ABD teknoloji devlerinden bağımsız: Maliyet açısından verimli ve güvenli şirket içi yapay zeka operasyonları nasıl elde edilir? - İlk değerlendirmeler

DeepSeek V3.2: Bağımsız yerel yapay zeka altyapılarına doğru eğilimin tersine dönmesi

Üretken yapay zeka dünyasında uzun süre yazılı olmayan bir kural geçerliydi: Mevcut yapay zeka seviyesinde en yüksek performansı isteyen herkes, büyük ABD bulut sağlayıcılarına bağımlı olmak, aylık abonelik ücretleri ödemek ve hassas verileri harici API'ler aracılığıyla göndermek zorundaydı. Yüksek performanslı yapay zeka bir mülkiyet değil, bir hizmetti. Ancak DeepSeek V3.2'nin piyasaya sürülmesiyle birlikte temel bir değişim ortaya çıkıyor. İzin verici Apache 2.0 lisansı ve açık ağırlıklarla piyasaya sürülen bu model, önceki paradigmadan ayrılıyor ve GPT-5 seviyesindeki performansı doğrudan işletmelerin ve meraklıların yerel altyapısına getiriyor.

Bu gelişme, yalnızca teknik bir güncellemeden çok daha fazlası; stratejik bir atılım. İlk kez, tamamen kendi kendini yöneten üst düzey yapay zeka modelleri yalnızca teorik olarak mümkün olmakla kalmıyor, aynı zamanda ekonomik olarak da cazip ve veri koruma yönetmeliklerine uygun. Ancak bu özgürlük, teknik ön koşulları da beraberinde getiriyor: darboğaz, bulut API'sinden yerel donanıma, özellikle de grafik kartının VRAM'ine kayıyor. Tam kontrol isteyenler, uygun maliyetli çift RTX 3090 kümesinden, zarif ama pahalı Mac Studio çözümüne kadar çeşitli donanım mimarileriyle boğuşmak zorunda.

Aşağıdaki makale, bağımsız bir yapay zeka altyapısına başarılı bir şekilde nasıl geçiş yapılacağını ayrıntılı olarak analiz ediyor. Teknik engelleri inceliyor, belirli donanım kurulumlarını maliyet ve fayda açısından karşılaştırıyor ve yerel operasyonun neden artık sadece bir seçenek değil, Alman KOBİ'leri ve veri gizliliğine duyarlı endüstriler için bir zorunluluk olduğunu gösteriyoruz. "Bulut vergisinden" nasıl kurtulacağınızı ve yapay zekanın geleceğinin neden merkezi olmayan ve yerel olduğunu öğrenin.

İçin uygun:

• Stanford araştırması: Yerel yapay zeka aniden ekonomik açıdan üstün mü oldu? Bulut dogmasının ve gigabit veri merkezlerinin sonu mu geldi?

DeepSeek V3.2 bağımsız yapay zeka altyapıları için bir dönüm noktası mı?

Evet, DeepSeek V3.2 gerçekten bir dönüm noktası. Model, Apache 2.0 lisansı altında açık ağırlıklarla yayınlanarak, ticari kullanıma ve veri sızıntısı olmadan yerel şirket içi operasyona olanak tanıyor. Bu, işletmelerin ve bireysel kullanıcıların pahalı bulut aboneliklerine güvenip verilerini ABD şirketlerine devretmek zorunda kaldığı önceki paradigmayı yıkıyor. İzin verici bir açık kaynak lisansı altında GPT-5 seviyesindeki performansla, büyük kuruluşların yapay zeka altyapılarını gerçekten kontrol edebilecekleri gerçekçi bir senaryo ilk kez ortaya çıkıyor.

Apache 2.0 lisansını DeepSeek V3.2 için bu kadar önemli kılan nedir?

Apache 2.0 lisansı birkaç nedenden ötürü dönüştürücü niteliktedir. İlk olarak, lisans ücreti ödemeden sınırsız ticari kullanıma olanak tanır. İkinci olarak, modelin yeniden dağıtımına ve değiştirilmesine olanak tanır. Üçüncü olarak, şirketlerin eğitim verileri, kullanıcı verileri veya özel talepler veri merkezinden ayrılmadan modeli kendi sunucularında yerel olarak barındırmalarına olanak tanır. Alman ve uluslararası raporlar, bu lisansın veri sızıntısı olmadan şirket içi işletime olanak sağladığını açıkça vurgulamıştır. Bu, API'ler aracılığıyla kullanımın bulut altyapısına bağlı olduğu ve gizlilik endişeleri yarattığı OpenAI veya Google'dan temelde farklıdır.

DeepSeek V3.2 önceki açık kaynaklı modellerden nasıl farklılaşıyor?

DeepSeek V3.2, üç faktörde önemli ölçüde farklılık göstermektedir. İlk olarak, önceki açık kaynaklı modeller genellikle GPT-3.5 veya daha erken GPT-4 seviyesinde performans gösterirken, GPT-5 seviyesinde performans göstermektedir. Bu, üretim ortamlarında benimsenmesini haklı çıkaran bir kalite sıçramasıdır. İkinci olarak, verimlilik ve performansı bir araya getiren 671 milyar parametreli, uzmanlardan oluşan bir mimariye dayanmaktadır. Üçüncü olarak, vLLM ve diğer motor platformlarıyla entegrasyon da dahil olmak üzere kapsamlı yerel altyapı dokümantasyonu ile donatılmıştır. DeepSeek, resmi sürüm notlarında V3.2'yi GPT-5 seviyesinde performansa sahip günlük bir model olarak tanıtmakta ve V3.2-Speciale'yi, Gemini-3-Pro'ya mantık yürütme konusunda meydan okumayı amaçlayan bir model olarak konumlandırmaktadır.

DeepSeek V3.2'nin yerel işletimi teknik olarak nasıl çalışıyor?

Yerel işletim, modüler bir mimariyi takip eder. Model, Hugging Face'ten indirilir ve vLLM veya Transformers gibi özel motorlar kullanılarak kurulur. İşlem, donanım hızlandırmayı etkinleştirmek için Python ve CUDA kullanır. Pratik kılavuzlar, DeepSeek V3.2-Exp'nin yerel bir OpenAI uyumlu sunucu olarak nasıl başlatılacağını ve yerel ana bilgisayarda veya özel bir sunucuda HTTP API'leri nasıl sağlanacağını açıkça gösterir. Model daha sonra, REST API'leri aracılığıyla erişilebilen bir sistem hizmeti veya kapsayıcı olarak çalışır. Bu, tescilli bulut hizmetlerine güvenmeden mevcut uygulama ortamlarıyla entegrasyona olanak tanır.

Tam performans için hangi donanım gereksinimleri gereklidir?

Bu, hobi projeleri ile ciddi BT altyapısı arasındaki kritik eşiktir. 671 milyar parametreye sahip büyük model, aşırı donanım gereksinimlerine sahiptir. Tam hassasiyetli aritmetikte (FP16), DeepSeek V3, özel altyapılar için imkansız olan 1200 gigabayttan fazla VRAM gerektirir. 4 bitlik nicemlemeyle bile, model yine de 350 ila 400 gigabayt VRAM gerektirir. En iyi tüketici ekran kartı olan RTX 4090 bile yalnızca 24 gigabayt VRAM sunduğundan, teorik olarak 16 ila 20 adet bu tür karta ihtiyaç duyulur. Bu, pratik bir kasada uygulanması teknik olarak neredeyse imkansız ve ekonomik olarak da saçmadır.

Yapay zeka altyapısında VRAM neden en kritik faktördür?

VRAM, yapay zeka modelleri tüm verilerini ve hesaplamalarını grafik kartının hızlı video belleğinde depolamak zorunda olduğundan, sınırlayıcı faktördür. Verileri gecikmeli olarak paylaşabilen RAM'in aksine, bir modelin aynı anda işlediği her şey VRAM'de bulunmalıdır. 671 milyar parametreye sahip bir model, gerekli aritmetik doğruluğa bağlı olarak en az birkaç yüz gigabayt gerektirir. VRAM'i aşmak yapısal olarak mümkün değildir; donanım mimarisinin fiziksel bir sınırlamasıdır. Bu, teorik olarak mümkün olan ile pratik olarak finansal olarak uygulanabilir olan arasındaki temel sınırdır.

Özel GPU küme işlemleri için hangi mimari önerilir?

İlk gerçekçi seçenek, hobi amaçlı kullanıcılar ve meraklılar için GPU kümesidir. Bu mimari, işlem hacmi açısından en iyi fiyat-performans oranını sunar. Donanım seçimi, kart başına 24 gigabayt VRAM'e sahip ikinci el NVIDIA RTX 3090 kartlarına odaklanmıştır. RTX 3090, yüksek performanslı kart bağlantılarına olanak tanıyan NVLink desteği ve yeni bir kartın 2000 avro yerine ikinci el fiyatının yaklaşık 700 avro olması nedeniyle yeni RTX 4090'a göre tercih edilir. İki RTX 3090 kartı, 70 milyar parametreli modeller için yeterli olan 48 gigabayt VRAM sağlar. Dört kart ise son derece büyük modeller için 96 gigabayt VRAM sunar.

Bir GPU kümesi için başka hangi bileşenler gereklidir?

Küme, GPU'lara ek olarak, birden fazla büyük grafik kartını barındıracak kadar mekanik olarak aralıklı yeterli PCIe yuvasına sahip bir sunucu veya iş istasyonu anakartı gerektirir. Yapay zeka hesaplamaları son derece yüksek miktarda güç tükettiğinden, en az 1600 watt'lık bir güç kaynağı gereklidir. İşletim sistemi, sunucu görevleri için son derece optimize edilmiş, ücretsiz Ubuntu Server olmalıdır. Kullanılan yazılım motoru, her ikisi de NVIDIA donanımı için özel olarak optimize edilmiş ExllamaV2 veya vLLM'dir. Ön uç, Docker'da çalışan ve kullanıcı dostu bir arayüz sağlayan OpenWebUI'yi kullanır.

Özel bir GPU kümesinin toplam maliyeti nedir?

Çift 3090 konfigürasyonunun maliyet dağılımı aşağıdaki gibidir. İki adet ikinci el RTX 3090 kartın toplam maliyeti yaklaşık 1500 €'dur. Geri kalan bilgisayar bileşenleri (CPU, RAM, anakart ve güç kaynağı) yaklaşık 1000 €'dur. Dolayısıyla toplam yatırım 2500 € ile 3000 € arasındadır. Bu performans için, Llama 3 seviyesinde performans gösteren 70 milyar parametreli modelleri çalıştırabilen çok hızlı bir sunucu elde edersiniz. Ancak, bellek 671 milyar parametreli DeepSeek V3 modelinin tamamı için yetersizdir; bunun için altı ila sekiz karta ihtiyacınız olacaktır.

Çift 3090 konfigürasyonu neden meraklılar için ideal?

Çift 3090 konfigürasyonu, birkaç nedenden dolayı ideal bir çözüm sunuyor. İlk olarak, diğer üst düzey kurulumlara kıyasla hala uygun fiyatlı. İkinci olarak, ChatGPT-3.5'i önemli ölçüde geride bırakan ve GPT-4'e çok yaklaşan yüksek kaliteli 70 milyar parametreli modeller için yeterli bellek sunuyor. Üçüncü olarak, RTX 3090 birkaç yıldır piyasada olduğu için donanım olgun ve güvenilir. Dördüncü olarak, güç tüketimi eski nesillere kıyasla hala idare edilebilir düzeyde. Beşincisi, bu tür kurulumlar için köklü bir topluluk ve dokümantasyon mevcut. Bu, performans, güvenilirlik ve uygun maliyeti bu fiyat aralığındaki diğer tüm konfigürasyonlardan daha iyi bir şekilde bir araya getiriyor.

Mac Studio alternatifi nedir ve nasıl çalışır?

İkinci gerçekçi seçenek ise, Apple'ın adil olmayan bir teknik avantaja sahip zarif çözümü Mac Studio. Apple, sistem belleğinin aynı zamanda video belleği olarak da işlev gördüğü Birleşik Bellek kullanıyor. M2 Ultra veya M4 Ultra ve 192 gigabayt RAM'e sahip bir Mac Studio, tek bir NVIDIA kartında çalışmayacak modelleri yükleyebilir. Birleşik Bellek, ayrı GPU VRAM sistemlerinde olduğu gibi PCIe bant genişliğiyle sınırlı değildir.

Mac Studio'da AI modelleri nasıl çalıştırılır?

Mac Studio, Apple donanımları için optimize edilmiş özel motorlar kullanır. Ollama, karmaşık kurulumları basitleştiren ve modelleri otomatik olarak optimize eden popüler bir seçenektir. MLX, Apple'ın yerel Silicon optimizasyonlarını kullanan alternatif bir motorudur. Open WebUI veya modern Msty uygulaması ön uç olarak işlev görür. Bu kombinasyon, bazı sınırlamalarla da olsa, büyük modellerin veya DeepSeek V3'ün niceliksel sürümlerinin yüklenmesine ve kullanılmasına olanak tanır.

Mac Studio kurulumunun maliyeti ne kadardır?

Mac Studio için toplam yatırım, 192 gigabayt RAM'e sahip yeni bir M.2 Ultra için 6.000 ila 7.000 € arasında değişiyor. Avantajları kompakt boyutu, şık tasarımı ve kolay kurulumu. Dezavantajı ise, saniye başına token sayısıyla ölçülen token üretim hızının NVIDIA kartlarına göre daha yavaş olması. Bu sınırlamaya rağmen, donanım güvenilir bir şekilde çalışıyor ve normalde birden fazla GPU gerektiren modellerin kullanımına olanak tanıyor.

Yapay zeka altyapısı için kiralama çözümü nedir?

Üçüncü seçenek, RunPod, Vast.ai veya Lambda Labs gibi uzman sağlayıcılardan donanım kiralamaktır. Burada, 80 gigabayt VRAM'e sahip H100 gibi üst düzey GPU'larla veya birden fazla A6000 kartıyla donatılmış, saatlik bir pod kiralarsınız. Bu teknik olarak tamamen yerel olmasa da, yürütme üzerinde tam kontrole sahip olursunuz ve verileri izleyen OpenAI gibi ticari aracılar yoktur.

Kiralama çözümü ne kadar ekonomik?

Kiralama çözümü, GPU türüne ve sağlayıcısına bağlı olarak saat başına yaklaşık 0,40 ila 2,00 € tutarındadır. Bu, özellikle modele ara sıra ihtiyaç duyuyorsanız veya sınırlı bir süre için hızlı ve yüksek paralel işleme ihtiyacınız varsa avantajlıdır. Sürekli günlük operasyonlar için kiralama ekonomik değildir; bu durumda, kendi altyapınızı satın almak kendini daha hızlı amorti eder. Ancak kiralama, deneyler ve testler için idealdir.

Bir AI sunucusunu bir LAMP sunucusuna nasıl bağlarsınız?

Bağlantı kurmak basit bir örüntü izler. Yapay zeka sunucusuna yerel ağda statik bir IP adresi atanır, örneğin 192.168.1.50. İster vLLM ister Ollama olsun, yazılım genellikle 11434 olan bir port açar. Aynı ağdaki PHP tabanlı web sunucusu olan LAMP sunucusu ise http://192.168.1.50:11434/api/generate adresine bir cURL isteği gönderir. Bu, iletişimi sağlar. PHP böylece yapay zeka özelliklerini harici bulut API'leri kullanmadan doğrudan web uygulamalarına entegre edebilir.

Yerel bir AI API'yi çalıştırırken hangi güvenlik önlemleri gereklidir?

Güvenlik, özellikle LAMP sunucusuna dışarıdan erişilebilmesi gerekiyorsa kritik öneme sahiptir. Yapay Zeka API'si asla doğrudan internete açık olmamalıdır. Bunun yerine, şifreli uzaktan erişimi etkinleştirmek için WireGuard gibi bir VPN kurulmalıdır. Alternatif olarak, kimlik doğrulamalı Nginx Proxy Manager gibi ters bir proxy kullanılabilir. Bu, yapay zeka sunucusunun önünde bulunur ve yalnızca yetkili isteklerin iletilmesini sağlar. Bir sonraki adım, diğer sistemlerin tehlikeye girmesi durumunda yatay hareketi önlemek için yapay zeka sunucusunu ayrı bir VLAN veya kapsayıcı ortamında izole etmektir.

Neden 671 milyar parametrelik modelin tamamı hedeflenmiyor?

671 milyar parametreli modelin tamamı, özel altyapılar için ekonomik olmaktan uzaktır. Donanım maliyetleri 50.000 Avro'yu aşabilir, hatta önemli ölçüde daha fazla olabilir. Birkaç düzine üst düzey GPU'yu bağlamak için gereken fiziksel gereksinimler, özel ortamlarda pek mümkün değildir. Enerji tüketimi çok yüksek olur ve geri ödeme süresi sonsuzdur. Dahası, özel veya küçük işletme sektöründe 671B modelinin tam performansını gerektiren neredeyse hiçbir kullanım alanı yoktur.

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

Hangi alternatif daha iyi bir maliyet-fayda oranı sunuyor?

70 ila 80 milyar parametreli damıtılmış veya nicemlenmiş versiyonlar, önemli ölçüde daha iyi bir maliyet-fayda oranı sunar. DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B gibi bir model, çift 3090 sistem üzerinde sorunsuz çalışır ve son derece yeteneklidir. Bu modeller, ChatGPT-3.5'ten önemli ölçüde daha iyi performans gösterir ve GPT-4'e çok yakındır. Nicemlenmiş formda en fazla 40 ila 50 gigabayt VRAM gerektirirler. 2.500 ila 3.000 €'luk yatırım, ChatGPT Plus abonelikleri veya API maliyetleri hesaba katıldığında aylar içinde kendini amorti eder.

İçin uygun:

• DeepSeek V3.2: GPT-5 ve Gemini-3 seviyesinde bir rakip VE kendi sistemlerinizde yerel olarak kullanılabilir! Gigabit yapay zeka veri merkezlerinin sonu mu geliyor?

Yerel donanımda GPT-4 seviyesinde performans ne kadar gerçekçi?

GPT-4 performansı gerçekçidir, ancak GPT-5 performansının ev donanımlarında daha düşük bir olasılık olduğu söylenebilir. Çift 3090 konfigürasyonunda iyi tasarlanmış bir 70B modeli, özellikle metin oluşturma, kod oluşturma ve analiz gibi standartlaştırılmış görevler için GPT-4'e çok yakındır. Premium modellerin hâlâ önemli bir avantaja sahip olduğu tek alanlar, son derece karmaşık muhakeme görevleri veya çok modlu işlemedir. Ancak, iş ve kişisel kullanım durumlarının çoğu için 70B damıtılmış performans son derece yeterlidir.

Yerel bir sistemin işletme maliyetleri ile bulut aboneliklerinin işletme maliyetleri nelerdir?

Yerel bir sistemin yıllık işletme maliyetleri ağırlıklı olarak elektrikten oluşur. Bir RTX 3090 yük altında yaklaşık 350 ila 400 watt tüketir. İki kart ve diğer bileşenler toplamda yaklaşık 1000 ila 1200 watt tüketir. Sürekli kullanımda bu, yılda yaklaşık 8760 ila 10512 kWh'ye denk gelir ve Almanya'da yaklaşık 2000 ila 2500 € elektrik maliyetine yol açar. Bir ChatGPT Plus aboneliğinin aylık maliyeti 20 € veya yıllık maliyeti 240 €'dur; bir kurumsal lisansın maliyeti ise önemli ölçüde daha fazladır. Yoğun kullanımda, donanım yatırımı yaklaşık 12 ila 18 ay içinde kendini amorti eder.

Bir yapay zeka sunucusunun enerji verimliliğini nasıl optimize edebilirsiniz?

Enerji tüketimini azaltmak için çeşitli teknikler mevcuttur. İlk olarak, GPU undervoltajı aynı frekansta daha düşük çalışma voltajı sağlayarak %10 ila %20 güç tasarrufu sağlar. İkinci olarak, model doğruluğunu FP32'den FP16 veya INT8'e düşüren kuantizasyon, hem bellek kullanımını hem de güç tüketimini azaltır. Üçüncü olarak, akıllı zamanlama, sunucunun yalnızca ihtiyaç duyulduğunda çalışmasını ve ihtiyaç duyulmadığı zamanlarda bekleme modunda kalmasını sağlar. Dördüncü olarak, soğutmanın optimize edilmesi daha yüksek verimlilik sağlar. Beşinci olarak, modellerin yerel önbelleğe alınması, tekrarlayan hesaplamaları önler. Bu optimizasyonlar enerji tüketimini %20 ila %40 oranında azaltabilir.

vLLM ve Ollama dışında hangi yazılım yığınları önemlidir?

vLLM ve Ollama'nın yanı sıra, birkaç önemli alternatif daha mevcuttur. LlamaIndex, yerel modellere sahip RAG sistemleri için özelleştirilmiş orkestrasyon sunar. LiteLLM, yerel ve bulut modelleri arasında geçiş yapabilen soyut arayüzler sunar. Metin Oluşturma WebUI, test için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. LM-Studio, kolay yerel model yürütme için bir masaüstü uygulamasıdır. Üretim ortamları için, OpenAI API uyumluluğu ile vLLM en iyi seçimdir. Özel deneyler için ise Ollama, basitliği sayesinde idealdir.

Mevcut iş sistemlerine üretken bir entegrasyon nasıl olur?

Üretken entegrasyon birkaç bileşen gerektirir. İlk olarak, ölçeklenebilirlik ve hata toleransı için Kubernetes veya Docker Swarm gibi sağlam bir dağıtım sistemi. İkinci olarak, model performansını ve sistem sağlığını izlemek için izleme ve günlük kaydı. Üçüncü olarak, aşırı yüklenmeyi önlemek için API yönetimi ve hız sınırlama. Dördüncü olarak, erişimi kontrol etmek için kimlik doğrulama ve yetkilendirme. Beşinci olarak, yedekleme ve felaket kurtarma planlaması. Altıncı olarak, ETL sistemleri gibi mevcut veri hatlarıyla entegrasyon. Yedinci olarak, model ve yapılandırmaların sürüm kontrolü. Sekizinci olarak, test otomasyonu ve sürekli dağıtım. Dokuzuncu olarak, operasyon personeli için dokümantasyon ve çalıştırma kitapları. Onuncu olarak, özellikle düzenlemeye tabi sektörler için uyumluluk dokümantasyonu.

Yerel yapay zekanın uyumluluk ve veri koruma avantajları nelerdir?

Yerel uygulama, özellikle düzenlemelere tabi sektörlerde önemli veri gizliliği avantajları sunar. Hiçbir eğitim verisi kuruluşun kendi altyapısından çıkmaz. Kullanıcı verileri ABD şirketlerine veya diğer üçüncü taraflara aktarılmaz. Bu, bulut API'leriyle ilişkili birçok GDPR uyumluluk riskini ortadan kaldırır. Hastanelerdeki hasta kayıtları, bankalardaki finansal veriler veya endüstriyel şirketlerdeki tasarım verileri gibi özellikle hassas veriler yerel olarak işlenebilir. Aynı zamanda kuruluş, dış hizmet seviyelerinden ve fiyat artışlarından bağımsız kalır. Bu, sıkı güvenlik ve veri koruma gereksinimleri olan büyük kuruluşlar için önemli bir avantajdır.

Yapay zeka altyapısının merkeziyetsizleştirilmesi kuruluşlara hangi fırsatları sunuyor?

Merkeziyetsizlik birçok stratejik fırsat sunar. İlk olarak, bulut sağlayıcılarından ve fiyatlandırma modellerinden ekonomik bağımsızlık. İkinci olarak, harici hizmet kesintilerinden teknik bağımsızlık; OpenAI çevrimdışı olsa bile altyapı çalışmaya devam eder. Üçüncü olarak, kamuya açık olmayan tescilli modeller sayesinde rekabet avantajı. Dördüncü olarak, veri egemenliği ve veri sızıntılarına karşı koruma. Beşinci olarak, modelleri kuruluşa özgü kullanım durumlarına göre hassas bir şekilde ayarlama olanağı. Altıncı olarak, özellikle Avrupa ve Alman kuruluşları için önemli olan jeopolitik bağımsızlık. Yedinci olarak, sınırsız işletme giderleri (OPEX) yerine öngörülebilir sermaye harcamaları (CAPEX) yoluyla maliyet kontrolü. Sekizinci olarak, kullanılan yapay zeka üzerinde yaratıcı kontrol.

Almanya küresel yapay zeka altyapı yarışında kendini nasıl konumlandırıyor?

Almanya, donanım verimliliği ve endüstriyel bilgi işlem alanlarında tarihi güçlü yönlere sahip olmasına rağmen, yüksek performanslı bilgi işlem altyapısında ABD ve Çin'in önemli ölçüde gerisinde kalmaktadır. Açık lisanslı DeepSeek V3.2, Alman kuruluşlarına hızla bağımsızlık kazanma fırsatı sunuyor. Alman şirketleri artık ABD tekellerine güvenmeden yerel yapay zeka altyapısı kurabiliyor. Bu, sanayi, KOBİ'ler ve kritik altyapılar için stratejik öneme sahip. Uzun vadede bu, yapay zeka kaynaklarında Avrupa egemenliğine yol açabilir.

Önümüzdeki 18-24 ay için gerçekçi gelişme beklentileri nelerdir?

Önümüzdeki 18-24 ay, çeşitli eğilimleri pekiştirecek. İlk olarak, önemli bir performans kaybı olmadan modelleri daha da basitleştiren niceleme teknikleri. İkinci olarak, verimlilik ve kapasiteyi birleştiren uzman karışımı modeller. Üçüncü olarak, GPU tekellerini kıran girişimlerden özel yongalar. Dördüncü olarak, kurumsal ortamlarda DeepSeek ve benzeri açık kaynaklı modellerin benimsenmesi. Beşinci olarak, taşınabilirliği artırmak için API ve arayüzlerin standartlaştırılması. Altıncı olarak, veri gizliliğini zorunlu kılan ve yerel çözümleri teşvik eden Avrupa'daki düzenleyici yenilikler. Yedinci olarak, yerel altyapı için eğitim teklifleri ve topluluk kaynakları. Sekizinci olarak, standart iş araçlarıyla entegrasyon.

Şirketler bu trendden faydalanmak için stratejilerini nasıl tasarlamalı?

Şirketler birkaç stratejik adım atmalıdır. İlk olarak, deneyim kazanmak için DeepSeek V3.2 veya benzeri açık kaynaklı modellerle bir pilot proje başlatın. İkinci olarak, makine öğrenimi mühendislerini eğiterek veya işe alarak şirket içi uzmanlık oluşturun. Üçüncü olarak, bulut bağımlılığından şirket içi operasyonlara geçiş yolunu özetleyen bir altyapı yol haritası geliştirin. Dördüncü olarak, BT ekipleriyle veri koruma ve uyumluluk gerekliliklerini netleştirin. Beşinci olarak, şirket içi işleme süreçlerinden en çok faydalanan kullanım örneklerini belirleyin. Altıncı olarak, ilerlemeyi hızlandırmak için girişimler ve teknoloji ortaklarıyla iş birliği yapın. Yedinci olarak, donanım yatırımları için uzun vadeli bir bütçe ayırın.

Kuruluşlar işe başlarken kesinlikle hangi hatalardan kaçınmalıdır?

Kuruluşlar birkaç yaygın hatadan kaçınmalıdır. İlk olarak, 70 milyarlık model tamamen yeterliyken 671 milyarlık modelin tamamını devreye almayın; bu, gereksiz donanım yatırımlarına yol açar. İkinci olarak, güvenliği ihmal etmeyin; yapay zeka API'leri diğer kritik altyapılar gibi korunmalıdır. Üçüncü olarak, süreçler oluşturulmadan çok hızlı ölçeklendirme yapmayın; önce pilot uygulama yapın, sonra ölçeklendirin. Dördüncü olarak, maliyetleri küçümsemeyin; sadece donanımı değil, aynı zamanda işletim, izleme ve desteği de. Beşinci olarak, üretken kullanım senaryolarını uygulamak yerine optimizasyona çok fazla zaman harcamayın. Altıncı olarak, yetenek kaynağını göz ardı etmeyin; iyi mühendislik uzmanlığı nadirdir. Yedinci olarak, tedarikçi bağımlılığını küçümsemeyin; bir GPU arızalanırsa ne olacağını düşünün.

Bu yaklaşım orta ölçekli işletmeler için ekonomik olarak uygulanabilir mi?

Bu yaklaşım, orta ölçekli işletmeler için oldukça mantıklı. Çift 3090 sistemi için 2.500 ila 3.000 avroluk yatırım, çoğu orta ölçekli şirket için yönetilebilir. Yatırım getirisi (ROI), özellikle de şirketin OpenAI ile ilgili API maliyetleri şu anda yüksekse, çoğunlukla olumludur. 70B modelini yerel olarak çalıştırmak yalnızca elektrik maliyetine, aylık yaklaşık 200 ila 250 avroya mal olurken, bulut API'leri önemli ölçüde daha pahalıdır. Pazarlama ajansları, yazılım geliştirme, danışmanlık ve finansal hizmetler gibi sektörler için bu, ekonomik açıdan oldukça mantıklıdır.

Serbest çalışanlar ve şahıs şirketleri için ne gibi değişiklikler olacak?

Bu, serbest çalışanlar ve şahıs şirketleri için tamamen yeni olanaklar sunuyor. Pahalı API abonelikleri ödemek yerine, basit ve yerel tabanlı bir model çalıştırabilirler. Bu sayede, yapay zeka destekli metin düzenleme, kod oluşturma veya tasarım desteği gibi hizmetler tam veri egemenliğiyle mümkün olur. Müşteri veri gizliliğinden, serbest çalışan ise düşük işletme maliyetlerinden yararlanır. Çift 3090'a yapılan tek seferlik yatırım, sadece birkaç ay içinde kendini amorti eder. Bu, daha küçük pazar oyuncuları için yüksek kaliteli yapay zeka yeteneklerinin demokratikleşmesini sağlar.

Bulut yapay zeka sektörü nasıl gelişecek?

Bulut tabanlı yapay zeka sektörü kutuplaşacak. OpenAI, Google ve Microsoft gibi büyük bulut sağlayıcıları, ticari Büyük Dil Modelleri yerine, son derece uzmanlaşmış hizmetlere odaklanacak. Uzmanlaşmış modeller, destek ve entegrasyon yoluyla birinci sınıf değer yaratmaya çalışacaklar. Net bir farklılaşmaya sahip olmayan orta düzey sağlayıcılar baskı altına girecek. Açık kaynaklı modeller, ticari katmanı tamamen ele geçirecek. İnce ayar veya alan uyarlaması için uzmanlaşmış altyapı sağlayıcıları gibi yeni iş modelleri ortaya çıkacak. Bu, pazarın sağlıklı bir şekilde olgunlaşmasıdır.

Özel donanım hızlandırıcıların rolü nedir?

Özel donanım hızlandırıcıları giderek daha önemli bir rol oynuyor. TPU'lar, Google'ın yapay zeka iş yükleri için özel yongaları, Graphcore'un IPU'su ve diğer alternatif mimariler gelişiyor. NVIDIA büyük ölçekli eğitimde baskın konumunu korurken, çıkarım ve özel uygulamalar için gerçek alternatifler ortaya çıkıyor. Bu durum rekabeti artırıyor ve uzun vadede donanım maliyetlerini düşürüyor. NVIDIA önümüzdeki yıllarda özel altyapılar için en iyi tercih olmaya devam edecek, ancak pazar giderek daha çeşitli hale geliyor.

DeepSeek'in küresel jeopolitik etkileri nelerdir?

DeepSeek'in önemli jeopolitik etkileri var. Çinli bir şirket, ilk kez, küresel ölçekte rekabetçi bir büyük dil modelini, esnek bir açık kaynak lisansı altında sunuyor. Bu, ABD'nin yüksek performanslı modeller üzerindeki tekelini kırıyor. Almanya gibi Avrupa ülkeleri için bu, ABD'ye veya Çin'e bağımlı olmadan teknolojik egemenliğe ulaşma olasılığını ortaya çıkarıyor. Bu, ulusal güvenlik, ekonomik rekabet gücü ve veri egemenliği açısından stratejik olarak son derece önemli. Uzun vadede, çok kutuplu bir yapay zeka ortamına yol açabilir.

Avrupa'da alternatif bir yığın mı doğuyor?

Avrupa'da alternatif bir yığın geliştirilme aşamasında. OVH ve Scaleway gibi Avrupa bulut sağlayıcıları, yerel yapay zeka modelleri için Hizmet Olarak Altyapı oluşturuyor. Avrupa'daki açık kaynaklı girişimler alternatif modelleri teşvik ediyor. Yapay Zeka Yasası gibi düzenleyici çerçeveler yerel yaklaşımları destekliyor. Alman kuruluşları egemenliğe yatırım yapıyor. Hâlâ parçalı olsa da yapı taşları şekilleniyor. Yerleşik bir Avrupa yığını üç ila beş yıl içinde kurulabilir.

Yerel yapay zeka altyapısı ne zaman yaygınlaşacak?

Yerel yapay zeka altyapısı, iki ila dört yıl içinde büyük kuruluşlar için yaygınlaşacak. Maliyet eğrisi düşmeye devam edecek, donanım tedariki kolaylaşacak ve yazılımlar daha kullanıcı dostu hale gelecek. Yasal düzenlemeler, daha fazla kuruluşu yerel olarak faaliyet göstermeye teşvik edecek. İlk başarı öyküleri, bunun işe yaradığını gösterecek. Ancak yaygınlaşması, bireysel olarak erişilebilir olduğu anlamına gelmiyor; en azından birkaç yıl boyunca meraklılar için bir niş olarak kalacak.

Karar vericilere yönelik son öneriler nelerdir?

Karar vericiler aşağıdaki önerileri dikkate almalıdır. İlk olarak, hemen harekete geçin, beklemeyin; teknoloji hazır. İkinci olarak, bir pilot projeyle başlayın, doğrudan tam ölçekli dağıtımlara yatırım yapmayın. Üçüncü olarak, referans donanım olarak çift 3090 sistemini değerlendirin; gerçekçi ve ideal çözüm budur. Dördüncü olarak, tam modeli değil, DeepSeek V3.2 Distilled modellerini kullanın. Beşinci olarak, yetenek ve uzmanlığa öncelik verin; donanım ucuz, iyi insanlar nadirdir. Altıncı olarak, güvenlik ve uyumluluğu tasarım aşamasına entegre edin. Yedinci olarak, uzun vadeli bir yol haritası geliştirin, anlık kararlar almayın. Sekizinci olarak, donanım yatırımının 12 ila 18 ay içinde kendini amorti etmesini sağlamak için finans ekibiyle birlikte çalışın. Dokuzuncu olarak, veri egemenliğini rekabet avantajı olarak iletin. Onuncu olarak, pazardaki gelişmeleri düzenli olarak izleyin ve stratejiyi buna göre ayarlayın.

Trend dönüşü gerçek mi?

Paradigma değişimi gerçek ve köklü. DeepSeek V3.2 marjinal bir proje değil, yapay zeka kullanım çerçevesini kökten değiştiren bir model. Açık kaynaklı lisanslar, cazip performans ve gerçekçi altyapı maliyetleri, kuruluşların yapay zekayı ilk kez gerçekten bağımsız bir şekilde yönetmelerini sağlıyor. Bulut tabanlı yapay zeka tekellerinin sonu yaklaşıyor. Bu durum, teknolojik egemenlik, ekonomik bağımsızlık ve veri gizliliği için fırsatlar sunuyor. Bir sonraki adım, şirketlerdeki, devlet kurumlarındaki ve kritik altyapılardaki karar vericilerde yatıyor. Yapay zekanın geleceği, merkezi olmayan, çok biçimli ve kendi kendini belirleyen bir yapıda olacak.

'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

☑️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

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