Microsoft Yapay Zeka CEO'su Mustafa Suleyman, yakın gelecekte bireysel yapay zeka eğitim çalışmalarının 100 milyar dolara mal olacağını öngörüyor. Bu rakam, öncü model geliştirmeyi birkaç şirket dışında herkesin erişemeyeceği bir noktaya taşıyacak. Suleyman bu tür çalışmaların ne zaman standart hale geleceğine dair bir zaman çizelgesi vermedi, ancak projeksiyonu, bu ölçekte inşa etmeyi karşılayabilen birkaç firma ile diğerleri arasında büyüyen bir uçuruma işaret ediyor.
Bunun anlamı konsolidasyon. Eğer tek bir modeli eğitmek büyük bir altyapı programı kadar maliyetliyse, bunu yapabilecek kuruluş sayısı hızla azalır — ve bununla birlikte bu sistemlerin nasıl göründüğüne, nasıl davrandığına ve bunlara kimin erişebileceğine karar veren şirket sayısı da azalır.
Öncü bir modelin fiyat etiketi
Modeller büyüdükçe ve daha fazla veriye aç hale geldikçe eğitim maliyetleri istikrarlı bir şekilde yükseldi. Suleyman'ın kamuya açık olarak belirttiği 100 milyar dolarlık rakam, bu maliyetlerin yakında sabitlenmeyeceğinin en net işareti. Bu fiyattaki bir çalışma, sadece hesaplama için daha büyük bir fatura değil — farklı türde bir iş. Uzun vadeli sermaye taahhütleri, özel güç ve veri merkezi kapasitesi ve çoğu teknoloji şirketinin hiç düşünmek zorunda kalmadığı bir ölçekte harcama toleransı gerektiriyor.
Bu matematik doğal olarak alanı daraltıyor. Mevcut bulut altyapısı, çip tedarik ilişkileri ve yıllarca süren harcamaları absorbe edecek bilançoya sahip olmayan firmaların üst kademede kalması zor olacak. Bazıları ortaklık kuracak. Bazıları uzmanlaşacak. Diğerleri öncü geliştirmeden tamamen çekilip başkası tarafından eğitilmiş modeller üzerine inşa edecek.
Daha az oyuncu, daha fazla etki
Yapay zeka eğitimindeki konsolidasyon, çok fazla etkiyi yoğunlaştıracak. 100 milyar dolarlık çalışmaları sürdürebilen şirketler, endüstri için teknik yönü etkin bir şekilde belirleyecek — model mimarileri, güvenlik uygulamaları, API fiyatlandırması ve yeni yeteneklerin kamuya ulaşma hızı. Bu, son birkaç yılı tanımlayan ve daha geniş bir laboratuvar, girişim ve araştırma grubunun hâlâ öncüyü zorladığını iddia edebildiği rekabet ortamından farklı bir manzara.
Daha küçük bir alan kullanıcılar için otomatik olarak daha kötü değil. Ancak en yetenekli sistemlerin nasıl eğitildiğine ve konuşlandırıldığına karar veren daha az bağımsız ses anlamına geliyor. Yapay zeka gelişimini takip eden düzenleyiciler ve araştırmacılar bu yoğunlaşmayı bir süredir izliyor; Suleyman'ın projeksiyonu onlara etrafında organize olacakları somut bir rakam veriyor.
Daha ucuz çıkarım hikayenin diğer yarısı
Eğitim ve çıkarım zıt yönlere çekiyor. Suleyman ayrıca daha ucuz çıkarımın yapay zeka kullanımını demokratikleştirebilecek bir güç olduğuna işaret etti — modellerin kendileri küçülen bir şirket grubu tarafından inşa edilse bile. Çıkarım, bir modelin bir sorguyu yanıtlaması, bir görüntü oluşturması veya bir ajanı çalıştırması durumunda gerçekleşen şeydir. Bu ucuzladıkça, daha fazla ürün, işletme ve bireysel geliştirici kendileri hiçbir şey eğitmeye gerek kalmadan yapay zekayı işe koşabilir.
Sonuç, iki katmanlı bir endüstri olabilir: tepede çok az sayıda son derece pahalı eğitim operasyonu ve bunların üzerine inşa edilmiş çok daha geniş bir uygulama ekosistemi. Kullanıcılar için giriş engeli düşerken, öncü laboratuvarlar için yükseliyor.
Nelere dikkat edilmeli
Şimdi soru, 100 milyar dolarlık çalışmanın ne kadar hızlı geleceği ve geldiğinde kimin ayakta kalacağı. Microsoft halihazırda yapay zeka altyapısına büyük yatırım yaptı ve Suleyman'ın yorumları şirketin harcama eğrisinin yukarı doğru bükülmeye devam etmesini beklediğini gösteriyor. Benzer kaynaklara sahip rakipler de benzer bahisler yapıyor. Diğer herkes için pratik karar, öncüde rekabet etmek, yapabilenlerle ortaklık kurmak veya ortaya çıkan modeller üzerine inşa etmek.
Bu fiyattaki bir çalışma için yayınlanmış bir takvim yok. Suleyman'ın projeksiyonu bir taahhüt değil, bir tahmin — ancak bu tür bir tahmin, rakam gerçekleşmeden çok önce endüstri genelinde bütçeleri, işe alımları ve stratejiyi şekillendiriyor.
