Çin’den itiraf: Yapay zekada ABD’yi kısa sürede yakalayamayız

Çin’in liderliği çok düşük bir ihtimal

Çin’de düzenlenen AGI-Next zirvesinde açıklamalar yapan araştırmacılara göre Çinli şirketler güçlü modeller geliştirse de ileri seviye yapay zeka altyapısının temelini oluşturan donanım kaynakları ABD’nin çok gerisinde.

Alibaba Group bünyesinde geliştirilen Qwen yapay zeka modelinin teknik lideri Lin Junyang, yaptığı değerlendirmede önümüzdeki üç ila beş yıl içinde herhangi bir Çinli şirketin Google DeepMind veya OpenAI gibi ABD merkezli devleri geçme ihtimalini yüzde 20’nin altında gördüğünü söyledi. Hatta Lin, bu oranın dahi “oldukça iyimser” bir tahmin olduğunu vurguladı. Bilim insanı aynı zamanda ABD’deki hesaplama kaynaklarının de bir ila iki kat daha fazla olduğuna dikkat çekti.

Başarılar yanıltıcı olabilir

Üçüncü taraf kıyaslama sonuçlarına göre Çin menşeli yapay zeka modelleri, teknik performans açısından önemli ilerleme kaydetmiş durumda. Ayrıca ABD’deki birçok model kapalı kaynak olarak tutulurken Çinli geliştiricilerin büyük ölçüde açık kaynak yaklaşımını benimsemesi bu modellerin küresel ölçekte hızla yayılmasını sağladı.

Ayrıca Bkz.DeepSeek V4 geliyor: Programlamada OpenAI ve Anthropic'i geride bırakabilir

Ancak açık modellere bakmak durumu yorumlamayı zorlaştırabilir. Zira Tang’a göre ABD’li şirketlerin kamuoyuna açıklamadığı çok sayıda gelişmiş model bulunuyor; “ABD'nin halka açık olmayan birçok modeli olduğu için Çin ile ABD arasındaki fark aslında giderek artıyor olabilir.”

Panelin bir diğer konuşmacısı olan Tencent Holdings’in yeni baş yapay zeka bilim insanı Yao Shunyu ise daha umutlu bir tablo çizdi. Daha önce OpenAI’da önemli çalışmalara imza atan Yao, önümüzdeki üç ila beş yıl içinde dünyanın lider yapay zeka şirketinin Çin’den çıkabileceğini savundu.

Yao Shunyu’ya göre Çin’in önündeki en büyük sorunlardan biri ileri seviye yarı iletken üretimi için gerekli olan aşırı ultraviyole (EUV) litografi makinelerini kendi imkanlarıyla geliştirememesi. Bunun yanı sıra kurumsal yapay zeka kullanımının yeterince yaygın olmaması ve temel yapay zeka araştırmalarına ayrılan kaynakların sınırlı kalması da süreci yavaşlatıyor.