57 milyar dolarlık yanlış hesaplama – NVIDIA'nın uyarısı: Yapay zeka sektörü yanlış ata yatırım yaptı

### Küçük Dil Modelleri: Gerçek İş Özerkliğinin Anahtarı ### Hiper Ölçekleyicilerden Kullanıcılara: Yapay Zeka Dünyasında Güç Kayması ### 57 Milyar Dolarlık Hata: Gerçek Yapay Zeka Devrimi Neden Bulutta Gerçekleşmiyor ### Sessiz Yapay Zeka Devrimi: Merkezi Yerine Merkezi Olmayan ### Teknoloji Devleri Yanlış Yolda: Yapay Zekanın Geleceği Yalın ve Yerel ### Hiper Ölçekleyicilerden Kullanıcılara: Yapay Zeka Dünyasında Güç Kayması ###

Milyarlarca dolarlık israf edilen yatırım: Küçük yapay zeka modelleri neden büyükleri geride bırakıyor?

Yapay zekâ dünyası, büyüklüğü dot-com dönemindeki düzeltmeleri andıran bir depremle karşı karşıya. Bu çalkantının temelinde muazzam bir yanlış hesaplama yatıyor: Microsoft, Google ve Meta gibi teknoloji devleri, büyük dil modelleri (LLM) için merkezi altyapılara yüz milyarlarca dolar yatırım yaparken, uygulamalarının gerçek pazarı önemli ölçüde geride kalıyor. Kısmen sektör lideri NVIDIA tarafından yürütülen çığır açıcı bir analiz, altyapı yatırımlarındaki açığın 57 milyar dolar olduğunu, gerçek pazarın ise yalnızca 5,6 milyar dolar olduğunu ortaya koyuyor; bu da on katlık bir fark.

Bu stratejik hata, yapay zekânın geleceğinin yalnızca giderek daha büyük, daha yoğun işlem gücüne sahip ve merkezi olarak kontrol edilen modellerde yattığı varsayımından kaynaklanmaktadır. Ancak artık bu paradigma çöküyor. Merkezi olmayan, daha küçük dil modelleri (Küçük Dil Modelleri, SLM'ler) tarafından yönlendirilen sessiz bir devrim, yerleşik düzeni altüst ediyor. Bu modeller yalnızca çok daha ucuz ve daha verimli olmakla kalmıyor, aynı zamanda şirketlerin birkaç hiper ölçekleyiciye maliyetli bağımlılıktan çok uzakta, yeni özerklik, veri egemenliği ve çeviklik seviyelerine ulaşmasını da sağlıyor. Bu metin, milyarlarca dolarlık bu yanlış yatırımın anatomisini analiz ediyor ve gerçek yapay zekâ devriminin neden devasa veri merkezlerinde değil, merkezi olmayan bir şekilde ve yalın donanımlarda gerçekleştiğini gösteriyor. Bu metin, altyapı sağlayıcılarından teknoloji kullanıcılarına doğru temel bir güç kaymasının hikayesidir.

İçin uygun:

• Dot-com balonundan daha mı büyük? Yapay zeka çılgınlığı yeni bir mantıksızlık seviyesine ulaşıyor.

NVIDIA'nın yapay zeka sermayesinin yanlış tahsisi üzerine araştırması

Bahsettiğiniz veriler, NVIDIA'nın Haziran 2025'te yayınladığı bir araştırma makalesinden alınmıştır. Tam kaynak:

"Küçük Dil Modelleri, Temsilci Yapay Zeka'nın Geleceğidir"

• Yazarlar: Peter Belcak, Greg Heinrich, Shizhe Diao, Yonggan Fu, Xin Dong, Saurav Muralidharan, Yingyan Celine Lin, Pavlo Molchanov
• Yayın tarihi: 2 Haziran 2025 (Sürüm 1), son revizyon 15 Eylül 2025 (Sürüm 2)
• Yayın yeri: arXiv:2506.02153 [cs.AI]
• DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02153
• Resmi NVIDIA Araştırma sayfası: https://research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents/

Sermayenin yanlış tahsisine ilişkin temel mesaj

Araştırma, altyapı yatırımları ile gerçek pazar hacmi arasında temel bir tutarsızlığı belgeliyor: Sektör, 2024 yılında Büyük Dil Modeli (LLM) API hizmetlerini desteklemek için bulut altyapısına 57 milyar dolar yatırım yaparken, bu hizmetler için gerçek pazar yalnızca 5,6 milyar dolardı. Çalışmada, bu onda birlik tutarsızlık, stratejik bir yanlış hesaplamanın göstergesi olarak yorumlanıyor; zira sektör, mevcut LLM iş yüklerinin %40-70'inin maliyetinin 1/30'u oranında daha küçük ve özelleştirilmiş Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) ile değiştirilebilmesine rağmen, büyük ölçekli modeller için merkezi altyapıya büyük yatırımlar yapmıştı.

Araştırma bağlamı ve yazarlık

Bu çalışma, NVIDIA Araştırma bünyesindeki Derin Öğrenme Verimliliği Araştırma Grubu'nun bir görüş bildirisidir. Başyazar Peter Belcak, NVIDIA'da ajan tabanlı sistemlerin güvenilirliği ve verimliliği üzerine odaklanan bir yapay zeka araştırmacısıdır. Makale üç temel dayanak üzerinde durmaktadır:

SLM'ler

1. yeterince güçlü
2. cerrahi olarak uygun ve
3. ekonomik olarak gerekli

Aracı AI sistemlerindeki birçok kullanım durumu için.

Araştırmacılar, bu makalede ifade edilen görüşlerin yazarlara ait olduğunu ve NVIDIA'nın şirket olarak konumunu yansıtmadığını açıkça vurgulamaktadır. NVIDIA, eleştirel tartışmaları davet etmekte ve ilgili tüm yazışmaları ekteki web sitesinde yayınlamayı taahhüt etmektedir.

Merkezi olmayan küçük dil modelleri neden merkezi altyapı bahislerini geçersiz kılıyor?

Yapay zekâ, dot-com balonunun yarattığı çalkantıları anımsatan bir dönüm noktasında. NVIDIA tarafından hazırlanan bir araştırma makalesi, mevcut yapay zekâ stratejisinin temellerini sarsan temel bir sermaye yanlış tahsisini ortaya koydu. Teknoloji sektörü, büyük ölçekli dil modelleri için merkezi altyapıya 57 milyar dolar yatırım yaparken, bunların gerçek kullanım pazarı yalnızca 5,6 milyar dolara çıktı. Bu onda birlik fark, yalnızca talebin abartıldığını değil, aynı zamanda yapay zekânın geleceğiyle ilgili temel bir stratejik hatayı da ortaya koyuyor.

Kötü bir yatırım mı? Yapay zeka altyapısına milyarlarca dolar harcandı; fazla kapasiteyle ne yapılacak?

Rakamlar her şeyi anlatıyor. Çeşitli analizlere göre, 2024 yılında yapay zeka altyapısına yapılan küresel harcamalar 80 ila 87 milyar dolar arasında gerçekleşti ve bu harcamaların büyük çoğunluğunu veri merkezleri ve hızlandırıcılar oluşturdu. Microsoft, 2025 mali yılı için 80 milyar dolarlık yatırım açıkladı, Google tahminini 91 ila 93 milyar dolar arasına yükseltti ve Meta 70 milyar dolara kadar yatırım yapmayı planlıyor. Bu üç hiper ölçekleyici tek başına 240 milyar doların üzerinde bir yatırım hacmini temsil ediyor. McKinsey tahminlerine göre, yapay zeka altyapısına yapılan toplam harcama 2030 yılına kadar 3,7 ila 7,9 trilyon dolar arasına ulaşabilir.

Buna karşılık, talep tarafındaki gerçekler iç karartıcı. Kurumsal Büyük Dil Modelleri pazarının 2024 için yalnızca 4 ila 6,7 ​​milyar dolar olacağı tahmin edilirken, 2025 projeksiyonları 4,8 ila 8 milyar dolar arasında değişiyor. Üretken Yapay Zeka pazarının tamamı için yapılan en cömert tahminler bile 2024 için 28 ila 44 milyar dolar arasında. Temel tutarsızlık ortada: Altyapı, bu biçim ve kapsamda mevcut olmayan bir pazar için oluşturulmuş.

Bu yanlış yatırım, giderek yanlışlığı kanıtlanan bir varsayımdan kaynaklanıyor: Yapay zekanın geleceği, giderek daha büyük ve merkezi modellerde yatıyor. Hiper ölçekleyiciler, parametre sayısı ve işlem gücünün belirleyici rekabet faktörleri olduğuna inanarak, büyük ölçekli bir strateji izlediler. 175 milyar parametreye sahip GPT-3, 2020'de bir atılım olarak kabul edildi ve bir trilyondan fazla parametreye sahip GPT-4, yeni standartlar belirledi. Sektör, bu mantığı körü körüne takip ederek, çoğu kullanım durumu için aşırı büyük olan modellerin ihtiyaçları için tasarlanmış bir altyapıya yatırım yaptı.

Yatırım yapısı, yanlış tahsisi açıkça ortaya koyuyor. 2025'in ikinci çeyreğinde, yapay zeka altyapısına harcanan 82 milyar doların %98'i sunuculara, %91,8'i ise GPU ve XPU hızlandırmalı sistemlere gitti. Hiper ölçekleyiciler ve bulut oluşturucular, bu harcamaların %86,7'sini, yani tek bir çeyrekte yaklaşık 71 milyar doları karşıladı. Sermayenin, eğitim ve devasa modeller çıkarmak için son derece uzmanlaşmış, son derece enerji yoğun donanımlara yoğunlaştırılması, temel bir ekonomik gerçeği göz ardı etti: çoğu kurumsal uygulama bu kapasiteye ihtiyaç duymaz.

Paradigma kırılıyor: Merkezilikten merkezsizliğe

Son dönemdeki altyapı patlamasından en çok yararlanan NVIDIA, artık bu paradigmaya meydan okuyan bir analiz sunuyor. Ajan tabanlı yapay zekanın geleceği olarak Küçük Dil Modelleri üzerine yapılan araştırmalar, 10 milyardan az parametreye sahip modellerin yapay zeka uygulamalarının büyük çoğunluğu için yalnızca yeterli değil, aynı zamanda operasyonel olarak da üstün olduğunu savunuyor. Üç büyük açık kaynaklı ajan sistemi üzerinde yapılan çalışma, büyük dil modellerine yapılan çağrıların %40 ila %70'inin herhangi bir performans kaybı olmaksızın özelleştirilmiş küçük modellerle değiştirilebileceğini ortaya koydu.

Bu bulgular, mevcut yatırım stratejisinin temel varsayımlarını sarsıyor. MetaGPT, LLM başvurularının %60'ını, Open Operator başvurularının %40'ını ve Cradle başvurularının %70'ini SLM'lerle değiştirebilirse, bu ölçekte mevcut olmayan talepler için altyapı kapasitesi oluşturulmuş demektir. Ekonomi önemli ölçüde değişir: Bir Llama 3.1B Küçük Dil Modeli'nin işletim maliyeti, daha büyük muadili olan Llama 3.3 405B'den on ila otuz kat daha azdır. İnce ayar, haftalar yerine birkaç GPU saatinde gerçekleştirilebilir. Birçok SLM, tüketici donanımlarında çalışır ve bulut bağımlılıklarını tamamen ortadan kaldırır.

Stratejik değişim köklü. Kontrol, altyapı sağlayıcılarından operatörlere geçiyor. Önceki mimari, şirketleri birkaç hiper ölçekleyiciye bağımlı hale getirirken, SLM'ler aracılığıyla merkeziyetsizleştirme yeni bir özerklik sağlıyor. Modeller yerel olarak çalıştırılabiliyor, veriler şirket içinde kalıyor, API maliyetleri ortadan kalkıyor ve tedarikçi bağımlılığı ortadan kalkıyor. Bu sadece teknolojik bir dönüşüm değil, aynı zamanda güç politikasının da bir dönüşümü.

Merkezi büyük ölçekli modellere yönelik önceki bahis, üstel ölçekleme etkileri varsayımına dayanıyordu. Ancak, deneysel veriler giderek bu varsayımı çürütüyor. 7 milyar parametreli Microsoft Phi-3, 70 milyar parametreli modellere benzer bir kod üretim performansına ulaşıyor. 9 milyar parametreli NVIDIA Nemotron Nano 2, akıl yürütme kıyaslamalarında altı kat daha fazla verimle Qwen3-8B'yi geride bırakıyor. Parametre başına verimlilik daha küçük modellerle artarken, büyük modeller genellikle belirli bir girdi için parametrelerinin yalnızca bir kısmını etkinleştiriyor; bu da doğal bir verimsizlik.

Küçük dil modellerinin ekonomik üstünlüğü

Maliyet yapısı, ekonomik gerçekliği acımasızca ortaya koyuyor. GPT-4 sınıfı modellerin eğitiminin 100 milyon doların üzerinde olduğu tahmin ediliyor ve Gemini Ultra'nın maliyeti potansiyel olarak 191 milyon dolar. Belirli alanlar için büyük modellerin ince ayarlarının yapılması bile GPU zamanı açısından on binlerce dolara mal olabilir. Buna karşılık, SLM'ler genellikle tek bir üst düzey GPU üzerinde yalnızca birkaç bin dolara eğitilebilir ve ince ayar yapılabilir.

Çıkarım maliyetleri daha da büyük farklar ortaya koyuyor. GPT-4, 1.000 girdi belirteci başına yaklaşık 0,03 ABD doları ve 1.000 çıktı belirteci başına 0,06 ABD doları, yani ortalama sorgu başına 0,09 ABD doları tutarında bir maliyete sahip. Bir SLM örneği olarak Mistral 7B, 1.000 girdi belirteci başına 0,0001 ABD doları ve 1.000 çıktı belirteci başına 0,0003 ABD doları, yani sorgu başına 0,0004 ABD doları tutarında bir maliyete sahip. Bu, 225 katlık bir maliyet düşüşü anlamına geliyor. Milyonlarca sorguyla bu fark, kârlılığı doğrudan etkileyen önemli miktarlara ulaşıyor.

Toplam sahip olma maliyeti, daha fazla boyutu ortaya koyuyor. 7 milyar parametreli bir modeli L40S GPU'lu çıplak metal sunucularda kendi kendine barındırmanın maliyeti aylık yaklaşık 953 ABD dolarıdır. g5.2xlarge örneklerinde AWS SageMaker ile bulut tabanlı ince ayar yapmanın maliyeti saat başına 1,32 ABD dolarıdır ve daha küçük modeller için potansiyel eğitim maliyetleri 13 ABD dolarından başlar. 7/24 çıkarım dağıtımının maliyeti aylık yaklaşık 950 ABD dolarıdır. Büyük modellerin sürekli kullanımı için aylık on binlerce dolara kolayca ulaşabilen API maliyetleriyle karşılaştırıldığında, ekonomik avantaj açıkça ortaya çıkmaktadır.

Uygulama hızı genellikle hafife alınan bir ekonomik faktördür. Büyük Dil Modelinin ince ayarını yapmak haftalar sürebilirken, SLM'ler saatler veya birkaç gün içinde kullanıma hazır hale gelir. Yeni gereksinimlere hızlı yanıt verme, yeni özellikler ekleme veya davranışları uyarlama çevikliği rekabet avantajı haline gelir. Hızlı tempolu pazarlarda, bu zaman farkı başarı ile başarısızlık arasındaki fark olabilir.

Ölçek ekonomisi tersine dönüyor. Geleneksel olarak, ölçek ekonomileri, muazzam kapasiteleri koruyan ve bunları birçok müşteriye dağıtan hiper ölçekleyicilerin avantajı olarak görülüyordu. Ancak SLM'ler sayesinde, donanım gereksinimleri önemli ölçüde daha düşük olduğu için daha küçük kuruluşlar bile verimli bir şekilde ölçeklenebilir. Bir girişim, sınırlı bir bütçeyle, belirli bir görev için büyük ve genel bir modelden daha iyi performans gösteren, uzmanlaşmış bir SLM oluşturabilir. Yapay zeka gelişiminin demokratikleşmesi ekonomik bir gerçeklik haline geliyor.

Bozulmanın teknik temelleri

SLM'leri mümkün kılan teknolojik yenilikler, ekonomik etkileri kadar önemlidir. Daha küçük bir öğrenci modelinin daha büyük bir öğretmen modelinin bilgisini özümsediği bir teknik olan bilgi damıtma, oldukça etkili olduğu kanıtlanmıştır. DistilBERT, BERT'i başarıyla sıkıştırmış ve TinyBERT de benzer ilkeleri izlemiştir. Modern yaklaşımlar, GPT-3 gibi büyük üretken modellerin yeteneklerini, belirli görevlerde benzer veya daha iyi performans gösteren önemli ölçüde daha küçük versiyonlara damıtmaktadır.

Süreç, hem öğretmen modelinin yumuşak etiketlerini (olasılık dağılımları) hem de orijinal verilerin sert etiketlerini kullanır. Bu kombinasyon, daha küçük modelin basit girdi-çıktı çiftlerinde kaybolabilecek nüanslı örüntüleri yakalamasını sağlar. Adım adım damıtma gibi gelişmiş damıtma teknikleri, küçük modellerin daha az eğitim verisiyle bile Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) programlarından daha iyi sonuçlar elde edebileceğini göstermiştir. Bu, ekonomiyi temelden değiştirir: binlerce GPU üzerinde pahalı ve uzun eğitim çalışmaları yerine, hedefli damıtma süreçleri yeterlidir.

Nicemleme, model ağırlıklarının sayısal gösteriminin hassasiyetini azaltır. 32 bit veya 16 bit kayan noktalı sayılar yerine, nicemlenmiş modeller 8 bit hatta 4 bit tam sayı gösterimleri kullanır. Bellek gereksinimleri orantılı olarak azalır, çıkarım hızı artar ve güç tüketimi düşer. Modern nicemleme teknikleri, doğruluk kaybını en aza indirerek performansı genellikle neredeyse hiç değiştirmez. Bu, uç cihazlarda, akıllı telefonlarda ve gömülü sistemlerde, tamamen hassas büyük modellerle mümkün olmayacak bir dağıtım sağlar.

Budama, sinir ağlarındaki gereksiz bağlantıları ve parametreleri kaldırır. Aşırı uzun bir metni düzenlemeye benzer şekilde, gereksiz öğeler belirlenir ve ortadan kaldırılır. Yapısal budama, tüm nöronları veya katmanları kaldırırken, yapılandırılmamış budama tek tek ağırlıkları kaldırır. Ortaya çıkan ağ yapısı daha verimlidir, daha az bellek ve işlem gücü gerektirir ve temel yeteneklerini korur. Diğer sıkıştırma teknikleriyle birleştirildiğinde, budanmış modeller etkileyici verimlilik kazanımları sağlar.

Düşük rütbeli çarpanlara ayırma, büyük ağırlık matrislerini daha küçük matrislerin çarpımlarına ayırır. Milyonlarca elemanlı tek bir matris yerine, sistem iki önemli ölçüde daha küçük matrisi depolar ve işler. Matematiksel işlem yaklaşık olarak aynı kalır, ancak hesaplama çabası önemli ölçüde azalır. Bu teknik, özellikle dikkat mekanizmalarının büyük matris çarpımlarına hakim olduğu transformatör mimarilerinde etkilidir. Bellek tasarrufu, aynı donanım bütçesiyle daha büyük bağlam pencerelerine veya toplu iş boyutlarına olanak tanır.

Microsoft Phi serisi, Google Gemma veya NVIDIA Nemotron gibi modern SLM'lerde bu tekniklerin birleşimi potansiyeli ortaya koyuyor. Sadece 2,7 milyar parametreye sahip Phi-2, toplu karşılaştırmalarda sırasıyla 7 ve 13 milyar parametreye sahip Mistral ve Llama-2 modellerini geride bırakıyor ve çok adımlı akıl yürütme görevlerinde 25 kat daha büyük Llama-2-70B'den daha iyi performans sağlıyor. Bu, stratejik veri seçimi, yüksek kaliteli sentetik veri üretimi ve yenilikçi ölçekleme teknikleri sayesinde başarıldı. Mesaj açık: boyut artık yeteneğin bir göstergesi değil.

Pazar dinamikleri ve ikame potansiyeli

Gerçek dünya uygulamalarından elde edilen deneysel bulgular, teorik değerlendirmeleri desteklemektedir. NVIDIA'nın çoklu aracılı bir yazılım geliştirme çerçevesi olan MetaGPT analizi, LLM taleplerinin yaklaşık %60'ının değiştirilebilir olduğunu ortaya koymuştur. Bu görevler arasında standart kod oluşturma, dokümantasyon oluşturma ve yapılandırılmış çıktı yer almaktadır; bunların tümü, uzmanlaşmış SLM'lerin genel amaçlı, büyük ölçekli modellerden daha hızlı ve daha uygun maliyetli performans gösterdiği alanlardır.

Bir iş akışı otomasyon sistemi olan Open Operator, %40'lık ikame potansiyeliyle, karmaşık orkestrasyon senaryolarında bile birçok alt görevin LLM'lerin tam kapasitesini gerektirmediğini göstermektedir. Amaç ayrıştırma, şablon tabanlı çıktı ve yönlendirme kararları, ince ayarlı küçük modellerle daha verimli bir şekilde ele alınabilir. Aslında derin bir akıl yürütme veya geniş bir dünya bilgisi gerektiren kalan %60 ise, büyük modellerin kullanımını haklı çıkarır.

Bir GUI otomasyon sistemi olan Cradle, %70 ile en yüksek ikame potansiyeline sahiptir. Tekrarlayan kullanıcı arayüzü etkileşimleri, tıklama dizileri ve form girişleri, SLM'ler için idealdir. Görevler dar kapsamlıdır, değişkenlik sınırlıdır ve bağlamsal anlayış gereksinimleri düşüktür. GUI etkileşimleri konusunda eğitilmiş özel bir model, hız, güvenilirlik ve maliyet açısından genel bir LLM'den daha iyi performans gösterir.

Bu kalıplar, uygulama alanları arasında kendini tekrar eder. SSS, belge sınıflandırma, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, basit çeviriler, doğal dil veritabanı sorguları gibi müşteri hizmetleri sohbet robotları; tüm bu görevler SLM'lerden faydalanır. Bir çalışma, tipik kurumsal yapay zeka dağıtımlarında sorguların %60 ila %80'inin SLM'lerin yeterli olduğu kategorilere girdiğini tahmin ediyor. Bu durumun altyapı talebi üzerindeki etkileri önemlidir.

Model yönlendirme kavramı giderek önem kazanıyor. Akıllı sistemler gelen sorguları analiz ederek uygun modele yönlendiriyor. Basit sorgular uygun maliyetli SLM'lere yönlendirilirken, karmaşık görevler yüksek performanslı LLM'ler tarafından yönetiliyor. Bu hibrit yaklaşım, kalite ve maliyet arasındaki dengeyi optimize ediyor. İlk uygulamalar, aynı veya daha iyi genel performansla %75'e varan maliyet tasarrufu sağlıyor. Yönlendirme mantığının kendisi, sorgu karmaşıklığını, bağlamı ve kullanıcı tercihlerini hesaba katan küçük bir makine öğrenimi modeli olabilir.

Hizmet olarak ince ayar platformlarının yaygınlaşması, benimsenmeyi hızlandırıyor. Derin makine öğrenimi uzmanlığına sahip olmayan şirketler, tescilli verilerini ve alan özelliklerini bünyesinde barındıran özel SLM'ler oluşturabilir. Zaman yatırımı aylardan günlere, maliyet ise yüz binlerce dolardan binlerce dolara düşer. Bu erişilebilirlik, yapay zeka inovasyonunu temelden demokratikleştirir ve değer yaratımını altyapı sağlayıcılarından uygulama geliştiricilerine kaydırır.

'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

Merkezi mimarilerin gizli maliyetleri

Yalnızca doğrudan hesaplama maliyetlerine odaklanmak, merkezi LLM mimarilerinin toplam maliyetini küçümsemek anlamına gelir. API bağımlılıkları yapısal dezavantajlar yaratır. Her istek, kullanıma göre ölçeklenen maliyetler üretir. Milyonlarca kullanıcısı olan başarılı uygulamalar için API ücretleri baskın maliyet faktörü haline gelerek kâr marjlarını aşındırır. Şirketler, başarıya orantılı olarak artan ve buna karşılık gelen ölçek ekonomilerinden yoksun bir maliyet yapısına hapsolmuş durumdadır.

API sağlayıcılarının fiyat oynaklığı bir iş riski oluşturur. Fiyat artışları, kota sınırlamaları veya hizmet şartlarındaki değişiklikler, bir uygulamanın kârlılığını bir gecede yok edebilir. Büyük sağlayıcıların yakın zamanda duyurduğu ve kullanıcıları kaynaklarını kısıtlamaya zorlayan kapasite kısıtlamaları, bu bağımlılığın kırılganlığını göstermektedir. Özel SLM'ler bu riski tamamen ortadan kaldırır.

Veri egemenliği ve uyumluluğu giderek önem kazanmaktadır. Avrupa'da GDPR, dünya çapında benzer düzenlemeler ve artan veri yerelleştirme gereklilikleri karmaşık yasal çerçeveler oluşturmaktadır. Hassas kurumsal verilerin yabancı yargı bölgelerinde faaliyet gösterebilecek harici API'lere gönderilmesi, düzenleyici ve yasal riskler taşımaktadır. Sağlık, finans ve kamu sektörleri genellikle harici API'lerin kullanımını dışlayan veya ciddi şekilde kısıtlayan katı gerekliliklere sahiptir. Şirket içi SLM'ler bu sorunları temelde çözmektedir.

Fikri mülkiyet endişeleri gerçektir. Bir API sağlayıcısına gönderilen her istek, potansiyel olarak tescilli bilgileri ifşa edebilir. İş mantığı, ürün geliştirmeleri, müşteri bilgileri... Tüm bunlar teorik olarak sağlayıcı tarafından çıkarılıp kullanılabilir. Sözleşme maddeleri, kazara sızıntılara veya kötü niyetli kişilere karşı sınırlı koruma sağlar. Gerçekten güvenli tek çözüm, verileri asla dışarıya aktarmamaktır.

Ağ bağımlılıkları nedeniyle gecikme ve güvenilirlik azalır. Her bulut API isteği, ağ gecikmesine, paket kaybına ve değişken gidiş-dönüş sürelerine maruz kalarak internet altyapısını geçer. Konuşma tabanlı yapay zeka veya kontrol sistemleri gibi gerçek zamanlı uygulamalar için bu gecikmeler kabul edilemez. Yerel SLM'ler, ağ koşullarından bağımsız olarak saniyeler yerine milisaniyeler içinde yanıt verir. Kullanıcı deneyimi önemli ölçüde iyileştirilir.

Birkaç hiper ölçekleyiciye stratejik olarak güvenmek, gücü yoğunlaştırır ve sistemik riskler yaratır. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud ve birkaç başkası pazara hakimdir. Bu hizmetlerdeki kesintiler, binlerce bağımlı uygulamaya yayılan domino etkilerine sahiptir. Çoğu alternatif hizmetin nihayetinde aynı sınırlı model sağlayıcı kümesine dayandığını düşündüğünüzde, yedeklilik yanılsaması ortadan kalkar. Gerçek dayanıklılık, ideal olarak şirket içi kapasiteyi de içeren çeşitlendirmeyi gerektirir.

İçin uygun:

• Hangisi daha iyi: Merkezi olmayan, federasyonlu, kırılgan olmayan yapay zeka altyapısı mı, yapay zeka Gigafactory'si mi yoksa hiper ölçekli yapay zeka veri merkezi mi?

Stratejik bir dönüm noktası olarak kenar bilişim

SLM'ler ve uç bilişimin bir araya gelmesi dönüştürücü bir dinamik yaratıyor. Uç dağıtım, bilişimi verilerin kaynağı olan yere, yani Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerine, mobil cihazlara, endüstriyel kontrol cihazlarına ve araçlara taşıyor. Gecikme süresindeki azalma ise çarpıcı: saniyelerden milisaniyelere, buluttan yerel işlemeye geçiş. Otonom sistemler, artırılmış gerçeklik, endüstriyel otomasyon ve tıbbi cihazlar için bu yalnızca arzu edilen değil, aynı zamanda olmazsa olmaz bir özellik.

Bant genişliği tasarrufları önemli ölçüdedir. Veriler buluta sürekli olarak aktarılıp işlenip sonuçların geri gönderilmesi yerine, işleme yerel olarak gerçekleştirilir. Yalnızca ilgili, toplu bilgiler iletilir. Binlerce uç cihazın bulunduğu senaryolarda, bu durum ağ trafiğini kat kat azaltır. Altyapı maliyetleri düşer, ağ tıkanıklığı önlenir ve güvenilirlik artar.

Gizlilik doğası gereği korunur. Veriler artık cihazdan dışarı çıkmaz. Kamera görüntüleri, ses kayıtları, biyometrik bilgiler, konum verileri... Tüm bunlar merkezi sunuculara ulaşmadan yerel olarak işlenebilir. Bu, bulut tabanlı yapay zeka çözümlerinin ortaya çıkardığı temel gizlilik endişelerini ortadan kaldırır. Tüketici uygulamaları için bu, ayırt edici bir faktör haline gelirken, düzenlemelere tabi sektörler için bir gereklilik haline gelir.

Enerji verimliliği birçok düzeyde gelişiyor. Küçük modellerin çıkarımı için optimize edilmiş özel uç yapay zeka çipleri, veri merkezi GPU'larının tükettiği enerjinin çok daha azını tüketiyor. Veri iletiminin ortadan kaldırılması, ağ altyapısında enerji tasarrufu sağlıyor. Pille çalışan cihazlar için bu, temel bir işlev haline geliyor. Akıllı telefonlar, giyilebilir cihazlar, dronlar ve IoT sensörleri, pil ömrünü önemli ölçüde etkilemeden yapay zeka işlevlerini yerine getirebiliyor.

Çevrimdışı yetenek, sağlamlık sağlar. Edge AI, internet bağlantısı olmadan da çalışır. Uzak bölgelerde, kritik altyapılarda veya afet senaryolarında işlevsellik korunur. Ağ bağlantısından bağımsızlık, birçok uygulama için olmazsa olmazdır. Otonom bir araç bulut bağlantısına güvenemez ve tıbbi bir cihaz, istikrarsız Wi-Fi nedeniyle arızalanmamalıdır.

Maliyet modelleri operasyonel harcamalardan sermaye harcamalarına doğru kayıyor. Sürekli bulut maliyetleri yerine, uç donanıma tek seferlik yatırım yapılıyor. Bu, uzun ömürlü ve yüksek hacimli uygulamalar için ekonomik açıdan cazip hale geliyor. Öngörülebilir maliyetler, bütçe planlamasını iyileştiriyor ve finansal riskleri azaltıyor. Şirketler, yapay zeka altyapı harcamaları üzerinde kontrolü yeniden kazanıyor.

Örnekler, potansiyeli ortaya koyuyor. NVIDIA ChatRTX, tüketici GPU'larında yerel LLM çıkarımına olanak tanıyor. Apple, cihaz içi yapay zekayı iPhone ve iPad'lere entegre ediyor ve daha küçük modeller doğrudan cihazda çalışıyor. Qualcomm, özellikle uç yapay zeka için akıllı telefonlar için NPU'lar geliştiriyor. Google Coral ve benzeri platformlar, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve endüstriyel uygulamaları hedefliyor. Piyasa dinamikleri, merkeziyetsizliğe doğru belirgin bir eğilim gösteriyor.

Geleceğin modeli olarak heterojen yapay zeka mimarileri

Gelecek, mutlak merkeziyetsizlikte değil, akıllı hibrit mimarilerde yatmaktadır. Heterojen sistemler, rutin ve gecikmeye duyarlı görevler için uç SLM'leri, karmaşık akıl yürütme gereksinimleri için bulut LLM'leriyle birleştirir. Bu tamamlayıcılık, esnekliği ve kapasiteyi korurken verimliliği en üst düzeye çıkarır.

Sistem mimarisi birkaç katmandan oluşur. Uç katmanda, yüksek düzeyde optimize edilmiş SLM'ler anında yanıt sağlar. Bunların, isteklerin %60 ila %80'ini otonom olarak işlemesi beklenir. Yerel güven eşiklerini karşılayamayan belirsiz veya karmaşık sorgular için, orta düzey modellere sahip bölgesel sunucular olan sis bilişim katmanına geçiş yapılır. Yalnızca gerçekten zor vakalar, büyük ve genel amaçlı modellere sahip merkezi bulut altyapısına ulaşır.

Model yönlendirme kritik bir bileşen haline geliyor. Makine öğrenimi tabanlı yönlendiriciler, istek özelliklerini analiz eder: metin uzunluğu, karmaşıklık göstergeleri, etki alanı sinyalleri ve kullanıcı geçmişi. Bu özelliklere dayanarak istek uygun modele atanır. Modern yönlendiriciler, karmaşıklık tahmininde %95'in üzerinde doğruluk oranına ulaşır. Gerçek performans ve maliyet-kalite dengelerine göre sürekli olarak optimizasyon yaparlar.

Gelişmiş yönlendirme sistemlerindeki çapraz dikkat mekanizmaları, sorgu-model etkileşimlerini açıkça modeller. Bu, ayrıntılı kararlar alınmasını sağlar: Mistral-7B yeterli mi, yoksa GPT-4 gerekli mi? Phi-3 bunu halledebilir mi, yoksa Claude'a mı ihtiyaç var? Milyonlarca sorguya yayılan bu kararların ayrıntılı yapısı, kullanıcı memnuniyetini korurken veya artırırken önemli maliyet tasarrufları sağlar.

İş yükü karakterizasyonu esastır. Etkensel yapay zeka sistemleri, orkestrasyon, muhakeme, araç çağrıları, bellek işlemleri ve çıktı üretme süreçlerinden oluşur. Tüm bileşenler aynı işlem kapasitesini gerektirmez. Orkestrasyon ve araç çağrıları genellikle kural tabanlıdır veya minimum zeka gerektirir; bu da SLM'ler için idealdir. Muhakeme karma olabilir: SLM'lerde basit çıkarım, LLM'lerde karmaşık çok adımlı muhakeme. Şablonlar için çıktı üretimi SLM'leri, yaratıcı metin üretimi ise LLM'leri kullanır.

Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) optimizasyonu, donanım çeşitliliğini hesaba katar. Kritik LLM iş yükleri için üst düzey H100 GPU'lar, orta seviye modeller için orta düzey A100 veya L40S ve SLM'ler için uygun maliyetli T4 veya çıkarım optimizasyonlu yongalar kullanılır. Bu ayrıntı düzeyi, iş yükü gereksinimlerinin donanım yetenekleriyle hassas bir şekilde eşleştirilmesini sağlar. İlk çalışmalar, homojen üst düzey dağıtımlara kıyasla TCO'da %40 ila %60 oranında bir azalma olduğunu göstermektedir.

Orkestrasyon, gelişmiş yazılım yığınları gerektirir. Kubernetes tabanlı küme yönetim sistemleri, model özelliklerini anlayan yapay zekaya özgü zamanlayıcılarla desteklendiğinde olmazsa olmazdır. Yük dengeleme, yalnızca saniye başına istekleri değil, aynı zamanda belirteç uzunluklarını, model bellek ayak izlerini ve gecikme hedeflerini de dikkate alır. Otomatik ölçeklendirme, talep modellerine yanıt vererek düşük kullanım dönemlerinde ek kapasite sağlar veya ölçeklendirmeyi azaltır.

Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği

Yapay zeka altyapısının çevresel etkisi giderek daha önemli bir konu haline geliyor. Tek bir büyük dil modelini eğitmek, küçük bir kasabanın bir yılda tükettiği enerji kadar enerji tüketebilir. Yapay zeka iş yüklerini çalıştıran veri merkezleri, 2028 yılına kadar küresel veri merkezi enerji talebinin %20 ila %27'sini karşılayabilir. Projeksiyonlar, 2030 yılına kadar yapay zeka veri merkezlerinin bireysel eğitim çalışmaları için 8 gigawatt enerjiye ihtiyaç duyabileceğini öngörüyor. Karbon ayak izi, havacılık sektörününkine benzer olacaktır.

Büyük modellerin enerji yoğunluğu orantısız bir şekilde artıyor. GPU güç tüketimi üç yılda 400 watt'tan 1000 watt'ın üzerine çıktı. NVIDIA GB300 NVL72 sistemleri, tepe yükü %30 oranında azaltan yenilikçi güç dengeleme teknolojisine rağmen muazzam miktarda enerji gerektiriyor. Soğutma altyapısı, enerji talebine %30 ila %40 daha ekliyor. Yapay zeka altyapısından kaynaklanan toplam CO2 emisyonları, şebeke karbonsuzlaştırması konusundaki iyimser varsayımlara rağmen 2030 yılına kadar 220 milyon ton artabilir.

Küçük Dil Modelleri (SLM'ler), temel verimlilik kazanımları sunar. Eğitim, benzer LLM'lerin %30 ila %40'ı kadar işlem gücü gerektirir. BERT eğitiminin maliyeti yaklaşık 10.000 € iken, GPT-4 sınıfı modeller yüz milyonlarca €'dur. Çıkarım enerjisi ise orantılı olarak daha düşüktür. Bir SLM sorgusu, bir LLM sorgusundan 100 ila 1.000 kat daha az enerji tüketebilir. Milyonlarca sorguda bu, muazzam bir tasarruf anlamına gelir.

Uç bilişim bu avantajları daha da artırır. Yerel işleme, ağlar ve omurga altyapısı genelinde veri iletimi için gereken enerjiyi ortadan kaldırır. Özel uç yapay zeka çipleri, veri merkezi GPU'larından kat kat daha iyi enerji verimliliği sağlar. Yüzlerce watt'lık sunucular yerine miliwatt'lık NPU'lara sahip akıllı telefonlar ve IoT cihazları, ölçek farkını açıkça ortaya koyar.

Yenilenebilir enerji kullanımı giderek daha öncelikli hale geliyor. Google, 2030 yılına kadar %100 karbonsuz enerjiye, Microsoft ise karbon negatifliğine bağlı. Ancak, enerji talebinin büyüklüğü zorluklar yaratıyor. Yenilenebilir kaynaklar olsa bile, şebeke kapasitesi, depolama ve kesintiler hala sorun olmaya devam ediyor. Sürdürülebilir Enerji Yönetimi (SLM) sistemleri mutlak talebi azaltarak yeşil yapay zekaya geçişi daha uygulanabilir hale getiriyor.

Karbon-farkında bilgi işlem, şebeke karbon yoğunluğuna göre iş yükü planlamasını optimize eder. Eğitim çalışmaları, şebekedeki yenilenebilir enerji payı en yüksek seviyeye ulaştığında başlatılır. Çıkarım istekleri, daha temiz enerjiye sahip bölgelere yönlendirilir. Bu zamansal ve coğrafi esneklik, SLM'lerin verimliliğiyle birleştiğinde, CO2 emisyonlarını %50 ila %70 oranında azaltabilir.

Düzenleyici ortam giderek daha katı hale geliyor. AB Yapay Zeka Yasası, belirli yapay zeka sistemleri için zorunlu çevresel etki değerlendirmeleri içeriyor. Karbon raporlaması standart hale geliyor. Verimsiz ve enerji yoğun altyapılara sahip şirketler, uyumluluk sorunları ve itibar kaybı riskiyle karşı karşıya kalıyor. Sürdürülebilir Yaşam Döngüsü Yönetimi (SLM) ve uç bilişimin benimsenmesi, kullanışlı olmaktan çıkıp bir zorunluluk haline geliyor.

Demokratikleşme ve yoğunlaşma

Geçmişteki gelişmeler, yapay zeka gücünü birkaç kilit oyuncunun elinde yoğunlaştırdı. Muhteşem Yedili - Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple, NVIDIA ve Tesla - hakim konumda. Bu hiper ölçekleyiciler altyapıyı, modelleri ve giderek artan bir şekilde tüm değer zincirini kontrol ediyor. Toplam piyasa değerleri 15 trilyon doları aşıyor. S&P 500 piyasa değerinin neredeyse %35'ini temsil ediyorlar ve bu da eşi benzeri görülmemiş bir tarihsel öneme sahip bir yoğunlaşma riski.

Bu yoğunlaşmanın sistemik etkileri var. Birkaç şirket standartlar belirliyor, API'leri tanımlıyor ve erişimi kontrol ediyor. Daha küçük oyuncular ve gelişmekte olan ülkeler bağımlı hale geliyor. Ulusların dijital egemenliği tehdit altında. Avrupa, Asya ve Latin Amerika ulusal yapay zeka stratejileriyle yanıt veriyor, ancak ABD merkezli hiper ölçekleyicilerin hakimiyeti ezici olmaya devam ediyor.

Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) ve merkeziyetsizlik bu dinamiği değiştiriyor. Phi-3, Gemma, Mistral ve Llama gibi açık kaynaklı SLM'ler, en son teknolojiye erişimi demokratikleştiriyor. Üniversiteler, yeni kurulan şirketler ve orta ölçekli işletmeler, hiper ölçeklenebilir kaynaklar olmadan rekabetçi uygulamalar geliştirebiliyor. İnovasyon engeli önemli ölçüde azalıyor. Küçük bir ekip, kendi alanında Google veya Microsoft'u geride bırakan özel bir SLM oluşturabilir.

Ekonomik sürdürülebilirlik, küçük oyuncuların lehine değişiyor. Hukuk alanında lisans (LL.M) geliştirme yüz milyonlarca dolarlık bütçeler gerektirirken, hizmet odaklı lisans (SLM) programları beş ila altı haneli rakamlarla uygulanabilir. Bulut demokratikleşmesi, eğitim altyapısına anında erişim sağlıyor. Hizmetlerin ince ayarı karmaşıklığı ortadan kaldırıyor. Yapay zeka inovasyonuna giriş engelleri, aşırı yüksek seviyelerden yönetilebilir seviyelere iniyor.

Veri egemenliği gerçeğe dönüşüyor. Şirketler ve hükümetler, harici sunuculara asla ulaşmayan modeller barındırabiliyor. Hassas veriler kendi kontrolleri altında kalıyor. GDPR uyumluluğu basitleştiriliyor. Şeffaflık ve hesap verebilirlik için katı gereklilikler getiren AB Yapay Zeka Yasası, kara kutu API'ler yerine tescilli modellerle daha yönetilebilir hale geliyor.

İnovasyon çeşitliliği artıyor. GPT benzeri modellerden oluşan tek bir kültür yerine, belirli alanlar, diller ve görevler için binlerce uzmanlaşmış SLM ortaya çıkıyor. Bu çeşitlilik sistematik hatalara karşı dayanıklı, rekabeti artırıyor ve ilerlemeyi hızlandırıyor. İnovasyon ortamı hiyerarşik olmaktan çıkıp çok merkezli hale geliyor.

Konsantrasyonun riskleri giderek belirginleşiyor. Birkaç sağlayıcıya bağımlılık, tekil arıza noktaları yaratıyor. AWS veya Azure'daki kesintiler, küresel hizmetleri sekteye uğratıyor. Kullanım kısıtlamaları veya bölgesel kilitlenmeler gibi bir hiper ölçekleyicinin aldığı politik kararlar, domino etkisi yaratıyor. SLM'ler aracılığıyla merkeziyetsizlik, bu sistemik riskleri temelden azaltıyor.

Stratejik yeniden düzenleme

Şirketler için bu analiz, temel stratejik ayarlamalar anlamına geliyor. Yatırım öncelikleri, merkezi bulut altyapısından heterojen, dağıtık mimarilere kayıyor. Hiper ölçeklenebilir API'lere maksimum bağımlılık yerine, şirket içi SLM'ler aracılığıyla özerklik hedefleniyor. Beceri geliştirme, model ince ayarı, uç dağıtım ve hibrit orkestrasyona odaklanıyor.

Oluşturma veya satın alma kararı değişiyor. Daha önce API erişimi satın almak mantıklı kabul edilirken, şirket içi, özel SLM'ler geliştirmek giderek daha cazip hale geliyor. Üç ila beş yıllık toplam sahip olma maliyeti, şirket içi modelleri açıkça destekliyor. Stratejik kontrol, veri güvenliği ve uyarlanabilirlik, niteliksel avantajlara katkıda bulunuyor.

Yatırımcılar için bu yanlış tahsis, salt altyapı faaliyetleri konusunda dikkatli olunması gerektiğini gösteriyor. Veri merkezi GYO'ları, GPU üreticileri ve hiper ölçekleyiciler, talep tahmin edildiği gibi gerçekleşmezse aşırı kapasite ve azalan kullanımla karşılaşabilirler. Değer göçü, SLM teknolojisi, uç yapay zeka çipleri, orkestrasyon yazılımları ve özel yapay zeka uygulamaları sağlayıcılarına doğru gerçekleşiyor.

Jeopolitik boyut önemlidir. Ulusal yapay zeka egemenliğine öncelik veren ülkeler, SLM dönüşümünden faydalanmaktadır. Çin, yerli teknolojiye 138 milyar dolar, Avrupa ise InvestAI'ya 200 milyar dolar yatırım yapmaktadır. Bu yatırımlar, mutlak ölçek belirleyici faktör olmaktan çıkıp akıllı, verimli ve özel çözümlere yöneldiğinde daha etkili olacaktır. Çok kutuplu yapay zeka dünyası gerçeğe dönüşüyor.

Düzenleyici çerçeve de paralel olarak gelişiyor. Veri koruma, algoritmik hesap verebilirlik, çevre standartları; bunların hepsi merkezi olmayan, şeffaf ve verimli sistemleri destekliyor. SLM'leri ve uç bilişimi erken benimseyen şirketler, gelecekteki düzenlemelere uyum sağlama konusunda avantajlı bir konuma geliyor.

Yetenek dünyası dönüşüyor. Daha önce yalnızca seçkin üniversiteler ve önde gelen teknoloji şirketleri LLM araştırmaları için kaynaklara sahipken, artık neredeyse her kuruluş SLM geliştirebiliyor. Kuruluşların %87'sinin yapay zekalı kişileri işe almasını engelleyen beceri eksikliği, daha düşük karmaşıklık ve daha iyi araçlarla hafifletiliyor. Yapay zeka destekli geliştirmenin sağladığı üretkenlik kazanımları bu etkiyi artırıyor.

Yapay zeka yatırımlarının yatırım getirisini (YG) ölçme biçimimiz değişiyor. Ham işlem kapasitesine odaklanmak yerine, görev başına verimlilik temel ölçüt haline geliyor. İşletmeler, yapay zeka girişimlerinde ortalama %5,9'luk bir YG bildiriyor ki bu, beklentilerin oldukça altında. Bunun nedeni genellikle basit sorunlar için aşırı büyük ve pahalı çözümler kullanmaktan kaynaklanıyor. Görev odaklı SLM'lere geçiş, bu YG'yi önemli ölçüde iyileştirebilir.

Analiz, bir sektörün dönüm noktasında olduğunu ortaya koyuyor. 57 milyar dolarlık yanlış yatırım, talebin abartılmasından çok daha fazlası. Yapay zeka mimarisi hakkında temel bir stratejik yanlış hesaplamayı temsil ediyor. Gelecek, merkezi devlerin değil, merkezi olmayan, uzmanlaşmış ve verimli sistemlerin olacak. Küçük dil modelleri, büyük dil modellerinden aşağı değil; gerçek dünya uygulamalarının büyük çoğunluğu için üstün. Ekonomik, teknik, çevresel ve stratejik argümanlar net bir sonuca varıyor: Yapay zeka devrimi merkezi olmayacak.

Gücün sağlayıcılardan operatörlere, hiper ölçekleyicilerden uygulama geliştiricilerine, merkezileştirmeden dağıtıma kayması, yapay zeka evriminde yeni bir aşamayı işaret ediyor. Bu geçişi erken fark edip benimseyenler kazananlar olacak. Eski mantığa bağlı kalanlar ise pahalı altyapılarının atıl varlıklara dönüşme ve daha çevik ve verimli alternatifler tarafından ele geçirilme riskini alıyor. 57 milyar dolar sadece israf değil, aynı zamanda zaten modası geçmiş bir paradigmanın sonunun başlangıcını da işaret ediyor.

☑️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

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: 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