Yapay zeka devrimi bir dönüm noktasında: Yapay zeka patlaması dotcom balonuna yansıdı – Abartı ve maliyetlerin stratejik analizi

Yapay Zeka Hakkındaki Kirli Gerçek: Teknoloji Milyarlarca Dolar Yakıyor Ama Neden Kar Etmiyor?

Teknolojik manzara, yapay zekânın (YZ) hızla yükselişiyle tanımlanan bir dönüm noktasında. Üretken YZ alanındaki gelişmelerin tetiklediği bir iyimserlik dalgası, 1990'ların sonlarındaki dot-com balonunun yoğunluğuna ve kapsamına benzer bir yatırım çılgınlığını tetikledi. Dünyanın tarihi boyutlarda bir ekonomik devrimin eşiğinde olduğuna dair güçlü inançla beslenen tek bir teknolojiye yüz milyarlarca dolar akıyor. Genellikle kârlılığı zar zor sağlayan iş modellerine sahip şirketler için astronomik değerlemeler yaygınlaştı ve hem köklü teknoloji devlerini hem de sayısız girişim şirketini bir tür altına hücum hissi sardı. Piyasa değerinin "Muhteşem Yedili" olarak adlandırılan birkaç şirketin elinde yoğunlaşması, o dönemde Nasdaq'ın gözde şirketlerinin hakimiyetini yansıtıyor ve aşırı ısınan piyasa dinamikleri hakkındaki endişeleri artırıyor.

Ancak bu raporun temel tezi, piyasa duyarlılığındaki yüzeysel benzerliklere rağmen, altta yatan ekonomik ve teknolojik yapıların derin farklılıklar sergilediğidir. Bu farklılıklar, karmaşık analizler gerektiren benzersiz fırsatlar ve sistemik riskler kümesine yol açar. Dot-com çılgınlığı, tamamlanmamış bir internet vaadi üzerine kurulu olsa da, günümüzün yapay zeka teknolojisi halihazırda birçok iş sürecine ve tüketici ürününe yerleşmiş durumdadır. Yatırılan sermayenin türü, teknolojinin olgunluğu ve piyasanın yapısı, temelde farklı bir başlangıç ​​noktası oluşturur.

İçin uygun:

• 2000'deki dot-com balonu tekrar mı ediyor? Mevcut yapay zeka patlamasının eleştirel bir analizi

Dotcom dönemine paralellikler

Mevcut piyasa tartışmalarını şekillendiren ve birçok yatırımcıda bir déjà vu hissi uyandıran benzerlikler aşikârdır. Bunlardan ilki ve en önemlisi aşırı değerlemelerdir. 1990'ların sonlarında, Nasdaq hisseleri için 50, 70 ve hatta 100'lük fiyat-kazanç (F/K) oranları norm haline gelmişti. Bugün, S&P 500'ün döngüsel olarak ayarlanmış değerlemesi, son on yılın kazançlarının 38 katına ulaşıyor; bu seviye, yakın ekonomik tarihte ancak dot-com balonunun zirvesinde aşılmıştı. Bu değerlemeler, mevcut kazançlardan ziyade, dönüşmüş bir piyasada gelecekteki tekel getirisi beklentisine dayanmaktadır.

Bir diğer ortak özellik ise, teknoloji sektörünün çok ötesine uzanan teknolojinin dönüştürücü gücüne olan inançtır. Tıpkı internet gibi, yapay zekâ da imalattan sağlık hizmetlerine ve yaratıcı endüstrilere kadar her sektörü kökten değiştirmeyi vaat ediyor. Birçok yatırımcının gözünde, bu yaygın devrim anlatısı, olağanüstü sermaye girişlerini ve uzun vadeli piyasa hakimiyeti uğruna kısa vadeli kayıpları kabullenmeyi haklı çıkarıyor. Altına hücum hissiyatı sadece yatırımcıları değil, geride kalmamak için yapay zekâyı uygulama baskısı altındaki şirketleri de etkiliyor ve bu da talebi ve dolayısıyla değerlemeleri daha da artırıyor.

Temel farklılıklar ve etkileri

Bu benzerliklere rağmen, dot-com döneminden farklılıklar, mevcut piyasa durumunu ve potansiyel gelişimini anlamak için hayati önem taşıyor. Belki de en önemli fark, sermaye kaynağında yatıyor. Dot-com balonu, büyük ölçüde, genellikle krediyle spekülasyon yapan küçük yatırımcılar ve aşırı ısınmış bir halka arz (IPO) piyasası tarafından finanse edildi. Bu durum, piyasa duyarlılığının yönlendirdiği son derece kırılgan bir döngü yarattı. Günümüzdeki yapay zeka patlaması ise, esas olarak spekülatif özel yatırımcılar tarafından değil, dünyanın en kârlı şirketlerinin şişkin kasalarından finanse ediliyor. Microsoft, Meta, Google ve Amazon gibi devler, köklü işletmelerden elde ettikleri muazzam kârlarını stratejik olarak bir sonraki teknoloji platformunu inşa etmeye yatırıyor.

Sermaye yapısındaki bu değişimin derin sonuçları var. Mevcut patlama, kısa vadeli piyasa duyarlılığı dalgalanmalarına karşı çok daha dirençli. Bu, salt spekülatif bir çılgınlıktan ziyade, teknolojik üstünlük için stratejik ve uzun vadeli bir mücadele. Bu yatırımlar, "Muhteşem Yedili"nin bir sonraki platform savaşında galip gelmesi için stratejik bir zorunluluk. Bu, yapay zeka uygulamaları kârsız kalsa bile patlamanın daha uzun süre devam edebileceği anlamına geliyor. Dolayısıyla, balonun potansiyel bir "patlaması", büyük olasılıkla küçük şirketlerin genel bir piyasa çöküşü olarak değil, stratejik değer düşüklükleri ve büyük oyuncular arasında büyük bir konsolidasyon dalgası olarak ortaya çıkacaktır.

İkinci önemli fark ise teknolojik olgunluktur. Milenyumun başında internet, sınırlı bant genişliği ve düşük yaygınlığa sahip, genç ve henüz tam olarak gelişmemiş bir altyapıydı. O dönemin birçok iş modeli, teknolojik ve lojistik gerçekler nedeniyle başarısızlığa uğramıştı. Buna karşılık, günümüzün yapay zekâsı, özellikle büyük dil modelleri (LLM) biçiminde, günlük iş yaşamına ve yaygın olarak kullanılan yazılım ürünlerine halihazırda sıkı bir şekilde entegre olmuştur. Teknoloji sadece bir vaat değil, aynı zamanda halihazırda kullanımda olan bir araçtır ve bu da ekonomideki yerini önemli ölçüde sağlamlaştırmaktadır.

Yapay zeka çılgınlığı neden dotcom balonunun bir kopyası değil ve hâlâ tehlikeli olabilir?

Yapay zeka çılgınlığı neden dotcom balonunun bir kopyası değil ve hâlâ tehlikeli olabilir? – Görsel: Xpert.Digital

Her iki dönem de yüksek bir iyimserlikle karakterize edilse de, önemli noktalarda farklılık gösterirler: 2000 yılı civarındaki dot-com balonunun karakteristik özelliği son derece yüksek P/E oranları (50-100+) ve "gözbebeklerine" ve büyümeye güçlü bir odaklanma iken, 2025 yılı civarındaki yapay zeka patlaması, S&P 500'ün döngüsel olarak ayarlanmış P/E oranının yaklaşık 38 olduğunu ve odak noktasının beklenen gelecekteki tekelcilere kaydığını göstermektedir. Finansman kaynakları da farklıdır: O zamanlar halka arzlar, kaldıraçlı bireysel yatırımcılar ve risk sermayesi baskındı; bugün ise fonlar ağırlıklı olarak teknoloji devlerinin şirket kârlarından ve stratejik yatırımlardan geliyor. Teknolojik olgunluk da önemli ölçüde farklılık göstermektedir: milenyumun başında internet henüz sınırlı bir bant genişliğiyle geliştirilme aşamasındayken, yapay zeka artık kurumsal yazılımlara ve nihai ürünlere entegre edilmiştir. Son olarak, piyasanın farklı bir yapısal karakteri de belirgindir: Dot-com dönemi, çok sayıda spekülatif girişim ve yükselen Nasdaq hisseleriyle karakterize edilirken, mevcut yapay zeka patlaması, birkaç "Muhteşem Yedili" şirketine aşırı bir yoğunlaşmayla karakterize edilmektedir. Aynı zamanda, günümüzde lider yapay zeka uygulamalarının yüz milyonlarca kullanıcısı ile son kullanıcı benimsemesi çok daha yüksektir.

Merkezi soru

Bu analiz, bu rapora rehberlik edecek temel soruya yol açıyor: Üretkenliği ve refahı yeniden tanımlayacak sürdürülebilir bir teknolojik dönüşümün başlangıcında mıyız? Yoksa sektör, kârlı bir amacı olmayan devasa, sermaye yoğun bir makine inşa etme sürecinde mi ve böylece çok farklı bir tür balon mu yaratıyor? Bu balon daha yoğun, stratejik ve potansiyel olarak daha tehlikeli mi? Sonraki bölümler, bu soruyu ekonomik, teknik, etik ve piyasa stratejisi perspektiflerinden inceleyerek, yapay zeka devriminin kritik dönüm noktasında kapsamlı bir resim çizecek.

Ekonomik gerçeklik: Sürdürülemez iş modellerinin analizi

800 milyar dolarlık açık

Yapay zeka sektörünün ekonomik zorluklarının merkezinde, artan maliyetler ve yetersiz gelir arasındaki muazzam, yapısal bir tutarsızlık yatıyor. Danışmanlık firması Bain & Company tarafından yapılan endişe verici bir çalışma, bu sorunu niceliksel olarak ortaya koyuyor ve 2030 yılına kadar 800 milyar dolarlık bir finansman açığı öngörüyor. Çalışmaya göre, artan bilgi işlem gücü, altyapı ve enerji maliyetlerini karşılamak için sektörün 2030 yılına kadar yaklaşık 2 trilyon dolarlık yıllık gelir elde etmesi gerekiyor. Ancak tahminler, bu hedefin önemli ölçüde kaçırılacağını ve mevcut iş modellerinin sürdürülebilirliği ve astronomik değerlemelerin gerekçeleri hakkında temel sorular ortaya çıkaracağını gösteriyor.

Bu fark, soyut bir gelecek senaryosu değil, temel bir ekonomik yanlış hesaplamanın sonucudur. Sosyal medya çağında oluşturulan geniş bir kullanıcı tabanının otomatik olarak kârlılığa yol açtığı varsayımı, yapay zekâ bağlamında yanıltıcıdır. Facebook veya Google gibi ek bir kullanıcı veya etkileşimin marjinal maliyetinin sıfıra yakın olduğu platformların aksine, yapay zekâ modellerinde her bir istek -üretilen her token- gerçek ve önemsiz olmayan hesaplama maliyetleri doğurur. Bu "düşünce başına ödeme" modeli, yazılım endüstrisinin geleneksel ölçekleme mantığını baltalamaktadır. Dolayısıyla, yüksek kullanıcı sayıları, para kazanma sürekli işletme maliyetlerini aşmadığı sürece, potansiyel bir kâr faktörü yerine artan bir maliyet faktörü haline gelir.

OpenAI Vaka Çalışması: Popülerlik ve Kârlılık Paradoksu

Hiçbir şirket bu paradoksu, üretken yapay zeka devriminin amiral gemisi olan OpenAI'dan daha iyi açıklayamaz. 300 milyar dolarlık etkileyici değerlemesine ve haftalık 700 milyonluk kullanıcı tabanına rağmen, şirket ciddi bir zararda. Zararlar 2024'te yaklaşık 5 milyar dolara ulaştı ve 2025'te 9 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Sorunun özü, düşük dönüşüm oranında yatıyor: Yüz milyonlarca kullanıcısından sadece beş milyonu ücretli müşteri.

Daha da endişe verici olanı, en pahalı abonelik modellerinin bile maliyetlerini karşılamadığı gerçeğidir. Raporlar, aylık 200 dolarlık premium "ChatGPT Pro" aboneliğinin bile zarar eden bir girişim olduğunu gösteriyor. Modelin yeteneklerini yoğun bir şekilde kullanan güçlü kullanıcılar, abonelik ücretlerinin karşıladığından daha fazla bilgi işlem kaynağı tüketiyor. CEO Sam Altman, bu maliyet durumunu "çılgınca" olarak nitelendirerek, para kazanmanın temel zorluğunu vurguladı. OpenAI'nin deneyimi, klasik SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) modelinin, kullanıcıların hizmetten elde ettiği değer, hizmetin maliyetini aştığında sınırlarına ulaştığını gösteriyor. Bu nedenle sektör, basit aboneliklerin veya reklamların ötesine geçen ve "hizmet olarak zeka"nın değerini uygun şekilde fiyatlandıran yepyeni bir iş modeli geliştirmelidir; bu, şu anda yerleşik bir çözümü olmayan bir görevdir.

Geri dönüş beklentisi olmayan yatırım çılgınlığı

Kârlılık eksikliği sorunu yalnızca OpenAI ile sınırlı değil, tüm sektöre yayılmış durumda. Büyük teknoloji şirketleri adeta bir yatırım çılgınlığına kapılmış durumda. Microsoft, Meta ve Google, 2025 yılına kadar yapay zeka projelerine toplam 215 milyar dolar harcamayı planlarken, Amazon da 100 milyar dolar daha yatırım yapmayı planlıyor. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana iki katından fazla artan bu harcamalar, öncelikle veri merkezlerini genişletmeye ve yeni yapay zeka modelleri geliştirmeye yönlendiriliyor.

Ancak bu devasa sermaye yatırımı, bugüne kadar elde edilen getirilerle büyük bir tezat oluşturuyor. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) tarafından yapılan bir araştırma, önemli yatırımlara rağmen, ankete katılan şirketlerin %95'inin yapay zeka girişimlerinden ölçülebilir bir yatırım getirisi (YG) elde edemediğini ortaya koydu. Bunun temel nedeni, sözde "öğrenme açığı": Çoğu yapay zeka sistemi geri bildirimlerden ders çıkaramıyor, belirli iş bağlamına uyum sağlayamıyor veya zaman içinde gelişemiyor. Sağladıkları faydalar genellikle bireysel çalışanların bireysel üretkenliğini artırmakla sınırlı olup, şirketin kârlılığı üzerinde gözle görülür bir etki yaratmıyor.

Bu dinamik, mevcut yapay zeka patlaması hakkında daha derin bir gerçeği ortaya koyuyor: Bu büyük ölçüde kapalı bir ekonomik sistem. Teknoloji devleri tarafından yatırılan yüz milyarlarca dolar, öncelikli olarak kârlı son kullanıcı ürünleri yaratmıyor. Bunun yerine, Nvidia liderliğindeki donanım üreticilerine doğrudan akıyor ve şirketlerin kendi bulut bölümlerine (Azure, Google Cloud Platform, AWS) geri dönüyor. Yapay zeka yazılım bölümleri milyarlarca dolar zarar ederken, bulut ve donanım sektörleri patlayıcı bir gelir büyümesi yaşıyor. Teknoloji devleri, kârlı temel işlerinden sermayeyi yapay zeka bölümlerine etkili bir şekilde aktarıyor ve bu bölümler de bu parayı donanım ve bulut hizmetlerine harcıyor, böylece kendi şirketlerinin veya ortaklarının diğer bölümlerinin gelirini artırıyor. Bu devasa altyapı inşası aşamasında, son müşteri genellikle yalnızca ikincil bir husustur. Kârlılık, teknoloji yığınının en altında (çipler, bulut altyapısı) yoğunlaşırken, uygulama katmanı büyük bir zarar lideri görevi görüyor.

Aşağıdan gelen bozulma tehdidi

Yerleşik sağlayıcıların pahalı ve kaynak yoğun iş modelleri, aşağıdan gelen artan tehdit nedeniyle daha da zayıflıyor. Özellikle Çin'den gelen yeni, düşük maliyetli rakipler hızla pazara giriyor. Örneğin, Çin modeli Deepseek R1'in hızla pazara girmesi, yapay zeka pazarının ne kadar değişken olduğunu ve yüksek fiyatlı modellere sahip yerleşik sağlayıcıların ne kadar çabuk baskı altına girebileceğini gösterdi.

Bu gelişme, açık kaynaklı modellerin birçok kullanım durumu için maliyetin çok daha düşük bir kısmına "yeterince iyi" performans sunduğu daha geniş bir eğilimin parçasıdır. Şirketler, basit sınıflandırma veya metin özetleme gibi rutin görevler için en pahalı ve güçlü modellere ihtiyaç duymadıklarını giderek daha fazla fark ediyor. Daha küçük ve özelleştirilmiş modeller genellikle yalnızca daha ucuz olmakla kalmıyor, aynı zamanda daha hızlı ve uygulaması daha kolay. Yapay zeka teknolojisinin bu "demokratikleşmesi", en son performansı yüksek fiyatlarla metalaştırmaya dayalı iş modelleri için varoluşsal bir tehdit oluşturuyor. Daha ucuz alternatifler, maliyetin %1'ine performansın %90'ını sunduğunda, büyük tedarikçilerin büyük yatırımlarını haklı gösterip paraya çevirmeleri giderek zorlaşıyor.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Zekanın Maliyeti: Altyapı, Enerji ve Yapay Zeka Harcamalarının Gerçek Etkenleri

Eğitim ve çıkarım maliyetleri: İki aşamalı bir zorluk

Yapay zekanın maliyetleri iki ana kategoriye ayrılabilir: modelleri eğitme maliyeti ve çıkarım olarak bilinen çalıştırma maliyeti. Büyük bir dil modelini eğitmek tek seferlik ancak son derece pahalı bir süreçtir. Binlerce özel işlemci üzerinde devasa veri kümeleri ve haftalarca hatta aylarca süren hesaplama süresi gerektirir. Bilinen modellerin eğitim maliyeti, bu yatırımların büyüklüğünü göstermektedir: GPT-3 yaklaşık 4,6 milyon dolara mal olmuşken, GPT-4 eğitimi şimdiden 100 milyon doların üzerinde harcamaya yol açmıştır ve Google'ın Gemini Ultra modelinin eğitim maliyetinin 191 milyon dolar olduğu tahmin edilmektedir. Bu meblağlar, pazara giriş için önemli bir engel teşkil etmekte ve finansal açıdan güçlü teknoloji şirketlerinin hakimiyetini pekiştirmektedir.

Eğitim maliyetleri manşetlere hakim olsa da, çıkarım çok daha büyük ve uzun vadeli bir ekonomik zorluğu temsil ediyor. Çıkarım, daha önce eğitilmiş bir modeli sorguları yanıtlamak ve içerik oluşturmak için kullanma sürecini ifade eder. Her bir kullanıcı sorgusu, kullanımla birlikte biriken hesaplama maliyetlerine yol açar. Tahminler, bir modelin tüm yaşam döngüsü boyunca çıkarım maliyetlerinin toplam maliyetlerin %85 ila %95'ini oluşturabileceğini göstermektedir. Bu devam eden işletme maliyetleri, önceki bölümde açıklanan iş modellerinin kârlılığa ulaşmasının bu kadar zor olmasının temel nedenidir. Kullanıcı tabanını ölçeklendirmek, doğrudan işletme maliyetlerinin ölçeklendirilmesine yol açar ve bu da geleneksel yazılım ekonomisini altüst eder.

Donanım tuzağı: NVIDIA'nın altın kafesi

Maliyet patlamasının merkezinde, tüm sektörün tek bir donanım türüne olan kritik bağımlılığı yatıyor: neredeyse yalnızca tek bir şirket, Nvidia tarafından üretilen son derece özel grafik işlem birimleri (GPU'lar). H100 modelleri ve daha yeni B200 ve H200 nesilleri, yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için fiili standart haline geldi. Bu pazar hakimiyeti, Nvidia'nın ürünleri için yüksek fiyatlar talep etmesine olanak sağladı. Tek bir H100 GPU'nun satın alma fiyatı 25.000 ila 40.000 dolar arasında değişiyor.

İçin uygun:

• ABD'deki tuhaf patlama: Şok edici bir gerçek, yapay zeka çılgınlığı olmasaydı gerçekte ne olacağını gösteriyor

Çoğu şirket için bu donanımı satın almak bir seçenek olmadığından, bulutta bilgi işlem gücü kiralamaya yöneliyorlar. Ancak burada bile maliyetler çok yüksek. Tek bir üst düzey GPU'nun kiralama fiyatları saat başına 1,50 dolardan 4,50 doların üzerine kadar değişiyor. Modern yapay zeka modellerinin karmaşıklığı bu sorunu daha da kötüleştiriyor. Büyük bir dil modeli genellikle tek bir GPU'nun belleğine sığmaz. Tek bir karmaşık sorguyu işlemek için modelin paralel çalışan 8, 16 veya daha fazla GPU'dan oluşan bir kümeye dağıtılması gerekir. Bu, özel donanım kullanıldığında tek bir kullanıcı oturumunun maliyetinin saat başına 50 ila 100 dolara hızla yükselebileceği anlamına gelir. Pahalı ve kıt donanıma bu aşırı bağımlılık, yapay zeka sektörü için bir "altın kafes" oluşturuyor: Yatırımının büyük bir kısmını tek bir tedarikçiye dış kaynak olarak yaptırmak zorunda kalıyor, bu da kâr marjlarını daraltıyor ve maliyetleri artırıyor.

Doymak bilmez iştah: enerji ve kaynak tüketimi

Devasa donanım gereksinimleri, küresel etkileri olan, genellikle hafife alınan başka bir maliyet faktörüne yol açıyor: muazzam enerji ve kaynak tüketimi. Büyük veri merkezlerinde on binlerce GPU çalıştırmak, karmaşık soğutma sistemleri tarafından dağıtılması gereken muazzam miktarda atık ısı üretir. Bu da elektrik ve su talebinin katlanarak artmasına neden olur. Tahminler endişe verici bir tablo çiziyor: Veri merkezlerinin küresel elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki katına çıkarak 1.000 terawatt saatin (TWh) üzerine çıkması bekleniyor; bu da tüm Japonya'nın mevcut elektrik talebine eşdeğer.

Yapay zekanın bu tüketimdeki payı orantısız bir şekilde artıyor. 2023 ile 2030 yılları arasında yalnızca yapay zeka uygulamalarından kaynaklanan elektrik tüketiminin on bir kat artması bekleniyor. Aynı zamanda, veri merkezlerini soğutmak için kullanılan su tüketimi 2030 yılına kadar neredeyse dört katına çıkarak 664 milyar litreye ulaşacak. Video prodüksiyonu özellikle enerji yoğun bir alan. Maliyetler ve enerji tüketimi, videonun çözünürlüğü ve uzunluğuyla orantılı olarak artıyor; yani altı saniyelik bir klip, üç saniyelik bir klipten neredeyse dört kat daha fazla enerji gerektiriyor.

Bu gelişmenin geniş kapsamlı sonuçları var. Google'ın eski CEO'su Eric Schmidt, yapay zekanın doğal sınırının silikon çiplerin bulunabilirliği değil, elektrik olduğunu savundu. Daha büyük modellerin daha iyi performans gösterdiğini belirten yapay zeka ölçekleme yasaları, enerji üretiminin fizik yasalarıyla ve küresel iklim hedefleriyle doğrudan çatışıyor. Mevcut "daha büyük, daha iyi, daha büyük" yolu fiziksel ve ekolojik olarak sürdürülemez. Bu nedenle, gelecekteki atılımlar kaçınılmaz olarak salt kaba kuvvet ölçeklemesinden değil, verimlilik iyileştirmelerinden ve algoritmik yeniliklerden gelmelidir. Bu, radikal ölçüde daha düşük enerji tüketimiyle yüksek performans sunabilen şirketler için muazzam bir pazar fırsatı yaratıyor. Salt ölçekleme çağı sona eriyor; verimlilik çağı başlıyor.

Görünmeyen maliyetler: Donanım ve elektriğin ötesinde

Donanım ve enerji gibi bariz maliyetlerin yanı sıra, bir yapay zeka sisteminin toplam sahip olma maliyetini (TCO) önemli ölçüde artıran birkaç "görünmez" maliyet daha vardır. Bunların başında personel maliyetleri gelir. Yüksek nitelikli yapay zeka araştırmacıları ve mühendisleri nadir ve pahalıdır. Küçük bir ekibin maaşları, sadece altı aylık bir süre için hızla 500.000 dolara ulaşabilir.

Bir diğer önemli maliyet ise veri toplama ve hazırlamadır. Yüksek kaliteli, temiz ve eğitime hazır veri kümeleri, güçlü bir yapay zeka modelinin temelini oluşturur. Bu tür veri kümelerinin lisanslanması veya satın alınması 100.000 ABD dolarını aşabilir. Buna, hem bilgi işlem kaynakları hem de insan uzmanlığı gerektiren veri hazırlama maliyetleri de eklenir. Son olarak, bakım, mevcut sistemlerle entegrasyon, yönetişim ve düzenlemelere uyumun sağlanması gibi sürekli maliyetler göz ardı edilemez. Bu operasyonel giderlerin ölçülmesi genellikle zordur, ancak toplam sahip olma maliyetinin önemli bir kısmını oluşturur ve bütçelemede sıklıkla hafife alınır.

Yapay zekanın "görünmeyen" maliyetleri

Bu ayrıntılı maliyet dökümü, yapay zekanın ekonomisinin ilk bakışta göründüğünden çok daha karmaşık olduğunu göstermektedir. Yüksek değişken çıkarım maliyetleri, öngörülemez olmaları ve kullanımla birlikte keskin bir şekilde artabilmeleri nedeniyle, fiyata duyarlı iş süreçlerinde yaygın olarak benimsenmesini engellemektedir. Şirketler, çıkarım maliyetleri büyük ölçüde azalıncaya veya yeni, öngörülebilir fiyatlandırma modelleri ortaya çıkıncaya kadar yapay zekayı yüksek hacimli temel süreçlere entegre etmekte isteksizdir. Bu durum, en başarılı erken uygulamaların, kitlesel pazar üretkenlik araçları yerine, ilaç keşfi veya karmaşık mühendislik gibi yüksek değerli ancak düşük hacimli alanlarda bulunmasına yol açmaktadır.

Yapay zekanın "görünmez" maliyetleri – Görsel: Xpert.Digital

Yapay zekanın "görünmez" maliyetleri birkaç alanı kapsar: Donanım (özellikle GPU'lar) öncelikle model boyutu ve kullanıcı sayısına bağlıdır; tipik kiralama maliyetleri GPU/saat başına 1,50 ila 4,50 ABD Doları arasında değişirken, bir GPU satın almak 25.000 ila 40.000 ABD Doları'nın üzerine çıkabilir. Güç ve soğutma, işlem yoğunluğuna ve donanım verimliliğine bağlıdır; tahminler, küresel veri merkezi tüketiminin 2030 yılına kadar iki katına çıkarak 1.000 TWh'nin üzerine çıkacağını öngörüyor. Yazılım ve API giderleri, istek (token) sayısına ve model türüne bağlıdır; fiyatlar 1 milyon token başına yaklaşık 0,25 ABD Doları (Mistral 7 milyar) ile 30 ABD Doları (GPT-4) arasında değişmektedir. Veriler için -kaliteye, ölçeğe ve lisanslamaya bağlı olarak- veri kümelerini edinme maliyeti kolayca 100.000 ABD Dolarını aşabilir. Beceri eksikliği ve uzmanlaşma ihtiyacından kaynaklanan personel maliyetleri, küçük bir ekip için altı ay boyunca 500.000 doları aşabilir. Son olarak, sistem karmaşıklığı ve yasal gereklilikler nedeniyle bakım ve yönetim, doğru bir şekilde ölçülmesi zor olan sürekli operasyonel maliyetlere yol açar.

Abartı ve gerçeklik arasında: Mevcut yapay zeka sistemlerinin teknik eksiklikleri ve sınırları

Google Gemini Vaka Çalışması: Cephe Çöktüğünde

Muazzam reklam ve milyarlarca dolarlık yatırıma rağmen, önde gelen teknoloji şirketleri bile güvenilir yapay zeka ürünleri sunmada önemli teknik sorunlarla boğuşuyor. Google'ın yapay zeka sistemleri Gemini ve Imagen ile yaşadığı zorluklar, sektör genelindeki zorlukların canlı bir örneği. Haftalardır kullanıcılar, küçük programlama hatalarının çok ötesine geçen temel arızalar bildiriyor. Örneğin, Imagen görüntü oluşturma teknolojisi genellikle kullanıcının istediği formatlarda (örneğin yaygın 16:9 en boy oranı) görüntü oluşturamıyor ve bunun yerine yalnızca kare görüntüler üretiyor. Daha ciddi durumlarda ise, görüntüler oluşturulduğu varsayılıyor ancak hiç görüntülenemiyor ve bu da işlevi neredeyse kullanılamaz hale getiriyor.

Bu güncel sorunlar, tekrar eden bir modelin parçasıdır. Şubat 2024'te Google, sistem Asyalı yüz hatlarına sahip Alman askerleri gibi tarihsel olarak absürt ve yanlış görseller ürettiği için Gemini'deki insan temsilini tamamen devre dışı bırakmak zorunda kalmıştı. Metin oluşturma kalitesi de düzenli olarak eleştiriliyor: Kullanıcılar tutarsız yanıtlardan, zararsız sorgularda bile aşırı sansür eğiliminden ve aşırı durumlarda nefret içerikli mesajların çıktısından şikayet ediyor. Bu olaylar, etkileyici potansiyeline rağmen, teknolojinin kritik uygulamalarda yaygın kullanım için gereken güvenilirlikten hala uzak olduğunu gösteriyor.

Yapısal Nedenler: "Hızlı Hareket Et ve Şeyleri Kır" İkilemi

Bu teknik eksikliklerin kökleri genellikle geliştirme süreçlerindeki yapısal sorunlardan kaynaklanmaktadır. Özellikle OpenAI'nın başarısından kaynaklanan yoğun rekabet baskısı, Google ve diğer şirketlerde aceleci ürün geliştirme süreçlerine yol açmıştır. Sosyal medyanın ilk dönemlerinden miras kalan "hızlı hareket et ve her şeyi boz" zihniyeti, yapay zeka sistemleri için son derece sorunludur. Geleneksel bir uygulamada bir hata yalnızca tek bir işlevi etkileyebilirken, bir yapay zeka modelindeki hatalar, kullanıcı güvenini doğrudan zedeleyen öngörülemeyen, zarar verici veya utanç verici sonuçlara yol açabilir.

Bir diğer sorun da şirket içi koordinasyon eksikliği. Örneğin, Google Fotoğraflar uygulaması yapay zeka destekli yeni görüntü düzenleme özellikleri alırken, Gemini'deki temel görüntü oluşturma özelliği düzgün çalışmıyor. Bu durum, farklı departmanlar arasında yetersiz koordinasyon olduğunu gösteriyor. Ayrıca, içerik yönetimi ve sistem iyileştirme gibi yapay zekanın "görünmeyen" maliyetlerinden sorumlu alt yükleniciler arasında kötü çalışma koşulları olduğuna dair raporlar da mevcut. Bu alanlardaki zaman baskısı ve düşük ücretler, manuel sistem optimizasyonunun kalitesini daha da düşürebiliyor.

Google'ın bu hataları ele alış biçimi özellikle kritik öneme sahip. Sorunları proaktif bir şekilde iletmek yerine, kullanıcılar genellikle sistemin mükemmel çalıştığına inanmaya yönlendiriliyor. Bu şeffaflık eksikliği, yeni ve genellikle aynı derecede kusurlu özellikler için agresif pazarlama ile birleşince, kullanıcılarda ciddi bir hayal kırıklığına ve kalıcı bir güven kaybına yol açıyor. Bu deneyimler pazara önemli bir ders veriyor: Güvenilirlik ve öngörülebilirlik, şirketler için ara sıra görülen en yüksek performanstan daha değerli. Biraz daha az güçlü ama %99,99 güvenilirliğe sahip bir model, iş açısından kritik uygulamalar için %1 oranında tehlikeli halüsinasyonlar üreten son teknoloji bir modelden çok daha kullanışlıdır.

Görüntü üreticilerinin yaratıcı sınırları

Salt işlevsel kusurların ötesinde, mevcut yapay zeka görüntü oluşturucularının yaratıcı yetenekleri de açıkça sınırlarına ulaşıyor. Üretilen birçok görüntünün etkileyici kalitesine rağmen, sistemler gerçek dünyayı tam olarak anlayamıyor. Bu durum birçok alanda kendini gösteriyor. Kullanıcılar genellikle nihai sonuç üzerinde sınırlı bir kontrole sahip. Çok ayrıntılı ve hassas talimatlar (komutlar) bile her zaman istenen görüntüyü üretmiyor, çünkü model talimatları tamamen öngörülebilir olmayan bir şekilde yorumluyor.

Eksiklikler, özellikle birden fazla etkileşimli kişi veya nesnenin bulunduğu karmaşık sahneleri temsil ederken belirginleşir. Model, öğeler arasındaki uzamsal ve mantıksal ilişkileri doğru bir şekilde temsil etmekte zorlanır. Harfleri ve metni doğru bir şekilde işleyememek, bilinen bir sorundur. Yapay zeka tarafından oluşturulan görsellerdeki kelimeler genellikle okunamayan bir karakter koleksiyonudur ve manuel son işlem gerektirir. Görsellerin stilizasyonu sırasında da sınırlamalar ortaya çıkar. İstenen stil, modelin eğitildiği anatomik gerçeklikten çok fazla saptığında, sonuçlar giderek daha çarpık ve kullanılamaz hale gelir. Bu yaratıcı sınırlamalar, modellerin eğitim verilerinden örüntüleri yeniden birleştirebilmelerine rağmen, derin kavramsal anlayıştan yoksun olduklarını göstermektedir.

Kurumsal dünyadaki boşluk

Bu teknik eksikliklerin ve yaratıcı sınırlamaların toplamı, 2. Bölüm'de ele alınan hayal kırıklığı yaratan iş sonuçlarına doğrudan yansıyor. Şirketlerin %95'inin yapay zekâ yatırımlarından ölçülebilir bir yatırım getirisi (YG) elde edememesi, mevcut sistemlerin güvenilmezliğinin ve kırılgan iş akışlarının doğrudan bir sonucudur. Tutarlı olmayan sonuçlar veren, zaman zaman başarısız olan veya öngörülemeyen hatalar üreten bir yapay zekâ sistemi, iş açısından kritik süreçlere entegre edilemez.

Yaygın bir sorun, teknik çözüm ile gerçek iş ihtiyaçları arasındaki uyumsuzluktur. Yapay zeka projeleri genellikle yanlış metriklere göre optimize edildikleri için başarısız olur. Örneğin, bir lojistik şirketi, en kısa toplam mesafe için rotaları optimize eden bir yapay zeka modeli geliştirebilirken, operasyonel hedef aslında gecikmiş teslimatları en aza indirmek olabilir. Bu hedef, trafik düzenleri ve teslimat zaman aralıkları gibi faktörleri hesaba katar ve model bunları göz ardı eder.

Bu deneyimler, yapay zekâ sistemlerindeki hataların doğası hakkında önemli bir içgörü sağlar. Geleneksel yazılımlarda, bir hata, hedefli bir kod değişikliğiyle izole edilebilir ve düzeltilebilir. Ancak, bir yapay zekâ modelindeki bir "hata" (örneğin, yanlış bilgi veya taraflı içerik üretimi), tek bir hatalı kod satırı değil, milyonlarca parametre ve terabaytlarca eğitim verisinden kaynaklanan ortaya çıkan bir özelliktir. Böylesine sistemsel bir hatayı düzeltmek, yalnızca sorunlu verileri belirleyip düzeltmeyi değil, aynı zamanda modelin genellikle milyonlarca dolarlık kapsamlı bir yeniden eğitimini de gerektirir. Bu yeni "teknik borç" biçimi, yapay zekâ sistemleri kuran şirketler için büyük ve genellikle hafife alınan, devam eden bir yükümlülük anlamına gelir. Tek bir virüs hatası, felaket boyutlarında maliyetlere ve itibar kaybına yol açarak, toplam sahip olma maliyetini ilk tahminlerin çok ötesine taşıyabilir.

Etik ve toplumsal boyutlar: Yapay zeka çağının gizli riskleri

Sistemik önyargı: Toplumun aynası

Yapay zekânın çözmesi gereken en derin ve zorlu zorluklardan biri, toplumsal önyargıları ve klişeleri yalnızca yeniden üretme eğilimi değil, aynı zamanda onları pekiştirme eğilimidir. Yapay zekâ modelleri, insanlar tarafından oluşturulan büyük miktardaki verilerdeki kalıpları tanıyarak öğrenir. Bu veriler, insan kültürünün, tarihinin ve iletişiminin tamamını kapsadığı için, kaçınılmaz olarak onların içsel önyargılarını yansıtır.

Sonuçlar geniş kapsamlı ve birçok uygulamada görülebilir. "Başarılı bir insanı" tasvir etmeleri istenen yapay zeka görüntü oluşturucuları, çoğunlukla iş kıyafetleri giymiş genç, beyaz erkeklerin görüntülerini oluşturur ve bu da dar ve basmakalıp bir başarı imajı verir. Belirli mesleklerden kişilere yönelik talepler aşırı basmakalıp temsillere yol açar: yazılım geliştiricileri neredeyse yalnızca erkek, uçuş görevlileri ise neredeyse yalnızca kadın olarak tasvir edilir ve bu da bu mesleklerin gerçeklerini ciddi şekilde çarpıtır. Dil modelleri, olumsuz özellikleri belirli etnik gruplarla orantısız bir şekilde ilişkilendirebilir veya mesleki bağlamlarda cinsiyet kalıplarını güçlendirebilir.

Geliştiricilerin bu önyargıları basit kurallar aracılığıyla "düzeltme" girişimleri çoğu zaman büyük bir başarısızlıkla sonuçlanmıştır. Yapay olarak daha fazla çeşitlilik yaratma girişimleri, etnik olarak çeşitli Nazi askerleri gibi tarihsel olarak absürt imgelere yol açarak sorunun karmaşıklığını vurgulamıştır. Bu olaylar temel bir gerçeği ortaya koymaktadır: "Önyargı" kolayca düzeltilebilen teknik bir kusur değil, insan verileriyle eğitilen sistemlerin doğasında var olan bir özelliktir. Dolayısıyla, tek ve evrensel olarak "tarafsız" bir yapay zeka modeli arayışı muhtemelen bir yanılgıdır. Çözüm, önyargının imkânsız bir şekilde ortadan kaldırılmasında değil, şeffaflık ve kontrolde yatmaktadır. Gelecekteki sistemler, kullanıcıların bir modelin doğasında var olan eğilimleri anlamalarını ve davranışını belirli bağlamlara uyarlamalarını sağlamalıdır. Bu durum, tam otomasyon vizyonuyla çelişen kalıcı bir insan gözetimi ve kontrolü ("insan-döngüde") ihtiyacını doğurur.

Veri koruma ve gizlilik: Yeni cephe

Büyük ölçekli dil modellerinin geliştirilmesi, gizlilik risklerinin yeni bir boyutunu ortaya çıkardı. Bu modeller, genellikle yazarların veya veri sahiplerinin açık izni olmadan toplanan, akıl almaz büyüklükteki internet verileriyle eğitiliyor. Bunlara kişisel blog yazıları, forum yazıları, özel yazışmalar ve diğer hassas bilgiler de dahil. Bu uygulama, iki temel gizlilik tehdidi oluşturuyor.

İlk tehlike "veri ezberleme"dir. Modeller genel kalıpları öğrenmek üzere tasarlanmış olsalar da, eğitim verilerinden belirli ve benzersiz bilgileri istemeden ezberleyip istek üzerine tekrarlayabilirler. Bu durum, eğitim veri setinde bulunan adlar, adresler, telefon numaraları veya gizli ticari sırlar gibi kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) yanlışlıkla ifşa edilmesine yol açabilir.

İkinci ve daha sinsi tehdit ise "üyelik çıkarım saldırıları" (MIA) olarak adlandırılan saldırılardır. Bu saldırılarda saldırganlar, belirli bir kişinin verilerinin bir modelin eğitim veri kümesinin parçası olup olmadığını belirlemeye çalışır. Başarılı bir saldırı, örneğin, bir kişinin tıp forumunda belirli bir hastalık hakkında yazdığını, tam metin yeniden üretilmese bile ortaya çıkarabilir. Bu, gizliliğin önemli ölçüde ihlal edildiğini gösterir ve yapay zeka sistemlerinin güvenliğine olan güveni zedeler.

Dezenformasyon makinesi

Üretken yapay zekanın en belirgin ve acil tehlikelerinden biri, daha önce hayal bile edilemeyen bir ölçekte dezenformasyon üretme ve yayma potansiyelidir. Büyük dil modelleri, tek bir düğmeye basıldığında kulağa inandırıcı gelen ancak tamamen uydurma metinler, yani sözde "halüsinasyonlar" üretebilir. Bu, zararsız sorgular için ilginç sonuçlara yol açabilse de, kötü niyetli kullanıldığında güçlü bir silaha dönüşür.

Bu teknoloji, sahte haber makalelerinin, propaganda metinlerinin, sahte ürün incelemelerinin ve insan eliyle yazılmış metinlerden neredeyse ayırt edilemeyen kişiselleştirilmiş kimlik avı e-postalarının kitlesel olarak oluşturulmasını mümkün kılıyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan görsel ve videolarla (deepfake) bir araya geldiğinde, kamuoyunu manipüle edebilen, kurumlara olan güveni zedeleyebilen ve demokratik süreçleri tehlikeye atabilen bir dizi araç ortaya çıkıyor. Dezenformasyon üretme yeteneği, teknolojinin bir arızası değil, temel yetkinliklerinden biri olup, düzenleme ve kontrolü acil bir toplumsal görev haline getiriyor.

Telif hakkı ve fikri mülkiyet: Hukuki bir mayın tarlası

Yapay zeka modellerinin eğitilme biçimi, telif hakkı hukuku alanında bir dizi hukuki anlaşmazlığa yol açmıştır. Modeller internet üzerinden alınan verilerle eğitildiğinden, bu eğitim kaçınılmaz olarak kitaplar, makaleler, görseller ve kodlar gibi telif hakkıyla korunan eserleri de kapsamaktadır ve bu da genellikle hak sahiplerinin izni olmadan gerçekleşmektedir. Yazarlar, sanatçılar ve yayıncılar tarafından çok sayıda dava açılmıştır. Yapay zeka modellerinin eğitilmesinin "adil kullanım" ilkesi kapsamına girip girmediği konusundaki temel hukuki soru henüz çözülememiştir ve mahkemeleri önümüzdeki yıllarda meşgul edecektir.

Aynı zamanda, yapay zekâ tarafından üretilen içeriğin yasal statüsü de belirsizliğini koruyor. Yapay zekâ tarafından oluşturulan bir görselin veya metnin yazarı kim? Komut istemini giren kullanıcı mı? Modeli geliştiren şirket mi? Yoksa yazar insan olmayan bir sistem mi olabilir? Bu belirsizlik, yasal bir boşluk yaratıyor ve yapay zekâ tarafından üretilen içeriği ticari olarak kullanmak isteyen şirketler için önemli riskler oluşturuyor. Üretilen eser, eğitim verilerinden farkında olmadan öğeler kopyalarsa, telif hakkı ihlali davaları riski bulunuyor.

Bu yasal ve veri koruma riskleri, tüm yapay zeka sektörü için bir tür "uyuyan sorumluluk" anlamına geliyor. Önde gelen yapay zeka şirketlerinin mevcut değerlemeleri, bu sistemik riski neredeyse hiç yansıtmıyor. Büyük bir yapay zeka şirketine karşı -ister büyük bir telif hakkı ihlali ister ciddi bir veri ihlali olsun- çığır açıcı bir mahkeme kararı emsal teşkil edebilir. Böyle bir karar, şirketleri lisanslı ve "temiz" veriler kullanarak modellerini sıfırdan yeniden eğitmeye zorlayarak astronomik maliyetlere katlanmaya ve en değerli varlıklarının değerini düşürmeye zorlayabilir. Alternatif olarak, GDPR gibi veri koruma yasaları kapsamında büyük para cezaları verilebilir. Bu ölçülemeyen yasal belirsizlik, sektörün uzun vadeli sürdürülebilirliği ve istikrarı için önemli bir tehdit oluşturmaktadır.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Optimizasyon stratejileri: Daha verimli ve uygun maliyetli yapay zeka modellerine giden yollar

Uygulama düzeyinde maliyet optimizasyonunun temelleri

Yapay zeka sistemlerinin muazzam işletme ve geliştirme maliyetleri göz önüne alındığında, optimizasyon ticari sürdürülebilirlik için kritik bir disiplin haline gelmiştir. Neyse ki, şirketlerin performansı önemli ölçüde etkilemeden maliyetleri önemli ölçüde azaltmak için uygulayabilecekleri birkaç uygulama düzeyinde strateji bulunmaktadır.

En basit ve en etkili yöntemlerden biri anında optimizasyondur. Birçok yapay zeka hizmetinin maliyetleri doğrudan işlenen girdi ve çıktı jetonlarının sayısına bağlı olduğundan, daha kısa ve daha kesin talimatlar formüle etmek önemli tasarruflar sağlayabilir. Gereksiz dolgu kelimelerini kaldırarak ve sorguları net bir şekilde yapılandırarak, girdi jetonları ve dolayısıyla maliyetler %35'e kadar azaltılabilir.

Bir diğer temel strateji, mevcut görev için doğru modeli seçmektir. Her uygulama mevcut en güçlü ve pahalı modeli gerektirmez. Metin sınıflandırma, veri çıkarma veya standart soru cevaplama sistemleri gibi basit görevler için daha küçük ve özelleştirilmiş modeller genellikle oldukça yeterli ve çok daha uygun maliyetlidir. Maliyet farkı çarpıcı olabilir: GPT-4 gibi birinci sınıf bir modelin milyon çıktı jetonu başına maliyeti yaklaşık 30 dolar iken, Mistral 7B gibi daha küçük ve açık kaynaklı bir modelin milyon jetonu başına maliyeti yalnızca 0,25 dolardır. Şirketler, akıllı ve görev tabanlı model seçimiyle, genellikle son kullanıcı için gözle görülür bir performans farkı olmadan büyük maliyet tasarrufları elde edebilirler.

Üçüncü güçlü teknik ise anlamsal önbelleğe almadır. Yapay zeka modelinin her sorgu için yeni bir yanıt oluşturması yerine, bir önbellek sistemi sık sorulan veya anlamsal olarak benzer soruların yanıtlarını depolar. Araştırmalar, hukuk yüksek lisans programlarına (LLM) gelen sorguların %31'ine kadarının içerik olarak tekrarlayıcı olduğunu göstermektedir. Şirketler, anlamsal önbellek uygulayarak, maliyetli API çağrılarının sayısını %70'e kadar azaltabilir, hem maliyetleri düşürebilir hem de yanıt hızını artırabilir.

İçin uygun:

• Yapay zeka eğitiminin sonu mu? Geçiş sürecindeki yapay zeka stratejileri: Veri dağları yerine "Plan" yaklaşımı – Şirketlerde yapay zekanın geleceği

Teknik derinlik analizi: model nicelemesi

Kendi modellerini çalıştıran veya uyarlayan şirketler için, daha gelişmiş teknikler daha da büyük bir optimizasyon potansiyeli sunar. En etkili tekniklerden biri model nicelemedir. Bu, bir sinir ağını oluşturan sayısal ağırlıkların hassasiyetini azaltan bir sıkıştırma işlemidir. Ağırlıklar genellikle yüksek hassasiyetli 32 bit kayan nokta biçiminden (FP32) daha düşük hassasiyetli 8 bit tam sayı biçimine (INT8) dönüştürülür.

Veri boyutundaki bu azalmanın iki önemli avantajı vardır. İlk olarak, modelin bellek gereksinimlerini genellikle dört kat azaltarak büyük ölçüde azaltır. Bu, daha büyük modellerin daha az belleğe sahip daha düşük maliyetli donanımlarda çalışmasını sağlar. İkinci olarak, nicemleme, çıkarım hızını (modelin bir cevap üretmesi için gereken süre) iki ila üç kat artırır. Bunun nedeni, tam sayılarla yapılan hesaplamaların modern donanımlarda kayan noktalı sayılara göre çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirilebilmesidir. Nicemlemenin dezavantajı, "nicelikleme hatası" olarak bilinen olası ancak genellikle minimum düzeyde bir doğruluk kaybıdır. Daha önce eğitilmiş bir modele uygulanan eğitim sonrası nicemleme (PTQ) ve doğruluğu korumak için eğitim süreci sırasında nicemlemeyi simüle eden nicemleme farkında eğitim (QAT) gibi farklı yöntemler mevcuttur.

Teknik derinlemesine analiz: bilgi damıtımı

Bir diğer gelişmiş optimizasyon tekniği ise bilgi damıtmadır. Bu yöntem, "öğretmen-öğrenci" paradigmasına dayanır. Çok daha küçük ve daha verimli bir "öğrenci modeli" eğitmek için çok büyük, karmaşık ve pahalı bir "öğretmen modeli" (örneğin, GPT-4) kullanılır. Buradaki önemli nokta, öğrenci modelinin yalnızca öğretmenin nihai cevaplarını ("sert hedefler") taklit etmeyi öğrenmemesidir. Bunun yerine, öğretmen modelinin içsel muhakeme ve olasılık dağılımlarını ("yumuşak hedefler") taklit edecek şekilde eğitilir.

Öğretmen modelinin sonuçlara "nasıl" ulaştığını öğrenerek, öğrenci modeli belirli görevlerde benzer bir performans elde edebilir, ancak hesaplama kaynakları ve maliyetinin çok daha azıyla. Bu teknik, güçlü ancak kaynak yoğun genel amaçlı modelleri belirli kullanım durumlarına göre uyarlamak ve bunları daha düşük maliyetli donanımlarda veya gerçek zamanlı uygulamalarda dağıtım için optimize etmek için özellikle faydalıdır.

Daha ileri mimariler ve teknikler

Nicemleme ve bilgi damıtımı dışında, verimliliği artırmaya yönelik bir dizi başka umut verici yaklaşım da mevcuttur:

• Geri Alma-Geliştirilmiş Üretim (RAG): Model, maliyetli bir eğitim gerektiren bilgileri doğrudan modelde depolamak yerine, gerektiğinde harici bilgi veritabanlarına erişir. Bu, yanıtların zamanında ve doğru olmasını sağlar ve sürekli yeniden eğitim ihtiyacını azaltır.
• Düşük Dereceli Uyarlama (LoRA): Bir modelin milyonlarca parametresinin tamamını değil, yalnızca küçük bir alt kümesini uyarlayan, parametre açısından verimli bir ince ayar yöntemidir. Bu yöntem, ince ayar maliyetlerini %70 ila %90 oranında azaltabilir.
• Budama ve Uzman Karışımı (MoE): Budama, eğitilmiş bir modelin boyutunu küçültmek için gereksiz veya önemsiz parametreleri kaldırır. MoE mimarileri, modeli uzmanlaşmış "uzman" modüllerine böler ve her sorgu için yalnızca ilgili kısımları etkinleştirerek hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltır.

Bu optimizasyon stratejilerinin yaygınlaşması, yapay zeka sektöründe önemli bir olgunlaşma sürecinin sinyalini veriyor. Odak noktası, kıyaslamalarda en yüksek performansın peşinde koşmaktan ekonomik sürdürülebilirliğe kayıyor. Rekabet avantajı artık yalnızca en büyük modelde değil, giderek belirli bir görev için en verimli modelde yatıyor. Bu durum, "yapay zeka verimliliği" konusunda uzmanlaşmış ve pazara ham performansla değil, paranın karşılığında üstün değer sunarak meydan okuyan yeni oyunculara kapı açabilir.

Ancak aynı zamanda, bu optimizasyon stratejileri yeni bir bağımlılık biçimi yaratıyor. Bilgi damıtma ve ince ayar gibi teknikler, daha küçük ve daha verimli modellerden oluşan ekosistemi, OpenAI, Google ve Anthropic'ten gelen birkaç ultra pahalı "öğretmen modelinin" varlığına temelden bağımlı hale getiriyor. Bu durum, merkezi olmayan bir piyasayı teşvik etmek yerine, birkaç "efendinin" istihbarat kaynağını kontrol ettiği, çok sayıda "vasalın" ise erişim için ödeme yaptığı ve bunun üzerine kurulu bağımlı hizmetler geliştirdiği feodal bir yapıyı pekiştirebilir.

Yapay zeka operasyonlarının optimizasyon stratejileri

Yapay Zeka Operasyon Optimizasyon Stratejileri – Görsel: Xpert.Digital

Temel yapay zeka operasyonel optimizasyon stratejileri arasında, çıkarım maliyetlerini azaltmak için daha kısa ve daha kesin talimatlar formüle eden hızlı optimizasyon yer alır. Bu, %35'e kadar maliyet düşüşü sağlayabilir ve nispeten düşük karmaşıklığa sahiptir. Model seçimi, çıkarım sırasında daha basit görevler için daha küçük ve daha ucuz modellerin kullanımına dayanır ve böylece düşük uygulama karmaşıklığını korurken %90'ın üzerinde potansiyel tasarruf sağlar. Anlamsal önbelleğe alma, benzer sorgulara verilen yanıtların yeniden kullanılmasını sağlar, API çağrılarını yaklaşık %70'e kadar azaltır ve orta düzeyde çaba gerektirir. Nicemleme, model ağırlıklarının sayısal hassasiyetini azaltarak çıkarımı hız ve bellek gereksinimleri açısından 2-4 kat artırır, ancak yüksek teknik karmaşıklıkla ilişkilidir. Bilgi damıtımı, karşılaştırılabilir performansı korurken model boyutunu önemli ölçüde azaltabilen büyük bir "öğretmen" modeli kullanılarak küçük bir modelin eğitilmesini ifade eder. Bu yaklaşım oldukça karmaşıktır. RAG (Geri Alma-Artırılmış Üretim), çalışma zamanında harici bilgi veritabanlarından yararlanır, pahalı yeniden eğitimlerden kaçınır ve orta ila yüksek karmaşıklığa sahiptir. Son olarak, LoRA (Düşük Dereceli Bağdaştırıcılar) eğitim sırasında parametre açısından verimli ince ayar imkanı sunar ve eğitim maliyetlerini %70-90 oranında azaltabilir, ancak aynı zamanda yüksek karmaşıklıkla da ilişkilidir.

Pazar dinamikleri ve görünüm: Konsolidasyon, rekabet ve yapay zekanın geleceği

Girişim sermayesi akışı: konsolidasyonun hızlandırıcısı

Yapay zeka sektörü, piyasa dinamikleri üzerinde kalıcı bir etkiye sahip olan eşi benzeri görülmemiş bir risk sermayesi akışı yaşıyor. Sadece 2025'in ilk yarısında, dünya çapında üretken yapay zeka alanına 49,2 milyar dolarlık risk sermayesi akışı gerçekleşti ve bu, 2024 yılının tamamındaki toplam miktarı aştı. Teknolojik inovasyonun merkezi olan Silikon Vadisi'nde, ölçeklenebilir şirketlere yapılan tüm yatırımların %93'ü artık yapay zeka sektörüne gidiyor.

Ancak bu sermaye akışı, pazarın geniş çaplı bir çeşitlenmesine yol açmıyor. Aksine, para giderek daha fazla sayıda halihazırda kurulmuş şirkette, mega finansman turları şeklinde yoğunlaşıyor. OpenAI için 40 milyar dolarlık tur, Scale AI için 14,3 milyar dolarlık yatırım veya xAI için 10 milyar dolarlık tur gibi anlaşmalar bu alana hakim. Son aşama anlaşmalarının ortalama büyüklüğü üç katına çıkarken, erken aşama girişimlere ayrılan fon azaldı. Bu gelişmenin çok geniş kapsamlı sonuçları var: Yapay zeka sektöründeki risk sermayesi, merkezi olmayan inovasyon için bir motor görevi görmek yerine, köklü teknoloji devleri ve en yakın ortakları arasında güç ve kaynakların merkezileşmesini hızlandıran bir unsur olarak hareket ediyor.

Yapay zeka geliştirmenin muazzam maliyet yapısı bu eğilimi pekiştiriyor. Girişimler, ilk günden itibaren Amazon (AWS), Google (GCP), Microsoft (Azure) ve Nvidia gibi büyük teknoloji şirketlerinin pahalı bulut altyapısına ve donanımına bağımlı hale geliyor. OpenAI veya Anthropic gibi şirketler tarafından toplanan büyük finansman turlarının önemli bir kısmı, doğrudan kendi yatırımcılarına bilgi işlem gücü ödemeleri şeklinde geri dönüyor. Dolayısıyla risk sermayesi, bağımsız rakipler yaratmak yerine teknoloji devlerinin müşterilerini finanse ederek ekosistemlerini ve pazar konumlarını daha da güçlendiriyor. En başarılı girişimler genellikle nihayetinde büyük oyuncular tarafından satın alınarak pazar yoğunlaşmasını daha da artırıyor. Yapay zeka girişim ekosistemi, böylece "Muhteşem Yedili" için fiili bir araştırma, geliştirme ve yetenek edinimi hattına dönüşüyor. Nihai hedef, birçok oyuncunun yer aldığı canlı bir pazar yerine, birkaç şirketin yapay zekanın temel altyapısını kontrol ettiği konsolide bir oligopol gibi görünüyor.

Birleşme ve devralma dalgası ve devlerin savaşı

Girişim sermayesinin yoğunlaşmasına paralel olarak, piyasada büyük bir birleşme ve satın alma dalgası yaşanıyor. Yapay zeka uzmanlığının stratejik olarak edinilmesiyle küresel birleşme ve satın alma işlem hacmi 2025 yılında 2,6 trilyon dolara yükseldi. "Muhteşem Yedili" bu gelişmenin merkezinde yer alıyor. Muazzam finansal rezervlerini, gelecek vaat eden girişimleri, teknolojileri ve yetenek havuzlarını seçici bir şekilde satın almak için kullanıyorlar.

Bu şirketler için yapay zeka alanında hakimiyet bir seçenek değil, stratejik bir zorunluluktur. Microsoft Office paketi, Google Arama veya Meta'nın sosyal medya platformları gibi geleneksel ve oldukça kârlı iş modelleri, yaşam döngülerinin sonuna yaklaşıyor veya büyümede duraklama yaşıyor. Yapay zeka, geleceğin büyük platformu olarak görülüyor ve bu devlerin her biri, pazar değerini ve gelecekteki önemini güvence altına almak için bu yeni paradigmada küresel bir tekel olma çabasında. Devler arasındaki bu mücadele, bağımsız şirketlerin hayatta kalmasını ve ölçeklenmesini zorlaştıran agresif bir devralma pazarına yol açıyor.

Ekonomik tahminler: Verimlilik mucizesi ile hayal kırıklığı arasında

Yapay zekânın etkisine ilişkin uzun vadeli ekonomik tahminler derin bir ikirciklilikle işaretleniyor. Bir yandan, yeni bir verimlilik artışı dönemini müjdeleyen iyimser tahminler var. Tahminler, yapay zekânın 2035 yılına kadar gayri safi yurtiçi hasılayı %1,5 artırabileceğini ve özellikle 2030'ların başlarında küresel ekonomik büyümeyi önemli ölçüde artırabileceğini gösteriyor. Hatta bazı analizler, yapay zekâ teknolojilerinin 2030 yılına kadar 15 trilyon doların üzerinde ek küresel gelir yaratabileceğini öngörüyor.

Öte yandan, günümüzün ayıklatıcı gerçekleri de var. Daha önce analiz edildiği gibi, şirketlerin %95'i şu anda yapay zeka yatırımlarından ölçülebilir bir yatırım getirisi (ROI) elde edemiyor. Yeni teknolojileri değerlendirmek için etkili bir model olan Gartner Hype Cycle'da, üretken yapay zeka çoktan "hayal kırıklığı vadisine" girmiş durumda. Bu aşamada, başlangıçtaki coşku yerini uygulamanın karmaşık, faydaların genellikle belirsiz ve zorlukların beklenenden daha büyük olduğu gerçeğine bırakıyor. Uzun vadeli potansiyel ile kısa vadeli zorluklar arasındaki bu tutarsızlık, önümüzdeki yıllarda ekonomik kalkınmayı şekillendirecek.

İçin uygun:

• Yapay zeka stratejisi ön koşul olmadan yapay zeka verimliliği nasıl sağlanabilir? Şirketler neden körü körüne yapay zekaya güvenmemeli?

Balon ve tekel: Yapay zeka devriminin iki yüzü

Yapay zeka patlamasının çeşitli boyutları analiz edildiğinde, karmaşık ve çelişkili bir genel tablo ortaya çıkıyor. Yapay zeka kritik bir dönüm noktasında. Saf ölçeklendirmeye dayanan mevcut yol - giderek daha fazla veri ve enerji tüketen daha büyük modeller - ekonomik ve ekolojik olarak sürdürülemez hale geliyor. Gelecek, abartı ile gerçeklik arasındaki ince çizgide ustalaşan ve verimli, güvenilir ve etik açıdan sorumlu yapay zeka sistemleri aracılığıyla somut iş değeri yaratmaya odaklanan şirketlere ait.

Konsolidasyon dinamiğinin jeopolitik bir boyutu da var. ABD'nin yapay zeka sektöründeki hakimiyeti, sermaye ve yetenek yoğunlaşmasıyla pekişiyor. Küresel olarak tanınan 39 yapay zeka tek boynuzlu atından 29'u ABD merkezli ve bu sektördeki küresel risk sermayesi yatırımlarının üçte ikisini oluşturuyor. Avrupa ve diğer bölgelerin temel modellerin gelişimine ayak uydurması giderek zorlaşıyor. Bu durum, yeni teknolojik ve ekonomik bağımlılıklar yaratıyor ve yapay zeka üzerindeki kontrolü, enerji veya finansal sistemler üzerindeki kontrole benzer şekilde merkezi bir jeopolitik güç faktörü haline getiriyor.

Rapor, temel bir paradoksu kabul ederek son buluyor: Yapay zeka sektörü, çoğu şirketin zarar ettiği uygulama düzeyinde spekülatif bir balon, ancak altyapı düzeyinde devrim niteliğinde, tekel oluşturan bir platform dönüşümü ve birkaç şirketin muazzam kârlar elde ettiği bir platform dönüşümü. Önümüzdeki yıllarda iş ve siyaset dünyasındaki karar vericilerin temel stratejik görevi, yapay zeka devriminin bu ikili doğasını anlamak ve yönetmek olacak. Artık mesele sadece yeni bir teknolojiyi benimsemek değil, yapay zeka çağı için oyunun ekonomik, toplumsal ve jeopolitik kurallarını yeniden tanımlamak.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi