Nvidia, Açık ve Kapalı Yapay Zekâ Modellerinde Maliyet ve Kontrolü Tartışıyor

Yeni nesil yapay zekâ girişimlerinin rekabet gücü, yalnızca açık veya kapalı model seçimine değil; maliyet, altyapı ve veri kontrolünün nasıl bir araya getirildiğine bağlı.

Nvidia($NVDA) Geliştirici Teknolojilerinden Sorumlu Direktör Nader Khalil ile Nvidia Girişim Sermayesi İttifakı Küresel Ortaklıklar Başkanı Sydney Sykes, 13-15 Ekim tarihleri arasında ABD’nin San Francisco kentinde düzenlenecek TechCrunch Disrupt 2026’ya katılacak. TechCrunch, iki yöneticinin Builders Stage’de model seçiminin ticari sonuçlarını ele alacağını açıkladı.

Oturumun başlığı ‘Açık ve kapalı yapay zekâ tartışması daha yeni başlıyor’. Girişimler, ürünlerini hızla geliştirmek için özel mülkiyetli öncü modelleri mi kullanacaklarına, yoksa açık modeller üzerinden veri ve dağıtım ortamı üzerindeki kontrolü kendilerinin mi sağlayacağına karar vermek zorunda.

Kendi modelini ince ayardan geçirmek, modeli yerel ortamda çalıştırmak veya birden fazla modeli birlikte kullanmak da gündemdeki seçenekler arasında. Bu karar; maliyet ve altyapının yanı sıra marjları, ürün farklılaşmasını, geliştirme hızını ve veri kontrolünü de etkileyebilir.

Bununla birlikte, belirli bir modeli kullanmak tek başına rekabet avantajı sağlamaz. Özel API kullanan şirketlerin kendi verileri, iş akışları, dağıtım kanalları, müşteri ilişkileri veya uzmanlık teknolojileri üzerinden ayrıca farklılaşması gerekir.

Nvidia, açık ve özel mülkiyetli modelleri birbirinin alternatifi olarak görmüyor. Nvidia($NVDA) CEO’su Jensen Huang, bu yılki GTC etkinliğinde “özel mülkiyetli modele karşı açık model değil, özel mülkiyetli model ve açık model” dedi.

Nvidia, açık model ekosisteminin genişletilmesini vurguladı. Şirket, açık ve ticari modellerin birlikte geliştiği bir yapı öngörürken girişimlerin iş hedefleri ve operasyonel koşullarına göre model seçebilmesi gerektiğini savunuyor.

Nvidia’nın Nemotron 3 Super modeli toplam 120 milyar, aktif olarak kullanılan 12 milyar parametreye sahip açık bir model. Nvidia’nın araştırma materyallerinde eğitim veri seti ile model kontrol noktaları kamuya açık şekilde sunuluyor.

Nvidia, Nemotron 3 Super’ın ajan tabanlı yapay zekâ görevlerini hedeflediğini belirtti. Resmî teknik rapora göre model, 1 milyon tokene kadar bağlamı destekliyor ve ön eğitimde 25 trilyon token kullanıldı.

Bu performans karşılaştırma verileri Nvidia’nın kendi değerlendirme sonuçlarına dayanıyor. Bağımsız doğrulama yapılıp yapılmadığı doğrulanmadı.

Khalil, yapay zekâ altyapı şirketi Brev.dev’in kurucu ortağı oldu. Kişisel internet sitesinde, Brev.dev’in Temmuz 2024’te Nvidia tarafından satın alınmasının ardından Nvidia’da geliştirici teknolojilerinden sorumlu olduğu belirtiliyor.

Sykes, Nvidia Girişim Sermayesi İttifakı’nda küresel ortaklıkları yönetiyor. Nvidia’nın resmî Girişim Sermayesi İttifakı sayfası, kuruluşun yatırımcılarla girişimleri bir araya getirdiğini ve ekosistem bilgisi ile portföy desteği sunduğunu aktarıyor.

Model seçimi yalnızca teknik performansa göre yapılmıyor. Şirketler genellikle API ücretlerini, kendi altyapısını işletme maliyetlerini, veri işleme yöntemini, dağıtım hızını ve ürünün farklılaşma potansiyelini birlikte değerlendiriyor.

Açık modeller, şirketlere kendi ortamlarında değişiklik yapma veya modeli işletme konusunda daha fazla alan sunuyor. Ancak model yönetimi, güvenlik ve güncelleme sorumluluğu da doğrudan şirkete ait oluyor. Kapalı modellerde operasyonu sağlayıcı üstlenirken erişim kapsamı ve veri işleme yöntemi sağlayıcının koşullarına bağlı kalabiliyor.

TechCrunch Disrupt 2026, 13-15 Ekim tarihleri arasında San Francisco’da düzenlenecek. Etkinliğin resmî sayfası, altı sektörel sahne ve 10 binden fazla katılımcıyı etkinliğin öne çıkan ölçeği olarak gösteriyor.