7 puan yazan GN⁺ 2024-10-01 | 3 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • "Yalnızca piyasa irrasyonel olursa hayatta kalabilirler"

Bir şeyler ters gidiyor

  • Büyük dil modelleri oluşturmak çok pahalı
    • OpenAI her yıl araştırma, yeni yapay zeka hizmetleri ve çalışan alımları için 7 milyar dolar harcıyor
    • Anthropic'in de bu yıl 2,7 milyar dolar harcaması bekleniyor
    • Facebook da milyarlarca dolar yatırım yapıyor
  • Daha ucuz hale gelmeyecek
    • Modeller geliştikçe araştırma daha zor hale geliyor ve gereken hesaplama gücü de artıyor
    • Yeni modeller oluşturmak için daha fazla ve daha zor matematiksel hesaplama gerekiyor
  • Maliyete rağmen insanlar yeni modeller kurmaya devam ediyor
    • İnsanlar LLM'lerin teknolojide bir sonraki altın çağ olduğuna inandığı için yatırım yapmayı sürdürecek
    • İnsan doğası gereği her şeyi daha hızlı, daha yüksek ve daha güçlü hale getirmek istiyor
  • Sektörde yeni modeller çıkmaya devam ederse mevcut modellerin değeri hızla düşer
    • Bir rakip daha iyi yeni bir model çıkarırsa birkaç satır kod değiştirerek geçiş yapmak mümkün
    • Sürekli cazip LLM'ler satabilmek için en üst seviyede kalmak gerekir
  • Sektörde yeni modeller geliştirilmeye devam etmese ya da teknoloji asimptota ulaşsa bile eski modellerin değeri hızla düşer
    • En iyi kapalı modellere kıyasla en kötü ihtimalle bir iki nesil geride olan Llama ve Mistral gibi bazı açık kaynak modeller var
    • Kapalı modeller ilerlemeyi durdurursa açık kaynak modeller bu farkı hızla kapatacaktır
  • Bu nedenle OpenAI, Anthropic veya başka bir yapay zeka sağlayıcısının önünde iki seçenek var
    • İlki, pazarda önde kalmak için devasa maliyetlere katlanmak. Ancak bu çok riskli görünüyor:
      • Bu modelleri kurmanın maliyeti muhtemelen artmaya devam edecek, en zeki çalışanlar ayrılabilir ve işi her zaman bir sonraki atılımı ilk bulan şirket olmaya bağlamak istemeyebilirsiniz
      • Teknik uzmanlık nadiren kalıcı bir hendek olur
    • İkincisi... bilinmiyor
      • İlk seçenekte daha da çok çalışmak mı?

Mevcut duruma dair öngörü

  • 18 ay önce LLM sağlayıcılarının yeni nesil bulut sağlayıcıları olacağı öngörülüyordu
    • Kurulmaları için çok büyük sermaye gerektirmesi bakımından yüzeyde benzer görünse de önemli farklar var
    • Bir bulut sağlayıcısı bir gecede kurulamaz
    • LLM sağlayıcılarında ise küçük bir ekip birkaç ay içinde OpenAI'ın ana işini tehdit edebilir
  • LLM sağlayıcılarının hendeği ne olabilir?
    • Marka, ataletsel bağlılık, daha iyi uygulamalar, rakiplerin önünde kalacak modeli sürdürmek için devasa sermaye harcaması gibi unsurlar
    • Ancak yapay zeka şirketleri, yazılım geliştirme maliyetlerini peşin yatırım gibi yanlış sınıflandıran bir piyasanın uç örneği
    • Küçük şirketlerin, dev şirketler gibi milyarlarca doları sürekli yatırması zor

Zamanlamanın önemi

  • Bu pazarda en önemli şey zamanlama olabilir
  • Bir gün bu abartı dalgası sona erecek ve insanlar bu tür turlarda artık para toplayamayacak
  • Ve kazanan, en hızlı koşan ya da bitiş çizgisine ilk ulaşan değil; piyasa yarışın bittiğine karar verdiğinde önde olan kişi olacak

GN⁺ görüşü

  • Yapay zeka şirketlerinin iş modelinin gerçekten sürdürülebilir olup olmadığı soru işareti yaratıyor
    • Model geliştirme çok yüksek maliyetli ve bunun gelecekte de artması bekleniyor
    • Teknolojik ilerleme çok hızlı olduğu için önceki modeller kısa sürede kullanışsız hale geliyor
    • Bu nedenle en üst düzey modeli korumak için sürekli büyük para harcamak gerekiyor
  • Açık kaynak yapay zeka modelleri de hızla gelişiyor ve ticari modellerle aradaki farkın kapanacağı görülüyor
    • Stable Diffusion, Llama ve Mistral bunun başlıca örnekleri
    • Şirketler yeni model geliştirmeyi durdurursa açık kaynak çok geçmeden yetişecektir
  • Yapay zeka teknolojisi geliştirmede büyük IT şirketlerinin avantajlı yanları var
    • Google, Microsoft ve Meta büyük finansal güçleri sayesinde düzenli yatırım yapabiliyor
    • Yüksek marka bilinirliğinden ve mevcut müşteri tabanından yararlanabiliyorlar
  • Buna karşılık geç kalan girişimlerin yalnızca teknik güçle ayakta kalması kolay görünmüyor
    • Başlangıçta büyük yatırım alsalar bile kritik olan sürekli finansman sağlayabilmeleri
    • Balon sönerse yatırım çekmek zorlaşacaktır
  • Piyasada zamanlama kritik; heyecan azaldığında önde olan şirketin kazanma ihtimali daha yüksek

3 yorum

 
aasfdkdk 2024-10-02

OpenAI'ın pazar tekeli kurmak için bilinçli şekilde zarar eden bir iş yürütmesinin etkisi büyük. Nasıl olsa OpenAI'nın parası her tükendiğinde yatırım bulmaya çalışsa dünyanın dört bir yanından teklifler geliyor, ama geri kalan şirketlerin hepsi ölüme terk ediliyor.

 
kandk 2024-10-02

Devasa bir yıpratma savaşı değil mi?
Sonunda hepsi ölür, geriye yalnızca tek bir dev model kalır ve pazarı tek başına domine eder..

 
GN⁺ 2024-10-01
Hacker News görüşleri
  • Bir yapay zeka araştırma ekibi liderinin görüşü

    • Yapay zekanın ekonomik değer yaratabilmesi için gerçek dünyayla bağlantılı olması gerekiyor
    • Şu anda GPT-4 gibi modellerden en yüksek verimi nasıl alacağımıza dair fikir eksikliği var
    • Yapay zekanın insan niyetini anlamakta zorlandığı durumlar var
    • Açık kaynak modeller GPT-4 seviyesine ulaştığında OpenAI ya da Anthropic kullanmak için güçlü bir neden kalmayacak
  • Teknolojik yeniliğin S-eğrisi

    • Şu anda teknolojik yenilikte dikleşen S-eğrisinin ortasındayız
    • Başarının anahtarı yalnızca teknoloji değil; yeteneği elde tutma, iş ilişkileri, pazarlama gibi birçok unsur
    • Tüm bu alanlarda güçlü uygulama yeteneği gerekiyor
  • Yapay zekanın tanımının değişmesi

    • Yapay zeka olarak başlayan bir teknoloji yaygınlaştığında artık yapay zeka diye anılmıyor
    • Örnek: mantık programlama, OCR, konuşma tanıma
  • Yapay zekadan gelir elde etme yöntemleri

    • Tüketici tarafı: Google tarzı arama ve reklam
    • İşletmelere yönelik: AWS tarzı API sunumu
    • OpenAI API kullanan şirketler gelişmeye devam ediyor ve değiştirmek için bir nedenleri yok
  • Ride-sharing'in ilk dönemine benzer durum

    • İlk aşamada büyük miktarda sermaye az sayıdaki şirkete yatırılıyor
    • En çok sermayeye sahip şirketin kazanma olasılığı yüksek
    • Yapay zeka pazarında da sermayesi güçlü şirketler avantajlı olacak
  • Modellerin farklılaştığı noktalar

    • Modeller yalnızca performansla değil; güvenlik, UX, çoklu modalite, güvenilirlik, gömülebilirlik gibi alanlarda da ayrışıyor
  • Pazardaki karmaşa dönemi

    • Çeşitli hizmetler fon alarak pazarı karmaşık hale getiriyor
    • Bunun tüketiciye daha fazla fayda olarak dönmesi bekleniyor
  • Model optimizasyonu sorunu

    • Dil modelleri yalnızca birkaç eğitim turuyla bile performans gösterebiliyor
    • Büyük ölçekli hesaplama kaynakları kullanmak yerine verimli eğitim yöntemleri bulmak önemli
  • Ürünlerin ikame edilebilirliği

    • Genel amaçlı araçlar olarak yapay zeka modelleri kolayca değiştirilebilir
    • Model ne kadar zeki olursa birbirinin yerine geçebilirliği de o kadar artar