DeepSeek’in Yükselişi: Yapay Zeka Sektöründe Dönüm Noktası

# DeepSeek’in Yükselişi: Yapay Zeka Sektöründe Yeni Bir Dönem

Giriş

Bu Ocak ayında DeepSeek’in R1 modelini piyasaya sürmesi, sıradan bir yapay zeka (YZ) duyurusunun ötesindeydi. Teknoloji dünyasında yankı uyandıran, sektör liderlerini YZ geliştirme yaklaşımlarını yeniden değerlendirmeye iten bir dönüm noktasıydı. DeepSeek’in başarısını dikkate değer kılan, şirketin daha önce görülmemiş yetenekler geliştirmesi değil, aynı sonuçları sektör devlerinin maliyetinin çok altında bir bedelle elde etmesidir. DeepSeek’in inovasyonu, farklı önceliklere odaklanmasından kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak, verimlilik ve hesaplama gücü olmak üzere iki paralel yolda hızlı bir gelişim yaşıyoruz. DeepSeek’in R2 modelini piyasaya sürmeye hazırlanırken ve aynı zamanda ABD’den daha büyük çip kısıtlamaları potansiyeliyle karşı karşıyayken, bu kadar dikkat çekmeyi nasıl başardığına bakmak önemlidir.

## Kısıtlamalarla Mühendislik: DeepSeek’in Ortaya Çıkışı

DeepSeek’in ani ve etkileyici yükselişi, hepimizi cezbediyordu çünkü önemli kısıtlamalar altında bile inovasyonun nasıl gelişebileceğini sergiledi. ABD’nin gelişmiş YZ çip erişimini sınırlayan ihracat kontrolleriyle karşı karşıya kalan DeepSeek, YZ gelişiminde alternatif yollar bulmak zorunda kaldı. ABD şirketleri daha güçlü donanım, daha büyük modeller ve daha iyi verilerle performans kazanımları peşinde koşarken, DeepSeek mevcut olanı optimize etmeye odaklandı. İyi bilinen fikirleri olağanüstü bir şekilde uyguladı ve bilineni iyi uygulamakta bir yenilik vardı. Bu verimlilik odaklı zihniyet, inanılmaz etkileyici sonuçlar verdi. DeepSeek’in R1 modelinin, OpenAI’nin yeteneklerine işletme maliyetinin sadece %5 ila %10’u kadar bir maliyetle ulaştığı bildirildi. Raporlara göre, DeepSeek’in V3 selefinin son eğitim çalışması sadece 6 milyon dolara mal oldu ve eski Tesla YZ bilimcisi Andrej Karpathy tarafından ABD’li rakiplerin harcadığı onlarca veya yüzlerce milyon dolarlık bütçelerle karşılaştırıldığında “bir şaka bütçesi” olarak tanımlandı. Daha da çarpıcı bir şekilde, OpenAI’nin son “Orion” modelini eğitmek için 500 milyon dolar harcadığı bildirilirken, DeepSeek daha iyi ölçüt sonuçlarına sadece 5,6 milyon dolarla ulaştı; bu, OpenAI’nin yatırımının %1,2’sinden az.

İlk ABD ihracat kontrolleri, esas olarak hesaplama yeteneklerine odaklanırken, bellek ve ağ iletişimi, YZ geliştirmesi için kritik iki bileşendi. Bu, DeepSeek’in erişebildiği çiplerin kalitesiz olmadığı anlamına geliyor; ağ ve bellek yetenekleri, DeepSeek’in büyük modelini verimli bir şekilde çalıştırmak için önemli bir strateji olan birçok birim arasında işlemleri paralel hale getirmesine olanak sağladı. Bu, Çin’in tüm YZ altyapısının dikey yığınını kontrol etmeye yönelik ulusal hamlesiyle birleştiğinde, birçok Batılı gözlemcinin tahmin etmediği hızlandırılmış bir inovasyonla sonuçlandı. DeepSeek’in ilerlemeleri, YZ gelişiminin kaçınılmaz bir parçasıydı, ancak bilinen gelişmeleri birkaç yıl daha erken getirdi ve bu oldukça şaşırtıcı.

## Süreçten Daha Çok Pragmatizm: Veri ve Model Yaklaşımları

Donanım optimizasyonunun ötesinde, DeepSeek’in eğitim verilerine yaklaşımı, geleneksel Batı uygulamalarından bir başka sapmayı temsil ediyor. DeepSeek, yalnızca web’den toplanan içeriğe güvenmek yerine, önemli miktarda sentetik veri ve diğer tescilli modellerden çıktılar kullandı. Bu, model damıtma (model distillation) olarak bilinen, gerçekten güçlü modellerden öğrenme yeteneğinin klasik bir örneğidir. Ancak, bu tür bir yaklaşım, Batılı kurumsal müşterileri endişelendirebilecek veri gizliliği ve yönetimi hakkında soruları gündeme getirmektedir. Yine de, DeepSeek’in sonuçlara süreçten daha fazla odaklanan genel pragmatik odağının altını çizmektedir.

Sentetik verilerin etkili kullanımı önemli bir farklılaştırıcıdır. Sentetik veriler, büyük modelleri eğitmek söz konusu olduğunda çok etkili olabilir, ancak dikkatli olmak gerekir; bazı model mimarileri sentetik verileri diğerlerinden daha iyi işler. Örneğin, DeepSeek’in gibi uzmanların karışımı (MoE – mixture of experts) mimarisine sahip dönüştürücü tabanlı (transformer-based) modeller, sentetik verileri dahil ederken daha sağlam olma eğilimindeyken, ilk Llama modellerinde kullanılanlar gibi daha geleneksel yoğun (dense) mimariler, çok fazla sentetik içerikle eğitildiğinde performans düşüşü veya hatta “model çöküşü” yaşayabilir. Bu mimari duyarlılık önemlidir çünkü sentetik veriler, gerçek dünya verilerine kıyasla farklı desenler ve dağılımlar sunar. Bir model mimarisi sentetik verileri iyi yönetmediğinde, genelleyebilen bilgilerden ziyade sentetik veri oluşturma sürecinde mevcut olan kısayolları veya önyargıları öğrenebilir. Bu, gerçek dünya görevlerinde performansın düşmesine, halüsinasyonların artmasına veya yeni durumlarla karşılaştığında kırılganlığa yol açabilir.

Yine de, DeepSeek’in mühendislik ekipleri, model mimarilerini en başından itibaren sentetik veri entegrasyonu göz önünde bulundurarak tasarladı. Bu, şirketin performanstan ödün vermeden sentetik verilerin maliyet avantajlarından yararlanmasını sağladı.

## Piyasada Yarattığı Yankılar: Rekabet ve Stratejik Değişimler

Tüm bunların önemi nedir? Hisse senedi piyasasını bir kenara bırakırsak, DeepSeek’in yükselişi, sektör liderleri arasında önemli stratejik değişiklikleri tetikledi. Örneğin, OpenAI. Sam Altman yakın zamanda, şirketin 2019’dan beri ilk “açık ağırlıklı” dil modelini yayınlama planlarını duyurdu. Bu, işini tescilli sistemler üzerine inşa etmiş bir şirket için oldukça dikkate değer bir dönüş. DeepSeek’in yükselişi, Llama’nın başarısının üzerine, OpenAI’nin liderini derinden etkilemiş gibi görünüyor. DeepSeek’in sahneye çıkmasından sadece bir ay sonra, Altman, OpenAI’nin açık kaynak YZ konusunda “tarihin yanlış tarafında” olduğunu itiraf etti. OpenAI’nin operasyonlara yılda 7 ila 8 milyar dolar harcadığı bildirilirken, DeepSeek gibi verimli alternatiflerden kaynaklanan ekonomik baskı görmezden gelinmesi imkansız hale geldi. YZ uzmanı Kai-Fu Lee’nin açıkça belirttiği gibi: “Yılda 7 veya 8 milyar dolar harcıyorsunuz, büyük zarar ediyorsunuz ve işte ücretsiz olan açık kaynaklı bir modelle gelen bir rakibiniz var.” Bu değişim gerektirir. Bu ekonomik gerçeklik, OpenAI’yi, şirkete benzeri görülmemiş bir şekilde 300 milyar dolar değer biçen devasa bir 40 milyar dolarlık fon toplama turuna yöneltti. Ancak, elindeki bir savaş sandığı fonuyla bile, temel zorluk devam ediyor: OpenAI’nin yaklaşımı, DeepSeek’inkinden çok daha fazla kaynak yoğun.

DeepSeek’in hızlandırdığı bir başka önemli trend, “test zamanı hesaplaması”na (TTC – test-time compute) geçiş. Büyük YZ laboratuvarları artık mevcut tüm genel verilerin çoğunu internette eğitmiş olduğundan, veri kıtlığı, ön eğitimde daha fazla iyileşmeyi yavaşlatıyor. Bunun üstesinden gelmek için DeepSeek, Tsinghua Üniversitesi ile “kendi kendine prensipli eleştiri ayarlaması”nı (SPCT – self-principled critique tuning) etkinleştirmek için bir iş birliği duyurdu. Bu yaklaşım, YZ’yi içerik değerlendirmek için kendi kurallarını geliştirmesi için eğitir ve ardından bu kuralları ayrıntılı eleştiriler sağlamak için kullanır. Sistem, YZ’nin yanıtlarını gerçek zamanlı olarak değerlendiren, yanıtları temel kurallar ve kalite standartlarıyla karşılaştıran yerleşik bir “hakem” içerir. Bu geliştirme, modellerin sadece eğitim sırasında daha büyük hale getirilmesi yerine sonuçları iyileştirmek için çıkarım zamanını kullandığı, YZ sistemlerinde otonom kendi kendini değerlendirme ve iyileştirme yönündeki bir hareketin parçasıdır. DeepSeek, sistemini “DeepSeek-GRM” (generalist reward modeling) olarak adlandırıyor. Ancak, model damıtma yaklaşımında olduğu gibi, bu hem vaat hem de risk olarak değerlendirilebilir. Örneğin, YZ kendi değerlendirme kriterlerini geliştirirse, bu ilkelerin insan değerlerinden, etik ilkelerden veya bağlamdan ayrılması riski vardır. Kurallar aşırı katı veya önyargılı olabilir, özden çok stile odaklanabilir ve/veya hatalı varsayımları veya halüsinasyonları güçlendirebilir. Ek olarak, döngüde bir insan olmadan, “hakem” kusurlu veya uyumsuzsa sorunlar ortaya çıkabilir.

Tüm bunların üzerinde, kullanıcılar ve geliştiriciler, YZ’nin belirli bir sonuca neden kendi mantığına göre ulaştığını anlayamayabilir ve bu daha büyük bir endişeye yol açar: Bir YZ’nin, yalnızca kendi mantığına göre “iyi” veya “doğru” olana karar vermesine izin verilmeli mi? Bu riskler göz ardı edilmemelidir. Aynı zamanda, bu yaklaşım giderek daha fazla ilgi görüyor, yine DeepSeek, başkalarının çalışmalarından (OpenAI’nin “eleştir ve düzelt” yöntemleri, Anthropic’in anayasal YZ’si veya kendi kendini ödüllendiren ajanlar üzerine araştırmalar gibi) yararlanarak, ticari bir çabada SPCT’nin muhtemelen ilk tam yığın uygulamasını yaratıyor. Bu, YZ otonomisinde güçlü bir değişime işaret edebilir, ancak yine de titiz denetim, şeffaflık ve güvenlik önlemlerine ihtiyaç vardır. Sadece modellerin daha akıllı hale gelmesi değil, aynı zamanda insan korumaları olmadan kendilerini eleştirmeye başlamalarıyla uyumlu, yorumlanabilir ve güvenilir olmaları önemlidir.

## Geleceğe Doğru İlerlemek: Sektördeki Değişimler ve Adaptasyonun Önemi

Tüm bunları göz önünde bulundurursak, DeepSeek’in yükselişi, YZ endüstrisindeki paralel inovasyon yollarına doğru daha geniş bir değişime işaret ediyor. Şirketler, yeni nesil yetenekler için daha güçlü hesaplama kümeleri oluşturmaya devam ederken, YZ enerji tüketiminin zorluklarını dengelemek için yazılım mühendisliği ve model mimarisi iyileştirmeleri yoluyla verimlilik kazanımları bulmaya da yoğun bir odaklanma olacaktır ve bu güç üretim kapasitesini çok aşmaktadır. Şirketler not alıyor. Örneğin Microsoft, dünya genelinde birden fazla bölgede veri merkezi geliştirmeyi durdurdu ve daha dağıtık, verimli bir altyapı yaklaşımına doğru yeniden kalibrasyon yaptı. Bu mali yılda YZ altyapısına yaklaşık 80 milyar dolar yatırım yapmayı planlamaya devam ederken, şirket, DeepSeek’in piyasaya sunduğu verimlilik kazanımlarına yanıt olarak kaynakları yeniden tahsis ediyor. Meta da yanıt verdi ve MoE mimarisini kullanan ilk modeli olan en son Llama 4 model ailesini yayınladı. Meta, Llama 4’ü piyasaya sürerken özellikle DeepSeek modellerini kıyaslama karşılaştırmalarına dahil etti, ancak ikisini karşılaştıran ayrıntılı performans sonuçları kamuoyuna detaylı olarak açıklanmadı. Bu doğrudan rekabet konumu, Çin YZ modellerinin (Alibaba’nın da rol oynadığı) artık Silikon Vadisi şirketleri tarafından kıyaslama değerinde kabul edildiği değişen manzarayı işaret ediyor.

Bu kadar kısa sürede bu kadar çok hareket olması, Amerikan YZ hakimiyetini sürdürmek için tasarlanan ABD yaptırımlarının, bunun yerine, içermeye çalıştıkları inovasyonu hızlandırması biraz ironik. Malzemelere erişimi kısıtlayarak DeepSeek, yeni bir yol açmaya zorlandı. İleriye dönük olarak, endüstri küresel olarak gelişmeye devam ettikçe, tüm oyuncular için uyarlanabilirlik anahtar olacaktır. Politikalar, insanlar ve piyasa tepkileri, YZ’nin yayılmasını engelleyen bir kuralın ortadan kaldırılması, teknoloji alımlarına yönelik yeni bir yasak veya tamamen farklı bir şey olsun, zemin kurallarını değiştirmeye devam edecektir. Birbirimizden öğrendiklerimiz ve nasıl tepki verdiğimiz izlemeye değer olacak.