Çin'in yapay zeka hedefleri sınanıyor: Milyarlarca dolarlık yatırım neden boşa gidiyor?

Sadece bir çip savaşı değil: Çin'in yapay zeka saldırısının durmasının gerçek nedeni

Çin Halk Cumhuriyeti, 2030 yılına kadar dünyanın önde gelen yapay zeka süper gücü olma hedefini baş döndürücü bir kararlılıkla sürdürüyor. Resmi açıklamalar, ekonominin yüzde 90'ının yapay zeka ile işlediği ve akıllı sistemlerin toplumun her alanına nüfuz ettiği parlak bir gelecek vaat ederken, perde arkasında çok daha karmaşık bir tablo ortaya çıkıyor. Çin'in yapay zeka atağı, ABD'nin çip ihracatına getirdiği çok tartışılan kısıtlamaların çok ötesine uzanan temel yapısal sorunlarla boğuşuyor. Beş milyondan fazla kalifiye işçinin oluşturduğu yetenek açığı, parçalanmış bir teknolojik altyapı, çarpıcı bölgesel eşitsizlikler ve yaklaşan piyasa konsolidasyonu, Pekin'in iddialı planları için varoluşsal zorluklar oluşturuyor.

Almanya'nın enerji geçiş sorunlarıyla benzerlikler çarpıcı. Tıpkı Almanya'nın şebeke kapasitesi eksikliği nedeniyle dijital geleceğinin başarısız olma riskiyle karşı karşıya kalması gibi, Çin de farklı bir altyapı dengesizliğiyle boğuşuyor. Frankfurt'ta elektrik bağlantısı eksikliği nedeniyle veri merkezleri inşa edilemezken, Batı Çin eyaletlerindeki son teknoloji tesisler, alt yapı, insan kaynağı ve pratik talep eksikliği nedeniyle büyük ölçüde boş kalıyor. Her iki durumda da, modern teknoloji politikasının temel bir gerçeği ortaya çıkıyor: Genel sistem tutarlı bir şekilde geliştirilmezse, tek tek bileşenlere yapılan devasa yatırımlar etkisiz hale geliyor.

İçin uygun:

• Çin ve sistematik aşırı yatırımın Neijuan'ı: Büyüme hızlandırıcı ve yapısal tuzak olarak devlet kapitalizmi

Yetenek tuzağı

Çin'in yapay zekâ stratejisinin belki de en kritik zayıflığı, vasıflı işçi açığının çarpıcı biçimde artmasıdır. İnsan Kaynakları ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı, açığın beş milyondan fazla kişi olduğunu ve arz-talep oranının bire on gibi şaşırtıcı bir seviyede olduğunu tahmin ediyor. 2025'in ilk yarısında, yapay zekâ ile ilgili pozisyonlar için iş ilanları bir önceki yılın aynı dönemine göre %37 oranında arttı. Robotik mühendisleri ve algoritma geliştiricilerine olan talep özellikle arttı ve bu pozisyonlar için iş ilanları %50'nin üzerinde arttı. Bu rakamlar sağlıklı bir büyümeyi değil, kıt kaynaklar için amansız bir yarışı belgeliyor.

McKinsey, Çin'in yapay zekâ uzmanlarına olan talebinin 2030 yılına kadar altı milyona çıkacağını, yerel üniversitelerin ve yurtdışından dönen Çinlilerin ise en iyi ihtimalle iki milyon sunabileceğini öngörüyor. Bu durum, dört milyonluk yüksek vasıflı çalışan açığı yaratıyor ve Çin'in doğum oranının yıllardır düşmesiyle bu açığın daha da açılması muhtemel. BM, çalışma çağındaki nüfusun 2050 yılına kadar 2023 yılına kıyasla 180 milyon azalacağını ve nüfusun hızla yaşlanacağını öngörüyor. İşgücünün ortalama yaşı 45'in üzerine çıkacak. Bu nedenle Çin, Vietnam gibi gelişmekte olan ekonomiler ile Japonya gibi yaşlanan sanayileşmiş ülkeler arasında demografik bir çıkmazda buluyor kendini.

Yüzeysel bir bakış, Çin'in bol miktarda mezuna sahip olduğu varsayımına yol açabilir. Nitekim Çin üniversiteleri yılda yaklaşık 1,4 milyon STEM mezunu yetiştirmektedir. Ancak gerçekler niteliksel bir tutarsızlık ortaya koymaktadır. Gerçekten de en ileri düzey araştırmalar ve öncü modellerin geliştirilmesi öncelikle doktora adayları gerektirir. Yapay zekâ eğitimi almış doktora öğrencilerinin çıktısı nispeten düşük kalmaya devam etmekte ve bu da mevcut en iyi yetenekler için yoğun bir rekabete yol açmaktadır. Teknoloji devlerindeki deneyimli makine öğrenimi bilim insanları artık yuan cinsinden yedi haneli maaşlar almaktadır. Daha küçük girişimler, kritik araştırma ve geliştirme pozisyonlarının aylarca boş kaldığını ve bu durumun ürün geliştirmeyi büyük ölçüde geciktirdiğini bildirmektedir.

Sorun, yapay zeka entegrasyonunun kendine özgü doğası nedeniyle daha da kötüleşiyor. Temel teknolojilerin zaten işlevsel olduğu ve sermayenin öncelikli olarak kullanıcı edinimi ve lojistik genişleme için gerekli olduğu 2010'ların mobil devriminin aksine, yapay zeka uygulaması sürekli ve bağlama özgü araştırma ve geliştirme gerektirir. Bir hastane, ChatGPT'yi kurup yapay zeka destekli sağlık hizmetlerinden bahsedemez. Tıbbi iş akışlarını, yasal düzenlemelere uyumu ve mevcut sistemlerle entegrasyonu ele almak aylar hatta yıllar süren bir geliştirme süreci gerektirir. Bu uzun yıllara yayılan geliştirme döngülerini finanse etmeye istekli hasta sermayesi olmadan, çoğu yapay zeka destekli proje temel uygulama zorluklarını çözemeden duraklar.

Disiplinlerarası uzmanlık eksikliği özellikle sorunlu hale geliyor. Renmin Üniversitesi tarafından 2024 yılında yapılan bir araştırma, Çin'in özellikle yapay zekâ bilimcileri ve sektörler arası uzmanlığa sahip profesyoneller olmak üzere üst düzey yetenek eksikliği yaşadığını ortaya koydu. Yapay zekâyı geleneksel endüstrilere entegre etmek, hem derin teknik anlayışa hem de derinlemesine sektör bilgisine sahip bireyler gerektirir. Tarımsal bir yapay zekâ sistemi, agronomiyi anlayan geliştiricilere ihtiyaç duyar. Finansal bir yapay zekâ ise düzenleyici gerekliliklere aşina uzmanlar gerektirir. Bu disiplinlerarası beceriler dünya genelinde nadirdir, ancak özellikle Çin'de.

Şirketler çeşitli stratejilerle karşılık veriyor. Bazıları yurtdışından agresif bir şekilde işe alım yapıyor, hukou kısıtlamalarını gevşetiyor ve yurt dışından yetenekleri geri getirmeye çalışıyor. Diğerleri ise şirket içi eğitim programlarına büyük yatırımlar yapıyor. Hükümet, üniversitelerde yapay zekâ müfredatının genişletilmesini teşvik ediyor. 2018'den bu yana 500'den fazla Çin üniversitesi yapay zekâ lisans programları kurdu. Ancak kültürel ve eğitimsel değişimler zaman alıyor. Hızlandırılmış çabalara rağmen, yetenek açığı önümüzdeki on yıl boyunca Çin yapay zekâ ekosistemine yük olmaya devam edecek.

Jeopolitik boyut sorunu daha da kötüleştiriyor. Çin üniversiteleri yapay zekâ eğitiminde önemli ilerleme kaydederken, küresel teknoloji merkezleri en iyi yetenekleri çekmeye devam ediyor. Devlet düzenlemeleri, ideolojik kontrol ve akademik özgürlük üzerindeki algılanan kısıtlamalardan kaynaklanan belirsizlik, bazı yeteneklerin yurt dışına göç etmesine veya orada kalmasına neden oluyor. Çin, dünyanın önde gelen yapay zekâ araştırmacılarının %47'sine ve yapay zekâ patentlerinin %50'sine sahip olsa da, bu etkileyici rakamlar, talebin büyüklüğünün mevcut kaynakları çok aştığı gerçeğini gizleyemiyor.

Büyük yatırımlara rağmen altyapı krizi

Çin'in yapay zekâ altyapısı, devasa boyutlarda bir paradoks sunuyor. Bir yandan ülke, 2023-2024 yılları arasında 250'den fazla yeni yapay zekâ veri merkezi duyurdu veya inşa etti. Kamu ve özel yatırımcılar, dijital omurga altyapısını genişletmek için milyarlarca dolar harcadı. Öte yandan, yerel kaynaklar, yeni oluşturulan bu bilgi işlem kapasitesinin yüzde 80'ine kadarının kullanılmadığını bildiriyor. Birçok akıllı veri merkezinin kullanım oranları yüzde 20 ila 30 arasında seyrediyor. Milyarlarca dolara mal olan tesisler büyük ölçüde atıl durumdayken, operatörleri umutsuzca müşteri arıyor ve devam eden soğutma, elektrik ve bakım maliyetleri bilançolarını zorluyor.

Bu tuhaf durum, siyasi baskı, spekülatif aşırılıklar ve temel yanlış hesaplamaların bir araya gelmesinden kaynaklanıyor. Konut balonunun patlaması ve COVID kaynaklı ekonomik durgunluğun ardından, yerel yönetimler umutsuzca yeni büyüme itici güçleri aradılar. 2022 sonlarında ChatGPT'yi çevreleyen coşku, yapay zekayı ideal aday olarak gösterdi. 2023 yılına kadar ülke çapında 500'den fazla veri merkezi projesi önerildi. Yerel yönetimler, bölgesel ekonomilerini canlandırmak umuduyla bu girişimleri agresif bir şekilde desteklediler. Devlete ait işletmeler, devlete bağlı yatırım fonlarının yanı sıra özel şirketler ve yatırımcılar, sözde altın geleceği coşkuyla benimsediler.

Ancak, aceleye getirilen projelerde sıklıkla görüldüğü gibi, gerçekçi planlama genellikle eksikti. Birçok tesis, gerçek talep veya teknik standartlar göz önünde bulundurulmadan inşa edildi. Konuyla ilgili deneyime sahip mühendis sayısı azdı ve birçok yönetici, sübvansiyon sağlamak için tahminleri şişiren veya tedarik süreçlerini suistimal eden aracılara bel bağladı. Sonuç olarak, birçok yeni veri merkezi beklentilerin altında kaldı; işletimi pahalı, doldurulması zor ve modern yapay zeka iş yükleri için teknik olarak alakasızdı.

İçin uygun:

• Çin'de AI patlaması mı yoksa AI balonu şimdi patlıyor mu? Yüzlerce yeni veri merkezi boş

Temel sorun, inşa edilen altyapı türünde yatmaktadır. Birçok veri merkezi, büyük dil modellerini eğitmek için tasarlanmış ve buna uygun olarak daha ucuz enerji kaynaklarına sahip batı illerinde konumlandırılmıştır. Bu durum, veri işlemeyi doğudaki yoğun metropol alanlarından batıdaki kaynak zengini bölgelere kaydırmayı amaçlayan Doğu Veri Batı Bilişim Girişimi ile uyumludur. Ancak, talep salt model eğitiminden çıkarıma (eğitilen modellerin pratik uygulaması) kaydığında, birçok batı tesisi yetersiz bir konumda kalmıştır. Çıkarım genellikle farklı donanım yapılandırmaları gerektirir; düşük gecikme süresi ve verimliliği salt bilgi işlem gücünden daha öncelikli kılan daha hızlı, daha duyarlı yongalar. Dahası, çıkarımın son kullanıcılara yakın, yani doğudaki büyük şehirlerde gerçekleştirilmesi gerekir. Bu nedenle, batıdaki veri merkezleri genellikle yanlış görevler için inşa edilir ve yanlış yerlere yerleştirilir.

Buna karşılık Pekin, Şanghay, Hangzhou ve Nanjing gibi büyük kentsel pazarlara hizmet vermek üzere güneydoğudaki Wuhu ilinde çıkarım odaklı bir veri merkezi inşa edeceğini duyurdu. Ancak bu sadece bir damla. Kaynakların uygunsuz altyapıya yanlış tahsis edilmesi, başka yerlerde daha verimli kullanılabilecek milyarlarca dolarlık sermayeyi bağladı. Görünüşe göre bazı projeler gerçek bilgi işlem gücüyle kâr elde etmeyi hiç amaçlamamıştı. Çeşitli raporlar ve içeriden kaynaklar, bazı şirketlerin devlet destekli yeşil enerji veya arazi anlaşmalarına hak kazanmak için yapay zekâ veri merkezlerini kullandığını doğruluyor. Bazı durumlarda, binalar kullanılmadan kalırken tahsis edilen elektrik şebekeye geri satıldı. 2024'ün sonuna gelindiğinde, sektördeki çoğu oyuncu gerçek yapay zekâ çalışmalarından ziyade politika teşviklerinden yararlanmayı hedefliyordu.

Donanım kıtlığı durumu daha da kötüleştiriyor. Yerli çip geliştirmeye yönelik büyük devlet desteğine rağmen, Çinli yapay zekâ şirketleri yabancı teknolojiye büyük ölçüde bağımlı kalmaya devam ediyor. ABD, küresel bilgi işlem gücünün %70'inden fazlasını kontrol ediyor ve Çin'in Nvidia'nın H100 ve kritik paketleme teknolojileri gibi gelişmiş çiplere erişimini kısıtlamak için ihracat kontrolleri kullanıyor. Çin'in yapay zekâ çip tedarik açığının 2025 yılına kadar 10 milyar doları aşması bekleniyor. Huawei'nin Ascend 910B gibi yerli alternatifleri, büyük dil modellerini eğitme performansında geride kalıyor. Dahası, gelişmiş yapay zekâ kümeleri yalnızca çiplere değil, on binlerce işlemciyi kapsayan yüksek mühendislikli ara bağlantılara da ihtiyaç duyuyor. ABD firmaları sistem düzeyinde tasarımda liderliğini sürdürüyor.

Çinli şirketler, yalnızca 2024 yılında yaklaşık bir milyon Nvidia HGX H20 işlemci satın aldı. Bu bağımlılık, Nvidia'nın tedarik ölçeği ve gelişmiş CUDA yazılım yığınının Çin yapay zeka sektörü için bir tavuk-yumurta sorunu yaratması nedeniyle devam ediyor. Yerli donanımlar hem hacim hem de geliştirici desteğinden yoksun. DeepSeek, R2 modelini Huawei'nin Ascend yongalarında eğitmeye çalıştı, ancak performans istikrarsızlığı, zayıf ara bağlantılar ve CANN'in olgunlaşmamışlığı nedeniyle Nvidia donanımına başvurmak zorunda kaldı. Çinli üreticiler pazarı Ascend NPU'lar veya Moore Threads GPU'larla doldurabilseler bile, zayıf bir yazılım yığını bunları geliştiriciler için cazip kılmıyor.

Çin yapay zeka çipleri için yazılım ekosistemi, Batılı emsallerine göre önemli ölçüde daha zayıf. Nvidia'nın CUDA'sı, on beş yılı aşkın dokümantasyon ve geliştirme sürecinden, geniş bir kullanıcı tabanından ve PyTorch ve TensorFlow gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle güçlü entegrasyonundan faydalanıyor. Huawei'nin CANN çerçevesi ise, CUDA'dan on iki yıl sonra, 2019'da kullanıma sunuldu. Geliştiriciler genellikle bu çerçeveyi hatalı, dengesiz ve yetersiz dokümantasyonlu olarak tanımlıyor; sık sık çalışma zamanı çökmeleri ve sınırlı üçüncü taraf entegrasyonuna sahip. Bu sorunlar, Çin donanımlarında büyük ölçekli eğitim çalıştırmalarını imkansız kılmıyor, ancak önemli ölçüde daha pahalı hale getiriyor.

Çeşitli Çinli çip tedarikçileri arasında ortak standartların olmaması, pazarı daha da parçalıyor. Her tedarikçinin kendi uyumsuz, düşük seviyeli yazılım yığını bulunuyor. Ana akım yapay zeka çerçeveleri öncelikli olarak Nvidia çiplerini destekliyor. Yerli yapay zeka çipleri birden fazla çerçeveye uyum sağlamak zorunda ve her çerçeve güncellemesi tekrar tekrar uyarlama gerektiriyor. Bu durum, büyük modeller için operatör ve optimizasyon eksikliğine, modellerin çalışmasını engellemeye veya verimsiz hale getirmeye, mimari ve yazılım uygulama farklılıklarından kaynaklanan hassasiyet farklılıklarına ve yerli çiplerde büyük ölçekli model eğitimini mümkün kılmak için yüksek taşıma maliyetlerine yol açıyor.

2025 yazında kurulan Model-Çip Ekosistem İnovasyon İttifakı, bu sorunu ele almaya çalışıyor. Donanım, modeller ve altyapıyı birbirine bağlayan tamamen yerelleştirilmiş bir yapay zeka yığını oluşturma hedefiyle Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads ve diğerlerini bir araya getiriyor. Başarı, paylaşılan protokoller ve çerçeveler aracılığıyla birlikte çalışabilirliği sağlamaya ve ekosistem parçalanmasını azaltmaya bağlı. Farklı mimariler nedeniyle düşük seviyeli yazılımları birleştirmek zor olsa da, orta seviye standardizasyon daha gerçekçi görünüyor. Grup, ortak API'lere ve model formatlarına odaklanarak modelleri yerel platformlar arasında taşınabilir hale getirmeyi umuyor. Geliştiriciler bir kez kod yazıp herhangi bir Çin hızlandırıcısında çalıştırabilirler. Ancak, bu standartlar gerçekten var olana kadar parçalanma, her şirketin doymuş bir pazarda birden fazla cephede aynı anda birden fazla sorunla mücadele etmesi gerektiği anlamına geliyor.

Huawei, muhtemelen yeni ittifaka olan bağlılığının bir parçası olarak veya Ascend 910 serisini Çin merkezli şirketler arasında tercih edilen platform haline getirme yönündeki genel bir girişim olarak, Ağustos 2025 başlarında CANN'i açık kaynaklı hale getirdi. O zamana kadar, Huawei'nin Ascend NPU'ları için yapay zeka araç seti sınırlı bir biçimde dağıtılıyordu. CANN'in olgunluğu, öncelikle Huawei'nin kendi projeleri dışında geniş ve istikrarlı bir Ascend işlemci tabanının bulunmaması nedeniyle CUDA'nın gerisinde kalıyor. Geliştiriciler ölçeği takip ediyor ve milyonlarca Nvidia GPU'sunun piyasaya sürülmesi ve yaygın olarak bulunması nedeniyle CUDA baskın hale geldi; bu da ayarlama, kütüphaneler ve topluluk desteğine yapılan yatırımları haklı çıkardı. Huawei ve diğer Çinli geliştiriciler, ABD yaptırımları nedeniyle milyonlarca Ascend NPU veya Biren GPU'su piyasaya süremiyor.

Enerji altyapısı karmaşık bir tablo sunuyor. Çin, şebekesini ABD'den seksen kat daha hızlı genişletti ve güneş, rüzgar ve hidroelektrik kapasitesinde dünya lideri. Yenilenebilir enerjilere yapılan bu büyük yatırımlar, yapay zeka ölçeklendirmesini sürdürülebilir kılmayı amaçlıyor. Eastern Data Western Computing Initiative, veri işlemeyi rüzgar ve güneş enerjisiyle çalışan enerji ve toprak zengini batı bölgelerine kaydırıyor. Amaç yalnızca maliyetleri düşürmek değil, aynı zamanda daha sağlam ve sürdürülebilir bir altyapı oluşturmak. On dördüncü Beş Yıllık Plan'ın (2025) sonuna kadar milyonlarca BT rafının kurulması bekleniyor.

Batı bölgeleri bol rüzgar ve güneş kaynakları ve daha düşük elektrik fiyatları sunarken, altyapı geliştirmede genellikle geride kalmaktadır. Zorluk, daha az gelişmiş batı bölgelerindeki bol yeşil enerji kaynaklarını doğudaki artan veri işleme ihtiyaçlarıyla verimli bir şekilde birleştirmektir. Bilgi işlem ihtiyaçları, yenilenebilir enerji öz yeterliliğinin %40'ın altında olduğu doğu bölgelerinde yoğunlaşırken, batı Çin'in kurulu yenilenebilir enerji kapasitesinin %70'ine sahiptir. Tencent, kısmen düşük elektrik fiyatları nedeniyle, en büyük akıllı veri merkezini batı Çin'deki Ningxia'da kurmayı planlıyor. Şirketler, daha düşük elektrik maliyetleri nedeniyle büyük ölçekli dil modellerini batı illerinde eğitme eğilimindeyken, uygulama odaklı veri merkezlerini, daha geniş bir müşteri tabanının uygulamaları hakkında daha hızlı geri bildirim sağladığı doğuda kuruyor.

Batı bölgeleri düşük elektrik maliyetleri sunarken, ulaşım, iletişim ve yetenek destek sistemlerindeki eksiklikler, ileri teknoloji personelini çekmeyi ve elde tutmayı zorlaştırıyor. Birçok Batı veri merkezi, alt akış uygulamalarındaki artışın beklentisiyle atıl durumda. Bir bulut sağlayıcısı çalışanı, Çin'deki akıllı veri merkezlerinin kullanım oranının %30'un altında olduğunu doğruladı.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki Çin uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Bölgesel bölünme, ayrışmayı daha da kötüleştiriyor

Çin'in yapay zekâ gelişimindeki coğrafi eşitsizlikler, mevcut ekonomik eşitsizlikleri tekrarlıyor ve daha da kötüleştiriyor. Guangdong, Jiangsu, Zhejiang ve Şanghay gibi Doğu Yakası eyaletleri uzun süredir lider konumda bulunuyor ve Guangdong özellikle güçlü bir kalkınma ivmesi sergiliyor. Şanghay ve Pekin, siyasi destek ve teknolojik araştırma ve geliştirme yetenekleri sayesinde yüksek bir yapay zekâ faaliyetleri yoğunluğunu sürdürüyor. Hubei, Henan ve Şandong gibi merkez bölgeler ise kademeli olarak orta seviyeye kayarak istikrarlı bir iyileşme gösteriyor. Ancak Qinghai, Tibet ve Gansu gibi batı eyaletleri genel olarak düşük bir seviyede kalmaya devam ediyor. Bazı gelişmelere rağmen, doğu bölgesiyle aradaki uçurum hâlâ belirgin ve dengesiz bölgesel kalkınma sorunu devam ediyor.

2014'ten 2022'ye kadar Çin'deki yapay zekâ seviyesi, zaman içinde önemli bir iyileşme ve bölgesel genişleme eğilimi gösterdi. 2014 yılında, ülkedeki genel yapay zekâ gelişim seviyesi düşüktü; yalnızca doğu kıyı illeri olağanüstü performans gösterdi ve bu bölgelerin yapay zekâda erken avantajlarını ortaya koydu. Bu arada, orta ve batı bölgeleri genel olarak geç bir başlangıç ​​yaptı ve gelişme seviyeleri genel olarak düşüktü. 2022 yılına gelindiğinde, ülkenin yapay zekâ seviyesi önemli ölçüde iyileşmiş, Yangtze Nehri Deltası ve Bohai Marjı büyümenin temel itici güçleri haline gelmişti. Pekin, Tianjin ve Hebei güçlü bir gelişme ivmesi gösterirken, daha düşük bir gelişme seviyesinde olmasına rağmen batı bölgesi belirgin bir yükseliş eğilimi gösterdi.

Yapay zekâ kaynaklı gelir eşitsizliği üzerine yapılan bir çalışma, yapay zekânın gelir eşitsizliği üzerindeki etkisinin kuzeydoğu bölgesinde, ardından batı bölgesinde en güçlü olduğunu, ancak orta ve doğu bölgelerinde etkilerinin nispeten daha az olduğunu ortaya koymuştur. Yapay zekâ, endüstriyel yapısal iyileştirmeler ve teknolojik yenilikler yoluyla gelir farkını önemli ölçüde artırmaktadır. Bölgesel çeşitlilik, yapay zekânın bir dengeleyici rol oynamadığını, aksine mevcut avantajları artırdığını göstermektedir. Güçlü dijital altyapıya, sermayeye erişime ve yetenek havuzlarına sahip iller orantısız bir şekilde fayda sağlarken, az gelişmiş bölgeler daha da geride kalmaktadır.

Kentsel-kırsal dijital uçurum, bu eşitsizlikleri daha da derinleştirmektedir. Çin'de yoksulluğun azaltılmasında elde edilen başarılara dayanarak kırsal canlandırma çalışmaları kapsamında dijital kırsal altyapının gelişimini hızlandırmaya yönelik son hükümet çabalarına rağmen, dijital uçurum sorunu devam etmektedir. Finansal yatırım açısından, kırsal dijital altyapıya ayrılan fonlar, kentsel alanlara ayrılan fonların önemli ölçüde gerisinde kalmaktadır. Verilere göre, Çin'in ilçe düzeyinde tarımsal ve kırsal bilişime yaptığı mali ve sosyal yatırımlar sırasıyla yalnızca on üç milyon yuan ve otuz milyon yuan olup, bu da genel bilişim geliştirme düzeyinin yalnızca yüzde otuz yedi nokta dokuz olmasına neden olmaktadır.

Kırsal ve kentsel alanlar arasında donanım dağıtımında dijital kaynaklar, altyapı, ağ ekipmanı ve baz istasyonlarındaki farklılıkları da kapsayan önemli bir eşitsizlik bulunmaktadır. Çin, 2022 yılında ülke genelinde 2,3 milyon 5G baz istasyonuna ulaşarak önemli bir dönüm noktasına ulaşmıştır. Ancak, kırsal 5G baz istasyonu sayısı ulusal ortalamanın oldukça gerisinde kalarak dijital uçurumu daha da derinleştirmektedir. Aynı zamanda, hem kırsal hem de kentsel alanlarda eşdeğer ağ kapsama alanı ve hızı sağlama hedefine henüz tam olarak ulaşılamamıştır.

COVID-19 pandemisi sırasında, donanım altyapısı geliştirmedeki eşitsizlik daha da belirginleşti. Çarpıcı bir örnek, Tibet Özerk Bölgesi'ndeki Linzhou'da yaşayan Tibetli bir üniversite öğrencisinin, çevrimiçi derslere katılmak için dondurucu soğuklarda yirmi dakika boyunca motosikletle bir dağın eteğine gidip ardından zirveye tırmanmak zorunda kalmasıdır. Bu anekdot, kırsal ve kentsel alanlar arasındaki dijital donanım geliştirmedeki çarpıcı dengesizliği gözler önüne seriyor.

Verimli dijital uygulama sistemlerinin sürdürülmesi için olmazsa olmaz olan ilçe ve belediye düzeyindeki veri merkezlerinin eksikliği, kırsal alanlarda üretken yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesini engellemektedir. Bu durum, "En yetenekli ev hanımı bile pirinçsiz yemek yapamaz" atasözüne benzemekte ve kırsal dijital kalkınmayı ilerletmek için bu veri merkezlerine duyulan temel ihtiyacı vurgulamaktadır.

Kırsal dijital kalkınmanın "yumuşak gücünü" oluşturan yazılım kuruluşlarının bakış açısından, kırsal dijital yazılımlar kentsel alanlara kıyasla dijital yetkinlik, yetenek edinimi ve yönetişim alanlarında eksikliklerden muzdariptir. Bir yandan, küçük çiftçi topluluklarında yaygın olan geleneksel, çıkarcı zihniyetlerden etkilenen ve kırsal dijital ilerlemedeki içsel gecikmeyle daha da kötüleşen kırsal nüfus arasında, kırsal Çin'in yeniden canlandırılması için üretken yapay zeka hizmetlerine aktif olarak katılma konusunda kayda değer bir isteksizlik bulunmaktadır. Dahası, kırsal iş gücünün önemli ölçüde göç etmesi ve bunun sonucunda yaşlılar, savunmasız bireyler, kadınlar ve çocuklar kırsal alanlardaki birincil iş gücünü oluşturmakta, kırsal nüfus azalması, nüfus azalması ve nüfusun yaşlanması olgularını yoğunlaştırarak kırsal nüfusu, ekonomiyi, toplumu ve genel kalkınmayı etkilemektedir.

Köy işlerinin elektronik yönetimi henüz uygulamaya konulmamış kırsal alanlarda yapılan bir anket, köy yöneticilerinin %84,13'ünün "teknolojinin benimsenmesini engelleyen yüksek orandaki yaşlı köylüleri" temel engel olarak gösterdiğini ortaya koydu. Bu faktörlerin birleşimi, kırsal bölgelerde üretken yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesini ve yaygınlaşmasını önemli ölçüde engellemektedir.

Yapay Zeka endeksinde de bölgesel eşitsizlikler belirgindir. Yakın tarihli bir çalışma, eyalet düzeyinde ve sektöre özgü analizler için tasarlanmış, yedi temel boyuttan oluşan kapsamlı bir yapay zeka endeksi geliştirmiştir. Çin-ABD karşılaştırması, birleşik bir çerçeve altında, ABD bileşik puanının Çin'in 59,4 puanlık puanını 68,1 puan aştığını göstermektedir. Ülkenin yedi ana bölgeye ayrılarak ulusal bir endeks oluşturulması, Çin'in yapay zeka gelişiminde belirgin bölgesel eşitsizlikleri ortaya koymaktadır: Kuzey, doğu ve güney bölgeleri bileşik puanlarda lider konumdayken, orta ve batı bölgeleri önemli ölçüde geride kalmaktadır ve bu durum, bölgesel inovasyon ve endüstriyel kaynak yoğunluğunun etkilerini vurgulamaktadır.

Bu coğrafi parçalanmanın geniş kapsamlı sonuçları vardır. Farklı ekonomik dönüşüm hızlarına yol açar; önde gelen bölgeler hızla bilgi tabanlı ekonomilere doğru ilerlerken, geride kalan bölgeler geleneksel üretim ve tarıma saplanıp kalır. Bölgeler arasındaki gelir eşitsizlikleri derinleştikçe sosyal gerilimler artar. Farklı eyaletlerin farklı kalkınma seviyeleri ve öncelikleri olması nedeniyle ulusal koordinasyonu zorlaştırır. Ayrıca, ücra batı eyaletlerinde son teknoloji veri merkezleri atıl durumda kalırken, doğu metropolleri kapasite sıkıntısı çekerken, verimsiz kaynak dağılımına neden olur.

İçin uygun:

• Krizde Çin ekonomisi mi? Bir büyüme ulusunun yapısal zorlukları

Aşırı kapasite krizi ve konsolidasyon baskısı

2023 ve 2024'teki coşkulu inşaat patlaması, Çin'i dramatik bir aşırı kapasite kriziyle karşı karşıya bıraktı. Sadece 2023 yılında 500'den fazla veri merkezi projesi önerildi ve en az 150'sinin 2024 sonuna kadar faaliyete geçmesi bekleniyor. Bu gelişme, Çin'in ekonomik kalkınmasında bilinen bir örüntüyü yansıtıyor. Merkezi hükümet bir sektöre stratejik öncelik verdiğinde, yerel yönetimler ve şirketler aşırı bir hevesle bu sektöre akın ediyor ve genellikle gerçek ihtiyacı veya rasyonel planlamayı göz ardı ediyorlar. Sonuç, sürekli olarak aşırı yatırım, aşırı kapasite ve sancılı bir konsolidasyon aşaması oluyor.

Otomotiv endüstrisi öğretici bir paralel proje sunmaktadır. Bu sektörde yaklaşık 140 şirket rekabet etmektedir ve bunlardan yalnızca birkaçı kârlı olup, üçte biri %20'nin altında kapasite kullanım oranlarına sahiptir. Yerel iş kayıplarını önlemek için, bölgesel yönetimler yine de sübvansiyonlar ve diğer destek biçimleriyle zor durumdaki tedarikçilerin bile ayakta kalmasına yardımcı olmaktadır. Bu nedenle pazar konsolidasyonu yavaşlamış, fiyat savaşları patlak vermiş ve üreticiler daha kârlı pazarlara ihracatı artırma baskısı altındadır. Bu arada, kolayca erişilebilen ihracat pazarları dönemi sona ermektedir. ABD, Biden yönetimi altında ulusal güvenlik gerekçesiyle neredeyse tüm Çin araç ithalatını yasaklamış ve AB geçen yıl Çin'den gelen elektrikli araçlara gümrük vergileri getirmiştir.

Yapay zeka altyapısı da benzer bir seyir izliyor. Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu daha katı düzenlemelerle müdahale etti. Yeni projeler artık belirli kullanım kriterlerini karşılamalı ve onay almadan önce satın alma sözleşmeleri sunmalıdır. Ayrıca, yerel yönetimlerin açık bir ekonomik gerekçe sunmadıkları sürece küçük ölçekli bilgi işlem altyapısı kurmaları yasaktır. Devlet alımları yalnızca 2024 yılında 24,5 milyar yuana, yani yaklaşık 3,4 milyar dolara ulaşırken, 2025 yılı için 12,4 milyar yuan daha ayrıldı. Ancak, güçlü devlet yatırımlarına rağmen, bildirilen kullanım oranları %20 ila %30 arasında kalarak hem ekonomik sürdürülebilirliği hem de enerji verimliliğini tehlikeye atmaktadır.

Son on sekiz ayda, 2023'teki sadece 11 projeye kıyasla önemli bir artışla 100'den fazla proje iptal edildi. İptal edilen projelerdeki bu çarpıcı artış, bir gerçeğin farkına varılmasına işaret ediyor. Yatırımcılar ve işletmeciler, bu tesislerin çoğunun asla kârlı hale gelemeyeceğinin farkında. ChatGPT'nin 2022 sonlarında piyasaya sürülmesinin ardından üretken yapay zeka (YYA) etrafındaki abartılı ilgiyle körüklenen ilk kriz, bir kârlılık krizine dönüştü. GPU kiralama piyasaları çöktü. Milyarlarca dolara mal olan tesisler şu anda yeterince kullanılmıyor, getiriler düşüyor ve birçok tesis, değişen piyasa koşulları nedeniyle tam olarak faaliyete geçmeden kullanılamaz hale geldi.

Temmuz 2025'te Başkan Xi Jinping, yapay zekaya aşırı yatırım yapılmaması konusunda açıkça uyarıda bulunarak, yerel yönetimlerin aşırı yatırım yapması konusundaki önceki endişelerini yineledi. Bu açıklamalar, politika yapıcıların, deflasyonist baskılara katkıda bulunan elektrikli araçlar gibi diğer gelişmekte olan sektörlerde görülen aşırı kapasitenin tekrarlanmasını önleme arzusunu vurguluyor. Devlet planlamacısı, sektörün hangi bölümünün kısıtlanması gerektiğini belirtmese de, yapay zeka gelişimini destekleyen veri merkezlerinin inşasına küresel olarak özellikle yatırımlar yoğunlaştırılmıştır. Bu genişlemedeki bir yavaşlama, Cambricon Technologies Corp.'dan Lenovo Group Ltd. ve Huawei Technologies Co.'ya kadar çip, ağ ekipmanı ve diğer temel sunucu bileşenleri tedarikçilerini etkileyecektir.

Devlet Konseyi, 29 Ağustos 2025'te "yetenek, sermaye ve diğer kaynakların düzenli akışının" sağlanması gerektiğini vurguladı. Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu yetkilisi Zhang Kailin, gazetecilere verdiği bir brifingde, hükümetin eyaletleri koordineli ve tamamlayıcı bir şekilde yapay zekâ geliştirmeye teşvik edeceğini söyledi. Amaç, çabaları tekrarlamadan büyümeyi desteklemek için eyaletlerin benzersiz güçlü yönlerinden yararlanmak. Zhang, "Düzensiz rekabetten veya 'kalabalığın peşinden gitme' yaklaşımından kesinlikle kaçınacağız" dedi. Kalkınma, yerel avantajlara, kaynaklara ve endüstriyel temellere dayanmalıdır.

Yazılım pazarı da benzer konsolidasyon dinamiklerini yansıtmaktadır. Çin Siber Uzay İdaresi, Ağustos 2024'e kadar genel kullanıma sunulacak 180'den fazla ana dil modelinden oluşan bir listeyi onaylayarak, yerel pazar payı için yarışan çok çeşitli Çinli teknoloji şirketlerini gözler önüne sermiştir. Bu firmalar, ekonomik yavaşlama ve Çin'in risk sermayesi sektöründeki gerileme ortamında yalnızca pazar payı için değil, aynı zamanda finansman için de rekabet etmektedir. Çalıştay katılımcıları, birçok Çinli girişimin Alibaba ve Tencent gibi büyük teknoloji şirketlerinden yatırım almış olmasına rağmen, birçok yatırımcının yapay zeka girişimlerinin kısa vadede gelir elde etme kabiliyetine şüpheyle yaklaştığını vurguladı. Ekonomik açıdan üretken yatırım arayışlarında, birçok Çinli risk sermayesi şirketi kaynak havuzlama yoluyla risklerini çeşitlendirmeyi hedeflemektedir; bu da daha dağınık bir finansman ortamına işaret etmektedir.

Çinli yapay zeka geliştiricileri için hem finansman hem de donanım kısıtlamaları göz önüne alındığında, katılımcılar Çin'in kaynak paylaşımı yoluyla birkaç firmayı veya yapay zeka laboratuvarını ilerletmede başarılı olabileceğini, ancak bu çabaların seçici ve hedef odaklı olması gerektiğini, bu nedenle önemli getiri elde etme olasılığının düşük olduğunu öne sürdüler. Sonuç olarak, katılımcılar bu ortamın Çin yapay zeka pazarında artan bir sektör konsolidasyonuna yol açmasının muhtemel olduğunu belirttiler.

Baidu'nun bulut bölümünün kıdemli yöneticisi Du Hai, bunun pazar konsolidasyonunu hızlandıracağını öngördü. Şu anda faaliyet gösteren yaklaşık bir düzine yerli yapay zeka çipi şirketinin sayısı muhtemelen üç veya dört ayrı gruba düşecek. "Kazananlar, çipleri en geniş model yelpazesini destekleyebilen veya fiili standart haline gelen harika bir uygulamayı etkinleştirebilenler olacak."

Gartner, 2029 yılına kadar, hiper ölçekleyiciler ve SaaS platform sağlayıcıları genişledikçe ve hibrit bulut sağlayıcıları bünyesine kattıkça, GenAI teknoloji alanının %75 daha az oyuncuyla konsolide olacağını öngörüyor. Bu bir piyasa spekülasyonu değil, sektörü halihazırda yeniden şekillendiren ekonomik güçlerin kaçınılmaz bir sonucudur. Tarihsel altyapı gelişmeleriyle benzerlikler dikkat çekici. Gartner, tedarikçi parçalanması döneminden, satın almalar ve piyasa kesintileri yoluyla konsolidasyona doğru ilerlediğimizi tespit ediyor. Elektrik sektörü binlerce yerel jeneratörden bir avuç büyük kamu hizmeti kuruluşuna evrildiği gibi, yapay zeka da aynı yolu izliyor.

Çinli yapay zeka girişimlerine yönelik risk sermayesi fonları, 2025'in başlarında yıllık bazda yaklaşık %50 düştü. Bu düşüş, yavaş büyüme, düzenleyici belirsizlikler ve jeopolitik gerilimler nedeniyle yatırımcıların daha dikkatli olmasını yansıtıyor. Sadece ikinci çeyrekte fonlama, on yılın en düşük seviyesi olan 4,7 milyar dolara geriledi. Yatırımcıların bu korkusu, kısmen Çin hükümetinin ideolojik saflığı korumak adına önlemleri iki katına çıkarmak adına öncü inovasyonu engelleme konusundaki istekliliğinden kaynaklanıyordu.

Çin pazarının geri kalanı, bazı karışık sinyaller verse de, karamsarlığa yol açıyor. Gayrimenkul sektörü çöktü, genç işsizlik oranı %17'yi aştı ve tüketici güveni düşüyor. Jeopolitik durum da pek yardımcı olmuyor; ihracat kontrolleri Çin'in teknoloji sektörünü etkilemeye devam ediyor, gümrük vergileri genel ekonomiyi tehdit ediyor ve ideolojik güdümlü, kontrol odaklı politikalar çoğu yatırımcıyı caydırıyor. Bu finansman krizi, yapay zekanın yaygınlaştırılması için özellikle bir sorun teşkil ediyor. Bu uzun yıllara yayılan geliştirme döngülerini finanse etmeye istekli sabırlı bir sermaye olmadan, yapay zeka destekli projelerin çoğu temel uygulama sorunlarını ele almadan duraksayacak.

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Coşku ve hayal kırıklığı arasında gelecek senaryoları

Çin'in yapay zekâ endüstrisine yönelik gelecek projeksiyonlarının yelpazesi çok daha geniş olamazdı. Morgan Stanley gibi iyimser görüşlü kişiler, Çin'in yapay zekâ yatırımlarının 2028 yılına kadar kârlılığa ulaşabileceğini ve 2030 yılına kadar %52 oranında yatırım getirisi sağlayabileceğini öngörüyor. Çekirdek yapay zekâ endüstrisi, 2030 yılına kadar 140 milyar dolar değerinde bir pazar haline gelebilir. Altyapı ve bileşen tedarikçileri gibi ilgili sektörler de dahil edildiğinde bu tahmin 1,4 trilyon dolara yükseliyor. Yapay zekâ, yaşlanan iş gücü ve yavaşlayan üretkenlik artışı gibi faktörleri telafi ederek Çin'in uzun vadeli GSYİH büyümesine ek bir ivme kazandırabilir. Önümüzdeki iki ila üç yıl içinde yapay zekâ, Çin'in yıllık büyümesine 0,2 ila 0,3 puan daha ekleyebilir.

İnsansı robotların küresel pazarı, 2050 yılına kadar beş trilyon dolara ulaşabilir; kullanımda olan bir milyar ünite ve bunların yüzde otuzu Çin'de. Çin'in verimlilik odaklı ve düşük maliyetli yaklaşımı, yatırım getirisi için farklı bir yol yaratıyor. DeepSeek gibi şirketlerin beş virgül altı milyon dolar gibi düşük bir maliyetle etkili modeller geliştirerek gösterdiği maliyet avantajı, Çinli firmaların Batı çözümlerini karşılayamayan veya benimsemek istemeyen küresel pazarlara girmesini sağlayabilir.

Önümüzdeki altı ila on iki ay, gerçek dünya sorunlarını çözmeye çalışan giderek artan sayıda kurumsal uygulamanın verimlilik artışı göstermeye başlamasıyla Çinli yapay zeka şirketleri için kritik bir dönem olacak. Uzun vadede, yapay zeka destekli insansı robotlar veya insan benzeri robotlar, endüstriyel, ticari ve evsel amaçlarla yaygın olarak kullanılabilir. Uzun vadede ise yapay zeka devrimi, verimliliği artırarak, üretim süreçlerini düzenleyerek ve yeni ürün, hizmet ve iş olanaklarının önünü açarak üretkenlikte bir artışa dönüşecektir.

Asya-Pasifik bölgesi, 2025 yılında yapay zeka yazılım gelirlerinin yüzde 33'ünü oluşturacak, ancak Çin'in ABD ile yapay zeka yarışındaki katılımını artırmasıyla birlikte analistler, bölgenin 2030 yılına kadar pazarın yüzde 47'sini temsil etmesini bekliyor. Tahminler, Çin'in tek başına 2030 yılına kadar Asya-Pasifik bölgesindeki toplam yapay zeka yazılım gelirlerinin üçte ikisini, yani 149,5 milyar doları oluşturacağını gösteriyor. Yapay zeka pazarı için bu önemli büyüme projeksiyonu, sektörü şekillendiren aşağıdaki trendler tarafından yönlendiriliyor.

Ancak bu iyimser tahminler, vahim uyarıların yanında yer alıyor. Capital Economics, yapay zeka destekli borsa balonunun 2026'da patlayacağını öngörüyor. Araştırma şirketi, yükselen faiz oranları ve yüksek enflasyonun hisse senedi değerlemelerini aşağı çekeceğini belirtti. 2026'dan itibaren, yüksek faiz oranları ve artan enflasyon hisse senedi değerlemelerini aşağı çekmeye başladıkça, borsadaki bu kazanımların öngörülebilir bir şekilde gerilemesi bekleniyor. Sonuç olarak, hisse senetlerinden elde edilen getirilerin önümüzdeki on yılda bir önceki on yıla göre daha düşük olacağını öngörüyorlar. Ayrıca, ABD borsasının uzun süredir devam eden yüksek performansının sona erebileceğini düşünüyorlar.

Uluslararası Para Fonu (IMF), bir gerilemenin olası olduğunu, ancak bunun ABD veya küresel ekonomiyi yerle bir edecek sistemik bir krize dönüşmesinin pek olası olmadığını belirtti. Gourinchas, geçmiş eğilimlere benzer şekilde, çığır açan bir teknolojiyi çevreleyen abartılı beklentilerin kısa vadede piyasa beklentilerini karşılamayabileceğini ve bunun hisse senedi fiyatlarında düşüşe yol açabileceğini belirtti. Ancak, 1999'dakinden farklı olarak, mevcut yatırım ortamının borç odaklı şirketler yerine nakit zengini teknoloji şirketleriyle karakterize edildiğini belirtti.

Forrester, 2026 yılına kadar yapay zekanın cazibesini kaybedeceğini ve tacını baretle değiştireceğini öngörüyor. Kurumsal yatırım getirisi (ROI) endişeleri, satıcı abartılarının önüne geçecek. Bu piyasa düzeltmesiyle birlikte şirketler, gösterişten ziyade işlevselliğe öncelik verecek. CFO'lar daha fazla yapay zeka anlaşmasına dahil olacak. Firmalar, yatırımlarını acente ekosistemlerine yayacak ve yapay zeka acenteleri angarya işleri devraldıkça yetenekleri yeniden dağıtacak. Akıllı şirketler, riski azaltmak ve yapay zeka yolculuklarını yavaş yavaş planlamak için yapay zeka yönetişimine ve yapay zeka akıcılığı eğitimine yatırım yapacak.

Bain'in bir raporuna göre, 2030 yılına kadar yapay zeka veri merkezleri için küresel sermaye harcamaları yıllık 500 milyar dolara ulaşacak ve bu da 200 GW ek güç kapasitesi gerektirecek; bunun yarısı ABD'de olacak. Ancak yapay zeka sektörünün bu harcamayı haklı çıkarabilmesi için yıllık 2 trilyon dolar gelir elde etmesi gerekiyor. Şu anda 800 milyar dolarlık bir açık var. Bir yönetici, Çin'in yapay zeka çip sektörünün talep ve döküm kapasitesi konusunda hala engellerle karşı karşıya olduğunu söyledi. Pazarın ölçeklenebilmesi için gerçek dünya uygulamalarına ihtiyacı var. Her şeyi belirleyecek olan şey uygulama talebi. Amerikan tarzı, umutsuzca genişleyen bilgi işlem gücü, Çinli şirketler için uygun bir tercih değil.

MIT Technology Review'a göre, Çin'in yapay zeka altyapı patlaması, yapay zeka hedeflerini desteklemek için yüzlerce veri merkezi inşa etmesiyle sekteye uğruyor, ancak bunların çoğu şu anda atıl durumda. 2023 ve 2024 yıllarında hem devlet hem de özel sektör kuruluşları tarafından milyarlarca dolar yatırım yapıldı ve GPU kiralama talebinin artmaya devam edeceği beklentisi vardı, ancak benimseme aslında azaldı ve sonuç olarak birçok operatör şu anda hayatta kalmakta zorlanıyor. Yerel yayınlar, bu yeni bilgi işlem kapasitesinin yüzde 80'ine kadarının atıl durumda olduğunu bildiriyor.

Bu farklı gelecek senaryoları, temel belirsizlikleri yansıtıyor. Çin, yazılım ekosistemindeki parçalanmanın üstesinden gelebilecek mi? Yerli çip üreticileri teknolojik açıkları yeterince hızlı kapatabilecek mi? ABD ihracat kontrolleri sıkılaşacak mı, gevşeyecek mi, yoksa mevcut seviyelerde mi kalacak? Çin hükümeti ideolojik kontrolünü yoğunlaştırarak yenilikçileri caydıracak mı, yoksa daha pragmatik bir politika mı izleyecek? Düşük maliyetli yapay zeka çözümlerine olan küresel talep, Çin'in verimlilik odaklı yaklaşımlarını mı destekleyecek, yoksa kalite ve güven konusundaki endişeler Batı çözümlerini mi tercih edecek?

Bu soruların cevapları yalnızca Çin'in kaderini belirlemekle kalmayacak, aynı zamanda küresel yapay zeka manzarasını da şekillendirecek. Ortaya üç olası senaryo çıkıyor. İlk senaryoda ABD hakimiyetini sürdürüyor. Gelişmiş çipler ve dünyanın önde gelen yapay zeka şirketleri üzerindeki kontrolüyle Washington teknolojik liderliğini korurken, Çin bilgi işlem kısıtlamalarıyla boğuşuyor ve kilit pazarlara erişimi kısıtlıyor. İkinci senaryo, yapay zeka gelişiminin iki rakip ekosisteme bölündüğünü gösteriyor. Birine şeffaflık ve etik standartlara öncelik veren ABD ve müttefikleri liderlik ederken, diğerine devlet kontrolündeki yapay zekanın dijital gözetim aracı olarak hizmet ettiği Çin hakim. Ülkeler bu modellerden biriyle uyum sağlamak zorunda kalacak ve bu da parçalanmış bir dijital manzara yaratacak.

Üçüncü senaryoda, Çin tüketici yapay zekasına hakim olurken, üst düzey uygulamalarda geride kalıyor. ABD'deki çip kısıtlamaları, Çin'in savunma ve bilimsel araştırmalar için en son teknoloji yapay zeka geliştirme kabiliyetini engelliyor. Ancak Pekin, küresel kullanıcılara DeepSeek gibi uygun fiyatlı platformlar sunarak kitlesel pazara yönelik yapay zekada öne çıkıyor. Ancak Çin, dünyanın en gelişmiş çiplerinin yaklaşık yüzde 90'ını üreten TSMC'ye ev sahipliği yapan Tayvan'daki hedeflerini sürdürürse, bu denge önemli ölçüde değişebilir.

Sonuç olarak, yapay zekâ üstünlüğü yarışı küresel güç dinamiklerini yeniden şekillendiriyor. ABD şu anda gelişmiş yapay zekâ araştırmalarında lider konumda olsa da, Çin'in stratejik odağı ve devlet destekli yatırımları onu zorlu bir rakip haline getirdi. Pekin, Batı'nın kısıtlamaları ve piyasa şüpheciliği gibi engellerle karşılaşsa da, tüketici yapay zekâsındaki ilerlemesi ve gelişmekte olan pazarlardaki nüfuzu yarışı öngörülemez kılıyor. Bu rekabetin ABD'nin hakimiyetinin devamına mı, bölünmüş bir dijital ortama mı, yoksa Çin'in kritik sektörlerdeki yükselişine mi yol açacağı kesin: Yapay zekâ, önümüzdeki yıllarda küresel ekonomiyi, ulusal güvenlik politikalarını ve siyasi ittifakları derinden şekillendirecek.

İçin uygun:

• Pekin'in yeni beş yıllık planı ve devasa yatırım programı: Çin küresel ekonomik düzene nasıl meydan okuyor?

Uygulama sorunları ve yönetişim eksiklikleri

Donanım ve personel sorunlarının ötesinde, Çin genellikle göz ardı edilen temel uygulama zorluklarıyla boğuşuyor. İşletmelerde yapay zekanın benimsenmesi parçalı ve deneysel olmaya devam ediyor. Çin, üretken yapay zekanın benimsenmesinde lider konumda olsa da, Çinli kuruluşlar henüz bunu tam olarak uygulayabilmiş değil. SAS, Düber'e kuruluşlarının üretken yapay zekayı ne ölçüde kullandıklarını sorduğunda, Çinli kuruluşların yüzde 19'u "üretken yapay zekayı kullandıklarını ve tamamen uyguladıklarını" söyledi. Bu oran, yüzde 11'lik küresel ortalamanın üzerinde olsa da, tam uygulamada dünya lideri olan yüzde 24'lük ABD'nin gerisinde kalıyor.

Bu arada, Çinli katılımcıların %64'ü kuruluşlarının "üretken yapay zeka kullandığını ancak henüz tam olarak uygulamaya koymadığını" belirtti; bu oran, %43 olan küresel ortalamanın oldukça üzerinde. Çin'in üretken yapay zekanın dikkatli bir şekilde düzenlenmesine ve yetkili onaya verdiği önem göz önüne alındığında, birçok kuruluşun üretken yapay zekayı süreçlerine tam olarak entegre etmeden önce ilk testleri gerçekleştirmesi mantıklı. Çin'in üretken yapay zekaya tamamen bağlı olduğu açık, ancak Çinli kuruluşlar bu yeni teknolojiyi topluca benimserken bile temkinli bir şekilde ilerliyor.

Uygulama zorlukları sorulduğunda, Çinli katılımcıların şirket içi uzmanlık veya yeterli araç eksikliğinden bahsetme olasılıkları küresel ortalamaya göre çok daha düşüktü: Üretken yapay zekayı uygulamak için doğru araçlara sahip olmadıklarını söyleyenlerin oranı küresel ortalamada %47 iken, yalnızca %31'di. Şirket içi uzmanlıktan yoksun olduklarını söyleyenlerin oranı ise küresel ortalamada %39'du. Bu rakamlar, daha önce tartışılan yetenek açıklarıyla keskin bir tezat oluşturuyor ve öz algı ile gerçeklik arasında bir tutarsızlık veya "yeterli uzmanlık" kavramının neleri kapsadığına dair farklı standartlar olduğunu gösteriyor.

Veri gizliliği ve veri güvenliği, ankete katılan tüm katılımcıların üretken yapay zeka uygulamasıyla ilgili en önemli iki endişesi olarak sıralandı ve sırasıyla %76 ve %75 oranında dile getirildi. Ancak, katılımcıların yarısından fazlası (%51), şirket içi yetenek ve becerilere duyulan ihtiyaç konusunda endişelerini dile getirdi. Yönetişim ve izleme eğitiminin özellikle yetersiz olduğu görüldü. SAS'a göre, katılımcıların onda birinden azı (%7), üretken yapay zeka için "yüksek" düzeyde yönetişim ve izleme eğitimi bildirdi. Katılımcıların %32'si "yeterli" düzeyde olduğunu belirtirken, %58'i (açık ara çoğunluk) yönetişim ve izleme eğitimlerinin "asgari" düzeyde olduğunu belirtti.

Üretken yapay zeka için kurumsal yönetişim çerçeveleri sorulduğunda, katılımcıların yalnızca yüzde beşi "köklü ve kapsamlı" bir yönetişim çerçevesine sahip olduklarını söyledi. Katılımcıların yüzde 55'inden fazlası yönetişim çerçevelerinin "geliştirme aşamasında" olduğunu söylerken, yüzde 28'i "geçici veya gayri resmi" olarak nitelendirdi. Yaklaşık yüzde 11'de biri ise üretken yapay zeka yönetişim çerçevelerinin "mevcut olmadığını" belirtti. Bu yönetişim boşlukları, özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde veya hassas uygulamalarda, uygulamalar için önemli riskler yaratmaktadır.

Sektörler arası parçalanmış veri akışları, verilerin yapay zeka uygulamaları için tutarlı ve erişilebilir bir kaynak havuzunda birleştirilmesini engellemektedir. Bu veri ambarları, etkili yapay zeka modeli eğitimini engellemekte ve sektörler arası içgörüleri sınırlamaktadır. Devlet kurumları ve işletmeler, Çin'in veri ekosisteminin tüm değerini ortaya çıkarmak için, yetersiz düzenlemelere tabi çerçeveler altında veri birlikte çalışabilirliğini iyileştirmek, sektörler arası veri paylaşımını ve yapılandırılmış, sınır ötesi veri dolaşımını teşvik etmek için çalışmaktadır. Çin, bu veriyle ilgili zorlukların üstesinden gelerek, daha tutarlı ve yenilikçi bir küresel veri ortamına katkıda bulunurken yapay zeka ekosistemini daha da güçlendirebilir.

Üretken yapay zekânın uygulanması, kırsal yönetişimle de yeterince bütünleşmemiştir. Gelişmekte olan teknolojilerde öncü bir güç olan üretken yapay zekâ, Çin'de kırsal canlanmayı güçlendirme konusundaki mevcut çeşitli çıkar yapısını daha da karmaşıklaştıracaktır. Önde gelen bir konuma sahip olan hükümet için, kentsel-kırsal ekonomik eşitsizliklerden kaynaklanan dijital uçurum, bu açığı kapatmak için önemli miktarda işgücü, kaynak ve finansman yatırımı gerektirmektedir. Bu süreç, yatırım getirisi açısından uzun bir zaman çizelgesi ile karakterizedir. Yalnızca ekonomik faktörlere öncelik veren piyasanın aksine, hükümet öncülüğündeki kırsal yönetişim, çok yönlü yönetişim maliyetlerinin bütünsel bir değerlendirmesini içerir.

Teknoloji geliştiricileri ve tedarikçileri öncelikli olarak devlet kurumlarıyla etkileşim halindedir. Dolayısıyla, sundukları hizmetler büyük ölçüde devlet gereksinimlerini karşılayacak şekilde tasarlanmış olup, kırsal alanların ve sakinlerinin gerçek kalkınma ihtiyaçlarını göz ardı edebilmektedir. Bu durum, dijital yönetişimin akışkan yapısını daha da kötüleştirmektedir. Ulusal düzeyde, Dijital Köylerin Geliştirilmesi Eylem Planı 2022-2025 ve Üretken Yapay Zeka Hizmetlerinin Yönetimine İlişkin Geçici Tedbirler gibi yasal belgelerin yayınlanmasına rağmen, çok sayıda kurumun sürece dahil olması sorumluluk sınırlarının belirsizleşmesine, gecikmelere ve yönetişim etkinliğinin azalmasına yol açabilmektedir. Bu sorunlar hızla ele alınmazsa, Çin'de kırsal kesim sakinlerinin üretken yapay zeka destekli kırsal canlandırma çalışmalarına aktif olarak katılma yönündeki içsel motivasyonlarının harekete geçmesini engellemekle kalmayacak, aynı zamanda yeni dijital çatışmalara da yol açabilecektir.

Büyük yapay zeka konsolidasyonu: Sadece birkaç Çin modeli hayatta kalacak.

Çin'in 2030 yılına kadar yapay zeka liderliği arayışı, sıkça dile getirilen çip ihracat kısıtlamalarının çok ötesine uzanan karmaşık bir yapısal zorluk yelpazesiyle karşı karşıya. Beş milyondan fazla kalifiye çalışanın oluşturduğu yetenek açığı, önemli ölçüde kullanılmayan kapasiteye sahip parçalanmış altyapı, kent merkezleri ile kırsal çevreler arasındaki büyük bölgesel eşitsizlikler ve yıllardır süren spekülatif aşırı yatırımların ardından yaklaşan piyasa konsolidasyonu, resmi açıklamaların öne sürdüğünden çok daha ayıklatıcı bir tablo çiziyor.

Bu paradoksal durum özellikle veri merkezlerinde belirgindir: Frankfurt elektrik kesintisi nedeniyle yeni tesisler inşa edemezken, Çin'in batı eyaletlerindeki son teknoloji tesisler, alt yapı, insan kaynağı ve pratik talep eksikliği nedeniyle büyük ölçüde boş kalmaktadır. Her iki durumda da, genel sistem tutarlı bir şekilde geliştirilmezse, tek tek bileşenlere yapılan devasa yatırımların boşa gittiği açıkça görülmektedir.

Önümüzdeki 18 ila 36 ay kritik öneme sahip olacak. Ya Çin, Model-Çip Ekosistem İnovasyon İttifakı gibi girişimlerle parçalanmanın üstesinden gelmeyi, eğitime yapılan büyük yatırımlarla yetenek açığını kapatmayı ve mevcut ancak yeterince kullanılmayan kapasiteyi akıllıca kullanmayı başaracak. Ya da ülke, yatırımların göçünü, en iyi yeteneklerin çıkışını ve dijital değer yaratımının başka yerlere kaymasını izleyecek. Yaklaşan pazar konsolidasyonu acımasız olacak. Şu anda onaylanan 180'den fazla ana dil modelinden belki sadece üç veya dördü ayakta kalabilecek. Yüzlerce veri merkezinin kapatılması veya başka amaçlara hizmet etmesi gerekecek. Girişim sermayesi finansmanı, on yılın en düşük seviyesinde kalmaya devam ediyor.

Ancak Çin'in hedeflerini göz ardı etmek erken olur. Verimlilik odaklı stratejisi, dağıtım odaklı yaklaşımı ve DeepSeek gibi çözümlerin maliyet avantajları, üst düzey Batı çözümlerini karşılayamayan küresel pazarlarda önemli bir pazar payı elde edebilir. Devlet desteği, daha koordineli ve daha az israfçı hale gelmesi gerekse bile, güçlü kalmaya devam ediyor. Yaşlanan nüfus ve azalan çalışma çağındaki nüfus gibi demografik zorluklar ise yapay zeka destekli üretkenlik kazanımlarını isteğe bağlı değil, olmazsa olmaz kılıyor.

Küresel gözlemciler ne Çin'i küçümsemeli ne de resmi açıklamalarını olduğu gibi kabul etmelidir. Çoğu zaman olduğu gibi, gerçek bu iki uç nokta arasında bir yerdedir. Çin ne yenilmez bir yapay zeka hegemonu haline gelecek ne de teknolojik açıdan önemsizleşecektir. Bunun yerine, karmaşık ve parçalı bir tablo ortaya çıkıyor: Doğu kıyısında bölgesel olarak yoğunlaşmış mükemmellik kümeleri, binlerce şirkette deneysel uygulamalar, aşırı iddialı altyapı projelerinde olağanüstü başarısızlıklar, belirli kullanım örnekleri için yenilikçi verimlilik çözümleri ve yabancı teknolojiye sürekli bağımlılık ile birlikte öz yeterliliğe doğru hızlanan çabalar.

2030 yılında nihai değerlendirme yapıldığında, ne en iyimser ne de en kötümser tahminlerin gerçekleşmiş olması muhtemel. Çin önemli ilerlemeler kaydetmiş olacak, ancak Pekin'in hedeflediği hakim konuma ulaşamamış olacak. ABD, öncü araştırmalarda liderliğini sürdürecek, ancak Çin çözümleri gelişmekte olan ekonomilerde her yerde mevcut olacak. Dünya, kısmen ayrı, kısmen iç içe geçmiş iki yapay zeka ekosistemiyle çalışmak zorunda kalacak; bu ekosistemlerin birlikteliği, rekabeti ve zaman zaman iş birliği, yirmi birinci yüzyılın jeopolitik manzarasını şekillendirecek.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı