CES 2026'da Lao Huang yeni bir bakış açısı sundu: veri merkezinin yeni darboğazının baskısı "yetersiz hesaplama"dan "yetersiz bağlam"a dönüştü ve "Bağlam yeni darboğazdır — depolama yeniden mimari yapılmalıdır" diye önerdi. 1️⃣ Peki burada Bağlam tam olarak neyi ifade ediyor? Bağlam çok temel bir yapay zeka kavramıdır! En popüler kelimelerle: Bağlam uzunluğu, yapay zeka modelinin mevcut sorununuzla uğraşırken "görebildiği" ve dikkate alabileceği toplam önceki metin (veya konuşma geçmişi) miktarıdır. Bunu bir modelin "kısa süreli çalışma hafızası" veya "referans kitabı sayfaları" olarak düşünebilirsiniz. Diyelim ki sınırlı hafızası olan bir öğretmeniniz var: Kısa bağlam uzunluğu (örneğin, 4K jetonlar): Bu öğretmen sadece son birkaç dakikanızı hatırlayabilir. Aniden ona sorarsanız: "Az önce tartıştığımız kitabın yazarı başka ne yaptı?" Eğer bu "hafıza penceresi" parçası artık yoksa, cevap veremez. Uzun bağlam uzunluğu (örneğin, 128K jeton): Bu öğretmen, geçen saatlerdeki hatta günlerdeki tüm konuşmanızı hatırlıyor. Uzun zaman önce bahsedilen detayları kolayca gözden geçirebilir ve bunlara dayalı karmaşık gerekçeler ve özetler yapabilir. 2️⃣Teknik olarak, bağlam uzunluğu genellikle "token" ile ölçülür. Bir jeton yaklaşık olarak 0,75 İngilizce kelimeye veya bir Çince karaktere eşittir. 🌟4K jetonlar: yaklaşık 3000 İngilizce kelime veya kısa bir makale. 🌟128K jeton: Yaklaşık 100.000 İngilizce kelime, bu bir roman uzunluğuna eşdeğer. 🌟1M jeton: Yaklaşık 750.000 İngilizce kelime, birkaç epik kitaba eşdeğer. 3️⃣Neden bu kadar önemli? Bağlamın uzunluğu, modelin üstesinden gelebileceği görevlerin karmaşıklığını ve tutarlılığını doğrudan belirler: -Uzun belge işleme: Yüzlerce sayfalık bir kitabı özetlemek, analiz etmek veya çevirmek için ekstra uzun bir bağlam penceresi gerekir. -Karmaşık çoklu turlu konuşmalar: Müşteri hizmetlerinde, psikolojik danışmanlıkta veya karmaşık yaratıcı iş birliklerinde sohbetler onlarca, hatta yüzlerce tur sürebilir. Uzun bağlamlar, modelin başlangıç ayarlarını ve hedeflerini unutmamasını sağlar, diyalogda tutarlılık ve derinliği korur. - "Samanlıkta İğne" Yeteneği: Bu, uzun bağlamlı modellerin etkinliğini ölçmek için önemli bir testtir. Yani, bir gerçek kasıtlı olarak on binlerce kelime metinde gömülür ve güçlü bir uzun bağlam modeli cevabı doğru şekilde bulabilir. - Bilgi kaybının azalması: Kısa bağlamlarda, yeni bilgi girildiğinde eski bilgi "sıkıştırılır". Bu da model amnezi, tutarsızlık anlamına gelir. Uzun bağlam bu sorunu büyük ölçüde hafifletiyor. 4️⃣ Peki bağlam yeni bir darboğaz haline geldiğinde, ne tür bir teknolojik devrim ve yatırım fırsatları getirecek? Aslında, son birkaç gündeki piyasaya bakınca, güçlü SanDisk $SDNK, Micron, $MU Samsung ya da SK olup olmadığı çok belli. Yeni teknolojik darboğazlar da yeni fırsatlar getirecek. Bu, depolama mimarilerinde ve bellek alt sistemlerinde (HBM yüksek bant genişliğine sahip bellek, CXL protokolü, NVIDIA'nın ICMS platformu vb.) devrim yarattı. 5️⃣ Depolama süper döngüsü gerçekten gelebilir! Bu mantıksal değişim dalgası, başlangıçta "destekleyici rollere" ait olan bellek ve depolamaya, yapay zeka altyapı döngüsünün "baş kahraman" betiklerini almasına olanak sağladı....