Deepseek'in eski çipleri, özellikle NVIDIA A100 ve H800 modellerini kullanması, performansını ve operasyonel verimliliğini önemli ölçüde etkiler. Bu yaklaşım, en yeni teknolojiye erişimi sınırlayan ABD ihracat kontrollerine doğrudan bir yanıttır ve Deepseek'i bu kısıtlamalar içinde yenilik yapmaya zorlar.
Eski çiplerle performans optimizasyonu
1. Maliyet verimliliği: Deepseek, eski çiplerden yararlanarak R1 modelini rakiplere kıyasla maliyetin bir kısmında geliştirmeyi başardı. Şirketin, Openai gibi firmalar tarafından benzer yetenekler için harcanan milyarlardan önemli ölçüde daha düşük olan bilgisayar gücüne sadece 6 milyon dolar harcadığı bildirildi [3] [8]. Bu maliyet etkinliği, DeepSeek'in AI hizmetleri için rekabetçi fiyatlandırma sunmasına izin vererek Openai'nin 15 $ 'a kıyasla milyon giriş jetonları başına sadece 0.55 $ talep eder [3].
2. Yenilikçi Tasarım Seçimleri: Deepseek'in mühendisleri, eski donanımın sınırlamalarını telafi etmek için eğitim süreçlerini optimize ettiler. Örneğin, her bir H800 çipinde 132 işlem biriminden 20'sini, özellikle H100 gibi daha gelişmiş yongalarla mümkün olmayan benzersiz bir optimizasyon stratejisidir [2]. Bu optimizasyon seviyesi, DeepSeek'in daha az güçlü donanım kullanmasına rağmen yüksek performansı korumasını sağlar.
3. Algoritmik verimlilik: Şirket, işleme sırasında sadece bir parametre alt kümesini aktive eden, performansdan ödün vermeden hesaplama verimliliğini artıran, ekspertlerin karışımı (MOE) gibi gelişmiş teknikler kullanır [8]. Bu seçici aktivasyon, Deepseek'in önemli ölçüde daha fazla kaynak kullanan sistemlerden karşılaştırılabilir sonuçlar elde etmesini sağlar.
4. Kısıtlamalara Uyum: ABD yaptırımlarının getirdiği kısıtlamalar, Deepseek içinde yanlışlıkla inovasyonu yönlendirmiştir. Sınırlı kaynaklarla çalışma ihtiyacı, şirketin mevcut donanımlarının yeteneklerini en üst düzeye çıkaran yüksek verimli algoritmalar ve eğitim yöntemleri geliştirmesine yol açmıştır [5] [7]. Uzmanlar tarafından belirtildiği gibi, bu durum Deepseek gibi Çinli şirketleri AI gelişimine yaklaşımlarında daha becerikli ve yenilikçi olmaya zorladı [7].
Performans için çıkarımlar
Deepseek'in eski çiplere güvenmesi sadece bir geri dönüş seçeneğini temsil etmez; Stratejilerinin temel taşı haline geldi. Şirketin modellerini H800 yongalarının sınırlamaları etrafında optimize etme yeteneği, özellikle bellek bant genişliği sorunlarını ele alıyor 'Etkili yazılım mühendisliğinin bazen daha yeni donanımın avantajlarından daha ağır basabileceğini göstermektedir [2] [4].
Özetle, Deepseek'in eski yongalar kullanımı ihracat kısıtlamaları nedeniyle zorunluluktan kaynaklanırken, verimlilik ve maliyet yönetiminde dikkate değer yeniliklere yol açmıştır. Bu sadece Deepseek'i AI manzarasında zorlu bir rakip olarak konumlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kısıtlamaların teknoloji ve metodolojide nasıl önemli gelişmeleri sağlayabileceğini de vurgular.
Alıntılar:[1] https://www.reddit.com/r/investing/comments/1ib5vf9/deepseek_uses_nvidias_h800_chips_so_shy_are/
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://evrimagaci.org/tpg/deepseek-ai-model-discts-global-tech-markets-163143
[4] https://blog.heim.xyz/deepseek-what-the-headlines-fiss/
[5] https://www.prolificnorth.co.uk/news/who-is-behind-eepseek-chinese-startup-redefriencing-a ve rattling-global-markets/
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://tribune.com.pk/story/2524438/chinas-deepseek-ai-model-challenges-us-dominance-amid-sctions
[8] https://writonic.com/blog/deepseek-launches-ai-seilasoning-model