Eğitimden Çıkarıma Geçiş: AI’nin Yeni Savaş Alanı

AI endüstrisi temel bir değişim yaşıyor. 2023, daha büyük modelleri eğitme yarışı ile ön plana çıkarken, 2024-2025 dönemi ölçeklenmiş çıkarım çağı olarak şekilleniyor. Kuruluşlar deney aşamasından üretime geçerken, AI ekonomisi yeniden yazılıyor ve çıkarım altyapısında ustalaşan şirketler, AI inovasyonunun bir sonraki dalgasını belirleyecek.

Markets and Markets araştırmasına göre, küresel AI Çıkarım Pazarı 2024’te 76,25 milyar dolar değerindeydi ve 2030’a kadar 254,98 milyar dolara ulaşması öngörülüyor; yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %19,2. EdgeCore Digital Infrastructure, 2030 itibarıyla tüm veri merkezi talebinin yaklaşık %70’inin AI çıkarım uygulamalarından geleceğini öngörüyor; bu, birkaç yıl öncesine göre çok büyük bir artış. Hesaplama kaynaklarının bu dramatik kayması, kuruluşların altyapı yatırımlarını nasıl değerlendireceklerini köklü şekilde değiştiriyor.

Sanalizasyonun Gizli Maliyeti: Neden Bare-Metal Önemli

Geleneksel bulut sağlayıcıları imparatorluklarını sanallaştırma üzerine kurdu, ancak çıkarım iş yükleri için bu soyutlama katmanı ölçülebilir bir dezavantaj haline geldi. VMware araştırmaları, passthrough ile GPU sanallaştırmasının kontrol edilen ortamlarda genellikle %4-5 ek yük getirdiğini gösterse de, gerçek üretim dağıtımlarında performans kaybı çok daha yüksek olabiliyor. Bunun başlıca nedenleri şunlar:

• Kaynaklar için birden fazla VM’in rekabetinden kaynaklanan bellek bant genişliği çatışması
  
  
• Sanallaştırma katmanı yönetimi için CPU yükü
  
  
• Sanallaştırılmış depolama ve ağdan kaynaklanan G/Ç gecikmesi
  
  
• Çok kiracılı ortamlarda “gürültülü komşu” etkisi
  

Bare-metal GPU altyapısı, bu cezaları tamamen ortadan kaldırır. Sanallaştırma katmanları olmadan doğrudan donanım erişimi sağlayarak, şirketler şunları elde edebilir:

• Gerçek zamanlı uygulamalar için ölçülebilir gecikme iyileştirmeleri
  
  
• Kaynak çatışması olmadan öngörülebilir performans
  
  
• Çıkarım iş yükleri için kritik olan bellek bant genişliğinin maksimum kullanımı
  
  
• Optimizasyon ve ince ayar için doğrudan donanım kontrolü
  

Character.AI’nin altyapı ekibi, optimize edilmiş bare-metal sistemlerinin, önde gelen ticari API’leri kullanmaya kıyasla 13,5 kat maliyet avantajı sağladığını bildiriyor; bu, sanallaştırma yükünün ortadan kaldırılmasının gerçek dünya etkisini gösteriyor.

Aethir’in Benzersiz Avantajları: Yüksek Performanslı AI’yi Demokratikleştirmek

Bare-metal altyapı performans avantajları sağlasa da, Aethir, yüksek performanslı AI altyapısına erişimi demokratikleştirmek için tasarlanmış özel özelliklerle daha da ileri gidiyor:

Sıfır Egress Ücreti ve Aethir’in Temel Avantajı

Geleneksel bulut sağlayıcıları GB başına 0,08-0,12 dolar veri transferi ücreti alırken ve diğer bare-metal sağlayıcıları genellikle bant genişliği maliyetlerini müşteriye yansıtırken, Aethir tamamen ücretsiz egress sunuyor. Bu, şunları anlamına geliyor:

• Yeni AI şirketleri, bant genişliği cezaları olmadan küresel müşterilere hizmet verebilir
  
  
• Başarıyı cezalandırmayan öngörülebilir fiyatlandırma
  
  
• Özel anlaşmalar yapan teknoloji devleriyle gerçek maliyet eşitliği
  

Character.AI gibi 20.000 sorgu/saniye hizmet veren bir şirket için bu, aylık yüz binlerce dolar tasarruf anlamına geliyor; bu sermaye, altyapı vergilerine değil, inovasyona yeniden yatırılabiliyor.

Kurumsal Donanım, Startup Dostu Fiyatlarla

Aethir’in H100 GPU’ları saatlik 1,45 dolardan başlıyor ve uzun vadeli sözleşme gerektirmiyor—bu da her aşamadaki şirketler için kurumsal düzeyde çıkarımı erişilebilir kılıyor. 24-48 saat içinde konuşlandırma imkanıyla birleştiğinde, gelişmiş AI altyapısının yalnızca iyi finanse edilmiş şirketlere özel olmasının önündeki geleneksel engelleri kaldırıyor.

Yerel Performansla Küresel Ölçek

Dünya genelinde 200’ün üzerinde konumda GPU’lar ve 435.000’in üzerinde GPU konteyneri ile Aethir, düşük gecikmeli çıkarım için gereken coğrafi dağılımı sağlıyor—bu, küresel ölçekte rekabet eden tüketici odaklı AI uygulamaları için kritik önemde.

Çıkarım Ağırlıklı Gelecek: Talebi Kim Yönlendiriyor?

Birçok şirket, eğitim değil, çıkarımın ana GPU darboğazı olduğunu keşfediyor:

1. Tüketici AI Uygulamaları
   

Character.AI, ölçekleme zorluklarını gösteren örnek: Mühendislik bloglarına göre, günde milyarlarca token işleyen ve saniyede 20.000 çıkarım sorgusu sunan bir sistem. Tüm bu süreç, kullanıcı etkileşimini sürdürmek için düşük gecikmeli çıkarım gerektiriyor. Perplexity ve Anthropic’in Claude’u, milyonlarca eşzamanlı sohbeti yönetirken benzer zorluklarla karşılaşıyor.

2. Kurumsal RAG Sistemleri
   

Müşteri hizmetleri, bilgi yönetimi ve karar destek için retrieval-augmented generation (RAG) uygulayan kuruluşlar, embedding üretimi ve gerçek zamanlı getirme işlemlerinin yüksek performanslı çıkarım altyapısı gerektirdiğini keşfediyor. Her sorgu, onlarca embedding hesaplaması ve veri getirimi tetikleyebiliyor.

3. Otonom Sistemler
   

Waymo ve Cruise gibi sürücüsüz araç şirketleri, gerçek zamanlı kararlar için ultra-düşük gecikmeli çıkarım talep ediyor. Tek bir araç, algılama, tahmin ve planlama için birden fazla sinir ağı üzerinden saniyede binlerce çıkarım isteği üretebiliyor.

4. Finansal Hizmetler
   

Yüksek frekanslı işlem firmaları ve dolandırıcılık tespit sistemleri, gerçek zamanlı analiz için LLM’ler kullanıyor. Endüstri raporlarına göre, Two Sigma ve Citadel gibi firmalar her işlem için çıkarım yapıyor ve rekabet avantajını korumak için milisaniye altı yanıt süreleri gerekiyor.

5. Sağlık AI
   

Viz.ai ve Aidoc gibi tıbbi görüntüleme şirketleri, günlük milyonlarca taramayı işliyor. Her tarama, tespit, sınıflandırma ve raporlama için birden fazla çıkarım geçişi gerektiriyor ve gecikme, doğrudan hasta bakımını etkiliyor.

Çıkarım Kaynak Tüketimini Anlamak

NVIDIA araştırmaları ve son benchmarklar, çıkarım iş yüklerinin eğitimden temel olarak farklı özellikler taşıdığını gösteriyor:

Bellek Bant Genişliği Kraldır

Eğitimin hesaplama odaklı olmasına karşın, çıkarım genellikle bellek bant genişliğine bağlıdır. Cerebras’ın teknik dokümantasyonuna göre, 70B parametreli bir model için saniyede 1.000 token üretmek 140 TB/s bellek bant genişliği gerektirir—bu, tek bir GPU’nun kapasitesini aşar. Bu nedenle, 141GB HBM3e bellek ve 4,8TB/s bant genişliği ile NVIDIA H200, çıkarım iş yükleri için giderek değer kazanıyor.

Batch Boyutu Ekonomisi

NVIDIA teknik analizine göre, çıkarım tipik olarak eğitimdeki (256-2048) batch boyutlarına kıyasla daha küçük batch boyutlarıyla (1-32) çalışır. Bu da şunları getirir:

• Bellek transfer maliyetlerini yayma fırsatının azalması
  
  
• Gecikme optimizasyonuna daha yüksek hassasiyet
  
  
• Farklı donanım kullanım stratejisi gereksinimi
  

KV Cache Zorluğu

Character.AI mühendislik ekibi, transformer modeller için key-value (KV) cache’in uzun-context çıkarım sırasında önemli miktarda bellek tükettiğini bildiriyor. 70B parametreli bir model, 100 eşzamanlı kullanıcı ve 8K context window ile hizmet verirken yalnızca KV cache için 200GB’dan fazla GPU belleği gerektiriyor. Optimizasyon teknikleri, KV cache boyutunu 20 kat azaltarak büyük batch boyutlarını etkili şekilde sunmayı mümkün kıldı.

Çıkarım Başarısı İçin Doğru Donanımı Seçmek

Üretim dağıtımları ve yayınlanmış benchmarklara göre, donanımı çıkarım profilinize göre eşleştirmek için öneriler:

Gecikme Kritik Uygulamalar (Gerçek Zamanlı AI)

1. Optimal Seçim: NVIDIA H100/H200 + InfiniBand
   
   
2. Performans: 3,2Tbps düğümler arası bant genişliği, çoklu GPU çıkarımında minimal gecikme kaybı sağlar
   
   
3. Benchmarklar: NVIDIA, DeepSeek-R1 671B modeli için 8x Blackwell GPU kullanarak kullanıcı başına 250+ token/saniye bildiriyor
   
   
4. Kullanım Alanları: Otonom araçlar, gerçek zamanlı çeviri, canlı video analizi
   
   
5. Aethir Avantajı: Hızlı konuşlandırma ve bant genişliği ücreti yok
   

Yüksek Verimli Batch İşleme

1. Optimal Seçim: NVIDIA L40S veya birden fazla A100 + RoCE
   
   
2. Performans: Orta düzey gecikme gereksinimi olan paralel batch çıkarım için optimize edilmiş
   
   
3. Ekonomi: Batch iş yükleri için H100’lere kıyasla token başına %30-40 daha düşük maliyet
   
   
4. Kullanım Alanları: Çevrimdışı video işleme, belge analizi, batch embedding’ler
   
   
5. Aethir Avantajı: Uzun süreli sözleşme olmadan esnek konfigürasyonlar
   

Maliyet Odaklı Çıkarım

1. Optimal Seçim: NVIDIA L4 veya RTX 4090 kümeleri
   
   
2. Performans: 30B parametreden küçük modeller için dolar başına en iyi performans
   
   
3. Takaslar: Daha yüksek gecikme, uygun iş yüklerinde %60-70 maliyet indirimi
   
   
4. Kullanım Alanları: Chatbot’lar, içerik moderasyonu, öneri sistemleri
   
   
5. Aethir Avantajı: Küçük başla, ihtiyaca göre ölçekle, tutarlı fiyatlandırma
   

Modern Çıkarımın Stratejik Ekonomisi

Büyük bulut sağlayıcıları, 2024’te platformlarından çıkan müşteriler için egress ücretlerini kaldırdıklarını duyurmuş olsa da (AB Veri Yasası gereklilikleri), standart operasyonel egress ücretleri hâlâ önemli:

1. AWS: İlk 10TB/ay için 0,09$/GB, 150TB üzeri hacimlerde 0,05$/GB
   
   
2. Azure: Bölgeye göre 0,087$/GB’den başlayan benzer kademeli fiyatlandırma
   
   
3. Google Cloud: Bölge ve hedefe bağlı 0,08-0,12$/GB
   

Günde 1 milyon sorgu ve 10KB yanıt sunan tipik bir çıkarım iş yükü için bu, günlük yaklaşık 10GB egress veya aylık 300GB—24-36$ egress ücreti demek. Ölçeklendiğinde, Character.AI gibi şirketler aylık yüz binlerce dolar egress ücreti ile karşılaşabilir.

Aethir’in sıfır egress ücreti modeli, bu değişken maliyeti tamamen ortadan kaldırır ve şunları sağlar:

1. Kullanıma dayalı sürprizler olmadan öngörülebilir fiyatlandırma
   
   
2. Bant genişliği maliyet cezası olmadan ölçeklenme özgürlüğü
   
   
3. Transfer ücreti olmadan çok bölgeli konuşlandırma esnekliği
   

Çıkarım Stratejinizi Oluşturmak: Pratik Çerçeve

1. İş Yükünüzü Profilleyin
   
   Character.AI’nin optimizasyon yolculuğu, detaylı profillemenin önemini gösteriyor:
   

• Saniye başına gerçek token gereksinimlerini ölçün
  
  
• P50, P95 ve P99 gecikme gereksinimlerini belirleyin
  
  
• Günlük/aylık çıkarım hacmi desenlerini hesaplayın
  
  
• Batch boyutu dağılımlarını anlayın
  

2. Gerçek Maliyetleri Hesaplayın
   
   Temel işlem maliyetlerinin ötesinde:
   

• Egress ücretleri (geleneksel sağlayıcılarda toplam bulut maliyetinin %15-25’i olabilir)
  
  
• Sanallaştırma yükünün verim üzerindeki etkisi
  
  
• Kullanılabilirlik için yedeklilik gereksinimleri
  
  
• Zirve ve ortalama kullanım desenleri
  

3. Donanım Katmanınızı Seçin
   
   Üretim dağıtımlarına göre:
   

• Premium Katman (H200/H100): <100ms gecikme gerektiren servisler
  
  
• Performans Katmanı (L40S/A100): <500ms gecikme gereksinimleri
  
  
• Değer Katmanı (L4/4090): 1-2 saniye gecikmeyi tolere edebilen servisler
  

4. Dağıtımınızı Optimize Edin
   
   Üretim dağıtımlarından öne çıkan uygulamalar:
   

• KV cache optimizasyonu uygulayın (Character.AI %95 cache hit oranı elde etti)
  
  
• Model kuantizasyonunu dikkatli kullanın (Cerebras araştırmasına göre 16-bit modeller, 8-bit’e göre %5’e kadar daha iyi performans gösteriyor)
  
  
• Küresel gecikme optimizasyonu için coğrafi dağıtım yapın
  
  
• Bellek bant genişliği kullanımını birincil metrik olarak izleyin
  

Rekabet Gerçeği: Hız ve Maliyet Kazananı Belirler

Önde gelen AI şirketlerinin üretim metrikleri, optimize edilmiş çıkarım altyapısının rekabet avantajlarını ortaya koyuyor:

• Character.AI, altyapı optimizasyonu sayesinde 2022 sonundan bu yana servis maliyetlerini 33 kat azalttı
  
  
• Cerebras, Llama3.1-70B için 450 token/saniye sunuyor; GPU tabanlı çözümlerden 20 kat hızlı
  
  
• Perplexity, stratejik altyapı tercihleriyle yanıt sürelerini rakiplerinden %40 daha hızlı tutuyor
  

Desen açık: Altyapısını kontrol eden şirket, birim ekonomisini ve kullanıcı deneyimini kontrol eder.

Altyapı Yeniliği ile AI’yi Demokratikleştirmek

AI’deki gerçek devrim, yalnızca teknoloji devlerinin erişebildiği büyük modellerden değil, yüksek performanslı çıkarım altyapısına erişimi demokratikleştirmekten gelecek. Aethir’in bare-metal performansı, sıfır egress ücreti ve esnek dağıtım seçenekleri, tarihsel olarak yeni AI şirketlerinin etkili rekabet etmesini engelleyen bariyerleri ortadan kaldırıyor:

• Yeni girişimler, kurumsal oyuncularla aynı donanım kalitesiyle başlatabilir
  
  
• Bölgesel AI şirketleri, veri transfer maliyeti olmadan yerel pazarlara hizmet verebilir
  
  
• Akademik araştırmacılar, kurumsal sözleşmeler olmadan üretime hazır çıkarım dağıtabilir
  
  
• Açık kaynak projeler, sürdürülemez altyapı maliyetleri olmadan rekabetçi performans sunabilir
  

Bu demokratikleşme, AI inovasyonu için kritik önemde. Altyapı maliyetleri aşılmaz engeller yarattığında, inovasyon yalnızca başarılı olanların tekelinde olur. Bu engelleri kaldırarak, Aethir, AI şirketlerinin fikirlerinin kalitesiyle rekabet etmesini sağlıyor, altyapı bütçeleriyle değil.

İleriye Bakış: Çıkarım Odaklı Gelecek

Endüstri projeksiyonları ve teknoloji trendleri birkaç hızlandırıcı faktöre işaret ediyor:

• Test Zamanı Ölçekleme: OpenAI’nin o1 modelleri, çıkarım zamanı hesaplamasının geleneksel modellere göre 100 kat daha fazla token gerektirebileceğini gösteriyor
  
  
• Edge Çıkarım Büyümesi: 5G dağıtımı ve edge computing, dağıtılmış altyapı gerektiren yeni gecikme duyarlı çıkarım iş yükleri yaratıyor
  
  
• Multimodal Modeller: Görsel-dil modelleri, NVIDIA benchmarklarına göre 3-5 kat daha fazla çıkarım hesaplaması gerektiriyor
  
  
• Daha Uzun Context Pencereleri: 128K+ context window’lar bellek gereksinimlerini dramatik şekilde artırıyor; her pencere uzunluğu iki katına çıktığında orantılı bellek artışı gerekiyor
  

Sonuç: Altyapı, Rekabeti Eşitleyen Unsur

AI endüstrisi, model boyutu değil, çıkarım verimliliğinin pazar kazananlarını belirleyeceği yeni bir aşamaya giriyor. Bu değişimi fark eden ve optimize edilmiş altyapıya yatırım yapan kuruluşlar, sürdürülebilir rekabet avantajı elde etmek için konumlanıyor.

Ekonomik gerçekler etkileyici. Character.AI’nin optimize edilmiş bare-metal altyapı ile ticari API’lere kıyasla elde ettiği 13,5 kat maliyet avantajı, doğru altyapı seçimlerinin dönüştürücü etkisini gösteriyor. Aethir’in özel avantajları; sıfır egress ücreti, hızlı konuşlandırma ve erişilebilir fiyatlarla kurumsal donanım sunması sayesinde, bu optimizasyonlar her aşamadaki şirketler için erişilebilir oluyor ve yalnızca kurumsal bütçesi olanlara özel kalmıyor.

Çıkarım çağında rekabet etmek isteyen yeni AI şirketleri için soru, bare-metal GPU altyapısını benimsemek değil. Asıl soru, bu geçişi ne kadar hızlı yapabilecekleridir. Aethir’in altyapısı, rekabet edebilmek için gerekli araçlara erişimi demokratikleştiriyor ve AI inovasyonunun bir sonraki neslinin altyapı engelleri tarafından sınırlanmadan ortaya çıkmasını sağlıyor.

Eşit altyapı avantajıyla rekabet etmeye hazır mısınız? Aethir’in sıfır egress ücretli bare-metal GPU çözümleri, AI ekonominizi dönüştürmenizi ve her yerde herkesle rekabet etmenizi mümkün kılıyor. AI’nin geleceği, sadece bunu karşılayabilenlerin değil, bunu verimli bir şekilde konuşlandırabilenlerin olacak.