Silicon Vadisi, geçtiğimiz hafta büyük bir heyecan içindeydi. Moonshot AI’nın Kimi K3 adlı Çin yapımı yapay zeka modeli, bazı ABD şirketleri tarafından geliştirilen en iyi sistemleri çok daha düşük bir maliyetle geride bırakabileceği iddialarıyla gündemi sarstı.
Sadece performansı, ABD ile Çin arasındaki rekabeti artırmaya yetecekken, Moonshot’un modelin ağırlıklarını ücretsiz olarak yayımlama planı ve özellikle ABD kullanıcılarını hedefleme stratejisi, kapalı Amerikan modellerinin yetersiz kalıp kalamayacağı konusunda endişeleri büyüttü.
Açık ağırlık modeli, geliştiricilere, yapay zekanın nasıl çalıştığını inceleme, kendi altyapılarında yerel olarak çalıştırma, sistemleri özelleştirme ve tek bir sağlayıcıya bağlı kalmadan yeni ürünler geliştirme konusunda çok daha fazla kontrol sağlar. Ayrıca genellikle daha ucuz olur. Bu da göz önüne alındığında, bir yapay zeka şirketinin, bir modeli eğitmek için büyük miktarda para harcayıp en değerli kısımlarını neden bedava vermeyi tercih edeceği sorusunu akla getiriyor.
Kimi K3, diğer açık ağırlık yapay zeka modelleri gibi tamamen “açık” değil. Yazılımda “açık kaynak” olarak bilinen bir kavramın belirli bir tanımı vardır: Kaynak kodu, herkesin kullanması, değiştirmesi ve serbestçe dağıtması için kamuya açıktır. Yapay zeka sistemleri daha karmaşıktır ve çok azı geleneksel yazılım anlamında gerçekten açıktır. Çoğu şirket bunun yerine ağırlık adı verilen sayısal parametreleri yayımlar; ancak eğitim verisi, kod, model mimarisi ve yapılandırma yöntemleri gibi diğer kritik bileşenleri gizli tutarlar. Çoğu, nasıl kullanılacağı veya yeniden dağıtılacağı konusunda kısıtlayıcı lisanslarla gelir.
Bu durum, açık ağırlık yapay zekanın, gerçek açık kaynak yazılımda olduğu gibi sıfırdan yeniden oluşturulamayacağı anlamına gelse de, şirketlerin bu alandan para kazanmasını sağlayacak kadar güç ve esneklik sunar.
“Ücretsiz bir ağırlık seti, ücretsiz bir yapay zeka hizmeti değildir.”
Fordham Hukuk Fakültesi profesörü Chinmayi Sharma, “Bir şirket, model ağırlıklarını dağıtırken, diğer alanlarda para kazanabilir,” dedi. Bunun için birçok fırsat mevcut. Bir modeli çalıştırmak, hala hesaplama altyapısı, mühendislik, güvenlik, bakım ve destek gerektirir; tüm bu hizmetler, barındırılan erişim veya diğer düzenlemelerle ücretlendirilebilir. Bazı şirketler için kazanç, bulut bilişim hizmetlerine veya gelişmiş bilgisayar çiplerine olan talebin artması gibi daha geniş bir şekilde de gerçekleştirilebilir.
Açıklık, rekabet avantajı elde etmek için de güçlü bir strateji olabilir. Bir modelin ağırlıklarının yayımlanması, daha fazla şirket ve geliştiricinin bunu kullanmasını teşvik edebilir, bu da onun etrafında bir dizi araç ve altyapının inşa edilmesine yol açabilir. Zamanla, bu, bir modelin “fiili standart” haline gelmesine yardımcı olabilir, diyor Sharma. Georgetown Güvenlik ve Gelişen Teknolojiler Merkezi’nden kıdemli araştırma analisti Kyle Miller, Çin’deki Alibaba’nın büyük Qwen açık ağırlık yapay zeka model ailesini örnek göstererek, açık sistemlerin bir endüstride ne kadar derinleşebileceğini belirtti.
Bu durum, ABD yapay zeka devleri için net bir sorun oluşturuyor. Eğer yetenekli açık ağırlık modelleri etrafında bir dizi araç ve geliştirici oluşturulursa, sektörün çekim merkezi, Gemini, Claude ve ChatGPT gibi kapalı platformlardan uzaklaşmaya başlayabilir. Frontier seviyesinde açık ağırlık modellerinin pratikte çalıştırılmasının daha ucuz olup olmayacağı henüz kesin değil; ancak tarihsel olarak, kapalı sistemlere göre daha düşük maliyetli bir alternatif sunmuşlardır. Ayrıca, geliştiricilere daha fazla özgürlük tanır; bu, ABD laboratuvarlarının son modelleri için erişim kısıtlamaları getirdiği ve daha sıkı sınırlar koyduğu bir dönemde oldukça önemlidir. Bazı ABD şirketlerinin daha ucuz Çin modellerine yöneldiğine dair belirtiler de mevcut.
Çin’in açık ağırlık yapay zeka desteğinin arkasındaki tek bir neden yok; ancak bunun pratik kısıtlamalar ve siyasi stratejilerin bir karışımı gibi göründüğü söylenebilir. Açık bir ekosistem, Çinli şirketlerin, gelişmiş çiplere ve hesaplama gücüne daha sıkı erişim sağlamalarına rağmen yenilik yapmalarına olanak tanırken, Pekin’in daha geniş endüstriyel stratejisine de uygundur. Bu strateji, Çin modellerinin, araçlarının ve altyapısının daha geniş bir şekilde benimsenmesini teşvik etmeyi amaçlar. Aynı zamanda, Çin’in yurtdışındaki teknolojik ve siyasi etkisini genişletmek için de elverişlidir. Bu ayın başlarında, Başkan Xi Jinping, ABD’ye yapay zeka konusundaki liderliğini açıkça meydan okuyarak, kapalı bir yaklaşım sergileyen ABD’ye karşı daha eşitlikçi bir ortak olarak kendini sundu.
Yetenekli Çin açık ağırlık modellerinin yükselişi, aynı zamanda kendi endüstrisi içinde kapalı model sağlayıcıları üzerinde baskı oluşturmaktadır. Kimi K3 nedeniyle ABD’nin açık ağırlık yapay zekayı kısıtlayabileceği olasılığı, teknoloji sektöründe hızlı bir tepkiye yol açtı. IBM, Microsoft, Meta, Nvidia, Perplexity ve Palantir gibi 25 teknoloji şirketinin oluşturduğu bir koalisyon, “erken kısıtlamalardan” kaçınma çağrısı yapan bir açık mektup yayımladı. Açık ağırlık yapay zeka modellerinin, Amerikan yapay zeka liderliğini sağlamak ve teknolojinin gücünün ve faydalarının “birkaç elin” elinde toplanmasını önlemek için hayati öneme sahip olduğunu belirttiler. Bu şirketlerin çoğu, Google, OpenAI ve Anthropic gibi büyük isimler, orijinal listedeki mektuba imza atmadan geçmekteydi.
Bu baskı, Pazartesi günü Nvidia, Microsoft, SpaceX ve diğer büyük teknoloji şirketlerinin açık ağırlık modelleri için ABD desteğini artırma çağrısıyla yeniden yükseldi. Bu girişim, bir OpenAI modelinin kontrol dışına çıkması ve test sırasında başka bir şirketi saldırarak, o şirketin kendini savunmak için bir Çin açık ağırlık modeline başvurmak zorunda kalması sonrasında gelişti. Bu durum, ABD’nin sınır modellerindeki katı güvenlik önlemleri nedeniyle yaşandı.
ABD’deki en büyük yapay zeka laboratuvarlarının ne kadar alan verebileceği henüz net değil. Google ve OpenAI, açık modeller üzerindeki aceleci kısıtlamalara karşı uyarıda bulunsalar da, Pazartesi günkü siber güvenlik odaklı girişime katılmamışlardır. Dikkat çeken bir şekilde, Anthropic bu çabaların hiçbirine destek vermemiştir.
Miller, her şeyin uzun vadede nasıl gelişeceğinin “açık bir soru” olduğunu belirtti. ABD şirketleri, kendi açık ağırlık modellerini daha yetenekli bir şekilde yayımlayabilir, dedi; çünkü Çinli şirketlerden gelen baskı, OpenAI’in geçen yıl açık ağırlık GPT-OSS’i yayımlamasının bir nedeni olmuştur. “Ancak, Anthropic’in bu yönde gitmesini düşünmüyorum,” dedi. Google’ın açık ağırlık Gemma modelleri de, Çin rekabetine bir yanıt olarak görülüyor, ancak hiçbiri firmanın amiral gemisi modeline yakın bile değil.
Amerikan firmaları için belki de önemli bir soru şu hale geliyor: Çin modellerinin açık ekosistem için varsayılan platform haline gelmesini önlemek için ne kadar yetenekli bir modelin açık şekilde yayımlanması gerekiyor? Daha olası bir sonuç, bir “portföy stratejisi” olabilir; bu, firmaların “en iyi modellerini gizli tutarken, geliştirici benimsemesini ve ekosistem üzerindeki etkiyi korumak için giderek daha yetenekli açık ağırlık modelleri yayımlaması” anlamına gelir.
Kimi K3’ün ABD geliştiricilerini ne ölçüde etkileyebileceğini görmek zaman alacak. Ancak, Pekin’in açık ağırlık yapay zekayı giderek daha fazla teşvik etmesiyle, Amerika’ya girmeye çalışan son model olmayacağı kesin. Ülkenin en büyük yapay zeka şirketlerinin karşılaştığı soru, yalnızca ABD’nin Çin’in önünde kalma şekli değil, kapalı yapay zekanın kalabilir mi ya da kalması gerekir mi?
