Diyelim ki Türkiye, 1 gigawattlık dev bir veri merkezi kurdu ve bunun içine sadece Nvidia H100 işlemcileri doldurdu. Ortaya çıkacak yapay zeka kapasitesi, Türk LLM’i için ne anlama gelir? Ve daha kritik soru: Bu hevesin faturası kaç milyar dolarda kesilir?
Hayali Senaryo: 1 GW’lık H100 Çiftliği
Önce sahneyi netleştirelim. Hipotez şu:
Türkiye, 1 GW’lık (1000 MW) bir veri merkezi kuruyor ve bu gücün tamamını Nvidia H100 GPU’larına ayırıyor. H100’ün veri merkezi konfigürasyonunda tam yükte yaklaşık 700 watt çektiğini kabul edersek:
1.000.000.000 W / 700 W ≈ 1,43 milyon adet H100
Yani ülke, teorik olarak yaklaşık 1,4 milyon H100’lük bir yapay zeka ordusunun sahibi oluyor. Bugün xAI, OpenAI, Anthropic gibi devlerin tek tek yüz binler mertebesinde GPU konuştuğu bir dünyada bu, “küresel çapta en büyük kümelerden biri” demek.
Bu noktada şu soruya geçiyoruz:
Bu kadar güçle gerçekten ne yapılabilir ve bunu Türk LLM projesine nasıl çeviririz?
Bu Güçle Neler Yapılabilir?
Bir H100, büyük dil modelleri için pratikte GPU başına kabaca 250–1000 token/s aralığında üretim yapabiliyor. Ortalamayı 500 token/s alalım; abartmıyoruz, saklamıyoruz.
1,43 milyon GPU × 500 token/s ≈ 714 milyon token/s
Bu, saniyede 714 milyon kelime benzeri birim üreten bir fabrika demek. Güne vurduğumuzda:
714 milyon token/s × 86.400 saniye ≈ 61 trilyon token/gün
Karşılaştırma için: GPT-3/4 seviyesinde bir modelin toplam eğitim veri seti olarak birkaç trilyon token kullanıldığı tahmin ediliyor. Yani bu küme, sadece bir günde, böyle bir modeli eğitirken kullanılan verinin tamamına yakınını üretebilecek hacimde.
Bunu Türkiye ölçeğine tercüme edersek:
E-devlet, sağlık, adalet, vergi, belediye sistemlerinin tamamı LLM destekli hale gelebilir; bankacılık, telekom, lojistik, savunma, medya, eğitim hepsi aynı anda bu altyapıya yaslanabilir. Ve hâlâ komşu ülkelere “Türk yapay zeka hizmeti” ihraç edecek kapasite kalır. Bu senaryo, “Türkler LLM yapabilir mi?” sorusunu fiilen gereksiz kılıyor. Burada asıl soru şuna dönüşüyor: Bu kadar gücü nerede, kimin için, hangi siyasi ve ekonomik önceliklerle kullanacağız?
Türk LLM’i Bu Kümede Ne Kadar Sürede Eğitilir?
Şimdi biraz teknik ama anlaşılır bir hesap yapalım. Diyelim ki Türkiye, gerçekten ciddi bir yerel model ailesine girişiyor:
Model boyutu 70 milyar parametre (70B) olsun; GPT-3 sınıfı ciddiyette, gayet iddialı bir model. Eğitim verisi olarak da 3–10 trilyon token arası bir karışım alalım: Türkçe ağırlıklı ama bölge dilleri, İngilizce, kod, hukuki metinler, kurumsal veriler dahil.
Yapay zeka literatüründe kaba kural, gereken hesaplama miktarını yaklaşık
6 × Parametre sayısı × Token sayısı FLOP olarak veriyor.
Bu formülü kullanırsak:
- 70B parametre ve 3T token için ≈ 1,26×10²⁴ FLOP
- 70B parametre ve 10T token için ≈ 4,2×10²⁴ FLOP
Peki kümenin hızı ne?
Bir H100’ün FP8 Tensor performansı kabaca 1 PFLOP/s = 10¹⁵ FLOP/s düzeyinde.
1,43 milyon H100 → 1,43×10⁶ × 10¹⁵ = 1,43×10²¹ FLOP/s teorik tavan demek.
Teorik alt sınırda:
- 1,26×10²⁴ / 1,43×10²¹ ≈ 0,25 saat
- 4,2×10²⁴ / 1,43×10²¹ ≈ 0,8 saat
Elbette hayat böyle işlemiyor. Ağ gecikmeleri, bellek, I/O, mimari verimsizlikler devreye girince verimlilik genellikle %20–30 bandına düşüyor ve 1 GW’ın tamamını da tek bir modele bağlamıyorsun. Ama her türlü makul düzeltmeyle bile gerçek şu:
Böyle bir küme ile 70B parametreli bir Türk LLM’ini saatler–en fazla birkaç gün içinde eğitmek mümkün. Aynı anda birden fazla model ailesi – kamuya özel, ticari, savunma amaçlı, akademik – rahatlıkla çıkarılabilir.
Özetle: Bu ölçekte bir yatırım, “Türkiye kendi GPT’sini yapabilir mi?” sorusunu teknik olarak bitirir. Geriye sadece veri politikası, hukuk, güvenlik ve kimin bu güce erişebileceği soruları kalır.
