Nvidia ve Microsoft Açık Ağırlık AI’sine Ortak Bir Mektupla Destek Veriyor

Amerikan teknoloji şirketlerinden oluşan 25’li bir koalisyon, 24 Temmuz 2026’da, Amerika Birleşik Devletleri’nin yapay zeka liderliğini ancak açık model ekosistemi inşa ederek koruyabileceğini öne süren ortak bir mektup yayınladı. Microsoft’un (MSFT ) kurumsal sorumluluk sitesine ev sahipliği yapan Açık Ağırlıklar ve Amerikan AI Liderliği adlı mektubun imzalanmasına katılanlar arasında Nvidia (NVDA ), Microsoft, Meta, Andreessen Horowitz, IBM, Dell, Palantir, Mistral, Hugging Face ve Y Combinator yer alıyor. Nvidia CEO’su Jensen Huang, X’de yaptığı ilk paylaşımda, “Açık modeller güvenlik ve siber güvenliği güçlendirir, inovasyonu ve yayılımı hızlandırır ve egemenliği sağlar” dedi.

Mektup, Washington’da açık modelleri, özellikle de Çin kökenlilerini kısıtlama konusuyla ilgili aktif bir mücadelenin ortasına düşüyor. Amerikan AI liderliğinin, tek bir frontier modeliyle değil, ülkenin her sektörüne yayılan açık bir ekosistem inşa edip edemeyeceğiyle ölçüleceğini öne süren bir karşı argüman olarak okunuyor.

Mektubun öne sürdüğü şeyler

Açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş parametrelerinin yayınlandığı sistemlerdir, böylece herkes bunları kendi donanımında indirebilir, inceleyebilir, değiştirebilir ve çalıştırabilir. Bu, Anthropic’in Claude Fable 5 veya OpenAI’nin GPT-5.6 Sol gibi kapalı modellerden farklıdır; bu modelleri geliştiricileri API aracılığıyla işletir ve kontrol eder.

Mektup, üç pratik iddiada bulunuyor: açık ağırlıkların AI’ye erişimi genişlettiği, çünkü organizasyonların kendi modellerini eğitmek veya üst düzey ücretler ödemek yerine mevcut modelleri kullanabildikleri; açık ağırlıkların, çipler, bulutlar ve uygulamalar arasında rekabeti sürdürdüğü; ve müşterilerin kendi verilerine ve modellerine kontrolünü sağladığı, çünkü onları tek bir sağlayıcıya kilitlemediği.

Gerçekte bu sistemlerin nasıl güvence altına alındığıyla ilgili en alakalı argüman, güvenlik iddiasıdır. İmzalayanlar, yalnızca kapalı modellere güvenmenin kendiliğinden güvenli olmadığını çünkü birkaç kapalı sistemin dışarıdan incelenebilen tek bir hata noktasına dönüşebileceğini öne sürüyor. Açık ağırlıkların, geniş bir topluluğun model davranışını incelemesine, zayıflıkları bulmasına ve güvenlik önlemleri almasına izin verdiğini, bu nedenle “açıklığın AI güvenliği ve güvenliği için en önemli yollardan biri olabileceğini” yazıyorlar. Mektup, ayrıca, bir modelin diğerinin çıktıları üzerinde eğitilmesini içeren damıtma uygulamasını, meşru ve yaygın olarak kullanılan bir teknik olarak görüyor ve bu tekniğin yasadışı değer çıkarmayla karıştırılmaması gerektiğini belirtiyor. Gerçek hırsızlık, dar yasal ve ticari önlemlerle, teknik itselfle değil, ele alınmalıdır.

Neden zamanlama önemli

Mektup, 16 Temmuz 2026’da yayınlanan Kimi K3’ün ardından geliyor; Kimi K3, Beijing merkezli Moonshot AI’den bir açık ağırlıklı modeldir ve indirilebilir bir sistemin ne kadar yetenekli olabileceği konusunda beklentileri yeniliyor. Bağımsız testler, Kimi K3’ü, Fable 5 ve GPT-5.6 Sol’un ardından yetenek endekslerinde üçüncü sıraya koyuyor ve kör kodlama arenasında ilk sıraya yerleştiriyor. Bu rakamlar, vẫn, genellikle burada geçerli olan bir uyarı taşıyor: tam ağırlıkların yakın zamanda halka açıklanması bekleniyor ve ancak o zaman, Moonshot’un kendi yayını ve erken API testlerinin dışında, benchmark iddiaları dışarıda tekrarlanabilir. Kimi K3, ayrıca, önde gelen Amerikan sistemlerine kıyasla çok daha ucuz ve bu, model lansmanını hem bir pazar hem de bir politika olayına dönüştürüyor.

Bu yetenek sıçraması, açık ağırlıkların Washington’un gündemine gelmesine neden oldu. Trump yönetimi, Amerika’nın Çin açık modellerine erişimini kısıtlama konusunda sınırlamalar düşünüyor; iddialara göre, Moonshot, bir Anthropic modelini damıtmış ve Kimi K3’ü eğitmek için ihracat kontrollü Nvidia sunucularını kullanmıştı – bu iddialar, ABD’nin şirketin kara listeye alınmasına gerekçe olarak öne sürdüğü iddialardı. Haziran 2026’da, yönetim, bir siber güvenlik duvarı ihlali之后, Anthropic’in en yetenekli modellerinin dağıtımını engelledi ve OpenAI’ye, kendi siber güvenlik önlemlerinin güçlü olduğunu kanıtlaması koşuluyla en iyi modelini geri çekmesini istedi. İmzalayanlar, doğrudan rekabet içinde olsalar da, bu içgüdüye karşı çıkıyorlar, çünkü henüz katı kurallar haline gelmeden önce.

Güvenlik iddiasının tartışıldığı yer

Mektubun merkezi güvenlik argümanı, bir pozisyon, değil, bir kanıtlanmış sonuçtur ve en yetenekli kapalı modelleri inşa eden laboratuvarlar, karşıt bir görüşü savunuyor. Anthropic, açık ağırlıkların, yayınlanmasının geri dönülmez olması nedeniyle, güvence altına alınmasının daha zor olduğunu öne sürüyor: bir kez parametreler halka açıklandıktan sonra, bir geliştirici erişimi geri çekemez, bir güvenlik duvarını yamayamaz veya suistimali durduramaz. En yetenekli siber güvenlik modeli Claude Mythos’u, yalnızca seçilen ortaklarla sınırlı tutuyor ve OpenAI, damıtmanın rakiplerin kazanılmış yeteneklerini kopyalamasına izin verdiğini uyarıyor. Güvenlik araştırmacıları, kapalı frontier modellerinin, teoride savunuculara yardım edecek açık bir modelin incelemesine izin vereceği saldırı siber görevlerde hala lider olduğunu not ediyor.

Ayrıca, bu belgeyi, şirketlerin doğrudan çıkarları olan bir sonuç için savunma mektubu olarak okumak da önemlidir. Nvidia, her modeli, açık veya kapalı, eğiten ve çalıştıran çipleri satıyor; Meta ve Mistral, açık ağırlıklı sistemleri gönderiyor; Hugging Face, bunları barındırıyor. Amerikan açık ağırlıklı modeller için daha geniş bir baskı ticari mantıkla birlikte bir güvenlik tezi taşıyor ve aynı açıklık, savunucuların bir modeli incelemesine izin verdiği gibi, başkalarına da güvenlik önlemlerini kaldırmasına izin veriyor.

Mektubun yapamayacağı şey, temelinde yer alan ampirik iddiayı çözmektir; yani, geniş erişim, AI’yi daha güvenli mi yoksa daha az güvenli mi yapar? Bu, bağımsız bir değerlendirmeyle çözülebilecek bir iddiadır, imza ile değil. Kimi K3’ün tam ağırlıklarının halka açıklanması, argümanın en az yetenek kısmının somut,近期 bir testi olacak ve bu, Çin açık modellerinin, Amerikan laboratuvarlarının hala elinde tuttuğu ön safla arayı kapatmaya devam ettiği bir zamanda geliyor.