20 Ocak 2025'te halka açıldığından beri, Çin girişiminin Deepseek'in açık kaynaklı AI ile çalışan chatbot'u teknoloji dünyasını fırtınaya aldı.
26 Ocak'tan bu yana US Apple App Store'da indirmelerden en iyi ücretsiz uygulama olarak – ilk 18 gününde 16 milyon uygulama indirme ile (Chatgpt'in aynı zaman diliminde 9 milyonu vardı) – Deepseek'in performansı ve eşlik eden arama özelliği en azından eşittir Openai'nin maliyetinin bir kısmı için chatgpt ile.
Lansmanı, ABD merkezli AI teknoloji şirketi NVIDIA, ABD borsa tarihindeki bir ABD şirketi için piyasa değerindeki en büyük düşüşe yol açtı. Bu oldukça bir giriş!
ABD teknoloji analistleri ve yatırımcılar, ABD'nin üretken AI küresel yarışında geride kalmasından korkuyor gibi görünüyor.
Bu, Deepseek'in R1'in gelişip kapıdan çıkabileceğini düşünerek bu garanti edilebilir.
Deepseek takviye öğrenimini kullanır, yani model, denetimli ince ayar yapmadan takviye yoluyla karmaşık akıl yürütme davranışlarını öğrenir, bu da önemli hesaplama kaynaklarından tasarruf etmesini sağlar.
Ancak, Deepseek gerçekten AI'da lider olarak ortaya çıkacak mı? Ve bu gelişmenin aramanın geleceği için etkileri nelerdir? Hadi dalalım.
Deepseek başlatıldığından beri ne oldu?
ABD teknoloji şirketleri hızdan alçakgönüllü ve bu lansmanın maliyet verimliliğini iddia ederken, Deepseek'in gelişi tartışmadan olmadı.
Şüpheli fikri mülkiyet ihlallerinden güvenliğe, veri gizliliğine, Çin sansürüne ve teknolojisinin gerçek maliyetine kadar birçok soru gizleniyor.
Telif hakkı ve veri koruması için yasal sorunlar
Openai ve Microsoft, Deepseek'in AI modellerini Deepseek'in kendi modellerine entegre etmek için Openai'nin API'sını kullanıp kullanmadığını araştırıyor.
Openai, Deepseek'in Openai'nin hizmet şartlarına aykırı, ancak muhtemelen yasalara aykırı olmayan bir rakip model oluşturmak için Openai çıktılarını damıttığına dair kanıtları olduğunu iddia ediyor.
Damıtma, büyük bir önceden eğitilmiş büyük bir modelin bilgisinin daha küçük bir modele aktarılmasını sağlar, bu da daha küçük modelin maliyetleri azaltırken büyük performans elde etmesini sağlar.
Bu, diğer sitenin hizmet şartlarını görmezden geldiği ve telif hakkıyla korunan internet verilerini sistemlerini eğitmek için kullandığı için Openai'ye karşı davalar göz önüne alındığında, bu biraz ironiktir.
Deepseek'in Çin merkezli bir girişim olduğu göz önüne alındığında, kullanıcı verilerinin nerede saklandığı ve nasıl işlendiği hakkında sorular da vardır.
Müşteri bilgilerini ve ödeme ayrıntılarını ele alan herkes için, verileri yabancı bir yargı alanında depolayan Deepseek gibi bir aracı entegre etmek, veri koruma yasalarını ihlal edebilir ve hassas bilgileri yetkisiz erişime maruz bırakabilir.
Deepseek'in henüz gizlilik politikalarını sağlamadığı göz önüne alındığında, endüstri uzmanları ve güvenlik araştırmacılarının Deepseek'te hassas bilgilerle çok dikkatli olmasını önermektedir.
Deepseek güvenlik ihlali
Bulut güvenliği konusunda uzmanlaşmış bir şirket olan Wiz Research, 29 Ocak'ta Deepseek'i hackleyip güvenlik risklerini göreceli kolaylıkla ortaya koyabildiğini açıkladı.
Veritabanı işlemleri üzerinde tam kontrol ve kullanıcı verileri ve API anahtarlarına erişim sağlayan Deepseek'e ait kamuya açık bir veritabanı buldu.
Wiz, Deepseek ekibini uyardı ve verileri güvence altına almak için hemen harekete geçtiler. Ancak, verilere güvence altına alınmadan önce başka kimin eriştiği veya indirdiği belirsizdir.
Yeni başlayanların hızlı hareket etmesi ve hatalar yapması nadir olmasa da, bu özellikle büyük bir hatadır ve Deepseek'in şimdiye kadar siber güvenliğe odaklanmamasını gösterir.
Tiktok'a benzer ulusal güvenlik endişeleri
Deepseek'in Tiktok hakkındaki korkuları anımsatan veri toplama politikaları hakkında, Çin merkezli şirket baytından küresel ön planda benzer bir artış gören ulusal güvenlik endişeleri var.
ABD hükümeti, şirketin kullanıcılar hakkında nasıl veri topladığı konusunda endişelerden kaynaklanan Ocak 2025'te Tiktok'u kısaca yasakladı. Çin hükümetinin platformu ABD'deki halkı etkilemek için kullanabileceği korkusu da vardı.
Son birkaç yılda, bu korkuyu başlatan birkaç olay, sızdırılmış bilgi kaynağı bulmak için gazetecileri izlemek için uygulamadan yer verilerini kullanan Tiktok çalışanlarını ve Tiktok çalışanlarının belirli ABD vatandaşlarını izleme planları olduğu bildiriliyor.
Tiktok şu anda ABD'de aktif olsa da, geleceği doğrulanmadı.
Tiktok endişelerine benzer nedenlerden dolayı, Avustralya ve İtalya da dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanındaki bazı hükümetler, Deepseek'i hükümet sistemlerinden ve cihazlardan yasaklamak için çalışıyor. ABD de Deepseek'in yasaklanmasını düşünüyor.
Çin sansürü
Kablolu bir soruşturmaya göre, Deepseek'i yerel olarak veya uygulamasında çalıştırsanız da, Deepseek'in sansürü, Çin hükümeti tarafından duyarlı kabul edilen sorgular için mevcuttur.
Ancak, açık kaynak olduğu için sansürün etrafında dolaşmanın yolları var, ancak zor.
Bunu yapmak, halka açık Deepseek kodunun değiştirilmiş sürümlerini kullanarak kendi sunucularınızda çalıştırmayı gerektirir, bu da R1'in en güçlü sürümünü çalıştırmak için birkaç son derece gelişmiş GPU'ya erişmeniz gerektiği anlamına gelir.
Maliyetle ilgili sorular
Deepseek inşa etme maliyeti hakkında çok şey yazıldı. Deepseek'in ilk iddiaları, NVIDIA'nın GPU'larının kira fiyatına göre inşa edilmesinin 6 milyon doların altında sürdüğü idi.
Bununla birlikte, bir yarı iletken araştırma ve danışmanlık firması olan Semianaliz'den bir rapor, o zamandan beri Deepseek'in donanım harcamasının ek Ar -Ge maliyetleri ile birlikte 500 milyon dolardan yüksek olduğunu savundu.
Bağlam için, Openai 2024'te yaklaşık 5 milyar dolar kaybetti ve 2025'te 11 milyar dolardan fazla kaybedeceğini öngörüyor. Deepseek 500 milyon dolara veya daha fazla olsa bile, önde gelen rakiplerin harcadığına kıyasla maliyetleri hala azalttı.
Peki, maliyetleri nasıl azalttılar?
Deepseek gelmeden önce, önde gelen AI teknolojileri, büyük miktarlarda veri analiz ederek becerileri öğrenen matematiksel sistemler olan sinir ağları üzerine inşa edildi. Bu, büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektirir.
Grafik İşleme Birimleri (GPU) adı verilen özel bilgisayar yongaları, bu tür veri analizlerini yapmanın etkili bir yoludur. Chipmaker Nvidia bu şekilde ön plana çıktı (ve ayrıca Deepseek'in başlattığı gün piyasa değerinde büyük bir düşüş yaşadı).
GPU'lar yaklaşık 40.000 $ 'a mal oldu ve önemli miktarda elektrik gerektiriyor, bu yüzden Openai'nin chatgpt gibi AI teknolojilerinin inşa edilmesi çok pahalıydı.
Yongalar arasında veri göndermek de cipsleri çalıştırmaktan daha fazla enerji gerektirebilir.
Deepseek, özellikle “Uzmanların Karışımı” adlı bir yöntem kullanarak maliyetleri azaltabildi.
İnternette veri kalıplarını öğrenen bir sinir ağı oluşturmak yerine, sistemi birçok sinir ağına ayırdılar ve “genelci” bir sistemle eşleştirilmiş daha küçük “uzman” sistemler başlattılar ve GPU çipleri arasında seyahat etmek için gereken veri miktarını azalttılar.
Açık kaynak olmanın etkileri
Deepseek-R1 şimdiye kadar herhangi bir LLM olduğu kadar “açık kaynak” dır, yani herkes kodunu indirebilir, kullanabilir veya değiştirebilir.
Meta's Lama'ya benzer şekilde, kod ve teknik açıklamalar paylaşılır ve geliştiricilerin ve kuruluşların modeli kendi iş ihtiyaçları için kullanmalarını sağlar, ancak eğitim verileri tam olarak açıklanmamıştır.
Birçoğu, Deepseek'in yapay zekayı demokratikleştirmeye yönelik büyük bir adım olduğuna inanıyor ve daha küçük şirketlerin ve geliştiricilerin Deepseek-R1 üzerine inşa etmesine ve daha büyük AI özellikleri daha hızlı elde etmesine izin veriyor.
Bu, AI çözümleri oluşturmak için gerekli teknolojiye daha sınırlı erişime sahip yerlerde daha fazla yeniliğe yol açabilir.
Ancak, eleştirmenler, açık kaynaklı modellerin, sömürülebilecek güvenlik açıklarını ortaya çıkarabileceğinden korkuyor ve Deepseek'in halka ilk haftalarında daha önce gördüğümüz.
Deepseek ve SEO'nun geleceği
Peki, bunların hepsi arama profesyonelleri için gerçekten ne anlama geliyor? Gördüğüm gibi, Deepseek hızla değişen SEO dünyasında arama özelliklerine sahip bir sonraki sıçrayan AI chatbot.
Deepseek ve chatgpt gibi araçlar gelişmiş doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi kullanırken, yine de gerçek insanların sorduğu gerçek sorulara cevap verdiklerini anlamak önemlidir.
Yanıtları, anlamsal anlayış, niyet eşleştirme ve bağlamsal analize odaklanır, ancak sonuçta aynı temel kullanıcı ihtiyacına hizmet ederler.
Google gibi daha yerleşik arama motorlarında optimizasyon taktiklerini test etme deneyimimiz olsa da, hala üretken AI chatbots için optimizasyonu anlamanın başlangıç aşamasındayız.
Son Düşünceler
Deepseek'in yapışıp kalmayacağı ön plana çıkıp büyüymeyeceği görülmeye devam ediyor.
Açıkçası, eğer diğer hükümetler Avustralya, İtalya ve potansiyel olarak ABD'yi Deepseek'i yasaklamak için takip ederse, bu büyüme potansiyelini sınırlayacaktır.
Ve Deepseek, başkaları için bir plan sağlayarak ve maliyetleri önemli ölçüde düşürerek hızla öne çıktığında, yeni bir pazar hareketi yapay zeka her zaman hemen köşede olabilir.
Deepseek ile ne olduğuna bakılmaksızın, yapay zeka teknolojisinde çok hızlı bir inovasyon döneminin başlangıcındayız.
SEO profesyonelleri olarak, yeni platformların bir artışını test etmeye ve ters mühendisleri kullanıcı sorgularına verdikleri yanıtlara nasıl ulaştıklarını test etmeye hazır olmalıyız.
Daha fazla kaynak:
Öne Çıkan Resim: Phonlami Fotoğraf/Shutterstock
Bir yanıt yazın