Alibaba’nın bir sonraki Qwen açık ağırlıklı yapay zeka modeli için bazı ticari kullanıcılara gelir paylaşımı şartı getirmeyi planladığı bildiriliyor. Buna göre modeli bir hizmet olarak sunup gelir elde eden büyük şirketlerin Alibaba ile ayrı bir ticari anlaşma yapması gerekecek. Gelir paylaşım oranının ise henüz kesinleşmediği belirtiliyor.
Şirketin bu düzenlemeyi bir sonraki açık kaynak olarak nitelenen modeliyle birlikte devreye alması bekleniyor. Alibaba bugüne kadar bulut platformu üzerinden barındırdığı modellere erişim için geliştiricilerden ücret alıyordu. Buna karşılık, açık ağırlıklı modellerin müşteriler tarafından kendi veri merkezlerinde lisans ücreti ödemeden kurulmasına genel olarak izin veriliyordu.
Planlanan yaklaşım, mevcut Qwen3 açık ağırlıklı modellerde kullanılan lisans yapısından ayrışıyor. Alibaba, Qwen3 modellerinin Apache 2.0 lisansı altında yayımlandığını belirtiyor. Bu lisans, kendi koşulları çerçevesinde ticari kullanım, değiştirme ve yeniden dağıtıma izin veriyor. Yeni modelle gündeme gelen gelir paylaşımı ise özellikle büyük ölçekli ticari kullanım tarafında daha kısıtlayıcı bir çerçeve anlamına gelebilir.
Burada “open-source” ve “open-weight” ayrımı önem taşıyor. Açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş parametrelerin indirilebilir olduğu anlamına geliyor; ancak bu durum yapay zeka sisteminin her unsurunun açık olduğu ya da tüm ticari kullanım biçimlerinin serbest bırakıldığı anlamına gelmiyor. Bir modelin ağırlıklarını indirmek mümkün olsa bile eğitim verisi, ilgili kod tabanı veya kullanım koşulları tamamen açık olmayabiliyor.
Open Source Initiative tarafından tanımlanan açık kaynak yapay zeka yaklaşımı, kullanıcıların sistemi herhangi bir amaç için izin almadan kullanabilmesini, inceleyebilmesini, değiştirebilmesini ve paylaşabilmesini öngörüyor. Bu çerçeve ayrıca eğitim verisi, ilgili kod ve model parametreleri gibi bileşenlere erişimi de şart koşuyor. Dolayısıyla açık ağırlıklı bir modelin lisansı, teknik olarak indirilebilir olmasına rağmen açık kaynak tanımını tam olarak karşılamayabiliyor.
Alibaba ve diğer Çinli yapay zeka geliştiricileri son dönemde indirilebilir ağırlıklara sahip büyük modeller yayımladı. Buna karşılık OpenAI, Anthropic ve Google gibi şirketler ana ticari modellerini daha çok kapalı sistemler ve barındırılan servisler üzerinden sunuyor. Bu ayrım, lisanslama ve ticarileştirme stratejilerinde de belirginleşiyor.
Alibaba’nın planladığı model, Çinli yapay zeka şirketi Moonshot’un geçen ay yayımladığı açık ağırlıklı Kimi K3 için benimsediği ticari koşullara benziyor. Kimi K3 lisansında, belirli gelir eşiklerinin üzerindeki Model-as-a-Service işletmeleri için ayrı şartlar bulunuyor. Yayımlanan lisansa göre böyle bir hizmet işleten bir şirketin, kendisi ve bağlı kuruluşlarının toplam geliri ardışık herhangi bir 12 aylık dönemde $20 million seviyesini aşarsa Moonshot ile ayrıca anlaşma yapması gerekiyor.
Bu hüküm, Kimi K3 ve ondan türetilen modellerin ticari kullanımını kapsıyor. Lisans ayrıca büyük ölçekli tüketiciye dönük dağıtımlar için başka bir şart daha içeriyor. Aylık aktif kullanıcı sayısı 100 million seviyesini aşan veya aylık geliri $20 million üzerine çıkan ticari ürünlerin Kimi K3 adını belirgin şekilde göstermesi gerekiyor. İç kullanım senaryoları ile Moonshot ya da sertifikalı çıkarım ortakları üzerinden sunulan hizmetler bu zorunluluktan muaf tutulabiliyor.
Moonshot tarafındaki ticari anlaşmaların bazı durumlarda gelir paylaşımını da içerebildiği aktarılıyor. Bu anlaşmalara aşina kaynaklardan birine göre Moonshot, ortaklardan ilgili gelirin %30’una kadar pay talep edebiliyor. Çinli BT hizmetleri şirketi Chinasoft International da geçen ay yaptığı düzenleyici bildirimde Moonshot ile gelir paylaşımı anlaşması bulunduğunu açıkladı, ancak oranı paylaşmadı.
DigitalOcean Holdings de Kimi K3 ve diğer bazı Çinli modelleri sunan şirketler arasında yer alıyor. Şirketin CEO’su Paddy Srinivasan, Moonshot ile ticari bir anlaşma bulunduğunu doğrularken ayrıntı vermedi. Srinivasan bu yaklaşımı, şirketlerin yazılıma başlangıçta düşük ya da sıfıra yakın maliyetle erişip daha büyük ölçekli ticari kullanım, teknik hizmetler veya gelecekteki sürümlere erken erişim için ödeme yaptığı açık kaynak “freemium” modeline benzetti.
Bu noktada açık ağırlıklı modellerin pratik maliyet tarafı öne çıkıyor. Şirketler bir modeli API erişim ücreti ödemeden indirebilir, ancak büyük modelleri ölçekli biçimde çalıştırmak ciddi hesaplama altyapısı gerektiriyor. Lisans maliyeti düşük ya da sıfır olsa bile GPU kapasitesi, çıkarım sunucuları, ağ altyapısı ve operasyonel optimizasyon giderleri toplam tabloyu belirliyor.
Kimi K3 bu açıdan dikkat çekici bir örnek. Moonshot’a göre model toplam 2.8 trillion parametre içeriyor ve bunların 104 billion kadarı etkinleştiriliyor. Mixture-of-experts mimarisi kullanan modelde 896 uzman bulunuyor ve her token için bunların 16’sı seçiliyor. Bu yapı, her istekte modelin tamamını çalıştırmak yerine yalnızca ilgili uzmanların devreye girmesi sayesinde ölçekleme verimliliğini artırmayı hedefliyor.
Buna rağmen donanım gereksinimleri oldukça yüksek. Moonshot, Temmuz ayında kullanımın mevcut GPU kapasitesi üzerinde baskı oluşturduğunu söyleyerek yeni Kimi K3 aboneliklerini geçici olarak durdurmuştu. Bu ölçekte bir modelin ihtiyaç duyduğu altyapı nedeniyle, kendi bünyesinde barındırmayı tercih edecek kullanıcı sayısının görece sınırlı kalmasının beklendiği de belirtiliyor.
Alibaba da Qwen3.8-Max ile benzer bir mimari yaklaşım izliyor. Modelin yaklaşık 2.4 trillion parametre içerdiği, ancak her istekte yaklaşık 95 billion parametrenin etkinleştirildiği ifade ediliyor. Bu tür tasarımlar teoride verimlilik sunsa da yüksek hacimli kullanımda güçlü donanım yatırımı ihtiyacını ortadan kaldırmıyor.
Bulut sağlayıcıları bu tabloda barındırma ve çıkarım hizmetlerinden gelir elde ederken, yapay zeka altyapı şirketleri de kurulum ve optimizasyon hizmetleri üzerinden farklılaşabiliyor. Şirketlerin yalnızca modele erişim sunmakla değil, token kullanımını daha verimli hale getirme ve dağıtımı optimize etme gibi alanlarda da rekabet etmeye çalıştığı görülüyor.
Model geliştirme tarafında da maliyet baskısı sürüyor. Epoch AI ve Stanford araştırmacılarını içeren bir çalışmaya göre en yoğun hesaplama gerektiren eğitim süreçlerinin maliyeti 2016’dan bu yana yılda yaklaşık 2.4 kat arttı. Öte yandan Stanford’un 2025 AI Index raporu, belirli bir yetenek seviyesindeki modellere erişim fiyatlarının sert biçimde düştüğünü ortaya koyuyor. Yani eğitim pahalılaşırken, kullanım tarafında fiyat baskısı artıyor.
Bu durum, model üreticilerini lisans ve gelir paylaşımı gibi ek ticari mekanizmalara yöneltebilir. Alibaba hâlihazırda Qwen modellerine Alibaba Cloud üzerinden erişen geliştiricilerden ücret alıyor. Planlanan yeni düzenleme ise Qwen’i kendi altyapısında veya üçüncü taraf servislerde bağımsız biçimde dağıtan bazı şirketlerden de gelir elde etmesine imkan tanıyabilir.
Moonshot’un Kimi K3 için ticari koşullar eklemiş olması, indirilebilir ağırlıklarla gelir paylaşımı modelinin teoriden pratiğe geçtiğini gösteriyor. DigitalOcean ve Chinasoft International gibi şirketler Moonshot ile ticari anlaşmaları doğrulamış durumda, ancak mali ayrıntılar kamuya açıklanmış değil. Alibaba’nın da benzer bir çizgiye yönelmesi, açık ağırlıklı modellerde “ücretsiz indir, büyüdükçe öde” yaklaşımının yaygınlaşabileceğine işaret ediyor.
Yine de Alibaba henüz bir sonraki Qwen modelinin nihai lisansını ya da büyük ticari kullanıcılar için talep edeceği gelir paylaşım yüzdesini kamuya açıklamış değil. Bu nedenle şu aşamada netleşen unsur, şirketin Apache 2.0 benzeri daha serbest bir çerçeveden belirli büyük kullanıcıları kapsayan özel ticari anlaşmalara doğru ilerlemeyi değerlendirdiği. Nihai etkinin ne olacağı ise açıklanacak lisans metniyle anlaşılacak.
