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

Sadece bir çip savaşı değil: Çin'in yapay zeka saldırısının duraklamasının 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 kullanılarak işlediği ve akıllı sistemlerin toplumun her alanına nüfuz ettiği parlak bir geleceği tasvir ederken, perde arkasında çok daha karmaşık bir tablo ortaya çıkıyor. Çin'in yapay zeka atağı, çokça tartışılan Amerikan çip ihracatı kısıtlamalarının çok ötesine uzanan temel yapısal sorunlarla boğuşuyor. Beş milyondan fazla nitelikli işçi açığı, parçalanmış bir teknolojik altyapı, dramatik bölgesel eşitsizlikler ve yaklaşan pazar konsolidasyonu, Pekin'in iddialı planları için varoluşsal zorluklar oluşturuyor.

Almanya'nın enerji geçişi sorunlarıyla olan paralellikler çarpıcı. Almanya, şebeke kapasitesi eksikliği nedeniyle dijital geleceğinde başarısız olma riskiyle karşı karşıyayken, Çin farklı bir tür altyapı dengesizliğiyle boğuşuyor. Frankfurt'ta elektrik bağlantısı eksikliği nedeniyle veri merkezleri inşa edilemezken, Çin'in batı illerindeki son teknoloji tesisler, alt kademe altyapı, insan sermayesi 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 kalır.

Bununla ilgili olarak:

• Çin ve Sistematik Aşırı Yatırımın Tehlikesi: Büyüme Hızlandırıcı ve Yapısal Tuzak Olarak Devlet Kapitalizmi

Yetenek tuzağı

Çin'in yapay zeka stratejisinin belki de en kritik zayıf noktası, nitelikli iş gücündeki dramatik eksikliktir. İnsan Kaynakları ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı, bu açığın beş milyondan fazla kişi olduğunu ve arz-talep oranının bire on gibi şaşırtıcı bir seviyede olduğunu tahmin ediyor. 2025 yılının ilk yarısında, yapay zeka ile ilgili pozisyonlar için iş ilanları, bir önceki yılın aynı dönemine göre %37 oranında arttı. Özellikle robot mühendisleri ve algoritma geliştiricilerine olan talep yüksekti ve bu pozisyonlar için iş ilanları %50'den fazla arttı. Bu rakamlar sağlıklı bir genişlemeyi değil, kıt kaynaklar için umutsuz bir yarışı belgeliyor.

McKinsey'nin tahminlerine göre, Çin'in yapay zeka uzmanlarına olan talebi 2030 yılına kadar altı milyona yükselecekken, yerli üniversiteler ve yurtdışından dönen Çinliler en iyi ihtimalle iki milyon kişi sağlayabiliyor. Bu durum, dört milyon yüksek vasıflı işçi açığı yaratıyor ve Çin'in doğum oranının yıllardır düşmesiyle bu açığın daha da büyümesi muhtemel. Birleşmiş Milletler'in tahminlerine göre, çalışma çağındaki nüfus 2023 yılına kıyasla 2050 yılına kadar 180 milyon azalacak, nüfus ise hızla yaşlanacak. İş gücünün ortalama yaşı 45'in üzerine çıkacak. Dolayısıyla Çin, Vietnam gibi gelişmekte olan ekonomiler ile Japonya gibi yaşlanan sanayileşmiş ülkeler arasında demografik bir çıkmazda bulunuyor.

Yüzeysel bir bakış, Çin'in çok sayıda mezuna sahip olduğunu düşündürebilir. Gerçekten de, Çin üniversiteleri yılda yaklaşık 1,4 milyon STEM mezunu yetiştiriyor. Ancak gerçeklik, niteliksel bir tutarsızlığı ortaya koyuyor. Gerçekten de en ileri düzeydeki araştırmalar ve öncü modellerin geliştirilmesi öncelikle doktora adaylarını gerektiriyor. Yapay zekâ eğitimi almış doktora öğrencilerinin sayısı nispeten düşük kalıyor ve bu da mevcut en iyi yetenekler için yoğun bir rekabete yol açıyor. Teknoloji devlerinde çalışan deneyimli makine öğrenimi bilim insanları artık yedi haneli yuan maaşları alıyor. Daha küçük girişimler, kritik araştırma ve geliştirme pozisyonlarının aylarca boş kaldığını ve ürün geliştirmeyi büyük ölçüde geciktirdiğini bildiriyor.

Sorun, yapay zekâ entegrasyonunun kendine özgü doğası nedeniyle daha da kötüleşiyor. 2010'lardaki mobil devrimin aksine, temel teknolojilerin zaten işlevsel olduğu ve sermayenin öncelikle kullanıcı edinimi ve lojistik genişleme için gerekli olduğu durumlardan farklı olarak, yapay zekâ uygulaması sürekli, bağlama özgü araştırma ve geliştirme gerektiriyor. Bir hastane, ChatGPT'yi kurup yapay zekâ destekli sağlık hizmetlerinden bahsetmekle yetinemez. Tıbbi iş akışlarını, mevzuat uyumluluğunu ve mevcut sistemlerle entegrasyonu ele almak aylar hatta yıllar süren geliştirme gerektirir. Bu çok yıllık geliştirme döngülerini finanse etmeye istekli hasta sermayesi olmadan, çoğu yapay zekâ destekli proje, temel uygulama zorluklarını çözmeden önce duraklıyor.

Disiplinlerarası uzmanlık eksikliği özellikle sorun teşkil ediyor. Renmin Üniversitesi'nin 2024 yılında yaptığı bir çalışma, Çin'in özellikle yapay zeka bilimcileri ve sektörler arası uzmanlığa sahip profesyoneller olmak üzere üst düzey yetenek sıkıntısı çektiğini ortaya koydu. Yapay zekayı geleneksel sektörlere entegre etmek, hem derin teknik anlayışa hem de kapsamlı sektör bilgisine sahip bireyleri gerektiriyor. Tarımsal bir yapay zeka sistemi, tarım bilimini anlayan geliştiricilere ihtiyaç duyar. Finansal bir yapay zeka ise düzenleyici gerekliliklere aşina uzmanlara ihtiyaç duyar. Bu disiplinlerarası beceriler küresel olarak, özellikle de Çin'de nadirdir.

Şirketler çeşitli stratejilerle karşılık veriyor. Bazıları yurtdışından agresif bir şekilde eleman alıyor, ikametgah kısıtlamalarını gevşetiyor ve yurtdışından yetenekli kişileri geri getirmeye çalışıyor. Diğerleri ise şirket içi eğitim programlarına büyük yatırımlar yapıyor. Hükümet, üniversitelerde yapay zeka müfredatının genişletilmesini teşvik ediyor. 2018'den beri beş yüzden fazla Çin üniversitesi yapay zeka lisans programı açtı. Ancak kültürel ve eğitimsel değişimler zaman alıyor. Hızlandırılmış çabalara rağmen, yetenek açığı önümüzdeki on yıl boyunca Çin yapay zeka ekosistemini zorlayacak.

Jeopolitik boyut sorunu daha da kötüleştiriyor. Çin üniversiteleri yapay zeka eğitiminde önemli ilerlemeler kaydederken, küresel teknoloji merkezleri en yetenekli kişileri kendine çekmeye devam ediyor. Hükümet düzenlemelerinden, ideolojik kontrolden ve akademik özgürlüğe getirilen algılanan sınırlamalardan kaynaklanan belirsizlik, bazı yeteneklerin yurt dışına göç etmesine veya orada kalmasına neden oluyor. Çin, dünyanın önde gelen yapay zeka araştırmacılarının %47'sine ve yapay zeka patentlerinin %50'sine sahip olsa da, bu etkileyici rakamlar, talebin muazzam boyutunun mevcut kaynakları çok aştığı gerçeğini gizleyemiyor.

Devasa yatırımlara rağmen altyapı krizi

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

Bu tuhaf durum, siyasi baskı, spekülatif aşırılık ve temel yanlış hesaplamaların birleşmesinden kaynaklanmaktadır. Konut balonunun patlaması ve COVID kaynaklı ekonomik durgunluğun ardından, yerel yönetimler çaresizce yeni büyüme motorları aradılar. 2022 sonlarında ChatGPT'ye duyulan coşku, yapay zekayı ideal aday olarak gösterdi. 2023 yılına gelindiğinde, ülke genelinde 500'den fazla veri merkezi projesi önerildi. Yerel yetkililer, bölgesel ekonomilerini canlandırmayı umarak bu girişimleri agresif bir şekilde desteklediler. Devlet işletmeleri, hükümete bağlı yatırım fonları, özel firmalar ve yatırımcılar, sözde altın geleceği coşkuyla kucakladılar.

Ancak, aceleyle yapılan projelerde tipik olduğu üzere, gerçekçi planlama genellikle eksikti. Birçok tesis, gerçek talebe veya teknik standartlara bakılmaksızın inşa edildi. İlgili deneyime sahip mühendisler azdı ve birçok yönetici, tahminleri şişiren veya sübvansiyon sağlamak için satın alma süreçlerini istismar eden aracılara güvendi. Sonuç olarak, birçok yeni veri merkezi beklentilerin altında kaldı; işletme maliyetleri yüksek, kapasite dolumu zor ve modern yapay zeka iş yükleri için teknik olarak uygunsuzdu.

Bununla ilgili olarak:

• Çin'de yapay zeka patlaması mı yaşanıyor, yoksa yapay zeka balonu patlamak üzere mi? Yüzlerce yeni veri merkezi boş duruyor

Temel sorunlardan biri, inşa edilen altyapı türünde yatmaktadır. Birçok veri merkezi, büyük dil modellerini eğitmek için tasarlanmış ve buna bağlı olarak daha ucuz enerjiye sahip batı illerine yerleştirilmiştir. Bu durum, veri işlemeyi doğudaki yoğun metropol alanlarından batıdaki kaynak açısından zengin bölgelere kaydırmayı amaçlayan Doğu Veri Batı Bilgi İşlem Girişimi ile uyumluydu. Ancak, talep saf model eğitiminden çıkarıma (eğitilmiş modellerin pratik uygulaması) kaydığında, birçok batı tesisinin yanlış konumlandırıldığı ortaya çıktı. Çıkarım genellikle farklı donanım yapılandırmaları gerektirir; düşük gecikme süresi ve verimliliğe öncelik veren daha hızlı, daha duyarlı çipler. Dahası, çıkarımın son kullanıcılara yakın, yani doğudaki büyük şehirlerde gerçekleşmesi gerekir. Bu nedenle, batı veri merkezleri genellikle yanlış görevler için inşa edilir ve yanlış yerlere yerleştirilir.

Buna karşılık Pekin, Şanghay, Hangzhou ve Nanjing gibi büyük şehir pazarlarına hizmet verecek, güneydoğudaki Wuhu bölgesinde çıkarım odaklı bir veri merkezi inşa edeceğini duyurdu. Ancak bu, okyanusta bir damla bile değil. Kaynakların uygun olmayan altyapıya yanlış tahsis edilmesi, başka yerlerde daha verimli kullanılabilecek milyarlarca dolarlık sermayeyi bağladı. Bazı projelerin gerçek hesaplama gücüyle kar elde etmeyi hiç amaçlamadığı anlaşılıyor. Birçok rapor ve içeriden bilgi sahibi kişiler, bazı şirketlerin yapay zeka veri merkezlerini hükümet destekli yeşil enerji veya arazi anlaşmalarından yararlanmak için kullandığını doğruluyor. Bazı durumlarda, tahsis edilen elektrik şebekeye geri satılırken binalar kullanılmadan kaldı. 2024 yılının sonuna gelindiğinde, sektördeki çoğu oyuncu gerçek yapay zeka çalışmalarından ziyade politika teşviklerinden yararlanmayı hedefliyordu.

Donanım kıtlığı durumu daha da kötüleştiriyor. Yerli çip geliştirme için hükümetin büyük desteğine rağmen, Çinli yapay zeka 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'ü gibi gelişmiş çiplerine ve kritik paketleme teknolojilerine erişimini kısıtlamak için ihracat kontrolleri kullanıyor. Çin'in yapay zeka çip tedarik açığının 2025 yılına kadar 10 milyar doları aşması bekleniyor. Huawei'nin Ascend 910B gibi yerli alternatifleri, büyük dil modellerinin eğitimi için performans açısından geride kalıyor. Dahası, gelişmiş yapay zeka kümeleri sadece çipler değil, on binlerce işlemciyi kapsayan yüksek mühendislik ürünü ara bağlantılar gerektiriyor. ABD firmaları sistem düzeyinde tasarımda liderliğini sürdürüyor.

Çinli şirketler yalnızca 2024 yılında yaklaşık bir milyon Nvidia HGX H20 işlemci satın aldı. Bu bağımlılık devam ediyor çünkü Nvidia'nın tedarik ölçeği ve olgun CUDA yazılım yığını, Çin'in yapay zeka endüstrisi için bir kısır döngü yaratıyor. Yerli donanım hem hacim hem de geliştirici desteği açısından yetersiz. DeepSeek, R2 modelini Huawei'nin Ascend çiplerinde eğitmeyi denedi ancak performans istikrarsızlığı, daha zayıf bağlantılar ve CANN'ın olgunlaşmamışlığı nedeniyle Nvidia donanımına başvurmak zorunda kaldı. Çinli üreticiler piyasayı Ascend NPU'lar veya Moore Threads GPU'larla doldurabilseler bile, zayıf bir yazılım yığını onları geliştiriciler için cazip olmaktan çıkarıyor.

Çin yapay zeka çipleri için yazılım ekosistemi, Batılı muadillerine kıyasla önemli ölçüde daha zayıf. Nvidia'nın CUDA'sı, on beş yılı aşkın süredir devam eden dokümantasyon ve geliştirme çalışmalarından, geniş bir kullanıcı tabanından ve PyTorch ve TensorFlow gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle sağlam entegrasyonundan faydalanıyor. Huawei'nin CANN çerçevesi ise CUDA'dan on iki yıl sonra, 2019'da tanıtıldı. Geliştiriciler genellikle bu çerçeveyi hatalı, kararsız ve yetersiz dokümantasyonlu, sık sık çalışma zamanı çökmeleri ve sınırlı üçüncü taraf entegrasyonuyla tanımlıyor. Bu sorunlar, Çin donanımında büyük ölçekli eğitim çalışmalarını imkansız hale getirmiyor, ancak bunları önemli ölçüde daha pahalı hale getiriyor.

Çeşitli Çinli çip üreticileri arasında ortak standartların olmaması, piyasayı daha da parçalıyor. Her üreticinin kendi uyumsuz düşük seviyeli yazılım yığını var. Ana akım yapay zeka çerçeveleri öncelikle Nvidia çiplerini destekliyor. Yerli yapay zeka çiplerinin birden fazla çerçeveye uyum sağlaması gerekiyor ve her çerçeve yükseltmesi tekrarlanan uyarlamayı gerektiriyor. Bu durum, büyük modeller için eksik operatörlere ve optimizasyonlara yol açarak modellerin çalışmasını engelliyor veya verimsiz hale getiriyor; mimari ve yazılım uygulama farklılıklarından kaynaklanan hassasiyet tutarsızlıklarına ve yerli çiplerde büyük ölçekli model eğitimini mümkün kılmak için yüksek taşıma maliyetlerine neden oluyor.

2025 yazında kurulan Model-Çip Ekosistem İnovasyon İttifakı, bu sorunu ele almaya çalışıyor. Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads ve diğerlerini bir araya getirerek, donanım, modeller ve altyapıyı birbirine bağlayan tamamen yerelleştirilmiş bir yapay zeka yığını oluşturmayı hedefliyor. Başarı, paylaşılan protokoller ve çerçeveler aracılığıyla birlikte çalışabilirliğin sağlanmasına ve ekosistem parçalanmasının azaltılmasına bağlıdır. Farklı mimariler nedeniyle düşük seviyeli yazılımların birleştirilmesi 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 kodu bir kez 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, Ağustos 2025'in başlarında CANN'ı açık kaynaklı hale getirdi; bu muhtemelen yeni ittifaka olan bağlılığının bir parçası veya Ascend 910 serisini Çin merkezli şirketler arasında tercih edilen platform haline getirme genel bir girişimiydi. O zamana kadar, Huawei'nin Ascend NPU'ları için yapay zeka araç seti sınırlı bir biçimde dağıtılıyordu. CANN'ın olgunluğu, öncelikle Huawei'nin kendi projeleri dışında geniş ve istikrarlı bir Ascend işlemci tabanının olmaması nedeniyle CUDA'nın gerisinde kalıyor. Geliştiriciler ölçeği takip eder ve CUDA, milyonlarca Nvidia GPU'nun piyasaya sürülmesi ve yaygın olarak kullanılabilir hale gelmesi nedeniyle 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'yu piyasaya süremez.

Enerji altyapısı karmaşık bir tablo sunuyor. Çin, şebekesini ABD'den seksen kat daha hızlı genişletti ve güneş, rüzgar ve hidroelektrik kapasitesinde dünya lideri konumunda. Yenilenebilir enerjilere yapılan bu devasa yatırımlar, yapay zekanın sürdürülebilir bir şekilde ölçeklendirilmesini amaçlıyor. Doğu Veri Batı Hesaplama Girişimi, veri işlemeyi rüzgar ve güneş enerjisiyle çalışan, enerji ve arazi bakımından zengin batı bölgelerine kaydırıyor. Amaç sadece maliyetleri düşürmek değil, aynı zamanda daha sağlam ve sürdürülebilir bir altyapı oluşturmaktır. 2025 yılında sona erecek olan on dördüncü Beş Yıllık Plan'ın sonuna kadar milyonlarca BT rafının kurulması bekleniyor.

Batı bölgeleri bol rüzgar ve güneş enerjisi kaynaklarına ve daha düşük elektrik fiyatlarına sahip olsa da, altyapı geliştirme konusunda genellikle geride kalıyorlar. Buradaki zorluk, daha az gelişmiş batı bölgelerindeki bol yeşil enerji kaynaklarını, doğudaki artan veri işleme ihtiyaçlarıyla verimli bir şekilde birleştirmektir. Hesaplama ihtiyaçları, yenilenebilir enerji öz yeterliliğinin %40'ın altında olduğu doğu bölgelerinde yoğunlaşırken, batı Çin'in kurulu yenilenebilir enerji kapasitesinin %70'ine sahip. Tencent, kısmen daha düşük elektrik fiyatları nedeniyle, en büyük akıllı veri merkezini Çin'in batısındaki Ningxia'ya kurmayı planlıyor. Şirketler, büyük ölçekli dil modellerini daha düşük elektrik maliyetleri nedeniyle batı illerinde eğitme eğilimindeyken, uygulama odaklı veri merkezlerini daha büyük bir müşteri tabanının uygulamalarına daha hızlı geri bildirim sağlamasına olanak tanıyan doğuda kuruyorlar.

Batı bölgeleri düşük elektrik maliyetleri sunarken, ulaşım, iletişim ve yetenek destek sistemlerindeki eksiklikler, yüksek teknoloji personelini çekmeyi ve elde tutmayı zorlaştırıyor. Birçok Batı veri merkezi, alt sektör uygulamalarında bir patlama beklerken atıl durumda kalıyor. Bir bulut hizmeti sağlayıcısı çalışanı, Çin'deki akıllı veri merkezlerinin kullanım oranının yüzde 30'un altında olduğunu doğruladı.

Çin'deki iş geliştirme, satış ve pazarlama uzmanlığımız - Resim: Xpert.Digital

Sektör odak alanları: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'ye), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Daha fazla bilgi burada:

• Uzman İş Merkezi

Konuyla ilgili bilgi ve uzmanlık sunan bir merkez:

• Küresel ve bölgesel ekonomileri, inovasyonu ve sektöre özgü trendleri kapsayan bilgi platformu
• Odaklandığımız temel alanlardan derlenmiş analizler, içgörüler ve arka plan bilgileri
• İş ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektörel yenilikler hakkında bilgi arayan şirketler için bir merkez

Bölgesel bölünme, ayrılığı daha da derinleştiriyor

Çin'in yapay zekâ gelişimindeki coğrafi farklılıklar, mevcut ekonomik eşitsizlikleri tekrarlamakta ve daha da kötüleştirmektedir. Guangdong, Jiangsu, Zhejiang ve Şanghay gibi Doğu Kıyısı illeri uzun süredir lider konumda olup, Guangdong özellikle güçlü bir gelişim ivmesi göstermiştir. Şanghay ve Pekin, siyasi destek ve teknolojik araştırma ve geliştirme yetenekleri sayesinde yapay zekâ faaliyetlerinde yüksek bir yoğunluğu korumuştur. Hubei, Henan ve Shandong gibi orta bölgeler kademeli olarak orta seviyeye doğru kayarak istikrarlı bir iyileşme göstermiştir. Bununla birlikte, Qinghai, Tibet ve Gansu gibi batı illeri genel olarak düşük seviyede kalmaktadır. Bazı iyileşmelere rağmen, doğu bölgesiyle aradaki fark hala belirgindir ve dengesiz bölgesel kalkınma sorunu devam etmektedir.

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

Yapay zekânın gelir eşitsizliği üzerindeki etkisini inceleyen bir çalışma, yapay zekânın gelir eşitsizliği üzerindeki etkisinin en güçlü olduğu bölgenin kuzeydoğu, ardından batı bölgesi olduğunu, orta ve doğu bölgelerde ise etkilerin nispeten daha küçük olduğunu ortaya koymuştur. Yapay zekâ, endüstriyel yapısal iyileştirmeler ve teknolojik yenilikler yoluyla gelir uçurumunu önemli ölçüde derinleştirmektedir. Bölgesel heterojenlik, yapay zekânın bir eşitleyici olarak değil, mevcut avantajları artırıcı olarak hareket ettiğini göstermektedir. Güçlü dijital altyapıya, sermayeye erişime ve yetenek havuzuna sahip iller orantısız bir şekilde fayda sağlarken, az gelişmiş bölgeler daha da geride kalmaktadır.

Kent ve kırsal kesim arasındaki dijital uçurum, bu eşitsizlikleri daha da kötüleştiriyor. Çin'de yoksulluğun azaltılmasındaki başarılara dayanarak kırsal kalkınma bağlamında dijital kırsal altyapının geliştirilmesini hızlandırmaya yönelik son hükümet çabalarına rağmen, dijital uçurum sorunu devam ediyor. Finansal yatırım açısından, kırsal dijital altyapıya ayrılan fonlar, kentsel alanlara ayrılan fonların önemli ölçüde gerisinde kalıyor. Verilere göre, Çin'in ilçe düzeyinde tarımsal ve kırsal bilişime yönelik mali ve sosyal yatırımları sırasıyla sadece on üç milyon yuan ve otuz milyon yuan olup, bu da genel bilişim geliştirme düzeyinin sadece yüzde otuz yedi nokta dokuz olmasına yol açıyor.

Kırsal ve kentsel alanlar arasında donanım dağıtımında önemli bir eşitsizlik bulunmaktadır; bu eşitsizlik dijital kaynaklar, altyapı, ağ ekipmanları ve baz istasyonlarındaki farklılıkları kapsamaktadır. 2022 yılında Çin, ülke genelinde 2,3 milyon 5G baz istasyonuna ulaşarak önemli bir kilometre taşına imza atmıştır. Bununla birlikte, kırsal kesimdeki 5G baz istasyonu sayısı ulusal ortalamanın oldukça gerisinde kalmakta ve dijital uçurumu daha da genişletmektedir. Aynı zamanda, hem kırsal hem de kentsel alanlarda eşdeğer ağ kapsama alanı ve hız sağlama hedefi henüz tam olarak gerçekleştirilememiştir.

COVID-19 pandemisi sırasında, donanım altyapısı geliştirme alanındaki eşitsizlik daha da belirginleşti. Çarpıcı bir örnek olarak, Tibet Özerk Bölgesi'ndeki Linzhou'da yaşayan bir Tibetli üniversite öğrencisi, çevrimiçi derslere katılmak için yirmi dakika boyunca motosikletle dağın eteğine gitmek ve ardından dondurucu soğukta zirveye tırmanmak zorunda kaldı. Bu anekdot, kırsal ve kentsel alanlar arasındaki dijital donanım geliştirme alanındaki büyük dengesizliği vurgulamaktadır.

Dijital uygulama sistemlerinin verimliliğinin sürdürülmesi için gerekli olan ilçe ve belediye düzeyindeki veri merkezlerinin eksikliği, kırsal alanlarda üretken yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesini engellemektedir. Bu durum, "En becerikli ev hanımı bile pirinçsiz yemek pişiremez" atasözüne benzetilebilir 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 konularında eksiklikler göstermektedir. Bir yandan, küçük ölçekli çiftçi topluluklarında yaygın olan geleneksel, bencil zihniyetlerden etkilenen ve kırsal dijital ilerlemedeki doğal gecikmeyle daha da kötüleşen bir durum olarak, kırsal Çin'in canlandırılması için üretken yapay zeka hizmetlerine aktif olarak katılma konusunda kırsal nüfus arasında belirgin bir isteksizlik söz konusudur. Dahası, kırsal işgücünün önemli ölçüde göç etmesi, yaşlıların, savunmasız bireylerin, kadınların ve çocukların kırsal alanlarda birincil işgücünü oluşturmasına yol açarak, kırsal nüfus azalması, nüfus azalması ve nüfus yaşlanması olgularını yoğunlaştırmakta ve kırsal nüfusu, ekonomiyi, toplumu ve genel kalkınmayı etkilemektedir.

Köy işlerinin elektronik yönetiminin henüz uygulanmadığı kırsal bölgelerde yapılan bir anket, köy yetkililerinin %84,13'ünün "teknolojinin benimsenmesini engelleyen yaşlı köylülerin yüksek oranı"nı başlıca engel olarak gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu faktörlerin birleşimi, kırsal bölgelerde üretken yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesini ve yaygınlaştırılmasını önemli ölçüde engellemektedir.

Yapay zekâ endeksinde bölgesel farklılıklar da belirgindir. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, il düzeyinde ve sektöre özgü analiz için tasarlanmış, yedi temel boyuttan oluşan kapsamlı bir yapay zekâ endeksi geliştirdi. Çin-ABD karşılaştırması, birleşik bir çerçeve altında, ABD'nin bileşik puanının Çin'in 59,4 olan puanını 68,1 ile aştığını göstermektedir. Çin'i yedi ana bölgeye ayırarak oluşturulan alt ulusal endeks, Çin'in yapay zekâ gelişiminde belirgin bölgesel farklılıkları ortaya koymaktadır: Kuzey, doğu ve güney bölgeleri bileşik puanlarda lider konumdayken, orta ve batı bölgeler önemli ölçüde geride kalmaktadır; bu da bölgesel inovasyon ve endüstriyel kaynak yoğunlaşmasının etkilerini vurgulamaktadır.

Bu coğrafi parçalanmanın çok geniş kapsamlı sonuçları var. Ekonomik dönüşüm hızlarında farklılıklar yaratıyor; önde gelen bölgeler hızla bilgi tabanlı ekonomilere geçerken, geride kalan bölgeler geleneksel imalat ve tarımda sıkışıp kalıyor. Bölgeler arasındaki gelir eşitsizlikleri arttıkça sosyal gerilimleri de artırıyor. Farklı illerin farklı kalkınma seviyelerine ve önceliklere sahip olması nedeniyle ulusal koordinasyonu zorlaştırıyor. Ayrıca, en modern veri merkezlerinin uzak batı illerinde atıl durumda kalmasına, doğu metropollerinin ise kapasite sıkıntısı çekmesine neden olarak verimsiz kaynak tahsisine yol açıyor.

Bununla ilgili olarak:

• Çin ekonomisi krizde mi? Büyüme odaklı bir ülkenin yapısal zorlukları

Aşırı kapasite krizi ve birleşme baskısı

2023 ve 2024 yıllarındaki coşkulu inşaat patlaması, Çin'i dramatik bir kapasite fazlalığı kriziyle karşı karşıya bıraktı. Sadece 2023 yılında 500'den fazla veri merkezi projesi önerildi ve bunların en az 150'sinin 2024 sonuna kadar faaliyete geçmesi bekleniyor. Bu gelişme, Çin'in ekonomik kalkınmasında tanıdık bir modeli yansıtıyor. Merkezi hükümet bir sektörü stratejik olarak önceliklendirdiğinde, yerel yetkililer ve şirketler aşırı bir hevesle bu sektöre giriyor ve genellikle gerçek ihtiyaçları veya rasyonel planlamayı göz ardı ediyorlar. Sonuç, düzenli olarak aşırı yatırım, kapasite fazlalığı ve sancılı bir konsolidasyon aşaması oluyor.

Otomotiv sektörü, öğretici bir paralel proje sunuyor. Bu sektörde yaklaşık 140 şirket rekabet ediyor, bunlardan sadece birkaçı karlı ve üçte biri %20'nin altında kapasite kullanım oranlarıyla karşı karşıya. Yerel iş kayıplarını önlemek için, bölgesel yönetimler yine de sübvansiyonlar ve diğer destek biçimleri aracılığıyla zor durumdaki tedarikçilerin ayakta kalmasına yardımcı oluyor. Bu nedenle piyasa konsolidasyonu yavaşladı, fiyat savaşları patlak verdi ve üreticiler daha karlı pazarlara ihracatı artırmak için baskı altında. Bu arada, kolay erişilebilir ihracat pazarları dönemi sona eriyor. ABD, Biden yönetimi altında ulusal güvenlik gerekçesiyle neredeyse tüm Çin araç ithalatını yasakladı ve AB geçen yıl Çin elektrikli araçlarına gümrük vergisi uyguladı.

Yapay zeka altyapısı da benzer bir gidişat izliyor. Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu daha sıkı düzenlemelerle müdahale etti. Yeni projelerin artık onay almadan önce belirli kullanım kriterlerini karşılaması ve satın alma sözleşmeleri sunması gerekiyor. Ayrıca, yerel yönetimlerin açık bir ekonomik gerekçe sunmadıkları sürece küçük ölçekli bilgi işlem altyapısı başlatmaları yasaklandı. Hükümet alımları yalnızca 2024 yılında 24,5 milyar yuan'a (yaklaşık 3,4 milyar dolar) ulaştı ve 2025 için ek 12,4 milyar yuan ayrıldı. Ancak, güçlü hükümet yatırımlarına rağmen, bildirilen kullanım oranları %20 ile %30 arasında kalmaya devam ediyor ve bu da hem ekonomik uygulanabilirliği hem de enerji verimliliğini tehlikeye atıyor.

Son on sekiz ayda 100'den fazla proje terk edildi; bu, 2023'teki sadece 11 projeye kıyasla önemli bir artış. İptal edilen projelerdeki bu dramatik artış, bir gerçeklik kontrolüne işaret ediyor. Yatırımcılar ve işletmeciler, bu tesislerin çoğunun asla karlı hale gelmeyeceğinin farkına varıyor. 2022 sonlarında ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından üretken yapay zekâ etrafındaki abartıyla körüklenen ilk kriz, bir karlılık krizine dönüştü. GPU kiralama pazarları çöktü. Milyarlarca dolara mal olan tesisler artık kullanılmadan duruyor, verimler düşüyor ve birçok tesis, değişen pazar koşulları nedeniyle tam olarak faaliyete geçmeden önce bile eskimiş hale geldi.

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

29 Ağustos 2025'te Devlet Konseyi, "yetenek, sermaye ve diğer kaynakların düzenli akışının" sağlanmasının önemini vurguladı. Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu yetkilisi Zhang Kailin, bir brifingde gazetecilere yaptığı açıklamada, hükümetin illeri yapay zekayı koordineli ve tamamlayıcı bir şekilde geliştirmeye teşvik edeceğini söyledi. Amaç, çabaları tekrarlamadan büyümeyi teşvik etmek için benzersiz güçlü yönlerinden yararlanmaktır. Zhang, "Düzensiz rekabetten veya 'kalabalığı takip etme' yaklaşımından kesinlikle kaçınacağız" dedi. Gelişme, yerel avantajlara, kaynaklara ve endüstriyel temellere dayanmalıdır.

Yazılım pazarı da benzer bir konsolidasyon dinamiklerini yansıtıyor. Çin Siber Alan İdaresi, Ağustos 2024'e kadar genel kullanım için 180'den fazla büyük dil modelinin listesini onayladı; bu da Çinli teknoloji şirketlerinin iç pazar payı için rekabet ettiği geniş yelpazeyi gösteriyor. Bu firmalar sadece pazar payı için değil, aynı zamanda ekonomik yavaşlama ve Çin'in girişim sermayesi sektöründeki düşüş ortamında fonlama için de rekabet ediyorlar. Çalıştay katılımcıları, birçok Çinli girişimin Alibaba ve Tencent gibi büyük teknoloji şirketlerinden yatırım çektiğini vurgularken, birçok yatırımcının yapay zeka girişimlerinin kısa vadede gelir elde etme yeteneği konusunda şüpheci kaldığını belirtti. Ekonomik olarak verimli yatırımlar arayışında olan birçok Çinli girişim sermayesi firması, kaynak havuzlaması yoluyla risklerini çeşitlendirmeye çalışıyor; bu da daha yaygın bir fonlama ortamına işaret ediyor.

Çinli yapay zeka geliştiricileri için hem finansman hem de donanım kısıtlamaları göz önüne alındığında, katılımcılar Çin'in kaynak havuzlama yoluyla birkaç firmayı veya yapay zeka laboratuvarını geliştirmede başarılı olabileceğini, ancak bu çabaların seçici ve hedefli olması gerektiğini, bunun da önemli getiriler elde etme olasılığını azalttığını öne sürdüler. Sonuç olarak, katılımcılar bu ortamın Çin'in yapay zeka pazarında endüstri konsolidasyonunun artmasına yol açmasının muhtemel olduğunu belirttiler.

Baidu'nun bulut bölümünde kıdemli yönetici olan Du Hai, bunun pazar konsolidasyonuna yol açacağını öngördü. Şu anda aktif olan yaklaşık bir düzine yerli yapay zeka çip şirketinin muhtemelen üç veya dört ayrı gruba indirgeneceğini belirtti. "Kazananlar, çipleri en geniş model yelpazesini destekleyebilen veya fiili standart haline gelecek bir 'katil uygulama'yı mümkün kılanlar olacak."

Gartner, 2029 yılına kadar GenAI teknoloji ortamının, büyük ölçekli bulut sağlayıcıları ve SaaS platform sağlayıcılarının genişlemesi ve hibrit bulut sağlayıcılarının pazar payını artırmasıyla, oyuncu sayısının %75 oranında azalacağını öngörüyor. Bu bir piyasa spekülasyonu değil, halihazırda sektörü yeniden şekillendiren ekonomik güçlerin kaçınılmaz bir sonucudur. Tarihsel altyapı gelişmelerine olan paralellikler çarpıcıdır. Gartner, tedarikçi parçalanmasından, satın almalar ve piyasa bozulmaları yoluyla konsolidasyona doğru ilerlediğimizi belirtiyor. Elektrik endüstrisinin binlerce yerel jeneratörden bir avuç büyük kamu kuruluşuna evrimleşmesi gibi, yapay zeka da aynı yolu izliyor.

Çinli yapay zeka girişimlerine yönelik risk sermayesi fonlaması, 2025 yılının başlarında bir önceki yıla göre yaklaşık %50 oranında azaldı; bu durum, yavaş büyüme, düzenleyici belirsizlikler ve jeopolitik gerilimler nedeniyle yatırımcıların genel olarak temkinli davranmasının bir yansımasıdır. Sadece ikinci çeyrekte, fonlama 4,7 milyar dolara kadar düşerek son on yılın en düşük seviyesine geriledi. Bu yatırımcı korkusu, kısmen Çin hükümetinin ideolojik saflığı koruma önlemlerini artırma adına öncü yenilikleri bastırmaya yönelik gösterdiği isteklilikten kaynaklanıyordu.

Çin pazarının geri kalanı, bazı karışık sinyaller verirken, daha fazla karamsarlık için neden oluşturuyor. Gayrimenkul sektörü çöktü, genç işsizlik oranı %17'yi aştı ve tüketici güveni düşüyor. Jeopolitik durum da yardımcı olmuyor; ihracat kontrolleri hala Çin'in teknoloji sektörünü etkiliyor, gümrük vergileri daha geniş ekonomiyi tehdit ediyor ve ideolojik güdümlü, kontrol odaklı politikalar çoğu yatırımcıyı caydırıyor. Bu finansman krizi, yapay zeka uygulamaları için özel bir sorun teşkil ediyor. Bu çok yıllık geliştirme döngülerini finanse etmeye istekli sabırlı sermaye olmadan, çoğu yapay zeka artı projesi, temel uygulama sorunlarını ele almadan önce duraklayacaktır.

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

Xpert.Digital, çeşitli sektörlerde derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu sayede, pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uygun, özel stratejiler geliştirebiliyoruz. Piyasa trendlerini sürekli analiz ederek ve sektör gelişmelerini izleyerek, proaktif davranabiliyor ve yenilikçi çözümler sunabiliyoruz. Deneyim ve uzmanlığın birleşimi, katma değer yaratıyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyor.

Daha fazla bilgi burada:

• Xpert.Digital'in 5 uzmanlık alanından tek bir pakette yararlanın – ayda sadece 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Coşku ve hayal kırıklığı arasındaki gelecek senaryoları

Çin'in yapay zekâ endüstrisine ilişkin gelecek projeksiyonlarının yelpazesi oldukça geniş. Morgan Stanley gibi iyimser kaynaklar, Çin'in yapay zekâ yatırımlarının 2028 yılına kadar başa baş noktasına ulaşabileceğini ve 2030 yılına kadar yatırılan sermaye üzerinden %52 getiri sağlayabileceğini öngörüyor. Yapay zekâ endüstrisinin temel büyüklüğü 2030 yılına kadar 140 milyar dolarlık bir pazar haline gelebilir. Altyapı ve bileşen tedarikçileri gibi ilgili sektörler de dahil edildiğinde bu tahmin 1,4 trilyon dolara çıkıyor. Yapay zekâ, yaşlanan iş gücü ve yavaşlayan verimlilik artışı gibi faktörleri dengeleyerek 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 oranında ek katkı sağlayabilir.

İnsansı robotlar için küresel pazarın 2050 yılına kadar beş trilyon dolara ulaşabileceği, bir milyar adedinin kullanımda olacağı ve bunların yüzde otuzunun Çin'de bulunacağı tahmin ediliyor. Çin'in verimlilik odaklı ve düşük maliyetli yaklaşımı, yatırım getirisinde farklı bir yol yaratıyor. DeepSeek gibi şirketlerin gösterdiği maliyet avantajı (etkileyici modelleri sadece 5,6 milyon dolara geliştiriyorlar), Çinli firmaların Batı çözümlerini karşılayamayan veya benimsemek istemeyen küresel pazarlara girmelerini sağlayabilir.

Önümüzdeki altı ila on iki ay, Çinli yapay zeka şirketleri için kritik bir dönem olacak; çünkü gerçek dünya sorunlarını çözmeyi amaçlayan giderek artan sayıda kurumsal uygulama, verimlilik artışları göstermeye başlayacak. Uzun vadede, yapay zeka ile çalışan insansı robotlar (humanoidler), endüstriyel, ticari ve evsel amaçlar için yaygın olarak kullanılabilir. Daha uzun vadede, yapay zeka devrimi, verimliliği artırarak, üretim süreçlerini kolaylaştırarak ve yeni ürün, hizmet ve iş alanlarının önünü açarak verimlilik artışına dönüşecektir.

Asya-Pasifik bölgesi, 2025 yılında yapay zeka yazılım gelirlerinin %33'ünü oluşturacak, ancak Çin'in ABD ile yapay zeka yarışındaki katılımını artırmasıyla analistler, bölgenin 2030 yılına kadar pazarın %47'sini temsil etmesini bekliyor. Tahminler, tek başına Çin'in 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 öngörüsü, aşağıdaki sektörü şekillendiren trendlerden kaynaklanmaktadır.

Ancak bu iyimser tahminler, vahim uyarılarla birlikte geliyor. Capital Economics, yapay zekâ 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 düşürmeye başladıkça, bu borsa kazanımlarının tahmin edilebilir şekilde geri döneceği öngörülüyor. Sonuç olarak, önümüzdeki on yılda hisse senetlerinden elde edilecek getirilerin önceki on yıla göre daha düşük olacağını tahmin ediyorlar. Ve ABD borsasının uzun süredir devam eden üstün performansının sona ermek üzere olabileceğini düşünüyorlar.

Uluslararası Para Fonu, bir gerilemenin olası olduğunu ancak ABD veya küresel ekonomiyi mahvedecek sistemik bir krize dönüşmesinin muhtemel olmadığını belirtti. Gourinchas, geçmiş trendlere benzer şekilde, çığır açan bir teknoloji etrafındaki abartının kısa vadede piyasa beklentilerini karşılamayabileceğini ve bunun da hisse senedi fiyatlarında düşüşe yol açabileceğini gözlemledi. Bununla birlikte, 1999'dan farklı olarak, mevcut yatırım ortamının borç odaklı şirketlerden ziyade nakit zengini teknoloji şirketleriyle karakterize edildiğini kaydetti.

Forrester, 2026 yılına kadar yapay zekanın cazibesini kaybedeceğini ve tacının yerini baretin alacağını öngörüyor. Kurumsal yatırım getirisi (ROI) kaygıları, satıcıların abartılı söylemlerinin önüne geçecek. Bu piyasa düzeltmesiyle birlikte şirketler, gösterişten ziyade işlevselliğe öncelik verecek. Finans direktörleri (CFO'lar) daha fazla yapay zeka anlaşmasına yönelecek. Firmalar, yapay zeka ajanları angarya işleri devraldıkça, yatırımlarını ajan ekosistemlerine yayacak ve yeteneklerini yeniden tahsis edecek. Akıllı şirketler, riski azaltmak ve yapay zeka yolculuklarını yavaş yavaş planlamak için yapay zeka yönetişimine ve yapay zeka yetkinliği 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 bunun için 200 GW ek güç kapasitesine ihtiyaç duyulacak; bunun yarısı ABD'de olacak. Ancak yapay zeka sektörünün bu harcamayı haklı çıkarmak 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 hala talep ve dökümhane kapasitesi konusunda engellerle karşılaştığını söyledi. Pazarın ölçeklenebilmesi için gerçek dünya uygulamalarına ihtiyacı var. Her şeyi belirleyecek olan uygulama talebidir. Amerikan tarzı umutsuzca bilgi işlem gücünü genişletme yaklaşımı, Çinli şirketler için bir seçenek değil.

MIT Technology Review'a göre, Çin'in yapay zeka altyapısı patlaması sekteye uğruyor; ülke yapay zeka hedeflerini desteklemek için yüzlerce veri merkezi inşa etti, ancak bunların çoğu şu anda atıl durumda. 2023 ve 2024 yıllarında hem devlet hem de özel kuruluşlar tarafından milyarlarca dolar yatırım yapıldı ve GPU kiralama talebinin artmaya devam edeceği beklentisi vardı, ancak benimseme aslında azaldı ve sonuç olarak birçok operatör hayatta kalmak için mücadele ediyor. Yerel yayınlar, bu yeni bilgi işlem kapasitesinin %80'e kadarının atıl durumda kaldığını bildiriyor.

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

Bu soruların cevapları yalnızca Çin'in kaderini belirlemekle kalmayacak, aynı zamanda küresel yapay zeka ortamını da şekillendirecektir. Üç olası senaryo ortaya çıkıyor. Birinci senaryoda ABD hakimiyetini koruyor. Gelişmiş çipler ve dünyanın önde gelen yapay zeka şirketleri üzerindeki kontrolüyle Washington teknolojik liderliğini sürdürürken, Çin bilgi işlem sınırlamalarıyla mücadele ediyor ve önemli pazarlara erişimi kısıtlı kalıyor. İkinci senaryoda ise yapay zeka gelişimi iki rakip ekosisteme ayrılıyor. Biri ABD ve müttefikleri tarafından yönetiliyor, şeffaflık ve etik standartlara öncelik veriliyor; diğeri ise Çin tarafından yönetiliyor ve devlet kontrolündeki yapay zeka dijital gözetim aracı olarak kullanılıyor. Ülkeler bu modellerden birine uyum sağlamak zorunda kalacak ve parçalanmış bir dijital ortam oluşacak.

Üçüncü senaryoda Çin, tüketici yapay zekâsında baskın konumda ancak üst düzey uygulamalarda geride kalıyor. ABD'nin çip kısıtlamaları, Çin'in savunma ve bilimsel araştırma için en son teknolojiye sahip yapay zekâ geliştirmesini engelliyor; ancak Pekin, DeepSeek gibi uygun fiyatlı platformları küresel kullanıcılara sunarak kitlesel pazar yapay zekâsında mükemmel bir performans sergiliyor. Bununla birlikte, dünyanın en gelişmiş çiplerinin yaklaşık %90'ını üreten TSMC'nin merkezi olan Tayvan'da Çin'in emellerini sürdürmesi durumunda 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 güçlü bir rakip haline getirdi. Pekin, Batı kısıtlamaları ve piyasa şüpheciliği gibi engellerle karşı karşıya olsa da, tüketici yapay zekâsındaki ilerlemesi ve gelişmekte olan pazarlardaki etkisi yarışı öngörülemez kılıyor. Bu rekabetin ABD'nin sürekli hakimiyetine, bölünmüş bir dijital ortama veya Çin'in kritik sektörlerde yükselişine yol açıp açmayacağı kesin olmasa da, bir şey açık: Yapay zekâ önümüzdeki yıllarda küresel ekonomiyi, ulusal güvenlik politikalarını ve siyasi ittifakları derinden şekillendirecek.

Bununla ilgili olarak:

• Pekin'in yeni beş yıllık planı ve devasa yatırım programı: Çin küresel ekonomik düzeni nasıl alt üst ediyor?

Uygulama sorunları ve yönetim eksiklikleri

Donanım ve personel sorunlarının ötesinde, Çin genellikle göz ardı edilen temel uygulama zorluklarıyla boğuşuyor. İşletmelerde yapay zekanın benimsenmesi hâlâ parçalı ve deneysel durumda. Çin, üretken yapay zekanın benimsenmesinde lider olsa da, Çinli kuruluşlar henüz bunu olabileceği kadar tam olarak uygulamamış durumda. SAS'ın Düber'e kuruluşlarının üretken yapay zekayı ne ölçüde kullandığı konusunda yaptığı ankette, Çinli kuruluşların yüzde on dokuzu "üretken yapay zekayı kullandıklarını ve tam olarak uyguladıklarını" belirtti; bu oran, yüzde on bir olan küresel ortalamanın üzerinde ancak tam uygulama konusunda dünya lideri olan ABD'nin yüzde yirmi dörtlük oranının gerisinde kalıyor.

Bu arada, Çin'den katılımcıların %64'ü kuruluşlarının "üretken yapay zekayı 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 onayına verdiği önem göz önüne alındığında, birçok kuruluşun üretken yapay zekayı süreçlerine tam olarak entegre etmeden önce ilk testleri yapması mantıklıdır. Çin'in üretken yapay zekaya tamamen bağlı olduğu açık, ancak Çinli kuruluşlar bu yeni teknolojiyi topluca benimserken bile temkinli davranıyorlar.

Çinli katılımcılara uygulama zorlukları sorulduğunda, küresel ortalamaya kıyasla iç uzmanlık eksikliği veya yeterli araç eksikliğini belirtme olasılıkları çok daha düşüktü: Sadece %31'i üretken yapay zekayı uygulamak için doğru araçlara sahip olmadıklarını söylerken, bu oran küresel olarak %47 idi; aynı şekilde sadece %21'i iç uzmanlık eksikliğinden şikayet ederken, bu oran küresel olarak %39 idi. Bu rakamlar, daha önce tartışılan yetenek açıklarıyla tam bir tezat oluşturmakta ve öz algı ile gerçeklik arasında bir tutarsızlığa veya "yeterli uzmanlık"ın ne olduğuna dair farklı standartlara işaret etmektedir.

Veri gizliliği ve veri güvenliği, üretken yapay zekanın uygulanmasıyla ilgili olarak anket katılımcılarının tamamı arasında sırasıyla %76 ve %75 oranında en büyük iki endişe kaynağı olarak sıralandı. Bununla birlikte, katılımcıların yarısından fazlası (%51) iç yetenek ve becerilere duyulan ihtiyaç konusunda endişelerini dile getirdi. Yönetişim ve izleme eğitiminin özellikle yetersiz olduğu tespit edildi. SAS'a göre, katılımcıların onda birinden azı (%7) üretken yapay zeka için "yüksek" düzeyde yönetişim ve izleme eğitimi aldığını bildirdi. %32'si "yeterli" düzeyde olduğunu bildirirken, %58'i (açık bir çoğunluk) yönetişim ve izleme eğitiminin "minimal" olduğunu söyledi.

Yapay zekâya yönelik kurumsal yönetim çerçeveleri sorulduğunda, katılımcıların yalnızca yüzde beşi "iyi kurulmuş ve kapsamlı" bir yönetim çerçevesine sahip olduklarını belirtti. Yüzde 55'ten fazlası yönetim çerçevelerinin "geliştirme aşamasında" olduğunu, yüzde 28'i ise "geçici veya gayri resmi" olduğunu söyledi. Yaklaşık yüzde 11'i ise yapay zekâya yönelik yönetim çerçevesinin "mevcut olmadığını" belirtti. Bu yönetim boşlukları, özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde veya hassas uygulamalarda, uygulamalar için önemli riskler oluşturmaktadır.

Sektörler arası parçalı veri akışları, verilerin yapay zeka uygulamaları için tutarlı ve erişilebilir bir kaynak havuzunda birleştirilmesini engellemektedir. Bu veri siloları, etkili yapay zeka model eğitimini önlemekte ve sektörler arası içgörüleri sınırlamaktadır. Devlet yetkilileri ve işletmeler, Çin'in veri ekosisteminin tüm değerini ortaya çıkarmak için, yeterince düzenlenmemiş çerçeveler altında veri birlikte çalışabilirliğini iyileştirmek, sektörler arası veri paylaşımını ve yapılandırılmış, sınır ötesi veri dolaşımını teşvik etmek için çalışmaktadır. Bu veriyle ilgili zorlukların üstesinden gelerek, Çin yapay zeka ekosistemini daha da güçlendirebilir ve daha tutarlı ve yenilikçi bir küresel veri ortamına katkıda bulunabilir.

Üretken yapay zekanın uygulanması da kırsal yönetimle yeterince entegre edilmemiştir. Gelişen teknolojilerde öncü bir güç olarak üretken yapay zeka, Çin'de kırsal kalkınmayı güçlendirmede mevcut çeşitli çıkar yapısını daha da karmaşık hale getirecektir. Önemli bir konumda bulunan hükümet için, kentsel-kırsal ekonomik eşitsizliklerden kaynaklanan dijital uçurum, bu açığı kapatmak için işgücü, kaynak ve finansman açısından önemli yatırımlar gerektirmektedir. Bu süreç, uzun bir yatırım geri dönüş süresiyle karakterize edilir. Sadece ekonomik faktörlere öncelik veren piyasanın aksine, hükümet öncülüğündeki kırsal yönetim, çok yönlü yönetim maliyetlerinin bütünsel bir değerlendirmesini içerir.

Teknoloji geliştiricileri ve tedarikçileri öncelikle devlet daireleriyle etkileşim halindedir. Sonuç olarak, sundukları çözümler büyük ölçüde devlet gereksinimlerini karşılamaya yönelik olup, kırsal alanların ve sakinlerinin gerçek kalkınma ihtiyaçlarını göz ardı edebilir. Bu durum, dijital yönetişimin değişken doğasını daha da kötüleştirir. Ulusal düzeyde, 2022-2025 Dijital Köylerin Geliştirilmesi Eylem Planı ve Üretken Yapay Zeka Hizmetlerinin Yönetimine İlişkin Geçici Tedbirler gibi yasal belgelerin yayınlanmasına rağmen, çok sayıda departmanın dahil olması, sorumluluk sınırlarının bulanıklaşmasına, gecikmelere ve yönetişim etkinliğinin azalmasına yol açabilir. Bu sorunlar hızla ele alınmadığı takdirde, kırsal kesim sakinlerinin Çin'de üretken yapay zeka destekli kırsal kalkınmaya aktif olarak katılma konusundaki içsel motivasyonlarının harekete geçmesini engellemekle kalmayacak, aynı zamanda yeni dijital çatışmalara da yol açabilir.

Büyük yapay zeka konsolidasyonu: Sadece birkaç Çin modeli hayatta kalacak

Çin'in 2030 yılına kadar yapay zeka liderliğine ulaşma çabası, sıkça dile getirilen çip ihracat kısıtlamalarının çok ötesine uzanan karmaşık bir yapısal zorluklar karışımıyla karşı karşıya. Beş milyondan fazla nitelikli işçi açığı, büyük ölçüde kullanılmayan kapasiteye sahip parçalanmış altyapı, kentsel merkezler ve kırsal çevreler arasındaki devasa bölgesel eşitsizlikler ve yıllarca süren spekülatif aşırı yatırımların ardından yaklaşan pazar konsolidasyonu, resmi açıklamalardan çok daha düşündürücü bir tablo çiziyor.

Bu paradoksal durum özellikle veri merkezlerinde belirgindir: Frankfurt elektrik yetersizliği nedeniyle yeni tesisler inşa edemezken, Çin'in batı illerindeki son teknolojiye sahip tesisler, alt kademe altyapı, insan sermayesi ve pratik talep eksikliği nedeniyle büyük ölçüde boş kalmaktadır. Her iki durumda da, genel sistem tutarlı bir şekilde geliştirilmediği takdirde, tek tek bileşenlere yapılan devasa yatırımların boşa gittiği açıkça görülmektedir.

Önümüzdeki 18 ila 36 ay çok önemli olacak. Ya Çin, Model-Çip Ekosistem İnovasyon İttifakı gibi girişimlerle parçalanmanın üstesinden gelecek, eğitime yapılan büyük yatırımlarla yetenek açığını kapatacak ve mevcut ancak yeterince kullanılmayan kapasiteyi akıllıca kullanacak; ya da yatırımların göç etmesini, en iyi yeteneklerin ayrılmasını ve dijital değer yaratımının başka yerlere kaymasını izleyecek. Yaklaşan pazar konsolidasyonu acımasız olacak. Şu anda onaylanmış 180'den fazla büyük dil modelinden belki sadece üç veya dördü hayatta kalacak. Yüzlerce veri merkezi kapanmak veya yeniden işlevlendirilmek zorunda kalacak. Girişim sermayesi fonlaması son on yılın en düşük seviyesinde kalmaya devam ediyor.

Ancak Çin'in hedeflerini göz ardı etmek erken olurdu. Verimliliğe odaklı stratejisi, öncelikli olarak uygulamaya yönelik yaklaşımı ve DeepSeek gibi çözümlerin maliyet avantajları, yüksek maliyetli Batı çözümlerini karşılayamayan küresel pazarlarda önemli bir pazar payı elde etmesini sağlayabilir. Hükümet desteği, daha koordineli ve daha az israfçı hale gelmesi gerekse bile, güçlü kalmaya devam ediyor. Ve demografik zorluklar –yaşlanan nüfus ve azalan çalışma çağındaki nüfus– yapay zekâ destekli verimlilik kazanımlarını isteğe bağlı değil, zorunlu kılıyor.

Küresel gözlemciler ne Çin'i hafife almalı ne de resmi açıklamalarını olduğu gibi kabul etmelidir. Çoğu zaman olduğu gibi, gerçeklik bu uç noktalar arasında bir yerdedir. Çin ne aşılmaz bir yapay zeka hegemonu haline gelecek ne de teknolojik önemsizliğe düşecektir. Bunun yerine, karmaşık ve parçalı bir tablo ortaya çıkıyor: doğu kıyısında bölgesel olarak yoğunlaşmış mükemmellik kümeleri, binlerce şirkette deneysel uygulamalar, aşırı iddialı altyapı projelerinde çarpıcı başarısızlıklar, belirli kullanım durumları için yenilikçi verimlilik çözümleri ve yabancı teknolojiye olan sürekli bağımlılık ile birlikte kendi kendine yeterliliğe yönelik hızlandırılmış çabalar.

2030'da yapılacak nihai değerlendirmede, ne en iyimser ne de en kötümser tahminlerin gerçekleşmiş olması muhtemel değildir. Çin önemli ilerlemeler kaydedecek, ancak Pekin'in aradığı baskın konuma ulaşamayacaktır. ABD öncü araştırmalarda liderliğini sürdürecek, ancak Çin çözümleri gelişmekte olan ekonomilerde yaygınlaşacaktır. Ve dünya, kısmen ayrı, kısmen iç içe geçmiş iki yapay zeka ekosistemiyle çalışmak zorunda kalacak; bunların bir arada varoluşu, rekabeti ve ara sıra işbirliği, yirmi birinci yüzyılın jeopolitik manzarasını şekillendirecektir.

☑️ İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Anadilinizde yazışma imkanı!

Konrad Wolfenstein

Ben ve ekibim, kişisel danışmanınız olarak size hizmet vermekten mutluluk duyarız.

Benimle iletişime geçmek için buradaki iletişim formunu doldurabilir veya +49 89 89 674 804 ( Münih) telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: [email protected]

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ KOBİ'lere strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında destek

☑️ Dijital stratejinin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi ve dijitalleşme

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimize edilmesi

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Ticaret Fuarları

'Yönetilen Yapay Zeka' (Managed AI) ile dijital dönüşümde yeni bir boyut – 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 bir yapay zeka platformu, yapay zeka için her şeyi kapsayan, endişesiz bir çözümdür. Karmaşık teknoloji, pahalı altyapı ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış hazır bir çözüm alırsınız – genellikle sadece birkaç gün içinde.

Başlıca avantajlara genel bakış:

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

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizde kalır. Verilerinizi üçüncü taraflarla paylaşmadan güvenli ve mevzuata uygun işlemeyi garanti ediyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlar için ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personel için yüksek başlangıç ​​yatırımları tamamen ortadan kalkar.

🎯 Asıl işinize odaklanın: En iyi yaptığınız şeye konsantre olun. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe hazır ve ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlıyor ve modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlıyoruz.

Daha fazla bilgi burada:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, Sanayi ve Makine Mühendisliği Sektörlerinde Rekabet Gücünün Anahtarı