Editörün Notu: Bu yazı HAI Stanford tarafından yayınlanan Yapay Zeka Indeksi: 2025 Raporunda dile getirilen ve Blog sitemizde yayınlanan bölümler içinde yer alan “ABD ve Çin’in YZ Yarışı” üzerine değişik bir yorumlamaya yer vermektedir. Bu nedenle grafiklerin tekrar edilmesi gündeme gelmiştir.
Will Knight
Stanford Üniversitesi’nden yapılan yeni bir araştırma, yapay zekanın yalnızca OpenAI ve Google tarafından yönetilmediğini, ABD, Çin ve Fransa’da rekabetin arttığını öne sürüyor.
O yıl ChatGPT viral oldu, yalnızca iki ABD şirketi—OpenAI ve Google—gerçekten son teknoloji yapay zekaya sahip olabilir . Üç yıl sonra, yapay zeka artık iki atlı bir yarış değil, aynı zamanda tamamen Amerikan yarışı da değil. Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) tarafından bugün yayınlanan yeni bir rapor, alanın ne kadar kalabalıklaştığını vurguluyor.
Enstitünün, yapay zeka sektörünün durumuyla ilgili verileri ve eğilimleri bir araya getiren 2025 Yapay Zeka Endeksi , insan yeteneklerini aşan yapay genel zekaya doğru giderek daha rekabetçi, küresel ve dizginsiz bir yarışın resmini çiziyor.
Rapor, OpenAI ve Google’ın hala en son teknoloji YZ inşa etme yarışında başa baş gittiğini gösteriyor. Ancak birkaç başka şirket de yaklaşıyor. ABD’de en sert rekabet Meta’nın açık ağırlıktaki Llama modelleri; eski OpenAI çalışanları tarafından kurulan bir şirket olan Anthropic ve Elon Musk’ın xAI’sinden geliyor .
En dikkat çekici olanı ise, yaygın olarak kullanılan LMSYS adlı bir kıyaslamaya göre Çin’in DeepSeek’inin son modeli olan R1’in, iki önde gelen Amerikan yapay zeka şirketinin oluşturduğu en iyi performans gösteren modellere en yakın sırada yer alması.
“Heyecan verici bir alan yaratıyor. Bu modellerin hepsinin Silikon Vadisi’ndeki beş adam tarafından geliştirilmemiş olması iyi,” diyor HAI’deki araştırma direktörü Vanessa Parli.
Parli, “Çin modelleri performans açısından ABD modellerine yetişiyor,” diye ekliyor, “ancak dünya genelinde bu alanda yeni oyuncular ortaya çıkıyor.”
Ocak ayında DeepSeek-R1’in gelişi ABD teknoloji endüstrisi ve borsasında şok dalgaları yarattı . Şirket, modelini ABD rakiplerinin kullandığı hesaplamanın çok küçük bir kısmını kullanarak oluşturduğunu iddia etti. DeepSeek’in çıkışı da bir sürprizdi çünkü ABD hükümeti Çin’in en gelişmiş yapay zekayı inşa etmek için gereken bilgisayar çiplerine erişimini defalarca sınırlamaya çalıştı .
Stanford’un raporu, Çinli YZ’nın genel olarak yükselişte olduğunu, Çinli şirketlerin modellerinin LMSYS kıyaslamasında ABD’li meslektaşlarına benzer puanlar aldığını gösteriyor. Çin’in ABD’den daha fazla YZ makalesi yayınladığını ve daha fazla YZ ile ilgili patent başvurusunda bulunduğunu belirtiyor, ancak her ikisinin de kalitesini değerlendirmiyor. Buna karşılık ABD, daha dikkat çekici YZ modelleri üretiyor: Çin’de üretilen 15 sınır modeline ve Avrupa’da üretilen üç modele kıyasla 40. Rapor ayrıca, teknoloji daha küresel hale geldikçe Orta Doğu, Latin Amerika ve Güneydoğu Asya’da son zamanlarda güçlü modellerin ortaya çıktığını belirtiyor.
Araştırma, en iyi YZ modellerinin birçoğunun artık “açık ağırlık” olduğunu, yani ücretsiz olarak indirilip değiştirilebileceğini gösteriyor. Meta, ilk olarak Şubat 2023’te yayınlanan Llama modeliyle trendin merkezinde yer aldı . Şirket, son sürümü Llama 4’ü hafta sonu yayınladı . Hem DeepSeek hem de Fransız bir şirket olan Mistral, artık gelişmiş açık ağırlık modelleri de sunuyor. Mart ayında OpenAI, bu yaz GPT-2’den bu yana ilk kez açık kaynaklı bir model yayınlamayı planladığını duyurdu . Çalışma, 2024’te açık ve kapalı modeller arasındaki farkın yüzde sekizden yüzde 1,7’ye düştüğünü gösteriyor. Bununla birlikte, gelişmiş modellerin çoğu (%60,7) hala kapalı.
Stanford’un raporu, YZ sektörünün verimlilikte istikrarlı bir iyileşme gördüğünü ve donanımın geçen yıl yüzde 40 daha verimli hale geldiğini belirtiyor. Bu, YZ modellerini sorgulamanın maliyetini düşürdü ve ayrıca kişisel cihazlarda nispeten yetenekli modeller çalıştırmayı mümkün kıldı.
Artan verimlilik, en büyük YZ modellerinin eğitim için daha az GPU gerektirebileceği yönündeki spekülasyonları tetikledi , ancak çoğu YZ üreticisi daha az değil daha fazla işlem gücüne ihtiyaç duyduklarını söylüyor. Çalışma, en son YZ modellerinin onlarca trilyonlarca belirteç (bir cümledeki kelimeler gibi verinin parçalarını temsil eden bileşenler) ve onlarca milyarlarca petaflop hesaplama kullanılarak oluşturulduğunu gösteriyor. Ancak, internet eğitim verilerinin 2026 ile 2032 arasında tükeneceğini ve sözde sentetik veya YZ tarafından üretilen verilerin benimsenmesini hızlandıracağını öne süren araştırmalara atıfta bulunuyor.
Rapor, YZ’nın daha geniş kapsamlı etkisine dYZr kapsamlı bir resim sunuyor. Makine öğrenme becerilerine sahip çalışanlara olan talebin arttığını gösteriyor ve çalışanların giderek artan bir kısmının teknolojinin işlerini değiştirmesini beklediğini gösteren anketlere atıfta bulunuyor. Rapor, özel yatırımın 2024’te rekor seviye olan 150,8 milyar dolara ulaştığını gösteriyor. Dünya çapındaki hükümetler de aynı yıl YZ’ya milyarlarca dolar yatırım yaptı. 2022’den bu yana ABD’de YZ ile ilgili mevzuat iki katına çıktı.
Parli, şirketlerin öncü yapay zeka modellerini nasıl geliştirdikleri konusunda daha gizli davranmalarına rağmen akademik araştırmaların geliştiğini ve kalitesinin arttığını belirtiyor.
Raporda ayrıca yaygın YZ benimsenmesinden kaynaklanan sorunlara da işaret ediliyor. YZ modellerinin kötü davrandığı veya kötüye kullanıldığı olayların geçtiğimiz yıl arttığı ve bu modelleri daha güvenli ve daha güvenilir hale getirmeyi amaçlayan araştırmaların arttığı belirtiliyor.
Çokça duyurulan AGI hedefine ulaşmaya gelince, rapor bazı YZ modellerinin görüntü sınıflandırması, dil anlama ve matematiksel akıl yürütme gibi belirli becerileri test eden ölçütlerde insan yeteneklerini nasıl geride bıraktığını vurguluyor. Bunun bir nedeni modellerin bu barometrelerde mükemmellik gösterecek şekilde tasarlanıp optimize edilmiş olması olsa da, teknolojinin son yıllarda ne kadar hızlı ilerlediğine ışık tutuyor.
https://www.wired.com/story/stanford-study-global-artificial-intelligence-index/