Haftalık token payı %30’a çıktı: Çinli açık ağırlıklı modeller OpenRouter’da yaygınlaşıyor

Çin menşeli açık ağırlıklı yapay zeka modellerinin OpenRouter’daki token kullanım payı bazı haftalarda yaklaşık %30’a yükseldi. Bu oran, 2024 sonundaki %1,2’lik dip seviyeye göre belirgin bir artışa işaret ediyor; ancak toplam yapay zeka pazarındaki payı veya geliri göstermiyor.

OpenRouter, 2024 sonundan 2025 sonuna kadar haftalık token kullanımını analiz ederek Çin menşeli açık ağırlıklı modellerin payının bu seviyeye yükseldiğini açıkladı. Token, yapay zeka modellerinin metinleri işlerken kullandığı temel birimdir. Veriler yalnızca OpenRouter üzerinden işlenen kullanımı kapsıyor.

Yıllık ortalamada Çin menşeli açık ağırlıklı modellerin token payı yaklaşık %13,0 oldu. Çin dışındaki açık ağırlıklı modeller %13,7, özel mülkiyetli modeller ise %70 pay aldı. Böylece kapalı modeller toplam kullanımın çoğunluğunu korudu.

Çinli model geliştiricilerinin kümülatif token kullanımı DeepSeek’te 14,37 trilyon, Qwen’de 5,59 trilyon, MiniMax’ta 1,26 trilyon ve MoonshotAI’da 0,92 trilyon olarak kaydedildi. Düşük maliyet ve açık ağırlıklar, bu modelleri geliştiriciler ve şirketler için daha görünür seçenekler haline getirdi.

Açık ağırlıklı modeller, eğitim sonucunda ortaya çıkan ağırlıkları yayımlanan ve dış geliştiricilerin indirerek kullanabildiği veya değiştirebildiği yapay zeka modelleridir. Çin menşeli modeller, bu yapı sayesinde kullanıcıların modeli doğrudan çalıştırabileceğini ve maliyetleri düşürebileceğini öne çıkarıyor.

Bu değişim, açık yapay zeka modellerinin token kullanım payının toplamın üçte birine yaklaştığını belirten analizle de örtüşüyor. Ancak açık modellerdeki kullanım artışı, doğrudan şirket gelirlerinde veya ücretli hizmetlerde pazar payı artışı anlamına gelmiyor.

Crypto Briefing’in aktardığına göre MIT profesörü Gary Gensler, Çinli yapay zeka modellerinin yayılmasının ABD’li yapay zeka şirketlerinin rekabet gücü ve büyük yatırımlarını geri kazanması üzerinde baskı oluşturabileceği uyarısında bulundu. Ancak Bloomberg Radio’daki röportajın aslı açık aramalarda doğrulanamadığı için sözlerin doğrudan alıntı olup olmadığı kesinleşmiş değil.

ABD Kongresi, Çin menşeli yapay zeka modellerinin yayılmasını yalnızca fiyat rekabeti olarak değerlendirmiyor. ABD Temsilciler Meclisi İç Güvenlik Komitesi ile Çin’e ilişkin özel komite, 29 Nisan’da Çin menşeli yapay zeka modellerinin ulusal güvenlik ve siber güvenlik risklerine ilişkin ortak soruşturma başlattı.

Soruşturma kapsamında DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI ve MiniMax gibi şirketler yer aldı. Komiteler ayrıca Çinli şirketlerin ABD’nin en gelişmiş modellerinden elde edilen çıktıları kullanarak rakip modeller eğittiği yönündeki model damıtma iddialarını gündeme getirdi.

Model damıtma, daha küçük veya daha ucuz modelleri eğitmek için mevcut büyük modellerin çıktılarını ya da davranışlarını kullanma tekniğidir. Bu yöntem meşru araştırma ve geliştirme çalışmalarında da kullanılabildiğinden, damıtma tek başına belirli bir şirketin hukuka aykırı davrandığını göstermiyor.

Komitelerin odaklandığı konu, sahte hesaplar veya proxy ağları üzerinden erişim kısıtlamalarının aşılıp aşılmadığı oldu. İlgili şirketlerin karşı görüşleri veya soruşturmanın sonuçları henüz sunulmadı.

Çinli yapay zeka modelleri ile yarı iletken tedarik zinciri arasındaki bağlantı da güçleniyor. AP’nin haberine göre ABD’nin ihracat kontrolleri Çin’in en gelişmiş yapay zeka çipleri ve üretim ekipmanlarına erişimini sınırlarken, iki ülkenin modelleri arasındaki performans farkı daralıyor.

Johns Hopkins Üniversitesi İleri Uluslararası Çalışmalar Fakültesi kıdemli araştırmacısı Samm Sacks, ABD ve Çin yapay zeka modelleri arasındaki farkın ‘dar ve kırılgan’ olduğunu söyledi. Bu değerlendirme, model performansı rekabetinin yazılımla sınırlı kalmayıp GPU, bellek, veri merkezleri ve ihracat kontrol politikalarına uzandığını gösteriyor.

Yapay zeka sektörüne yönelik harcamalar da artıyor. Gartner, küresel yapay zeka harcamalarının 2026’da 2,67 trilyon dolara (yaklaşık 361 trilyon won), 2027’de ise 3,637 trilyon dolara (yaklaşık 492 trilyon won) ulaşacağını öngördü. Ancak bu rakamlar yapay zeka altyapısı, yazılımı ve hizmetlerine ilişkin toplam harcamayı kapsıyor ve ABD’deki yapay zeka altyapısı sermaye harcamalarıyla doğrudan karşılaştırılamıyor.

Çin menşeli modellerin kullanımındaki artışın ABD’li yapay zeka şirketlerinin kârlılığında düşüşe veya belirli yarı iletken şirketlerinin hisse fiyatlarında değişime yol açtığını gösteren bir kanıt bulunmuyor. Şu aşamada görülen değişim, yapay zeka modeli rekabetinin performansın yanı sıra maliyet, açık ağırlıklar, veri güvenliği, tedarik zinciri ve ihracat kontrolleri eksenlerine yayıldığı yönünde.