DeepSeek AI: Daha Az Çip, Daha Fazla Sürdürülebilirlik?

Yapay zeka araçlarının karbon ayak izi sürekli olarak endişelere yol açarken, DeepSeek AI’nın modellerinin diğerlerinden daha verimli olduğunu iddia etmesi sektörde yankı uyandırdı. Fransız sürdürülebilir yazılım şirketi Greenly tarafından yapılan yeni bir araştırma, DeepSeek’in bu iddiasını doğruladı.

Greenly’nin araştırması, DeepSeek modellerinin eğitim sürecinde daha az süreye ihtiyaç duyduğunu ve daha az Nvidia çipi kullandığını gösteriyor. DeepSeek’in V3 modeli ve Meta’nın Llama 3.1 modelini aynı senaryoda eğitirken, DeepSeek 2,78 milyon grafik işlem birimi (GPU) saati kullanırken, Meta’nın modeli 30,8 milyon GPU saati kullandı. Eğitim genellikle bir yapay zeka modelinin operasyonel karbon ayak izinin en yoğun olduğu kısım olduğundan, DeepSeek’in daha hızlı eğitim süreci verimliliğini artırıyor. Buna ek olarak, DeepSeek 2000 Nvidia çipi kullanırken, Meta’nın modeli 16.000’den fazla, ChatGPT ise 25.000’den fazla çip kullandı ve DeepSeek’in kullandığı çipler, ChatGPT’nin kullandığı çiplerden daha az “enerji yoğunluğuna” sahip.

Greenly’nin araştırması şöyle belirtiyor: “ABD tarafından uygulanan yaptırımlar, DeepSeek’in en gelişmiş Nvidia yapay zeka çiplerine erişimini kısıtladığından, şirket bu yenilikçi teknolojileri geliştirmek zorunda kaldı. Bu kısıtlama, DeepSeek’i büyük ölçekli hesaplama gücüne güvenmek yerine verimliliği en üst düzeye çıkarabilecek modeller tasarlamaya zorladı.”

DeepSeek’in Teknik Yeniliği: Karışık Uzmanlar Modeli

DeepSeek’in tasarım modeli, kullanıcı görevlerini alt modellere atamasını sağlayan karışık uzmanlar (mixture-of-experts) tasarımını içeriyor ve “yalnızca belirli bir istek için gereken hesaplama gücünü etkinleştiriyor”. Bu yöntem, her üyesi belirli bir alanda uzman olan büyük bir ekibe benziyor. Yeni bir sorun ortaya çıktığında, ekip lideri tüm ekibin dahil olmasını sağlamak yerine, sorunu çözmek için en uygun uzmana atıyor.

DeepSeek’in karışık uzmanlar modelinde, büyük bir yapay zeka modeli daha küçük, daha özel alt modellere ayrılıyor. Her alt model, belirli türdeki görevlerde başarılı olmak için eğitiliyor. Örneğin, bir alt model doğal dil işleme görevlerinde uzman olabilirken, başka bir alt model görüntü tanıma görevlerinde uzman olabilir.

Bir kullanıcı DeepSeek AI’ya bir istekte bulunduğunda, sistem isteği analiz eder ve hangi alt modelin isteği işlemek için en uygun olduğunu belirler. Ardından sistem, isteği ilgili alt modele yönlendirir ve bu alt model isteği işler ve sonucu döndürür.

Bu yöntemin çeşitli avantajları vardır:

• Verimliliği artırma: Yalnızca belirli bir istek için gereken hesaplama gücünü etkinleştirerek, karışık uzmanlar modeli verimliliği önemli ölçüde artırabilir. Tüm modeli etkinleştirmesi gereken geleneksel AI modelleriyle karşılaştırıldığında, bu önemli miktarda işlem kaynağı tasarrufu sağlar.
• Doğruluğu artırma: Görevleri görevi işlemek için en uygun alt modele atayarak, karışık uzmanlar modeli doğruluğu artırabilir. Her alt model, belirli alanında başarılı olmak için özel olarak eğitildiğinden, daha doğru sonuçlar üretme olasılığı daha yüksektir.
• Ölçeklenebilirliği artırma: Karışık uzmanlar modelinin ölçeklenmesi daha kolaydır, çünkü yeni görevleri işlemek için gerektiğinde yeni alt modeller eklenebilir. Bu, sistemin sürekli değişen ihtiyaçlara uyum sağlamasına olanak tanır.

DeepSeek ve Veri Merkezleri İlişkisi: Sürdürülebilirliğin Temel Faktörleri

Greenly’nin araştırması ayrıca, DeepSeek’in veri merkezleriyle ilişkisinin (veya potansiyel eksikliğinin) sürdürülebilirliğinin artmasına yardımcı olduğunu belirtiyor. DeepSeek açık ağırlıklı bir model veya halka açık olarak kullanılabilir olduğundan, Greenly bunun yalnızca bulut bilişimde veya veri merkezleri aracılığıyla çalışmak yerine fiziksel cihazlarda çalışabileceğini belirtiyor. Veri merkezlerine olan ihtiyacı azaltarak DeepSeek, tesislerin enerji tüketimini azaltabilir ve bu tesislerin enerji tüketiminin beş yıl içinde ikiye katlanması bekleniyor.

Veri merkezleri, çok sayıda bilgisayar sunucusu ve diğer ekipmanı içeren büyük binalardır. Bu sunucular verileri depolamak, işlemek ve dağıtmak için kullanılır. Veri merkezlerinin çalışması için önemli miktarda enerji gerekir, çünkü sunucular önemli miktarda ısı üretir ve soğutma sistemleriyle yayılması gerekir.

Veri merkezlerine olan ihtiyacı azaltarak DeepSeek, küresel enerji tüketimini ve karbon emisyonlarını azaltmaya yardımcı olabilir. Bu, iklim değişikliğiyle mücadele için çok önemlidir.

Jevons Paradoksu: Verimlilik Artışlarının Potansiyel Riskleri

Bununla birlikte, Greenly’nin araştırması, “bu kazanımların kolayca kısa ömürlü olabileceği” konusunda da uyarıyor ve bunu Jevons paradoksuna bağlıyor ya da bir şey ne kadar verimliyse, o kadar çok kullanılıyor ve bu da daha fazla emisyona neden oluyor.

Jevons paradoksu, İngiliz ekonomist William Stanley Jevons tarafından 19. yüzyılda ortaya atılmıştır. Jevons, kömür yakma verimliliği arttıkça kömür kullanımının azalmadığını, arttığını gözlemledi. Bunun nedeni, verimlilik artışının kömürün fiyatını düşürmesi ve bunun da daha fazla talebi teşvik etmesiydi.

Yapay zeka bağlamında, Jevons paradoksu, DeepSeek gibi yapay zeka modellerinin verimliliği artsa bile, yapay zekanın yaygın kullanımı nedeniyle toplam karbon emisyonlarının artabileceği anlamına geliyor. Örneğin, yapay zeka daha verimli hale gelirse, şirketler daha fazla görevi otomatikleştirmek için yapay zeka kullanmaya daha meyilli olabilir ve bu da yapay zeka kullanımının katlanarak artmasına neden olur. Bu artış, verimlilik artışlarının faydalarını ortadan kaldırabilir, hatta karbon emisyonlarının artmasına neden olabilir.

Sorumlu AI Dağıtımı: Sürdürülebilirliği Sağlamanın Anahtarı

Jevons paradoksundan kaçınmak için Greenly’nin araştırması, “sorumlu dağıtımın” önemini vurguluyor. Bu, şirketlerin ve bireylerin yapay zekayı kullanırken karbon ayak izlerini azaltmak için önlemler alması gerektiği anlamına geliyor. İşte alınabilecek bazı önlemler:

• Verimli AI modelleri kullanın: DeepSeek gibi verimli AI modelleri seçmek, enerji tüketimini ve karbon emisyonlarını azaltabilir.
• AI modellerinin kullanımını optimize edin: AI modellerinin yalnızca gerektiğinde çalıştığından emin olun ve aşırı kullanımdan kaçının.
• Yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanın: Veri merkezlerine ve fiziksel cihazlara güç sağlamak için yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanmak karbon emisyonlarını azaltabilir.
• Sürdürülebilir AI gelişimini destekleyin: Sürdürülebilir AI teknolojileri geliştirmeye ve dağıtmaya kendini adamış şirketleri ve kuruluşları destekleyin.

Bu önlemleri alarak, yapay zekanın faydalarının çevre pahasına olmadığına emin olabiliriz.

DeepSeek AI’nın Açık Kaynak Stratejisi: İnovasyonu ve Sürdürülebilir Gelişimi Hızlandırma

DeepSeek AI’nın modellerinin bir kısmını açık kaynak yapmayı seçmesi, yalnızca yapay zeka teknolojisinin inovasyonunu hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda bir dereceye kadar yapay zeka’nın sürdürülebilir gelişimini de teşvik ediyor. Açık kaynak, herkesin DeepSeek AI’nın model koduna erişebileceği, kullanabileceği, değiştirebileceği ve dağıtabileceği anlamına geliyor. Bu açıklık aşağıdaki alanlarda avantajlar sağlıyor:

• İnovasyonu hızlandırma: Açık kaynak sayesinde DeepSeek AI, modellerin iyileştirilmesine ve optimizasyonuna daha fazla geliştiricinin katılımını çekebilir. Dünyanın dört bir yanından geliştiriciler, modeldeki kusurları birlikte bulmak ve yeni çözümler önermek için ortaklaşa çalışabilir. Bu açık işbirliği modeli, yapay zeka teknolojisinin inovasyonunu hızlandırabilir ve yapay zekanın çeşitli alanlardaki uygulamalarını teşvik edebilir.
• Geliştirme maliyetlerini düşürme: Diğer şirketler ve araştırma kurumları için DeepSeek AI’nın açık kaynak modelini kullanmak, yapay zeka geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Kendi modellerini sıfırdan oluşturmak yerine, doğrudan DeepSeek AI’nın modelini temel alarak değiştirebilir ve özelleştirebilirler, böylece önemli ölçüde zaman ve kaynak tasarrufu sağlarlar.
• Modelin erişilebilirliğini artırma: Açık kaynak, daha fazla kişinin DeepSeek AI’nın modeline erişmesini ve kullanmasını sağlıyor. Bu, yapay zeka teknolojisinin yaygınlaşmasına yardımcı oluyor ve daha fazla insanın bundan faydalanmasını sağlıyor.
• Sürdürülebilir gelişimi teşvik etme: Açık kaynak sayesinde, daha fazla geliştirici DeepSeek AI’nın modelin verimliliğini artırma çabalarını anlayabilir. Bu, sürdürülebilir AI geliştirme fikirlerini teşvik etmeye, daha fazla geliştiriciyi yapay zekanın çevresel etkisine odaklanmaya ve daha verimli, daha çevre dostu yapay zeka modelleri geliştirmeye teşvik etmeye yardımcı oluyor.

Ancak, açık kaynak bazı zorluklar da barındırıyor. Örneğin, açık kaynak modellerinin güvenliği önemli bir sorun. Modelde güvenlik açıkları varsa, kötü niyetli saldırganlar tarafından kullanılabilir. Buna ek olarak, açık kaynak modellerinin fikri mülkiyet haklarının korunması da üzerinde durulması gereken bir konu.

Bazı zorluklara rağmen, DeepSeek AI’nın açık kaynak stratejisi genel olarak faydalıdır. Yapay zeka teknolojisinin inovasyonunu hızlandırıyor, yapay zeka geliştirme maliyetlerini düşürüyor, modelin erişilebilirliğini artırıyor ve yapay zeka’nın sürdürülebilir gelişimini teşvik ediyor.

DeepSeek AI’nın Farklı Sektörlerdeki Uygulama Potansiyeli

DeepSeek AI’nın verimliliği ve sürdürülebilirliği, çeşitli sektörlerde geniş bir uygulama potansiyeli sunuyor. İşte DeepSeek AI’nın önemli bir rol oynayabileceği bazı alanlar:

• Doğal Dil İşleme (NLP): DeepSeek AI, daha verimli, daha doğru NLP modelleri oluşturmak için kullanılabilir ve bu da makine çevirisi, metin özetleme, duygu analizi gibi uygulamaları geliştirebilir.
• Bilgisayar Görüşü: DeepSeek AI, daha verimli, daha doğru bilgisayar görüşü modelleri oluşturmak için kullanılabilir ve bu da görüntü tanıma, nesne tespiti, video analizi gibi uygulamaları geliştirebilir.
• Tavsiye Sistemleri: DeepSeek AI, daha verimli, daha kişiselleştirilmiş tavsiye sistemleri oluşturmak için kullanılabilir ve bu da kullanıcı deneyimini ve ticari faydayı artırabilir.
• Sağlık Hizmetleri: DeepSeek AI, teşhise yardımcı olmak, ilaç geliştirmek, kişiselleştirilmiş tedavi alanlarında kullanılabilir ve bu da tıbbi verimliliği artırabilir ve hastaların sonuçlarını iyileştirebilir.
• Finansal Hizmetler: DeepSeek AI, risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti, kantitatif ticaret gibi alanlarda kullanılabilir ve bu da finansal hizmetlerin verimliliğini ve güvenliğini artırabilir.
• İmalat: DeepSeek AI, üretim süreci optimizasyonu, kalite kontrolü, arıza tahmini gibi alanlarda kullanılabilir ve bu da üretim verimliliğini artırabilir ve üretim maliyetlerini düşürebilir.

Gelecekteki AI Gelişiminin Trendleri: Verimlilik, Sürdürülebilirlik ve Sorumlu Dağıtım

DeepSeek AI’nın örneği, gelecekteki AI gelişiminde verimliliğin, sürdürülebilirliğin ve sorumlu dağıtımın giderek daha önemli hale geleceğini gösteriyor. AI teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, AI’nın çevre ve toplum üzerindeki etkisine daha fazla odaklanmamız ve AI’nın faydalarının tam olarak elde edilmesini sağlarken olumsuz etkilerini en aza indirmek için önlemler almamız gerekiyor.

İşte gelecekteki AI gelişiminin bazı trendleri:

• Model Sıkıştırma ve Optimizasyon: Araştırmacılar, modellerin hesaplama gereksinimlerini ve enerji tüketimini azaltmak için AI modellerini sıkıştırmanın ve optimize etmenin yeni yollarını keşfetmeye devam edecekler.
• Uç Hesaplama: AI modellerini uç cihazlara (örneğin akıllı telefonlar, sensörler vb.) dağıtmak, veri merkezlerine olan bağımlılığı azaltabilir, böylece enerji tüketimini ve gecikmeyi azaltabilir.
• Yeşil AI: Giderek daha fazla araştırmacı, daha çevre dostu, sürdürülebilir AI teknolojileri geliştirme anlamına gelen Yeşil AI geliştirmeye odaklanacak.
• AI Etiği ve Güvenliği: AI’nın etik ve güvenlik sorunları giderek daha fazla önem kazanacak. AI’nın güvenli, güvenilir ve adil olmasını sağlamak için ilgili politikalar ve düzenlemeler oluşturmamız gerekiyor.

DeepSeek AI’nın keşfi, AI verimliliğini artırırken aynı zamanda AI’nın sürdürülebilir gelişimine nasıl odaklanılabileceğine dair iyi bir örnek sunuyor. Gelecekte, daha yeşil, sürdürülebilir bir AI ekosistemi oluşturmaya katkıda bulunan DeepSeek AI gibi daha fazla yenilikçi şirket görmeyi bekliyoruz.