Çin, AI patlamasını yakalamak için yüzlerce AI veri merkezi inşa etti. Şimdi birçoğu kullanılmıyor.

Yaklaşık bir yıl önce Xiao Li, WeChat'te Nvidia çip anlaşmalarının selini görüyordu. Gayrimenkul müteahhidi ve veri merkezi proje yöneticisi olan Li, Çin'in AI çılgınlığının vaadiyle 2023'te AI altyapısına yönelmişti. 

O zamanlar, çevresindeki tüccarlar ABD ihracat kısıtlamalarına tabi olan yüksek performanslı Nvidia GPU'larının sevkiyatını güvence altına almakla övünüyorlardı. Birçoğu denizaşırı kanallardan Shenzhen'e kaçırılıyordu. Talebin en yüksek olduğu dönemde, yapay zeka modellerini eğitmek için olmazsa olmaz bir tür olan tek bir Nvidia H100 çipi karaborsada 200.000 yuana (28.000 $) kadar satılabiliyordu. 

Şimdi, WeChat yayını ve sektör grubu sohbetleri farklı bir hikaye anlatıyor. Tüccarlar işlemlerinde daha ihtiyatlı davranıyor ve fiyatlar yeryüzüne geri döndü. Bu arada, Li'nin aşina olduğu iki veri merkezi projesi, düşük getiriler öngören yatırımcılardan daha fazla fon sağlamakta zorlanıyor ve bu da proje liderlerini fazla GPU'ları satmaya zorluyor. "Herkes satıyor gibi görünüyor, ancak çok azı satın alıyor" diyor.

Sadece birkaç ay önce, veri merkezi inşaatındaki patlama, hem hükümet hem de özel yatırımcılar tarafından körüklenerek zirveye ulaşmıştı. Ancak, yeni inşa edilen birçok tesis artık boş duruyor. MIT Technology Review'a konuşan sahadaki kişilere göre (müteahhitler, bir GPU sunucu şirketindeki yönetici ve proje yöneticileri dahil) bu veri merkezlerini işleten şirketlerin çoğu ayakta kalmak için mücadele ediyor. Yerel Çin yayın organları Jiazi Guangnian ve 36Kr, Çin'in yeni inşa edilen bilgi işlem kaynaklarının %80'inin kullanılmadığını bildiriyor.

GPU'ları, yapay zeka modellerini eğitmek için ihtiyaç duyan şirketlere kiralamak (yeni veri merkezi dalgasının ana iş modeli) bir zamanlar kesin bir bahis olarak görülüyordu. Ancak DeepSeek'in yükselişi ve yapay zeka etrafındaki ekonomide ani bir değişiklikle sektör tökezliyor.

RAND Corporation'ın teknoloji alanında kıdemli danışmanı Jimmy Goodrich, "Çin'deki yapay zeka sektörünün yaşadığı büyüyen sıkıntı, büyük ölçüde deneyimsiz oyuncuların (şirketler ve yerel yönetimler) bu abartıya kapılıp, günümüz ihtiyaçlarına uygun olmayan tesisler inşa etmelerinin bir sonucu" diyor. 

Sonuç olarak projeler başarısız oluyor, enerji israf ediliyor ve veri merkezleri yatırımcıların piyasa altı fiyatlara elden çıkarmak istediği "sıkıntılı varlıklar" haline geldi. Durumun sonunda hükümet müdahalesine yol açabileceğini söylüyor: "Çin hükümeti muhtemelen devreye girecek, devralacak ve bunları daha yetenekli operatörlere devredecek."

Kaoslu bir inşaat patlaması

ChatGPT 2022'nin sonlarında sahneye çıktığında, Çin'deki tepki hızlıydı. Merkezi hükümet, yapay zeka altyapısını ulusal bir öncelik olarak belirleyerek yerel hükümetleri, yapay zeka odaklı veri merkezlerini tanımlamak için türetilen bir terim olan akıllı bilgi işlem merkezlerinin gelişimini hızlandırmaya çağırdı.

KZ Consulting adlı bir pazar araştırma şirketine göre, 2023 ve 2024'te İç Moğolistan'dan Guangdong'a kadar her yerde 500'den fazla yeni veri merkezi projesi duyuruldu. Devlete bağlı bir endüstri birliği olan Çin İletişim Endüstrisi Birliği Veri Merkezi Komitesi'ne göre, yeni inşa edilen veri merkezlerinden en az 150'si 2024'ün sonuna kadar tamamlanmış ve çalışır durumdaydı. Devlete ait işletmeler, halka açık şirketler ve devlete bağlı fonlar, kendilerini AI öncüleri olarak konumlandırmayı umarak bunlara yatırım yapmak için sıraya girdiler. Yerel yönetimler, ekonomiyi canlandıracakları ve bölgelerini önemli bir AI merkezi haline getirecekleri umuduyla bunları yoğun bir şekilde tanıttılar. 

İlgili Hikaye

Üst düzey bir Çin yapay zeka modeli ABD yaptırımlarını nasıl aştı?

ChatGPT o1'in performansına uygun yeni bir akıl yürütme modeliyle DeepSeek, kısıtlamaları inovasyona dönüştürmeyi başardı.

Ancak bu maliyetli inşaat projeleri devam ettikçe, büyük dil modelleri konusundaki Çin çılgınlığı ivme kaybediyor. Sadece 2024'te, 144'ten fazla şirket kendi LLM'lerini geliştirmek için Çin'in Siber Uzay İdaresi'ne (ülkenin merkezi internet düzenleyicisi) kaydoldu. Yine de bir Çin yayını olan Economic Observer'a göre , bu şirketlerin yalnızca yaklaşık %10'u yıl sonuna kadar büyük ölçekli model eğitimine aktif olarak yatırım yapıyordu.

Çin'in siyasi sistemi oldukça merkezidir ve yerel hükümet yetkilileri genellikle bölgesel atamalarla rütbelerde yükselir. Sonuç olarak, birçok yerel lider, uzun vadeli kalkınmadan ziyade genellikle üst düzey yöneticilerin gözüne girmek için hızlı sonuçlar gösteren kısa vadeli ekonomik projelere öncelik verir. Büyük, yüksek profilli altyapı projeleri uzun zamandır yerel yetkililerin siyasi kariyerlerini ilerletmeleri için bir araç olmuştur.

Pandemi sonrası ekonomik gerileme bu dinamiği daha da yoğunlaştırdı. Çin'in gayrimenkul sektörü—bir zamanlar yerel ekonomilerin omurgasıydı—onlarca yıldır ilk kez düşüşe geçtiğinde, yetkililer alternatif büyüme itici güçleri bulmak için çabaladı. Bu arada, ülkenin bir zamanlar yükseklerde uçan internet endüstrisi de bir durgunluk dönemine giriyordu. Bu boşlukta, yapay zeka altyapısı tercih edilen yeni teşvik haline geldi.

Li, "AI adrenalin iğnesi gibiydi," diyor. "Eskiden gayrimenkule akan çok fazla para artık AI veri merkezlerine gidiyor."

2023'e gelindiğinde, birçoğu AI konusunda çok az deneyime sahip olan büyük şirketler, bu trendden yararlanmak için yerel yönetimlerle ortaklık kurmaya başladı. Pekin merkezli bir veri merkezi proje yöneticisi olan Fang Cunbao, bazıları AI altyapısını iş genişlemesini haklı çıkarmanın veya hisse senedi fiyatlarını artırmanın bir yolu olarak görüyordu diyor. Bunların arasında MSG üreticisi Lotus ve tekstil firması Jinlun Technology gibi şirketler vardı; bunlar, son teknoloji AI teknolojisiyle ilişkilendirilecek isimler değildi.

Bu altın hücumu yaklaşımı, AI veri merkezleri inşa etme çabasının büyük ölçüde yukarıdan aşağıya doğru yönlendirildiği anlamına geliyordu ve genellikle gerçek talep veya teknik uygulanabilirliğe pek önem verilmiyordu, diyor Fang, Li ve siyasi sonuçlardan korktukları için isimsiz konuşmak isteyen çok sayıda yerel kaynak. Birçok proje, AI altyapısı konusunda sınırlı uzmanlığa sahip yöneticiler ve yatırımcılar tarafından yönetiliyordu, diyorlar. Yetişmek için aceleyle, birçoğu aceleyle inşa edildi ve endüstri standartlarının gerisinde kaldı. 

Goodrich, "Tüm bu büyük çip kümelerini bir araya getirmek çok zor bir iş ve bunu büyük ölçekte nasıl yapacağını bilen çok az şirket veya birey var," diyor. "Bunların hepsi gerçekten son teknoloji bilgisayar mühendisliği. Bu küçük oyuncuların çoğunun bunu nasıl yapacağını bilmesine şaşırırdım. Yeni inşa edilen veri merkezlerinin çoğu hızla bir araya getiriliyor ve DeepSeek gibi bir şirketin isteyeceği istikrarı sunmuyor."

Kaynaklar, daha da kötüsü, proje liderlerinin çoğu zaman aracılara ve simsarlara güvendiğini, bunlardan bazılarının talep tahminlerini abarttığını veya hükümet sübvansiyonlarını cebe indirmek için tedarik süreçlerini manipüle ettiğini söylüyor. 

2024'ün sonuna gelindiğinde, bir zamanlar Çin'in veri merkezi patlamasını çevreleyen heyecan hayal kırıklığına dönüşüyordu. Bunun nedeni basit: GPU kiralama artık özellikle kazançlı bir iş değil.

DeepSeek hesaplaşması

Veri merkezlerinin iş modeli teoride basittir: AI eğitimi için bilgi işlem kapasitesine ihtiyaç duyan şirketlere GPU kümeleri kiralayarak para kazanırlar. Ancak gerçekte, müşterileri güvence altına almak zor olduğunu kanıtlıyor. Çin'deki yalnızca birkaç üst düzey teknoloji şirketi artık AI modellerini eğitmek için yoğun bir şekilde bilgi işlem gücünden yararlanıyor. Birçok küçük oyuncu, interneti R1 ile parçalayan DeepSeek'in yükselişinden bu yana modellerini önceden eğitmekten vazgeçiyor veya başka şekillerde stratejilerini değiştiriyor. Bu açık kaynaklı akıl yürütme modeli, ChatGPT o1'in performansına uyuyor ancak maliyetinin çok daha azına inşa edildi. 

“DeepSeek, Çin AI endüstrisi için bir hesaplaşma anı. Yakıcı soru 'En iyi büyük dil modelini kim yapabilir?'den 'Kim bunları daha iyi kullanabilir?'e kaydı,” diyor Emory Üniversitesi'nde bilgi sistemleri yardımcı doçenti olan Hancheng Cao. 

İlgili Hikaye

DeepSeek enerji sektörü için pek de iyi bir haber olmayabilir

Yeni rakamlar, modelin enerji yoğun "düşünce zinciri" mantığının her şeye eklenmesi durumunda verimlilik vaadinin belirsizleştiğini gösteriyor.

DeepSeek'in R1 ve OpenAI'nin ChatGPT o1 ve o3 gibi akıl yürütme modellerinin yükselişi, işletmelerin bir veri merkezinden beklentilerini de değiştirdi. Bu teknolojiyle, bilgi işlem ihtiyaçlarının çoğu, ilk etapta modeli eğitme ve oluşturma sürecinden değil, kullanıcıların sorularına yanıt olarak adım adım mantıksal çıkarımlar yapmaktan kaynaklanıyor. Bu akıl yürütme süreci genellikle daha iyi sonuçlar verir ancak önemli ölçüde daha fazla zaman alır. Sonuç olarak, düşük gecikme süresine (verilerin bir ağdaki bir noktadan diğerine geçmesi için gereken süre) sahip donanımlar çok önemlidir. Veri merkezlerinin, iletim gecikmelerini en aza indirmek ve yüksek becerili operasyon ve bakım personeline erişimi sağlamak için büyük teknoloji merkezlerinin yakınında konumlandırılması gerekir. 

Bu değişim, elektriğin ve arazinin daha ucuz olduğu merkezi, batısı ve kırsal Çin'de inşa edilen birçok veri merkezinin AI şirketleri için cazibesini kaybettiği anlamına geliyor. Li'nin memleketi Henan'daki bir şehir olan Zhengzhou'da, yeni inşa edilen bir veri merkezi yerel teknoloji firmalarına ücretsiz bilgi işlem kuponları bile dağıtıyor ancak yine de müşteri çekmekte zorlanıyor. 

Ek olarak, son yıllarda ortaya çıkan yeni veri merkezlerinin çoğu, gerçek zamanlı olarak kullanıcı girdilerine yanıt vermek için eğitilmiş akıl yürütme modellerini çalıştırma süreci olan çıkarım yerine, büyük veri kümeleri üzerinde çalışan büyük, sürekli hesaplamalar olan ön eğitim iş yükleri için optimize edilmiştir. Çıkarım dostu donanım, geleneksel olarak büyük ölçekli AI eğitimi için kullanılan donanımdan farklıdır. 

Nvidia H100 ve A100 gibi GPU'lar, hız ve bellek kapasitesine öncelik vererek büyük veri işleme için tasarlanmıştır. Ancak AI gerçek zamanlı akıl yürütmeye doğru ilerledikçe, sektör daha verimli, duyarlı ve uygun maliyetli yongalar arıyor. Altyapı ihtiyaçlarında küçük bir yanlış hesaplama bile bir veri merkezini müşterilerin ihtiyaç duyduğu görevler için yetersiz hale getirebilir.

Bu koşullar altında, GPU kiralama fiyatı tüm zamanların en düşük seviyesine düştü. Çin medya kuruluşu Zhineng Yongxian'ın yakın tarihli bir raporuna göre, sekiz GPU ile yapılandırılmış bir Nvidia H100 sunucusunun kirası artık ayda 75.000 yuan, yaklaşık 180.000'lik zirvelerden düştü. Bazı veri merkezleri, çalıştırılması çok maliyetli olduğu için daha da fazla para kaybetme riskine girmektense tesislerini boş bırakmayı tercih ediyor, diyor Fan: "Veri merkezinin küçük bir bölümünün çalıştırılmasından elde edilen gelir, elektrik ve bakım maliyetini karşılamaz."

Li, "Bu bir paradoks - Çin, Nvidia çipleri için en yüksek satın alma maliyetleriyle karşı karşıya, ancak GPU kiralama fiyatları olağanüstü düşük," diyor. Özellikle orta ve batı Çin'de aşırı hesaplama gücü var, ancak aynı zamanda son teknoloji çiplerde bir kıtlık var. 

Ancak, tüm brokerlar ilk etapta veri merkezlerinden para kazanmayı amaçlamıyordu. Bunun yerine, birçoğu başından beri hükümet yardımlarını oyuna getirmekle ilgileniyordu. Fang ve bazı Çin medya raporlarına göre, bazı operatörler sübvansiyonlu yeşil elektrik için sektörü istismar ediyor ve güç üretme ve satma izinleri alıyor. Enerjiyi yapay zeka iş yükleri için kullanmak yerine, onu şebekeye primle geri satıyorlar. Diğer durumlarda, şirketler devlet destekli krediler ve krediler almaya hak kazanmak için veri merkezi geliştirme için arazi satın alıyor ve yerel medya kuruluşu Jiazi Guangnian'a göre, tesisleri kullanılmadan bırakırken yine de devlet fonlarından yararlanıyorlar .

"2024'ün sonuna doğru, piyasadaki hiçbir aklı başında müteahhit ve aracı, doğrudan kârlılık beklentisiyle işe girmezdi," diyor Fang. "Tanıştığım herkes, hükümetin sunabileceği başka bir şey için veri merkezi anlaşmasını değerlendiriyor."

Gerekli bir kötülük

Veri merkezlerinin yetersiz kullanımına rağmen, Çin'in merkezi hükümeti hala AI altyapısı için bir hamle yapmaya çalışıyor. 2025'in başlarında, bu teknolojide kendi kendine yetebilmenin önemini vurgulayan bir AI endüstrisi sempozyumu düzenledi. 

Büyük Çinli teknoloji şirketleri bunu not ediyor ve bu ulusal önceliğe uygun yatırımlar yapıyor. Alibaba Group önümüzdeki üç yıl içinde bulut bilişim ve yapay zeka donanım altyapısına 50 milyar doların üzerinde yatırım yapmayı planladığını duyurdu, ByteDance ise GPU'lara ve veri merkezlerine yaklaşık 20 milyar dolar yatırım yapmayı planlıyor .

Bu arada, ABD'deki şirketler de aynısını yapıyor. OpenAI, Softbank ve Oracle gibi büyük teknoloji firmaları, önümüzdeki dört yıl içinde gelişmiş veri merkezleri ve bilgi işlem altyapısı inşa etmek için 500 milyar dolara kadar yatırım yapmayı planlayan Stargate girişimine katılmak için bir araya geldi. İki ülke arasındaki yapay zeka rekabeti göz önüne alındığında, uzmanlar Çin'in çabalarını azaltmasının pek olası olmadığını söylüyor. RAND'ın teknoloji politikası danışmanı Goodrich, "Üretici yapay zeka öldürücü teknoloji olacaksa, altyapı başarının belirleyicisi olacak" diyor.

İlgili Hikaye

Yapay zekanın daha fazla enerji arayışı giderek daha acil hale geliyor

Yapay zekanın yeni yönelimi daha da fazla enerji gerektiriyor ve teknoloji şirketlerinin önünde bir sorun var.

Goodrich, "Çin merkez hükümeti muhtemelen [az kullanılan veri merkezlerini] önemli bir yeteneği geliştirmek için gerekli bir kötülük, bir tür büyüyen acı olarak görecektir. Başarısız projeler ve sıkıntılı varlıklar var ve devlet bunları birleştirecek ve temizleyecek. Onlar aracı değil, sonu görüyorlar" diyor.

Nvidia çiplerine, özellikle de Çin pazarı için özel olarak tasarlanmış H20 çipine olan talep güçlü kalmaya devam ediyor. Şirket politikası gereği kimliğinin açıklanmasını istemeyen bir endüstri kaynağı, AI çıkarımı için optimize edilmiş daha hafif ve daha hızlı bir model olan H20'nin şu anda en popüler Nvidia çipi olduğunu, ardından satışları ABD yaptırımları tarafından resmen kısıtlanmış olmasına rağmen Çin'e istikrarlı bir şekilde akmaya devam eden H100'ün geldiğini doğruladı. Yeni talebin bir kısmı, şirketlerin DeepSeek'in açık kaynaklı modellerinin kendi sürümlerini dağıtmasıyla sağlanıyor.

Şimdilik, Çin'deki birçok veri merkezi belirsiz bir durumda—henüz gelmemiş bir gelecek için inşa edilmiş. İkinci bir hayat bulup bulamayacakları belirsizliğini koruyor. Fang Cunbao için, DeepSeek'in başarısı bir hesaplaşma anı haline geldi ve yapay zeka altyapısının sonsuz genişlemesinin ilerlemeyi garantilediği varsayımına şüphe düşürdü.

Bunun sadece bir efsane olduğunu artık anlıyor. Bu yılın başında Fang, veri merkezi sektöründen tamamen ayrılmaya karar verdi. "Pazar çok kaotik. İlk benimseyenler kâr etti, ancak şimdi sadece politika boşluklarını kovalayan insanlar var," diyor. Sırada yapay zeka eğitimi var. 

"Yapay zekanın her yerde olduğu bir gelecek ile bugün arasında duran şey artık altyapı değil, teknolojiyi uygulamaya yönelik sağlam planlardır" diyor.