Liang Wenfeng Kimdir? DeepSeek’in Arkasındaki Çinli Dahinin Hikayesi

Liang Wenfeng, 1985’te Çin’in Guangdong eyaletinde doğan girişimci ve yatırımcıdır. Nicel hedge fonu High-Flyer’ın kurucusu ve yapay zeka şirketi DeepSeek’in kurucusudur. Şirketin Aralık 2024’te yayımladığı DeepSeek-V3 ve Ocak 2025’te yayımladığı DeepSeek-R1 modelleri, Çin dışında geliştirilen büyük dil modelleriyle karşılaştırılabilir performans göstererek küresel yapay zeka yarışını yeniden konuşulur hale getirdi.

Liang, kamuya kapalı bir profil çizmektedir; Çin basınına verdiği nadir röportajlarda merak güdüsüyle çalışan araştırma kültürünün önemini vurgulamaktadır. DeepSeek’in nispeten düşük maliyetli modelleri, Ocak 2025’te küresel borsalarda teknoloji hisselerinde sert düşüşlere yol açtı; bu gelişme, Liang’ı dünya çapında tanınan bir isim yaptı.

Bu makalede Liang’ın eğitimi, High-Flyer dönemi, DeepSeek’in kuruluşu ve şirketin etkisi, kaynaklara ulaşılabilen bilgiler çerçevesinde ele alınmaktadır.

Eğitim ve Erken Kariyer

Liang, Guangdong eyaletinde, öğretmen bir ailenin çocuğu olarak dünyaya geldi ve kırsal bir çevrede büyüdü. Zhejiang Üniversitesi’nde elektronik bilgi mühendisliği lisans (2007) ve bilgi iletişim mühendisliği yüksek lisans (2010) programlarını tamamladı; kaynaklara göre yüksek lisans tezi hedef takip algoritmaları üzerineydi.

Üniversite yıllarında finansal piyasalara ilgisi başladı. 2013’te arkadaşlarıyla birlikte hisse senedi alım satımını otomatikleştiren stratejiler geliştirmeye başladı; 2015’te Jacobi adlı bir girişim kurdu. Bu dönemde Çin’de nicel yatırım alanı büyümekteydi; matematik ve mühendislik kökenli ekiplerin borsada algoritmik stratejiler uygulaması, yeni bir iş modeli olarak öne çıkıyordu. Liang’ın mühendislik eğitimi, alım satım algoritmalarının tasarımında doğrudan işlev gördü ve onu çağdaşlarının büyük bölümünden ayıran bir teknik derinlik kazandırdı.

Liang, sonraki yıllarda Çinli teknoloji medyasına verdiği röportajlarda, piyasaların matematiksel modellere elverişli bir yapı sunduğu inancının bu dönemde şekillendiğini anlatmıştır. Ona göre nicel yatırım, mühendislik disipliniyle finansın birleştiği ve sonuçların ölçülebildiği bir alanı temsil etmektedir; bu çerçeve, onu maliyet ve verimlilik konularına ömür boyu duyarlı kılmıştır.

High-Flyer Dönemi

Liang, Şubat 2016’da Hangzhou’da High-Flyer hedge fonunu kurdu. Şirket, birkaç yıl içinde makine öğrenmesi temelli stratejileriyle Çin’in en büyük nicel fonlarından biri haline geldi; yönetilen varlıkların on milyarlarca yuanı aştığı bildirildi. Liang’ın yaklaşımı, alım satım kararlarının büyük ölçüde otomatikleştirilmesi ve yapay zeka araştırmasına sürekli yatırım yapılması üzerine kuruluydu.

2020’lerin başında fon, yapay zeka araştırması için gerekli hesaplama altyapısına yatırım yapmaya başladı. Kaynaklara göre şirket, ABD ihracat kısıtlamaları yürürlüğe girmeden önce 2021’e kadar yaklaşık on bin Nvidia A100 grafik işlemci satın aldı ve aynı yıl Fire-Flyer 2 adlı süper bilgisayar kümesini kurdu. Bu altyapı, sonraki yıllarda büyük dil modelleri eğitimi için temel oluşturdu. Liang, finansal kazançların bir kısmını uzun vadeli yapay zeka araştırmasına ayırma kararının, fonun geleneksel iş modelinden ayrışan bir hamle olduğunu sonraki açıklamalarında belirtmiştir.

Fon, çalışma disiplininde de sektörden ayrışıyordu: araştırma ekipleri, alım satım performansının yanı sıra makine öğrenmesi literatürüne katkılarıyla değerlendiriliyordu. Bu kültür, DeepSeek’in kuruluşunda ekip çekirdeğini oluşturdu.

Organizasyon yapısı da dönemin Çin finans sektöründen farklıydı: hiyerarşi görece yassıydı, ekipler önceden belirlenmiş performans hedefleri yerine araştırma soruları etrafında örgütlendi ve makine öğrenmesi makaleleri yayımlamak, kısa vadeli getiri kadar değerli sayıldı. Liang, bu yapının amacının hızlı kâr elde etmek değil, uzun vadede teknik yeteneği kurumsal bir sermaye olarak biriktirmek olduğunu belirtmiştir.

DeepSeek’in Kuruluşu

Nisan 2023’te High-Flyer, bağımsız bir genel yapay zeka araştırma grubu kuracağını duyurdu; Temmuz 2023’te DeepSeek resmen kuruldu. Şirket, High-Flyer’ın hesaplama altyapısını ve finansmanını kullanarak büyük dil modelleri geliştirmeyi hedefliyordu. Liang, ekibi ağırlıkla Çin’in önde gelen üniversitelerinin genç mezunlarından oluşturdu; onun ifadesiyle amaç, deneyimli sektör profesyonellerinden çok, merak güdüsüyle çalışan araştırmacılardan oluşan bir ekip kurmaktı.

Şirket Mayıs 2024’te DeepSeek-V2 modelini yayımladı; modelin API fiyatlarının rakiplerinden çok daha düşük olması, Çin’de bir fiyat savaşını başlattı. Aralık 2024’te DeepSeek-V3 yayımlandı: uzman karışımı mimarisine dayanan 671 milyar parametreli model, şirketin açıkladığı hesaplamaya göre yaklaşık 5,6 milyon dolarlık bilgi işlem maliyetiyle eğitildi; bu rakam, sektörde geniş yankı buldu ve eğitim maliyetleri üzerine kurulu varsayımları sorgulattı.

Şirketin teknik raporuna göre V3’ün eğitimi, ihracat kısıtlamalarına tabi H800 işlemcilerinden oluşan bir küme üzerinde yaklaşık iki ayda tamamlandı; çok başlı gizil dikkat ve düşük duyarlıklı aritmetik gibi yöntemler, bellek ve hesaplama tasarrufu sağladı. Liang, maliyet düşürmenin kendisinin bir hedef değil, kısıtlı altyapıyla ileri araştırma yapmanın doğal bir sonucu olduğunu ifade etmiştir; şirketin, piyasa koşullarına paralel maaşlarla yetenekli araştırmacıları çekmeyi amaçladığı bildirildi.

R1 ve Küresel Etki

20 Ocak 2025’te yayımlanan DeepSeek-R1, akıl yürütme yetenekleriyle OpenAI’ın o1 modeliyle karşılaştırılabilir sonuçlar veren açık ağırlıklı bir modeldi. Model, birkaç gün içinde dünya çapında ilgi gördü; 27 Ocak 2025’te DeepSeek uygulaması, ABD App Store’unun en çok indirilen uygulamaları arasına girdi. Aynı gün Nvidia hisseleri tek işlem gününde yaklaşık yüzde 17 değer kaybetti; bu düşüş, tarihin en büyük tek günlük piyasa değeri kayıplarından biri olarak yaklaşık 589 milyar dolar olarak hesaplandı.

Bu gelişme, ABD’nin Çin’e uyguladığı çip ihracat kısıtlamalarının etkinliği ve yapay zeka yarışının yönü üzerine tartışma başlattı. Analistler, düşük maliyetli eğitimin üst düzey model performansıyla uyumlu olabileceğini gösteren DeepSeek’in, sektörün harcama varsayımlarını sorgulatmasını vurguladı. Liang, Çinli basına verdiği nadir röportajlarda Çin’in teknoloji uygulayıcılığından özgün inovasyona geçmesi gerektiğini savunmuştur; ona göre alanda önceliği elinde tutan ülkelerin farkı, kopyalama yerine keşfetmeye dayalı bir kültürdür.

R1’in yayımlanmasının ardından şirket, Şubat 2025’te açık kaynak haftası çerçevesinde çıkarım altyapısına ve eğitim yöntemlerine ilişkin bileşenleri kod olarak paylaştı; bağımsız ekiplerin R1’deki akıl yürütme davranışını kısa sürede yeniden üretmesi, bulguların doğrulanabilirliğini destekledi. Uzmanlar, açık ağırlık stratejisinin şirket için hem prestij hem ekosistem etkisi taşıdığını, kapalı modellerin kurumsal benimsemesini ise belirli ölçüde zorlaştırdığını değerlendirdi.

R1 ile birlikte şirketin yayımladığı küçük distil modelleri, akıl yürütme yeteneklerinin Qwen ve Llama temelli daha küçük modellere aktarılmış sürümlerini içeriyordu; bu modeller, kısıtlı hesaplama kaynaklarına sahip araştırmacıların akıl yürütme teknikleri üzerinde çalışmasını kolaylaştırdı. Uzmanlar, distil yaklaşımının büyük modellerin davranışlarını düşük maliyetle yaygınlaştırmanın pratik bir yolunu gösterdiğini, ancak özgün yeteneğin yine büyük ölçekli eğitimde ortaya çıktığını değerlendirdi. Şirketin uygulamasının ücretsiz sunulması, modellerin bireyler arasında hızla yayılmasını sağlayan etkenlerden biri olarak kaydedilir.

Profil ve Değerlendirme

Liang, Çin’in en tanınabilir teknoloji girişimcilerinden biri olmasına karşın kamuya açık bilgisi sınırlıdır; medyada nadiren görünür ve şirket adına yazılı açıklamalar dışında konuşmaz. Ocak 2025’te, Başbakan Li Çiang’ın başkanlığındaki bir danışma toplantısına katılan isimler arasında yer aldığı bildirildi; bu davet, hükümet düzeyinde yapay zeka gündemindeki ağırlığını gösterir. Şirketin Çinli yatırımcı kitlesiyle ilişkisi ve sermaye yapısı, kamuoyuna tam olarak açıklanmamıştır.

Kaynaklara göre DeepSeek’in büyük bölümü Liang’ın doğrudan kontrolündedir; şirketin dış yatırımcılara açılmadığı, giderlerinin High-Flyer’ın birikimi ve model erişim gelirleriyle karşılandığı değerlendirilmektedir. Bu yapı, yatırım baskısı olmaksızın uzun vadeli araştırmaya olanak tanıyan bir özerklik olarak yorumlanmaktadır. Bu bağımsızlık, ihracat kısıtlamaları tartışmalarında şirketin konumunun ayrıntılı biçimde incelenmesini de beraberinde getirdi.

Liang, nadir röportajlarında organizasyon kültürünü de açıklamaktadır: ekiplerin üstten alta hedeflendirilmediğini, araştırmacıların ilgi duydukları sorunlar etrafında örgütlendiğini ve kısa vadeli ticari çıktı beklentisinin özgün inovasyonla bağdaşmadığını anlatmıştır. Ona göre gerçek inovasyon, anlık getirilerle ölçülemeyecek kadar uzun bir olgunlaşma süreci gerektirir; bu ilke, şirketin araştırma gündeminin genişliğinde gözlemlenmektedir.

Liang’ın hikayesi, finansal teknoloji birikiminin uzun vadeli araştırma sermayesine dönüştürülebileceğinin bir örneğidir. High-Flyer’ın kazançlarıyla satın alınan çipler, ihracat kısıtlamalarının dışında kalan bir laboratuvarın dünya çapında kabul gören modeller üretmesini sağladı. 2020’lerin ortasında DeepSeek, açık ağırlıklı modellerin küresel rekabetindeki konumuyla izlenmeye devam etmektedir; Liang ise Çin yapay zeka ekosisteminin en merak edilen figürlerinden biri olarak varlığını sürdürmektedir.