Çin yapımı çığır açan yeni bir büyük dil modeli olan Deepseek-R1, Yapay Zekâ konusunda uzmanlaşan araştırmacılar arasında ses getiriyor ve küresel piyasaları sarsıyor. OpenAI’nin o1 modeli ile aynı performansı çok daha düşük bir maliyetle sunan DeepSeek’in kısıtlı açık kaynaklı yaklaşımı bilim insanlarını heyecanlandırırken, yatırımcılar arasında endişelere yol açıyor. Önemli ölçüde daha az bilgi işlem kapasitesi gerektiren yenilikçi eğitim teknikleriyle bu Yapay Zekâ atılımı, Batılı teknoloji devlerinin hakimiyetine meydan okuyor ve Yapay Zekâ dünyasında bir değişimin sinyallerini veriyor.
Nature ve The Economist dergileri yayınladıkları makalede bu yeni Yapay Zekâ (YZ) modelinin ayrıntılarını ve Yapay Zekâ alanında ve küresel piyasalarda yarattığı etkileri ele alıyor.
Yazıların öne çıkan bazı kısımlarının derlemesini paylaşıyoruz:
“DeepSeek-R1 adlı Çin yapımı bir büyük dil modeli, OpenAI’nin o1’i gibi ‘akıl yürütme’ modellerine uygun fiyatlı ve açık kaynaklı bir alternatif sunarak bilim insanları arasında heyecan uyandırdı.
Bu modeller, insan muhakemesine benzer bir süreçte adım adım yanıtlar üretiyor. Bu da onları bilimsel problemleri çözmede daha önceki dil modellerinden daha becerikli kılıyor ve araştırmalarda faydalı olmalarını sağlayabiliyor. R1’in 20 Ocak’ta yayınlanan ilk testleri, kimya, matematik ve kodlama alanlarındaki belirli görevlerdeki performansının, Eylül ayında OpenAI tarafından piyasaya sürüldüğünde araştırmacıları hayrete düşüren o1 ile aynı seviyede olduğunu gösteriyor.
R1 başka bir nedenle daha öne çıkıyor. Modeli oluşturan Hangzhou merkezli bir start-up olan DeepSeek, modeli ‘sınırlı açık kaynaklı’ olarak yayınladı, yani araştırmacılar algoritma üzerinde çalışabiliyor ve onu geliştirebiliyor. MIT lisansı altında yayınlanan model serbestçe tekrar kullanılabiliyor ancak eğitim verileri kullanıma sunulmadığı için tamamen açık kaynaklı değil.
DeepSeek, R1 modelinin eğitiminin tam maliyetini açıklamadı, ancak bu modeli kullanan kişilerden o1’in kullanım maliyetinin yaklaşık otuzda biri kadar ücret alıyor. Firma ayrıca, sınırlı bilgi işlem kapasitesine sahip araştırmacıların model üzerinde çalışmasına olanak tanımak için R1’in mini versiyonlarını da oluşturdu.
Modellerin rekabeti
R1, Çin’deki büyük dil modellerinde (LLM) yaşanan patlamanın bir ürünü. Bir hedge fonundan doğan DeepSeek, geçtiğimiz ay kısıtlı bir bütçeyle inşa edilmesine rağmen büyük rakiplerinden daha iyi performans gösteren V3 adlı bir Chatbot’u piyasaya sürdüğünde bir anda ön plana çıktı. Uzmanlar, 11 kat daha fazla bilgi işlem kapasitesi kullanan Meta’nın Llama 3.1 405B’si için harcanan 60 milyon dolara kıyasla, bu modeli eğitmek için gereken donanımı kiralamanın yaklaşık 6 milyon dolara mal olduğunu tahmin ediyor.
DeepSeek ile ilgili tartışmaların bir nedeni de, Çinli firmaların Yapay Zekâ işleme için tasarlanmış en iyi bilgisayar çiplerine erişimini sınırlayan ABD ihracat kısıtlamalarına rağmen R1’i üretmeyi başarmış olması. Seattle, Washington’da bir Yapay Zekâ araştırmacısı olan François Chollet, “Çin’den çıkması, kaynaklarınızı verimli kullanmanın tek başına bilgi işlem kapasitesinin ölçeğinden daha önemli olduğunu gösteriyor” diyor.
Washington Bellevue’de yaşayan ve Tayvan merkezli sanal gerçeklik teknolojisi firması HTC’de çalışan teknoloji uzmanı Alvin Wang Graylin, DeepSeek’in kaydettiği ilerlemenin “ABD ile rakipleri arasındaki süregelen farkın önemli ölçüde kapandığını” gösterdiğini yazdı. “İki ülke, kazananı olmayan bir silahlanma yarışını sürdürmek yerine, gelişmiş bir Yapay Zeka inşa etmek için işbirliğine dayalı bir yaklaşım benimsemelidir,” diye ekledi.
Düşünce zinciri
Büyük dil modelleri milyarlarca metin örneği üzerinde çalışarak bunları ‘token’ adı verilen kelime parçalarına ayırır ve verilerdeki kalıpları öğrenir. Bu ilişkilendirmeler, modelin bir cümledeki sonraki ‘tokenleri’ tahmin etmesini sağlar. Ancak büyük dil modelleri ‘halüsinasyon’ adı verilen bir olgu ile kendi gerçeklerini yaratma eğilimindedir ve genellikle problemler üzerinde mantık yürütmekte zorlanırlar.
OpenAI’ın o1 modeli gibi, R1 de bir büyük dil modelinin daha karmaşık problemleri çözme becerisini artırmak için, bazen geriye dönüp yaklaşımını değerlendirmeyi de içeren bir ‘düşünce zinciri’ yöntemi kullanır. DeepSeek R1’i, modeli doğru cevaba ulaştığı ve problemler üzerinde ‘nasıl düşündüğünü’ özetleyecek şekilde çalıştığında ödüllendiren takviyeli öğrenme yöntemini kullanarak V3’e ‘ince ayar’ yaparak oluşturdu.
İngiltere’deki Edinburgh Üniversitesi’nde Yapay Zekâ araştırmacısı olan Wenda Li, sınırlı bilgi işlem kapasitesinin firmayı “algoritmik olarak yeni yöntemler geliştirmeye” ittiğini söylüyor. Takviyeli öğrenme sırasında ekip, ayrı bir ağ kullanarak değerlendirme yapmak yerine modelin her aşamadaki ilerlemesini tahmin etti. İngiltere’deki Cambridge Üniversitesi’nde bilgisayar bilimcisi olan Mateja Jamnik, bunun eğitim ve işletme maliyetlerini azaltmaya yardımcı olduğunu söylüyor.
DeepSeek-R1, modele eşlik eden teknik bir makalede bildirilen kıyaslama testlerinde, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley’deki araştırmacılar tarafından oluşturulan MATH-500 matematik problemleri setinde %97,3 puan aldı ve Codeforces yarışmasındaki insan katılımcıların %96,3’ünden daha iyi performans gösterdi. Bunlar o1 modelinin yetenekleri ile aynı seviyede olmakla birlikte o3 modeli karşılaştırmalara dahil edilmemişti.
Piyasalara etkisi
DeepSeek-R1’in piyasaya girişi ile Yapay Zekâ coşkusu paniğe dönüştü. İşlemlerin başladığı 27 Ocak’tan bu yana, Yapay Zekâ çip üretiminde lider konumda olan Nvidia’nın piyasa değeri bu yazının yazıldığı esnada %17 oranında düşmüş durumda. Amerika’nın bulut bilişim devleri Alphabet, Amazon ve Microsoft’un hisse fiyatları sırasıyla %3, %1 ve %3 oranında düştü. Toplamda, Amerikan teknoloji şirketleri yaklaşık 1 trilyon dolar değer kaybetti.
Tüketiciler, geçtiğimiz hafta sonu iPhone’larda en çok indirilen uygulama olan DeepSeek’in Chatbot’una akın ediyor. Yenilikçi teknolojiler, şirketin yalnızca çok düşük bir bilgisayar işlem kapasitesiyle ve dolayısıyla çok düşük bir maliyetle en sofistike Batılı modeller kadar iyi performans gösteren Yapay Zeka modellerinin eğitilmesine olanak sağladı.
DeepSeek’in Yapay Zekâ sahnesine girişi, Amerikan teknoloji devlerinin Yapay Zekâ altyapısına her zamankinden daha fazla para harcadığı bir döneme denk geliyor. Geçtiğimiz yıl, üç bulut bilişim devi ve aynı zamanda Yapay Zekâ modelleri de geliştiren Meta tarafından veri merkezlerine yapılan toplam harcamalar, bir önceki yıla göre %57 artışla yaklaşık 180 milyar dolara ulaştı. Bu ayın başında Microsoft, 2025 yılında Yapay Zekâ altyapısı için 80 milyar dolar daha harcayacağını söyledi. Geçen hafta Meta, bu yıl Yapay Zekâ teknolojisine 65 milyar dolar ayırmayı planladığını açıkladı.
Ancak yüksek performanslı modeller daha az bilgi işlem kapasitesiyle eğitilebiliyorsa, tüm bu yatırımlar aşırıya kaçmış olabilir. Bulut bilişim devlerinin hissedarları daha fazla sermaye harcamasının ertelenmesini memnuniyetle karşılasalar da, bugüne kadar yapılan yatırımlara ne olacağını sorguluyor olabilirler. Daha da endişe verici olan ise, tüm bunların Nvidia ve veri merkezi ekipmanı tedarik eden diğer şirketlerin yanı sıra bunları besleyen enerji tedarikinde yer alan şirketler için ne anlama gelebileceği. Elektrik donanımları üreten Siemens Energy ve nükleer enerji santrallerinde kullanılan uranyum üreten bir şirket olan Cameco’nun hisseleri sırasıyla %20 ve %13 oranında değer kaybetti.
Halka açık piyasalardaki bir düşüş özel şirketlere de yansıyacaktır. Bir araştırma şirketi olan PitchBook, 2024 yılında risk sermayedarlarının Yapay Zekâ girişimlerine 132 milyar dolar yatırım yaptığını ve bu rakamın bir önceki yıla göre yüzde 50’den fazla arttığını belirtiyor. OpenAI ve Anthropic gibi para tüketen model üreticileri, DeepSeek’in daha azıyla daha fazlasını yapmanın mümkün olduğunu göstermesiyle sermaye bulmakta zorlanabilir. İki Yapay Zeka çip üreticisi Groq ve Cerebras ile bir Yapay Zekâ bulut bilişim firması olan CoreWeave gibi girişim destekli diğer firmalar da sorun yaşayabilir.
Bu düşüş ne kadar kötü olacak? Piyasanın karşısında üç belirsizlik var. Bunlardan ilki Yapay Zekâ ekonomik yapısı ile ilgili. DeepSeek’in getirdiği yenilikler, bir modeli eğitmenin ön maliyetinin düşebileceğini gösteriyor. Ancak bu durum, OpenAI’nin o3 modeli ve DeepSeek’in kendi R1 modeli de dahil olmak üzere, modelin sorulara yanıt verdiği çıkarım aşamasında çok daha fazla bilgi işlem gücü kullanan akıl yürütme modellerinin ortaya çıkmasıyla aynı anda gerçekleşiyor. Bu modeller aslında daha iyi yanıtlar üretmek için sorular hakkında daha fazla düşünebiliyor. Modellerin daha ucuza eğitilmesi ve çıkarımların daha pahalı olması şeklindeki karşıt durumların bilgi işlem kapasitesinin kullanımı açısından tam olarak ne anlama geldiği bir süre daha netlik kazanmayabilir.
İkinci bir belirsizlik kaynağı ise jeopolitik bir boyut taşıyor. ABD, son teknoloji çiplerin ve bunları yapmak için kullanılan ekipmanın ihracatını kısıtlayarak Çin’in Yapay Zekâ çabalarını engellemeye çalışıyor. DeepSeek’in başarısı bu stratejinin şimdiye kadar başarısız olduğunu gösteriyor. ABD Başkanı Donald Trump, çözümün ihracat kısıtlamalarını daha da sıkılaştırmak olduğu sonucuna varabilir ve bu da Yapay Zekâ tedarik zincirindeki şirketler için durumu daha da kötü hale getirebilir.
Son belirsizlik alanı ise talep meselesi. Bazı Wall Street borsacıları şimdiden DeepSeek’in atılımlarının olumlu bir yanını görüyor. Yapay Zekâ modellerini eğitmek daha ucuz hale geldikçe, şirketler bu teknolojiyi daha fazla kullanabilir. Kurumsal yazılım firması Salesforce ve iPhone’un üreticisi Apple gibi başkalarının Yapay Zekâ modelleri üzerine hizmet inşa eden işletmelerin hisseleri, yatırımcıların düşen maliyetler üzerine yatırım yapmasıyla şimdiden yükselişe geçti.
Ancak daha kötü bir senaryo da var. Birçok işletme için Yapay Zekâ’nın maliyeti, onu büyük ölçekte uygulamakta yaşanan zorluklardan daha az sorun teşkil ediyor. Bu durum devam ederse, teknolojiye yönelik temel talep düşmeye başlayabilir. Bu da bugünkü piyasa düşüşünü bir çöküşe dönüştürmek için yeterli olacaktır.”
Bu yazı ilk kez 5 Şubat 2025’te yayımlanmıştır.
https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6 , https://www.economist.com/business/2025/01/27/deepseek-sends-a-shockwave-through-markets
