DeepSeek, yükselen bir Çinli AI girişimi olarak, önemli ölçüde indirimli temel modelleriyle dalgalar yaratıyor. Bu hamle, en önemli engellerden birini, yani maliyeti ele alarak işletmeler için AI benimsenmesinde devrim yaratma potansiyeline sahip.
AI Benimsemenin Yüksek Maliyeti
BofA Global Research’ten analistler Brad Sills ve Carly Liu’ya göre, AI uygulamalarıyla ilişkili giderler, bunların yaygın bir şekilde uygulanmasını engelleyen birincil engeldir. 28 Ocak Salı günü yayınlanan raporları, maliyet düşüşündeki atılımların fiyatları daha da azaltabileceğini ve bunun da artan kabul oranlarına yol açabileceğini öne sürüyor.
DeepSeek’in 27 Ocak Pazartesi günü yaptığı duyuru, AI endüstrisine şok dalgaları göndererek çeşitli AI şirketlerinin hisselerinde düşüşe neden oldu. Şirket, 2.048 Nvidia H800 çipini kullanarak sadece 5.58 milyon dolara bir temel model eğitebildiğini açıkladı. Bu rakam, OpenAI ve Anthropic’in tahmini maliyetleriyle tam bir tezat oluşturuyor; bu maliyetler 100 milyon ila bir milyar dolar arasında değişiyor ve binlerce Nvidia’nın AI çiplerinin kullanımını içeriyor.
eSIMple’da CTO olan Roy Benesh, DeepSeek’in başarısının dönüştürücü potansiyelini vurgulayarak, daha küçük şirketlerin, bireysel geliştiricilerin ve hatta araştırmacıların fahiş maliyetlere katlanmadan AI’nin gücünden yararlanmalarını sağladığını belirtti. Bu artan erişilebilirlik, yenilikçi fikirlerin ve teknolojilerin geliştirilmesini teşvik edebilir ve alanda daha fazla rekabet gücüne yol açabilir. Sonuç olarak, müşteriler yeni seçeneklerden yararlanabilirken, yerleşik AI şirketleri fiyatlarını düşürme ve teknolojik gelişmeleri hızlandırma olasılığına sahiptir.
BofA analistleri, mevcut AI uygulamalarıyla ilişkili maliyetlere örnekler verdi. Microsoft’un 365 Copilot Chat’i, isteğin karmaşıklığına bağlı olarak istek başına 1 sent ile 30 sent arasında ücret alıyor. Salesforce’un Service Cloud için Agentforce’u, dönüşüm başına 2 dolarlık sabit bir ücret talep ediyor.
BofA, DeepSeek tarafından sunulan 5.58 milyon dolarlık rakamın, araştırma, deneyler, mimariler, algoritmalar ve verilerle ilgili maliyetlerin hariç tutulması nedeniyle bir nebze yanıltıcı olduğunu kabul ederken, analistler girişimin daha az maliyetli eğitim yöntemlerinin fizibilitesini göstermedeki önemini vurguladılar.
Ön Eğitim ve Çıkarım: Maliyetleri Anlamak
OpenAI’nin GPT-4o’su ve Google’ın Gemini’si gibi temel AI modelleri, genel bilgi geliştirmek için tüm internet gibi devasa miktarda veriye maruz kaldıkları ön eğitim adı verilen bir süreçten geçiyorlar. Ancak, bu modelleri belirli şirketler ve endüstriler için daha alakalı ve faydalı hale getirmek için, işletmelerin kendi verilerini kullanarak bunları daha da eğitmesi veya ince ayar yapması gerekiyor.
AI modeli ince ayarlandıktan sonra, kullanıcı istemlerini işleyebilir ve alakalı yanıtlar oluşturabilir. Ancak, modele istemde bulunma ve yanıt alma süreci, modeli anlamak ve analiz etmek için yeni verilerle etkileşim kurma ile ilişkili ücretler olan çıkarım maliyetlerini içerir.
Çoğu şirketin temel modelleri eğitme maliyetini karşılamadığını belirtmek önemlidir. Bu sorumluluk, OpenAI, Google, Meta, Amazon, Microsoft, Anthropic, Cohere, Hugging Face, Mistral AI, Stability AI, xAI, IBM, Nvidia, belirli araştırma laboratuvarları ve Baidu ve Alibaba gibi Çinli teknoloji devleri dahil olmak üzere bu modellerin geliştiricilerine aittir.
İşletmeler öncelikle AI iş yüklerini işlemek için çıkarım maliyetlerine katlanırlar ve bu da AI ile ilgili giderlerin çoğunluğunu oluşturur.
Çin Bağlantısı: DeepSeek’in Çıkarım Maliyetleri ve Gizlilik Endişeleri
DeepSeek, kendi çıkarım hizmetlerini Silikon Vadisi şirketlerine kıyasla önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle sunuyor. Ancak, bu hizmetleri kullanırken akılda tutulması gereken bazı hususlar vardır.
DeepSeek’in gizlilik politikasına göre, kullanıcı bilgileri Çin’de bulunan sunucularda saklanıyor. Şirket ayrıca, yasal yükümlülüklere uyacağını ve kamu yararına olan veya kullanıcılarının ve diğer kişilerin hayati çıkarlarını korumak için görevler yerine getireceğini belirtiyor.
Çin’in ulusal istihbarat yasası, özellikle 7. madde, tüm kuruluşların ve vatandaşların yasalara uygun olarak ulusal istihbarat çabalarını desteklemesini, desteklemesini ve işbirliği yapmasını ve farkında oldukları ulusal istihbarat çalışmalarının sırlarını korumasını zorunlu kılmaktadır.
Appvance CEO’su Kevin Surace, gizlilikle ilgili endişelerini dile getirerek, kullanıcı verilerinin toplanmasının Çin’de yaygın bir uygulama olduğunu belirtti. Kullanıcıların dikkatli olmalarını tavsiye etti.
PYMNTS tarafından yapılan bir deneyde, DeepSeek’in sohbet robotundan 1989 Tiananmen Meydanı protestolarının Çin siyasetini nasıl etkilediğini açıklaması istendi. Sohbet robotu, ‘Üzgünüm, bu tür bir soruya nasıl yaklaşacağımdan henüz emin değilim’ şeklinde yanıt verdi.
Presearch CEO’su Tim Enneking, DeepSeek’in Çin’de bulunan %100 Çinli bir şirket olduğuna dikkat çekti. Sohbet robotunun Tiananmen Meydanı veya üst düzey Çin hükümeti yetkilileri hakkında bilgi sağlayamaması, teknolojinin nesnelliğindeki sınırlamaları gösterdiğini belirtti. Enneking teknolojinin heyecan verici potansiyelini kabul ederken, kontrolüyle ilgili endişelerini dile getirdi.
Ancak Enneking, DeepSeek’in modellerinin açık kaynaklı doğasını da vurguladı, bu da hükümet ve şirket kontrollerini kaldırmak için revizyonlara olanak tanıyor. Şirketin mühendislik yaratıcılığının, daha küçük şirketlerin ve ülkelerin üretken AI ortamına katılması ve başarılı olması için fırsatlar yarattığına inanıyor.
DeepSeek’in Çıkarım Maliyetlerini Herkes İçin Düşürme Potansiyeli
DeepSeek’in temel modelleri daha düşük bir maliyetle eğitme konusundaki yenilikçi yaklaşımı, Microsoft gibi şirketler için AI hesaplama maliyetini düşürmeye ve ölçeği artırmaya devam edebilecekleri için olumlu sonuçlar doğuruyor. Sills ve Liu’ya göre, daha düşük hesaplama maliyetleri AI özellikli tekliflerde daha iyi marjlara yol açabilir.
Ayrı bir araştırma notunda, BofA analistleri Alkesh Shah, Andrew Moss ve Brad Sills, daha düşük AI işlem maliyetlerinin otomobillerden akıllı telefonlara kadar çeşitli sektörlerde daha geniş AI hizmetlerine olanak sağlayabileceğini öne sürdüler.
OpenAI gibi temel model geliştiricilerinin hemen DeepSeek kadar düşük eğitim maliyetlerine ulaşması pek olası olmasa da, analistler DeepSeek’in yenilikçi eğitim ve eğitim sonrası tekniklerinin, verimliliği artırmak için rakip sınır model geliştiricileri tarafından benimseneceğine inanıyor. Ancak, mevcut modellerin AI aracıları için temel oluşturdukları için hala önemli yatırım gerektireceğini vurguluyorlar.
Uzun vadede, analistler sohbet robotları, yardımcı pilotlar ve aracılar hem daha akıllı hem de daha ucuz hale geldikçe, Jevons paradoksu olarak bilinen bir olgu olarak işletmeler tarafından AI’nin hızlandırılmış bir şekilde benimsenmesini bekliyorlar.
Microsoft CEO’su Satya Nadella, AI daha verimli ve erişilebilir hale geldikçe Jevons paradoksunun iş başında olduğunu belirterek bu düşünceyi X’te yineledi. Bunun, AI kullanımında bir artışa yol açacağına ve onu yeterince alamayacağımız bir emtia haline getireceğine inanıyor.
Temel Modeller ve Etkileri Hakkında Daha Derin Bir İnceleme
Modern AI’nin omurgası olan temel modeller, işletmelerin çalışma ve teknolojiyle etkileşim biçiminde devrim yaratıyor. Bu modeller, devasa veri kümelerinde eğitilerek, doğal dil işlemeden görüntü tanımaya kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Ancak, bu modellerin geliştirilmesi ve dağıtılması, eğitim maliyetleri, çıkarım maliyetleri, veri gizliliği ve etik hususlar dahil olmak üzere karmaşık bir faktörler etkileşimini içerir.
Temel Modelleri Anlamak
Temel olarak, temel modeller devasa veri kümelerinde eğitilen büyük sinir ağlarıdır. Bu eğitim süreci, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri öğrenmelerini sağlayarak çeşitli görevleri olağanüstü doğrulukla gerçekleştirmelerini sağlar. Temel modellere bazı örnekler şunları içerir:
- GPT-4o: OpenAI tarafından geliştirilen, insan kalitesinde metin oluşturabilen, dilleri çevirebilen ve soruları kapsamlı bir şekilde yanıtlayabilen güçlü bir dil modeli.
- Google’ın Gemini’si: Metin, resim ve ses dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilen ve anlayabilen çok modlu bir AI modeli.
Bu modeller belirli görevlerle sınırlı değildir, ancak çok çeşitli uygulamalara uyarlanabilirler, bu da onları işletmeler için çok yönlü araçlar haline getirir.
Ön Eğitim ve İnce Ayarın Rolü
Bir temel modelin geliştirilmesi genellikle iki temel aşamayı içerir: ön eğitim ve ince ayar.
- Ön eğitim: Bu aşamada, model genel bilgi ve dil becerileri öğrenmek için tüm internet gibi devasa bir veri kümesinde eğitilir. Bu süreç, modeli metni anlama ve oluşturma, dilleri çevirme ve diğer temel görevleri gerçekleştirme yeteneği ile donatır.
- İnce ayar: Bu aşamada, önceden eğitilmiş model belirli bir görev veya sektörle ilgili daha küçük, daha spesifik bir veri kümesinde daha da eğitilir. Bu süreç, modelin bilgi ve becerilerini uygulamanın özel ihtiyaçlarına uyarlamasını sağlar.
Örneğin, önceden eğitilmiş bir dil modeli, müşteri hizmetleri etkileşimleri veri kümesinde ince ayar yapılarak müşteri sorularına etkili bir şekilde yanıt verebilen bir sohbet robotu oluşturulabilir.
Eğitim ve Çıkarımın Maliyeti
Temel modellerle ilişkili maliyetler iki ana kategoriye ayrılabilir: eğitim maliyetleri ve çıkarım maliyetleri.
- Eğitim maliyetleri: Bu maliyetler, temel modeli eğitmek için gereken bilgi işlem kaynaklarını, verileri ve uzmanlığı içerir. Büyük bir temel modelin eğitimi son derece pahalı olabilir ve genellikle milyonlarca dolarlık yatırım gerektirir.
- Çıkarım maliyetleri: Bu maliyetler, eğitilmiş modeli tahminlerde bulunmak veya çıktılar oluşturmak için kullanmak için gereken bilgi işlem kaynaklarını içerir. Çıkarım maliyetleri, modelin boyutuna ve karmaşıklığına, işlenen veri miktarına ve kullanılan altyapıya bağlı olarak değişebilir.
DeepSeek’in yeniliği, temel modellerle ilişkili eğitim maliyetlerini önemli ölçüde azaltma ve onları daha geniş bir işletme ve kuruluş yelpazesine daha erişilebilir hale getirme yeteneğinde yatmaktadır.
Gizlilik ve Etik Endişelerini Ele Alma
Temel modellerin kullanımı, veri gizliliği ve etik hususlarla ilgili önemli soruları gündeme getiriyor. Temel modeller, hassas veya kişisel bilgiler içerebilecek devasa veri kümelerinde eğitilmiştir. Bu modellerin, kullanıcı gizliliğine saygı duyarak ve önyargılardan kaçınarak, sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak çok önemlidir.
Bu endişeleri ele almaya yönelik bazı stratejiler şunları içerir:
- Veri anonimleştirme: Kullanıcı gizliliğini korumak için kişisel bilgileri eğitim verilerinden kaldırmak veya maskelemek.
- Önyargı tespiti ve azaltılması: Modelin zararlı stereotipleri veya ayrımcı uygulamaları sürdürmemesini sağlamak için eğitim verilerindeki önyargıları belirlemek ve ele almak.
- Şeffaflık ve hesap verebilirlik: Modelin nasıl çalıştığı ve nasıl kullanıldığı hakkında açık bilgiler sağlamak ve hatalar veya istenmeyen sonuçlar durumunda hesap verebilirlik mekanizmaları oluşturmak.
Temel modeller daha yaygın hale geldikçe, toplumun yararına kullanılmalarını sağlamak için bu gizlilik ve etik endişelerini proaktif olarak ele almak önemlidir.
Temel Modellerin Geleceği
Temel modeller hızla gelişiyor ve toplum üzerindeki potansiyel etkileri çok büyük. Gelecekte, şunları görmeyi bekleyebiliriz:
- Daha güçlü ve çok yönlü modeller: Araştırmacılar yeni mimariler ve eğitim teknikleri geliştirmeye devam ettikçe, temel modeller daha da güçlü ve çok yönlü hale gelecek ve daha geniş bir görev yelpazesini daha yüksek doğrulukla gerçekleştirebilecek.
- Artan erişilebilirlik: Eğitim maliyetleri düştükçe ve bulut tabanlı AI platformları daha yaygın hale geldikçe, temel modeller her büyüklükteki işletme için daha erişilebilir hale gelecektir.
- Yeni uygulamalar ve kullanım durumları: Temel modeller, sağlıktan finansa ve eğitime kadar çeşitli endüstrilerde yeni ve yenilikçi kullanım durumlarına uygulanmaya devam edecektir.
Temel modellerin yükselişi, yapay zeka alanında bir paradigma kaymasını temsil ediyor. Yeteneklerini, maliyetlerini ve etik hususlarını anlayarak, daha iyi bir gelecek yaratmak için güçlerinden yararlanabiliriz.
DeepSeek’in AI’yi Demokratikleştirmeye Katkısı
DeepSeek’in temel modelleri eğitme maliyetini önemli ölçüde azaltmadaki başarısı, AI’nin demokratikleşmesinde önemli bir anı işaret ediyor. DeepSeek, giriş engelini düşürerek, daha geniş bir kuruluş ve birey yelpazesini AI devrimine katılmaya teşvik ediyor.
Küçük İşletmeler Üzerindeki Etkisi
Küçük işletmeler genellikle kendi AI modellerini geliştirmek ve dağıtmak için kaynaklara ve uzmanlığa sahip değildir. DeepSeek’in uygun maliyetli temel modelleri, bu işletmelere daha önce ulaşılamayan son teknoloji AI teknolojisine erişim sağlıyor. Bu, oyun alanını eşitleyebilir ve küçük işletmelerin daha büyük, daha yerleşik şirketlerle daha etkili bir şekilde rekabet etmelerini sağlayabilir.
Örneğin, küçük bir e-ticaret işletmesi, müşterileri için ürün önerilerini kişiselleştirmek, müşteri hizmetlerini iyileştirmek veya pazarlama kampanyalarını otomatikleştirmek için DeepSeek’in modellerini kullanabilir.
Bireysel Geliştiricilerin Güçlendirilmesi
DeepSeek’in modelleri ayrıca bireysel geliştiricilerin ve araştırmacıların yeni AI uygulamalarını ve yeniliklerini keşfetmelerini sağlıyor. Uygun fiyatlı temel modellere erişim sayesinde, geliştiriciler farklı fikirlerle deneyler yapabilir, yeni AI destekli araçlar geliştirebilir ve AI teknolojisinin ilerlemesine katkıda bulunabilir.
Bu, inovasyonda bir artışa yol açabilir, çünkü daha fazla insan AI’nin geliştirilmesine katılma fırsatına sahiptir.
Açık Kaynak İşbirliğinin Potansiyeli
DeepSeek’in açık kaynak yaklaşımı, AI topluluğunda işbirliğini ve inovasyonu daha da teşvik ediyor. Modellerini halka açık hale getirerek, DeepSeek geliştiricileri bunların iyileştirilmesine katkıda bulunmaya, hataları belirlemeye ve düzeltmeye ve yeni özellikler geliştirmeye teşvik ediyor.
Bu işbirlikçi yaklaşım, AI teknolojisinin geliştirilmesini hızlandırabilir ve herkesin yararına kullanılmasını sağlayabilir.
AI Benimsenmesinin Hızlandırılması
DeepSeek, AI’nin maliyetini düşürerek, çeşitli endüstrilerde AI’nin benimsenmesini hızlandırıyor. AI daha uygun fiyatlı ve erişilebilir hale geldikçe, daha fazla işletme onu operasyonlarına entegre edebilecek ve bu da artan üretkenliğe, verimliliğe ve inovasyona yol açacaktır.
Bu, küresel ekonomi üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir, büyümeyi teşvik edebilir ve yeni fırsatlar yaratabilir.
Daha Kapsayıcı Bir AI Ekosistemi
DeepSeek’in AI’yi demokratikleştirme çabaları, daha fazla insanın AI’nin geliştirilmesine ve kullanımına katılma fırsatına sahip olduğu daha kapsayıcı bir AI ekosistemine katkıda bulunuyor. Bu, AI’nin toplumun tüm üyelerine fayda sağlayacak şekilde kullanılmasını sağlamaya yardımcı olabilir, sadece birkaç kişiye değil.
DeepSeek, küçük işletmeleri, bireysel geliştiricileri ve araştırmacıları güçlendirerek, daha çeşitli ve yenilikçi bir AI ortamı geliştiriyor.