2024’te yapay zeka bulutunu tanımlayan 5 trend

# Yapay zeka foundation modelleri, Big Tech’in yeni savaş alanını hazırlıyor

• Her teknolojik değişim, temel katmanı kontrol etmeye yönelik bir rekabeti tetikler. Yapay zeka çağı da istisna değil
• Foundation modeller, aşağı akıştaki yapay zeka uygulamaları ve araçlarını besleyecek yeni "petrol" konumunda
• 2023’te foundation model şirketleri, yapay zeka girişim yatırımlarının %60’ından fazlasını aldı
  • OpenAI, Anthropic, Mistral ve Cohere gibi şirketler, 124 milyar dolarlık piyasa değeriyle 23 milyar dolar topladı
  • Özellikle bu sermaye akışı büyük ölçüde kurumsal VC’ler tarafından yönlendirildi; Morgan Stanley’e göre 2023’te özel GenAI fonlamasının %90’ını oluşturdu (2022’de %40’tı)
  • Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA ve Oracle gibi Big Tech şirketleri artık foundation model şirketlerinde önemli paylara sahip
  • Bu yatırımlar, söz konusu teknoloji devlerinin yapay zeka yeteneklerini güçlendirmek ve temel bulut ile bilgi işlem hizmetlerinin tüketimini artırmak için stratejik olarak hizalanıyor
  • Bunun yanında Google’ın Gemini’si ve Meta AI’ın Llama’sı gibi kendi foundation model girişimlerini yürüten Big Tech şirketleri de var
• Bu temel katmana bu kadar çok sermaye akmasıyla rekabet benzeri görülmemiş bir hızla kızışıyor ve ekosistemde muazzam miktarda inovasyonu tetikliyor
• 2023’te gözlemlediğimiz başlıca trendler:
  • Temel modeller hızla iyileşiyor:
    • Genel amaçlı LLM’ler, doğruluk ve gecikme gibi temel performans özelliklerinin yanı sıra multimodal yetenekler dahil olmak üzere frontier alanlarda da giderek daha iyi hale geliyor
    • GPT-4o’nun lansmanı hepimizi şaşırttı; yeni sürüm, yüklenen dosyalardaki video ve sesi görüp anlayabilme ve kısa videolar üretebilme yeteneklerini gösterdi
    • Model iyileştirmelerinin baş döndürücü hızı, yarı ömrü aylarla ölçülen modellere yönelik yatırım stratejilerini sorgulatıyor
  • Açık kaynak ile kapalı kaynak arasındaki savaş kızışıyor:
    • Llama 3’ün yakın zamandaki çıkışıyla birlikte, açık kaynak liderleri kapalı kaynak modellerin performansına neredeyse yetişirken açık kaynak ve kapalı kaynak tartışması 2024’te de sıcaklığını koruyor
    • Düzenleyici etkiler nedeniyle, kapalı kaynak oyuncuların yeni ticarileştirme stratejilerinin bir parçası olarak eski modellerini açmak zorunda kalıp kalmayacağı ya da açık kaynak liderlerinin tarihte ilk kez bu pazarın kazananı olup olamayacağı gibi yeni sorular ortaya çıkıyor
  • Küçük model hareketi büyüyor:
    • HuggingFace CEO’su ve kurucu ortağı Clem Delangue, 2024’ün SLM yılı olacağını ilan etti
    • Bu yıl çıkan Mistral 8x22b gibi örnekler, daha büyük modellerin performans açısından her zaman daha iyi olmadığını ve küçük modellerin maliyet ile gecikme açısından önemli avantajlar sağlayabildiğini gösteriyor
  • Yeni mimarilerin ve özel amaçlı foundation modellerin yükselişi:
    • Transformer’ın ötesine geçen yeni model mimarilerinin ortaya çıkışı heyecan yaratıyor
    • Örneğin durum uzayı modelleri ve geometrik derin öğrenme, daha az hesaplama yoğun olan, daha uzun bağlamları işleyebilen veya yapılandırılmış akıl yürütme sergileyebilen foundation modellerin frontier’ını ileri itiyor
    • Ayrıca kod üretimi, biyoloji, video, görüntü, ses, robotik, müzik, fizik ve beyin dalgaları gibi alanlar için özel amaçlı modeller eğiten ekiplerin sayısı da patlama yaşıyor
    • Bu, model katmanına yeni bir çeşitlilik vektörü ekliyor
• Temel katmanda o kadar çok şey oluyor ki sanki zemin kayıyor gibi hissettiriyor
• Ancak buraya yatırılan devasa sermayeye rağmen şu an için kazanan net değil

Öngörü: Yapay zeka model savaşı yakın gelecekte de sıcak kalacak. Çünkü bu, önümüzdeki yıllarda hangi Big Tech şirketinin bulut ve bilgi işlem pazarında zirvede olacağını belirleyecek kritik bir "toprak kapma yarışı"

• Bu model katmanı savaşında en fazla değeri kimin yakalayacağına dair yakın vadeli senaryo beklentileri:
  • Gerçeklik 1: Model katmanı emtialaşıyor
    • VC’ler ve Big Tech yapay zeka liderliği derbisini finanse ederken yüz milyonlarca dolarlık sermaye boşa mı harcanacak?
    • Bu, en fazla sermayeye sahip modelin kazanacağı anlamına gelmiyor
    • Çünkü açık kaynak modeller büyük pazar oyuncularına meydan okumayı sürdürüyor
    • Ancak yapay zeka modellerinin emtialaştığı bir gelecek, modelin değerinin mutlaka düşeceği anlamına gelmiyor
    • Bir emtia olarak yapay zeka modelleri, bir emtia olarak bilgi işlem ya da petrol gibi olacak
    • Bir gün küresel iş operasyonları için vazgeçilmez bir varlık haline gelecekler
    • Bu senaryoda yapay zeka ekosistemindeki nihai değer, modellerin kendisi tarafından değil; bilgi işlem ve bulut hizmeti sağlayıcıları, pazaryerleri ve uygulamalar tarafından yakalanacak
    • Ancak yapay zeka modellerinin emtialaştığı bir dünyada, petrol piyasasında gördüğümüz gibi bu "emtia"yı satan son derece değerli bir veya iki şirket ortaya çıkabilir
  • Gerçeklik 2: Yapay zeka model devleri pastayı paylaşıyor
    • Bulut savaşlarına benzer şekilde, Big Tech stratejik yatırımcıları veya kurumsal VC’ler tarafından güçlü biçimde desteklenen birkaç dikkat çekici yeni model şirketi, foundation model ekosistemine sahip olup devleşecek
    • Her kazanan, teknik farklılaşmayı dağıtım, fiyat/maliyet verimliliği, düzenleyici etki ve benzeri unsurlarla birleştirebileceği farklılaştırılmış bir kama bulacak
    • Hâlâ çeşitli oyuncular (özellikle açık kaynak tarafında) olabilir, ancak değer üst sıralardaki birkaç model oyuncusuna akacak
    • Yarının yapay zeka devlerini belirleyecek olan yalnızca üstün teknoloji değil, aynı zamanda onların yerleşik dağıtım kanalları olacak
  • Gerçeklik 3: Yapay zeka modelleri, patates cipsi pazarı kadar çeşitli ve popüler hale geliyor
    • Patates cipsinde sonsuz sayıda tat olduğu gibi, yapay zeka model ekonomisinin geleceği de yerel marketin atıştırmalık reyonuna çok benzeyebilir
    • Çok sayıda model şirketi başarılı olabilir; çünkü diğer model şirketlerinin de hayatta kalmasına yetecek kadar farklılaşmış kullanım senaryoları vardır (ör. form faktörü, performans, gecikme, maliyet, güvenlik vb.)
    • Ayrıca jeopolitik unsurlar yapay zeka model alanına girdikçe coğrafya ve regülasyon da burada rol oynayabilir; çünkü düzenleme ve egemenlik meseleleri bu katmandaki çeşitliliğin yayılmasını destekler

Öngörü: Henüz bir uzlaşıya varmadık, ancak ortaklarımızın yaklaşık yarısı, kapalı kaynak modellerin LLM bilgi işlem döngülerinin çoğunu yönlendireceğini ve yapay zeka model devlerinin sonunda ekonomik pastayı paylaşacağını öngörüyor (yukarıdaki Gerçeklik #2).

• Bulut devlerinin, bilgi işlem, çipler ve sermayeye erişim avantajlarını kullanarak savaşı kendi lehlerine etkilemesini bekliyoruz
• Ve öncüler zaten yarışta yerini aldı
  • Microsoft/OpenAI, AWS/Anthropic, Google/Gemini ve Meta/Llama; Avrupa lideri Mistral’i de içeren Linux benzeri bir OSS alternatifiyle birlikte öne çıkıyor

# Yapay zeka hepimizi 10 kat daha üretken geliştiricilere dönüştürüyor

• Günümüzde mühendisler her zaman hem üretici hem de öğrencidir; asıl işlerini yaparken yeni diller, framework’ler, altyapılar ve daha fazlasını sürekli öğrenmek zorundadır
• Yapay zekanın gelişiyle birlikte geliştiriciler, veri yönetimi, kürasyon, prompt’lar, ön eğitim ve fine-tuning için yeni altyapı ürünlerini de içeren, sürekli evrilen LLM’lerden yararlanmaya yönelik tamamen yeni bir araç zinciri ve en iyi uygulamalar setini öğrenmek zorunda kaldı
• Yapay zeka çağında her yıl 10 yıllık yeni geliştirici bilgisini hızla edinmek gerekiyor
• Ancak yapay zeka bu karmaşıklığa bir çözüm de sunabilir
  • 2023’te kod copilot’ları geniş çapta benimsendi,
  • 2024’ün başlarında ise basit kod görevlerinin uçtan uca otomasyonuna işaret eden ajan araçlarının ilk sürümleri ortaya çıktı

Öngörü: Yapay zeka nedeniyle geliştiricinin rolü, diğer tüm mesleklerden daha keskin biçimde değişecek. 10 yıl sonra bilgisayarı olan herkes anlamlı düzeyde geliştirme becerisine sahip olacak; bunun sonucunda yazılım geliştirme hızı keskin biçimde artacak ve teknoloji startup kurucularının ortalama yaşı belirgin şekilde düşecek.

• Yapay zeka geliştirici ekonomisinin hızlı evrimini yönlendiren üç ana alan:
  • 1. Kod copilot sektörü, inovasyon ve rekabetin odağı hâline geldi; 2023'te GenAI teknolojileri ve araçlarına 3,9 milyar dolar VC yatırımı yapıldı.
    • GitHub'ın mevcut Copilot ürünü, OpenAI'nin GPT-4 ve Codex modelleri temelinde 14 milyondan fazla kez kuruldu
    • Tabnine, Magic.dev, Augment, Poolside, Cursor AI, OpenDevin, Cognition's Devin, Supermaven gibi iyi fonlanan ve büyüyen birçok startup rakibi, geliştiricilerle birlikte ürün geliştirip yineleme yapıyor
  • 2. Ajanik arama ve üretim yeteneklerini yerleşik olarak sunan copilot'ların "Graduation Motion"ı, önümüzdeki yıllarda büyük değer yaratacak.
    • Devin, SWE-agent, OpenDevin; geliştirici ortamı (ör. dosya düzenleyici, bash shell) ve internetle etkileşime girerek kodlama görevlerini tamamlayan uçtan uca ajan araçlarının potansiyelini gösteriyor
  • 3. Kod-dil akıl yürütmesi, yapay zeka faaliyetinin merkezi olmaya devam edecek; hem model katmanı inovasyonundan (ör. GPT-4, Claude 3 Opus) hem de yeni akıl yürütme/ajan paradigmalarından (ör. Cognition's Devin, SWE-agent, OpenDevin) fayda görecek.
    • Model katmanındaki iyileştirmeler, kod düzenleme ve tamamlama kalitesine yansıyacak ve nihayetinde geliştiriciler ile yazılım organizasyonlarına değer sağlayacak
    • Gecikme ve bağlam boyutu sınırlarını zorlayan, ayrıca dil alanı/ön eğitim veri setlerini genişleten sistemler de geliştiricilere büyük değer sunacak
• Yapay zeka, hem inovasyonu hem de sarsıcı dönüşümü yönlendirirken geliştirici hızını, üretkenliğini ve yazılım organizasyonlarının kaldıraç etkisini artırıyor
• Geleceğe dönük yazılım organizasyonları, ortaya çıkan araç ve tedarikçileri düzenli olarak inceliyor; yüksek değerli geliştirici yazılımlarını hızla önceliklendirip benimsiyor
• Geliştirici bütçeleri yeniden akmaya başladı ve görünür etki yaratan araçlar için ödeme isteği yüksek
• Geliştirici girişimciler için şu an bir şeyler inşa etmek heyecan verici bir dönem. Copilot'ların yanı sıra altyapı, geliştirme araçları, QA, BT yapılandırması ve provizyonlama, güvenlik operasyonları izleme, penetrasyon testi gibi alanlarda da çok sayıda fırsat var
• Copilot'lar şu anda en açık fırsat olabilir, ancak muhtemelen rekabetin en yoğun olduğu alan da burası
  • Güvenlikte SecOps'tan SRE, QA ve penetrasyon testine kadar daha spesifik geliştirici alanlarında araçların patlayıcı biçimde arttığı görüldü
  • Bu araçlar, düşük seviyeli karmaşıklığı soyutlamak ve zaman alan, zahmetli mühendislik işlerini otomatikleştirmek için LLM'leri kullanarak daha üst düzey işler için mühendislik kaynaklarını serbest bırakıyor
  • DevOps süreçlerine yapay zekayı entegre etmek, CI/CD pipeline'larını, otomatik testleri ve dağıtım stratejilerini iyileştirerek daha hızlı ve daha güvenilir yazılım teslimini mümkün kılıyor
• Kod refactoring'i, geliştirici iş akışı ve ekosisteminde yapay zekanın etkisini gösteren bir başka güçlü örnek
  • Birçok modern mühendislik ekibi, FTE zamanının yalnızca bir bölümünü tamamen yeni kod yazımına ayırıyor
  • Özellikle büyük organizasyonlarda SWE zamanının önemli bir kısmı, yazılım mühendisliği rolünün pek de "cazip olmayan" tarafları olan kod bakımı, güvenlik ve teste harcanıyor
  • Kod refactoring'i gibi birçok görev, stack hakkında derin bilgi gerektiriyor ve çoğu zaman kıdemli mühendislerin çekinerek üstlendiği zorlu projeler oluyor
• Yapay zeka, bu zorlukları çözme konusunda açık bir potansiyele sahip
  • Gitar, Grit, ModelCode gibi startup'lar; kod üretim modelleri, statik analiz ve AST parser'ları kullanarak kod yapısını yorumluyor ve kodu diller, paket kütüphaneleri ve framework'ler arasında taşıyor
  • Bu çabaların bir kısmı modern web framework'lerine odaklanırken, bir kısmı da zaman içinde yetkin mühendis bulmanın zorlaştığı kırılgan legacy mühendislik stack'lerinde (ör. COBALT, PEARL vb.) çalışıyor
  • Temel yazılım mühendisliği işlevlerine bitişik birçok iş akışı da zaman alıcı, tekrar eden ve otomasyona uygun nitelikte

Öngörü: 2030'a kadar kurumsal yazılım geliştiricilerinin çoğu, yazılım gözden geçirene benzer bir rol üstlenecek. Geliştirme maliyetleri düşüp deneyimli geliştiricilerin üretkenliği arttıkça maaşlar yükselecek

• Yapay zeka, tüm iş piyasalarında kapsamı ve gerekli becerileri etkileyecek, ancak muhtemelen hiçbirini geliştiriciler kadar büyük ölçüde etkilemeyecek
• Yapay zekadaki iyileştirmeler yalnızca bu mesleğin üretkenliğini büyük ölçüde artırmakla kalmayacak, aynı zamanda geliştirici dünyasının sınırlarını da genişletecek
• 10 yıl sonra geliştirme yeteneği, dünya nüfusunun büyük çoğunluğu için erişilebilir bir beceri olacak

# Multimodal modeller ve AI ajanları, insanların yazılımla ilişkisini değiştirecek

• Multimodal modellerin ve AI ajanlarının yükselişi, yapay zekadaki yeni nesil inovasyonu yönlendiriyor
• İlk dönem metin tabanlı modellere kıyasla çok daha geniş kullanım senaryolarıyla yapay zekanın potansiyel uygulama alanını dramatik biçimde genişletiyor
• Yapay zeka girişimcileri için yalnızca ajan iş akışlarında değil, ses, görüntü ve video gibi yeni modalitelerin genelinde inovasyon yapmaya dönük yeni fırsatlar doğuyor
• Bu modaliteler, görme, işitme ve dil gibi insan yeteneklerine denk kabiliyetler kazandırarak, bu duyulara dayanan insan işlerinin önemli bir bölümünü desteklemede yapay zekaya rol açıyor

Ses

• Sesli yapay zeka şirketlerinin ilk dalgası, büyük ölçüde Automatic Speech Recognition(ASR) alanındaki ilerlemelerden yararlanıyor
  • Abridge, doktor-hasta konuşmalarına dair notlar çıkarıyor
  • Rillavoice, satış eğitimi desteği için saha satış temsilcileri ile müşteriler arasındaki konuşmaları kaydediyor
• Sıkıcı ve tekrarlayan iş akışlarını üstlenebilen konuşmalı ses ürünleri geliştiren yeni sesli yapay zeka şirketleri ortaya çıkıyor
  • Bu da satış, işe alım, müşteri başarısı ve yönetim kullanım senaryolarında insanların daha değerli işlere odaklanmasını sağlıyor
  • Ada, son dönemdeki ses inovasyonlarından yararlanarak sohbet tabanlı müşteri destek ürününe konuşmalı sesi entegre ediyor
• Bu gelişmeleri destekleyen şey, yeni ses mimarileri
  • Sesi metne dönüştürmeden ham ses verisini işleyip üzerinde akıl yürütebiliyorlar
    • GPT-4o gibi yeni modellerde görülen, kademeli mimariden sese yerel mimariye geçiş
  • Bu geçiş, çok daha düşük gecikmeye ve duygu, ton, his gibi metin dışı bilgilere çok daha yüksek düzeyde anlayışa sahip konuşmalı ses ürünlerini mümkün kılacak
• Yapay zeka ses uygulamaları, otomobil bayileri, perakende mağazaları, restoranlar, ev hizmetleri gibi birçok sektörde ortaya çıkıyor
  • Mesai saatleri dışında gelen inbound satış aramalarının önemli bir kısmı ya da çoğu sıklıkla kaçırılıyor; bu gibi durumlarda yapay zeka bu boşluğu doldurmak için çok uygun
  • Satıştaki yapay zeka ses uygulamaları, bu şirketlerin kayıp gelirini özünde geri kazandırdığı için ROI'si çok yüksek bir kullanım senaryosu
• Sesli yapay zekanın ön saflarında ürün geliştiren girişimciler, her zamankinden daha doğal, konuşmaya dayalı ve neredeyse insan seviyesinde performans sunabilen arayüzler sağlayabiliyor

Görüntü / Video

• Bilgisayarlı görü modelleri yıllardır mevcut, ancak yeni nesil çok modlu LLM'leri ilgi çekici kılan şey; görüntü ve metin verisine (diğer modalitelerle birlikte) dair anlayışı birleştirebilmeleri
  • Bu birleşim birçok görev için oldukça kullanışlı
• Kurumsal odaklı görüntü uygulamalarının ilk dalgası büyük ölçüde veri çıkarma kullanım senaryolarına odaklandı
  • Raft gibi şirketler, yük belgelerini toplayıp müşterinin ERP'sine doldurmak ve fatura mutabakatı iş akışlarını otomatikleştirmek için kritik bilgileri çıkarıyor
• Temel modeller gelişmeye devam ettikçe, uygulamalara girdi sağlamak için giderek daha fazla miktarda veri toplayabilen dikey odaklı görüntü ve video işleme uygulamalarının ortaya çıkması bekleniyor
• Flux.ai gibi, şema veya bina tasarımı render'ları üretmek için grafik veriler üzerinde akıl yürütmeye yardımcı olan görsel modelleri ve görüntü üretim modellerini kullanan mühendislik ve tasarım uygulamaları da bulunuyor

Otonom AI ajanları

• Yapay zekadaki en ilgi çekici yeni başlıklardan biri, karmaşık çok adımlı görevleri tamamen otonom şekilde yürütebilen yapay zeka ajanlarının geliştirilmesi
• Çoğu yapay zeka ajanı henüz karmaşık kullanım senaryolarında güvenilir biçimde çalışmasa da, ajan iş akışlarındaki ilerleme çok hızlı sürüyor ve nelerin mümkün olduğuna dair parçalı örnekler görüyoruz
  • Cognition AI’ın Devin’i (yapay zeka yazılım mühendisi), yapay zekanın planlama ve akıl yürütme yetenekleri genişlemeye devam ettikçe nelerin mümkün olduğunu gösteriyor
• Daha fazla uygulama, çok adımlı süreçlerde bileşik hataların etkisini sınırlayabilecek oldukça dar kullanım senaryolarında yapay zeka ajanlarını devreye almaya başlıyor
  • Şirketler, Leena AI gibi çözümlerden yararlanarak BT, İK ve finansla ilgili işleri destekleyen yapay zeka ajanları sunuyor; böylece bu ekiplerin yorucu işlerden kurtulmasına ve çalışan deneyimini iyileştirmesine yardımcı oluyor
• Ayrıca, ajanların daha karmaşık iş akışlarını yürütebilmesini sağlayan güçlü akıl yürütme yeteneklerine sahip yeni modeller ortaya çıkıyor
  • Daha da ilgi çekici olan, düşünce zinciri akıl yürütmesi, öz değerlendirme, araç kullanımı, planlama ve çoklu ajan iş birliği gibi çeşitli yöntemlerle ajan uygulamalarını iyileştirmeye odaklanan yeni mimari yaklaşımlar üzerine aktif araştırmalar yürütülmesi

# Legacy SaaS’ı geride bırakma potansiyeli gösteren Vertical AI

• Vertical SaaS, ilk bulut devrimi sırasında sektörleri dönüştüren gizli devlerden biri olduğunu kanıtladı
  • ABD’de halka açık en büyük 20 Vertical SaaS şirketinin toplam piyasa değeri yaklaşık 300 milyar dolar ve bunların yarıdan fazlası son 10 yılda halka arz oldu
• Şimdi, büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkışıyla, yeni yeteneklere sahip ve legacy Vertical SaaS’ın sınırlarının ötesine geçen sektörleri hedefleyen yeni LLM tabanlı şirketlerin doğuşunu görüyoruz; bu da Vertical SaaS’ın yeni dalgasını başlatıyor
  • Vertical AI uygulamaları, birçok sektörde ve ekonominin büyük bir bölümünde yer tutan yüksek maliyetli, tekrarlayan, dil tabanlı işleri hedefliyor
• ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’na göre iş ve profesyonel hizmetler sektörü, ABD GSYH’sinin %13’ünü oluşturuyor
  • Tekrarlayan dil işlerinin ağırlıkta olduğu yalnızca bu segment bile yazılım sektörünün yaklaşık 10 katı büyüklüğünde
  • Profesyonel hizmetlerin ötesinde, tüm sektörlerde dikey tekrarlayan dil tabanlı işler önemli bir paya sahip
  • Vertical AI’ın bu maliyetlerin anlamlı bir bölümünü almak için rekabet edeceğine ve ayrıca insan iş gücünün yetersiz kaldığı alanlarda faaliyeti artıracağına inanıyoruz
  • Örneğin EvenUp, üçüncü taraf hukuk hizmetlerini ve kurum içi hukuk asistanı iş akışlarını otomatikleştirerek, geçmişte iş gücü maliyetleri çok yüksek ya da tutarlılık çok düşük olduğu için uygulanması zor olan iş alanlarında yeni olanaklar yaratıyor

Tahmin: Vertical AI, hizmet ekonomisini yönlendirip yeni iş modellerini ortaya koyarken, Vertical AI’ın toplam piyasa değeri mevcut Vertical SaaS’ın en az 10 katı büyüklüğe ulaşacak

Copilot, Autopilot ve yapay zeka destekli hizmetler: üç yeni iş modeli

• Vertical AI ekonomisindeki üç yeni iş modeli Copilot, Autopilot ve yapay zeka destekli hizmetlerden oluşuyor
• Vertical AI ayrıca çeşitli başka iş modelleri üzerinden de sunulacak ve bu da yapay zeka yeteneklerini belirli sektör ihtiyaçlarıyla eşleştirme olasılığını artıracak
• Copilot
  • LLM’lerden yararlanarak işleri otomatikleştirir ve çalışan verimliliğini artırır
  • Sixfold, sigorta underwriter’larının verileri daha iyi analiz etmesine ve riski anlamasına yardımcı olur
  • Copilot modelinde yapay zeka uygulaması kullanıcının yanında yer alır ve onun daha başarılı olmasını destekler
• Agent
  • Copilot çalışanların işi yapmasına yardımcı olurken, Agent iş akışını tamamen otomatikleştirir ve kullanıcının yerini alır
  • Agent, outbound satış veya inbound çağrı yanıtlama gibi dikey şirketteki belirli işlevlere odaklanır
  • Slang AI, restoranların inbound telefonlarını yanıtlayarak rezervasyon alma ve soruları cevaplama gibi işleri yürütür
• AI-Enabled hizmetler
  • Genellikle muhasebe, hukuk hizmetleri, sağlık tahsilatı gibi üçüncü taraf sağlayıcılara outsource edilen hizmetler
  • Bu işletmeler emek yoğun olduğu için geleneksel olarak düşük marjlıdır, ölçeklenmesi zordur, teknoloji şirketlerine kıyasla farklılaşması güçtür ve daha düşük değerlenir
  • Yazılımla işleri otomatikleştirerek bu yapay zeka destekli hizmet şirketleri pazara daha ucuz ve daha iyi hizmeti daha hızlı sunmayı ve mevcut hizmet odaklı işletmelerin payını almayı hedefler
  • SmarterDx, faturalar ve ilgili klinik belgeler ödeme yapan kuruma gönderilmeden önce sağlık sistemleri ve hastaneler adına yatan hasta faturalarını denetlemek için yapay zeka kullanır
    • Bu iş daha önce denetim yapan tedarikçilere outsource ediliyordu

Vertical AI iş modeli gücüne dair ilk sinyaller

• Biz (Bessemer), çeşitli sektörlerde legacy SaaS liderlerini destekleme şansına sahip olduk ve şimdi en büyük Vertical AI portföylerinden birine sahibiz
• Sonuç olarak, Vertical AI şirketleri ile legacy Vertical SaaS benzerlerini karşılaştırmak için kullanılabilecek anlamlı verilere zaten sahibiz
• Vertical AI portföyümüz üzerine yaptığımız üç analiz, bu yeni uygulama sınıfının gücünü gösteriyor
  • Vertical AI oyuncuları, legacy SaaS ile doğrudan rekabet etmeyen işlevlerle pazara liderlik ediyor
    • Bu uygulamaların faydası genellikle legacy SaaS ürünlerini tamamlamasından geliyor; mevcut ürünleri değiştirmesi veya kopyalaması gerekmiyor
    • Bu Vertical AI girişimleri, geleneksel çekirdek Vertical SaaS sistemlerinin ACV’sinin yaklaşık %80’i kadar bir seviyeye şimdiden ulaşmış durumda
    • Bu da, Vertical AI’ın hizmet harcamalarının yerini alarak dikey nihai pazarlarda önemli harcama yaratabildiğini ve sonunda mevcut SaaS’ın kayda değer katlarına ulaşabilecek bir TAM sunduğunu gösteriyor
  • Anlamlı ölçekteki (4 milyon dolar+ ARR) Vertical AI şirketlerinin verimlilik ve büyüme profilleri de umut verici
    • Yıllık yaklaşık %400 büyüyorlar ve bu, şimdiye kadar gördüğümüz en hızlı büyüme hızlarından biri
    • Ayrıca ortalama yaklaşık %65 brüt kâr marjı ve yaklaşık 1,1x BVP verimlilik oranı (net yeni CARR/net zarar) ile sağlıklı verimlilik sergiliyorlar
  • Vertical AI şirketlerinin gelirlerinin ne kadarını model maliyetlerine harcadığını analiz ederek bu uygulamaların sadece ince birer wrapper olduğu yönündeki kaygıları da gideriyoruz
  • Ortalama olarak bu şirketler şu anda gelirlerinin yalnızca yaklaşık %10’unu veya toplam COGS’lerinin yaklaşık %25’ini model maliyetlerine harcıyor
  • Dolayısıyla LLM’ler üzerine kurulan bu dikey uygulamalar, temel model maliyetinin yaklaşık 6 katı kadar marj üretmiş durumda
• Genel olarak model katmanında büyük değer yaratımı bekleniyor, ancak bu veriler geçmiş altyapı yeniliklerinde olduğu gibi şirket değerinin büyük bölümünün bir kez daha uygulama katmanında yakalanacağını gösteriyor
• Dikey yazılımın yerleşik oyuncuları da tamamen uyuyor değil
  • Thomson Reuters (CaseText’i 650 milyon dolara satın aldı) ve DocuSign (Lexion’u 165 milyon dolara satın aldı) gibi şirketler, dikkat çeken ilk Vertical AI satın almalarını gerçekleştirdi
• Ancak hâlâ Vertical AI maratonunun başlangıç çizgisine yakın olduğumuzu düşünüyoruz
  • Birkaç yıl içinde yeni ve kalıcı halka açık dikey yapay zeka şirketlerinin ortaya çıkmasını bekliyoruz
  • Büyüme hızını dikkate aldığımızda, önümüzdeki 2-3 yıl içinde en az 5 Vertical AI Centaur’un (100 milyon dolar+ ARR) ortaya çıkacağını öngörüyoruz

Tahmin: Önümüzdeki 3 yıl içinde ilk Vertical AI halka arzı gerçekleşecek

# Yapay zeka nedeniyle tüketici bulutu yeniden canlanıyor

• Tüketici bulutunun son 10 yılda zayıf bir büyüme sergilediği açıkça bilinen bir gerçek
  • Tüketici bulutu, bireysel tüketicilere doğrudan bulut tabanlı depolama, bilgi işlem ve dijital uygulamalar sunan şirketler olarak tanımlanıyor (aynı zamanda B2B ve "prosumer" ürünleri de kapsıyor)
• 9 yıl önce başlayan Cloud 100 verisinin analizi, kümülatif listedekilerin yalnızca %4’ünün tüketici ürünü olan şirketler olduğunu gösteriyor
  • 2018’de halka arz olan Dropbox’tan bu yana 'saf' tüketici bulutu şirketleri için bir exit yaşanmadığı söylenebilir
• Tüketici bulutu unicorn'ları, büyük teknolojik değişimlerin etkisiyle ortaya geldi
• Ancak 15 yıl önce iPhone’un piyasaya çıkışı ve sonrasında sosyal medya platformlarının gelişiminden beri, tüketiciye dönük teknolojide geniş çaplı bir sarsıntı yaşanmadı
• Buna karşın 2 yıl önce tüketiciler büyük bir dönüşümle karşılaştı
  • LLM’lerin hızla gelişen çok modlu yetenekleri sayesinde, metin, görsel ve işitsel duyular daha önce mümkün olmayan biçimlerde genişletilip geliştirilebiliyor; bu da mevcut tüketici bulutunun tüm kategorilerinde sarsıntı potansiyelinin önünü açıyor
• Yapay zekanın tüketim kapasitesinin ölçüsü, bu uygulamaların zamanımızı ve dikkatimizi ne kadar işgal ettiği
  • ChatGPT artık Reddit gibi Attention Economy liderleriyle rekabet ediyor; Claude ve Gemini dahil diğer genel amaçlı yapay zeka asistanları da hızla ivme kazanıyor
• Genel amaçlı asistanların ötesinde, arama için Perplexity, arkadaşlık için Character.ai, görsel yaratıcılık için Midjourney, müzik üretimi için Suno ve Udio, video üretimi için Luma, Viggle, Pika gibi, kendi kategorilerinde inovasyona öncülük eden tüketici yapay zeka şirketlerinin örneklerini şimdiden görebiliyoruz
  • Bu şirketler kendilerine adanmış kullanıcı tabanlarını çekip elde tutuyor ve bazı durumlarda modern incumbent şirketlerin yerini etkili biçimde alabilecek LLM tabanlı uygulamaların potansiyelini gösteriyor
• Yapay zeka, teknolojiyle etkileşim kurma ve ondan keyif alma biçimimizi değiştirirken, bu dönem tüketici bulutu kurucuları ve yatırımcıları için en heyecan verici zamanlardan biri
• Önümüzdeki 5 yıl içinde birden fazla tüketici bulutu IPO’su bekleniyor

Tahmin: Sentetik medya, yeni tüketici uygulamaları ve konuşmaya dayalı yapay zeka ajanlarının çarpıcı yükselişi nedeniyle, 2030’a kadar dikkat ekonomisine hükmeden ilk 3 işletme yapay zeka tarafından üretilen içerik veya ürünlere dayanacak

• Belirli işlevlere sahip tüketici yapay zeka uygulamalarının uzun kuyruğunda (ör. içerik üretimi ve düzenleme, eğitim) önemli ölçüde erken aşama faaliyet görülüyor
  • İyi haber, bunun tüketicilerin hayatlarını iyileştirmek için yapay zekaya yöneldiğine dair erken işaretler olması
  • Kötü haber ise Wrapper’ın ötesine geçen ürün derinliği gösteren veya güçlü retention ile müşterilerin kalıcı sevgisini kanıtlayan kategori bazlı tüketici yapay zeka yerel uygulamalarının sayısının 10’u geçmemesi
  • Karşılanmamış çok sayıdaki tüketici ihtiyacını çözerek sürdürülebilir bulut şirketleri kurmak için hâlâ net bir fırsat olduğuna inanılıyor
• Tüketici ihtiyaçlarına ilişkin iki temel soru:
  • Mevcut durum tüketici için ne kadar ciddi bir acı noktası ya da emek yoğun?
  • Ne kadar tekrarlı ve öngörülebilir dilsel/görsel/işitsel çaba gerekiyor?
• Yapay zeka yalnızca sosyal, eğlence, alışveriş, seyahat gibi sevdiğimiz uğraşları yeniden yaratmakla kalmayacak, aynı zamanda insanların dünyayla bağlantı kurmak, oynamak, satın almak ve keşfetmek için yeni yollar bulmasına ve hayal etmesine yardımcı olacak

# Sonuç - AI bulutu: gerçeklik vs. hype

• Roy Amara, "Kısa vadede teknolojinin etkisini abartma, uzun vadede ise küçümseme eğilimindeyiz" demişti
  • Bu, dot-com, nanoteknoloji, temiz teknoloji, blockchain gibi geçmişteki birçok teknoloji dalgasında VC’lerin durumunu isabetli biçimde özetledi
  • Hatta sıkıcı, eski usul SaaS bile 2021’de aşırı derecede hızla büyüdü
• Peki yapay zeka bulutuna yönelik hype, gerçekliğin önüne mi geçiyor?
  • Önümüzdeki 1-2 yıl içinde, yapay zekanın vaatlerinin bulut VC’lerini fazlasıyla etkisi altına aldığını kabul etmek zorunda mı kalacağız?
  • Yoksa yapay zeka, "Amara Yasası"nı bozma tehdidi mi taşıyor?
  • Gerçekliğin çılgın hype’ı geride bıraktığı ilk teknoloji dalgası mı olacak?
• Dünya genelindeki Bessemer yatırımcılarına yönelik anket sonuçları net bir yanıt veriyor
  • Şimdiye kadar hype buna fazlasıyla değdi
  • Nereye bakarsanız bakın, yapay zekanın etkisine dair tarihsel emsali olmayan ölçekte kanıtlar görülebiliyor
• Portföyümüzün büyük çoğunluğu yapay zeka teknolojilerini dahili olarak benimsedi ve ürün yol haritalarını yapay zekayı entegre edecek şekilde güncelledi
• Yapay zeka tabanlı portföy şirketleri anlamlı ticari ivme gösteriyor ve şimdiye kadar tanık olduğumuz tüm gruplardan daha hızlı ve daha verimli büyüyor
• Geçen yılki tahminlere dönüp baktığımızda, ciddi iyimserlik ve heyecana rağmen bu değişimin hızını ve ölçeğini tam olarak öngörememiştik
  • Özellikle, yapay zeka tabanlı şirketlerin mevcut bulut şirketlerinden %50 daha hızlı şekilde 1 milyar dolarlık gelire ulaşacağını tahmin etmiştik
  • OpenAI bu yıl şubat ayında 2 milyar dolarlık gelir kaydetti ve birkaç ay sonra yıllıklandırılmış gelirinin 3,4 milyar doları aştığı bildirildi
  • Anthropic’in 2024 sonuna kadar yıllık 850 milyon dolarlık gelire ulaşması bekleniyor
  • Başka raporlara göre Midjourney 200 milyon dolarlık gelir elde ediyor ve Character.ai’nin de benzer ölçekte olduğu tahmin ediliyor
• Son tahminimiz ise muhtemelen 2025 State of the Cloud’da geriye dönüp bir yıla baktığımızda, yapay zekanın şu anda gördüğü ilgiden hiçbir şey kaybetmemiş olacağı