Yapay zeka altyapı yatırımları hız kesmeden devam ederken, mevcut GPU'lardan mümkün olan en yüksek çıkarım (inference) miktarını elde etme baskısı da artıyor. Bu kritik alanda uzmanlaşan girişimler için fon toplama zamanı geldi. Son haftalarda gizlilik modundan çıkan ve hızla dikkat çeken firmalardan biri de Tensormesh oldu.
Tensormesh, Laude Ventures liderliğinde ve veri tabanı öncüsü Michael Franklin gibi melek yatırımcıların katılımıyla toplamda 4.5 milyon dolarlık bir tohum (seed) yatırım duyurdu. Bu finansman, şirketin ana odağı olan açık kaynaklı LMCache aracının ticari sürümünü geliştirmesine olanak tanıyacak.
LMCache: Maliyetleri Dramatik Şekilde Azaltan Teknoloji
Tensormesh kurucu ortağı Yihua Cheng tarafından geliştirilen ve yönetilen LMCache, doğru kullanıldığında yapay zeka çıkarım maliyetlerini 10 kata kadar düşürme potansiyeline sahip. Bu güç, aracın açık kaynak topluluklarında hızla benimsenmesini sağladı ve Google ile Nvidia gibi devlerden entegrasyon ilgisi topladı. Tensormesh şimdi bu akademik başarıyı kârlı bir iş modeline dönüştürmeyi hedefliyor.
Geleneksel Mimarinin Büyük Verimsizliği: KV Önbellek Atılımı
Teknolojinin kalbinde, karmaşık girdileri anahtar değerlerine indirgeyerek daha verimli işlem yapmayı sağlayan KV (Key-Value) önbelleği yer alıyor. Tensormesh CEO'su Junchen Jiang, geleneksel mimarilerde yaşanan temel bir soruna dikkat çekiyor:
“Geleneksel sistemlerde KV önbelleği her sorgu sonunda atılıyor. Bu, çok zeki bir analistin her sorudan sonra öğrendiklerini tamamen unutması gibidir.”
Tensormesh'in getirdiği yenilik, bu önbelleği ortadan kaldırmak yerine sistemde tutmak ve benzer bir işlem gerektiğinde yeniden kullanmak üzerine kurulu. GPU belleği son derece kısıtlı olduğundan, bu veriler farklı depolama katmanlarına yayılsa bile, aynı sunucu yükü altında çok daha fazla çıkarım gücü elde etme fırsatı sunuluyor.
Bu iyileştirme, özellikle sohbet arayüzleri (chatbotlar) için hayati önem taşıyor. Çünkü modelin, konuşma ilerledikçe büyüyen sohbet geçmişine sürekli olarak referans yapması gerekiyor. Benzer şekilde, ajan tabanlı sistemler de eylemlerinin ve hedeflerinin kaydını sürekli takip etmek zorundadır. Bu sürekli referans ihtiyacı, geleneksel yöntemlerde sürekli yeniden hesaplama veya bellek yüklemesi gerektirir.
Bu tür derin entegrasyonlar gerektiren ajanik yapay zeka sistemlerine olan stratejik ilgi de artmakta. Örneğin, OpenAI, Mac bilgisayarlar için doğal dil arayüzü sunan ve kullanıcıların uygulama içindeki yazma, planlama ve kodlama gibi günlük görevlerinde onlara eşlik etmeyi hedefleyen Sky yazılımının arkasındaki Software Applications, Inc. şirketini satın alarak bu alandaki iddiasını güçlendirdi. OpenAI'ın Mac yapay zeka arayüzü Sky'ı satın alması, yapay zekayı doğrudan ana iş istasyonlarına taşıma stratejisinin bir göstergesidir. Tensormesh'in sunduğu LMCache gibi optimizasyonlar, işte bu tür sürekli çalışan ve yüksek performans gerektiren ajanik sistemlerin maliyet etkinliğini sağlamak için kritik bir rol oynamaktadır.
Eleştirel Bakış ve Sektörün Zorlukları
Teoride, bu optimizasyonları AI şirketleri kendi içlerinde gerçekleştirebilir. Ancak, Tensormesh CEO'su Jiang'ın da belirttiği gibi, bu teknik karmaşıklık devasa boyutlardadır. İkinci depolama sisteminde KV önbelleğini yavaşlatmadan verimli bir şekilde yeniden kullanmak, derin sistem bilgisi gerektirir.
“Bunun örneğini gördük; bazı ekipler bu sistemi kurmak için 20 mühendis tutup üç ila dört ay harcıyor. Ya da bizim ürünümüzü kullanarak bunu çok daha verimli bir şekilde yapabilirler.”
Şeytanın Avukatı: Tensormesh'in iddiası güçlü olsa da, bu alandaki rekabet yoğun. Büyük bulut sağlayıcıları ve AI firmaları (Google, Meta, vb.) kendi dahili optimizasyon ekiplerine yatırım yapıyor. Tensormesh'in başarısı, onların sunduğu ürünün, şirketlerin kendi başlarına kuracaklarından ne kadar daha hızlı ve hatasız olduğu konusundaki ikna kabiliyetine bağlı olacaktır. Özellikle açık kaynak topluluğunda kazanılan güvenin ticari ürüne ne kadar sorunsuz aktarılacağı da merak konusu.
Tensormesh gibi altyapı optimizasyonları büyük yatırımlar çekerken, yapay zeka ekosisteminin uygulama katmanında da genç ve çevik ekipler, dikkat çekici başarılar elde ediyor. Örneğin, sadece 20 yaşındaki iki girişimci tarafından kurulan ve not alma aracı olarak piyasaya sürülen Turbo AI, kuruluşundan itibaren kârlılığını koruyarak ve sınırlı bir yatırımla 5 milyon kullanıcıya ulaşarak sektörde büyük bir başarıya imza attı. Bu durum, AI pazarında hem yüksek teknoloji altyapı optimizasyonlarının hem de kullanıcı odaklı, kârlı uygulamaların eş zamanlı olarak değerli olduğunu gösteriyor. Turbo AI'ın 20 yaşındaki girişimciler tarafından elde edilen 5 milyon kullanıcılı yapay zeka başarısı hakkında daha fazla detay için ilgili haberimizi okuyabilirsiniz.
Büyük teknoloji şirketleri de uygulama tarafındaki bu talebi karşılamak için hız kesmiyor. Örneğin, Meta, yapay zeka destekli düzenleme araçlarını doğrudan Instagram Hikayeleri (Stories) platformuna entegre ederek, kullanıcıların metin komutları girerek fotoğraf ve videolarına anında değişiklikler uygulamasını sağladı. Bu tür geniş kitlelere yayılan ve yüksek frekanslı çıkarım gerektiren özellikler, Tensormesh'in LMCache gibi teknolojilerinin altyapı maliyetlerini kontrol altında tutmadaki kritik rolünü bir kez daha vurguluyor. Bu yenilikçi entegrasyon hakkında daha fazla detayı öğrenmek için Instagram Meta AI'ın Hikayeler düzenleme entegrasyonu hakkındaki haberimizi okuyabilirsiniz.
Kilit Bilgiler Tablosu
| Metrik | Değer |
|---|---|
| Fon Miktarı | 4.5 Milyon Dolar (Tohum) |
| Lider Yatırımcı | Laude Ventures |
| Temel Teknoloji | LMCache (Açık Kaynak Tabanlı) |
| Vaat Edilen Verimlilik | Maliyetlerde 10 kata kadar düşüş |
| Öncül Sorun | KV Önbelleğinin Her Sorgu Sonunda Atılması |
Bu tür optimizasyon hamleleri, AI modellerinin yaygınlaşması ve daha erişilebilir hale gelmesi yolunda atılan önemli adımları temsil ediyor. GPU kaynaklarının verimli kullanılması, hem çevresel sürdürülebilirlik hem de AI hizmetlerinin nihai kullanıcıya daha uygun fiyatlarla ulaşması açısından kilit rol oynayacaktır.
Bu gelişme ile ilgili orijinal bilgileri okumak için Tensormesh'in AI çıkarım optimizasyonları hakkındaki haberi kaynak olarak inceleyebilirsiniz.
