Üretken yapay zeka sohbet asistanlarından araştırma, yazı, görsel ve kod araçlarına; açık kaynak modellerden yerel çalışan uygulamalara kadar yapay zeka araçlarının tek listede toplandığı özel sözlük. Her araç için ne işe yaradığı, ücretsiz olup olmadığı ve nasıl başlanacağı.
altyapı hedeflerini biraz açayım, çünkü rakamlar ilk bakışta soyut duruyor. plan 2030'a kadar en az 1 gigavat veri merkezi kurulu gücü, 1 eksabayt depolama, 100 terabit/saniye ulusal omurga ve yılda 10 teravatsaat düşük karbonlu elektrik alımı diyor.
1 gigavat ne demek? bugün dünyanın büyük yapay zeka kampüsleri 100 ile 300 megavat bandında; 1 gigavat, bunlardan üç ile on tanesinin toplamı kadar bir güç. tam kapasitede çalışan 1 gigavatlık altyapı yılda yaklaşık 8,8 teravatsaat elektrik çeker; planın 10 teravatsaatlik alım hedefi bu hesabın üstüne soğutma ve yedeklilik payı konmuş gibi görünüyor, yani rakamlar kendi içinde tutarlı. karşılaştırma için: türkiye'nin yıllık elektrik tüketimi kabaca 330 teravatsaat; 10 teravatsaat bunun yüzde 3'ü civarı. uluslararası enerji ajansı'nın hesabına göre dünyadaki veri merkezleri 2024'te 400 teravatsaatin biraz üzerinde tüketti; türkiye'nin hedefi bu küresel pastanın küçük ama görünür bir dilimi.
elektriğin "düşük karbonlu" olması şartı önemli, çünkü veri merkezi yatırımcıları artık yeşil enerji sözleşmesi olmadan gelmiyor. türkiye'nin güneş ve rüzgar kapasitesinin hızlı büyümesi bu açıdan avantaj; veri merkezinin yanına ges ya da res eşleştirmek hem maliyeti düşürür hem yatırımcının karbon raporunu rahatlatır.
asıl darboğaz elektrik değil, çip. yapay zeka kampüsünün maliyetinin büyük kısmı gpu; tedarik zinciri birkaç üreticiye bağlı, teslim süreleri uzun ve gelişmiş çiplerin ihracatı uluslararası kontrollere tabi. planın "özel sektör öncülüğünde 10 milyar dolar" demesi bu yüzden doğru: gpu satın alma, finansman ve işletme deneyimi büyük ölçüde özel sektörde. kamunun rolü enerji, arazi, izin ve omurga tarafında.
100 terabit/saniye omurga ve 1 eksabayt depolama hedefleri daha az konuşuluyor ama girişimler için en somut olanlar bunlar: veri merkezleri arası düşük gecikme ve bol depolama, büyük veri setleriyle çalışan her ekibin doğrudan hissedeceği şey. gigavat manşetlerde kalır; omurga ve depolama günlük işi değiştirir.
son bir not: bu ölçekte altyapı 2030'a kadar tamamlansa bile asıl ölçüt doluluk oranı olacak. boş duran gigavat maliyet, dolu gigavat ekosistem demek. hangi iş yüklerinin (kamu, savunma, sağlık, girişimler, yurt dışı müşteriler) bu kapasiteyi dolduracağı, altyapının kendisinden daha önemli bir soru.
devamını oku →
planın en çok konuşulan maddesi yerli büyük dil modeli. hedef net: oğuz, kıpçak ve karluk dil ailelerini kapsayan bir türkçe model ve 2027 sonuna kadar üretim ortamında çalışan bir türkçe model. sahada üç proje anılıyor: tübitak'ın dil modeli çalışması, t3 vakfı ile baykar'ın iş birliği ve havelsan'ın modeli. bu konuda subjektif ama gerekçeli bir görüş yazacağım.
neden kendi modeli olsun istenir, anlaşılır: kamu verisi yabancı sunucuya gitmesin, türkçe kalitesi ve kültürel bağlam yerli olsun, kritik altyapı dışa bağımlı kalmasın. fransa'nın mistral'i, birleşik arap emirlikleri'nin falcon'u, güney kore ve japonya'nın kendi modelleri aynı kaygıyla doğdu; türkiye'nin de bu yarışta bir kartı olması normal.
zor tarafı da açık: açık ağırlıklı modeller (llama, qwen, mistral, gemma) her birkaç ayda bir sıçrama yapıyor ve türkçeleri giderek düzeliyor. sıfırdan büyük bir model eğitmenin maliyeti yüz milyonlarca dolar ve bitmeyen bir yarış; bugün eğitilen model bir yıl sonra ücretsiz açık modelin gerisinde kalabiliyor. bu yüzden bence akıllı yol sıfırdan model değil, üç şey: birincisi, açık modellerin üzerine türkçe için ince ayar ve sürekli eğitim; ikincisi, herkesin kullanabileceği büyük ve temiz bir türkçe veri seti (planın veri kütüphanesi burada değerli); üçüncüsü, türkçe için bağımsız bir değerlendirme seti, yani hangi model türkçede gerçekten iyi, onu ölçen bir kıyas. üçüncüsü olmadan "yerli model daha iyi" cümlesi bir iddia olarak kalır.
bir de "model" ile "uygulama" ayrımı var. ekonomik değerin büyük kısmı modelin kendisinde değil, modeli sağlıkta, tarımda, üretimde işe koşan uygulamada oluşuyor. planın sektörel model öncelikleri (sağlık, tarım, deprem müdahalesi, enerji, imalat) bu açıdan doğru yerde duruyor. yerli model tartışması gündemi kapladıkça bu uygulama katmanı gölgede kalmasın; on tane kullanılan sağlık uygulaması, bir tane vitrinlik modelden daha fazla değer üretir. planın kendisi de zaten beş katmanlı bir ekosistem tarif ediyor: enerji ve donanım, altyapı, model ve veri, uygulama, artı yetenek, finansman ve düzenleme. model bu beş katmandan yalnızca biri.
devamını oku →
@beyazyakali
· 9 gün önce
@sammy
@marul