DePue'nün Adli Analizi Altı Çinli Yapay Zeka Modelini NVIDIA Blackwell'e Bağlayabilir

Altı Model Blackwell Parmak İziyle Eşleşti

12 Kasım'da yayımlanan bir adli inceleme, dört önde gelen Çinli yapay zeka laboratuvarının en yeni altı modelinin, ABD ihracat kuralları gereği Çin'e sevki yasak olan NVIDIA'nın Blackwell çipleri üzerinde eğitildiği iddiasını ortaya koyuyor. Çalışmanın arkasındaki isim, eski bir OpenAI araştırmacısı olan Will DePue; sonucu X'te yaptığı bir paylaşımla duyurdu ve yöntemin tümünü yazılı kodla birlikte açtı. Rapor, Nisan 2026'dan sonra yayımlanan altı modeli tek tek sayıyor: DeepSeek'ten DeepSeek-V4-Flash ve DeepSeek-V4-Pro, Moonshot AI'dan Kimi K3 ve Kimi K3.1-Pro, MiniMax'ten MiniMax-M3 ve Ant Group'tan Ling-3.1-flash. Buna göre DeepSeek-V4-Flash ile MiniMax-M3, B200 ya da B300'e; kalan dört model ise NVIDIA'nın amiral gemisi raf sistemleri GB200 ya da GB300'e işaret ediyor. Tanılamanın dayanağı, eğitime başlamadan önce model ağırlıklarına atanan rastgele başlangıç değerleri. Rapora göre bu değerler, onları üreten çipe özgü bir düzende yerleşiyor; dolayısıyla yayımlanan her kontrol noktası, hangi donanımda eğitildiğini okunabilir biçimde taşıyor. Yöntemin çipi nerede bulundurduğunu ya da kimin sahiplendiğini gösteremeyeceği, raporda açıkça kabul ediliyor. Aynı test şirketlerin önceki sürümlerine uygulandığında sonuç önceki Hopper nesline çıkıyor: DeepSeek Aralık 2024'teki V3'e kadar, Moonshot Ocak 2026'daki Kimi K2.5'e kadar, MiniMax ise Nisan 2026'daki M2.7'ye kadar. DeepSeek ile Moonshot daha önce H800 parçalarıyla eğitildiğini açıklamıştı. Bu okumaya göre Blackwell'e geçiş bu yıl yaşandı.

@willdepue · X gönderisi

X'te yaptığı bir paylaşımla.

X'te görüntüle

Tohum Adli İncelemesi ve Sınırları

Mekanizma son derece belirli. PyTorch gibi çerçeveler, modelin başlangıç değerlerini tek bir tohum sayısından üretir ve bu işi çok sayıda GPU iş parçacığına paralel dağıtır. İş parçacığı sayısı çipin işlem birimlerini izler: Hopper'da 132, B200 ile B300'de 148, GB200 ile GB300'de 152. Aynı tohum bu yüzden aynı sayıları farklı konumlara diziyor; eğitimin hiç dokunmadığı ağırlıklar başlangıç değerlerini neredeyse olduğu gibi koruyor. DePue, kamuya açık kontrol noktalarına karşı yaklaşık 6 trilyon tohum ve çip dizilimi kombinasyonunu sınadığını bildiriyor. Rapora göre saf tesadüf en fazla kabaca 8 standart sapmaya varan eşleşme üretirken, altı modelin en güçlü kanıtı 49 ile 1.385 standart sapma arasında seyrediyor; en zayıf tek test bile 20 okuyor. Sonuç fiziksel donanımda da doğrulandı: 953049583 tohumu, DeepSeek-V4-Flash'in dokunulmamış başlangıç değerlerini bir B300 üzerinde bit düzeyinde yeniden üretirken, H100 üzerinde üretmiyor; kiralanan bir GB200 ise Kimi K3'ü 0,999995 korelasyonla geri verdi. Eğitim donanımını kendileri açıklayan 24 model üzerinde yapılan testlerin tümü bu okumayla örtüşüyor; rapor bunu ölçülmüş bir isabet oranı değil, tutarlılık kontrolü olarak tanımlıyor. Çalışma kendi sınırlarını da koyuyor: yalnızca ilk ağırlıkları üreten çipi tanıyor, tüm eğitim sürecini değil; ağırlıklar çipin sahibini ya da konumunu ifşa etmiyor. Blackwell sistemleri Çin dışındaki veri merkezlerinde kiralanabildiği için kanıt tek başına kaçakçılığı ya da ihracat kontrollerinin ihlalini kanıtlayamıyor. Ölçek tahminleri Kimi K3 için kabaca 4.500 Blackwell GPU'su, DeepSeek-V4-Pro için yaklaşık 3.000 GPU veriyor; beş koşunun toplamı 12.000'e yaklaşıyor. DePue bu rakamları 12 Kasım'da güncellediğini ve hiçbir laboratuvar eğitim verimini ya da süresini açıklamadığı için bu tahminlere güveninin düşük olduğunu yazdı. Herkes geçiş yapmadı: Alibaba'nın Qwen'i, Zhipu, Tencent, Xiaomi ve StepFun hâlâ Hopper okuyor; Meituan ise LongCat-2.0'ın tamamen kendi yapay zeka çipleriyle eğitildiğini belirtiyor ve modelde NVIDIA parmak izi görünmüyor. DePue'ya göre OpenAI ve Anthropic'in kıdemli araştırmacıları sonucu bağımsız olarak doğruladı; isimleri verilmedi. Konuyla ilgili hiçbir şirket, NVIDIA dâhil, bugüne dek açıklama yapmadı.

İhracat kontrolü açısından bu bulgu, denetimi limandan kontrol noktasına taşıyor. Yayımlanmış ağırlıklar uzun zamandır kamuya açık eserler sayılıyordu; güvenilir bir parmak izi ise her yeni sürümü geri çekilmesi zor fiili bir donanım ifşasına dönüştürüyor. Yöntemin sınırları da yapısal: bir çip ailesini adıyor, bir sevkiyatı değil; yurt dışında kiralanmış kapasite tamamen kör noktasında kalıyor ve politika sorusu tam da oraya kayıyor. Dört laboratuvar sessiz kalırsa yük, çiplerin gerçekte nerede olduğunu belirlemek üzere düzenleyicilere geçer. Parmak izleme yöntemi bağımsız tekrarlar altında ayakta kalırsa, Çin'den çıkacak her yeni model iki kez okunacak: bir kez yeteneği için, bir kez donanımı için.