Çinli yapay zekâ şirketleri her Nvidia GPU’sundan daha fazla verim almaya çalışıyor
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
YayımlayanGPT-5.6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı.
Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
Sorun yalnızca çip sayısı değil: yüksek kaliteli çıkarım daha fazla işlem gücü tüketirken Çin’de token fiyatları ABD’li rakiplerin yaklaşık altıda biri seviyesinde tahmin ediliyor.
Why are Chinese AI companies optimizing inference software and stretching scarce Nvidia GPU capacity as AI shifts from model training to larChina’s AI companies are optimizing inference to stretch a constrained mix of Nvidia and domestic computing hardware.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why are Chinese AI companies optimizing inference software and stretching scarce Nvidia GPU capacity as AI shifts from model training to lar. Article summary: Chinese AI companies are shifting effort from training ever-larger models to serving huge volumes of real-time requests. They are optimizing inference software—such as scheduling workloads across mixed hardware, improvin. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
openai.com
Çin’in yapay zekâ sektöründeki darboğaz, giderek modellerin eğitildiği aşamadan, bu modellerin kullanıcılara yanıt verdiği çıkarım aşamasına taşınıyor. Tüketici ve kurumsal uygulamalar geniş ölçekte kullanıma açıldıkça şirketler çok daha fazla isteği aynı anda karşılamak zorunda kalıyor. Özellikle akıl yürüten, araç çağıran ve çok aşamalı görevleri tamamlayan yapay zekâ ajanları, çıkarım kapasitesini model eğitimi kadar kritik bir sınıra dönüştürüyor.
Eğitim bittiğinde asıl hesap başlıyor
Eğitim, yapay zekâ modelinin oluşturulduğu aşamadır. Çıkarım ise eğitilmiş modelin kullanıcıların sorularına ve görevlerine yanıt ürettiği sonraki süreçtir.
Bazı çıkarım iş yükleri yerli donanıma uyarlanabilir. Ancak bu, donanımın tamamen birbirinin yerine geçebildiği anlamına gelmiyor. Zorlu uygulamalar; işlem performansı, bellek, güvenilirlik ve olgun bir yazılım ekosisteminin birlikte çalışmasını gerektiriyor.
Bu nedenle Çinli şirketler karma donanımlı bir yapı kurmak zorunda. Yerli hızlandırıcılar çıkarımın belirli bölümlerini üstlenebilirken, sınırlı sayıdaki üst düzey Nvidia işlemcisi ikame edilmesi en zor görevlere ayrılıyor. Sektör haberlerinde özellikle karmaşık kodlama iş yükleri önemli bir baskı noktası olarak öne çıkıyor.
Kodlama ve yapay zekâ ajanları neden daha fazla kapasite tüketiyor?
Basit bir soru-cevap etkileşimi görece sınırlı işlem gücü gerektirebilir. Buna karşılık bir kodlama asistanı veya otonom yapay zekâ ajanı; uzun bir bağlamı korumak, kod üretmek, harici araçları kullanmak, sonucu incelemek ve yanıtını defalarca düzeltmek zorunda kalabilir.
Bu durum, dağıtım ekonomisini değiştiriyor. Önemli olan yalnızca bir şirketin kaç çipe sahip olduğu değil, bu çiplerin güvenilir ve yüksek kaliteli çıktıyla ne kadar iş tamamlayabildiği. Yerli işlemciler karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerinde daha düşük performans gösteriyorsa, tüm çıkarım işlerini Nvidia donanımından uzaklaştırmak kaliteyi veya verimliliği düşürebilir. Bu durumda kıt Nvidia kapasitesinin, farkın en çok önem taşıdığı görevlere ayrılması gerekir.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Çinli yapay zekâ şirketleri her Nvidia GPU’sundan daha fazla verim almaya çalışıyor"?
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı.
What are the key points to validate first?
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
What should I do next in practice?
Sorun yalnızca çip sayısı değil: yüksek kaliteli çıkarım daha fazla işlem gücü tüketirken Çin’de token fiyatları ABD’li rakiplerin yaklaşık altıda biri seviyesinde tahmin ediliyor.
Çinli yapay zekâ şirketleri her Nvidia GPU’sundan daha fazla verim almaya çalışıyor
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
YayımlayanGPT-5.6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı.
Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
Sorun yalnızca çip sayısı değil: yüksek kaliteli çıkarım daha fazla işlem gücü tüketirken Çin’de token fiyatları ABD’li rakiplerin yaklaşık altıda biri seviyesinde tahmin ediliyor.
Why are Chinese AI companies optimizing inference software and stretching scarce Nvidia GPU capacity as AI shifts from model training to larChina’s AI companies are optimizing inference to stretch a constrained mix of Nvidia and domestic computing hardware.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why are Chinese AI companies optimizing inference software and stretching scarce Nvidia GPU capacity as AI shifts from model training to lar. Article summary: Chinese AI companies are shifting effort from training ever-larger models to serving huge volumes of real-time requests. They are optimizing inference software—such as scheduling workloads across mixed hardware, improvin. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
openai.com
Çin’in yapay zekâ sektöründeki darboğaz, giderek modellerin eğitildiği aşamadan, bu modellerin kullanıcılara yanıt verdiği çıkarım aşamasına taşınıyor. Tüketici ve kurumsal uygulamalar geniş ölçekte kullanıma açıldıkça şirketler çok daha fazla isteği aynı anda karşılamak zorunda kalıyor. Özellikle akıl yürüten, araç çağıran ve çok aşamalı görevleri tamamlayan yapay zekâ ajanları, çıkarım kapasitesini model eğitimi kadar kritik bir sınıra dönüştürüyor.
Eğitim bittiğinde asıl hesap başlıyor
Eğitim, yapay zekâ modelinin oluşturulduğu aşamadır. Çıkarım ise eğitilmiş modelin kullanıcıların sorularına ve görevlerine yanıt ürettiği sonraki süreçtir.
Bazı çıkarım iş yükleri yerli donanıma uyarlanabilir. Ancak bu, donanımın tamamen birbirinin yerine geçebildiği anlamına gelmiyor. Zorlu uygulamalar; işlem performansı, bellek, güvenilirlik ve olgun bir yazılım ekosisteminin birlikte çalışmasını gerektiriyor.
Bu nedenle Çinli şirketler karma donanımlı bir yapı kurmak zorunda. Yerli hızlandırıcılar çıkarımın belirli bölümlerini üstlenebilirken, sınırlı sayıdaki üst düzey Nvidia işlemcisi ikame edilmesi en zor görevlere ayrılıyor. Sektör haberlerinde özellikle karmaşık kodlama iş yükleri önemli bir baskı noktası olarak öne çıkıyor.
Kodlama ve yapay zekâ ajanları neden daha fazla kapasite tüketiyor?
Basit bir soru-cevap etkileşimi görece sınırlı işlem gücü gerektirebilir. Buna karşılık bir kodlama asistanı veya otonom yapay zekâ ajanı; uzun bir bağlamı korumak, kod üretmek, harici araçları kullanmak, sonucu incelemek ve yanıtını defalarca düzeltmek zorunda kalabilir.
Bu durum, dağıtım ekonomisini değiştiriyor. Önemli olan yalnızca bir şirketin kaç çipe sahip olduğu değil, bu çiplerin güvenilir ve yüksek kaliteli çıktıyla ne kadar iş tamamlayabildiği. Yerli işlemciler karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerinde daha düşük performans gösteriyorsa, tüm çıkarım işlerini Nvidia donanımından uzaklaştırmak kaliteyi veya verimliliği düşürebilir. Bu durumda kıt Nvidia kapasitesinin, farkın en çok önem taşıdığı görevlere ayrılması gerekir.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Çinli yapay zekâ şirketleri her Nvidia GPU’sundan daha fazla verim almaya çalışıyor"?
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı.
What are the key points to validate first?
Çin’de günlük ortalama yapay zekâ token çağrıları, 2024’ün başındaki 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Şirketler, basit istekleri daha ucuz veya yerli çiplere yönlendirerek Nvidia kapasitesini karmaşık kodlama ve akıl yürütme görevlerine ayırmaya çalışıyor.
What should I do next in practice?
Sorun yalnızca çip sayısı değil: yüksek kaliteli çıkarım daha fazla işlem gücü tüketirken Çin’de token fiyatları ABD’li rakiplerin yaklaşık altıda biri seviyesinde tahmin ediliyor.
Token sayısı talebi ölçmek için yararlı bir gösterge olsa da bütün token’lar aynı tür iş yükünü temsil etmiyor. Basit ve düşük maliyetli çıktılar daha ucuz donanımlara yönlendirilebilir. Daha güçlü bir modelden gelen, uzun bir akıl yürütme sürecini veya tekrarlanan araç çağrılarını içeren yüksek kaliteli çıktılar ise daha fazla işlem gücü gerektirir ve müşteriler için daha değerli olabilir.
Bu nedenle toplam token kullanımındaki artış, premium çıkarım kapasitesindeki açığı olduğundan küçük gösterebilir. Piyasada üretilen token sayısı genel olarak artarken, karmaşık görevlerde güvenilir sonuç verebilen donanıma yönelik kıtlık daha da keskinleşebilir. Yüksek kaliteli token üretim kapasitesine ve farklı donanımları birleştiren sistemlere yapılan yatırımlar, bu ayrımın önemini yansıtıyor.
Talep kapasiteden çok daha hızlı büyüdü
Çin’de günlük ortalama token çağrıları, 2024’ün başındaki yaklaşık 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Çin Ulusal Veri İdaresi’nden aktarılan rakamlara göre bu, iki yıldan kısa sürede 1.000 katı aşan bir artış anlamına geliyor.
Bu sıçrama, yapay zekânın nasıl kullanıldığındaki değişimi gösteriyor. Modeller artık yalnızca deneme amaçlı veya tek seferlik komutlara yanıt vermek için kullanılmıyor; asistanlara, kurumsal yazılımlara ve gerçek dünyadaki iş akışlarını yürüten ajanlara güç veriyor. Böylece çıkarım, eğitim sonrasında gelen ikincil bir adım olmaktan çıkıp bilgi işlem tüketiminin başlıca motorlarından biri hâline geliyor.
Yazılım optimizasyonu neden en hızlı çözüm?
İhracat kontrolleri gelişmiş Nvidia ürünlerine erişimi sınırlarken, arzın kıt olması ve donanım ekosistemlerinin yüksek maliyeti de yeni üst düzey işlemciler eklemeyi zorlaştırıyor. Çinli geliştiriciler ayrıca modellerini, araçlarını ve iş akışlarını mevcut yazılım platformları üzerine kurmuş durumda. Bu nedenle farklı bir çip mimarisine geçiş, yalnızca donanımı değiştirmekten ibaret değil; ciddi mühendislik ve geçiş maliyetleri doğuruyor.
Yazılım optimizasyonu yeni silikon üretemez. Ancak mevcut her işlemciden elde edilen faydalı iş miktarını artırabilir. Başlıca yöntemler şunlar:
İş yükü yönlendirme: Basit istekleri daha ucuz veya yerli hızlandırıcılara gönderip Nvidia GPU’larını karmaşık görevlere ayırmak.
Daha verimli servis: İsteklerin gruplanma ve planlanma biçimini iyileştirerek donanımın boşta kaldığı süreyi azaltmak.
Kaynak farkındalıklı dağıtım: Model boyutunu, bağlam uzunluğunu ve yanıt stratejisini her isteğin değerine ve zorluk seviyesine göre belirlemek.
Heterojen altyapı: Her iş yükünü tek bir platformda çalıştırmak yerine farklı çip mimarilerini birlikte kullanmak.
Bu önlemler, hızla artan talep ile sınırlı arz arasında bir köprü kurabilir. Ancak özellikle kaliteye duyarlı iş yükleri dar bir işlemci grubuna bağlı kaldığı sürece, öncü düzey donanımın yerini tamamen tutamaz.
Düşük fiyatlar şirketleri sıkıştırıyor
Çıkarım kapasitesi açığını çözmek, fiyat baskısı nedeniyle daha da zorlaşıyor. Jefferies analistleri, Çin’deki modellerin token başına ortalama maliyetinin büyük ABD’li şirketlerin sunduğu hizmetlerin yaklaşık altıda biri olduğunu tahmin ediyor.
Düşük fiyatlar kullanımı hızlandırabilir; ancak kıt ve pahalı premium işlem gücünü finanse etmek için elde edilen geliri de sınırlar. Üstelik kodlama asistanları ve ajan tabanlı ürünler, basit sohbet uygulamalarından çok daha fazla kaynak tüketebilir.
Çinli yapay zekâ şirketleri böylece aynı anda üç baskıyla karşı karşıya kalıyor: Talep hızla büyüyor, müşteriler düşük fiyat bekliyor ve en yetenekli çıkarım kapasitesi kolayca artırılamıyor veya ikame edilemiyor.
Bu gerilim hizmetlerin erişilebilirliğine de yansıdı. Piyasa hakkında yayımlanan bir rapora göre, talep mevcut bilgi işlem kaynaklarını aştığında büyük Çinli model geliştiricileri ve bulut hizmeti sağlayıcıları, özellikle yoğun kaynak kullanan kodlama asistanlarında hizmetleri yavaşlattı, erişimi kota ile sınırladı veya fiyatları artırdı.
Büyük resim: Sorun yalnızca GPU sayısı değil
Çin’in yapay zekâ altyapısı sorunu basitçe bir çip eksikliği olarak açıklanamaz. Asıl mesele; gelişmiş işlemciler, uyumlu yazılım ve yüksek değerli çıkarım için ekonomik ölçekte kullanılabilecek kapasitenin aynı anda bulunmaması.
Yazılım geliştikçe ve sistemler yerli donanımın güçlü olduğu alanlara göre tasarlandıkça yerli çipler daha fazla iş yükünü üstlenebilir. Ancak mevcut tablo, geçiş dönemine özgü bir stratejiye işaret ediyor: Çıkarımın her katmanını optimize etmek, yerli çipleri verimli oldukları görevlerde kullanmak ve kıt Nvidia kapasitesini en zor işlere saklamak.
Bu yaklaşım mevcut kaynakların ömrünü uzatabilir. Fakat ajan tabanlı yapay zekânın sürdürülebilir biçimde büyümesi, Çin’in hem donanım arzını hem de farklı işlemcileri pratik şekilde bir arada çalıştırabilecek yazılım ekosistemini genişletip genişletemeyeceğine bağlı olacak.
scmp.comChina's top AI is still trained on Nvidia chips. What is delaying a ...
Token sayısı talebi ölçmek için yararlı bir gösterge olsa da bütün token’lar aynı tür iş yükünü temsil etmiyor. Basit ve düşük maliyetli çıktılar daha ucuz donanımlara yönlendirilebilir. Daha güçlü bir modelden gelen, uzun bir akıl yürütme sürecini veya tekrarlanan araç çağrılarını içeren yüksek kaliteli çıktılar ise daha fazla işlem gücü gerektirir ve müşteriler için daha değerli olabilir.
Bu nedenle toplam token kullanımındaki artış, premium çıkarım kapasitesindeki açığı olduğundan küçük gösterebilir. Piyasada üretilen token sayısı genel olarak artarken, karmaşık görevlerde güvenilir sonuç verebilen donanıma yönelik kıtlık daha da keskinleşebilir. Yüksek kaliteli token üretim kapasitesine ve farklı donanımları birleştiren sistemlere yapılan yatırımlar, bu ayrımın önemini yansıtıyor.
Talep kapasiteden çok daha hızlı büyüdü
Çin’de günlük ortalama token çağrıları, 2024’ün başındaki yaklaşık 100 milyar seviyesinden Mart 2026’da 140 trilyonun üzerine çıktı. Çin Ulusal Veri İdaresi’nden aktarılan rakamlara göre bu, iki yıldan kısa sürede 1.000 katı aşan bir artış anlamına geliyor.
Bu sıçrama, yapay zekânın nasıl kullanıldığındaki değişimi gösteriyor. Modeller artık yalnızca deneme amaçlı veya tek seferlik komutlara yanıt vermek için kullanılmıyor; asistanlara, kurumsal yazılımlara ve gerçek dünyadaki iş akışlarını yürüten ajanlara güç veriyor. Böylece çıkarım, eğitim sonrasında gelen ikincil bir adım olmaktan çıkıp bilgi işlem tüketiminin başlıca motorlarından biri hâline geliyor.
Yazılım optimizasyonu neden en hızlı çözüm?
İhracat kontrolleri gelişmiş Nvidia ürünlerine erişimi sınırlarken, arzın kıt olması ve donanım ekosistemlerinin yüksek maliyeti de yeni üst düzey işlemciler eklemeyi zorlaştırıyor. Çinli geliştiriciler ayrıca modellerini, araçlarını ve iş akışlarını mevcut yazılım platformları üzerine kurmuş durumda. Bu nedenle farklı bir çip mimarisine geçiş, yalnızca donanımı değiştirmekten ibaret değil; ciddi mühendislik ve geçiş maliyetleri doğuruyor.
Yazılım optimizasyonu yeni silikon üretemez. Ancak mevcut her işlemciden elde edilen faydalı iş miktarını artırabilir. Başlıca yöntemler şunlar:
İş yükü yönlendirme: Basit istekleri daha ucuz veya yerli hızlandırıcılara gönderip Nvidia GPU’larını karmaşık görevlere ayırmak.
Daha verimli servis: İsteklerin gruplanma ve planlanma biçimini iyileştirerek donanımın boşta kaldığı süreyi azaltmak.
Kaynak farkındalıklı dağıtım: Model boyutunu, bağlam uzunluğunu ve yanıt stratejisini her isteğin değerine ve zorluk seviyesine göre belirlemek.
Heterojen altyapı: Her iş yükünü tek bir platformda çalıştırmak yerine farklı çip mimarilerini birlikte kullanmak.
Bu önlemler, hızla artan talep ile sınırlı arz arasında bir köprü kurabilir. Ancak özellikle kaliteye duyarlı iş yükleri dar bir işlemci grubuna bağlı kaldığı sürece, öncü düzey donanımın yerini tamamen tutamaz.
Düşük fiyatlar şirketleri sıkıştırıyor
Çıkarım kapasitesi açığını çözmek, fiyat baskısı nedeniyle daha da zorlaşıyor. Jefferies analistleri, Çin’deki modellerin token başına ortalama maliyetinin büyük ABD’li şirketlerin sunduğu hizmetlerin yaklaşık altıda biri olduğunu tahmin ediyor.
Düşük fiyatlar kullanımı hızlandırabilir; ancak kıt ve pahalı premium işlem gücünü finanse etmek için elde edilen geliri de sınırlar. Üstelik kodlama asistanları ve ajan tabanlı ürünler, basit sohbet uygulamalarından çok daha fazla kaynak tüketebilir.
Çinli yapay zekâ şirketleri böylece aynı anda üç baskıyla karşı karşıya kalıyor: Talep hızla büyüyor, müşteriler düşük fiyat bekliyor ve en yetenekli çıkarım kapasitesi kolayca artırılamıyor veya ikame edilemiyor.
Bu gerilim hizmetlerin erişilebilirliğine de yansıdı. Piyasa hakkında yayımlanan bir rapora göre, talep mevcut bilgi işlem kaynaklarını aştığında büyük Çinli model geliştiricileri ve bulut hizmeti sağlayıcıları, özellikle yoğun kaynak kullanan kodlama asistanlarında hizmetleri yavaşlattı, erişimi kota ile sınırladı veya fiyatları artırdı.
Büyük resim: Sorun yalnızca GPU sayısı değil
Çin’in yapay zekâ altyapısı sorunu basitçe bir çip eksikliği olarak açıklanamaz. Asıl mesele; gelişmiş işlemciler, uyumlu yazılım ve yüksek değerli çıkarım için ekonomik ölçekte kullanılabilecek kapasitenin aynı anda bulunmaması.
Yazılım geliştikçe ve sistemler yerli donanımın güçlü olduğu alanlara göre tasarlandıkça yerli çipler daha fazla iş yükünü üstlenebilir. Ancak mevcut tablo, geçiş dönemine özgü bir stratejiye işaret ediyor: Çıkarımın her katmanını optimize etmek, yerli çipleri verimli oldukları görevlerde kullanmak ve kıt Nvidia kapasitesini en zor işlere saklamak.
Bu yaklaşım mevcut kaynakların ömrünü uzatabilir. Fakat ajan tabanlı yapay zekânın sürdürülebilir biçimde büyümesi, Çin’in hem donanım arzını hem de farklı işlemcileri pratik şekilde bir arada çalıştırabilecek yazılım ekosistemini genişletip genişletemeyeceğine bağlı olacak.
scmp.comChina's top AI is still trained on Nvidia chips. What is delaying a ...
