YENİ! DeepSeek OCR, Çin'in sessiz zaferi: Açık kaynaklı bir yapay zeka, ABD'nin çiplerdeki hakimiyetini nasıl baltalıyor?

Basit bir hile, hesaplama maliyetlerini %90 oranında nasıl azaltabilir? – ChatGPT'nin Aşil topuğu: Yeni bir OCR teknolojisinin yapay zeka ekonomisinin kurallarını yeniden yazması

Yapay zeka dünyası uzun süre basit bir yasaya uyuyor gibiydi: daha büyük daha iyidir. Devasa veri merkezlerine yatırılan milyarlarca dolarla beslenen OpenAI, Google ve Anthropic gibi teknoloji devleri, giderek daha kapsamlı bağlamsal pencerelere sahip, giderek daha büyük dil modelleri geliştirmek için bir silahlanma yarışına girdiler. Ancak bu etkileyici örneklerin ardında temel bir ekonomik zayıflık yatıyor: ikinci dereceden ölçekleme. Bir modelin işlemesi beklenen metin uzunluğunun her iki katına çıkması, hesaplama maliyetlerinde katlanarak artışa yol açarak sayısız umut vadeden uygulamayı neredeyse ekonomik olmaktan çıkarıyor.

Tam da bu ekonomik engelde, yalnızca bir gelişmeyi temsil etmekle kalmayıp, yerleşik paradigmaya temel bir alternatif de sunan bir teknoloji devreye giriyor: DeepSeek-OCR. Bu sistem, metni uzun bir belirteç zincirine bölmek yerine, tamamen farklı bir yaklaşım benimsiyor: Metni bir görüntüye dönüştürüyor ve bilgileri görsel olarak işliyor. Bu görünüşte basit numara, yapay zeka altyapısının temellerini sarsan ekonomik bir barajı yıkıyor.

Pahalı hesaplama adımlarını 10 ila 20 kat azaltan görsel sıkıştırma ve son derece verimli bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisinin akıllı bir kombinasyonu sayesinde DeepSeek OCR, geleneksel maliyet tuzağını aşar. Sonuç, yalnızca belge işlemeyi %90'a kadar daha ucuz hale getiren muazzam bir verimlilik artışı değil, aynı zamanda geniş kapsamlı sonuçları olan bir paradigma değişimidir. Bu makale, bu yeniliğin yalnızca belge işleme pazarında devrim yaratmakla kalmayıp aynı zamanda yerleşik yapay zekâ sağlayıcılarının iş modellerine nasıl meydan okuduğunu, donanım üstünlüğünün stratejik önemini yeniden tanımladığını ve açık kaynaklı yaklaşımıyla teknolojiyi geniş çapta demokratikleştirdiğini analiz etmektedir. Yapay zekâ ekonomisinin kurallarını, ham bilgi işlem gücünden ziyade mimari zekânın belirlediği yeni bir çağın eşiğinde olabiliriz.

İçin uygun:

• Yapay zeka devlerini unutun: Gelecek neden küçük, merkezi olmayan ve çok daha ucuz? | 57 milyar dolarlık yanlış hesaplama – NVIDIA tüm şirketler arasında uyarıyor: Yapay zeka endüstrisi yanlış ata yatırım yaptı

DeepSeek OCR'nin yapay zekanın yerleşik altyapısına neden kökten meydan okuduğu ve bilgisayar bilimi ekonomisinin yeni kurallarını nasıl yazdığı: Bağlam farkında işlemenin klasik sınırları

Büyük dil modellerinin ticari olarak kullanıma sunulmalarından bu yana karşılaştıkları temel sorun, zekâlarında değil, matematiksel verimsizliklerinde yatmaktadır. Tüm modern transformatör mimarilerinin temelini oluşturan dikkat mekanizması tasarımının temel bir zayıflığı vardır: işlem karmaşıklığı, girdi belirteçlerinin sayısıyla birlikte ikinci dereceden artar. Bu, 4096 belirteçli bir dil modelinin, 1024 belirteçli bir modele göre on altı kat daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirdiği anlamına gelir. Bu ikinci dereceden ölçekleme yalnızca teknik bir ayrıntı değil, aynı zamanda pratik olarak uygulanabilir ve ekonomik olarak sürdürülemez uygulamalar arasında ayrım yapan doğrudan bir ekonomik eşiktir.

Sektör uzun süre bu sınırlamaya klasik bir ölçekleme stratejisiyle yanıt verdi: donanım kapasitesini artırarak daha geniş bağlam pencereleri elde edildi. Örneğin Microsoft, bağlam pencerelerini iki milyondan fazla token'a genişleten LongRoPE'yi geliştirdi; Google'ın Gemini 1.5'i ise bir milyon token işleyebiliyor. Ancak uygulama, bu yaklaşımın yanıltıcı doğasını açıkça ortaya koyuyor: Daha uzun metinleri işleme teknik kapasitesi artarken, bu teknolojilerin üretim ortamlarında benimsenmesi durgunlaştı çünkü bu tür senaryoların maliyet yapısı kârsız kalmaya devam ediyor. Veri merkezleri ve bulut sağlayıcıları için operasyonel gerçeklik, bağlam uzunluğunun her iki katına çıkmasıyla birlikte katlanarak artan maliyetlerle karşı karşıya kalmalarıdır.

Bu ekonomik ikilem, yukarıda bahsedilen ikinci dereceden karmaşıklık nedeniyle geometrik olarak ilerleyici hale gelir: 100.000 jetonluk bir metni işleyen bir model, 10.000 jetonluk bir modeli işleyen bir modelden on kat değil, yüz kat daha fazla hesaplama gücü gerektirir. GPU başına saniye başına jeton sayısıyla ölçülen verimin kârlılık için önemli bir ölçüt olduğu bir endüstriyel ortamda, bu durum uzun belgelerin mevcut jetonlama paradigması kullanılarak ekonomik olarak işlenemeyeceği anlamına gelir.

Çoğu LLM sağlayıcısının iş modeli, bu tokenları paraya çevirmek üzerine kuruludur. OpenAI, Anthropic ve diğer köklü sağlayıcılar, fiyatlarını girdi ve çıktı tokenlarına göre hesaplar. Yüz sayfalık ortalama bir iş belgesi, hızla beş ila on bin tokena dönüşebilir. Bir şirket her gün yüzlerce bu tür belgeyi işlerse, fatura hızla yıllık altı veya yedi haneli rakamlara ulaşır. RAG (Geri Alma Artırılmış Üretimi) bağlamındaki çoğu kurumsal uygulama bu maliyetlerle sınırlı kalmış ve bu nedenle ya hiç uygulanmamış ya da geleneksel OCR veya kural tabanlı sistemler gibi daha uygun maliyetli bir alternatife geçmiştir.

İçin uygun:

• Şirketin dahili yapay zeka platformu stratejik altyapı ve bir iş zorunluluğu olarak

Görsel sıkıştırmanın mekanizması

DeepSeek-OCR, bu soruna kökten farklı bir yaklaşım sunar; mevcut token paradigmasının sınırları içinde değil, tam anlamıyla onları aşar. Sistem, basit ama son derece etkili bir ilkeye göre işler: Metni ayrı tokenlere ayırmak yerine, metin önce bir görüntü olarak işlenir ve ardından görsel bir ortam olarak işlenir. Bu yalnızca teknik bir dönüşüm değil, aynı zamanda girdi sürecinin kavramsal bir yeniden tasarımıdır.

Çekirdek şema, birkaç ardışık işlem seviyesinden oluşur. Yüksek çözünürlüklü bir belge sayfası, düzen, grafikler, tablolar ve orijinal tipografi dahil olmak üzere tüm görsel bilgileri koruyarak önce bir görüntüye dönüştürülür. Bu resimsel formda, örneğin 1024x1024 piksel formatındaki tek bir sayfa, teorik olarak bin ila yirmi bin jetonluk bir metne eşdeğer olabilir, çünkü tablolar, çok sütunlu düzenler ve karmaşık bir görsel yapı içeren bir sayfa bu miktarda bilgiyi içerebilir.

Sistemin ilk işleme bileşeni olan DeepEncoder, klasik bir görsel dönüştürücü tasarımı değil, hibrit bir mimari kullanır. Her Şeyi Parçala Modeli'ne dayanan yerel bir algılama modülü, görüntüyü pencereli dikkatle tarar. Bu, sistemin görüntünün tamamı üzerinde değil, küçük, örtüşen alanlar üzerinde çalıştığı anlamına gelir. Bu strateji, klasik ikinci dereceden karmaşıklık tuzağından kaçındığı için çok önemlidir. Her piksel veya görsel özelliğin diğerlerine dikkat çekmesi yerine, sistem sekizde bir veya ondörtte bir piksel alanları gibi yerelleştirilmiş pencereler içinde çalışır.

Teknik açıdan devrim niteliğindeki aşama bundan sonra gelir: İki katmanlı bir evrişimli alt örnekleyici, görsel belirteç sayısını on altı katına çıkarır. Bu, yerel modüldeki orijinal 4.960 görsel yama belirtecinin yalnızca 256 görsel belirtece sıkıştırıldığı anlamına gelir. Bu, şaşırtıcı derecede etkili oranlarda bir sıkıştırmadır, ancak asıl önemli olan, bu sıkıştırmanın pahalı küresel dikkat mekanizmaları uygulanmadan önce gerçekleşmesidir. Alt örnekleyici, uygun maliyetli yerel işlemenin son derece yoğunlaştırılmış bir gösterime dönüştürüldüğü ve daha pahalı ancak artık uygulanabilir olan küresel dikkatin uygulandığı bir ters çevirme noktasını temsil eder.

Bu sıkıştırmanın ardından, kendisi üç yüz milyon parametreye sahip CLIP boyutundaki bir model, yalnızca iki yüz elli altı jeton üzerinde çalışır. Bu, küresel dikkat matrisinin on altı bin doksan dört yerine yalnızca dört bin altı yüz otuz beş çiftli dikkat işlemi gerçekleştirmesi gerektiği anlamına gelir. Bu, yalnızca bu işlem aşamasında iki yüz elli katlık bir azalma anlamına gelir.

Bu mimari ayrımın sonucu, 10:1'den 20:1'e kadar uçtan uca sıkıştırmadır ve sıkıştırma oranı 10:1'den fazla olmadığı sürece neredeyse %97 doğruluk oranına ulaşılır. 20:1 gibi daha aşırı bir sıkıştırma oranında bile doğruluk yalnızca yaklaşık %60'a düşer; bu, özellikle eğitim verileri bağlamında birçok uygulama için kabul edilebilir bir noktadır.

Uzman Karışımı optimizasyon katmanı

DeepSeek OCR'nin ikinci kritik yönü, kod çözme mimarisinde yatmaktadır. Sistem, toplamda üç milyar parametreye sahip ancak çıkarım başına yalnızca 570 milyon etkin parametreye sahip bir model olan DeepSeek-3B-MoE'yi kullanmaktadır. Bu, keyfi bir tasarım tercihi değil, bağlam penceresi ve maliyet sorunlarına bir yanıttır.

Uzman karışımı modelleri, dinamik uzman seçimi ilkesine göre çalışır. Her belirteci tüm model parametrelerinden geçirmek yerine, her belirteç küçük bir uzman alt kümesine yönlendirilir. Bu, her kod çözme adımında toplam parametrelerin yalnızca bir kısmının etkinleştirildiği anlamına gelir. DeepSeek OCR'de bu, genellikle toplam altmış dört uzmandan altısı ve tüm belirteçler için etkin olan iki ortak uzmandır. Bu seyrek etkinleştirme, ekonomide alt doğrusal ölçekleme olarak bilinen bir olguyu mümkün kılar: Hesaplama maliyetleri model boyutuyla orantılı olarak değil, çok daha yavaş artar.

Bu mimarinin ekonomik etkileri derindir. Üç milyar parametreye sahip yoğun bir dönüştürücü modeli, her token için üç milyar parametrenin tamamını etkinleştirir. Bu da muazzam bir bellek bant genişliği taahhüdü ve hesaplama yükü anlamına gelir. Ancak, aynı üç milyar parametreye sahip bir MoE modeli, token başına yalnızca 570 milyon token etkinleştirir; bu da hesaplama süresi açısından işletme maliyetlerinin yaklaşık beşte birine denk gelir. Bu, kalitenin düştüğü anlamına gelmez, çünkü model kapasitesi uzman çeşitliliği nedeniyle değil, seçici bir şekilde mobilize edildiği için azalır.

Endüstriyel dağıtımlarda bu mimari, hizmet maliyet yapısını kökten değiştirir. MoE mimarisiyle DeepSeek-V3 kullanan büyük bir veri merkezi, aynı donanım altyapısında, eşdeğer kalitedeki yoğun bir modele kıyasla dört ila beş kat daha fazla verim elde edebilir. Bu, tek bir A100 GPU'da, MoE mimarisiyle birlikte optik sıkıştırmanın, günde yaklaşık doksan milyar token saf metin verisinin işlenmesini mümkün kıldığı anlamına gelir. Bu, bu sektörde daha önce ulaşılamayan muazzam bir verimdir.

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

Belge işleme pazarının ekonomik dönüşümü

Bu teknolojik atılımın tüm belge işleme pazarı üzerindeki sonuçları önemlidir. Uzun süredir ABBYY, Tesseract ve tescilli çözümler gibi şirketlerin hakimiyetinde olan geleneksel OCR pazarı, tarihsel olarak belge karmaşıklığı, doğruluğu ve verimliliği temelinde parçalanmıştır. Standartlaştırılmış OCR çözümleri, pürüzsüz dijital belgeler için genellikle %90 ila %95 arasında doğruluk sağlarken, el yazısıyla ek açıklamalar veya güncelliğini yitirmiş bilgiler içeren taranmış belgeler için bu oran %50 veya daha düşük seviyelere düşmektedir.

DeepSeek OCR, bu doğruluk ölçütlerini önemli ölçüde aşsa da, geleneksel OCR'nin başaramadığı bir şeyi de başarıyor: Sadece metni işlemekle kalmıyor, aynı zamanda düzen, tablo yapısı, biçimlendirme ve hatta anlambilim anlayışını da koruyor. Bu, bir finansal raporun yalnızca bir metin dizesi olarak çıkarılmadığı, tablo yapısının ve hücreler arasındaki matematiksel ilişkilerin de korunduğu anlamına geliyor. Bu, geleneksel OCR'nin sağlayamadığı otomatik veri doğrulamasının kapısını açıyor.

Ekonomik etki, özellikle yüksek hacimli uygulamalarda belirgindir. Günlük binlerce fatura işleyen bir şirket, karmaşıklığa ve otomasyon seviyesine bağlı olarak, geleneksel belge tabanlı veri çıkarma için genellikle belge başına kırk sent ile iki dolar arasında ödeme yapar. DeepSeek OCR ile bu maliyetler belge başına on sentin altına düşebilir çünkü optik sıkıştırma tüm çıkarım sürecini çok verimli hale getirir. Bu, yüzde yetmiş ila doksan oranında bir maliyet tasarrufu anlamına gelir.

Bu durum, şirketlerin harici belgeleri gerçek zamanlı olarak alıp doğru yanıtlar üretmek için dil modellerine aktardığı RAG (Geri Alma Artırılmış Üretimi) sistemleri üzerinde daha da çarpıcı bir etkiye sahiptir. Yüz milyonlarca kelimelik bir belge veritabanına erişimi olan bir müşteri hizmetleri temsilcisi işleten bir şirket, geleneksel olarak bu kelimelerden bir veya daha fazlasını belirteçlere ayırıp her sorguda modele iletmek zorunda kalırdı. DeepSeek OCR ile aynı bilgiler, sıkıştırılmış görsel belirteçler olarak önceden sıkıştırılabilir ve her sorguda yeniden kullanılabilir. Bu, daha önce her istekte meydana gelen büyük miktarda gereksiz hesaplamayı ortadan kaldırır.

Çalışmalar somut rakamlar ortaya koyuyor: Geleneksel kelime işlemci kullanarak hukuki belgeleri otomatik olarak analiz etmek isteyen bir şirket, analiz dosyası başına yüz dolarlık maliyet bekleyebilir. Görsel sıkıştırma ile bu maliyetler dosya başına on iki ila on beş dolara düşer. Günlük yüzlerce dosya işleyen büyük şirketler için bu, yıllık on milyonlarca dolarlık tasarruf anlamına gelir.

İçin uygun:

• “Alman Kaygısı” – Alman inovasyon kültürü geri mi kaldı – yoksa “dikkat” başlı başına bir sürdürülebilirlik biçimi mi?

Jeton verimliliği paradoksunun çelişkisi

DeepSeek OCR gibi gelişmelerden kaynaklanan ilgi çekici bir ekonomik boyut, token verimliliği paradoksudur. Yüzeysel olarak, verimliliğin artırılmasıyla maliyet düşüşü, toplam giderlerin düşmesine yol açmalıdır. Ancak, deneysel gerçekler tam tersi bir tablo ortaya koymaktadır. Token başına maliyet son üç yılda bin kat düşmüş olsa da, şirketler genellikle toplam faturaların arttığını bildirmektedir. Bu durum, ekonomistlerin Jevons paradoksu olarak adlandırdığı bir olgudan kaynaklanmaktadır: Maliyetlerdeki düşüş, kullanımda orantılı bir azalmaya değil, kullanımda bir patlamaya ve sonuçta toplam maliyetlerin artmasına yol açmaktadır.

DeepSeek OCR bağlamında ise tam tersi bir durum ortaya çıkabilir: Daha önce belge işleme için dil modellerinin kullanımını maliyetlerin yüksek olması nedeniyle en aza indiren şirketler, bu uygulamaları aniden ekonomik olarak uygulanabilir hale geldikleri için ölçeklendirebilirler. Paradoksal olarak, bu durum uygulama başına maliyet düşse de, daha önce kullanılamayan kullanım örneklerinin artık uygulanabilir hale gelmesi nedeniyle şirket içinde yapay zeka çıkarımına yapılan genel harcamanın artabileceği anlamına gelir.

Bu olumsuz bir gelişme değil, şirketlerin ekonomik rasyonalitesini yansıtıyor: Marjinal faydalar marjinal maliyetleri aştığı sürece teknolojiye yatırım yapıyorlar. Maliyetler yüksek olduğu sürece teknoloji benimsenmeyecek. Daha uygun fiyatlı hale geldiğinde ise kitlesel olarak benimsenecek. Bu, teknoloji benimsemenin normal seyridir.

GPU altyapı ekonomisi için çıkarımlar

Bir diğer kritik nokta ise, bu sistemlerin dağıtımı için gereken GPU altyapısıdır. Optik sıkıştırma ve uzmanlardan oluşan mimari, işlem hacmi birimi başına gereken donanım kapasitesinin önemli ölçüde azalmasına neden olur. Daha önce belirli bir işlem hacmine ulaşmak için 40.000 H100 GPU gerektiren bir veri merkezi, bunu 10.000 veya daha az DeepSeek OCR tabanlı çıkarım sistemiyle başarabilir.

Bunun, salt teknolojinin ötesine uzanan jeopolitik ve stratejik etkileri var. Gelişmiş yarı iletkenlerde ihracat kısıtlamalarıyla karşı karşıya olan Çin, DeepSeek aracılığıyla mevcut donanımlarla daha verimli çalışan bir sistem geliştirdi. Bu, donanım kısıtlamalarının önemsiz hale geldiği anlamına gelmiyor, ancak onları daha az yıpratıcı hale getiriyor. 5.000 adet iki yıllık Nvidia A100 GPU'ya sahip bir Çin veri merkezi, DeepSeek OCR ve MoE mimarisiyle, daha önce 10.000 veya 15.000 yeni GPU gerektiren bir işlem hacmi sunabilir.

Bu durum, yapay zeka altyapı ekonomisindeki stratejik dengeyi değiştiriyor. Amerika Birleşik Devletleri ve müttefikleri, en yeni ve en güçlü çiplere erişim sağlayarak yapay zeka geliştirmedeki hakimiyetlerini uzun süredir sürdürüyor. Optik sıkıştırma gibi yeni verimlilik yöntemleri, eski donanımların daha verimli kullanılmasını sağlayarak bu hakimiyeti ortadan kaldıracak.

Yapay zeka sağlayıcılarının iş modelinin dönüşümü

OpenAI, Google ve Anthropic gibi köklü LLM sağlayıcıları, iş modellerini baltalayan bir zorlukla karşı karşıya. Büyük ve yoğun modelleri eğitmek ve devreye almak için donanıma büyük yatırımlar yaptılar. Bu modeller değerli ve gerçek değer sunuyor. Ancak DeepSeek OCR gibi sistemler, bu yatırımların kârlılığını sorgulatıyor. Daha küçük bir sermaye bütçesine sahip bir şirket, farklı mimari yaklaşımlarla daha verimli modeller elde edebiliyorsa, daha büyük ve daha sermaye yoğun sistemlerin stratejik avantajı azalıyor.

OpenAI bunu uzun süre hızla telafi etti: daha önce daha iyi modellere sahipti. Bu onlara neredeyse tekel kârları sağladı ve daha fazla yatırım yapmalarını haklı çıkardı. Ancak, diğer sağlayıcılar onları yakalayıp bazı alanlarda geride bıraktıkça, köklü oyuncular bu avantajı kaybetti. Pazar payları daha parçalı hale geldi ve token başına ortalama kâr marjları baskı altında kaldı.

Eğitim altyapısı ve teknolojinin demokratikleşmesi

DeepSeek-OCR gibi sistemlerin sıklıkla gözden kaçan bir yönü, teknolojiyi demokratikleştirmedeki rolleridir. Sistem, açık kaynaklı olarak yayınlandı ve model ağırlıkları Hugging Face'te, eğitim kodları ise GitHub'da mevcut. Bu, tek bir üst düzey GPU'ya veya hatta bulut bilişime erişimi olan herkesin sistemi kullanabileceği, anlayabileceği ve hatta ince ayar yapabileceği anlamına geliyor.

Unsloth ile yapılan bir deney, Farsça metinlere göre ince ayarlı DeepSeek OCR'nin, tek bir GPU üzerinde yalnızca 60 eğitim adımı kullanarak karakter hata oranını %88 oranında iyileştirdiğini gösterdi. Bu, Farsça OCR'nin kitlesel bir pazar sorunu olması nedeniyle değil, yapay zeka altyapı inovasyonunun artık milyar dolarlık şirketlerin tekelinde olmadığını göstermesi nedeniyle önemli. Küçük bir araştırmacı grubu veya bir girişim, kendi özel ihtiyaçlarına göre bir model oluşturabilir.

Bunun büyük ekonomik sonuçları var. Tescilli yapay zekâ geliştirmeye milyarlarca dolar yatırım yapacak kaynaklara sahip olmayan ülkeler, artık açık kaynaklı sistemleri alıp kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabiliyor. Bu da büyük ve küçük ekonomiler arasındaki teknolojik yetenek farkını azaltıyor.

Marjinal maliyet etkisi ve fiyatlandırma stratejisinin geleceği

Klasik ekonomide, özellikle rekabetin mevcut olduğu ve yeni pazarlara girişlerin mümkün olduğu durumlarda, fiyatlar uzun vadede marjinal maliyetlere doğru yönlendirilir. Hukuk alanında lisans (LL.M) sektörü, gecikmeli de olsa, bu modeli zaten sergilemektedir. Yerleşik modellerde, token çıkarımının marjinal maliyeti genellikle milyon token başına bir ila iki sent arasındadır. Ancak, fiyatlar genellikle milyon token başına iki ila on sent arasında değişir ve bu aralık önemli kâr marjlarını temsil eder.

DeepSeek OCR bu dinamiği hızlandırabilir. Optik sıkıştırma sayesinde marjinal maliyetler önemli ölçüde düşerse, rakipler fiyatlarını ayarlamak zorunda kalacaktır. Bu durum, kâr marjlarının hızla aşınmasına yol açabilir ve nihayetinde token çıkarımının bulut depolama gibi yarı ücretsiz veya düşük fiyatlı bir hizmete dönüştüğü bir tüketici senaryosuna yol açabilir.

Bu gelişme, köklü sağlayıcılar için korkutucu, yeni veya verimlilik odaklı sağlayıcılar içinse avantajlı. Sektörde büyük bir konsolidasyon veya yeniden konumlandırmayı tetikleyecek. Yalnızca ölçek ve model boyutuna güvenen şirketler zorlanacak. Verimliliğe, özel kullanım alanlarına ve müşteri entegrasyonuna odaklanan şirketler ise uzun vadede daha güçlü bir şekilde ortaya çıkacak.

İçin uygun:

• Şirketler için yapay zeka egemenliği: Bu, Avrupa'nın yapay zeka avantajı mı? Tartışmalı bir yasa, küresel rekabette nasıl bir fırsata dönüşüyor?

Ekonomik düzeyde bir paradigma değişimi

DeepSeek OCR ve temelindeki optik sıkıştırma inovasyonu, yalnızca teknik bir iyileştirmeden çok daha fazlasını temsil ediyor. Yapay zeka sektörünün düşünme, yatırım yapma ve yenilik yapma biçiminde bir paradigma değişimini işaret ediyorlar. Saf ölçeklemeden akıllı tasarıma geçiş, MoE mimarilerinin benimsenmesi ve görsel kodlamanın token kodlamadan daha verimli olabileceğinin anlaşılması, sektörün teknik sınırlarının olgunlaşmaya başladığının işaretleridir.

Ekonomik açıdan bu, maliyet yapılarının büyük ölçüde yeniden boyutlandırılması, yerleşik ve yeni oyuncular arasında rekabet konumunun yeniden dağıtılması ve çeşitli yapay zeka uygulamalarının kârlılığının kökten yeniden hesaplanması anlamına geliyor. Bu değişimleri anlayan ve hızla uyum sağlayan şirketler önemli stratejik avantajlar elde edecek. Bu değişimi görmezden gelip yerleşik yaklaşımlara bağlı kalan şirketler ise rekabet gücünü kaybedecek.

☑️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

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş 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