- Küresel yapay zeka şirketlerinin veri merkezi yatırımındaki hızlı artış konusunda IBM CEO’su Arvind Krishna, kârlılık açısından güçlü bir şüphe dile getirdi
- O, güncel maliyetlerle 1 gigawatt’lık bir veri merkezi kurulumu için yaklaşık 80 milyar dolar gerektiğini ve büyük şirketlerin 20-30 gigawatt’a yöneldiğini söyledi
- Dünya genelinde yaklaşık 100 gigawatt ölçüsünde bir yapay zeka altyapı yatırımı yapıldığını ve toplam tutarın 8 trilyon dolara çıktığını hesaplıyor
- Krishna, AI çiplerinin 5 yıllık amortismanını ve yüksek sermaye maliyetlerini hesaba kattığında, yıllık 800 milyar dolarlık kârın gerektiğini ama bunun pratikte mümkün olmadığını değerlendiriyor
- Mevcut teknolojiyle AGI (genel yapay zeka) başarısı için olasılık oranını %0~1 olarak veriyor ve yalnızca LLM ile sınırları aşılamayacağını vurguluyor
Yapay zeka veri merkezi yatırımındaki artış ve kârlılık tartışması
- Başlıca yapay zeka şirketleri, AGI yarışında veri merkezlerine on milyarlarca dolar yatırım yapıyor
- Meta, yakın zamanda yaptığı gelir çağrısında “capacity” ve “AI altyapısı” ifadelerini sıkça kullandı
- Google, uzun vadede uzay tabanlı veri merkezleri kurma planını açıkladı
- Krishna, “bu tip yatırımların kâra dönüşünün neredeyse hiç olasılığı yok” dedi
- Kendi ifadesinde “bugünün hesaplarına göre” konuştuğunu ve gelecekteki maliyetlerin belirsiz kalacağını ekledi
Krishna’nın maliyet hesabı ve kârlılık analizi
- 1 gigawatt’lık bir veri merkezinin kurulumu için yaklaşık 80 milyar dolara ihtiyaç olduğunu açıkladı
- Bir şirketin 20-30 gigawatt hedeflemesi halinde 1,5 trilyon dolarlık bir capex oluşur
- Dünya genelinde yaklaşık 100 gigawatt’lık yatırım devam ederken toplamın 8 trilyon dolara ulaştığı belirtiliyor
- Bu ölçekte yalnızca faizleri karşılamak için yıllık 800 milyar dolarlık kâr gerekir
- Böyle bir kârı üretmenin bir yolunun olmadığını iddia ediyor
Amortisman ve yatırım riski
- AI çiplerinin 5 yıllık amortismanını ana bir risk olarak işaret etti
- “5 yıl sonra çipleri değiştirip yeniden doldurmanız gerekir” dedi
- Yatırımcı Michael Burry de Nvidia’nın amortisman sorununa dikkat çekerek AI hisselerinin düşüşünü tetikledi
- Krishna, bu amortisman yapısının ROI (yatırım getirisi oranı)’nı daha da kötüleştirdiğini öne sürüyor
AGI’nin gerçekleşebilirliğine dair şüphe
- Krishna, mevcut teknolojiyle AGI’ye ulaşılıp ulaşılamayacağına dair oranı %0~1 olarak veriyor
- “Ek bir teknik sıçrama olmadan bu mümkün değil” dedi
- Yalnızca LLM (büyük dil modeli) ile sınırlı olacağını, ‘hard knowledge’ ile birleşme gerektiğini önerdi
- OpenAI’nin Ilya Sutskever’i de “ölçekleme dönemi sona erdi” diyerek araştırma odaklı bir dönüşüm gereğine işaret etti
Sektördeki diğer şüpheci bakış açıları
- Marc Benioff, AGI hamlesini “hipnoz”a benzeterek şüpheci bir tavır sergiledi
- Andrew Ng, AGI’nin “abartıldığını” söyledi
- Mistral CEO’su Arthur Mensch ise AGI’yi “bir pazarlama stratejisi” olarak nitelendirdi
IBM CEO’sunun nihai değerlendirmesi
- Krishna, bugün kullanılan AI araçlarının kurumsal üretkenlikte trilyonlarca dolarlık değer yaratacağını düşünüyor
- Ancak AGI’ye ulaşmak için mevcut LLM yolunun ötesine geçen teknik bir ilerleme şartı bulunduğunu vurguluyor
- “Yine de olasılık ‘belki’ düzeyinde” diyerek temkinli duruşunu koruyor
Henüz yorum yok.