Google–Deepseek Rekabetinde Yeni Dönem: Yapay Zekâ Yarışında Dengeler Değişiyor

Yılın sonuna yaklaşılırken yapay zekâ alanındaki tartışmalar derinleşiyor. Google’ın TPU stratejisi ve Gemini modellerindeki pre-training atağı gündemi meşgul ederken, Çinli Deepseek’in düşük maliyetli ama yüksek verimlilik sağlayan yenilikleri küresel dengeleri yeniden şekillendiriyor.

Yapay zekâ dünyası yılın son günlerine yaklaşırken yoğun bir tartışma sarmalının içinde. Kamuoyu büyük ölçüde Google’ın hamlelerini ve GPT ekosistemini anlamaya çalışırken, Çinli Deepseek’in sessiz fakat bir o kadar etkili yükselişi çoğu değerlendirmede göz ardı ediliyor. Bu durum, sektörü takip edenler için bilgi kirliliğine yol açarken, özellikle Google’ın TPU stratejileri konusunda yanlış çıkarımların yapılmasına neden oluyor.

Son günlerde dikkatleri üzerine çeken gelişmelerden biri, Semi Analysis tarafından yayımlanan ve geniş tartışma yaratan rapor oldu. Raporda, Google’ın özel işlemci hattı olan TPU’ların Nvidia GPU’larına rakip olabileceğine yönelik ifadeler öne çıksa da bu yorumların bütününü yansıtmadığı, hatta kurumsal paylaşımlarda TPU’nun yakın vadede GPU’lara rakip olamayacağı açıkça vurgulandı. Bu çelişki, teknoloji çevrelerinde kafa karışıklığını artırdı.

TPU Tartışmalarının Perde Arkası

Google’ın yıllardır yatırım yaptığı TPU mimarisi, maliyet yönüyle cazip görünse de performans verileri hâlâ kamuoyu ile paylaşılmış değil. İşlem gücü, istikrar, büyük modellerde verimlilik gibi kriterler netleşmeden yapılan kıyaslamalar, uzmanlara göre “bisiklet ile Formula 1 aracını fiyat üzerinden karşılaştırmaya” benziyor.

TPU’nun AMD örneğinde olduğu gibi beklentileri karşılamama ihtimali, Google’ın uzun vadeli stratejisinin de sorgulanmasına yol açıyor. Zira switching cost olarak bilinen sistem geçiş maliyetleri nedeniyle şirketlerin bu tür platform değişimlerine isteksiz olduğu biliniyor.

Google’ın Açık Kaynak Hamlesi: Yeterli mi?

Google’ın PyTorch ekosistemine yönelik açılımları da dikkat çekici. Meta’nın yıllar önce attığı stratejik adımın benzerinin şimdi Google tarafından denenmesi, sektörde yeni bir rekabet alanı oluşturuyor. Ancak uzmanlara göre bu hamle, Nvidia’nın açık ara liderliğini kırmak için tek başına yeterli değil.

Bunun için Google’ın NVFP4 gibi düşük maliyetli model çalıştırma tekniklerine uyum sağlaması, TPU mimarisini yeniden tasarlaması ve Cloud ekosistemini TPU ile daha sıkı entegre etmesi gerekiyor. Şu aşamada şirketin bu doğrultuda bir strateji izlediğine dair işaretler sınırlı.

Google’ın Asıl Hesabı: Gemini ve İşlem Gücü

Google’ın öncelikli hedefi, TPU kapasitesinin ana müşterisi olan Gemini modellerini rekabetçi tutmak. Zira Gemini’nin bugün geldiği noktanın temel nedeni, Google’ın elindeki yüksek işlem gücü ve uzun context window avantajı.

Şirket, Gemini’nin son sürümünde önemli bir pre-training sıçraması gerçekleştirdi ve modeli rakiplerine göre 2–3 kat büyüttü. Bu gelişme özellikle görüntü ve ses işleme tarafında güçlü sonuçlar üretirken, Google’ın elindeki YouTube gibi veri açısından eşsiz platformların da daha agresif biçimde kullanılacağı bir dönemi işaret ediyor.

Deepseek: Zayıf Kaynaklarla Büyük Verimlilik

Çin merkezli Deepseek ise tamamen farklı bir yol haritası izliyor. Kısıtlı donanım kaynakları nedeniyle büyük modelleri sıfırdan eğitemeyen şirket, mevcut modeller üzerinde son derece verimli post-training teknikleri geliştirerek ABD’li devlerle aynı seviyeye ulaşmayı başardı.

Deepseek’in öne çıkan yenilikleri arasında:

• Sıkıştırılmış bellek algoritmaları,
• Modellerin yalnızca “mantıksal olarak en makul birimler” ile iletişim kurduğu optimize edilmiş hesaplama yolları,
• RLHF yerine daha matematiksel bir doğrulama algoritmasıyla çalışabilen hibrit mantık modelleri,
• Modeller arası düşük maliyetli çapraz doğrulama sistemleri bulunuyor.

Bu yöntemlerin çoğu Batı’da daha önce denenmiş olsa da Deepseek, her birine özgün iyileştirmeler ekleyerek verimliliği ciddi biçimde artırdı. Şirketin yeni modellerindeki teknik açıklamalar bile, donanım gücündeki sınırlara rağmen ne kadar hızlı geliştiklerini teyit ediyor.

Deepseek ekibi, yayımladığı makalede rekabet farkını açıkça ifade ediyor:

“Deepseek-V3.2’nin bilgi kapsama alanı Gemini-3.0-Pro gibi kapalı kaynak modellerin gerisinde. Ancak pre-training compute’u ölçekleyerek bu farkı kapatmayı planlıyoruz.”

Bu ifadeler, Çinli şirketin eksiklerinin farkında olduğunu ancak asıl hedefinin donanım değil yöntem üstünlüğü olduğunu ortaya koyuyor.

Yapay Zekâ Yarışında 2025–2026 Dengeleri

Tüm bu gelişmeler ışığında sektördeki rekabetin yalnızca Nvidia’nın yerini alabilecek GPU alternatiflerine odaklanmadığı, aksine donanım–yazılım uyumu ve verimlilik ekseninde yeniden şekillendiği görülüyor. ABD’nin start-up ekosisteminde geri düşmeye başlaması ise politik düzeyde yeni adımların gerekliliğini gündeme getiriyor.

Özellikle Çin’in enerji kapasitesi, veri erişimi ve düşük maliyetli mühendislik avantajı düşünüldüğünde, Afrika gibi gelişmekte olan bölgelerde bile ABD ile rekabet edebilecek bir güç yaratmış durumda.

Sonuç olarak; Nvidia’nın tahtını sarsmak kısa vadede mümkün görünmüyor ancak rekabetin yönü belirgin şekilde değişiyor. TPU, Trainium, ASICS ve Deepseek’in verimlilik odaklı çözümleri önümüzdeki yıllarda yapay zekâ ekosisteminin çok daha renkli ve çok oyunculu bir yapıya dönüşeceğini gösteriyor.