GLM günde 10 trilyon token işlediğini öne sürüyor; Gomez: Çin AI’sı yalnızca damıtmayla açıklanamaz

Çin yapımı bazı yapay zekâ (AI) modellerinin belirli kıyaslamalarda ABD’nin en yüksek performanslı modellerini geride bıraktığı, GLM’nin ise yalnızca Çin yapımı yarı iletkenlerle günde yaklaşık 10 trilyon token işlediği öne sürüldü. Ancak kıyaslama koşulları ve işlem hacminin ayrıca doğrulanması gerekiyor.

Aidan Gomez (Aidan Gomez), Cohere kurucu ortağı ve CEO’su, CNBC’nin ‘The Tech Download’ programına verdiği röportajda, “Çin AI’sının elde ettiği sonuçların tamamı ABD teknolojisinin basitçe kopyalanmasıyla açıklanamaz” dedi. Gomez, ABD modellerinden bilgi çıkarılmasını sağlayan damıtmanın bazı durumlarda kullanılmış olabileceğini kabul etti ancak yeni Çin modellerindeki ilerlemenin yalnızca damıtmayla açıklanamayacağını söyledi.

Damıtma, yüksek performanslı modellerin çıktılarından yararlanarak daha küçük ve daha düşük maliyetli modeller eğitme tekniği olarak kullanılıyor. AI araştırmalarında yasal bir yöntem olan damıtma, rakip modellerin yeteneklerini büyük ölçekte çıkarmak için kullanıldığında teknoloji hırsızlığı ve erişim kısıtlamalarının aşılması tartışmalarına yol açabiliyor.

ABD Ulusal Güvenlik Ajansı (NSA), Federal Soruşturma Bürosu (FBI) ve Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA), Çin merkezli AI şirketlerinin ABD’nin öncü modellerindeki işlev ve yetenekleri endüstriyel ölçekte çıkararak kendi modellerini eğittiğini öne sürdü. Kurumlar, bu yöntemin bilgi işlem kaynakları, elektrik ve araştırma-geliştirme maliyetlerini büyük ölçüde artırmadan teknoloji açığını kapatmanın bir yolu olabileceğini belirtirken damıtmanın kendisinin yasal ve yararlı bir araştırma tekniği olduğunu da vurguladı.

Gomez, Çin’in güncel GLM modelinin bazı kıyaslamalarda ABD’nin en yüksek performanslı modellerini aştığını söyledi. Ancak kamuya açık bilgilerde hangi kıyaslamaların kullanıldığı, karşılaştırma koşulları ve model sürümleri doğrulanmadı.

Gomez’in aktardığına göre GLM, yalnızca Çin yapımı yarı iletkenlerle günde yaklaşık 10 trilyon token işliyor. Bu rakam Gomez’in röportajdaki açıklamasına dayanıyor; GLM’nin geliştiricisi veya bağımsız bir veri şirketi tarafından aynı rakamı resmen doğrulayan bir belge sunulmadı.

ABD tarafının iddiaları arasında başka bir örnek de bulunuyor. Anthropic, ABD Senatosu’na gönderdiği mektupta Alibaba ve Alibaba’ya bağlı Qwen araştırma laboratuvarıyla ilişkili operatörlerin yaklaşık 25 bin sahte hesap kullanarak Claude ile 28,8 milyondan fazla görüşme oluşturduğunu öne sürdü.

Anthropic, bu faaliyetlerin model yeteneklerini çıkarmaya yönelik olduğunu değerlendirdi ancak iddia bağımsız olarak nihai biçimde doğrulanmadı. Sahte hesapların ve büyük ölçekli görüşme üretiminin model eğitiminde fiilen nasıl kullanıldığı da ayrıca incelenmesi gereken bir konu olarak duruyor.

Çin hükümeti ise ABD’nin yorumlarına itiraz etti. Çin Dışişleri Bakanlığı sözcüsü Mao Ning, Çin AI’sındaki ilerlemenin “bilim ve teknolojide bağımsızlık ve kendine yeterlilik” ile açık iş birliğinin sonucu olduğunu söyledi ve ABD’den Çin’e yönelik “asılsız suçlamalara ve karalamalara” son vermesini istedi.

Tartışma, model performansının ötesine geçerek yarı iletken ve veri merkezi altyapısında kendine yeterlilik konusuna uzanıyor. ABD’nin ihracat kontrolleri, yüksek performanslı AI yarı iletkenleri ve ilgili ekipmanların Çin’e erişimini sınırlamaya odaklanıyor.

Çinli AI şirketlerinin yüksek performanslı yarı iletkenlere erişimi ve ABD’nin ihracat kontrolleri daha önce Çin AI sektörünün bilgi işlem kaynaklarına erişimi ve ihracat kontrollerinin etkisi çerçevesinde ele alınmıştı. Son açıklamalar da yalnızca model performansının değil, gerçek yarı iletken tedarik yapısının da incelenmesi gerektiğine işaret ediyor.

Gomez’in iddiası doğruysa Çinli şirketler, kendi modelleriyle Çin yapımı yarı iletkenleri birleştirerek ABD ihracat kontrollerinin etkisini kısmen azaltabilir. Ancak GLM’nin işlem hacmi ve Çin yapımı yarı iletken kullanım oranının gerçek operasyon ölçeğini ne ölçüde yansıttığı henüz belirlenemiyor.

Model performansı, eğitim yöntemi ve çıkarım işlem hacmi birbirinden farklı göstergeler. Belirli bir kıyaslamada öne geçildiği iddiası, Çin AI sektörünün tamamının ABD AI’ını geride bıraktığı sonucunu doğurmuyor. Yüksek işlem hacmi iddiası da tek başına yarı iletkenlerde kendine yeterliliği kanıtlamıyor.

ABD istihbarat kurumlarının damıtma iddiası da Çin AI’sındaki tüm başarıların kopya ürünler olduğu sonucuna doğrudan dayanak oluşturmaz. Damıtmanın bazı model geliştirme süreçlerinde kullanılıp kullanılmadığı ile güncel modellerin performansının bağımsız araştırma ve geliştirmeden kaynaklanıp kaynaklanmadığı ayrı ayrı doğrulanmalı.

Önümüzdeki dönemde gerçek model performansı, eğitim yöntemleri ve yarı iletken tedarik yapısına ilişkin ek doğrulamalara ihtiyaç duyulacak. GLM’nin işlem hacmi ve Çin yapımı yarı iletken kullanım oranının geliştirici şirket veya bağımsız veri şirketleri tarafından doğrulanıp doğrulanmadığı da izlenecek.