Gerçek değeri DeepSeek küçümseniyor!
DeepSeek-R1 şüphesiz pazara yeni bir coşku dalgası getirdi. Sadece ilgili sözde yararlanıcı hedefleri keskin bir şekilde artmakla kalmıyor, aynı zamanda bazı insanlar bundan para kazanma çabasıyla DeepSeek ile ilgili kurslar ve yazılımlar bile geliştirdiler.
Bu olguların belli bir kaotik unsur taşıdığını ve içerdiği risklerin farkında olmamız gerektiğini düşünüyoruz ancak bunların kamuoyunun DeepSeek'ye olan merak ve coşkusunu yansıttığı da yadsınamaz.
Daha önce DeepSeek-R1'in ortaya çıkışının önemini analiz etmiştim, ancak bugün bunun ardındaki gerçek fırsatı, yani AI uygulamalarının popülerleşmesini ve refahını teşvik etmeyi derinlemesine tartışmak istiyorum. Stratejik düzeyde, performansı iyileştirmek için sürekli yatırım yapmanın hayati önem taşıdığını her zaman vurguladım.
Teknoloji belirli bir gelişme aşamasına ulaştığında, maliyetleri düşürmek ve rekabet gücünü artırmak için performans ayarlaması ve enerji verimliliği odak noktası haline gelmelidir. DeepSeek, bu kadar büyük bir karışıklığa neden oldu çünkü bir DeepSeek-R1 modeli OpenAI o1 modeliyle karşılaştırılabilir performansa sahip ve OpenAI, Meta ve Anthropic gibi Amerikan AI devlerinin maliyetinden çok daha düşük. Bu, herkese Çin'in teknoloji endüstrisinin ABD sınırlamasını aşma olasılığını gösterdi.
Üstelik bir süre önce birçok uzman Ölçekleme Yasası'nın başarısızlığa uğramak üzere olduğuna inanıyordu. Yapay zeka modellerinin boyutu arttıkça, yüksek kaliteli veri elde etmek giderek daha da zorlaşacak ve performans iyileştirmenin marjinal etkisi giderek zayıflayacaktır.
Ayrıca, büyük AI modelleri için hesaplama gücüne olan talebin keskin bir şekilde artması ciddi enerji tüketimi ve çevre sorunları da getirecektir. Bu, insanların DeepSeek'nin yaklaşımının büyük AI modellerinin zirvesine ulaşma konusunda büyük umut taşıdığını hissetmesini sağlar.
Ancak, Huang Renxun'un Ölçekleme Yasasının hala geçerli olduğu görüşüne hala katılıyorum.Sermaye ve bilgi işlem gücüne yapılan yatırımı artırmak, model performansını sürekli olarak iyileştirebilir ve bu tür iyileştirmeler için tavan, performans ayarlaması ve enerji verimliliğinden kesinlikle çok daha yüksektir. Başka bir deyişle, optimize edilebilecek tüm ayrıntıları optimize ettiğimizde ve ardından performansı daha da iyileştirmek istediğimizde, yalnızca yatırımı artırmaya güvenebiliriz.
Dolayısıyla uzun vadede, sadece performans ayarlamasına güvenmek, performansı iyileştirmek için para harcamaya devam eden rakiplerle başa çıkamayabilir.
Dolayısıyla DeepSeek'nin rekabet gücüne soğukkanlılıkla bakmamız gerektiğini düşünüyorum. Ancak diğer yandan DeepSeek'nin gerçek değeri hafife alınmış olabilir.
OpenAI gibi önde gelen yapay zeka şirketleri, modelleri eğitmek ve optimize etmek için çok fazla kaynak yatırdılar, ancak uygulama sorununu çözemediler ve bu modellerin geliştirilmesini destekleyecek uygulama pazarını geliştiremediler.
Yüksek işletme maliyetleri, karmaşık bilgi işlem süreçleri, veri güvenliği ve gizliliği sorunları, finansmana olan sürekli yüksek talebin yanı sıra bu şirketlerin yapay zeka alanında daha fazla genişlemesini ve uygulama yapmasını da sınırlandırıyor.
DeepSeek bu sorunu çözebilir mi? Bu, şunu gerektirir: a Açık kaynak ve kapalı kaynak arasındaki hassas dengeye, performans iyileştirmeye ve pazara uygulamaya ilişkin dikkatli bir bakış açısı.
Öte yandan DeepSeek'nin açık kaynak yaklaşımı diğer modellerden farklıdır.
Geleneksel anlamda açık kaynak, kodun tamamen açık olması ve herkesin onu özgürce kullanabilmesi, değiştirebilmesi ve dağıtabilmesi, açık kaynak geliştiricisinin ise bundan kar elde edememesi anlamına gelir. Ancak, AI alanında açık kaynak yalnızca kodu açmakla ilgili değildir, daha da önemlisi, model eğitimi ve optimizasyonuyla ilgilidir.
DeepSeek, model yapısını herkese açık hale getirir ve tamamen eğitilmiş ve optimize edilmiş açık kaynaklı modeller sağlar; bu, yalnızca kullanıcılar için eşiği düşürmekle kalmaz, aynı zamanda modelin performansını da garanti eder. Aynı zamanda, DeepSeek, model performansını sürekli olarak optimize etmek için çevrimiçi hizmetler aracılığıyla sürekli olarak kullanıcı geri bildirimleri ve verileri toplar.
Gelecekte, kullanıcı kullanımına bağlı olarak model parametrelerinin gerçek zamanlı olarak ayarlanması bile mümkün olabilir; bu sayede daha verimli ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunulabilir.
Gelecekte Meta'ya benzer şekilde DeepSeek'nin açık kaynak stratejisi de dünyanın dört bir yanından geliştiricileri ve araştırmacıları çekerek daha geniş bir iş birliği ekosistemi oluşturacak. Bu iş birliği modeli, AI teknolojisinin inovasyonunu ve uygulamasını büyük ölçüde teşvik edecektir. Aynı zamanda, DeepSeek bu iş birliğinden daha fazla teknik destek ve iş fırsatı elde edecek ve kazan-kazan durumu elde edecektir.
Öte yandan DeepSeek'nin mevcut yapay zeka uygulama sürecindeki kapsayıcılık sorununu çözmesi bekleniyor. Günümüzde yapay zeka uygulamaları yapan pek çok şirket önemli gelirler elde etmiş durumda. Bu da yapay zeka teknolojisinin artık yeterince olgunlaştığını gösteriyor.
Örneğin, hisse senedi fiyatı son zamanlarda fırlayan Palantir, kendi AI platformunu kurarak operasyonel verimliliğini ve dolayısıyla kar marjlarını büyük ölçüde iyileştirdi. Dördüncü çeyrekteki geliri sadece 800 milyon ABD dolarına ulaşarak piyasa beklentilerini fazlasıyla aşmakla kalmadı ve birçok kişiyi şaşırttı, aynı zamanda kullanıcı sayısı da 43% oranında önemli ölçüde arttı.
Ancak bu başarılar hala yalnızca büyük yazılım şirketlerine ait gibi görünüyor. Daha küçük şirketlere ve bireylere baktığımızda, girişimciler ve yeni kurulan şirketler için fırsatlar hala sınırlı.
DeepSeek'nin ortaya çıkışı bu çıkmazı kırdı. Yenilikçi mimari ve eğitim yöntemleri sayesinde DeepSeek, AI modellerini geliştirme ve kullanma maliyetini başarıyla azaltarak daha fazla insanın AI teknolojisini denemesini ve kullanmasını mümkün kıldı. Bu yaklaşım yalnızca AI teknolojisinin popülerleşmesini teşvik etmekle kalmayacak, aynı zamanda yeni uygulama senaryoları ve ihtiyaçları keşfetmeye de yardımcı olacaktır.
Birçok şirket DeepSeek'nin açık kaynak modellerini kullanarak düşük maliyetli uygulamalar geliştirdi, bu da DeepSeek modelinin uygulanabilirliğini ve ticari değerini daha da kanıtlıyor. DeepSeek geliştikçe daha fazla yeni keşif veya uygulama ortaya çıkabilirken, açık kaynak modeli daha fazla kullanıcının yerel dağıtım uygulamasına izin vererek veri güvenliği sorununu daha da ele alıyor.
Gelecekte düşük maliyetli, yüksek performanslı yapay zeka çözümlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, giderek daha fazla insan yapay zeka teknolojisini kullanmaya başlayacak, yeni ihtiyaçlar ve uygulama senaryoları ortaya çıkmaya devam edecek ve böylece tüm yapay zeka sektörünün gelişimi teşvik edilecektir.İster yapay zeka ajanı olsun, ister Daha Uzak gelecekte, yapay zekanın gelişimi hiçbir zaman durmayacak.
Özetle, DeepSeek, mevcut yapay zeka endüstrisinde bazı yeni eğilimlerin ortaya çıkmasını teşvik etmeye yardımcı olacaktır, yani genel amaçlı teknolojilerin geliştirilmesi olgunlaşmıştır ve destekleyici teknolojilerin geliştirilmesi ve teknolojilerin uygulanması ve ticarileştirilmesi daha da önemli hale gelecektir.
Gelecekte, çok modlu teknolojilerin gelişmesi ve uygulama senaryolarının sürekli genişlemesiyle, AI teknolojisi daha fazla alanda önemli bir rol oynayacak ve ayrıca DeepSeek gibi gelişmekte olan AI şirketleri için daha fazla geliştirme fırsatı ve alanı sağlayacaktır.
