Adli analiz, ihracat kısıtlamalı Blackwell GPU parmak izlerini altı Çinli yapay zeka modelinde buldu

Halka açık yapay zeka model ağırlıkları üzerinde yapılan adli bir analiz, dört önde gelen Çinli yapay zeka laboratuvarından — DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax ve Ant Group — gelen altı yeni modelin, ABD ihracat kuralları gereği lisans olmadan Çin'e gönderilmesi yasak olan NVIDIA'nın Blackwell GPU'larında başlatıldığını ortaya koyuyor. Unemployment Labs tarafından yayımlanan ve Hacker News'te gündeme gelen kanıt, sızıntılardan veya içeriden bilgilerden değil, tamamen modellerin kendi yayımlanmış ağırlıklarından geliyor.

Hangi modeller Blackwell okunu veriyor

Rapora göre DeepSeek-V4-Flash ve MiniMax-M3, 148 streaming multiprocessor'a (SM) sahip B200 veya B300 çipleriyle eşleşirken, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro ve Ant Group'un Ling-3.1-flash modelleri 152 SM'ye sahip GB200 veya GB300 varyantlarıyla eşleşiyor. Bu çiplerin tümü Çin için ABB ihracat lisansı gerektiriyor ve hiçbiri için lisans bildirimi yapılmamış.

Geçiş yakın zamanda gerçekleşmiş. DeepSeek'in modelleri DeepSeek-V3'e (Aralık 2024) kadar Hopper'da eğitilmiş gibi okunuyor ve V4 kuşağından itibaren (Nisan 2026) Blackwell'e geçiyor. Moonshot, Kimi K2.5'e (Ocak 2026) kadar Hopper ve Kimi K3'ten itibaren (Temmuz 2026) Blackwell okunu veriyor. MiniMax, M2.7 (Nisan 2026) ile M3 (Haziran 2026) arasında geçiş yapmış; Ant Group ise Ling-3.0-flash (Ağustos 2026) ile Ling-3.1-flash (Ekim 2026) arasında geçmiş. Moonshot'un Kimi K2.7-Code sürümü ise arada bir yerde duruyor: Hopper dönemi ağırlıkları üzerine inşa edilmiş, ancak B200 veya B300 ile eşleşen küçük bir bileşen içeriyor.

Her büyük Çinli laboratuvar bu deseni göstermiyor. Alibaba (Qwen), Zhipu (GLM), Tencent, Xiaomi ve StepFun'un okunabilir en yeni modellerinin tümü Hopper'da eğitilmiş gibi okunuyor; Meituan ise LongCat-2.0'ın tamamen yapay zeka ASIC süperpod'larında eğitildiğini, yayımlanan ağırlıklarında NVIDIA parmak izi bulunmadığını söylüyor.

Parmak izi nasıl çalışıyor

Eğitim başlamadan önce, bir modelin milyarlarca parametresi başlangıç değerlerine ihtiyaç duyar. Çoğu büyük modelin temelindeki PyTorch çerçevesinde bu değerler, NVIDIA'nın cuRAND kütüphanesi aracılığıyla çağrılan Philox adlı deterministik sözde-rastgele üreteçten gelir. İş, SM başına 2.048'e kadar iş parçacığına paylaştırılır; bu yüzden daha fazla SM'ye sahip bir çip, aynı sayıları ağırlık matrislerindeki farklı konumlara atar. Bu da SM sayısını — B200/B300 için 148, GB200/GB300 için 152 — bitmiş ağırlıklarda okunabilir hale getirir.

Araştırmacılar her modelin başlangıç değerlerinin izlerini kurtardı, sonra bunları yeniden üretecek yapılandırmaları bulmak için yaklaşık altı trilyon seed ve yerleşim kombinasyonu arama yaptılar; DeepSeek-V4-Flash ve Kimi K3 için eşleşmeyi fiziksel Blackwell donanımı üzerinde doğruladılar. Yöntem bir doğrulama testinden geçiyor: Geliştiricileri eğitim donanımını açıkça bildirmiş 24 modelde analiz her seferinde açıklamayla aynı sonucu verdi ve teknik raporunda bir eğitim aşaması için GB200'ü adlandıran NVIDIA'nın Nemotron-3 Ultra'sı 152 SM olarak okunuyor. İstatistiksel olarak, arama alanındaki en güçlü rastgele eşleşme yaklaşık 8 sigma'ya ulaşabilirken, işaretlenen altı model 49 ile 1.385 sigma arasında değişiyor.

Donanımın ölçeği

Rapor, her modelin boyutunu ve eğitim verisini yüzde 35 kullanım oranındaki Blackwell verimiyle birleştirerek, her nihai eğitim turunun kabaca iki ila üç ay boyunca 500 ile 3.000 arası Blackwell GPU'ya ihtiyaç duyduğunu tahmin ediyor. Aynı hesap DeepSeek-V3'e uygulandığında 2.000 ila 2.500 çip çıkıyor; DeepSeek o tur için 2.048 çip açıklamıştı.

Çip başına yaklaşık 70.000 dolarlık bir fiyatla — raporun, Wall Street Journal'ın ByteDance için Malezya'na 2,5 milyar doların üzerinde bir maliyetle yaklaşık 36.000 Blackwell kurulduğuna dair haberinden türettiği bir rakam — en büyük kümeler tek başına 150 ila 200 milyon doları temsil edecek ve tespit edilen beş eğitim turu birlikte yarım milyar doları aşıyor. Rapora göre laboratuvarların ihracata tabi GPU'lara yaptığı toplam harcama muhtemelen milyarlarca dolar düzeyinde.

Kanıt neyi kanıtlıyor, neyi kanıtlamıyor

Parmak izi ağırlıkları başlatan donanımı belirliyor ve rapor, çıkarımın sınırları konusunda açık: Bu, Blackwell'in eğitimi de yaptığına dair sonucu kanıtlamadan destekliyor. Kendisi de Çin'e ihracatı kısıtlı, özel yapılandırılmış AMD donanımı, araştırmacıların tespit ettiği tek alternatif; bunu DeepSeek-V4-Flash için elerken diğer beş model için çok düşük bir olasılık olarak görüyorlar.

Analiz gelişmiş bilişim donanımına erişimi ortaya koyuyor; ancak çiplerin nerede bulunduğunu, erişimin nasıl sağlandığını ya da ihracat kontrollerinin fiilen ihlal edilip edilmediğini göstermiyor. K3 ile aynı seed'i paylaşan Kimi K3.1-Pro, ek post-training yapılmış bir K3 checkpoint'i olmaktan ibaret olabilir.

Neden önemli

ABD'li yetkililer ve basın raporları daha önce DeepSeek ve Moonshot'un Blackwell kullandığını öne sürmüştü, ancak teknik kanıt olmadan; bu analiz kanıtı sağlıyor ve listeyi dört laboratuvara genişletiyor. Önde gelen Çinli geliştiriciler kısıtlı silikon üzerinde veri merkezi ölçeğinde eğitim yapıyorsa, ihracat kontrolleri uygulamada sızıyor — yalnızca iddia düzeyinde değil — ve baskı icraata ve tedarik zinciri izlemesine kayıyor. Yöntem kendi başına da önemli: Donanım imzalarını doğrudan yayımlanmış ağırlıklardan okuduğu için, açık ağırlıklı sürümler artık dış analistlerin denetleyebileceği bir adli iz taşıyor — laboratuvarların artık görünmez sayamayacağı bir şey bu.