2185 ExaFLOPS'luk Çin Planı: Yapay Zeka Bağımsızlığı 2028'de Sınavda

Çin, 2185 ExaFLOPS'a ulaşan akıllı hesaplama kapasitesi ve yerli yapay zeka çipleriyle yapılan model eğitimi örnekleriyle 2028 yılına kadar yapay zeka altyapısında bağımsızlığa ulaşmayı hedefliyor. Yerli donanımla eğitilen büyük dil modeli örnekleri ortaya çıkmış olsa da, en üst düzey modellerin tamamının Nvidia(NVDA) çiplerine bağımlılıktan kurtulduğunu söylemek için henüz erken.

Çin Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı'na göre, 27'sinde (yerel saatle) haziran ayı sonu itibarıyla akıllı hesaplama kapasitesi 2185 'ExaFLOPS'a ulaştı ve 70'in üzerinde hesaplama koridoru kuruldu. Bakanlık ayrıca yapay zeka alanında neredeyse 200 temel standart oluşturulduğunu açıkladı.

'ExaFLOPS', saniyede katrilyon kez kayan noktalı işlem yapabilme gücünü ifade eden bir hesaplama birimi. Yapay zeka modellerinin eğitimi ve çıkarımı için grafik işlemci (GPU), yüksek hızlı ağ altyapısı, veri merkezi enerjisi ve yazılım çerçeveleri bir arada çalışmak zorunda; bu yüzden tek bir çipin performansına bakarak genel rekabet gücünü değerlendirmek zor.

Çin, 15. Beş Yıllık Kalkınma Planı döneminde ileri düzey eğitim çiplerini, çoklu-modal algoritmaları, dünya modellerini ve insansı robotları destekleyeceğini duyurdu. Bu da ülkenin yapay zekayı yalnızca model performansı yarışı olarak değil, çip, veri merkezi, enerji ve yazılımı bir araya getiren bir sanayi altyapısı rekabeti olarak gördüğünü gösteriyor.

Bloomberg'e göre Çin, beş yıl boyunca yaklaşık 2 trilyon yuan, yani 295 milyar dolar (yaklaşık 408,6 trilyon Güney Kore Wonu) tutarında yatırımla ülke çapında bir yapay zeka veri merkezi ağı kurmaya hazırlanıyor. Habere göre bu planda yerli tedarikçi payının en az yüzde 80'e çıkarılması ve 2028'e kadar birbirine bağlı bir hesaplama ağının oluşturulması hedefleniyor.

Ancak bu plan henüz kesinleşmiş bir politika değil, ilk aşama tartışma sürecinde. Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu'nun taslağı yöneteceği, China Mobile ve China Telecom'un ise ana işletmeyi üstleneceği yönünde görüşler dile getirildi; fakat detaylı yapı ve bütçe uygulaması hâlâ değişebilir.

Somut örnekler de var. Z.ai, 13 Ocak'ta GLM-Image modelini duyururken, veri ön işlemeden büyük ölçekli eğitime kadar tüm sürecin Ascend Atlas 800T A2 donanımı ve MindSpore yapay zeka çerçevesi üzerinde yürütüldüğünü açıkladı.

Meituan, 30 Haziran'da tanıttığı LongCat-2.0 ile 1,6 trilyon parametreli modeli 50 bin adet seviyesinde yerli hesaplama kümesinde eğitip çıkarım yaptığını belirtti. Bu örnek, Çin yapımı çiplerin yalnızca çıkarımda değil büyük ölçekli model eğitiminde de kullanılabildiğinin bir işareti olarak okunuyor.

Yine de bunun, üst düzey yapay zekada tam yerlileşmeye dönüştüğünü söylemek için erken. South China Morning Post'a göre, Çin'in en gelişmiş yapay zeka modellerinin çoğu hâlâ Nvidia çipleriyle eğitiliyor.

Aynı haberde, Huawei'nin Ascend donanımına geçişin 'CUDA' tabanlı kodların yeniden yazılmasını gerektirdiği ve bu sürecin zaman ile maliyeti yüzde 50'den fazla artırabileceği de belirtildi. Bu da yerli çip tedarikinin yanı sıra geliştirme ekosistemi, derleyiciler ve performans optimizasyonunun da darboğaz oluşturabileceği anlamına geliyor.

Huawei, 2025'te açıkladığı yol haritasında Ascend 950 serisini 2026'da, Ascend 960'ı 2027'de, Ascend 970'i ise 2028'de piyasaya süreceğini duyurmuştu. Bu da Çin'in yapay zeka donanımında bağımsızlık hedefinin somut bir ürün takvimine ve tedarik zinciri planına dönüştüğünü gösteriyor.

ABD'nin ihracat kontrolleri de Çin'in yerlileşme hızını artıran bir diğer etken. TokenPost daha önce Çin'in gelişmiş yapay zeka çip piyasasındaki fiili arz oranının, ABD'nin ihracat kontrolü uygulamasına, Çin makamlarının onaylarına ve gofret/HBM tedarik koşullarına göre değişebileceğini aktarmıştı.

Türk okuyucular için de bu gelişme, yarı iletken ve yapay zeka altyapısı açısından takip edilmesi gereken bir konu. Çin'in yerli tedarik genişlemesi, bellek, ekipman ve enerji altyapısı sektörlerinde hem fırsat hem de baskı yaratabilir.

Kripto piyasasında bu gelişmeyle doğrudan bağlantılı borsa, token veya zincir üstü veri değişikliği şu an için tespit edilmedi. Bununla birlikte ABD'de sürmekte olan öncü yapay zeka ön inceleme tartışması devam ederken Çin, yerli çip ve hesaplama altyapısını öne çıkararak farklı bir yol izliyor.

Asıl soru, 2028'e kadar yerli çip üretiminin, yazılım geçişinin ve büyük ölçekli küme işletmeciliğinin planlandığı gibi bir araya gelip gelmeyeceği. Şu an için doğrulanan tek şey, hükümetin altyapı genişletme yönü ve bazı yerli çip tabanlı eğitim örnekleri; ülke çapında birbirine bağlı hesaplama ağı ve yüzde 80 yerli tedarik hedefi ise hâlâ haber aşamasında.