Görüntü kaynağı: Sınırsız AI tarafından oluşturuldu
Günümüzün hızlı teknolojik gelişme çağında, OpenAI'nin ChatGPT'si şüphesiz yapay zeka alanında parlayan bir yıldız haline geldi. Bununla birlikte, kullanıcı sayısındaki artışla birlikte, göz ardı edilemeyecek bir sorun yavaş yavaş su yüzüne çıktı - bilgi işlem gücü eksikliği. Bu sadece OpenAI için bir zorluk değil, tüm AI endüstrisi için bir sorundur.
Bu derinlemesine analizde, bilgi işlem gücü kesintisinin temel nedenlerini ve bunun büyük modellerin gelişimini ve endüstrinin geleceğini nasıl etkilediğini keşfedeceğiz. Aynı zamanda, yerli GPU'ların geliştirilmesi ve bunların küresel pazar üzerindeki olası etkileri de dahil olmak üzere bu sorunu çözmenin potansiyel yollarını da keşfedeceğiz.
Bilgi işlem gücü sıkıntısı OpenAI'yi rahatsız ediyor
Bilgi işlem gücü sıkıntısı, OpenAI'nin hızlı yükselişinde yüzleşmek zorunda olduğu her zaman çetrefilli bir sorun olmuştur. Son zamanlarda, yüksek profilli bir olay nedeniyle bu konu daha belirgin hale geldi. OpenAI, teknolojisinin en son başarılarının sergilendiği ve dünya çapında büyük ilgi gören "Bilim ve Teknoloji Bahar Şenliği Galası" lakaplı büyük ölçekli bir sergi etkinliği düzenledi. Sonuç olarak, OpenAI'nin platformuna, özellikle de yıldız ürünü ChatGPT'ye bir kullanıcı seli akın etti.
Ancak, bu çılgınlığın arkasında büyük bir zorluk var. Kullanıcı sayısındaki patlayıcı artış, OpenAI'nin bilgi işlem kapasitesini hızla aştı. Konferanstan sadece iki gün sonra şok edici bir gerçek ortaya çıktı: ChatGPT sunucusu çöktü. Sayısız netizen, ChatGPT ve OpenAI tarafından sağlanan API'leri normal şekilde kullanamadıklarını bildirdi.
Bu krizle karşı karşıya kalan OpenAI, piyasayı şok eden bir karar vermek zorunda kaldı: yeni ChatGPT Plus kullanıcılarının kaydını askıya almak. Bu kararın arkasındaki ekonomik maliyet çok büyük, 100 milyon yeni kullanıcı aylık 20 dolarlık abonelik ücretiyle OpenAI için ayda 2 milyar dolar gelir elde ediyor. Böylesine büyük bir potansiyel fayda, ancak bilgi işlem gücü yetersizliği nedeniyle vazgeçmek zorunda kalmak, şüphesiz son derece pasif bir seçimdir.
Aslında, bilgi işlem gücü sıkıntısı sadece yeni bir fenomen değildir. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, bilgi işlem gücü sorunu kalıcı bir gölge olmuştur. Örneğin, Nisan ayında ChatGPT Plus, ücretli öğelerin satın alınmasını da askıya almak zorunda kaldı. Bu zaman zaman oluyor ve OpenAI'nin büyüme yolunda bir norm haline gelmiş gibi görünüyor.
Bu olaylar tartışılmaz bir gerçeği ortaya koyuyor: Mevcut teknolojik gelişme bağlamında, bilgi işlem gücü, yapay zeka teknolojisi inovasyonunu ve ticari uygulamaların genişlemesini sınırlayan büyük bir darboğaz haline geldi. OpenAI için bu sadece teknik bir zorluk değil, aynı zamanda stratejik bir zorluktur. Hızla genişleyen pazar talebi ile sınırlı bilgi işlem kaynakları arasında bir dengenin nasıl bulunacağı, OpenAI için zor bir sorun haline geldi. Bu zorluk sadece şirketin kısa vadeli kazançları ile ilgili değil, aynı zamanda uzun vadeli pazar konumu ve teknoloji liderliği ile de ilgilidir.
Ev sahibinin ailesinin tahıl fazlası yok
OpenAI, bilgi işlem gücünün yeterli olmadığını defalarca duyurdu.
OpenAI'nin büyük modellere, büyük finansmana ve çok sayıda bilgi işlem kaynağına sahip bir yıldız kuruluş olduğunu bilmelisiniz. Ayrıca, çok çeşitli bilgi işlem gücü desteği sağlayan bir "altın baba" Microsoft da var. Microsoft, dünyanın en büyük ikinci bulut bilişim kaynaklarına sahiptir.
Bu açıdan bakıldığında, OpenAI'nin bilgi işlem gücünün "ev sahibi" olduğu söylenebilir. Ancak gerçek şu ki, ev sahibinin ailesinin fazla yiyeceği yok. Peki neden Microsoft gibi büyük fonları ve güçlü bir desteği olan bir şirket bu çıkmaza girdi?
Büyük modeller için bilgi işlem gücüne olan talebin benzeri görülmemiş olduğunu kabul etmeliyiz. Bu modeller yüz milyarlarca sinir ağına dayanmaktadır ve her hesaplama, bilgi işlem gücünün büyük bir testidir. Basitçe söylemek gerekirse, artık yazılım geliştirme tarihinde eşi benzeri olmayan yepyeni bir bilgi işlem ihtiyaçları düzeyiyle karşı karşıyayız. CPU'lar gibi geleneksel bilgi işlem kaynakları burada yeterli değildir ve güvenilmesi gereken GPU, şüphesiz bu teknolojik devrimin ön cephesidir.
Bununla birlikte, GPU'larla ilgili sorun, yalnızca gelişmekte olan teknoloji ürünleri olmaları değil, aynı zamanda tasarım yineleme ve kapasite kısıtlamalarının ikili zorluklarıyla da karşı karşıya olmalarıdır. Teknoloji dünyasında GPU'lara yönelik artan talebe rağmen, dünyanın çip üretim kapasitesi buna ayak uyduramadı. Mevcut yarı iletken üretim ve paketleme ve test sistemleri esas olarak CPU'lar etrafında tasarlanmıştır ve ortaya çıkan GPU'lar için tam olarak uyarlanmamıştır. Bu, GPU kapasitesini artırma ve yeni teknoloji ihtiyaçlarına uyum sağlama konusunda daha gidilecek çok yol olduğu anlamına geliyor.
GPU teknolojisi, sürekli Ar-Ge yatırımı ve teknolojik yenilik gerektiren performans ve verimliliği artırmaya çalışan her yeni nesille ilerlemeye devam ediyor. Bununla birlikte, teknolojinin bu sürekli yinelemesi, üretim sürecinin karmaşıklığının artmasının yanı sıra Ar-Ge maliyetlerinin de artması anlamına gelir.
Üretim kapasitesi sorununun yanı sıra GPU'ların maliyeti de göz ardı edilemeyecek bir konudur. Büyük ölçekli model hesaplamayı destekleyebilecek bir GPU bilgi işlem kümesi oluşturmak için yalnızca teknoloji değil, aynı zamanda büyük bir sermaye yatırımı da gerekir. OpenAI gibi bir teknoloji devi için bile bu önemli bir yük. Maliyet ve fayda arasında bir denge bulmak zor bir seçimdir.
OpenAI bile bilgi işlem gücü sıkıntısıyla mücadele ediyorsa, diğer şirketlere ne olacak? Bu sadece OpenAI için değil, aynı zamanda tüm AI endüstrisi için bir zorluktur. Tanık olduğumuz şey büyük bir değişim: geleneksel bilgi işlemden yapay zeka güdümlü bilgi işleme geçiş. Bu dönüşümde, bilgi işlem gücü en kritik darboğaz haline geldi.
Bu kıtlığın bir gecede meydana gelmediği, uzun vadeli teknolojik gelişmeler ile pazar talebi arasındaki uyumsuzluğun bir sonucu olduğu gerçeğini göz ardı edemeyiz. GPU yongalarının üretim kısıtlamaları, teknolojik gelişimi ve maliyet sorunları, küresel tedarik zincirlerini, teknolojik yenilikleri ve ekonomik modelleri içeren çok yönlüdür. Büyük model uygulamalarının yüksek bilgi işlem gücü gereksinimleri, mevcut teknoloji mimarileri için benzeri görülmemiş zorluklar ortaya çıkarmakta ve tüm endüstriyi bilgi işlem kaynaklarının nasıl tasarlanacağını, oluşturulacağını ve optimize edileceğini yeniden düşünmeye zorlamaktadır.
B-end uygulaması ölçeklendirildiğinde, bilgi işlem gücü kesintisi sorunu daha ciddi olacaktır
Çok önemli olan başka bir konu daha var, ancak gözden kaçırmak kolay.
Bilgi işlem gücü sıkıntısı hakkında konuştuğumuzda, genellikle mevcut C tarafı kullanıcı deneyimine odaklanırız. Ancak bu buzdağının sadece görünen kısmı. Daha da ciddi ama çoğu zaman gözden kaçan bir sorun, B tarafı uygulamalarının ölçeğinde gizleniyor. Şu anda, ChatGPT gibi büyük modeller ağırlıklı olarak C-end kullanıcılarına hizmet etse de, bu sadece başlangıç. B-end uygulamalarının kademeli olarak büyümesi ve olgunlaşmasıyla, bilgi işlem gücü talebinde benzeri görülmemiş bir artışla karşı karşıya kalacağız.
Çin pazarında bu eğilim şimdiden ortaya çıkmaya başladı. Baidu Wenxin Yiyan ve Ali Tongyi Qianwen gibi ürünler şu anda ağırlıklı olarak C-end kullanıcılarına hizmet veriyor olsa da, B-end uygulamalarını keşfetmeleri zaten yolda. Şu anda, bu ürünlerin çoğu ürün geliştirme aşamasındadır, ancak büyük ölçekli ticari aşamaya girdiklerinde durum tamamen farklı olacaktır. B tarafı işinin karmaşıklığı, C tarafınınkinden çok daha fazladır. C tarafında, kullanıcının sistemle etkileşimi genellikle sorgu veya komut yürütme kadar basittir. Ancak B tarafında, her iş süreci daha karmaşık veri işleme, analiz ve karar verme süreçlerini içerebilir. Bu işlemler yalnızca daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda bilgi işlem gücünün kalitesi ve kararlılığı için daha yüksek gereksinimlere sahiptir.
Daha da dikkat çekici olanı, B-end hizmetlerinin bilgi işlem gücü tüketiminin yalnızca tek bir etkileşimin karmaşıklığına değil, aynı zamanda aramaların sıklığına da yansımasıdır. B tarafında, büyük modellerin uygulanması, C tarafında ara sıra yapılan sorgu ve kullanımın aksine, sürekli ve yüksek frekanslı olma eğilimindedir. Örneğin, finans, sağlık ve üretim gibi sektörlerde, büyük modellerin gerçek zamanlı analiz ve karar desteği sağlamak için büyük miktarda veriyi sürekli olarak işlemesi gerekir. Bu tür yüksek frekanslı, yüksek yüklü bilgi işlem talebi, bilgi işlem gücü üzerinde büyük bir baskı oluşturur.
B tarafındaki büyük modellerin yaygınlaşmasıyla birlikte, bilgi işlem gücü talebinin C tarafınınkini hızla aşacağı öngörülebilir. Bu değişim ince olabilir, ancak etkisi geniş kapsamlıdır. Bir yandan, bilgi işlem gücüne yönelik artan talep, daha verimli GPU'lar ve daha optimize edilmiş bilgi işlem mimarileri gibi ilgili teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacaktır. Öte yandan, bir bütün olarak endüstrinin kaynak tahsisi, maliyet yapısı ve iş modeli üzerinde de önemli bir etkisi olacaktır.
Bu süreçte, bazı şirketlerin bu bilgi işlem gücü maliyetini karşılayamadıkları için piyasadan çıkmak zorunda kaldıklarını görebiliriz veya bazı şirketlerin gelişmiş bilgi işlem gücü yönetimi ve optimizasyon teknolojileriyle öne çıktığını görebiliriz.
Çin, çifte bilgi işlem gücü darboğazıyla karşı karşıya
Küresel olarak, bilgi işlem gücü kıtlığı, yapay zekanın geliştirilmesinde büyük bir darboğaz haline geldi ve Çin için bu zorluk özellikle şiddetli. Çin'in büyük ölçekli model şirketleri, yalnızca küresel bilgi işlem gücü kıtlığı ("doğal afetler") ile değil, aynı zamanda Çin'in büyük modeller alanındaki kalkınma beklentilerini karmaşık ve zorlu hale getiren benzersiz pazar arzı kısıtlamaları ("insan yapımı felaketler") ile de uğraşmak zorunda.
Çin'in büyük ölçekli model işletmelerinin bilgi işlem kaynaklarındaki sınırlamalarını kabul etmeliyiz. Baidu, Alibaba, ByteDance, Tencent ve Huawei gibi şirketler büyük modellerin geliştirilmesinde dikkate değer başarılar elde etmiş olsa da, karşılaştıkları bilgi işlem zorlukları gerçek ve acildir. Şu anda, küresel GPU endüstrisinin genel gelişme eksikliği nedeniyle, Çinli işletmeler yeterli bilgi işlem kaynakları elde etmede büyük engellerle karşılaştı. Bu tür bir "doğal afet" türündeki sorun, teknolojik gelişme ve endüstriyel iyileştirme için tek yoldur ve çözülmesi zaman ve büyük yatırım gerektirir.
Daha da zor olanı, Çin'in büyük ölçekli model şirketlerinin de uluslararası pazardan "insan yapımı felaketlerle" karşı karşıya olması, özellikle de Nvidia gibi uluslararası devlerin Çin pazarına arz kısıtlamaları. Bu politika kısıtlaması, Çinli şirketlerin üst düzey GPU yongaları elde etme yeteneğini doğrudan etkiledi ve böylece bilgi işlem kaynaklarının eksikliğini daha da kötüleştirdi. Bu çifte kısıtlama, şüphesiz Çin'in büyük ölçekli model işletmelerinin gelişimine ek belirsizlikler ve zorluklar ekledi.
Şu anda Baidu'dan Wenxin Yiyan ve Alibaba'dan Tongyi Qianwen gibi ürünlerin kullanıcı sayısı ChatGPT'nin 100 milyon ölçeğine ulaşmamış olsa da bu, Çinli şirketlerin mevcut bilgi işlem zorluklarıyla kolayca başa çıkabileceği anlamına gelmiyor. Bu ürünlerin geliştirilmesi ve pazarın genişlemesiyle, özellikle B-end pazarında yaygın olarak kullanılmaya başladıklarında, bilgi işlem gücüne olan talep önemli ölçüde artacaktır. Şu anda, bilgi işlem gücü kıtlığı sorunu daha belirgin hale gelecek ve bu da Çin'in büyük model endüstrisinin gelişimini ciddi şekilde kısıtlayabilir.
Uzun vadede, Çin bu çift bilgi işlem darboğazıyla etkili bir şekilde başa çıkamazsa, büyük model endüstrisinin gelişimi düşük bir seviyeyle sınırlı olabilir. Bu sadece iç pazarın rekabet gücünü etkilemekle kalmayacak, aynı zamanda Çin'in küresel ölçekte yapay zeka alanındaki etkisini de sınırlayacaktır. Bu nedenle, bilgi işlem gücü kıtlığı sorununu çözmek, yalnızca teknik bir konu değil, aynı zamanda Çin'in küresel AI rekabetindeki konumu ve geleceği ile ilgili stratejik bir konu olan Çin'in büyük model endüstrisinin gelecekteki gelişimi için çok önemlidir.
Çin'in karşı karşıya olduğu ikili bilgi işlem zorluklarının ortasında, son zamanlarda, özellikle yerli GPU'ların geliştirilmesinde bazı cesaret verici olumlu işaretler var. Baidu, Alibaba, 360 gibi önde gelen yerli teknoloji şirketleri, Huawei gibi yerli GPU üreticileriyle işbirliği yapmaya başladı.
Yerli GPU'ların yükselişi, Çin'deki bilgi işlem gücü sıkıntısı sorununu çözmek için geniş kapsamlı bir öneme sahip. Bu yerli GPU'lar performans açısından endüstri lideri NVIDIA ile karşılaştırılabilirse ve üretim düzeyindeki darboğaz etkin bir şekilde çözülürse, bu, Çin'in büyük model endüstrisine benzeri görülmemiş fırsatlar getirecektir. Tarihsel olarak, yerli bir teknoloji olgunlaştığında, genellikle pazara daha rekabetçi bir fiyatla girebilir. Bu, yerli GPU'lar başarılı olabilirse, uluslararası markalardan çok daha düşük bir fiyata benzer veya hatta daha iyi performans sunma olasılıklarının yüksek olduğu anlamına gelir.
Bu maliyet avantajı, yalnızca mevcut bilgi işlem gücü eksikliğini hafifletmekle kalmayacak, aynı zamanda pazar ortamında devrim yaratma potansiyeline de sahip olacaktır. Şu anda, GPU'ların pahalı fiyatı, büyük model teknolojisinin popülaritesini ve uygulanmasını sınırlayan önemli bir faktör olmuştur. Yerli GPU'lar daha düşük bir fiyata yüksek performanslı bilgi işlem gücü sağlayabilirse, bu, büyük model teknolojisinin hayatın her alanında uygulanmasını büyük ölçüde teşvik edecek ve Çin'in yapay zeka alanındaki gelişimini hızlandıracaktır.
Daha da önemlisi, bu gelişme, Çin'in küresel yapay zeka yarışında "yenilgiyi zafere dönüştürmesini" sağlayabilir. Büyük ölçekli model bilgi işlem gücü ve uygulamaları açısından, Çin sadece yetişmekle kalmaz, aynı zamanda Amerika Birleşik Devletleri gibi önde gelen ülkeleri bile geçebilir.
Tabii ki, tüm bunlar hala geliştirmenin başlangıcında ve yerli GPU'ların başarısının hala teknik zorlukların üstesinden gelmesi gerekiyor. Bununla birlikte, Çin'in bilgisayar özerkliğine giden yolda sağlam adımlar attığına dair olumlu işaretler var. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yerli GPU teknolojisinin olgunluğuna ve büyük ölçekli uygulamasına ve Çin'in büyük model endüstrisinin hızlı gelişimini nasıl destekleyeceğine tanık olmamız bekleniyor.
Özetle, bilgi işlem gücü kıtlığının küresel zorluğunu keşfetme yolculuğunda, yalnızca teknolojik sınırların sürekli ilerlemesine tanık olmakla kalmadık, aynı zamanda endüstrinin gelişiminin karşı karşıya olduğu karmaşık zorlukları da derinden deneyimledik. OpenAI'nin hikayesinden Çin'in büyük ölçekli model şirketlerinin çifte ikilemine, yerli GPU teknolojisinin yükselişine kadar tüm bunlar temel bir gerçeği ortaya koyuyor: bilgi işlem gücü, yapay zekanın gelecekteki gelişim yolunda önemli bir stratejik kaynak haline geldi. Bu sadece teknik düzeyde bir rekabet değil, aynı zamanda gelecek için küresel bilimsel ve teknolojik güçlerin yatırımı ve düzenidir.
İleriye baktığımızda, teknolojik gelişmeler ve gelişen pazar talepleri ile birlikte, bilgi işlem gücü sıkıntısı sorununun sonunda çözüleceğine inanmak için nedenlerimiz var. Bu süreçte yenilik, işbirliği ve stratejik uyum, her katılımcının yüzleşmesi gereken temel konular olacaktır. Sonuç olarak, bilgi işlem gücünün bu zorluğu, yapay zeka teknolojisinin geleceğini tanımlayacak ve dijital dünyamızı şekillendirecektir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
OpenAI felç oldu, Çin'in kara teknolojisi küresel yapay zekayı kurtarabilir mi?
Orijinal kaynak: Data Ape
Günümüzün hızlı teknolojik gelişme çağında, OpenAI'nin ChatGPT'si şüphesiz yapay zeka alanında parlayan bir yıldız haline geldi. Bununla birlikte, kullanıcı sayısındaki artışla birlikte, göz ardı edilemeyecek bir sorun yavaş yavaş su yüzüne çıktı - bilgi işlem gücü eksikliği. Bu sadece OpenAI için bir zorluk değil, tüm AI endüstrisi için bir sorundur.
Bu derinlemesine analizde, bilgi işlem gücü kesintisinin temel nedenlerini ve bunun büyük modellerin gelişimini ve endüstrinin geleceğini nasıl etkilediğini keşfedeceğiz. Aynı zamanda, yerli GPU'ların geliştirilmesi ve bunların küresel pazar üzerindeki olası etkileri de dahil olmak üzere bu sorunu çözmenin potansiyel yollarını da keşfedeceğiz.
Bilgi işlem gücü sıkıntısı OpenAI'yi rahatsız ediyor
Bilgi işlem gücü sıkıntısı, OpenAI'nin hızlı yükselişinde yüzleşmek zorunda olduğu her zaman çetrefilli bir sorun olmuştur. Son zamanlarda, yüksek profilli bir olay nedeniyle bu konu daha belirgin hale geldi. OpenAI, teknolojisinin en son başarılarının sergilendiği ve dünya çapında büyük ilgi gören "Bilim ve Teknoloji Bahar Şenliği Galası" lakaplı büyük ölçekli bir sergi etkinliği düzenledi. Sonuç olarak, OpenAI'nin platformuna, özellikle de yıldız ürünü ChatGPT'ye bir kullanıcı seli akın etti.
Ancak, bu çılgınlığın arkasında büyük bir zorluk var. Kullanıcı sayısındaki patlayıcı artış, OpenAI'nin bilgi işlem kapasitesini hızla aştı. Konferanstan sadece iki gün sonra şok edici bir gerçek ortaya çıktı: ChatGPT sunucusu çöktü. Sayısız netizen, ChatGPT ve OpenAI tarafından sağlanan API'leri normal şekilde kullanamadıklarını bildirdi.
Bu krizle karşı karşıya kalan OpenAI, piyasayı şok eden bir karar vermek zorunda kaldı: yeni ChatGPT Plus kullanıcılarının kaydını askıya almak. Bu kararın arkasındaki ekonomik maliyet çok büyük, 100 milyon yeni kullanıcı aylık 20 dolarlık abonelik ücretiyle OpenAI için ayda 2 milyar dolar gelir elde ediyor. Böylesine büyük bir potansiyel fayda, ancak bilgi işlem gücü yetersizliği nedeniyle vazgeçmek zorunda kalmak, şüphesiz son derece pasif bir seçimdir.
Aslında, bilgi işlem gücü sıkıntısı sadece yeni bir fenomen değildir. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, bilgi işlem gücü sorunu kalıcı bir gölge olmuştur. Örneğin, Nisan ayında ChatGPT Plus, ücretli öğelerin satın alınmasını da askıya almak zorunda kaldı. Bu zaman zaman oluyor ve OpenAI'nin büyüme yolunda bir norm haline gelmiş gibi görünüyor.
Bu olaylar tartışılmaz bir gerçeği ortaya koyuyor: Mevcut teknolojik gelişme bağlamında, bilgi işlem gücü, yapay zeka teknolojisi inovasyonunu ve ticari uygulamaların genişlemesini sınırlayan büyük bir darboğaz haline geldi. OpenAI için bu sadece teknik bir zorluk değil, aynı zamanda stratejik bir zorluktur. Hızla genişleyen pazar talebi ile sınırlı bilgi işlem kaynakları arasında bir dengenin nasıl bulunacağı, OpenAI için zor bir sorun haline geldi. Bu zorluk sadece şirketin kısa vadeli kazançları ile ilgili değil, aynı zamanda uzun vadeli pazar konumu ve teknoloji liderliği ile de ilgilidir.
Ev sahibinin ailesinin tahıl fazlası yok
OpenAI, bilgi işlem gücünün yeterli olmadığını defalarca duyurdu.
OpenAI'nin büyük modellere, büyük finansmana ve çok sayıda bilgi işlem kaynağına sahip bir yıldız kuruluş olduğunu bilmelisiniz. Ayrıca, çok çeşitli bilgi işlem gücü desteği sağlayan bir "altın baba" Microsoft da var. Microsoft, dünyanın en büyük ikinci bulut bilişim kaynaklarına sahiptir.
Bu açıdan bakıldığında, OpenAI'nin bilgi işlem gücünün "ev sahibi" olduğu söylenebilir. Ancak gerçek şu ki, ev sahibinin ailesinin fazla yiyeceği yok. Peki neden Microsoft gibi büyük fonları ve güçlü bir desteği olan bir şirket bu çıkmaza girdi?
Büyük modeller için bilgi işlem gücüne olan talebin benzeri görülmemiş olduğunu kabul etmeliyiz. Bu modeller yüz milyarlarca sinir ağına dayanmaktadır ve her hesaplama, bilgi işlem gücünün büyük bir testidir. Basitçe söylemek gerekirse, artık yazılım geliştirme tarihinde eşi benzeri olmayan yepyeni bir bilgi işlem ihtiyaçları düzeyiyle karşı karşıyayız. CPU'lar gibi geleneksel bilgi işlem kaynakları burada yeterli değildir ve güvenilmesi gereken GPU, şüphesiz bu teknolojik devrimin ön cephesidir.
Bununla birlikte, GPU'larla ilgili sorun, yalnızca gelişmekte olan teknoloji ürünleri olmaları değil, aynı zamanda tasarım yineleme ve kapasite kısıtlamalarının ikili zorluklarıyla da karşı karşıya olmalarıdır. Teknoloji dünyasında GPU'lara yönelik artan talebe rağmen, dünyanın çip üretim kapasitesi buna ayak uyduramadı. Mevcut yarı iletken üretim ve paketleme ve test sistemleri esas olarak CPU'lar etrafında tasarlanmıştır ve ortaya çıkan GPU'lar için tam olarak uyarlanmamıştır. Bu, GPU kapasitesini artırma ve yeni teknoloji ihtiyaçlarına uyum sağlama konusunda daha gidilecek çok yol olduğu anlamına geliyor.
GPU teknolojisi, sürekli Ar-Ge yatırımı ve teknolojik yenilik gerektiren performans ve verimliliği artırmaya çalışan her yeni nesille ilerlemeye devam ediyor. Bununla birlikte, teknolojinin bu sürekli yinelemesi, üretim sürecinin karmaşıklığının artmasının yanı sıra Ar-Ge maliyetlerinin de artması anlamına gelir.
Üretim kapasitesi sorununun yanı sıra GPU'ların maliyeti de göz ardı edilemeyecek bir konudur. Büyük ölçekli model hesaplamayı destekleyebilecek bir GPU bilgi işlem kümesi oluşturmak için yalnızca teknoloji değil, aynı zamanda büyük bir sermaye yatırımı da gerekir. OpenAI gibi bir teknoloji devi için bile bu önemli bir yük. Maliyet ve fayda arasında bir denge bulmak zor bir seçimdir.
OpenAI bile bilgi işlem gücü sıkıntısıyla mücadele ediyorsa, diğer şirketlere ne olacak? Bu sadece OpenAI için değil, aynı zamanda tüm AI endüstrisi için bir zorluktur. Tanık olduğumuz şey büyük bir değişim: geleneksel bilgi işlemden yapay zeka güdümlü bilgi işleme geçiş. Bu dönüşümde, bilgi işlem gücü en kritik darboğaz haline geldi.
Bu kıtlığın bir gecede meydana gelmediği, uzun vadeli teknolojik gelişmeler ile pazar talebi arasındaki uyumsuzluğun bir sonucu olduğu gerçeğini göz ardı edemeyiz. GPU yongalarının üretim kısıtlamaları, teknolojik gelişimi ve maliyet sorunları, küresel tedarik zincirlerini, teknolojik yenilikleri ve ekonomik modelleri içeren çok yönlüdür. Büyük model uygulamalarının yüksek bilgi işlem gücü gereksinimleri, mevcut teknoloji mimarileri için benzeri görülmemiş zorluklar ortaya çıkarmakta ve tüm endüstriyi bilgi işlem kaynaklarının nasıl tasarlanacağını, oluşturulacağını ve optimize edileceğini yeniden düşünmeye zorlamaktadır.
B-end uygulaması ölçeklendirildiğinde, bilgi işlem gücü kesintisi sorunu daha ciddi olacaktır
Çok önemli olan başka bir konu daha var, ancak gözden kaçırmak kolay.
Bilgi işlem gücü sıkıntısı hakkında konuştuğumuzda, genellikle mevcut C tarafı kullanıcı deneyimine odaklanırız. Ancak bu buzdağının sadece görünen kısmı. Daha da ciddi ama çoğu zaman gözden kaçan bir sorun, B tarafı uygulamalarının ölçeğinde gizleniyor. Şu anda, ChatGPT gibi büyük modeller ağırlıklı olarak C-end kullanıcılarına hizmet etse de, bu sadece başlangıç. B-end uygulamalarının kademeli olarak büyümesi ve olgunlaşmasıyla, bilgi işlem gücü talebinde benzeri görülmemiş bir artışla karşı karşıya kalacağız.
Çin pazarında bu eğilim şimdiden ortaya çıkmaya başladı. Baidu Wenxin Yiyan ve Ali Tongyi Qianwen gibi ürünler şu anda ağırlıklı olarak C-end kullanıcılarına hizmet veriyor olsa da, B-end uygulamalarını keşfetmeleri zaten yolda. Şu anda, bu ürünlerin çoğu ürün geliştirme aşamasındadır, ancak büyük ölçekli ticari aşamaya girdiklerinde durum tamamen farklı olacaktır. B tarafı işinin karmaşıklığı, C tarafınınkinden çok daha fazladır. C tarafında, kullanıcının sistemle etkileşimi genellikle sorgu veya komut yürütme kadar basittir. Ancak B tarafında, her iş süreci daha karmaşık veri işleme, analiz ve karar verme süreçlerini içerebilir. Bu işlemler yalnızca daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda bilgi işlem gücünün kalitesi ve kararlılığı için daha yüksek gereksinimlere sahiptir.
Daha da dikkat çekici olanı, B-end hizmetlerinin bilgi işlem gücü tüketiminin yalnızca tek bir etkileşimin karmaşıklığına değil, aynı zamanda aramaların sıklığına da yansımasıdır. B tarafında, büyük modellerin uygulanması, C tarafında ara sıra yapılan sorgu ve kullanımın aksine, sürekli ve yüksek frekanslı olma eğilimindedir. Örneğin, finans, sağlık ve üretim gibi sektörlerde, büyük modellerin gerçek zamanlı analiz ve karar desteği sağlamak için büyük miktarda veriyi sürekli olarak işlemesi gerekir. Bu tür yüksek frekanslı, yüksek yüklü bilgi işlem talebi, bilgi işlem gücü üzerinde büyük bir baskı oluşturur.
B tarafındaki büyük modellerin yaygınlaşmasıyla birlikte, bilgi işlem gücü talebinin C tarafınınkini hızla aşacağı öngörülebilir. Bu değişim ince olabilir, ancak etkisi geniş kapsamlıdır. Bir yandan, bilgi işlem gücüne yönelik artan talep, daha verimli GPU'lar ve daha optimize edilmiş bilgi işlem mimarileri gibi ilgili teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacaktır. Öte yandan, bir bütün olarak endüstrinin kaynak tahsisi, maliyet yapısı ve iş modeli üzerinde de önemli bir etkisi olacaktır.
Bu süreçte, bazı şirketlerin bu bilgi işlem gücü maliyetini karşılayamadıkları için piyasadan çıkmak zorunda kaldıklarını görebiliriz veya bazı şirketlerin gelişmiş bilgi işlem gücü yönetimi ve optimizasyon teknolojileriyle öne çıktığını görebiliriz.
Çin, çifte bilgi işlem gücü darboğazıyla karşı karşıya
Küresel olarak, bilgi işlem gücü kıtlığı, yapay zekanın geliştirilmesinde büyük bir darboğaz haline geldi ve Çin için bu zorluk özellikle şiddetli. Çin'in büyük ölçekli model şirketleri, yalnızca küresel bilgi işlem gücü kıtlığı ("doğal afetler") ile değil, aynı zamanda Çin'in büyük modeller alanındaki kalkınma beklentilerini karmaşık ve zorlu hale getiren benzersiz pazar arzı kısıtlamaları ("insan yapımı felaketler") ile de uğraşmak zorunda.
Çin'in büyük ölçekli model işletmelerinin bilgi işlem kaynaklarındaki sınırlamalarını kabul etmeliyiz. Baidu, Alibaba, ByteDance, Tencent ve Huawei gibi şirketler büyük modellerin geliştirilmesinde dikkate değer başarılar elde etmiş olsa da, karşılaştıkları bilgi işlem zorlukları gerçek ve acildir. Şu anda, küresel GPU endüstrisinin genel gelişme eksikliği nedeniyle, Çinli işletmeler yeterli bilgi işlem kaynakları elde etmede büyük engellerle karşılaştı. Bu tür bir "doğal afet" türündeki sorun, teknolojik gelişme ve endüstriyel iyileştirme için tek yoldur ve çözülmesi zaman ve büyük yatırım gerektirir.
Daha da zor olanı, Çin'in büyük ölçekli model şirketlerinin de uluslararası pazardan "insan yapımı felaketlerle" karşı karşıya olması, özellikle de Nvidia gibi uluslararası devlerin Çin pazarına arz kısıtlamaları. Bu politika kısıtlaması, Çinli şirketlerin üst düzey GPU yongaları elde etme yeteneğini doğrudan etkiledi ve böylece bilgi işlem kaynaklarının eksikliğini daha da kötüleştirdi. Bu çifte kısıtlama, şüphesiz Çin'in büyük ölçekli model işletmelerinin gelişimine ek belirsizlikler ve zorluklar ekledi.
Şu anda Baidu'dan Wenxin Yiyan ve Alibaba'dan Tongyi Qianwen gibi ürünlerin kullanıcı sayısı ChatGPT'nin 100 milyon ölçeğine ulaşmamış olsa da bu, Çinli şirketlerin mevcut bilgi işlem zorluklarıyla kolayca başa çıkabileceği anlamına gelmiyor. Bu ürünlerin geliştirilmesi ve pazarın genişlemesiyle, özellikle B-end pazarında yaygın olarak kullanılmaya başladıklarında, bilgi işlem gücüne olan talep önemli ölçüde artacaktır. Şu anda, bilgi işlem gücü kıtlığı sorunu daha belirgin hale gelecek ve bu da Çin'in büyük model endüstrisinin gelişimini ciddi şekilde kısıtlayabilir.
Uzun vadede, Çin bu çift bilgi işlem darboğazıyla etkili bir şekilde başa çıkamazsa, büyük model endüstrisinin gelişimi düşük bir seviyeyle sınırlı olabilir. Bu sadece iç pazarın rekabet gücünü etkilemekle kalmayacak, aynı zamanda Çin'in küresel ölçekte yapay zeka alanındaki etkisini de sınırlayacaktır. Bu nedenle, bilgi işlem gücü kıtlığı sorununu çözmek, yalnızca teknik bir konu değil, aynı zamanda Çin'in küresel AI rekabetindeki konumu ve geleceği ile ilgili stratejik bir konu olan Çin'in büyük model endüstrisinin gelecekteki gelişimi için çok önemlidir.
Çin'in karşı karşıya olduğu ikili bilgi işlem zorluklarının ortasında, son zamanlarda, özellikle yerli GPU'ların geliştirilmesinde bazı cesaret verici olumlu işaretler var. Baidu, Alibaba, 360 gibi önde gelen yerli teknoloji şirketleri, Huawei gibi yerli GPU üreticileriyle işbirliği yapmaya başladı.
Yerli GPU'ların yükselişi, Çin'deki bilgi işlem gücü sıkıntısı sorununu çözmek için geniş kapsamlı bir öneme sahip. Bu yerli GPU'lar performans açısından endüstri lideri NVIDIA ile karşılaştırılabilirse ve üretim düzeyindeki darboğaz etkin bir şekilde çözülürse, bu, Çin'in büyük model endüstrisine benzeri görülmemiş fırsatlar getirecektir. Tarihsel olarak, yerli bir teknoloji olgunlaştığında, genellikle pazara daha rekabetçi bir fiyatla girebilir. Bu, yerli GPU'lar başarılı olabilirse, uluslararası markalardan çok daha düşük bir fiyata benzer veya hatta daha iyi performans sunma olasılıklarının yüksek olduğu anlamına gelir.
Bu maliyet avantajı, yalnızca mevcut bilgi işlem gücü eksikliğini hafifletmekle kalmayacak, aynı zamanda pazar ortamında devrim yaratma potansiyeline de sahip olacaktır. Şu anda, GPU'ların pahalı fiyatı, büyük model teknolojisinin popülaritesini ve uygulanmasını sınırlayan önemli bir faktör olmuştur. Yerli GPU'lar daha düşük bir fiyata yüksek performanslı bilgi işlem gücü sağlayabilirse, bu, büyük model teknolojisinin hayatın her alanında uygulanmasını büyük ölçüde teşvik edecek ve Çin'in yapay zeka alanındaki gelişimini hızlandıracaktır.
Daha da önemlisi, bu gelişme, Çin'in küresel yapay zeka yarışında "yenilgiyi zafere dönüştürmesini" sağlayabilir. Büyük ölçekli model bilgi işlem gücü ve uygulamaları açısından, Çin sadece yetişmekle kalmaz, aynı zamanda Amerika Birleşik Devletleri gibi önde gelen ülkeleri bile geçebilir.
Tabii ki, tüm bunlar hala geliştirmenin başlangıcında ve yerli GPU'ların başarısının hala teknik zorlukların üstesinden gelmesi gerekiyor. Bununla birlikte, Çin'in bilgisayar özerkliğine giden yolda sağlam adımlar attığına dair olumlu işaretler var. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yerli GPU teknolojisinin olgunluğuna ve büyük ölçekli uygulamasına ve Çin'in büyük model endüstrisinin hızlı gelişimini nasıl destekleyeceğine tanık olmamız bekleniyor.
Özetle, bilgi işlem gücü kıtlığının küresel zorluğunu keşfetme yolculuğunda, yalnızca teknolojik sınırların sürekli ilerlemesine tanık olmakla kalmadık, aynı zamanda endüstrinin gelişiminin karşı karşıya olduğu karmaşık zorlukları da derinden deneyimledik. OpenAI'nin hikayesinden Çin'in büyük ölçekli model şirketlerinin çifte ikilemine, yerli GPU teknolojisinin yükselişine kadar tüm bunlar temel bir gerçeği ortaya koyuyor: bilgi işlem gücü, yapay zekanın gelecekteki gelişim yolunda önemli bir stratejik kaynak haline geldi. Bu sadece teknik düzeyde bir rekabet değil, aynı zamanda gelecek için küresel bilimsel ve teknolojik güçlerin yatırımı ve düzenidir.
İleriye baktığımızda, teknolojik gelişmeler ve gelişen pazar talepleri ile birlikte, bilgi işlem gücü sıkıntısı sorununun sonunda çözüleceğine inanmak için nedenlerimiz var. Bu süreçte yenilik, işbirliği ve stratejik uyum, her katılımcının yüzleşmesi gereken temel konular olacaktır. Sonuç olarak, bilgi işlem gücünün bu zorluğu, yapay zeka teknolojisinin geleceğini tanımlayacak ve dijital dünyamızı şekillendirecektir.