TL;DR
· SemiAnalysis, Meta'nın önümüzdeki 6 ay içinde Google'ı geçerek OpenAI ve Anthropic'ten sonra en güçlü takipçi olabileceğini öngörüyor.
· Bu tahmin, 14,3 milyar dolarlık Scale AI anlaşması, RL veri üretimi ve çok GW'lik hesaplama gücü genişlemesi olmak üzere üç temele dayanıyor.
· Muse Spark 1.1 hâlâ öncü modelleri yakalayamadı; Meta'nın Google'ı geçip geçemeyeceği bir sonraki nesil modelin performansına bağlı.

SemiAnalysis, son raporunda cesur bir tahminde bulundu: Meta'nın süper zekâ laboratuvarı henüz öncü model kazananı değil, ancak yetenek, pekiştirmeli öğrenme verisi ve hesaplama gücü genişlemesi aynı anda gerçekleşirse, önümüzdeki 6 ay içinde Google'ı geçerek OpenAI ve Anthropic'ten sonra en rekabetçi takipçi olma şansına sahip.

Bu, Meta'nın çoktan yakaladığı anlamına gelmiyor. Meta, Nisan ayında Muse Spark'ı yayınladı; 9 Temmuz'da Axios'un haberine göre, Muse Spark 1.1'in API'si geliştiricilere açıldı ve fiyatı milyon giriş token başına 1,25 dolar, çıkış token başına 4,25 dolar olarak belirlendi. Axios, bunun Meta'nın beklediği "büyük sıçrama" modeli olmadığını, Watermelon kod adlı daha büyük modelin hâlâ eğitim aşamasında olduğunu bildirdi.

SemiAnalysis'in bahse girdiği başka bir şey var: Llama 4'ün başarısızlığından sonra Zuckerberg, AI organizasyonunu daha agresif bir şekilde yeniden yapılandırıyor; para, yetenek, dahili mühendislik kaynakları ve veri merkezi kapasitesini süper zekâ laboratuvarına yönlendiriyor. Raporun temel tartışma noktası, Google'ın hâlâ AI'nın üçüncü kutbu olarak kalıp kalamayacağı.

Mevcut model henüz güçlü değil, rapor 6 aylık yakalama hızına bahse giriyor

Meta'nın süper zekâ laboratuvarı, Muse Spark ile tanıtıldıktan sonra Llama 3 ve Llama 3.1 dönemindeki açık kaynak liderliği hissini yeniden yaratamadı. SemiAnalysis'in testleri ve değerlendirmelerine göre, Muse Spark ve sonraki sürümleri çoğu kıyaslama testinde ve genel ajan senaryolarında hâlâ öncü olarak kabul edilmiyor.

Bu, raporun en çok sınırlandırılması gereken noktası. Muse Spark 1.1, kabaca Opus 4.6 veya GLM 5.2'ye eşdeğer; dahili token kullanımının henüz taşınmaması gibi detaylar, yazarın testleri ve model değerlendirmelerine dayanıyor, Meta'nın resmi açıklaması değil. En azından kamuya açık bilgilere göre, Meta henüz OpenAI ve Anthropic'e doğrudan meydan okuyabilecek bir model sunmuş değil.

Ancak SemiAnalysis, eğime odaklanıyor. Llama 4'ün başarısızlığından sonra Meta'nın süper zeka ekibi büyük bir yeniden yapılanma geçirdi ve kısa vadeli organizasyonel karmaşa sindiriliyor. Rapora göre, eğer bir sonraki model eğitimi ve güçlendirme öğrenimi veri üretimi ürünlere yansımaya başlarsa, Meta'nın konumu mevcut sıralamaların gösterdiğinden daha ileride olabilir.

14,3 Milyar Dolarlık Scale AI Anlaşması, Öncü Modellerin En Nadir İnsan Kaynağını Tamamlıyor

Meta'nın en dikkat çekici adımı, Scale AI'ye yaptığı 14,3 milyar dolarlık yatırım. Fortune, Forbes, Reuters gibi birçok medya kuruluşunun daha önce bildirdiğine göre Meta, bu anlaşma aracılığıyla Scale AI'nin kurucusu Alexandr Wang'ı bünyesine kattı ve onun süper zeka ile ilgili ekiplere katılmasını veya bu ekiplere liderlik etmesini sağladı.

Öncü model rekabetinde bu anlaşma, yalnızca bir veri etiketleme şirketi satın almak değil, daha çok yüksek yoğunluklu bir yetenek avı gibi. Scale'ın güvenlik, değerlendirme ve hizalama ekibi SEAL, SemiAnalysis tarafından Meta'nın değerlendirme, hizalama ve eğitim sonrası yeteneklerini tamamlamak için önemli bir kaynak olarak görülüyor.

Reuters ayrıca Meta'nın bazı AI mühendislerine yüz milyonlarca dolarlık maaş paketleri sunduğunu belirtmişti. Bu rakam, Meta'nın süper zekayı sıradan bir AI ürün yinelemesi değil, şirket düzeyinde bir öncelik haline getirdiğini gösteriyor. Büyük bir teknoloji şirketi için asıl zorluk bütçe ayırmak değil, araştırma, ürün, altyapı ve yönetimin aynı hedef etrafında çalışmasını sağlamaktır.

SemiAnalysis, Alexandr Wang'ın yakın zamanda bir podcast'te yaptığı açıklamayı aktararak, gerçek öncü laboratuvarların genellikle önce süper zekanın yakın olduğuna inandığını ve ardından ticari kararların bu yargıya uygun hale geldiğini belirtiyor. Rapor, Meta'nın son hamlelerini OpenAI ve Anthropic tarzı AGI önceliğine yaklaşma olarak yorumluyor.

3000 Mühendis RL'ye Yöneliyor, Meta İç İş Akışlarını Eğitim Verisine Dönüştürmek İstiyor

Yeteneğin ötesinde, güçlendirme öğrenimi görevleri ve gerçek iş verileri ikinci bir hat oluşturuyor.

Günümüzde model yeteneklerinin gelişimi artık yalnızca ön eğitim külliyatına dayanmıyor. Daha kritik olan, modelin gerçek iş ortamına yakın görevleri tamamlayıp tamamlayamadığıdır: bağlamı anlama, araçları çağırma, testleri yürütme, hataları düzeltme ve sonuçlara göre yineleme yapma. Kod tabanı onarımı, ürün analizi, dahili araç çağrıları, sıradan test sorularından daha çok beyaz yakalı işlerin gerçek zorluğuna yakın olacaktır.

SemiAnalysis'a göre Meta, yaklaşık 3.000 mühendisini tam zamanlı olarak RL (Pekiştirmeli Öğrenme) görevleri oluşturucuları olarak yeniden atadı. Bu rakamın raporlama kriterlerine göre yorumlanması gerekiyor, ancak uygulama başarılı olursa Meta'nın avantajı netleşecek: Sadece dışarıdan yapay veri satın almak yerine, kendi mühendislik organizasyonunu bir eğitim görevi üretim hattına dönüştürüyor.

Bu tür veriler özellikle ajanlar (agent'lar) için önemlidir. Birçok pekiştirmeli öğrenme görevi zor görünse de, aslında prompt'lar adımları çok detaylı bir şekilde yazmakta ve gerçek çalışma alışkanlıklarıyla uyuşmamaktadır. Ekran kayıtları, günlük iş akışları, araç çağrı kayıtları ve iç değerlendirme sistemleri, beyaz yakalı işleri otomatikleştirebilecek modelleri eğitmek için daha uygun olabilir.

Bu aynı zamanda raporun Meta'nın Google'ı yakalayabileceğine inanmasının nedenlerinden biridir. Google'ın DeepMind, Gemini, TPU ve bulut işleri var, ancak Meta iç organizasyonunu, verilerini ve mühendislik yeteneklerini aynı model hedefine odaklıyor.

Çok GW'lik Hesaplama Gücü Genişlemesi, Meta'yı Ön Sıralara Taşıyor

Hesaplama gücü üçüncü hat. SemiAnalysis, 2 Temmuz tarihli makalesinde Meta'nın bu yılın ilk yarısında 5 GW'ın üzerinde kapasite anlaşması imzaladığını, 2024'ten bu yana toplamda 10 GW'a yakın işlem gerçekleştirdiğini ve ek kapasitenin büyük kısmının Meta'nın Süper Zeka Laboratuvarı'na gideceğini tahmin ediyor.

Sıradan yatırımcılar için önemli olan belirli veri merkezi tasarımları değil, sermaye harcamalarının yönüdür. Meta, hesaplama gücünü genişletirken sıradan bulut hizmetleri için değil, dahili model eğitimi, eğitim sonrası (post-training) ve ajan döngüleri (agent loops) için daha büyük kümeler hazırlamaktadır. Eğitim ve pekiştirmeli öğrenme ne kadar ağırlıklıysa, hesaplama gücü dağıtım hızı model yineleme hızını o kadar etkileyecektir.

Rapor ayrıca bölgeler arası bağlantı, hızlı veri merkezi dağıtımı gibi altyapı konseptlerinden de bahsediyor. Bu detaylar hala SemiAnalysis model çıkarımları olsa da, yön net: Meta, altyapı ile zaman kazanıyor.

Google'ın tartışması hesaplama gücüne sahip olup olmaması değil, hesaplama gücünün nasıl tahsis edildiğiyle ilgili. SemiAnalysis, Google'ın yeni veri merkezi kapasitesinin önemli bir kısmının IaaS ve üçüncü taraf API işlerine hizmet edeceğini ve DeepMind'ın öncü eğitim için kullanabileceği kaynak yoğunluğunun dışarıdan düşünülenden daha düşük olabileceğini tahmin ediyor. Google dış finansman veya sermaye piyasaları yoluyla daha fazla AI altyapısı inşa etse bile, yeni kapasitenin bir kısmı bulut müşterileri tarafından tüketilebilir.

Bu nedenle rapor, daha tartışmalı bir yargıya varıyor: AI'da üçüncülük yarışı artık Google'ın sağlam bir şekilde yerini koruması değil, Meta, Google ve hatta diğer yüksek hesaplama gücü oyuncuları arasında yeniden sıralanma olabilir.

En büyük sorun hâlâ Meta'nın öncü bir model çıkaramaması

Bu raporun en çarpıcı ve aynı zamanda en riskli yanı şu: Gelecek 6 aya bahis oynuyor, henüz gerçekleşmiş sonuçlara değil.

Meta'nın 14,3 milyar dolarlık Scale AI anlaşması, Alexandr Wang'ın katılımı, yüz milyonlarca dolarlık maaş paketleri, çok GW'lık işlem gücü genişlemesi ve iç mühendislik kaynaklarının RL görevlerine yönlendirilmesi var. Ancak bunlar hâlâ yetişme koşulları, model başarısının kendisi değil.

Muse Spark 1.1, Meta'nın OpenAI ve Anthropic'in bulunduğu konuma girdiğini henüz kanıtlayamıyor. Watermelon gibi daha büyük modeller hâlâ eğitim aşamasında; gerçek yetenek, maliyet, kullanılabilirlik ve geliştirici geri bildirimleri henüz piyasa testinden geçmedi.

Google da masadan kalkmış değil. DeepMind, TPU, Gemini ve bulut işleri hâlâ güçlü avantajlar. Asıl fark, Google'ın kaynaklarını aynı anda arama, bulut, API müşterileri ve iç modellere hizmet vermek için kullanması; Meta ise daha fazla kaynağı süper zekâ laboratuvarına yoğunlaştırıyor.

Meta'nın bir sonraki modeli belirgin bir ilerleme göstermezse, 14,3 milyar dolarlık yetenek avı ve büyük ölçekli işlem gücü yatırımı daha ağır bir sermaye harcaması baskısına dönüşecek. Yeni model ve akıllı ajan ürünleri vaatlerini yerine getirirse, AI'daki üçüncülük konumu ancak o zaman gerçekten sarsılacak.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia