versiyonu) da odaklarını B2B SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) pazarına kaydırıyor. Bazı uzmanlar bu alanı, yapay zeka endüstrisi içinde ‘en az yenilikçi’ alan olarak görüyor.
DeepSeek ‘Şoku’ ve Maliyet Yükü
Bu eş zamanlı stratejik değişim bir tesadüf değil. Teknoloji uzmanı Wang Wenguang’a göre, birçok Çinli yapay zeka şirketi, yüksek yatırım maliyetleri ve ekonomik verimlilik açısından rekabet etme zorlukları nedeniyle LLM’leri bağımsız olarak eğitmekten zaten vazgeçmişti.
Ancak, asıl dönüm noktası Ocak 2025’te, startup DeepSeek’in DeepSeek R1 modelini piyasaya sürmesiyle geldi. Bu model, güçlü performansı ve üstün maliyet etkinliği (muhtemelen özel optimizasyon teknikleri sayesinde) ile büyük bir sansasyon yarattı. DeepSeek R1’in ortaya çıkışı, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler olmak üzere, kalan yapay zeka girişimlerinin çoğunun, teknoloji ve maliyet açısından temel modeller yarışına ayak uyduramayacaklarını anlamalarına neden oldu. Bu ‘şok’, doğrudan ‘Altı Yapay Zeka Kaplanı’nı toplu olarak yeni yönler aramaya yöneltti.
Niş Pazar Zorluklarının Üstesinden Gelmek
Yapay zeka sağlığı veya B2B SaaS gibi pazarlara geçiş, kolay başarıyı garanti etmiyor. B2B SaaS pazarı, daha gerçekçi kabul edilmekle birlikte, aynı zamanda şiddetli rekabetle de karşı karşıya. Wang Wenguang, temel bir LLM platformu oluşturmanın teknik engelinin çok yüksek olmadığını belirtiyor (‘Kendim bir tane geliştirmem yaklaşık yarım yıl sürdü’). Piyasada binlerce benzer platform var, bunlar kolayca kopyalanabiliyor ve fiyat savaşlarına yol açıyor (Wang, büyük şirketlerin rekabet etmekte zorlandığı bir fiyat olan sadece 40.000-50.000 RMB’ye B2B hizmetleri sağlıyor).
Bu bağlamda, veri rekabet avantajı için belirleyici faktör haline geliyor. Alibaba uzmanı Gao Peng, ‘Rekabet avantajı yaratmak için belirleyici faktör, sahip olduğunuz verilerdir, çünkü herkes modeli kullanabilir’ diye vurguluyor. Bu, tam olarak Alibaba, ByteDance veya DeepSeek gibi uzmanlaşmış veriler biriktirmiş şirketlere kıyasla startup’ların zayıflığıdır.
Çin’de Yapay Zekanın Geleceği
Kai-Fu Lee dahil olmak üzere uzmanlar, Çin’deki temel yapay zeka modelleri oluşturma yarışının yakında sadece üç ana oyuncuya yoğunlaşacağı konusunda hemfikir görünüyor: DeepSeek, Alibaba ve ByteDance. Uzman Jiang Shao, ‘LLM teknolojisini takip etmeye devam eden startup’ların hepsi başarısız olacak’ diye tahmin ediyor ve liderin (muhtemelen DeepSeek) pazar payının %50-80’ini yakalayacağını öngörüyor. Nihai yarış, önce AGI’ye kimin ulaşacağını görmek olacak.
DeepSeek, yetenekli teknik ekibi, idealleri ve bol kaynakları nedeniyle şu anda büyük saygı görüyor. Wang Wenguang, DeepSeek’in daha agresif bir şekilde ticarileşmeye karar vermesi durumunda küresel olarak bir numaraya yükselebileceğini bile öne sürüyor.
Bir zamanlar umut vadeden ‘Altı Yapay Zeka Kaplanı’ için gelecek daha az parlak görünüyor. LLM temel yarışından vazgeçmek ve niş veya rekabetçi B2B pazarlarında hayatta kalma arayışı, acı bir gerçeği ortaya koyuyor: verilerde önemli bir avantaj veya gerçekten farklılaşmış temel teknoloji olmadan, yapay zeka endüstrisinde mucizeler yaratmak son derece zor. ‘Amerika Birleşik Devletleri’ni yenmek ve OpenAI’ı geçmek’ şeklindeki ilk hayal, değişken bir yapay zeka pazarında hayatta kalma ve gelişme gibi daha gerçekçi bir hedefe kademeli olarak yol açıyor.
Stratejik Değişimlere Derinlemesine Bakış
‘Altı Yapay Zeka Kaplanı’nı çevreleyen ilk coşku, hızlı inovasyon ve yıkım tablosunu çizdi. Girişim sermayesi serbestçe aktı ve OpenAI ve diğer küresel liderler tarafından geliştirilenlere rakip olabilecek genel amaçlı yapay zeka modelleri oluşturmayı amaçlayan iddialı projeleri finanse etti. Ancak, piyasanın gerçekleri ve bu seviyede rekabet etmek için gereken muazzam kaynaklar kısa sürede ortaya çıktı.
Baichuan’ın sağlıkta yapay zekaya yönelmesi, bu stratejik yeniden kalibrasyonun en iyi örneğidir. Sağlık sektörü, teşhis ve tedavi planlamasını iyileştirmekten, ilaç keşfini hızlandırmaya ve hasta bakımını kişiselleştirmeye kadar yapay zeka uygulamaları için zengin fırsatlar sunuyor. Baichuan, bu belirli alana odaklanarak, gerçek dünya zorluklarını ele alan, potansiyel olarak gelir elde eden ve sürdürülebilir bir iş modeli oluşturan hedefli çözümler geliştirmek için uzmanlığından yararlanabilir.
Zero One’ın ‘küçük ama zarif’ çözümlere doğru kayması, şirketin başarılı olabileceği alanlara odaklanma ihtiyacının benzer bir şekilde farkına varılmasını yansıtıyor. Zero One, her şeyi yapabilen geniş bir yapay zeka platformu oluşturmaya çalışmak yerine, belirli ihtiyaçlara hitap eden özel araçlar ve uygulamalar geliştirmeye yoğunlaşıyor. Bu yaklaşım, şirketin güçlü yönlerinden yararlanmasını ve kaynaklarını çok fazla dağıtmaktan kaçınmasını sağlıyor.
MiniMax’in yapay zeka video oluşturma uygulamalarıyla denizaşırı pazarlara odaklanması, şirketin gelişebileceği bir niş bulmayı amaçlayan stratejik bir değişimin bir başka örneğidir. Video içeriğine olan talep hızla artıyor ve yapay zeka destekli araçlar, içerik oluşturucuların yüksek kaliteli videoları daha verimli bir şekilde üretmelerine yardımcı olabilir. MiniMax, denizaşırı pazarları hedefleyerek yeni fırsatlardan yararlanabilir ve gelir akışlarını çeşitlendirebilir.
Zhipu AI, Moonshot AI ve Character AI’ın B2B SaaS’a doğru kayması, daha istikrarlı ve öngörülebilir bir gelir kaynağı bulma arzusunu yansıtıyor. B2B SaaS pazarı, yinelenen gelir akışları ve uzun vadeli müşteri ilişkileri potansiyeli sunuyor. Ancak, bu pazardaki rekabet şiddetli ve şirketlerin belirli iş ihtiyaçlarını karşılayan ilgi çekici çözümler sunması gerekiyor.
DeepSeek Avantajını Anlamak
DeepSeek’in Çin yapay zeka ortamında potansiyel bir lider olarak ortaya çıkması çeşitli faktörlere bağlı. İlk olarak, şirket derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi alanlarda uzmanlığa sahip son derece yetenekli bir teknik ekip bir araya getirdi. İkincisi, DeepSeek’in yapay zeka teknolojisinin sınırlarını sürekli olarak zorlayan araştırma ve geliştirmeye güçlü bir bağlılığı var. Üçüncüsü, şirket önemli kaynaklara erişime sahip ve bu da en yüksek seviyede rekabet etmek için gereken altyapıya ve yeteneğe yatırım yapmasına olanak tanıyor. Son olarak, DeepSeek’in çok çeşitli sorunları çözebilen genel amaçlı yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanan yapay zekanın geleceği için net bir vizyonu var.
DeepSeek’in DeepSeek R1 modeli, şirketin teknik becerisinin bir kanıtıdır. Modelin son derece verimli ve uygun maliyetli olduğu söyleniyor ve DeepSeek’in pazardaki daha büyük oyuncularla rekabet etmesine olanak tanıyor. Modelin performansı birçok sektör gözlemcisini etkiledi ve Çin’de yapay zekanın geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynaması bekleniyor.
Veri: Yapay Zeka Çağında Yeni Petrol
Yapay zeka çağında, veri yeni petrol. Büyük ve yüksek kaliteli veri kümelerine erişimi olan şirketler, olmayanlara göre önemli bir avantaja sahip. Veri, yapay zeka modellerini eğitmek için gereklidir ve bir model ne kadar çok veri üzerinde eğitilirse, o kadar iyi performans göstermesi muhtemeldir.
Ancak, tüm veriler eşit yaratılmamıştır. Yüksek kaliteli veri, doğru, eksiksiz ve ilgili göreve uygun olan veridir. Uzmanlaşmış veri, belirli bir alan veya sektöre özgü olan veridir. Uzmanlaşmış verilere erişimi olan şirketler, belirli ihtiyaçları karşılayan yapay zeka çözümleri geliştirmek için daha iyi konumdadır.
Bu nedenle Alibaba, ByteDance ve DeepSeek gibi şirketler, daha küçük yapay zeka startup’larına göre önemli bir avantaja sahip. Bu şirketler, yapay zeka modellerini eğitmek ve yenilikçi çözümler geliştirmek için kullanabilecekleri büyük miktarda veriye erişime sahip.
Çin’in Yapay Zeka Girişimleri İçin İleriye Dönük Yol
Çin’in yapay zeka startup’ları arasında gerçekleşen stratejik değişimler, piyasanın gerçeklerine uyum sağlama ihtiyacının farkına varılmasını yansıtıyor. Genel amaçlı yapay zeka modelleri oluşturma yarışı pahalı ve rekabetçi ve birçok startup bu seviyede rekabet edemeyeceklerini fark etti.
Bunun yerine, bu startup’lar niş pazarlar bulmaya ve belirli ihtiyaçları karşılayan özel çözümler geliştirmeye odaklanıyor. Bu yaklaşım, uzmanlıklarından yararlanmalarını ve kaynaklarını çok fazla dağıtmaktan kaçınmalarını sağlıyor.
Ancak, Çin’in yapay zeka startup’ları için ileriye dönük yol zorluklardan bağımsız değil. Rekabet şiddetli ve şirketlerin hem yenilikçi hem de uygun maliyetli olan ilgi çekici çözümler sunması gerekiyor. Ayrıca, yapay zeka endüstrisinde yüksek talep gören en iyi yetenekleri çekebilmeleri ve elde tutabilmeleri gerekiyor.
Bu zorluklara rağmen, iyimser olmak için hala nedenler var. Çin’de büyük ve büyüyen bir yapay zeka pazarı var ve inovasyon ve büyüme için bolca alan var. Değişen ortama uyum sağlayabilen ve yenilikçi çözümler geliştirebilen startup’lar gelişme potansiyeline sahip.
Daha Geniş Etkileri
Çin’in yapay zeka startup’larından bazılarının hedeflerini küçültmesi, küresel yapay zeka ortamı için daha geniş etkilere sahip. Genel amaçlı yapay zeka modelleri oluşturma yarışının giderek az sayıda büyük oyuncu arasında yoğunlaştığını gösteriyor. Bu, daha küçük oyuncuların rekabet etmeyi giderek daha zor bulmasıyla rekabet ve inovasyonda bir azalmaya yol açabilir.
Ancak, aynı zamanda belirli ihtiyaçları karşılayan uzmanlaşmış yapay zeka çözümleri için hala bolca fırsat olduğunu da gösteriyor. Bu fırsatları belirleyebilen ve yenilikçi çözümler geliştirebilen startup’lar, büyük oyuncuların hakim olduğu bir pazarda bile gelişmeye devam edebilir.
Çin’de ve dünya çapında yapay zekanın geleceği, teknolojik inovasyon, pazar dinamikleri ve hükümet politikaları dahil olmak üzere bir dizi faktörün birleşimi tarafından şekillendirilmesi muhtemeldir. Bu faktörlerin nasıl sonuçlanacağını görmek için henüz erken, ancak bir şey açık: yapay zeka devrimi hala erken aşamalarında ve hem yerleşik oyuncuların hem de startup’ların önemli bir etki yaratması için bolca fırsat var.