AI ve Kripto Varlıklar Pazarına Beklenmedik Darbe

Son günlerde, AI alanında beklenmedik bir gelişme eğilimi ortaya çıktı ve bu durum pazarı öngörülemeyen bir şekilde etkiledi. Bu eğilim, AI ile kripto varlıkların birleşimi değil, AI'nın geleneksel sermaye piyasaları ve kripto varlık piyasalarındaki zincirleme etkisidir.

27 Ocak'ta, Çin'in AI büyük modeli DeepSeek'in indirme sayısı ilk kez ChatGPT'yi geçti ve ABD App Store'unun zirvesine yükseldi. Bu haber, dünya genelinde teknoloji, yatırım ve medya çevrelerinde geniş bir ilgi uyandırdı.

Bu olay, hem gelecekteki ABD-Çin teknoloji dengesi hakkında düşünmeyi sağladı hem de ABD sermaye piyasalarında kısa süreli bir panik havası oluşturdu. Bu durumdan etkilenen birçok teknoloji devinin hisse senedi fiyatları belirgin bir şekilde düştü; bunlar arasında NVIDIA %5,3, ARM %5,5, Broadcom %4,9 ve TSMC %4,5 oranında düştü. Ayrıca, Micron, AMD ve Intel gibi şirketlerin hisse fiyatları da düştü. Nasdaq 100 vadeli işlemleri 400 puanlık bir düşüşle genişledi ve yakın zamanda en büyük tek günlük düşüşü kaydetme potansiyeline sahip. Tahminlere göre, ABD borsa piyasasında o günkü işlemde piyasa değeri 1 trilyon dolardan fazla buharlaşmış olabilir.

ABD hisse senedi piyasasının hareketlerini takip eden Kripto Varlıklar piyasası da önemli bir düşüş yaşadı. Bitcoin fiyatı 40500 doları aştı ve 24 saatteki düşüş oranı %4.48 oldu. Ethereum 3200 doları aştı ve 24 saatteki düşüş oranı %3.83 oldu. Birçok yatırımcı, Kripto Varlıklar piyasasındaki bu hızlı düşüş karşısında şaşkınlık yaşıyor; bazıları bunun, Fed'in faiz indirme beklentilerinin azalması veya diğer makro faktörlerle ilgili olabileceğini öne sürüyor.

Pazar korku duygusunun kaynağı, DeepSeek'in çığır açan gelişmelerinden geliyor gibi görünüyor. Diğer tanınmış AI şirketlerinin aksine, DeepSeek büyük sermaye ve donanım kaynaklarına dayanmadı. Aksine, OpenAI on yıldır faaliyet gösteriyor, 4500 çalışanı var ve 6.6 milyar dolar fon topladı; bir sosyal medya devinin büyük AI veri merkezi geliştirmek için 60 milyar dolar harcadığı bildiriliyor. Oysa DeepSeek iki yıldan daha kısa bir süre önce kuruldu, sadece 200 çalışanı var, geliştirme maliyeti 10 milyon doların altında ve yüksek kaliteli GPU'ları büyük ölçüde kullanmadı.

DeepSeek'in başarısı sadece sermaye ve teknoloji seviyesindeki mali engelleri aşmakla kalmadı, aynı zamanda insanların uzun zamandır sahip olduğu yerleşik kavram ve düşünce kalıplarına da meydan okudu.

Bir ünlü bulut depolama şirketinin ürün başkan yardımcısı, sosyal medyada DeepSeek'in hikayesinin tipik bir yıkıcı inovasyonu temsil ettiğini belirtti. Geleneksel işletmeler mevcut süreçleri optimize etmeye odaklanırken, yıkıcılar temel yöntemleri yeniden düşünmektedir. DeepSeek, sorunları daha akıllı bir şekilde çözmenin, sadece donanım yatırımlarını artırmak yerine, yeni bir yaklaşımını önerdi.

Şu anda, en iyi AI büyük modellerini eğitmenin maliyeti son derece yüksek. Bazı büyük AI şirketleri yalnızca hesaplama kaynaklarına 100 milyon dolardan fazla yatırım yaptı. Binlerce 40.000 dolarlık GPU'ya sahip büyük veri merkezleriyle donanmaları gerekiyor ve tükettikleri enerji bir elektrik santraliyle karşılaştırılabilir.

Ancak, DeepSeek tamamen yeni bir yaklaşım sundu: 500.000 dolarla aynı hedefe nasıl ulaşılır? Sadece bu fikri ortaya atmakla kalmadılar, aynı zamanda bunu başarıyla uygulamaya koydular. Modelleri, birçok görevde sektörün önde gelen AI modelleriyle eşit veya daha iyi performans gösterdi. Sırları, süreci köklü bir şekilde yeniden düşünmelerinde yatıyor. Geleneksel AI modelleri her bir sayıyı temsil etmek için 32 bit ondalık kullanırken, DeepSeek 8 bit ondalık kullanmayı denedi ve hassasiyetin hala yeterli olduğunu, aynı zamanda bellek gereksinimlerinin %75 oranında azaldığını keşfetti.

Sonuçlar şaşırtıcı: Eğitim maliyeti 100 milyon dolardan 5 milyon dolara düştü, gerekli GPU sayısı 100.000'den 2.000'e azaldı, API maliyeti %95 oranında düştü. Daha da önemlisi, modelleri sıradan oyun GPU'larında çalışabiliyor, özel veri merkezi donanımına ihtiyaç duymuyor. Ayrıca, açık kaynak stratejisini de tercih ettiler.

DeepSeek'in başarısı, AI alanındaki birçok geleneksel görüşü sorguluyor; bunlar arasında Çin teknoloji gelişim modeline dair kalıp yargılar, Silikon Vadisi'nin AI alanındaki liderliği, bazı AI şirketlerinin teknik engelleri, üst düzey AI modellerinin geliştirilmesi için gereken büyük yatırımlar, model değerinin birikim teorisi ve model performansı ile maliyet arasındaki doğrusal ilişki gibi konular bulunmaktadır.

Bazı Amerikalı ünlü yatırım kuruluşları, DeepSeek'i değerlendirirken, bunun kapalı kaynaklara karşı açık kaynakların önemli bir zaferini temsil ettiğini belirtti. Açık kaynak topluluğunun katkıları, tüm alanın gelişimini hızlı bir şekilde destekleyecektir. Ancak, bazı büyük ölçekli kaynak yatırımı stratejileri benimsemiş şirketlerin gelecekte yeni atılımlar yapabileceğini de vurguladılar. AI gelişim tarihi göz önüne alındığında, hesaplama gücü hala kritik bir faktör olabilir.

DeepSeek'in başarısı, açık kaynaklı modellerin performans olarak bazı kapalı kaynaklı modelleri yakalayıp hatta aşmasını sağladı, aynı zamanda verimliliği artırdı, bu da işletmelerin ticari AI API'leri satın alma gereksinimini azalttı. Özel dağıtım ve kendi kendine ince ayar yapma, alt uygulamalara daha geniş bir gelişim alanı sunacak. Önümüzdeki bir iki yıl içinde, daha çeşitli çıkarım çipleri ürünleri ve daha gelişmiş büyük dil modeli uygulama ekosistemleri görebiliriz.

Yine de, hesap gücüne olan talebin azalması beklenmiyor. Bu, "Jevons Paradoksu" benzeri bir olaya yol açabilir: Birim verimlilik artsa bile, uygulama alanlarının genişlemesi nedeniyle toplam talep aslında artabilir. Bu, erken dönem cep telefonlarından Nokia telefonlarının yaygınlaşma dönemine kadar olan gelişim sürecine benziyor: Maliyetlerin düşmesi sayesinde yaygınlaştı ve yaygınlaşma, pazarın toplam tüketim miktarının artmasına neden oldu.