Her Yerdeki Sorun: Neden “Veri Her Yerde” AI Çağı’nın Tanımlayıcı Altyapı Sorunu Oluyor

AI’de bugün en önemli soru, hangi modelin en zeki olduğu değil, verilerin nerede yaşadığı ve zekanın buna ulaşabileceği yerdir.

Geçtiğimiz on yılın büyük kısmında, AI endüstrisi rahatlatıcı bir öncüle göre işletildi: Verileri merkezileştirin, hesaplama işlemlerini merkezileştirin ve deha takip edecek. Büyük ölçekli bulut kümelerinde büyük eğitim veri kümelerini merkezileştiren ve bunları model parametrelerine sıkıştırmak için büyük GPU hesaplama işlemlerini uygulayan hiperscaler modeli, olağanüstü sonuçlar üretti, ancak aynı zamanda şimdi kendi başarısının ağırlığı altında zorlanan bir mimari de üretti.

Bunu “veri her yerde” sorunu olarak adlandırın. AI, araştırma laboratuvarından çıkıp hastaneler, fabrikalar, finans kurumları ve egemen hükümetlerin işletme dokusuna yayıldıkça, bu sistemleri bilgilendirmesi gereken veriler doğası gereği dağıtılmış, yargı yetkisine bağlı ve operasyonel olarak yerinden edilemez. Avrupa’daki düzenleyiciler, vatandaşlarının finansal kayıtlarının kıtayı terk etmemesini ısrarla talep ediyor. Basel’deki bir ilaç şirketinin klinik deneme verileri, Seoul’den gelen bir genetik veri kümesiyle aynı bulut demetini paylaşamaz.

Her ne olursa olsun, zeka verilere gitmelidir. Veriler, kesinlikle, zekaya gelmeyecek.

Değişimin Ekonomisi

Bu yapısal gerilim, AI ekonomisinde eşzamanlı bir devrimle birlikte daha da şiddetleniyor. Endüstri, eğitim-merkezli harcamadan çıkıp çıkarım-merkezli harcamaya doğru bir depremle yeniden dengeleniyor ve bunun veri mimarisi için etkileri derin.

Deloitte tahmin etti ki, 2025’te çıkarım iş yükleri tüm AI hesaplamalarının yarısını oluşturdu, bu rakam 2026’da üçte ikiye çıkacak. Oran şaşılacak bir hızda tersine dönüyor. Analistler, 2026’ya kadar çıkarım talebinin eğitim talebini 118 kat geçeceğini tahmin ediyor. 2030’a kadar, çıkarım toplam AI hesaplamalarının %75’ini oluşturabilir, 7 trilyon dolarlık altyapı yatırımı yapacak.

Maliyet matematiği de aynı şekilde düşündürücü. Bir AI modelini eğitmek için harcanan her 1 milyar dolar için, organizasyonlar modelin üretim ömrü boyunca 15-20 milyar dolarlık çıkarım maliyetleriyle karşı karşıya kalıyor: Bu oran, eğitim maliyeti yaklaşık 150 milyon dolar olan GPT-4 tarafından çarpıcı bir şekilde gösteriliyor, ancak biriken çıkarım maliyetleri 2024 yılı sonunda 2,3 milyar dolara ulaştı. Eğitim, bir zamanlar AI yatırımcıları ve satın alma memurları için başlıca ilgi odağıydı, şimdi bir defaya mahsus tuition ücreti olarak yeniden tanımlanıyor. Çıkarım, zekanın sürekli işletme maliyeti ve şimdi baskın gider kalemi.

Ancak burada bir paradoks var: çıkarım maliyetleri bir GPT-3.5 düzeyindeki sistem için Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 katından fazla düştü, donanım maliyetleri yaklaşık %30’luk bir azalma gösterdi ve enerji verimliliği yılda %40 iyileşti. Fiyatlar düşüyor; tüketim daha hızlı artıyor. Birim çıkarım maliyetleri 100 kat düştü, Microsoft ve Google AI iş yüklerinin o dönemde 31 kat arttığını bildirdi.

Jevons Paradoksu, yani verimlilik kazanımlarının daha fazla kaynak kullanımına yol açması, modern bir ifade buldu: GPU kümelerinde.

Verilerin Yaşadığı Yer, Zekanın İzlemesi Gereken Yer

Çıkarım ekonomisi, altyapı gereksinimlerini temel olarak yeniden şekillendiriyor ve bu nowhere daha fazla veri yerçekimi etrafında gerçekleşiyor. Çıkarım, eğitimden farklı olarak, bir veri merkezinde bir kez çalıştırılan bir toplu iş değil. Sürekli, gecikme duyarlı, coğrafi olarak dağıtılmış bir hizmet ve sadece anlık sorgu anında ulaşabileceği verilerin kalitesine bağlı.

Bu, veri her yerde challenge’nin özü.

Örneğin, bir dil modeli, bir hastanın canlı ICU telemetrisi üzerinde akıl yürütürken, eastern seaboard kümesine 200 milisaniyelik bir tur gezi yapamayacak. Bir finansal hizmetler sahtecilik modeli, işlem noktasında çıkarım çalıştırırken, hesap verilerini GDPR’yi ihlal edecek bir yargı yetkisine çıkarmayacak. Egemen bir AI dağıtımı, yabancı bir ticari varlık tarafından sahip olunan ve işletilen altyapıya dayanamaz.

Cephe laboratuvarları bunu çok iyi biliyor. Google Cloud ile Anthropic’in anlaşması, 2026’ya kadar bir milyon TPU’ya kadar teslim edecek ve bir gigawatt’ın üzerinde AI hesaplama kapasitesi sunacak, bu, önde gelen laboratuvarların çıkarım altyapısının küresel ayak izini şekillendirmek içinWithoutprecedent bir ölçekte yatırım yaptığını gösteriyor.

Veri Yoğunluğunun Sınıflandırılması

Tüm AI sistemleri bu challenge’i aynı şekilde karşılamıyor ve çeşitli AI modelleri ve karmaşıklık düzeyleri olduğunu düşünmek öğreticidir. Üç temel örnek üzerinden bunu açıklamak isterim: LLM’ler, görüntü ve fiziksel modeller.

Büyük dil modelleri – Claude, GPT ve Gemini aileleri – esas olarak dil tokenleriyle ilgilenir: nispeten hafif, sıkıştırılabilir ve diferansiyel gizlilik veya federated öğrenme gibi gizlilik koruma tekniklerine uygun. Veri her yerde problemi çok karmaşıktır.

Üretken görsel modeller daha zor bir durum sunar. Sistemler gibi Black Forest Labs’in FLUX.2’si, güçlü donanım üzerinde bir saniyeden kısa sürede yüksek çözünürlüklü, fotoğraflarla gerçekçi görüntüler üretebilir, ancak bir görüntü oluşturmak için gereken veri ve hesaplama, metin oluşturmaya göre çok daha fazla. Görsel AI, yaratıcı araçlardan endüstriyel denetime, tıbbi görüntülemeye ve uydu analizine doğru ilerledikçe, altta yatan veri genellikle büyük, hassas ve hareket ettirilmesi zor, bu nedenle AI’nin verilerin zaten bulunduğu yerde çalıştırılması gerekiyor.

En karmaşık kategori fiziksel AI’dir. NVIDIA’nın Jensen Huang, “fiziksel AI geldi ve her endüstriyel şirket bir robotik şirket olacak” dedi. Yeni modeller gibi NVIDIA’nın Cosmos 3, makinelerin fiziksel dünya hakkında genel bir anlayış kazanmasını sağlamak için simülasyon, görme ve akıl yürütme birleştiriyor, Physical Intelligence gibi şirketler ise makinelerin daha uyumlu, otonom davranışlar sergilemesini sağlamak için gerçek dünya sensör verilerine dayalı eğitimler düzenliyor – bunlar arasında force, motion ve visual inputs gibi.

Aynı ölçekleme dinamikleri, büyük akıl yürütme modellerini iyileştirmek için şimdi gerçek dünya verilerine, titreşim, ses ve sensör girişlerine uygulanıyor. Ancak bu bilgi doğası gereği yerel. Bir fabrika zeminindeki bir robot, gerçek zamanlı görsel ve dokunsal verileri uzak bir buluta işleme için gönderemez, çünkü bu, güvenlik riskleri oluşturabilecek gecikmelere neden olabilir, bu nedenle AI’nin artık verilerin üretildiği yere, kenara gitmesi gerekiyor.

Güven, Açıklanabilirlik ve Sonuçlar

Burada veri her yerde challenge, altyapıdan öteye geçerek bir yönetim sorunu haline geliyor. AI, yüksek riskli kararlar – sağlık teşhislerinden finansal risk modellerine, fiziksel kontrol sistemlerine kadar – için uygulandıkça, verilerin nerede yaşadığı soruları giderek daha fazla hesap verebilirlik ve sonuçlarla bağlantılı hale geliyor.

Bugünkü düzenleyici ortamda, açıklanabilirlik isteğe bağlı değil. Örneğin, AB AI Yasası, yüksek riskli sistemlerin çıkışlarının temelini göstermesini gerektiriyor, bu da verilerin birden fazla sistem, yargı yetkisi ve düzenleyici çerçeve arasında dağıldığı durumlarda zor.

Güven, bu nedenle, büyük ölçekli benimseme için ön koşuldur. Veri ortamı üzerindeki kontrol, modeller üzerindeki kontrol kadar önemlidir.

Sonraki AI Altyapısı Nesli

Veri her yerde challenge’nin çözümü, önümüzdeki on yılın AI rekabet haritasını tanımlayacak. Federated çıkarım, güvenli veri işleme ortamları, kenara optimize edilmiş modeller ve verilerin nerede ikamet edebileceği konusunda hesaba katılan yönetim sistemleri, niş teknik özellikler değil, AI’nin merkezi verilerin serbestçe merkezileştirilebileceği kullanım örneklerinin ötesine geçmesi için ön koşullardır.

Altyapı oluşturabilen şirketler ve hükümetler, güvenilir, açıklanabilir, egemen çıkarım – verilere ulaşan zeka, verilerin zekaya seyahat etmesini talep etmek yerine – sunabilecekler, AI çağı’nın en dayanıklı hendeklerini komuta edecekler. Daha akıllı bir modeli eğitmek giderek daha çok çözülmüş ve ticarileştirilmiş bir sorun haline geliyor. Sorumlu bir şekilde, kenarda, yargı yetkisi sınırları boyunca, hareket edemeyen verilere karşı, kalan sorun budur.

Veri her yerde, bir slogan değil. Kurumsal AI’deki en zorlu çözülmemiş sorun. Ve geçmiş on yılın eğitim yatırımı tarafından kilidini açılan olağanüstü yetenek, büyük ölçekte, güvenilebilecek sonuçlara dönüştürülebilecek mi yoksa dönüştürülemeyecek mi, bunu belirleyecek.