Kimi K3, Jensen Huang'ı da harekete geçirdi. Gece yarısı yeni bir hesap açarak açık kaynak modellerin kısıtlanamayacağını haykırdı.

TL;DR

· Kimi K3 sadece bir tetikleyiciydi; piyasanın gerçekten yeniden değerlendirdiği şey, NVIDIA'nın gelecekteki hesaplama talebinin kim tarafından yönlendirileceğidir.

· Yapay zeka kullanım girişi uzun vadede birkaç kapalı kaynak laboratuvarında yoğunlaşırsa, NVIDIA'nın büyüme beklentileri daha çok birkaç büyük müşteriye ve kapalı kaynak ticarileştirme hızına bağımlı hale gelir.

· Açık ağırlık modelleri, işletmelerin benimseme eşiğini düşürerek kapalı kaynak modellerin fiyatlandırma gücünü zayıflatabilir, ancak aynı zamanda çıkarım, ince ayar ve özel dağıtımdan kaynaklanan hesaplama tüketimini de artırabilir.

· Jensen Huang'ın ilk kişisel tweet'i, NVIDIA'nın ortak imzaladığı açık mektubu paylaştı; temel duruşu, ABD'nin hem en iyi kapalı kaynak modellere hem de en iyi açık kaynak modellere ihtiyacı olduğudur.

· İlgili varlıklar: NVDA, MSFT, META, AMD, GOOGL ve OpenAI, Anthropic gibi halka açık olmayan kapalı kaynak laboratuvarlarının değerlemeleri.

Kimi K3'ün piyasaya sürülmesinin ABD'de yarattığı şok, hayal ettiğimizden çok daha büyük görünüyor. Geçen hafta sonu Twitter'da yayıldıktan sonra, Jensen Huang bile dayanamadı; onlarca yıldır sosyal medya kullanmayan biri acilen bir hesap açtı ve ilk mesajında lafı dolandırmadan doğrudan bir ortak mektup yayınlayarak ABD'yi açık kaynak modelleri kısıtlamamaya çağırdı.

NVIDIA'nın uzun süredir yükselmeyen hisse senedi fiyatıyla birleşince, Jensen Huang gerçekten endişelenmiş olabilir; endişelendiği şey NVIDIA'nın büyüme anlatısı:

Yapay zeka birkaç kapalı kaynak model şirketi tarafından yönlendirilmeye devam ederse, hesaplama talebi piyasa tarafından zaten yeterince fiyatlanmış mıdır? Açık ağırlık modelleri yayılmaya devam ederse, NVIDIA daha ucuz modelleri daha büyük kullanım hacmine ve daha fazla altyapı talebine dönüştürebilir mi?

Jensen Huang'ın cevabı çok net. Model kaynağına göre toptan yasaklamaya karşı çıktı ve Çin modellerinin "oldukça başarılı" olduğunu, ABD'li şirketlerin bunları kullanmasına izin verilmesi gerektiğini söyledi. NVIDIA için kilit nokta, belirli bir kapalı kaynak laboratuvarının yüksek fiyatını korumak değil, mümkün olduğunca çok sayıda şirket, geliştirici ve bulut sağlayıcısının yapay zekayı gerçekten kullanmasını sağlamaktır.

Bu aynı zamanda çip hisselerinin kısa vadeli baskısı ile NVIDIA'nın uzun vadeli anlatısı arasındaki ayrışmadır. Piyasa, düşük maliyetli açık modellerin ABD'li yapay zeka hizmet sağlayıcılarının kâr marjlarını sıkıştıracağından ve birim çıkarımı daha verimli hale getireceğinden endişeleniyor; NVIDIA ise fiyat düşüşünün daha fazla senaryoyu açacağını ve sonuçta daha büyük toplam çağrı hacmi, özel dağıtım ve hesaplama tüketimi getireceğine bahse giriyor.

NVIDIA'nın sadece kapalı kaynak devlerinin kart almaya devam etmesine ihtiyacı yok

Son iki yıldır, NVIDIA'nın yapay zeka anlatısı büyük ölçüde net bir mantık üzerine inşa edildi: Öncü modeller büyümeye devam ediyor, hem eğitim hem de çıkarım daha fazla GPU gerektiriyor ve bulut sağlayıcıları ile model laboratuvarları altyapıyı genişletmeye devam edecek.

Bu mantık hâlâ geçerli, ancak beraberinde örtük bir sorunu da getiriyor: Yapay zeka endüstrisinde kullanım giriş noktaları, ürün temposu ve model fiyatlandırma yetkisi az sayıda kapalı kaynak laboratuvarı ve büyük bulut platformunun elinde yoğunlaşırsa, Nvidia'nın talep artışı daha çok birkaç büyük müşterinin sermaye harcama planlarına ve kapalı kaynak hizmetlerinin ticarileşme hızına bağımlı hale gelir.

Bu kötü bir iş değil. Kapalı kaynak laboratuvarları, bulut sağlayıcıları ve platform şirketleri hâlâ yapay zeka altyapısının en önemli alıcıları arasında. Ancak piyasa tarafından zaten yüksek fiyatlandırılmış olan Nvidia için yatırımcılar sormaya devam edecek: Bir sonraki aşamadaki büyüme nereden gelecek?

Kapalı kaynak modeller yüksek fiyatlarını korursa, işletmelerin yapay zekayı benimseme hızı maliyet, veri sınırları ve dağıtım yöntemleriyle kısıtlanabilir. Birçok şirket önce API'yi deneyecek, ancak yapay zekayı mutlaka kendi iş sistemlerine derinlemesine entegre etmeyecektir. Yukarı akış çip şirketleri için bu, hesaplama gücü talebinin yoğun ve büyük ölçekli olmasına rağmen, yayılma hızının daha çok birkaç platformun ticarileşme temposuna bağlı olduğu anlamına gelir.

Açık ağırlık modelleri bu yapıyı değiştiriyor. Hemen en güçlü kapalı kaynak modellerin yerini almayabilir, ancak işletmelere, geliştiricilere ve bulut sağlayıcılarına başka bir yol sunuyor: Modeli kendi ortamlarında çalıştırmak, ince ayar yapmak, denetlemek ve entegre etmek. Daha fazla kuruluş yapay zekayı müşteri hizmetleri, programlama, araştırma, süreç otomasyonu ve özel dağıtımlara dahil etmeye başladıkça, altyapı katmanı daha dağınık ve geniş bir talep kaynağı elde etme fırsatı bulacaktır.

Bu nedenle piyasanın işlem gördüğü şey "şu model OpenAI'ı yenecek mi" değil, "yapay zeka talebi az sayıdaki kapalı kaynak giriş noktasından daha fazla işletmeye ve senaryoya yayılacak mı" sorusudur. Nvidia'yı en çok ilgilendiren konu da budur.

Açık ağırlıklar kapalı kaynak fiyatlandırma gücünü zayıflatır, hesaplama gücü havuzunu da genişletebilir

Açık ağırlık, eğitilmiş "model parametrelerinin" dış kullanıma sunulması olarak anlaşılabilir. Ağırlıklar yayınlandıktan sonra işletmeler modeli kendi sunucularında veya bulut ortamlarında çalıştırabilir, ince ayar yapabilir ve denetleyebilir.

Kapalı kaynak model şirketleri için bu, pazarlık pozisyonunu değiştirir. Geçmişte işletmeler en güçlü modeli kullanmak istediklerinde genellikle kapalı kaynak API'sinin fiyatını, veri sınırlarını ve özellik temposunu kabul etmek zorundaydı. Şimdi, kendi kendine dağıtılabilir bir model belirli bir görevde yeterince iyiyse, kapalı kaynak satıcıları müşterilere neden daha pahalı bir hizmet için ödeme yapmaları gerektiğini açıklamak zorunda kalacak.

OpenAI, Anthropic ve Google gibi kapalı kaynak yolunu izleyenlerin karşılaştığı baskı da budur. Yine de ürün deneyimi, aracı yetenekleri, araç zincirleri, güvenlik uyumu, kurumsal uyumluluk ve ekosistem dağıtımı konularında engeller oluşturabilirler. Anthropic'in Haziran ayında piyasaya sürdüğü Claude Science bunun bir örneğidir; modeli bilim insanlarına yönelik bir yapay zeka çalışma tezgahı olarak paketleyerek araç entegrasyonu ve denetlenebilir çıktıları vurgular.

Ancak temel muhakeme yeteneği metalaşmaya yaklaştıkça, kapalı kaynak modellerin, "daha akıllı bir sohbet arayüzü" değil, daha güvenilir iş akışları, daha güçlü ajan yürütme, daha iyi güvenlik sorumluluğu ve sektör entegrasyonu sattıklarını kanıtlamaları gerekiyor. Aksi takdirde, düşük maliyetli açık modeller fiyatı aşağı çekecektir.

NVIDIA için bu değişim mutlaka kötü bir şey değil. Kapalı kaynak modellerin fiyatlandırma gücünün zayıflaması, AI hizmet sağlayıcılarının kâr marjlarını etkileyebilir; ancak daha ucuz modeller daha fazla işletmenin AI dağıtımına başlamasını sağlarsa, çıkarım, ince ayar, yerelleştirme ve özelleştirme talepleri toplam hesaplama havuzunu genişletebilir.

DeepSeek'ten sonra piyasa benzer tartışmaları yaşadı. Daha verimli modeller kısa vadede "daha az GPU kullanımı" gibi görünse de, fiyat düşüşü daha fazla talebi harekete geçirirse, orta ve uzun vadede "daha fazla senaryoda AI kullanımı"na dönüşebilir.

NVIDIA tam da ikincisine bahse giriyor. Onun temel işi model API'si değil, çipler, sunucular ve veri merkezleridir. AI kullanımı arttığı sürece, talep nihayetinde altyapı katmanına inecektir.

Jensen Huang, Açık Modelleri Riskle Eşitlemeye Karşı Çıkıyor

Bu tartışma sırasında Jensen Huang, kişisel ilk tweet'i olarak NVIDIA'nın da imzaladığı "Açık Ağırlıklar ve ABD AI Liderliği" başlıklı bir açık mektubu paylaştı. Mektuba Meta, Microsoft, Andreessen Horowitz, Hugging Face, IBM, Mistral AI, Palantir, Perplexity, Mozilla, NVIDIA, Y Combinator gibi 20'den fazla teknoloji şirketi ve kurumu imza attı.

Açık mektubun temel ifadesi, ABD'nin hem en iyi kapalı kaynak modellere hem de en iyi açık kaynak modellere ihtiyacı olduğu ve hükümetin açık kaynak AI'yı erken sınırlamaması gerektiği yönündedir. Başka bir deyişle, imzacılar güvenlik risklerini inkar etmiyor, açık ağırlıkları doğrudan risk kaynağı olarak eşitlemeye karşı çıkıyorlar.

Bu mektup önemlidir çünkü NVIDIA'nın ticari çıkarları ile ABD AI ekosisteminin yapısal sorunlarını bir araya getiriyor. NVIDIA, AI kullanımı ve altyapı talebiyle ilgileniyor; Meta, Microsoft gibi platform şirketleri daha esnek bir model ekosistemine ihtiyaç duyuyor; Hugging Face, Mistral AI, Mozilla ise daha doğrudan açık modeller ve geliştirici ekosistemi tarafında yer alıyor.

Bu şirketlerin çıkarları tamamen örtüşmese de, bir konuda kesişiyor: Açık ağırlıklar erken bir düzenleyici çerçeve tarafından baskılanırsa, ABD'li şirketlerin ve geliştiricilerin düşük maliyetli modelleri kullanma seçenekleri azalacak ve AI yayılımı daha çok az sayıda kapalı kaynak hizmet sağlayıcısına bağımlı hale gelecektir.

NVIDIA için bu en ideal piyasa yapısı değil. Sadece birkaç öncü laboratuvarın daha büyük modeller eğitmeye devam etmesine değil, aynı zamanda daha fazla işletmenin AI'yı gerçekten kullanmasına ihtiyacı var. AI, az sayıda platform hizmetinden yaygın olarak dağıtılan temel bir yetenek haline gelmediği sürece NVIDIA, "hesaplama talebi hala genişliyor" hikayesini anlatmaya devam edemez.

Bu nedenle, Jensen Huang'ın Çin modellerine yönelik açıklamaları ve mektubu münferit olaylar değildir. Hepsi aynı şeye işaret ediyor: Nvidia, AI rekabetinin "belirli model türlerinin yasaklanması" ile sınırlandırılmasını istemiyor; bunun yerine daha fazla model, daha fazla senaryo ve daha fazla geliştiricinin hesaplama gücü talebi havuzuna girmesini istiyor.

Çin ile ilgili kısıtlamalar Nvidia'nın beklentilerini etkileyebilir

Piyasanın yüzleşmesi gereken bir diğer konu da politika sınırlarıdır. Bu sadece "Çin modelleri kısıtlanabilir mi?" sorusu değil, aynı zamanda "kısıtlamalar Nvidia'nın Çin AI ekosistemindeki konumunu zayıflatır mı?" sorusudur.

Kimi K3'ün anahtarı sadece model yetenekleri değil, aynı zamanda en yeni nesil Nvidia amiral gemisi çipleri üzerine inşa edilmemiş olmasıdır. Piyasa tartışmalarında daha hassas bir nokta, Kimi K3'ün ihracat kısıtlamalarından etkilenmiş ve en yeni özelliklere sahip olmayan H800 gibi çipleri kullanmasıdır. Başka bir deyişle, gelişmiş çip tedariki kısıtlı olsa bile, Çinli model şirketleri rekabetçi öncü modeller geliştirmeye devam edebilmektedir.

Jensen Huang'ın Çin pazarına yönelik tek tip kısıtlamalara uzun süredir karşı çıkmasının temel mantığı da budur. Kısıtlamalar Çin'deki AI talebini ortadan kaldırmayacak, yalnızca Çinli şirketleri alternatif yollar bulmaya zorlayacaktır: daha verimli model mimarileri, daha düşük maliyetli eğitim yöntemleri ve daha fazla yerli çip uyumluluğu. DeepSeek'ten sonra piyasa, Çinli model şirketlerinin verimlilik yolundaki stres testini gördü; DeepSeek'in Huawei çiplerine uyum sağlamaya başlaması, Çin AI ekosisteminin tamamen Nvidia'nın CUDA ve GPU sistemleri içinde kalmayacağı anlamına geliyor.

Nvidia için asıl endişe kaynağı olan şey budur. Kısa vadede, Çin'i kısıtlamak bazı çip satışlarını ve sipariş beklentilerini etkileyebilir; orta ve uzun vadede, Çinli model üreticileri, bulut sağlayıcıları ve uygulama şirketleri Nvidia dışı donanımlara uyum sağlamaya zorlanırsa, Nvidia'nın Çin AI altyapısındaki payı sürekli olarak azalabilir. Rakipler hemen Nvidia'yı yakalamayabilir, ancak kullanılabilirlik arttıkça müşterilerin geçiş yapma motivasyonu da artacaktır.

Bu nedenle, çip hisselerindeki dalgalanma sadece belirli bir Çin modeline tepki değil, aynı zamanda Nvidia'nın uzun vadeli beklentilerinin yeniden fiyatlandırılmasıdır: Kapalı kaynak stratejisi yüksek büyümeyi desteklemeye devam edebilir mi? Açık modeller yeni bir büyüme alanı yaratacak mı? Politikalar potansiyel müşterileri Nvidia dışındaki alternatiflere yönlendirecek mi?

Kapalı kaynak laboratuvarları hala avantajlı, ancak değerleme anlatısı zorlaşıyor

Açık ağırlıklı modellerin yükselişi, kapalı kaynak öncü laboratuvarların değerini kaybettiği anlamına gelmez.

Kapalı kaynak modeller hala belirgin avantajlara sahiptir. Ürün deneyimi, aracı yürütme, araç zincirleri, güvenlik hizalaması, kurumsal uyumluluk ve ekosistem dağıtımı etrafında engeller oluşturabilirler. Birçok kurumsal müşteri için kullanılabilirlik, kararlılık, sorumluluk sınırları ve entegrasyon yetenekleri, tek bir model sıralama puanından daha önemli olabilir.

Ancak değerleme anlatısı daha da zorlaşacak. Geçmişte, kapalı kaynak laboratuvarları yüksek fiyatları ve değerlemeleri "en güçlü model" ile açıklayabiliyordu; şimdi ise yalnızca modellerinin daha güçlü olduğunu değil, aynı zamanda daha güvenilir, daha eksiksiz ve ikame edilmesi daha zor kurumsal sistemler sunabildiklerini kanıtlamaları gerekiyor.

Bu durum NVIDIA üzerinde çift yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, kapalı kaynak laboratuvarlarının kâr marjları baskı altına girerse, piyasa bunların gelecekteki altyapı yatırım hızı konusunda endişelenebilir. Diğer yandan, açık modeller benimsenme eşiğini düşürürse, daha fazla işletme, bulut sağlayıcısı ve geliştirici dağıtıma katılacak ve NVIDIA'nın talep kaynakları daha da çeşitlenecektir.

OpenAI, Anthropic ve Google, kamuya açık raporlarda yer alan açık ağırlık mektubu imzacıları listesinde yer almıyor; bu, onların Çin modellerini kısıtlamayı destekledikleri anlamına gelmez. Bu yalnızca, kapalı kaynak öncü laboratuvarlarının donanım, açık kaynak ve platform şirketleriyle çıkar yapılarının tamamen uyumlu olmadığını gösteriyor.

NVIDIA, donanım katmanında yer alarak birden fazla model yolunun bir arada var olmasını tercih ediyor. Kapalı kaynak modeller öncü yetenekleri zorlamaya devam ederken, açık modeller benimsenme eşiğini düşürmek ve kullanım alanlarını genişletmekle sorumlu. İkisi birlikte AI kullanımını artırdığı sürece, NVIDIA ana kazananlardan biri olacak.

Yatırımcıların asıl odaklanması gereken şey kullanım miktarı

Bu tartışma, yalnızca Jensen Huang'ın bir açıklamasıyla sınırlı kalmayacak. Fiyatlamayı etkileyecek olan, ABD politikasının kısıtlamaları ne kadar ileri götüreceği ve açık modellerin gerçekten kurumsal dağıtıma girip giremeyeceğidir.

Açık ağırlık modelleri yalnızca kamuoyunda tartışma yaratıp sürdürülebilir bir kurumsal kullanım oluşturamazsa, NVIDIA'nın temel talebi yine birkaç kapalı kaynak laboratuvarı ve büyük bulut platformunun sermaye harcama döngüsüne bağlı kalacaktır. Bu, piyasanın NVIDIA'nın büyüme beklentilerini doğrulamak için büyük müşteri siparişlerine güvenmeye devam etmesi gerektiği anlamına gelir.

Açık modeller kurumsal ortamlara girmeye devam eder ve gözlemlenebilir çıkarım, ince ayar, özel dağıtım ve sektör entegrasyon talebi yaratırsa, NVIDIA'nın hikayesi "birkaç devin daha fazla GPU satın alması"ndan "daha fazla kuruluşun AI hesaplama gücü tüketmeye başlaması"na dönüşecektir.

Yatırımcıların iki değişkene odaklanması daha doğru olur. Biri, ABD kısıtlamalarının uygulanabilir satın alma, bulut hizmetleri ve varlık listesi düzeyine inip inmediği. Diğeri ise açık ağırlık modellerinin gerçekten kurumsal dağıtıma girip gözlemlenebilir hesaplama gücü tüketimi yaratıp yaratmadığı.

Birincisi politika riskini belirler, ikincisi ise Jensen Huang'ın bahsettiği piyasa yanlış anlamasının NVIDIA'nın gerçek sipariş talebine dönüşüp dönüşemeyeceğini belirler. Çip hisseleri, belirli bir modelin kazanıp kaybetmesiyle değil, AI talebinin yayılmaya devam edip etmeyeceğiyle işlem görür.

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