Bu ay, yapay zeka (AI) yatırımları gerçek bir sınavdan geçerken, teknolojideki ilerlemeler umutları yüksek tutuyor. Ancak düzenleyiciler asla uyumaz ve Avrupa Merkez Bankası (ECB) artık yapay zekanın enflasyon ve para politikası üzerindeki etkilerini inceliyor. Bu ayki odak noktamız, AI dünyasının ve etrafındaki büyük sorunların ne kadar iç içe geçmiş olduğunu keşfetmek.
Gerçeklik Kontrolü: 500 Milyar Dolarlık AI Yatırım Açığı
Yapay Zeka sektörü, yüksek uçuşlu fikirlerle ve birçok potansiyel girişimle karakterize edilir. Ancak, bu şirketlerin başarılı olup olmayacağı belli olmadığından – en iyi durumda mevcut kurumsal yapıyı altüst edebilir, en kötü durumda ise yatırım yapılan sermayeyi yok edebilir – AI dünyası büyük ölçüde risk sermayesine dayanır. Dolayısıyla, dünyanın en büyük risk sermayedarlarından birinin, AI’ye yapılan yatırımların gerçekten haklı olup olmadığını ve nihayetinde makul bir getiri sağlayıp sağlamayacağını sorgulamaya başlaması şaşırtıcı değildir. Dealroom tarafından tüm küresel risk sermayesi fonları arasında bir numarada yer alan Sequoia, Eylül 2023’te yaptığı analizini yenileyerek, AI satış beklentileri ile gerçek AI satış büyümesi arasındaki 125 milyar dolarlık açığın şimdi 500 milyar dolarlık bir açığa ulaşacağını öngörmüştür.
Bu hesaplama şu şekilde açıklanabilir: Bir Grafik İşleme Birimi (GPU) satın aldığınızda, sadece bu cihazın kendisi için para ödemiyorsunuz. Bu GPU’yu bir veri merkezinde çalıştırmak için enerjiye de ihtiyacınız var. Örneğin, bir GPU için 1 dolar harcadığınızda, onu çalıştırmak için bir dolar da enerji maliyeti ödemeniz gerekiyor. Bu durumda, toplam maliyet 2 dolar olur.
Ancak, GPU’yu kullanarak kazanç elde etmek istiyorsanız, nihai ürünü sattığınızda bir kar marjı eklemeniz gerekir. Bu marjın, ürünün nihai satış fiyatının %50’si olduğu varsayılırsa, toplam maliyet 4 dolara çıkar. Yani, GPU’ya yaptığınız yıllık sermaye harcamasını geri kazanmak için, her 1 dolar yatırımınızdan 4 dolar gelir elde etmeniz gerekir.
Örneğin, Nvidia 50 milyar dolarlık GPU gelirine ulaşırsa, bir veri merkezini çalıştırmanın maliyeti 100 milyar dolar olacaktır. Kullanıcının %50’lik marjını eklediğinizde, GPU yatırımı için 200 milyar dolarlık bir gelir gerekecektir ve bu Eylül 2023 itibarıyla tahmin edilmiştir. Büyük teknoloji şirketleri ve diğer AI ile ilgili şirketler bu harcamaların bir kısmını karşılasa bile, şu anda peşin yatırım açığını kapatmak için bir hayli uzaktayız – bu da Sequoia’dan David Cahn’e göre 500 milyar dolarlık bir açığa neden olmaktadır.
Yüksek başlangıç maliyetleri yeni bir şey değil ve devrim niteliğindeki icatların bir parçasıdır. AI’deki gelişmelerle ilgili sorun, bugünün en son teknolojisinin hızla eskimesi ve bu nedenle bazı yatırımların hiçbir zaman geri dönüş sağlayamama riskidir.
AI Modellerinde İlerleme: Yapay Zekanın Sürekli Değişen Dünyası
Gerçekten de, yapay zeka teknolojisindeki ilerlemelerin hızı inanılmazdır. Meta şirketi tarafından çoklu token yaklaşımına sahip önceden eğitilmiş modellerin piyasaya sürülmesiyle birlikte, bir başka dönüm noktası daha kaydedildi. Peki bu modelleri bu kadar devrimci yapan nedir?
Mevcut büyük dil modelleri (LLM) bir seferde tek bir token öğrenir, yani kelime ya da nokta ve boşluk gibi sembolleri temsil eden bir metin birimi öğrenir. Çoklu token modeli ise doğrudan bir cümleyi anlayabilir ve tahmin edebilir. Bunu açıklamak için güzel bir örnek bir orkestradır. Her enstrüman kendi başına güzel çalar (mevcut standart LLM), ancak asıl büyüleyici olan, tüm enstrümanların birlikte çalmasıdır (çoklu token LLM). Tabii ki, bu sadece cümlelerle sınırlı değildir. Örneğin, karmaşık formüller de saniyeler içinde elde edilebilir. Peki faydaları nelerdir? Daha az hesaplama gücü gerektiren, daha hızlı ve verimli sonuçlar. Mevcut modeller aynı anda dört token tahmin edebilir, benzer LLM’lere göre %15 daha iyi performans gösterir ve üç kat daha hızlı çıktı üretir.
Meta’nın modelleri açık kaynak olarak sunulmaktadır; araştırmacılar ve geliştiriciler bu modellere ücretsiz olarak erişebilir, böylece modelin arkasındaki teknolojiyi araştırabilir ve daha da geliştirebilirler. Bu, yenilik yapmanın iyi bir yoludur ancak bizi milyar dolarlık yatırım açığına geri getirir.
Düzenleyiciler Asla Uyumaz
Ancak AI kendi başına bırakılmaz. Bir dereceye kadar bırakılabilir. OpenAI’ye 13 milyar dolar yatırım yapan Microsoft, startup üzerindeki kontrolünün boyutuna ilişkin endişeleri hafifletmek amacıyla OpenAI’deki gözlemci koltuğunu terk etti. ABD Federal Ticaret Komisyonu (FTC) ve Adalet Bakanlığı, büyük teknoloji şirketleri ve onların AI şirketleriyle olan ilişkileri hakkında şu anda bir tekel soruşturması yürütmektedir.
Ayrıca, Erik Brynjolfsson ve Gabriel Unger tarafından gündeme getirilen gelecekte daha yüksek veya daha düşük bir yoğunluğa mı yöneleceğimiz sorusu da var. Sadece birkaç büyük şirket ve onların iş ortakları mı özel AI geliştirebilecek, ön yatırım maliyetlerini ve AI modellerini çalıştırma maliyetlerini karşılayabilecek? Yoksa kâr amacı güden şirketler, kar amacı gütmeyen kuruluşlar, akademisyenler ve bireysel kodlayıcıların olduğu açık kaynaklı bir AI model dünyasında mı yaşayacağız, herkesin kâr ettiği bir dünya mı?
AI’nin Para Politikası Üzerindeki Etkisi
Son olarak, AI sadece iş gücü piyasasını veya verimliliği değil, aynı zamanda Piero Cipollone’un Avrupa Merkez Bankası İcra Kurulu üyesi olarak bir konuşmasında açıkladığı gibi, enflasyonu, para politikası aktarımını ve doğal faiz oranını da etkileyebilir:
Enflasyon
Düşüş baskısı
- İş gücü eksikliklerinin azalması ve AI’nin iş gücünü ikame etmesi ve verimliliği artırması durumunda birim iş gücü maliyet artışında aşağı yönlü baskı.
- Enerji yönetiminin iyileştirilmesi ve enerji tüketiminde daha verimli kullanım yoluyla arz tarafında enerji fiyatlarının düşmesi, talep tarafında ise fiyat karşılaştırma araçlarının gelişmesi.
Yükseliş baskısı
- Hesaplama gücü gereksinimleri nedeniyle küresel enerji talebinin artması sonucu enerji fiyatlarının yükselmesi.
- Tüketici talebi ve fiyat esnekliklerinin gerçek zamanlı analizi yoluyla ayrımcı fiyatlandırma.
Para Politikası Aktarımı
AI, bankacılık sektörü dışındaki aracılığın artmasına yol açarsa, para politikası aktarımı hızlanabilir çünkü bankacılık sektörüne kıyasla daha yüksek kredi, likidite ve süre riski taşıyan banka dışı kuruluşlar, varlık alımları gibi uzun vadeli faiz oranlarını etkileyen para politikası önlemlerine daha güçlü tepki verirler. Bu durum, insanların marjinal tüketim eğilimlerini ve krediye erişimlerini etkiler.
Doğal Faiz Oranı
Düşüş baskısı
- İş gücünün yerinden edilmesi ve artan gelir eşitsizliği, ihtiyati tasarruflarda artışa ve dolayısıyla ödünç verilebilir fon arzında bir artışa yol açar.
Yükseliş baskısı
- Verimlilik ve üretim artışı, sermaye yatırımı talebinde artışa ve üretim kapasitelerinin genişlemesine yol açar.
Ancak, Avrupa Merkez Bankası için hangi etkilerin baskın çıkacağı henüz net değildir. Genel olarak, AI dünyasında hala birçok şey belirsizdir. Ancak bu aynı zamanda onu bu kadar büyüleyici kılan şeydir. ECB’nin diliyle ifade etmek gerekirse, tetikte kalmalı ve AI dünyası hakkında daha fazla bilgi toplamaya devam edeceğiz.
Ayrıca Okuyun: Yapay zeka yeşil enerjiye geçişi hızlandırabilir mi?