Çin'in açık ağırlıklı yapay zeka stratejisi öne geçiyor

 (werd.io)
7 puan yazan GN⁺ 11 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Yapay zeka modellerinin marka sadakati ve yüzeysel geçiş maliyetleri dışında büyük bir savunulabilirliği yok; bu yüzden Çin'in açık ağırlık stratejisi, ABD'nin kapalı modellerinden daha geniş bir dağıtım ekosistemi oluşturuyor
  • Kurumsal yapay zekada gerçek savunulabilirlik modelden çok sözleşmeler, şirket içi sistem entegrasyonları ve kolaylık sağlayan özellikler gibi çevre hizmetlerden geliyor; API kullanıcıları prompt'larını koruyarak modelleri ve sağlayıcıları kolayca değiştirebiliyor
  • ABD'nin GPU ihracat kontrolleri ve verilerin Çin sunucularına aktarılmasına yönelik düzenlemeler, Çinli şirketlerin küresel ölçekte merkezi hizmet sunmasını sınırlıyor; ancak Çin, modelleri yayımlayarak hesaplama dezavantajını dağıtım avantajına dönüştürüyor
  • Moonshot ve Alibaba, OpenAI ile Anthropic'in en iyi modellerine çok daha düşük maliyetle rakip olabileceğini söyledikleri modeller yayımladı; a16z'den Martin Casado, rastgele bir startup'ın Çin modellerini kullanma olasılığını %80 olarak değerlendiriyor
  • ABD'nin kapalı stratejisi ve kısa vadeli gelir odaklı teşvikleri ekosistem büyümesini engelliyor; yapay zeka harcamalarına bağımlılığı yüksek ABD ekonomisinin riskini azaltmak için public AI, federatif hizmetler ve açık araştırma desteklenmeli

Savunulabilirlik modelden çok çevre hizmetlerde kalıyor

  • Yapay zeka modellerinin bağımsız ürünler olarak kalıcı savunulabilirliği yüksek değil
    • Kullanıcılar iş akışlarını ciddi biçimde etkilemeden ChatGPT'den Claude'a geçebilir
    • Mühendislik ortamlarında aynı prompt korunup yalnızca API değiştirilebildiği için geçiş daha da kolaydır
    • Sözleşmelerle müşterileri bağlamak mümkün olsa da, uzun vadede tek bir sağlayıcıyı seçmeye devam etmeyi gerektiren teknik teşvik neredeyse yoktur
  • Kurumsal yapay zekada savunulabilirlik; işlemler ve sözleşmeler, kurumsal sistem entegrasyonları ve çalışma ortamındaki kolaylık özellikleri üzerinden oluşur
    • Kullanıcılar ihtiyaçlarına en uygun modeli seçebilir, daha iyi bir model ortaya çıktığında modeli ve sağlayıcıyı değiştirebilir

Hesaplama dezavantajını tersine çeviren dağıtım stratejisi

  • ABD hükümetinin GPU ihracat kontrolleri nedeniyle Çinli şirketler, model eğitimi için hesaplama kaynağı bulsalar bile OpenAI ve Anthropic gibi küresel ölçekte merkezi hizmetleri aynı şekilde sunmakta zorlanıyor
    • Çin sunucularıyla belirli veri türlerinin paylaşılmasını engelleyen düzenlemeler de hizmetlerin büyümesini sınırlıyor
  • Açık teknolojiler izinsiz kullanılabildiği, istenen yerde barındırılabildiği ve üzerinde deney yapılıp değiştirilebildiği için altyapı benimsenmesinde avantajlıdır
    • Açık ağırlıklı modeller açık kaynak değildir, ancak taşınabilir ve izinsiz kullanılabilir
  • Çin'in modelleri yayımlaması, ABD'nin yarattığı hesaplama dezavantajını dağıtım avantajına çeviriyor; ABD şirketlerinin gelir elde ettiği model katmanını metalaştırıyor ve kapalı merkezi hizmetlerden daha etkili bir küresel ekosistem kuruyor
    • İmalattan bilimsel araştırmaya kadar Çin'deki pek çok sektör bu modellerden hemen yararlanabilir

Performans farkı daralıyor

ABD'nin kapalı stratejisinin yarattığı risk

  • Çin toplumunun kapalılığına karşın, yapay zeka teknolojisini sıkı biçimde kontrol eden tarafın ABD şirketleri olması gibi bir paradoks var
    • Çin modellerine hükümet bakış açısının yansıyabileceğine dair ciddi endişeler var; bu durum Tiananmen Meydanı ile ilgili sorularda görülebiliyor
    • ABD şirketlerinin kapalı stratejisi, ABD hükümetinin geçmişte açık interneti destekleme biçimiyle belirgin bir tezat oluşturuyor
  • Gerçek savunulabilirliği zayıf ve ekosistem potansiyeli yüksek bir teknolojiyi kapatmak yerine izin verici ve işbirliğine dayalı bir açık yaklaşımı seçmek daha avantajlıdır
    • ABD şirketleri, ekosistemin çıkarlarından çok doğrudan kısa vadeli gelirlerin peşinden gitmeye zorlanıyor
    • Hükümet de güçlü ihracat kontrolleriyle piyasaya müdahale ediyor; ekosistem ile şirket teşviklerini daha iyi hizalayacak bir değişim gerekiyor
  • Şu anda ABD ekonomisinin önemli bir bölümü yapay zeka harcamalarının etkisi altında; bu dinamikler nedeniyle harcama tabanı çökerse ciddi sonuçlar doğabilir
  • Kamu yararı ve toplumun değerleri doğrultusunda işletilebilecek açık teknolojiler için public AI, federatif hizmetler ve açık araştırma destek görüyor, ancak daha fazla desteğe ihtiyaç var
    • Bunu ABD'de hayata geçirmek için bugünkünden daha incelikli bir strateji ve destek gerekiyor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 11 시간 전
Hacker News yorumları

  • Son 50 yılda bilgisayar ve yazılım pazarında sonunda ücretsiz ve düşük fiyatlı ürünler kazandı. PC’ler minibilgisayarları yıktı, düşük fiyatlı Windows ve ücretsiz Linux UNIX pazarını aşındırdı, ana bilgisayarların payı da büyük ölçüde azaldı.
    En ileri modellerin eğitim maliyeti ve kaynak gereksinimleri sürdürülebilir değil; daha ucuz, yüksek kaliteli modeller geliştirmek için ekonomik teşvik muazzam. Tüketici donanımında yerel LLM’ler, 1970–80’lerin PC hobi kullanıcısı ekosistemini andırıyor; 10–15 yıl sonra PC’lerin ve akıllı telefonların bugünkü en ileri modellerin yaptığı işlerin çoğunu yapacağı düşünülüyor.
    Çin’in açık ağırlıklı modelleri, Anthropic ve OpenAI’dan çok daha ucuz yapay zeka kiralama hizmetlerini mümkün kılarak bu akımı hızlandıracak.

    • Tüketici pazarında tek başına genel amaçlı LLM araçlarının uzun ömürlü olmayacağı düşünülüyor. Ekonomi iyileştikçe ürünler, gerekli model etkileşimlerini arka planda şeffaf biçimde halledecek.
      Kullanıcılar, muhakemelerini bulandıracak kadar yağcılık yapan ya da inatçı ve geç anlayan, her şeyi tek tek açıklamaları gereken arayüzler istemiyor. Teknoloji sektörü, teknik olmayan kullanıcıların ihtiyaçlarını hayal ederken yeniliğin cazibesine fazla kapılma eğiliminde.
      Bir müzik çalma aracının, ilgili şarkının yer aldığı film hakkında hayran kurgusu yazabilme yeteneğine ihtiyacı yok; etkileyici olsa da faydalı değil.
    • Ana bilgisayarlar ortadan kalkmadı, sadece adını bulut olarak değiştirdi denebilir. Terminal yerine tarayıcı kullanılması dışında, artık bu bilgisayarla etkileşime giren insan sayısı herhangi bir cihazdan daha fazla.
    • Mevcut açık ağırlıklı modeller, dev şirketler devlet desteğine ve kendi teşviklerine dayanarak eğitim ve geliştirmeye milyarlarca dolar harcayıp para kazanma yolundan fiilen vazgeçtiği sürece sürdürülebiliyor.
      Linux çekirdeği gibi açık kaynak projelerde bireyler karmaşık sistemleri bağımsız olarak iyileştirip bu kazanımları biriktirebiliyordu; modellerde ise dağıtık eğitim ya da paralel iyileştirme yolu yok.
      Bu, fiyat savaşıyla Batılı şirketlerin finansmanını kurutmaya yönelik kısa vadeli bir strateji olabilir; ancak teşvikler ve politikalar her an değişebilir. Model iyileştirmesi gerçekten merkeziyetsiz hale getirilemezse açıklık her an durdurulabilir.
    • “PC ofis üretkenlik yazılımı”nın ne olduğu belirsiz. Sonuçta kazanan Microsoft Office; bunun uzmanlaşmış bir ürün olmadığını söyleyip söyleyemeyeceğimiz şüpheli.
    • Yazılım kullanımını ve eğitimini dünyaya yayan bir diğer kilit unsur korsan kopyaydı. Gelişmekte olan bir ülkede büyürken Windows, Office, Visual Basic, Flash, Dreamweaver gibi ürünleri 1 doların altında bulabiliyor, pahalı lisanslar olmadan kendi kendime öğrenebiliyordum.
      Gelişmekte olan ülkelerde büyüyen aynı kuşaktan birçok geliştirici için de benzer olduğunu düşünüyorum.

  • Artık geri döndürmek zor. Açık ağırlıklar açık kaynak değil, fiilen ücretsiz modeller; kullanıcı yalnızca barındırma maliyetini üstleniyor.
    Yüzlerce sağlayıcı bunları barındırıp satıyor; Microsoft, Databricks, Palantir’den küçük startup’lara kadar binlerce şirket bunları çalıştırıp ince ayar yaparak fikri mülkiyet sahibi olabiliyor.
    Buna karşılık OpenAI ve Anthropic, batık maliyetler ve yetenekleri elde tutmak için ödenen çok yüksek maaşlar nedeniyle çıkarımda %90’dan fazla marj almak zorunda. Meta’nın baş mühendislere milyarlarca dolar ödemesi de piyasayı ciddi biçimde çarpıttı.
    ABD laboratuvarları kapanırsa Çin laboratuvarları da hemen ücretlendirmeye geçer; ancak token başına fiyat yine de beşte bir ya da onda bir olur ve çeşitli kısıtlama mekanizmaları da daha az olur. ABD laboratuvarları maliyetleri ve maaşları düşürüp rekabet etmek zorunda; yapay zeka ve robotik, ABD’nin yeniden sanayileşip süper güç konumunu koruması için son umut.

    • Çin diğer ülkelerin güneş enerjisi sektörünü çökerttikten sonra bile Çin yapımı güneş panellerinin watt başına fiyatı düşmeye devam ediyor.
      Çin’in iç talebi yeterince büyük ve yenilenebilir enerjiye yönelik uzun vadeli bir devlet stratejisi var; bu da dünyaya cömert bir destek gibi görünen sonuçlar doğurabilir. Çin yapay zekası da benzer bir yol izleyebilir.

  • “Startup’ların %80’i Çin modellerini kullanıyor” alıntısı şüpheli. Yakın zamanda görüşme yaptığım birkaç startup’ın hepsi ABD modellerini kullanıyordu; Çin modellerini kısmen kullansalar bile işin özü Claude ve Codex abonelikleriydi.

    • Alıntının tamamı, Martin Casado’nun a16z ofisini ziyaret eden kurucuların startup’larının Çin yapımı açık kaynak modeller kullanma olasılığının %80 olduğu yönündeki sözleri. Bu, yazıda anlatılandan oldukça farklı.
      Yatırım öncesi bir startup iş akışının bir yerinde Çin modeli kullanabilir; ancak yatırım veya gelir elde edip 1 yıldan uzun süre hayatta kalanlar arasında bunu kullanmaya devam edenlerin oranı bilinmiyor. Bu, “Çin açık kaynak modeliyle bile bu kadarını yaptık; yatırım alıp en ileri modelleri kullanırsak daha iyisini yapabiliriz” şeklinde bir sunum da olabilir.
      Yazarın önceden belirlediği anlatıya uyan bir alıntı bulduğu ya da alıntıyı dikkatsizce okuduğu görülüyor.
    • En az bir kişinin Windows dizüstü bilgisayar kullandığı gerekçesiyle çalıştığınız startup’ların %100’ünün Windows kullandığını söylemeye benzeyen kurnazca bir istatistik. Gerçekte mühendis ekipmanları %80 Mac, %20 Linux olabilir.
      Çin açık ağırlıklı modellerini sık kullanıyorum, ancak önemli kodlama işlerinde ilk tercih etmiyorum.
    • Müşterilerin yapay zeka özelliklerini kullanımı artarsa daha iyi bir modele geçmeyi düşünerek DeepSeek’i devreye aldık; ancak mevcut işler için çok iyi ve çok daha ucuz olduğundan geçiş yapmama ihtimalimiz yüksek.
      Kullandığımız yapay zeka kütüphanesinde tek bir ayarı değiştirerek modeli değiştirebiliyoruz.
    • Modelin üründe mi yoksa geliştirmede mi kullanıldığını ayırt etmek gerekir. Bazı uygulamalarda cihaz içinde veya internet bağlantısı olduğunda API üzerinden açık ağırlıklı modeller kullanılıyor; geliştirmede ise Claude, Codex, Cursor, Grok gibi araçlar kullanılıyor.
    • Yaklaşık 6 kişilik ekip, hâlâ koltuk başına aylık abonelik planında olduğu için Claude Code kullanıyor. Token başına ücretlendirmeye geçilirse kesinlikle yeniden değerlendirecekler.

  • Çalıştırılabilir donanım ucuzladığında açık ağırlıklı modellerin baskın hâle gelmesi anlamında kazanacağını düşünüyorum. Maliyetten tasarruf etmek için GPU’yu doğrudan kiralayabilirsiniz; ancak çıkarımı kendi işleten şirketlerin faturalarının da şaşırtıcı derecede yüksek olduğunu duydum.
    Yine de modeli eğitip yayımlayan tarafın bundan ne kazandığını anlamak zor. ABD’li sağlayıcıları tehdit olarak görüp fiyatları düşürmeye yönelik bir strateji mi, iş modeli ne, belirsiz.

    • NVIDIA açısından açık ağırlıklı modeller klasik bir tamamlayıcıları metalaştırma stratejisidir. Model ne kadar ucuz olursa, onu çalıştıracak GPU alımı o kadar artar.
      Çin’in motivasyonunu bilmek zor. İlgili yazı
    • Açık ağırlıklar sayesinde, yalnızca sunuculara yatırım yapacak sermayesi olan küçük bir şirket bile sağlayıcı olup niş pazarlar elde edebilir.
      Çin, teknolojiyi metalaştırarak çok sayıda şirketin ekonominin genelindeki farklı bölümleri desteklemesini tüm ekonominin çıkarı olarak görüyor ve kamu yatırımını bununla gerekçelendiriyor.
      ABD stratejisi ise özel sermayeyi az sayıda şirkette yoğunlaştırıp bir ya da iki şirketin pazara hâkim olmasına ve tüm sektörlere giderek daha ağır bir “vergi” yüklemesine yol açan bir yaklaşım; bu yüzden bunu ulusal ekonominin bütünü için bir zafer olarak görmek zor.
    • Çin dünyanın fabrikası olduğu için yazılımla kazanmasına gerek yok; yazılımı ücretsiz hâle getirip donanımla kazanmayı tercih ediyor.
      Yapay zeka çıkarımı ücretsiz olursa, Çin yapımı çipleri kullanım alanına göre optimize edip oyuncaklar, otomobiller, aletler gibi sayısız ürüne koyarak satabilir. Ucuz x86 cihazlar ve Linux/BSD ürünleri zaten Çin’den akın akın geldiğine göre GPU’lar da farklı olmayacaktır.
    • Bunun nedeni Çin’de araştırma faaliyetlerine çok büyük devlet sübvansiyonları verilmesi. Kamu fonu ayırıp bir iş yaptırırsanız, o iş yapılır; yapı bu kadar basit.
    • Çin’de LLM pazarı çok rekabetçi; lider şirketlerden biri ağırlıkları açarsa diğerleri de onu izlemek zorunda kalma baskısı hissediyor. Anthropic ya da OpenAI açarsa ABD’de de bilinirlik ve pazar payı kaybetmemek için zincirleme açılımlar yaşanabilir.
      Şimdi açsalar bile yerel çalıştıran kullanıcı sayısı az ve mevcut modellerin ileride büyük olasılıkla hepsi eskiyecek. Rakiplerin kolayca damıtabilmesi dezavantajı da zaten engellenmesi zor bir şey.

  • Açık kaynak model olmayan bir gelecek hayal etmek zor. Tüm dünya için bir teknoloji olan yapay zekanın en yeni ve en iyi modelleri, Anthropic ya da OpenAI gibi erişimi istedikleri an kesebilecek şirketlerin içine kapatılmamalı.

  • Tüm açık ağırlıklı modellerin atası sayılabilecek Llama’nın Meta’ya başarı getirememiş olması açısından bu yazı garip.
    Şirketler, modelin açık olup olmamasından çok verinin saklanmamasına ve mevcut tedarikçilerle ilişkilerine önem veriyor. Bu yazı, Palantir CEO’su olarak tarafsız olmayan Alex Karp’ın CNBC’deki sözlerini neredeyse tekrarlıyor gibi görünüyor.
    Açık modeller memnuniyet verici ve ben de doğrudan çalıştırıyorum; ancak ABD’nin yapay zeka yarışını kaybettiğine ya da ABD laboratuvarlarının ağırlıkları açmadığı için geri kaldığına dair kanıt hâlâ yetersiz.
    https://www.cnbc.com/2026/07/01/palantir-karp-open-ai-anthropic-tokens.html

    • Bu, açık ağırlık kavramının değil, Meta modelinin kendisinin kusuru. Llama ailesi gösterişli cümleler kuruyor ama araç çağırma yeteneği berbat olduğu için pratikte yapabildiği pek çok şey yok.
      1 2 3
    • 2-3 yıl önce Meta AI Research, Llama 1, 2 ve 3 ile hızla büyüdü; Zuckerberg’in imajı ve Meta’nın performansı da iyileşti. Alexandr Wang’ın katılmasından sonra bu kadar hızlı sarsılması inanması zor.
    • Şirketler kontrolü önemser. Birçok kurumsal müşteri, 2-3 yıl boyunca OpenAI ve Google’ın model değişikliklerine uyum sağlamak için belirsiz ve sıkışık dış takvimler altında sürekli yeniden ayar yapmak zorunda kaldığından ciddi biçimde yoruldu.
      Artık aynı çıkarım sağlayıcısında açık ağırlıklı modelleri barındırıp, gerekirse şirket içinde işletmeye geçebilme seçeneğini güvenceye almak istiyorlar.
    • Trilyonlarca dolarlık bir pazarı ele geçirme rekabeti söz konusuysa, belli ölçüde propaganda savaşı da yaşanabilir.
    • Llama, Meta’nın yapay zekada elde ettiği neredeyse tek başarıydı. Bunu durdurunca ilginç bir yapay zeka şirketi olarak varlığını da kaybetti.
      Tartışılan “temel katman” olma yönünde gerçek bir fırsatı vardı; neden vazgeçtiğini anlamak zor.

  • İnsanlık tarihinin fikrî mülkiyetini açıkça ihlal edip insanlığın mirasını kendi alanıymış gibi ele alırken, aslında kamusal alana ait olan teknoloji ve veriyi yeniden özelleştirmeye çalışma mantığını anlayamıyorum.
    İşler yatıştıktan sonra kurtarma paketleri bile gündeme gelirse, bu sistemin etik, mali ve entelektüel olarak iflas ettiğinin kanıtı olur.

    • Çin, fikrî mülkiyet ve telif haklarını önemsemiyor; ama bu şekilde damıttığı bilgiyi de ücretsiz olarak açması bakımından tutarlı.
      Amerikalı olmayan biri olarak, ABD yapay zeka şirketleri kartelinin bu teknoloji üzerinde muazzam bir güce sahip olmasını istemiyorum. “Çin kötü ve komünist olduğu için olmaz” çerçevesine de katılmıyorum; bu konuda Çin’in davranışı ideolojiden bağımsız olarak dünya için net bir fayda.
    • Kaynak tüketimini görmezden gelin; yavaşlamacı olmayın, yeni dünyanın ilerlemesine inanın diyen bir hiciv bu. Yakında AGI tüm endişeleri çözecek, herkes temel gelir alacak, Gemini “strawberry”de kaç tane r olduğunu da bilecek ve insanlar makinelere yedirilecek yeni nesil sanatı üretecek.
      O sıralarda nükleer tuz eriyik reaktörleri de devreye girmiş olacak ve veri merkezi güç tüketimi artık sorun olmaktan çıkacak, deniyor.
    • Her iki partide de siyasi irade olmadığı için yapay zeka şirketlerine yönelik kurtarma paketi olmayacağını düşünüyorum. Daha korkunç alternatif, koyunların kırkılması yerine insanların boynunu vuran bir DeFlock hareketi olabilir.
    • Bu, kapitalizmin başlangıcından beri süren müştereklerin çitle çevrilmesi tarihidir.

  • Ben Thompson’ın Çin modelleriyle ilgili yazısına (https://stratechery.com/2026/whos-afraid-of-chinese-models/) göre Xi Jinping yakın tarihli bir konuşmasında (http://english.scio.gov.cn/topnews/2026-07/18/content_118605932.html) açık kaynak model desteği de dahil olmak üzere “açık kaynak, açıklık, iş birliği ve paylaşımı teşvik edecek tarihî fırsatı yakalamalıyız” dedi.

  • Bu yazı sonuçta “Ben açık kaynağı sevdiğim için açık kaynak kazanır” demekten ibaret. Açık ağırlıklı modeller yayımlayan şirketlerin çoğu çok büyük miktarda girişim sermayesi aldı; yatırımı geri kazanma stratejilerinin ne olduğu ve bunu kâr ederek süresiz nasıl sürdürecekleri belirsiz

    • Çin hükümeti yazarın ahlaki yargılarıyla ilgilenmez, istediği sonucu kovalar. ABD de aynı şekilde
    • Çin hükümetinin, ABD’nin en ileri modelleri tekeline almasını engellemek için teşviki var. Kendi konumu güçlenirse açık stratejiyi sürdürmek için yeterince nedeni olur
    • Sermayeyle fiyatları düşürüp rakipleri dışarı itmek, pazar payı kazandıktan sonra fiyatları yavaş yavaş artırarak kâr etmek klasik bir girişim sermayesi stratejisidir
      On milyonlarca dolar harcayıp en ileri modeli eğittikten sonra, başkalarının kendi GPU’larında barındırması için ücretsiz yayımlamak uzun vadede mantıklı değil. Sermaye kuruyup yatırımcılar kâr talep ettiğinde de açık ağırlıkların korunacağına inanmak saflık olur
      Kısmen devlet desteği alan Çin laboratuvarlarının, Çin modellerini Çin üretimi altyapıda barındırma biçimine geçmesi olası
    • Diğer açık kaynak platformlarda olduğu gibi lisans ya da düzgün çalışan güncel binary’leri almak için abonelik gerektiren modeller de gayet mümkün
      Claude, GPT, Gemini vb. için zaten para ödediğimiz gibi, yerelde çalıştırma lisansı için küçük bir aylık abonelik ücreti ödemeye de razıyım

  • Yapay zeka modeli eğitimi on milyonlarca dolara mal olduğundan, ücretsiz sunmak ön maliyetleri gerekçelendirmeyi zorlaştırır. Çin’in eğitme ve yayımlama biçimi ancak ABD’nin en ileri laboratuvarlarının getiri oranını düşürmeye yönelik bir strateji içinde anlaşılabilir

    • ABD laboratuvarlarının getiri oranının düşmesi Çin liderliğinin memnuniyetle karşılayacağı bir yan etki olurdu; ancak ana motivasyon, yaşlanmaya karşı üretkenlik artışı için yapay zekayı dev iç ekonomiye hızla yaymakta
    • Girişim sermayesi alan startup’lar da stratejik hedefler için zararı göze alır. Fark şu: Bir startup batarsa teknoloji de çoğunlukla kaybolur, fakat yayımlanmış Çin model ağırlıkları laboratuvar başarısız olsa bile kalır
    • ABD şirketlerinin modelleri ücretsiz yayımlaması için iki neden var. Birincisi, NVIDIA’nın çipleri, AWS·Microsoft·Google·SpaceX’in veri merkezleri veya Apple gibi son kullanıcı cihazları gibi hesaplama kaynakları satıyorlarsa, Jevons paradoksu uyarınca ucuz modeller talebi artırabilir
      İkincisi, yapay zekanın kendisi ürün olmasa da ucuz yapay zekaya bağımlı olan ya da rakiplerin bu değeri tekelleştirmesini engellemek isteyen bir tamamlayıcıyı metalaştırma stratejisi mümkün (https://gwern.net/complement)
      Birkaç ay içinde eskiyecek modellere büyük para yatırmak için çok az neden var; ancak ilerleme duraksamaya başlarsa ücretsiz model eğiten şirketlerin artacağını düşünüyorum
    • Çin stratejisini yalnızca ABD laboratuvarlarının getiri oranlarına baskı olarak yorumlamak gerekmez. Video sunma pazarını neredeyse tekeline alan Google veya Tencent gibi şirketlerin, kendi verileriyle video modelleri eğitip ücretsiz yayımlamak için yeterli nedeni var
      Ücretsiz üretim araçları içeriği artırır; üretilen içeriğin sonunda büyük olasılıkla kendi platformlarında izlenecek olması sayesinde izlenme süresindeki artışla eğitim maliyetini geri kazanabilirler. Açık araştırma temelinde daha iyi modeller çıksa bile bu içerik platforma geri döneceğinden kârlıdır
      GPU’nun kıt olduğu bir ortamda modeli yüklemekle maliyet biter ve kullanıcılar kendileri çalıştırdığı için çıkarım hizmeti sunmaya da gerek kalmaz. Modeli abonelik ya da token bazında yeniden satmak yerine ücretsiz araç olarak sunmak, eğitim verilerinin asıl eser sahiplerini de daha az dışlanmış hissettirebilir
      ABD şirketlerine baskı etkisi de var, ancak Çin şirketleri zaten büyük ve karmaşık iç pazarda çok geniş bir müşteri kitlesine hizmet veriyor; bu yüzden jeopolitik tek başına tüm resmi açıklayamaz
    • Hükümetin kaynak aktardığı stratejik bir rekabet söz konusu; korumacılık ABD’ye yardımcı olamayacağı için doğrudan rekabet edilmeli. Dev şirketlerin uzantısı olmak istenmediğine dair ortak kanaat nedeniyle açık kaynak yapay zekanın kazanması gerekir; buna karşı çıkılırsa destek bulmak zor olacaktır