Orijinal Başlık: Gizli Mektup - Dimension Limited Ortaklarına: Pasifik Ötesi Yapay Zeka Satranç Tahtası
Orijinal Yazar: Dimension Capital

Editörün Notu: Amerika Birleşik Devletleri lider modellere ve ileri düzey çiplere sahipken, Çin daha bol elektrik arzına ve daha güçlü maliyet kısıtlamalarına sahipken, küresel yapay zeka rekabeti tam olarak hangi yönde ilerleyecek?

Dimension'ın iç mektubu bu soruyu yanıtlamaya çalışıyor. Yazar, rekabeti hesaplama gücü, enerji, açık kaynak ekosistemi, uygulama gelirleri ve sermaye piyasası fiyatlaması gibi birbirine bağlı birkaç katmana ayırıyor.

Yazarın temel tespiti, ihracat kontrollerinin Çin-ABD yapay zeka endüstrisi arasındaki bağlantıyı basitçe koparmadığı, aksine Çin laboratuvarlarını mühendislik verimliliğine ve açık ağırlıklara daha fazla vurgu yapan bir teknik yol izlemeye ittiğidir. ABD modelleri, Nvidia hesaplama gücü, Çin açık kaynak modelleri ve sınır ötesi veri hizmetleri zaten aynı üretim zincirine entegre olmuş durumda: teknik yetenek sınır ötesi akabilir, ancak gelir, maliyet ve pazarlık gücü mutlaka aynı şekilde aktarılmaz. Bu nedenle gelecekteki zafer yalnızca model performansına değil, aynı zamanda kimin en kıt kaynağını çözebildiğine ve daha sürdürülebilir bir ticari döngü kurabildiğine bağlı olabilir.

Bu aynı zamanda makalenin neden ABD'nin elektrik darboğazını ve Çin yapay zeka şirketlerinin yüksek değerlemelerini aynı anda tartıştığını da açıklıyor. İki bölgenin karşı karşıya olduğu yapısal sorunlar tamamen zıt: ABD daha olgun ticarileştirme yeteneklerine sahip ancak enerji ve altyapı kısıtlamalarıyla sınırlı; Çin hızla genişleyen elektrik arzına ve açık ekosisteme sahip ancak ileri düzey çip kıtlığı, sınırlı ödeme isteği ve küçük gelir ölçeği gibi kısıtlarla karşı karşıya. Teknik yetenek, ticari gelir ve piyasa değerlemesi bu nedenle belirgin bir şekilde uyumsuz hale geliyor.

Belirtmek gerekir ki, bu mektup belirgin bir yatırım kurumu perspektifi taşıyor ve içindeki bazı gelir, model kaynağı ve sektör penetrasyon verileri hâlâ doğrulanmayı gerektiriyor. Ancak dikkate değer bir analiz çerçevesi sunuyor: Çin-ABD yapay zeka rekabeti artık yalnızca teknik üstünlük veya politika yaptırımlarıyla açıklanamaz; sektör yapısını gerçekten belirleyen şey, hesaplama gücü, enerji, açık kaynak yayılımı ve sermaye tahsisi arasındaki sürekli değişen denge olabilir.

Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:

Sayın Ortaklar,

Dimension'dan küçük bir ekip geçtiğimiz hafta Çin'e giderek birçok önde gelen laboratuvarı ziyaret etti ve yerel yatırımcılar, girişimciler ve teknik uzmanlarla görüşmeler yaptı. Bu gezi büyük ölçüde bir yeniden ziyaret niteliğindeydi ve 2025 Şanghay ziyaretimiz sonrasında oluşturduğumuz değerlendirmeleri yeniden test etme fırsatı sundu. O dönemde, Çin'in artan öneminin donanım alanının ötesine geçtiğini yazmış ve dile getirmiştik. Şimdi, bu gezinin kazanımlarını özetlerken, bu Pasifik ötesi yapay zeka satranç tahtasını yeniden değerlendirmenin gerekli olduğunu düşünüyoruz. Aşağıda şu anki düşüncelerimizden bazılarını paylaşıyoruz. Hatırlatmak gerekir ki, bu görüşler hâlâ gelişmekte olup, yeni veriler ortaya çıktıkça yarın bile değişebilir.

1. Kıtlık Evrimi Tetikler

İhracat kontrollerinin asıl amacı, Çin'in yapay zeka gelişimini yavaşlatmaktı. Ancak sonuç, bunların Çin'de benzersiz laboratuvarların doğmasına yol açan bir evrimsel baskı yaratması oldu.

Hesaplama gücü kısıtlı koşullarda, Çinli ekipler genellikle daha alt düzey soyutlama katmanlarında mühendislik optimizasyonu yapıyor; Amerikan laboratuvarları ise bu adımları genellikle göz ardı edebiliyor. DeepSeek, Mart ayında V3'ü yayınladığında, bir Nvidia H800 GPU üzerinde PTX seviyesinde CUDA programlama kullanarak, en yüksek enerji tüketen normalizasyon işlemlerini GPU hesaplama çekirdeklerinden seri bağlantı için ayrılmış 20 çekirdeğe taşıdı.¹

Bizce bu, Amerikan yetenek eksikliğinden çok bir teşvik farkını yansıtıyor: Amerikan laboratuvarlarının marjinal getirisi daha fazla hesaplama gücü eklemekten gelirken, Çinli laboratuvarların marjinal getirisi derleyici ve çip için optimizasyon alanı bulmaktan geliyor.

Sonuçta, Çinli laboratuvarlar çekirdek, optimize edici, hizmet sistemi ve hatta çip tasarımını kapsayan tam yığın verimlilik kültürü oluşturdu. Bu kültürün bileşik etkisi, tek nokta optimizasyonunun etkisinin çok ötesine geçiyor. Kıtlık—kim düşünebilirdi ki?—icadın anası oldu; burada ise sistem, derleme ve derleyici mühendisliğini besledi.

2. Çin Yazılımının Bugünkü Durumu, İki Yıl Önceki Batılı Kurumsal Yazılımların Ulaşabildiğinin Ötesine Geçti: Batı Üretim Teknoloji Yığınına Sızma

Çinli tedarikçiler, 18 aydan kısa bir süre önceki sıfır penetrasyondan, şu anda OpenRouter token hacminin %25'inden fazlasını desteklemeye ulaştı.²

Qwen, kör test arenasında Llama'yı geride bıraktı ve yeni modeller yayınlamaya sık sık devam ediyor. İki yıldan kısa bir sürede, Çin modelleri "dünyanın beşinci en iyi açık kaynak modeli"nden "Amerikan yapay zeka girişimlerinin en az %80'inin üretim ortamında en az bir Çin açık kaynak modeli kullandığı" bir konuma evrildi.³ Açık ağırlıklar, tedarik engellerini aşıyor—ücretsiz yazılımda denetlenecek bir tedarikçi yok.

Özünde, Çin hızla Batı iş yüklerini elde ediyor, Batı gelirini değil. Geçmişte olduğu gibi, çıkarım kârları geçici olarak token'ları fiilen sağlayan hizmet sağlayıcılara akıyor.

İster bilinçli olsun, ister karmaşık bir sistemin küresel ölçekte doğal olarak ortaya çıkmasının sonucu olsun, Çinli öncü laboratuvarlar Amerikalı rakiplerin bağımlı olduğu gelir katmanını metalaştırıyor ve bu esas olarak açık kaynak tarafında gerçekleşiyor. Bu bize tesadüf gibi görünmüyor, ne de sadece tuhaf bir deney gibi.

Bu şirketlerin hedefi, büyük ölçekli, istikrarlı, düşük gelirli operasyon sistemleri kurmak. Bu nedenle orta vadeli değerlendirmemiz şu: Çin, açık ağırlık modellerine dayanan ve hızla takip eden bir ekosistemi teşvik ederek Amerikan öncü laboratuvarlarının gelirini sıkıştırıyor; aynı zamanda geliri hiper ölçekli bulut sağlayıcılarına ve yeni nesil çıkarım altyapısına yönlendiriyor. Bu eğilimin, mevcut oyuna anlamlı ileri teknolojinin girişini yavaşlattığını, hatta engellediğini düşünüyoruz.

3、Çin'in öncü laboratuvarları arasındaki rekabet, Batı'nın genellikle fark ettiğinden çok daha yoğun

Değerlendirmemize göre, mevcut rekabet cephesi DeepSeek, Alibaba'nın Qwen'i, Moonshot AI'nin Kimi'si, ByteDance'ın Doubao'su ve Zhipu'nun GLM'sini içeriyor ve aralarındaki fark yalnızca yaklaşık bir çeyreklik sıralama dalgalanması kadar. Dikkat çekici olan, Tencent'in devasa mevcut kullanıcı tabanına rağmen ekosistemin dışında kalması; bu başlı başına ele alınması gereken bir konu.

Bu laboratuvarlar, Ar-Ge hızı ve model yetenekleri konusunda birbirleriyle doğrudan rekabet ederken, aynı zamanda model ağırlıklarını açık kaynak olarak sunuyor ve Amerika'daki iki kapalı laboratuvardan tamamen farklı bir rekabet ekosistemi oluşturuyor.

Tekrar vurgulamak gerekirse, önümüzdeki bir veya iki yıl içindeki rekabetin odağının, ülkeler arası rekabetten ziyade farklı teşvik mekanizmaları arasındaki mücadele olduğunu düşünüyoruz. Temas kurduğumuz Çin laboratuvarları, Batı medyasının abarttığı uluslararası rekabetten ziyade genellikle kendi aralarındaki rekabete daha fazla odaklanıyor.

4、Günümüzde model yetenekleri, Pasifik boyunca gidiş-dönüş iki kez yapıp sonunda son müşteriye ulaşabiliyor

Somut yol şu şekilde: Amerikan öncü laboratuvarları daha güçlü modeller yayınlıyor; Çin laboratuvarları bunları damıtıp model ağırlıklarını yayınlıyor; Amerikan uygulama şirketleri daha sonra bu açık kaynak Çin modellerini kullanarak ürünler geliştirip bunları Amerikan kurumsal müşterilere geri satıyor.

Cursor'ın kendi geliştirdiği Composer 2'nin Kimi K2.5 temel alınarak oluşturulduğu iddia ediliyor; Cognition'ın SWE-1.5'i ise özelleştirilmiş bir GLM üzerine inşa edilmiş gibi görünüyor. Kısacası, bir Çin öncü laboratuvar temsilcisinden duyduğumuz gibi, Amerika'nın yineleme hızı yüksek, Çin'in ise yayınlama hızı yüksek.

Yaklaşık bir yıl önce, bu şirketlerin Llama hatta Mistral seviyesine ulaşması bile iyi sayılırdı. Bugün, Amerikan öncü yapay zekası Çin'in açık ağırlık sistemine entegre olmuş durumda ve Amerikan öncü zekası da bunun içinde gizlenmiş durumda.

5、Veri katmanında da benzer bir yörüngenin tekrarlandığı görülüyor

Amerikan veri sağlayıcıları—Mercor, AfterQuery, Turing—Anthropic, OpenAI gibi şirketlerle ticari ortaklıklar kurdu. Bu arada Çin'de, bir grup girişim, açıklama hizmetlerini desteklemek için değerlendirme ve doğrulama altyapısı inşa etmeye başladı.

Örneğin, UniPat, Pekin Üniversitesi'nde bir doktora öğrencisi tarafından kuruldu ve Mercedes-Benz tarafından destekleniyor. Şirket, Aralık 2025'te Seattle'da bir ofis açtı ve iddiaya göre Çin'den gelen doktora düzeyinde açıklama uzmanlarını kullanarak, doğrudan Amerika'nın Orta Batı aktarma rotası üzerinden bu projelerde çalışıyor.

Çin'deki laboratuvarlar basit ama önemli bir soru ortaya attı: **Sınırlı hesaplama kapasitesi ve belirli bir eşiği aşmama kısıtı altında, insan denetiminin kalitesini, uyarlanabilir yeteneklere ve neredeyse sınırsız kaynaklara sahip modellerle nasıl aynı seviyede tutabilirler?**⁴

Ekosisistemde birkaç ekibin bu yönde ürünler geliştirmeye başladığını gözlemliyoruz; bunlardan en az ikisinin geliri hızla 100 milyon doların üzerine çıkıyor.

6. ABD ve Çin, doğası gereği farklı ve zıt yönlü kısıtlarla karşı karşıya

Çin, 2024'te yaklaşık 429 GW yeni elektrik üretim kapasitesi eklerken, ABD yalnızca yaklaşık 51 GW ekledi. 2030'a kadar Çin'in mevcut inşaat halindeki elektrik projeleri 400 GW'ın üzerinde yeni arz sağlayabilir. Buna karşılık, ABD'de veri merkezi genişlemesinin gelecekteki yeni elektrik talebinin beşte birinden fazlasını oluşturması bekleniyor.⁵

Daha önce yazdığımız gibi, Çin'in kısıtı hesaplama altyapısının yetersizliğinden kaynaklanıyor. Bir örnek: Moonshot AI'nin K3 yeni modeli yetenek açısından ön saflarda yer alsa da, çıkarım kapasitesinin yetersizliği nedeniyle yayın tarihi ertelendi.

ABD'de çip kaynakları bol, hesaplama gücü giderek elektrikle sınırlanıyor; Çin'de elektrik kaynakları bol, hesaplama gücü giderek çiplerle sınırlanıyor.

Bizim değerlendirmemiz—ki bu sektördeki genel görüşle de örtüşüyor—geleceğin en kıt olan faktör tarafından belirleneceği yönünde: ABD'de veri merkezi arazileri, elektrik dağıtımı ve iletim hatlarının ne kadar hızlı inşa edilebileceği; Çin'de ise SMIC ve Huawei'nin verimlilik (yield) ve paketleme kapasiteleri.

7. ABD ve Çin AI gelirleri arasındaki fark çok büyük, neredeyse iki kat mertebesinde

Temmuz sonu itibarıyla Anthropic'in yıllıklandırılmış geliri 6,5 milyar doları aştı; Ağustos itibarıyla OpenAI'nin yıllıklandırılmış geliri 40 milyar dolara ulaştı.⁶

Buna karşılık, Çin'in en güçlü model geliri ByteDance'e ait; video modelinin yıllıklandırılmış geliri yaklaşık 200-300 milyon dolar. İkinci en yüksek gelir ise yaklaşık 100 milyon dolarla Moonshot AI'ye ait. DeepSeek'in yıllıklandırılmış gelirinin 50 milyon doların altında olduğu bildiriliyor.

Tüketici tarafında, Doubao aylık 345 milyon kullanıcıya sahip ve DeepSeek'in üç katından fazla. Her ikisi de ticari komisyonlar dahil birden fazla gelir kaynağı sunuyor; hesaplamalarımıza göre, aylık kişi başına para kazanma geliri yaklaşık 1 RMB.

Tarihsel olarak, Çinli tüketiciler yazılım için ödeme yapmaya alışkın değil. Ayrıca Çin ekonomisinin, orta sınıfın bu alışkanlığı hızla değiştireceği kadar tarafsız olduğunu düşünmüyoruz. Şirket içi kaynaklar, ticarileştirmeyi denemek için kaynaklarını devreye soktuklarını belirtiyor; Çinli tüketicilerin internet kullanım alışkanlıkları gerçekten de on yıl önce değişti.

Elbette, Çin laboratuvarları da sonunda ticari reklamlar aracılığıyla para kazanabilir; tıpkı Amerikan laboratuvarlarının uzun süredir yapmaktan kaçındığı gibi.

Burada ayrıca hiçbir çekincesi olmayan bir pragmatizm faktörü var: Girişimciler genellikle yanlış kelimeler veya damgalanmış olarak görülen ifadeler yüzünden sansürlenmekten ya da linç edilmekten endişe duymazlar. Hong Kong'un Kowloon sokaklarında yürürken bu çok açıktı: Tezgâhtarlar, Ben Thompson'ın Amerikan laboratuvarlarının reklam ve iş modellerinden irrasyonel kaçınışına dair analizini dinliyorlardı.⁷

Bu arada, Ben bunu ilk kez duyuyordu—Ben, tarihin en yetenekli analistlerinden biri.

8. Donanım, yarı iletken katmanı, yazılım katmanı ve veri katmanından ayrışıyor; iç içe geçme hızı, hiçbir hükümetin başa çıkamayacağı kadar hızlı

Amerikan uygulamaları Çin modelleri üzerinde çalışıyor; Çin laboratuvarları ise Malezya ve Tayland'da kiraladıkları Nvidia hesaplama gücü üzerinde eğitim yapıyor ve aynı zamanda Amerikan modellerinin çıktılarını damıtıyor; uzman verileri de iki yönlü akıyor.⁸

Biz, "soruyu kim yazıyor" sorusunun artık güvenilir olmadığını keşfettik.

Aynı şekilde, sistemler artık derinlemesine birbirine bağımlı; bu hem "retorik ulus-devlet üstünlükçülüğü" hayaline uyuyor hem de fiili işleyişte gerçek bir ulusötesicilik sağlıyor—ta ki özyinelemeli kendini geliştirme, yani RSI, mevcut oyun yapısını esaslı biçimde değiştirene kadar.

9. Bazı önde gelen Çinli araştırmacıların, daha zayıf RSI biçimlerine ulaştıklarına inandıklarını keşfettik

Geniş anlamda, RSI üç türe ayrılabilir: zaman, hesaplama gücü ve sınır tabanlı RSI. En erken aşama RSI, araştırmacıların modeli kendi yinelemesine dahil edip, modelin araştırmacıların hesaplama gücünü veya zamanını tüketen süreçleri manuel olarak hızlandırmasına yardımcı olması olarak anlaşılabilir; ya da her ikisini birden. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, bu aşamadaki "kalkışın" büyük olasılıkla on yıllardan 2100'e uzanan uzun zaman ölçeklerinde üstel bir eğri şeklinde görünmeyeceğidir; ayrıca insanlığın toplam çabasının herhangi bir bireyin veya makinenin ulaşabileceği kapasiteyi aşması da söz konusu değildir.

10. Kritik Bir Ayrım Noktası

Birinci dereceden kendini geliştirmenin gerçekten var olduğunu varsayarsak, hesaplama gücü açısından Amerika'nın avantajı oldukça sağlam görünüyor: 2030'a kadar iki laboratuvarın her biri yaklaşık 2 GW hesaplama gücü işletiyor ve ayrıca her birinin 5 GW'ın üzerinde imzalanmış projesi var.

Teorik olarak, bu projeler kayda değer gelirler ve güçlü sermaye piyasaları tarafından finanse ediliyor; ölçekli hesaplama, yanal düşünme, "kendini geliştirme" döngüleri ve bu yetenekleri etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmenin de bir sonu yok gibi görünüyor.

Ancak tersinden bakıldığında, eğer gerçek kısıt doğrulama kalitesinde ya da zaman ilerlemesinin eğrinin olması gereken aralığını aşmasında yatıyorsa, o zaman "kapasite optimizasyonu ve yurt içi çip fazlalığı" gibi bir söylem—kulağa biraz tanıdık gelebilir—önümüzdeki 18 ay boyunca hızlanarak devam edebilir:

Amerika'nın öncü model yeteneklerinin ticarileşmesi hızlanıyor;

Çin'in açık ağırlıklı modellerinde kullanılan benzersiz model yetenekleri artıyor;

Çıkarım katmanındaki rekabetçi fiyatlı yapay zeka şirketleri daha yüksek pazarlık gücü elde ediyor;

Hesaplama hizmet sağlayıcıları, yabancı mülkiyet ağırlıklarının dahil edilmesiyle daha büyük işlem hacmi ve kâr elde ediyor;

Sonuçta, bu etkiler çıkarım hizmet sağlayıcılarına da yansıyor; örneğin hiper ölçekli bulut sağlayıcıları ve yeni nesil bulut firmaları.

Bu, elektrik altyapısı yatırımlarında büyük bir uyumsuzluk yaratacağı anlamına geliyor.

Vurgulamamız gereken şu: Amerika ve Çin altyapısına yönelik analizimiz, şimdiye kadar yaptığımız tüm analizler arasında potansiyel getirisi en yüksek olan türden olabilir.

Gelecek Hakkında

11. Gelecekte Böyle Bir Dünya Ortaya Çıkabilir

Gelecekte, Amerika'nın öncü laboratuvarları artık bir sonraki nesil en gelişmiş modellere API erişimi açmayabilir. Aslında, programatik kurumsal uygulamaların büyük çoğunluğu için mevcut teknoloji seviyesi yeterlidir. Geleceğin üst düzey modelleri, kullanım miktarına göre değil değere göre fiyatlandırılacak ve aynı zamanda Çin'in öncü yeteneklerden faydalanmasını giderek daha fazla teşvik edecek.

Bu nedenle, Amerikan laboratuvarları API gelirine öncelik vererek daha yüksek fiyatlı, daha düşük kullanımlı modelleri destekleyebilir; bu da tersine, Amerika'nın doğu kıyısından Pasifik'i aşan önemli bir rekabet kanalını kesebilir.

En azından, bu durum daha fazla verinin Çin sınırları içinde önceden eğitilmiş modellerle işlenmesini zorunlu kılacak ve mevcut hesaplama darboğazı üzerindeki baskıyı artıracaktır.

Öğrendiğimiz kadarıyla, bazı büyük ölçekli Amerikan çok uluslu şirketleri, mühendislik ve matematik gibi görevleri Çin'e taşıyarak işlemek için pilot çalışmalar yürütüyor.

12. Çin-Amerika Yapay Zeka Manzarası

Bizce, yapay zeka Amerika ile Çin'in teknoloji sistemlerini o kadar derinden iç içe geçirdi ki, düzenleyici önlemlerin yalnızca bu Pasifik ötesi bağlantılardan birini kesmesi, en fazla geçici bir etki yaratabilir gibi görünüyor.

Amerika ve Çin'deki teknik uzmanlar, bir anlamda birbirleriyle diyalog halinde; bu etkileşim model damıtma, açık ağırlıklar, veri etiketleme, çıkarım gibi birden fazla katmanda ortaya çıkabilir ve yazılım, giderek daha fazla ajan tabanlı arama altyapısından yararlanıyor.

Doğrudan para akışını yasaklama, varlık listeleme engelleri, saklama yasakları ve tedarik kısıtlamaları gibi uygulamalar, neredeyse kesin olarak ABD inovasyonunu bastıracak ve ilgili alanlardaki liderliği başkalarına devredecek, sonuçta sermayenin Çinli rakiplere akmasına neden olacaktır.

Batı'da yapay zeka değerleme balonu tartışmaları hararetli bir şekilde sürerken, Çin pazarındaki atmosfer belirgin şekilde daha ateşli.

Gelir katlarına bakıldığında, Çin laboratuvarlarının işlem değerlemeleri, ABD öncü laboratuvarlarının 5 ila 10 katı; gelir ölçeğine göre hesaplandığında, Çin-ABD farkı neredeyse iki büyüklük sırasına ulaşıyor.

Moonshot AI'nin son finansman turundaki değerlemesi 3,5 milyar dolar iken, Temmuz ayı yıllıklandırılmış geliri yaklaşık 100 milyon dolar, değerleme gelirin yaklaşık 35 katı; yeni finansman turunun 5 milyar dolarlık yatırım öncesi değerlemeyle gerçekleştiği iddia ediliyor, bu da yaklaşık 50 kat gelire denk geliyor.

Zhipu, bu yıl Ocak ayında Hong Kong'da halka arz edildiğinde piyasa değeri yaklaşık 10 milyar dolardı, bu da Anthropic'in değerleme katının yaklaşık 20 katına denk geliyor. Şirketin erken dönem halka açık piyasa hisse fiyatı dalgalı bir seyir izledi: halka arz sırasındaki yaklaşık 1,3 milyar dolarlık piyasa değerinden, bu yıl Ocak ayında yaklaşık 10 milyar dolara yükseldi.

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK (2613) de bu yıl Ocak ayındaki yaklaşık 1,3 milyar dolarlık piyasa değerinden yaklaşık 10 milyar dolara yükseldi; Luna AI (HKG:100) ise yaklaşık 15 milyar dolardan 33 milyar dolara çıktı, ardından yaklaşık 10 milyar dolara geriledi.

Bu iki hisse senedi de kilitlenme süresi sona ermeden önce önemli ölçüde düştü. Bizim değerlendirmemize göre, bu esas olarak piyasa yapısının henüz olgunlaşmamış olmasından kaynaklanıyor: onlarca yıllık tüketici yazılımı yatırım deneyimi, ancak şimdi kurumsal finansal açıklamalar ve açık kaynak çerçeveleri etrafında dikkatli değerlendirme yeteneğini kademeli olarak biriktirmeye başladı.

Bu, biyoteknoloji alanında gördüğümüz durumdan belirgin şekilde farklı değil: Hong Kong halka açık piyasasında, çapraz yatırımcılar veya uzman teknoloji ve biyoteknoloji yatırımcıları nedeniyle neredeyse hiçbir düzenleyici risk bulunmuyor.

Uygun yatırımcılar için bu büyük bir fırsat sunuyor: piyasaya girebilir ve bu kategorilerdeki erken dönem halka açık piyasa yatırımlarında lider bir konum oluşturabilirler.

Ortaklarınız,

Nan, Adam, Zivain

Notlar

DeepSeek V3 Teknik Raporu: 2048 adet H800 GPU kullanımı; PTX seviyesinde programlama; düğümler arası iletişim için yaklaşık 30 milyon özel mesaj.

Mart 2026 itibarıyla OpenRouter'ın haftalık token payı yaklaşık %42 olup, artı veya eksi %5 civarında dalgalanmaktadır; Qwen'in payı ise yaklaşık %18'dir. Dikkat çekici olan, Hugging Face'teki model indirmelerinin Çin açık ağırlıklı model kullanımının yalnızca yaklaşık %80'ini oluşturması, kalan yaklaşık %20'nin ise diğer kanallar aracılığıyla dağıtılmasıdır.

Anthropic, Moon's Dark Side, DeepSeek ve MiniMax'ı milyonlarca Claude konuşma verisini toplamakla resmi olarak suçlamıştı; bu iddia daha sonra birçok şirket tarafından reddedilip çürütüldü.

Farklı çalıştırma oranı yöntemleri arasındaki muhasebe farklılıklarına ilişkin yorumlar burada ele alınmayacaktır.

Alibaba ve ByteDance'ın Güneydoğu Asya'daki veri merkezlerinde yaptığı eğitimler, 20 Nisan 2026'da getirilen kısıtlamaların ardından hız kazandı; bu şirketler Tayland, Malezya ve Japonya'daki Çin'e ait olmayan tesislerde bilgi işlem gücü kiralıyor. ABD Beyaz Saray'ının Mart 2026'daki OSTP direktifi, Nvidia'nın ihracat sınıfı GB300 sunucularını Tayland'a getirerek K3 eğitimini başlattı; şu anda ihracat kontrolleri, uzaktan erişimden ziyade çip sahipliğine daha fazla önem veriyor. Tayland, Malezya ve Endonezya'da bilgi işlem kiralama maliyetleri yaklaşık %30 daha yüksekken, operasyonel maliyetler yaklaşık %10 daha düşüktür.

Kilitlenme süresi dolmadan önce, hisse oranı %5'i aşan kurumlar nakde çeviremez; normal hissedarlar da kilitlenme süresi bitmeden satış yapamaz.

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