Benedict Evans’ın Teknoloji Trendleri 2025: AI dünyayı yiyor

 (ben-evans.com)
23 puan yazan xguru 2024-12-30 | 2 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • 2025 raporunun (90 sayfalık slaytlar) kısa özeti ve ek açıklamalar
  • "Hayatımda gerçekten devrim niteliğinde sadece 2 teknoloji demosu gördüm: GUI ve ChatGPT - Bill Gates"
  • OpenAI, tahmini $157B değerleme aldı (Microsoft’un buna ulaşması 20 yıl sürdü)
    • ChatGPT, benzeri görülmemiş bir hızla ana akım farkındalığa ulaştı
    • İlgi çok yüksek ama kullanım alanları sınırlı ve insanlar bunu yeterince faydalı bulmuyor
    • Piyasada şimdiden, yatırımlara kıyasla getirinin yetersiz olup olmadığı konuşuluyor
  • Hype Cycle’da "Plateau of Productivity" noktasına ulaşmak zaman alır
  • Bir sonraki platform dönüşümü "Generative AI"
    • Mainframe → PCs / SQL → Web / Open Source → Smartphones / Cloud → Generative AI
  • Ama hâlâ her şey açık ve cevaplar bilinmiyor
    • How far will this scale?
    • How is this useful?
    • How do we deploy this?

How far will this scale? Ne kadar ölçeklenebilir?

  • LLM’ler giderek büyüyecek mi (scaling)? LLM’ler "her şeyi" yapabilecek mi?
  • Scaling zor
    • Bu modelleri büyütmek çok sayıda zorluk içeriyor ve zaman alacak
      • GPU ve elektrik, eğitim verisi, çalıştırma ve mühendislik, sonuçlar gerçekten daha iyi olacak mı?
    • Şu an için yatırım yapmaktan başka seçenek yok gibi görünüyor (aksi halde önümüzdeki 10~15 yılın en önemli teknolojisi kaçırılabilir)
    • "Bizim hendek diye bir avantajımız yok - Google"
    • "Şu anda eğitilen modellerin maliyeti $1b’a yaklaşıyor, 2025/2026’da bu $5b ya da $10b olabilir - Anthropic CEO’su"
    • "Llama 4’ü eğitmek için gereken hesaplama gücü 3’ün 10 katından fazla ve gelecekteki modeller bunun da ötesine geçecek - Mark Zuckerberg"
  • Eğer hendek "sermaye" ise, Nvidia şu anda talebi karşılayamıyor
  • Büyük 4’ün (Meta, Alphabet, AWS, MSFT) capex’i 2023’te $90b idi, 2024’te $220b oldu. 2025’te daha da artacak
  • Ayaklarımızın altında her şey hızla değişiyor ve teknolojik ilerleme sürüyor
    • Yapay zeka teknolojisinin daha da ilerlemesi için performans (daha iyi sonuçlar), yön ve kaynak verimliliği (eğitim maliyeti, çıkarım maliyeti, karbon ayak izi) arasında denge kurmak önemli
  • "Ürünü ücretsiz çıkar, kulaktan kulağa yayılsın, gelir modelini sonra düşün" şeklindeki tüketici interneti modeli, bugünün büyük dil modeli maliyet yapısıyla uyumlu değil
    • Geleneksel olarak yazılımın ilk geliştirme maliyeti yüksekti ama kopyalama ve dağıtım maliyeti neredeyse sıfırdı; yani "marjinal maliyet" çok düşüktü
    • LLM’ler eğitim ve çıkarım süreçlerinde çok büyük hesaplama kaynakları (elektrik, sunucular vb.) gerektiriyor ve kullanıcı sayısı arttıkça maliyet de ciddi biçimde yükseliyor
    • Ücretsiz sunup büyük kullanıcı kitlesi toplama stratejisi, net bir gelir modeli yoksa sürdürülebilir değil
    • Yani en baştan açık bir maliyet geri kazanım stratejisi gerekiyor
  • "Teknoloji sektöründeki herkes, başka birinin iş modelini ücretsiz veriyor"
    • Teknoloji sektöründe rakiplerin ya da başka organizasyonların iş modeli veya temel teknolojileri açık kaynak ya da başka biçimlerde ücretsiz hale geldikçe, belirli şirketlerin tekel niteliğindeki rekabet avantajı zayıflıyor
    • Meta, AI modelleri gibi önemli teknolojik varlıkları açık kaynak olarak yayımlayarak bunları herkesin kullanabildiği ortak altyapıya (commodity infrastructure) dönüştürüyor
    • Apple ise edge computing yaklaşımıyla AI modellerini kullanıcı cihazlarında çalıştırmaya yöneltiyor; merkezi sunucularda çalışan modeller yerine bunların basit API çağrılarına indirgenmesini sağlayarak ticarileşme değerini azaltıyor
  • 2023-2024 model patlaması: mesele iyi, hızlı, ucuz üçlüsünden ikisini seçmekti

How is this useful? Bu ne kadar faydalı?

  • 2013: Makine öğrenimi insanı/köpeği/sandalyeyi ayırt etmeye başladı. "Akıllıca, peki sonra?"
  • 2023: ChatGPT gibi üretken ML faydalı mı? "Akıllıca, peki sonra?"
  • Hata farkındalığı hâlâ sınırlı. Etkili hata yönetimi için her açıdan dengeli bir yaklaşım gerekli
    • Bu; bilimsel problem (model iyileştirme), kullanım senaryosu tanımı ve ürün tasarımının (UX iyileştirme) birleştiği karma bir mesele
  • "2024’te LLM’ler nasıl faydalı?"
    • LLM’ler özünde bir sonraki kelimeyi tahmin eden olasılıksal sistemler
    • Bugünkü seviyede: bilgiyi özetleme veya sentezleme için faydalılar ama karmaşık akıl yürütmede hâlâ yetersizler
    • LLM’ler yeni tür işleri otomatikleştirme potansiyeline sahip, ancak bunu tam anlamıyla anlamak ve tanımlamak için daha fazla keşif gerekiyor
  • VisiCalc, dünyanın ilk elektronik tablo programıydı ve 20 saat süren hesaplama işini 15 dakikaya indirdi
    • Bunu gören bir avukat bunun çok yenilikçi ve akıllıca olduğunu düşünebilir ama kendi işine uygulanabilir olmadığını hissedebilir
    • Ama bu tür örnekler artıyor
      • Kodlama, pazarlama, müşteri hizmetleri gibi net ihtiyaçları olan işlerde anında değer yaratıyor
  • "Müşteri deneyiminden başlamalı ve oradan teknolojiye doğru geri gitmelisiniz. - Steve Jobs"

How do we deploy this? Bunu nasıl devreye alacağız?

  • Yeni bir teknoloji devreye girerken genelde izlenen süreç
      1. Absorb (içselleştirme): Yeni teknolojiyi bir özelliğe dönüştürüp mevcut işin ya da ürünün parçası haline getirmek
      1. Innovate (yenilik): Yeni teknoloji temelinde yenilikçi fikirler veya ürünler geliştirmek. Startup’lar bunu ayrıştırarak (unbundle) kullanır
      1. Redefine markets (pazarları yeniden tanımlama): Yeni teknoloji, mevcut pazarların sınırlarını yıkıp tamamen yeni pazarlar da yaratabilir. Bunu öngörmek zordur ve başarı örnekleri nadirdir
  • Şirketlerin yeni bir teknolojiyi benimserken sorduğu standart sorular
    • "Buy versus build?" (Satın mı alalım, kendimiz mi geliştirelim?)
    • "Single vendor or multi-vendor?" (Tek tedarikçi mi, çoklu tedarikçi mi kullanalım?)
    • "Which use cases first? Whose budget?" (Önce hangi kullanım senaryoları? Bütçe kimin?)
    • "Opex or capex? What’s the EPS impact?" (Operasyonel gider mi, sermaye harcaması mı? Hisse başına kârı (EPS) nasıl etkiler?)
  • Geleceğin gelmesi uzun sürebilir
    • Cloud eski ve sıkıcı bir kelime gibi görünse de hâlâ toplam iş akışlarının sadece %30’unu oluşturuyor
    • 2024’te CIO’ların dörtte biri LLM tabanlı bir şey yayımladı ama yarısının gelecek yıl için bile somut planı yok
  • Ama yeni platformlar yeni araçlar demektir
    • SaaS’ler otomasyonda büyük ölçüde genişleyerek SAP, Excel, Email içindeki iş akışlarını ayrıştırıyor
  • "Para kazanmanın iki yolu vardır: bundle etmek ya da unbundle etmek. - Jim Barksdale"
  • Ya LLM her şeyi halledebiliyorsa?: Modeller yeterince gelişirse, ihtiyaç duyduğumuz yazılım miktarı çok daha azalabilir mi?
    • Eğer LLM’lerin belirli işleri yapma becerisi bugünkünden çok daha iyiye gitmezse, yeni yazılım geliştirmeye devam etmemiz gerekecek
    • Eğer LLM’ler ölçeklenmeye ve gelişmeye devam ederse, yazılım geliştirmenin büyük bir kısmı gereksiz hale gelebilir
      • "Her şeyi yapan genel amaçlı yapay zekaya doğru ilerleme" olasılığı
  • LLM’ler altyapı mı? API mi? Platform mu? Yeni bir kullanıcı deneyimi mi?: LLM’leri mantıksal sistemlerle mi kontrol edeceğiz, yoksa mantıksal sistemleri LLM’lerle mi kontrol edeceğiz?
    • LLM’ler basit bir API olarak kullanılabilir ya da her şeyin geri kalanının API’ye dönüştüğü bir platform haline gelebilir
    • Teknolojinin gelişimi ve ölçeklenebilirliğine bağlı olarak LLM’lerin rolü de evrilmeye devam edecek
  • LLM’ler kullanım senaryosu keşfetme modelimizi bozacak mı?: Her şey aynı UX’e sahip olursa, girişimciler yeni kullanım alanlarını ve kendini ifade biçimlerini nasıl icat edecek?
    • Geleneksel yazılım geliştirmede startup’lar ve şirketler belirli kullanım senaryolarını hayal eder ve icat eder
    • LLM’ler tüm kullanım senaryolarını ele alıp otomatikleştirecek kadar gelişirse, geleneksel yazılım geliştirmenin gereği azalabilir
    • LLM UX’in merkezine yerleşirse, kullanıcıların yeni kullanım senaryolarını kendilerinin hayal edip icat etmesi gerekebilir
      • Yazılım geliştirme ve UX tasarımında paradigma değişimi
  • 'AI' zamanla 'otomasyon'a dönüşme eğilimindedir.: As technology matures, it disappears (Teknoloji olgunlaştıkça görünmez olur.)
    • AI! → Smart → Auto → Just software
  • LLM ürünleri için üç model?
    • Mevcut uygulamalara yeni özellikler eklemek: "E-postamı yeniden yaz, yorumları özetle"
    • Yeni araçlar: "500 finansal raporu analiz et ve özetle"
    • Genel amaçlı yapay zeka: "Bana bir ev satın al"
  • Belki de bütün AI sorularının iki cevabından biri var.
    • "Her platform değişiminde olduğu gibi işleyecek."
    • "Kimse bilmiyor"

Meanwhile...

  • Vizyon ile icra arasındaki çizgi: Zaten büyük olan ne, şu anda ne inşa ediliyor ve sırada ne var?
    • 2000’lerin başında ana yenilik fikri e-commerce idi: "İnsanlar internetten ürün satın alacak"
    • 2010’larda SaaS (Software as a Service), otomasyon, iş birliği araçları ve iş akışı yönetimi gibi fikirler öne çıktı
    • 2030’a giderken Generative AI yeni vizyon olarak konumlanıyor
  • Meta hâlâ metaverse üzerinde çalışıyor (VR & AR). Şimdiye kadar en az $60b yatırım yaptı ve son 12 ayda $17.4b harcadı
  • E-commerce hâlâ büyük ölçüde aynı yerde (COVID dönemi hariç). Teknoloji grafiklerinin en sıkıcılarından biri
  • Amazon’un unbundling’i: Shopify’ın GMV’si (Gross Merchandise Volume) $270b’yi geçti. Bu, Amazon GMV’sinin %35’i büyüklüğünde
  • Amazon’un reklam geliri artmaya devam ediyor. Retail/AWS’den daha fazla nakit akışı üretiyor
  • Software eats media: yeni kanallar, yeni modeller, yeni bundling’ler
    • YouTube ve TikTok gibi yazılım merkezli medya platformları, geleneksel medyaya benzer gelirler elde ederek pazarın güçlü oyuncularına dönüşüyor
    • Disney gibi büyük geleneksel medya şirketleri hâlâ güçlü gelirler üretiyor ancak yazılım platformlarının büyüme hızıyla karşı karşıya
    • Streaming (Netflix gibi) geleneksel kablo ve yayın merkezli modele meydan okuyan yeni bir medya biçimi
    • Geleneksel medya, içerik kütüphaneleri ve özel içerikle rekabetçi kalmaya çalışırken yazılım platformları reklam ve abonelik tabanlı modelleri birleştirerek geliri maksimize ediyor
  • Software eats cars? On yılların vaatleri ve on milyarlarca dolarlık yatırımın ardından, otonom sürüş belki de gerçekten çalışmaya başlıyor olabilir
    • Robotaksi sürüş sayısı istikrarlı biçimde artıyor. Otomotiv sektörü yazılım merkezli hizmetlere dönüşüyor
  • Otomobil yazılıma mı dönüşüyor?: BEV toplam satışların %10’una yaklaşırken kim kazanacak? Bu süreç Android gibi mi işleyecek?
    • Tam elektrikli araçlar (Battery Electric Vehicle), 2023’te toplam otomobil satışlarının yaklaşık %10’unu oluşturdu ve ana akım teknoloji haline geliyor
    • Tesla gibi şirketler BEV’leri sadece araç değil, yazılım merkezli ürünlere dönüştürüyor. Bu da BEV’lerin akıllı telefonlara benzer yazılım odaklı bir ekosistem oluşturabileceğini düşündürüyor

İlgili okumalar