Son günlerde teknoloji dünyasında DeepSeek fırtınası esiyor. Çinli girişim DeepSeek tarafından geliştirilen yeni açık kaynak yapay zekâ modeli, kısa sürede büyük yankı uyandırdı. Yalnızca 5,6 milyon dolarlık mütevazı bir bütçeyle geliştirilen DeepSeek R1, Silikon Vadisi’nde taşları yerinden oynattı. Modelin piyasaya sürülmesiyle birlikte, birkaç saat içinde yüzbinlerce kişi uygulamayı indirirken, bu rakam ChatGPT’yi geride bıraktı. Aynı gün ABD’de teknoloji hisseleri yüzde 3’ün üzerinde değer kaybetti.
DeepSeek’in başarısı, yapay zekâ sektöründe yeni bir döneme girildiğine işaret ediyor. Uzmanlara göre artık daha büyük ve daha güçlü modeller yaratmak yerine, akıl yürütme gibi gelişmiş yetenekler geliştirmeye odaklanılıyor. Bu değişim, büyük yatırım gerektirmeyen yenilikçi girişimler için bir fırsat yaratıyor. Databricks CEO’su Ali Ghodsi, “Bu, akıl yürütme odaklı bir paradigma değişimi ve bu süreç çok daha demokratikleşecek” diyor.
Cohere’in kurucu ortaklarından Nick Frosst ise yapay zekâda ilerlemenin yalnızca devasa hesaplama gücüyle değil, inovasyon ve verimlilikle sağlanacağını vurguluyor.
DeepSeek’in teknolojisi, Çin’in önde gelen kantitatif hedge fonlarından birinden çıkan küçük bir araştırma laboratuvarı tarafından geliştirildi. Aralık 2024’te yayınlanan bir araştırmaya göre, DeepSeek-V3 modelinin geliştirilmesi yalnızca 5,6 milyon dolara mal oldu. Bu rakam, OpenAI gibi şirketlerin yapay zekâ modelleri için harcadığı yüz milyonlarca dolarla kıyaslandığında oldukça düşük.
DeepSeek’in düşük maliyetle yüksek verimlilik sağlayan yaklaşımı, büyük teknoloji şirketlerinde maliyetleri düşürme baskısı yaratmaya başladı. Meta’da çalışan bir mühendis, şirketin DeepSeek’in yöntemlerini inceleyerek yapay zekâ harcamalarını azaltmanın yollarını arayacağını belirtiyor.
Daha verimli yapay zekâ
DeepSeek’in başarısının temelinde, ‘damıtma’ adı verilen teknik yatıyor. Bu yöntem, büyük bir dil modelinden elde edilen çıktının daha küçük bir modelin eğitimi için kullanılması prensibine dayanıyor. Bu sayede DeepSeek, hem daha düşük maliyetli hem de oldukça verimli yapay zekâ modelleri üretebiliyor.
DeepSeek’in modellerini test eden Replit CEO’su Amjad Massad, özellikle metin komutlarını çalıştırılabilir kodlara dönüştürme konusunda DeepSeek R1’in üstün performans sergilediğini belirtiyor.
DeepSeek’in yükselişi, yapay zekâ alanında ABD-Çin rekabetini de yeniden alevlendirdi. Çinli bir şirketin bu kadar kısa sürede bu denli etkili bir model geliştirmesi, ABD’li teknoloji devlerini yeni stratejiler geliştirmeye zorluyor. Meta, açık kaynak yapay zekâ modellerinin önemini vurgularken, ABD’nin bu alandaki liderliğini korumak için çalıştığını ifade ediyor.
Öte yandan, DeepSeek’in geliştirme sürecinde hangi donanımları kullandığı konusunda çeşitli spekülasyonlar var. Şirketin ABD’nin kısıtlamalarına rağmen Nvidia A100 ve H800 çiplerini kullanarak modellerini geliştirdiği belirtiliyor. Ancak bazı uzmanlar, DeepSeek’in toplamda yaklaşık 50 bin Nvidia çipi kullanmış olabileceğini öne sürüyor.
DeepSeek’in başarısı, yapay zekâ alanında büyük değişimlerin kapıda olduğunu gösteriyor. HuggingFace CEO’su Clem Delangue, Çin’in açık kaynak modellerde gerçekleştirdiği hızlı inovasyonun sektörde büyük bir dönüşüme yol açacağını daha önce öngördüğünü ancak bu sürecin beklediğinden çok daha hızlı gerçekleştiğini belirtiyor.
Önümüzdeki dönemde, yapay zekâ modellerinin daha az maliyetle, daha verimli ve erişilebilir bir hale gelmesi bekleniyor. DeepSeek gibi yenilikçi girişimlerin bu dönüşümde önemli bir rol oynayacağı kesin. Ancak ABD’li teknoloji devlerinin bu değişime nasıl karşılık vereceği, yapay zekâ dünyasının geleceğini belirleyecek en önemli faktörlerden biri olacak.