Bir yapay zeka altyapı girişimi için gerçekleşen önemli bir erken aşama finansman turu, pazarın model eğitmenin kaba kuvvet harcamalarından, bunları çalıştırmanın ekonomisine doğru kaydığının sinyalini veriyor. 20 Mayıs'ta yapay zeka altyapı sağlayıcısı Qijing Technology, StarLink Capital ve Huakong Technology liderliğinde yürütülen ve mevcut hissedar Hillhouse Capital'ın da katıldığı birkaç yüz milyon yuanlık bir Pre-A turunu kapattığını duyurdu.
Temkinli bir girişim sermayesi piyasasındaki bu büyük finansman, yatırımcı odağının "büyük olan iyidir" model yarışından ticari yayılımın pratik zorluklarına kaydığını gösteriyor. Pazar artık yapay zeka modellerini ölçekli bir şekilde kullanmakla ilgili yüksek ve genellikle verimsiz maliyetleri (çıkarım olarak bilinen bir süreç) çözebilen şirketleri ödüllendiriyor.
Qijing’in temel tezi, endüstrinin Hizmet Olarak Model (MaaS) odağının yanlış olduğudur. Bunun yerine, yapay zeka çıktısının birimini doğrudan maliyete bağlayan Hizmet Olarak Belirteç (TaaS) sunuyor. Şirket, yapay zeka dağıtımındaki kritik bir verimsizliği hedefliyor: donanım kullanımı. Geleneksel çıkarım yöntemleri büyük ölçüde pahalı GPU belleğine dayanıyor ve sistemin CPU ve standart RAM'inin çoğunu atıl bırakıyor; genel donanım kullanımı genellikle yüzde 20'nin altında kalıyor. Qijing'in "Liuhe" mimarisi ve "Yuebing" teknolojisi, yapay zeka işlemede kilit bir bileşen olan KV Cache'in nasıl yönetildiğini yeniden tasarlayarak bu sorunu çözmeyi ve böylece maliyetli GPU'lara olan bağımlılığı azaltmayı hedefliyor. Şirket halihazırda Zhipu'nun GLM'si gibi büyük modeller için çıkarım hizmetleri sağlıyor ve günde yaklaşık bir trilyon belirteç işliyor.
Verimliliğe yönelik bu odaklanma, yapay zeka endüstrisinin ölçeklendirmenin gizli maliyetleriyle karşı karşıya kaldığı bir dönemde geliyor. Trilyonlarca parametre üzerinde eğitilen büyük dil modelleri (LLM'ler) güçlü olsa da, çalıştırılmaları pahalıdır ve birçok görev için verimsiz olabilirler. Bazı işletmeler, daha küçük ve daha kompakt modellerin belirli uygulamalar için büyük modellerden beş ila 10 kat daha hızlı yanıt vererek performans ve maliyet arasında daha iyi bir denge sunabildiğini fark ediyor. Bu durum, peşin model maliyetlerinin ötesine geçerek bakım, izleme ve enerji tüketimi gibi devam eden giderleri de içerecek şekilde toplam sahip olma maliyetini optimize edebilen altyapı sağlayıcıları için net bir ticari fırsat yarattı.
Yeni Rekabet Alanı
Çıkarım optimizasyonu ihtiyacı, bilgi işlem gücü için arz-talep dengesizliği ile daha da şiddetleniyor. Mart 2026'da Tencent Cloud, Alibaba Cloud ve Baidu Smart Cloud gibi büyük sağlayıcılar yapay zeka bilgi işlem hizmetleri için fiyatları artırdı ve bazı model maliyetleri yüzde 460'ın üzerinde arttı. Bu ortam, Qijing gibi uzmanlaşmış firmalar için önemli bir boşluk yaratıyor.
Ancak şirket kalabalık bir saha ile karşı karşıya. Yapay zeka altyapı alanı yalnızca Silicon Flow ve MoreThanAI gibi diğer girişim sermayesi destekli girişimleri değil, aynı zamanda zorlu bulut devlerini de içeriyor. Alibaba Cloud, Huawei Cloud ve ByteDance'in Volcano Engine gibi teknoloji devlerinin tümü kendi tam yığın yapay zeka altyapı yeteneklerini oluşturuyor. Başarılı olmak için Qijing, finansmanını yeterince derin bir teknolojik hendek inşa etmek ve devler arayı kapatmadan veya kitlesel pazar için "yeterince iyi" paket hizmetler sunmadan önce müşteri sadakatini güvence altına almak için kullanmalıdır. Şirketin başarısı, teknik bir avantajı hızla gelişen bir sektörde sürdürülebilir ticari büyümeye dönüştürme yeteneğine bağlı olacaktır.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
