DeepSeek, R1 açık kaynak modelini Ocak 2025’te piyasaya sürdüğünde Silikon Vadisi’ni şaşkına çevirdi. Küçük bir Çin laboratuvarının, Amerikalı rakiplerine kıyasla çok daha az kaynakla böylesine güçlü bir açık kaynak modeli geliştirmiş olması, teknoloji sektörünün önde gelen isimlerini hayrete düşürdü. Marc Andreessen bunu bir “Sputnik anı” olarak nitelendirdi. O dönemde Scale’ın CEO’su olan Alex Wang ise bunu bir “uyanış çağrısı” olarak tanımladı.
OpenAI içinde bu gelişme, üç genç araştırmacının açık kaynak modellerin gücünü fark etmesine yol açtı. Araştırmacılar, bu modelleri optimize edecek altyapıyı kurabilirlerse bunun büyük bir iş fırsatına dönüşebileceğini düşündü. Araştırmacılardan biri olan Yash Patil Forbes’a “Dünya görüşümüz, OpenAI’daki birçok meslektaşımızdan gerçekten çok farklıydı. Eğer açık ağırlıklı modeller gerçekten çok iyi olacaksa, bu süper modeli eğitmek için OpenAI’ın veya Anthropic’in dünyadaki tüm verilere sahip olacağını düşünmüyoruz. Biz daha çok dünyanın JPMorgan’ları gibi şirketlerin, önem verdikleri alanlarda modelleri eğitmek için kendi verilerini kullanacağını düşünüyoruz çünkü o verileri hiçbir zaman dışarıya vermeyecekler" dedi.
Büyük müşteriler kazandı
Beş ay sonra Patil, meslektaşları Rhythm Garg ve Linden Li ile birlikte OpenAI’dan ayrılarak Applied Compute’u kurdu. Girişim, kurumsal müşteriler için özel açık kaynak modeller eğitiyor ve ardından bu modelleri kendi bulutunda çalıştırıyor. O zamandan beri gelişmeler baş döndürücü bir hızla ilerledi. Şirket, Haziran 2025’te 20 milyon dolarlık bir tohum yatırım turu gerçekleştirdi ve bir yıl içinde DoorDash, Nvidia ve Microsoft gibi büyük isimleri müşteri olarak kazandı. Microsoft CEO’su Satya Nadella da haziran ayında Patil ile kurumsal yapay zekanın geleceği hakkında bir röportaj yaptı. 2 Eylül'de Applied Compute Forbes’a şirketin 350 milyon dolar yatırım toplamak üzere görüşmeler yürüttüğünü ve bu yatırımın değerlemesini 3,25 milyar dolara çıkaracağını açıkladı. Şirket, yatırım turu kesinleşirken bu rakamlardan bazılarının değişebileceği konusunda uyardı. Yeni değerleme, Applied Compute’un yalnızca dört ay önceki değerinin neredeyse iki katı olacak. Şirketin değerlemesi, Y Combinator’ın en hızlı unicorn’undan bile daha hızlı büyüyor.
Yatırım turuna melek yatırımcı Elad Gil liderlik ediyor. Mevcut yatırımcılar Lux Capital ve Kleiner Perkins de tura katılıyor. Patil, yeni sermayenin büyük bölümünün, bulut altyapısını “devasa bir hesaplama gücü filosu” ile genişletmek üzere daha fazla çip satın almaya harcanacağını söyledi.
Şirket, büyük ölçekli işletmelerle çalışarak Alibaba’nın Qwen’i veya Moonshot’ın Kimi’si gibi açık kaynak modellerden özel amaçlara yönelik yapay zeka modelleri ve ajanlar oluşturmalarına yardımcı oluyor. Bu OpenAI veya Anthropic’e güvenmekten çok daha maliyet etkin bir seçenek. Bu modelleri ince ayardan geçirmek için şirket, “pekiştirmeli öğrenme” adı verilen bir yöntem kullanıyor. Bu yöntemde modeller, görevleri iyi yerine getirdiklerinde ödüllendirilerek geri bildirim alıyor ve bu da modelin daha fazla ödül kazanmak üzere kendisini ayarlamasını teşvik ediyor.
Applied Compute, modelleri müşterilerin kendi dahili verileriyle eğitmek için mühendislerini kurumsal müşterilerin yanına gönderiyor. Ardından modelleri kendi sunucularında çalışacak şekilde devreye alıyor. Amaç, özel açık kaynak ajanların eğitilmesi, devreye alınması ve çalıştırılması için tek duraklı bir çözüm sunmak. Şirket geçen hafta, müşterilerin Applied Compute’un dahili model eğitim araçlarını kendi başlarına kullanmasına olanak tanıyan AC2’yi piyasaya sürdü. Bu, girişimin yoğun danışmanlık hizmetlerine güvenmekten daha ucuz bir seçenek.
Kapalı kaynak modellerin maliyeti 40 kat daha yüksek
Yatırım turu, şirketlerin yapay zeka harcamalarının hızla yükselen maliyetlerini kontrol altına almaya çalıştığı ve açık kaynak modellerin popülerlik kazandığı bir dönemde gerçekleşiyor. Anthropic’in Fable’ı veya OpenAI’ın Sol’u gibi amiral gemisi niteliğindeki en gelişmiş kapalı kaynak modeller inanılmaz derecede güçlü ancak milyon token başına maliyetleri bazı açık kaynak modellere kıyasla neredeyse 40 kat daha yüksek olabiliyor. Patil, bazı durumlarda kendi modellerinin en gelişmiş modellere kıyasla 10 kat daha ucuz olabileceğini söylüyor.
Bu arada açık kaynak modeller giderek daha yetenekli hale geldikçe, bazı kurumsal ortamlarda daha basit görevler söz konusu olduğunda uygun alternatifler haline geldiler. Yatırım turuna liderlik eden yatırımcı Gil Forbes'a, "Açık kaynağın işin içinde önemli bir rol oynayacağına her zaman inandım" dedi.Gil’e göre tamamı 25 yaşında veya daha küçük olan kurucuların özgeçmişleri, açık kaynak modelleri optimize etme sorununu ele almak için onları son derece cazip bir ekip. “Bu tür problemler üzerinde çalışan eski OpenAI araştırma ekibi oldukları düşünüldüğünde, gerçekten en ileri noktadalar.”
Hint göçmeni bir ailenin oğlu olan 23 yaşındaki Patil, Austin’de büyüdü. Çocukken babası, Qualcomm ve ARM gibi çip devlerinde devre tasarımı ve güç mimarisi üzerine çalışıyordu. Patil, artık biyoteknoloji girişimi Chai Discovery’de mühendis olarak çalışan ağabeyi Neil gibi olmak istediği için teknolojiye yöneldi. Pandemi sırasında, lisede okurken Patil ve kardeşi, yardıma ihtiyacı olan insanları market alışverişi yapmak veya ilaç almak gibi işleri yerine getirebilecek sağlıklı insanlarla buluşturan Helping Hands adlı bir program geliştirdi. Dallas’ta büyüyen 24 yaşındaki Garg, lisede hackathon’lara katılarak teknoloji dünyasını keşfetti. Kuzey Carolina doğumlu 25 yaşındaki Li ise ortaokul ve lise yıllarının önemli bir bölümünü Şanghay’da geçirdi ve kendi kendine giden otomobillerle ilgili bir demo gördükten sonra teknolojiye ilgi duymaya başladı.
Birbirlerine referans oldular
Üç kurucu Stanford’da arkadaş oldu. Bilgisayar bilimi öğrencisi olan Patil, gelecekteki patronu ve OpenAI CEO’su Sam Altman ile Stanford mühendislik öğrencileri için evinde verdiği bir yemekte tanıştı. Patil, “Gerçekten çok gergindim. Onunla konuşamadım" dedi. Ardından OpenAI, aylar sonra ChatGPT’yi piyasaya sürdü ve Patil de dünyanın geri kalanı gibi bu teknolojiye hayran kaldı. Altman’a e-posta göndererek yeni ortaya çıkan chatbot üzerinde çalışmayı çok istediğini söyledi. Altman da onu şirketin araştırmacı yetiştirme programına başvurmaya davet etti. Patil, 20 yaşında şirkete katıldıktan sonra Garg’ın da katılması için referans oldu. Ardından Garg da Li’yi önerdi. Şirkete girdikten sonra Patil, eğitim sonrası altyapısı ve daha sonra Codex’e dönüşecek proje üzerinde çalışırken, Garg akıl yürütme modelleri üzerinde çalıştı; Li ise makine öğrenimi sistemlerine odaklandı.
OpenAI’daki diğer araştırmacılara kıyasla hepsi çok genç olduğu için aralarındaki bağ daha da güçlendi. Patil ve Garg, San Francisco’daki OpenAI genel merkezinin yakınındaki bir apartman dairesinde ev arkadaşıydı. Yakınlarda yaşayan Li ise iş çıkışı takılmak için onların yanına geliyordu. Sonra DeepSeek’in yarattığı o aydınlanma anı geldi. R1 modeli piyasaya sürüldüğünde Patil, Garg ve Li tesadüfen Lake Tahoe’da birlikte kayak tatilindeydi. Modele hayran kalan üçlü, pistlerde kaydıkları aralarda günün büyük bölümünü model hakkında konuşarak geçirdi. Bu gelişme, açık kaynak modellere daha önce hiç olmadığı kadar güçlü bir ışık tuttu.
Patil, kurumsal müşterilerin OpenAI ve Anthropic’in en gelişmiş frontier modellerini tamamen terk ederek bütünüyle açık kaynağa yöneleceğini düşünmüyor. Bunun yerine şirketlerin kullanım alanına bağlı olarak yüksek performanslı ve daha ucuz modellerin bir karışımını kullanacağını düşünüyor. Bazı şirketler maliyet etkinliğine daha fazla odaklanmaya başladıkça ve açık kaynak alternatifler daha uygulanabilir seçenekler haline geldikçe, Applied Compute kendi zamanının şimdi geldiğine inanıyor.