Yaklaşık bir buçuk yıl önce, dünyanın en zengin insanları arasında yaşanan lüks tüketim rekabeti devasa yatlarla hatta egzotik adalarla ölçülüyordu. Ancak günümüzde, bu yarış tamamen farklı bir alana, bilgi kümlerine doğru kaymış gibi görünüyor.
Yaklaşık bir buçuk yıl önce, dünyanın en zengin insanları arasında yaşanan lüks tüketim rekabeti devasa yatlarla hatta egzotik adalarla ölçülüyordu. Ancak günümüzde, bu yarış tamamen farklı bir alana, bilgi kümlerine doğru kaymış gibi görünüyor. GPU olarak adlandırılan grafik işleme birimleri ve bu birimlerin oluşturduğu devasa bilgi işlem kümeleri artık lüks rekabetin yeni adresi durumuna geldi.
Peki, ne oldu bu değişim yaşandı?
OpenAI firması yapay zekâ alanında bir dönüm noktası olarak görülen GPT-4 dil
modelini tanıttı. Bu model, Nvidia tarafından geliştirilen yaklaşık 25 bin ileri
teknoloji grafik işleme biriminin oluşturduğu bir ağ üzerinde eğitilmişti.
Şimdi ise Musk ve Zuckerberg, çip sayıları üzerinden adeta güç savaşı veriyor.
Musk, 100 bin GPU'luk bir bilgi işlem merkezine sahip olduğunu ve bunu 200 bin
birime çıkarmayı hedeflediğini açıklarken, Zuckerberg çıtayı daha da
yükselterek 350 bin GPU almayı planladığını duyuruyordu.
Daha büyük, daha güçlü ama sürdürülebilir Mi?
Yapay zekâ modellerini daha da
güçlendirmek için giderek büyüyen bilgi işlem kümeleri inşa etme yarışı hız
kesmeden devam ediyor. Oysa bu yaklaşım, hem fiziksel hem de organizasyonel
sınırlarla karşı karşıya. Daha fazla GPU eklemek, sadece işlem gücünü
artırmakla kalmıyor; aynı zamanda bu devasa sistemlerin senkronize çalışmasını
sağlamanın karmaşıklığını da artırıyor. Bu yüzden çiplerin sayısı arttıkça,
veri merkezlerinin çipleri etkin bir şekilde kullanabilmesi de giderek zorlaşıyor.
Verilerin işlenmesi yerine çipler arasında taşınması, zaman ve enerji kaybına
yol açıyor. Bununla birlikte, artan GPU sayısının sağladığı faydalar da zamanla
azalıyor. Bir noktadan sonra, her ek çip, sistemin genel performansına beklenen
katkıyı yapamayacak hale geliyor.
Sınırların ötesine geçmek
Yapay zekâ dünyasındaki bu
rekabetin temelinde, daha güçlü modeller yaratma arzusu yatıyor. Tabi ki bu
çaba, sadece teknolojik sınırlarla değil, aynı zamanda enerji tüketimi,
maliyetler ve çevresel etkiler gibi faktörlerle de sınırlı. Daha büyük bilgi
işlem kümeleri oluşturmak, kaçınılmaz olarak daha fazla enerji tüketimi
anlamına geliyor. Bu da, hem ekonomik hem de ekolojik açıdan sürdürülebilirlik
sorularını gündeme getiriyor. Uzmanlar, bu yarışın sürdürülebilir bir geleceğe
nasıl yönlendirilebileceği konusunda farklı yaklaşımlar öneriyor. Daha verimli
algoritmalar, yeni çip tasarımları ve alternatif bilgi işlem yöntemleri,
büyüklük yarışına alternatif olarak öne çıkıyor. Bu tür inovasyonlar, sadece
GPU sayısını artırmak yerine, mevcut kaynakların daha etkili kullanılmasını
sağlayabilir.
Hedef: Sürdürülebilirlik
Yapay zekâ alanında büyüklük ve
güç yarışı hızla devam ederken, bu gelişmelerin sürdürülebilirliği giderek daha
önemli hale geliyor. Daha büyük bilgi işlem kümelerine duyulan iştah,
teknolojik ilerlemeyi teşvik etse de enerji tüketimi, çevresel etkiler ve maliyetler
gibi sorunları da beraberinde getiriyor. Yarışın kazananları, yalnızca en fazla
GPU’ya sahip olanlar değil, bu kaynakları en verimli ve akıllıca kullananlar
olacak.
Türkiye de bu küresel rekabette
kendine yer edinmeye çalışan ülkeler arasında. Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi
gibi girişimlerle ekosistemini güçlendirmeyi hedefleyen Türkiye, genç nüfusu ve
stratejik konumuyla önemli bir potansiyele sahip. Ancak büyük ölçekli GPU
kümeleri oluşturma noktasında, daha fazla altyapı yatırımı ve uluslararası iş
birliğine ihtiyaç duyuyor. Netice itibariyle bakıldığında yapay zeka yarışında
başarı, yalnızca teknolojik büyüklükle değil, vizyon ve sürdürülebilir
yaklaşımlarla mümkün olacak. Türkiye’nin bu yarışta etkili bir rol
oynayabilmesi, adil bir ekonomi, liyakatli bürokrasi, stratejik adımlar ve uzun
vadeli bir bakış açısıyla mümkün olabilir.
