Dünyanın iki büyük gücü arasındaki teknoloji yarışı artık roketlerden, fabrikalardan ya da diplomatik metinlerden değil; satırlara dökülen kodlardan, GPU’ların kıvılcımlarından ve insan beynini taklit eden dev nöral ağlardan okunuyor. ABD yıllardır teknoloji sahnesinin tartışmasız lideriydi. Silikon Vadisi, dünyanın inovasyon merkeziydi. NVIDIA’nın geliştirdiği GPU’lar, yapay zekâ çağının kutsal araçları haline gelmişti. Ancak, son birkaç yıldır sahnenin arka tarafından kimselerin tahmin etmediği ölçüde hızlı, sistemli ve stratejik bir güç yükseliyor: Çin.
Artık şu soruyu sormak lazım.
“Çin, yapay zekâda ABD’yi geçebilir mi?”
Bu soru sadece bir sektörü değil, küresel düzeni belirleyecek kadar büyük. Çünkü yapay zekâ; ekonomi, savaş, eğitim, güvenlik, medya, üretim ve yönetim dahil her şeyi yeniden şekillendirecek. Kim bu alanda öne geçerse, geleceği yönetecek. Hep sevdiğim ifade ile söyleyeyim : Geleceği kazıyan, “kaderi” yazan olacak.
ABD’nin Çin’e Ambargoları ve Beklenmeyen Etkisi
ABD özellikle 2022 sonrası Çin’e yönelik teknoloji ambargolarını sertleştirdi. NVIDIA’nın A100 ve H100 GPU’ları Çin’e satılamadı. AMD, Intel ve diğer çip üreticileri benzer baskılarla karşılaştı. Amaç açıktı:
“Çin’i yüksek performanslı yapay zekâ donanımında yavaşlatmak.”
Fakat olan tam tersi oldu.
Ambargo, Çin’in teknolojik özgüvenini ateşledi. Bir zamanlar hazır GPU satın almayı tercih eden şirketler, aniden kendilerini donanım geliştirme yarışında buldu. Huawei, Biren, Moore Threads, Cambricon gibi firmalar hızla büyüdü.
ABD’nin yasakladığı H100’ün yerine Çin kendi alternatiflerini geliştirmeye başladı. Performans birebir aynı değil; fakat Çin’in asıl gücü başka bir yerde:
maliyet avantajı, üretim kapasitesi ve çeşitlilik.
Çin, tek bir GPU mimarisine güvenmek yerine onlarca farklı mimariyi aynı anda deniyor. NVIDIA gibi “tek bir ürünü her yıl mükemmel hale getirme” yerine, Çin “aynı anda 10 ürünü geliştirip en iyisini seçme” stratejisi uyguluyor.
Bu yöntem, yapay zekâ dünyasında hız anlamına geliyor.
Hız ise bugün her şey demek.
Çin’in Ucuza LLM Eğitebilme Kabiliyeti
Büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi, astronomik maliyetler ile oluyor. Örneğin GPT-4’ün eğitim maliyetinin 100 milyonlarca dolar arasında olduğu tahmin ediliyor.
Peki Çin nasıl aynı seviyede modelleri daha ucuza eğitebiliyor?
Donanım Maliyetleri Daha Düşük
- Çin şuan kapasitelide olmazsa kendi GPU’larını üretebiliyor.
- Alternatif şirketler arasında rekabet yüksek.
- Devlet destekleri maliyetleri ciddi şekilde azaltıyor.
Model Mimarilerinde Verimliliği En Üste Çıkardılar
Çinli araştırmacılar, eğitim verimliliğini artıran yöntemlerde dünyada öne geçti:
- Daha verimli attention mekanizmaları
- Hafifletilmiş Transformer varyantları
- Kuantizasyon ve sıkıştırma tekniklerinde üstünlük
- “Daha az tokenle, aynı zekâ seviyesine ulaşabilen” eğitim metodları
Bu ne demek?
Çin, aynı performansa çok daha az GPU ile ulaşabiliyor demek.
Devlet Destekli Devasa Veri Havuzları
Çin’in nüfus avantajı, dijital platformları ve devletin merkezî veri toplama sistemleri büyük bir veri zenginliği sunuyor. Veri bol olunca model eğitimi hem daha hızlı hem daha kaliteli oluyor.
Eğitim Merkezlerinde Ölçek Ekonomisi
Çin, devasa yapay zekâ eğitim merkezleri kuruyor.
ABD’de 3 milyon dolara yapılan bir yapay zekâ eğitimi, Çin’de birim maliyet olarak 1 milyon dolar civarındadır.
Aynı paraya 3 kat daha fazla GPU gücü.
Bu, LLM yarışında dev bir avantaj.
Çin’in Model Stratejisi: ABD Bir Dev Yapıyor, Çin 20 Dev Yapıyor
ABD genelde “tek büyük model” stratejisi izliyor:
OpenAI GPT-4
Google Gemini
Anthropic Claude
Her biri kendi alanının devi.
Fakat Çin aynı anda 20 farklı LLM geliştiriyor:
Baidu Ernie
Alibaba Qwen
Tencent Hunyuan
Huawei Pangu
Zhipu GLM
Yi, InternLM, Skywork, MiniCPM gibi hafif ama etkili modeller
Bu çeşitlilik Çin’e üç büyük avantaj sağlıyor:
Adaptasyon:
Her sektör kendi modelini geliştirebiliyor.
Bir model başarısız olursa diğeri hemen devreye giriyor.
Küçük modeller birçok işte dev modellerden daha efektif ve kullanışlı.
Böyle bir ekosistemi durdurmak neredeyse imkânsız.
ABD ve Çin Yapay Zekâ İnsan Kaynağı Karşılaştırması
ABD hâlâ dünyanın en iyi YZ araştırmacılarına sahip.
Fakat Çin’in avantajı daha fazla:
- Her yıl 3,6 milyon mühendis mezun ediyorlar.
- Devlet, yapay zekâ araştırmacılarına büyük burslar veriyor.
- Üniversitelerle şirketler iç içe çalışıyor.
Kısacası Çin, yapay zekâyı milli bir proje olarak değil,
toplumsal bir dönüşüm olarak görüyor.
ABD’yi Asıl Şaşırtan ise Çin’in Bu Konuda Durmak Bilmeyen Hızı
Çin’in en güçlü yanı hız.
Çünkü Çin inovasyonu şöyle görüyor:
“Mükemmele ulaşana kadar bekleme. İyiyi üret, hemen yay, sahadan geri bildirim al, sonra tekrar geliştir.”
Bu yaklaşım, yazılımda “iterative development” olarak bilinir.
Ama Çin bunu ülke çapında uyguluyor.
Buna karşılık ABD ekosistemi daha temkinli:
- Regülasyonlar ağır,
- Üniversiteler bağımsız,
- Şirketler kendi çıkarlarını önceleyip veri paylaşmıyor,
- Güvenlik kaygıları araştırmaları yavaşlatıyor.
Çin hızlı koşuyor, ABD kontrollü yürüyor.
Peki, Çin ABD’yi Geçer mi?
Bu soruya artık soğukkanlı bir şekilde bakmak gerekiyor.
Ambargolara rağmen, donanımda Çin kendine ait GPU ekosistemi kurduğu için orta vadede evet.
Model sayısı ve çeşitliliğinde ABD’yi Şimdiden geçti bile.
Çin, veri maliyet avantajında kesinlikle öne geçmiş durumda.
Fakat, Bilimsel yaratıcılıkta ve temel araştırmalarda, ABD hâlâ güçlü.
OpenAI, NVIDIA, Google DeepMind hâlâ dünyanın en üst liginde.
Ama Çin’in yükselişi öyle hızlı ki, fark kapanıyor.
Bu Yarışın Kazananı Kim Olacak?
Aslında mesele kimin kazandığı değil.
Mesele, kimin nasıl bir gelecek kuracağı.
ABD, yapay zekâya insan odaklı, etik merkezli ve demokratik bir çerçeve sunmak istiyor.
Çin ise yapay zekâyı üretim, güvenlik, devlet yönetimi ve ekonomik büyüme için stratejik bir güç çarpanı olarak kullanıyor.
İki farklı vizyon var:
- ABD vizyonu: İnovasyon + özgürlük + pazar ekonomisi
- Çin vizyonu: Ulusal güç + verimlilik + merkezi koordinasyon
Hangisi kazanacak?
Görünen o ki her ikiside kazanacak.
Ama kesin olan şu:
Geleceğin küresel düzeni, yapay zekâ üstünlüğü üzerine kurulacak.
Peki, Türkiye bu rekabetten ne öğrenmeli?
Sık sık vurguladığım bir şey var:
“Kodu kazıyan, geleceği kazır.”
Bu yarış bize şunu gösteriyor:
- Donanım bağımsızlığı şart.
- Veri ulusal bir hazinedir.
- LLM eğitimi maliyet etkin çözümlerle mümkün.
- Küçük ve orta ölçekli modeller büyük devlerden daha stratejik olabilir.
- Devlet–üniversite–özel sektör üçgeni güçlü olursa rakipler geçilebilir.
Türkiye, ne ABD gibi dev şirketlere ne Çin gibi dev nüfusa sahip.
Ama zeki insan kaynağı, hız, pratiklik ve devlet koordinasyonu doğru şekilde birleşirse, bu yarışta kendi alanını açabilir.
Son Söz: Dünyanın Yeni Güç Dili – Yapay Zekâ
Dünya artık tanklarla, uçaklarla, petrol kuyularıyla değil;
algoritmalarla, veri merkezleriyle ve GPU raflarıyla yönetiliyor.
Bu çağın lideri,
daha çok chip üreten değil, daha akıllı modeller eğiten olacak.
Çin bu yarışta sürpriz bir hızla ilerliyor.
ABD ise geçmişten gelen gücünü korumaya çalışıyor.
Geleceğin manzarası net:
Yapay zekâ, küresel gücün yeni dilidir.
Bu dili en iyi yazan, geleceği yönetir.
Taşkın Koçak