Yapay Zeka balonunun büyüyeceğine dair korkular – ve işte balonu patlatabilecek baskı noktaları | Bilim, İklim ve Teknoloji Haberleri

Piyasa en azından şimdilik yapay zekaya büyük yatırım yapmaktan memnun görünüyor.

Yapay zeka patlamasının ayrılmaz bir parçası olan Nvidia, Oracle ve Coreweave gibi bazı şirketlerin değerleri 2025 ortasındaki en yüksek seviyelerinden bu yana düşerken, ABD borsası yapay zeka yatırımının hakimiyetinde kalmaya devam ediyor.

Önde gelen şirketlerin yer aldığı S&P500 endeksinin getirilerinin %75'i 41 AI hisse senedi sayesinde elde ediliyor. Büyük teknoloji şirketlerinin “muhteşem yedisi” olan Nvidia, Microsoft, Amazon, Google, Meta, Apple ve Tesla, S&P'nin performansının %37'sini oluşturuyor.

Neredeyse yalnızca bir tür yapay zeka – Büyük Dil Modelleri oluşturmaya dayanan bu tür bir hakimiyet, bir yapay zeka balonu korkusunu sürdürüyor.

AI devlerine göre saçmalık.

AI çip üreticisi Nvidia'nın CEO'su ve dünyanın ilk 5 trilyon dolarlık şirketinin CEO'su Jensen Huang, geçen ay Sky News'e “Bundan çok çok uzaktayız” dedi.

Herkes bu güveni paylaşmıyor.

Şu ana kadar harcama düzeyine yakın bir kar sağlamayan yapay zeka yapmanın tek bir yoluna duyulan aşırı güven, getirilerinin ne olacağını merak eden yatırımcıların sinirlerini sınıyor olmalı.

Balonun patlamasının sonuçları korkunç olabilir.

New York Üniversitesi'nden yapay zeka bilimcisi ve emekli profesör Gary Marcus, “Birkaç risk sermayedarı yok edilirse kimse o kadar üzülmeyecek” dedi.

Ancak Marcus, bu yıl ABD'deki ekonomik büyümenin büyük bir bölümünün yapay zekaya yapılan yatırımlara bağlı olması nedeniyle “patlama yarıçapının” çok daha büyük olabileceğini söyledi.

“En kötü durumda, temelde tüm ekonomi çöker. Bankalar likit değil, kurtarma paketlerimiz var ve bunun bedelini vergi mükellefleri ödemek zorunda.”

Bu olabilir mi?

Aslında bazı kaygı verici işaretler var.

Bir tahmine göre Microsoft, Amazon, Google Meta ve Oracle'ın 2026 yılına kadar yapay zekaya yaklaşık 1 trilyon dolar harcaması bekleniyor.

İlk çığır açan Büyük Dil Modeli ChatGPT'nin yaratıcısı Open AI, önümüzdeki üç yıl içinde 1,4 trilyon dolar harcamayı taahhüt ediyor.

Peki bu şirketlerdeki yatırımcılar yatırımlarının karşılığında ne alıyor? Şu ana kadar pek fazla değil.

OpenAI'yi ele alalım; 2025'te 20 milyar dolardan biraz fazla kar elde etmesi bekleniyor. Çok para ama hiçbir şey 1,4 trilyon dolarlık harcamayı sürdürmeye yetmiyor.

Yapay zeka patlamasının (veya görüşünüze bağlı olarak balonun) boyutu, inşa edilme şekline bağlıdır.

Bilgisayar şehirleri

Yapay zeka devrimi, 2023'ün başlarında OpenAI'nin ChatGPT4'ü piyasaya sürmesiyle gerçekleşti.

Yapay zeka, doğal dilde, bilgisayar kodlamasında ve görüntü oluşturma yeteneğinde neredeyse tamamen tek bir ilerlemeyle ortaya çıkan akıllara durgunluk veren bir gelişmeyi temsil ediyordu: Ölçeklendirme

GPT-4, önceki GPT-2'ye göre 3.000 ila 10.000 kat daha fazla bilgisayar gücü veya bilgi işlem gerektiriyordu.

Daha akıllı hale getirmek için çok daha fazla veri üzerinde eğitildi. GPT-2, GPT-4 için belki de 1,8 trilyona kıyasla 1,5 milyar “parametre” ile eğitildi; yani aslında internetteki tüm metin, resim ve video verileri.

Performanstaki sıçrama o kadar büyüktü ki çoğu görevde insanlarla rekabet eden “Yapay Genel Zeka” veya AGI, bu numaranın tekrar edilmesiyle elde edilebilirdi.

Ve olan da budur. Yapay zekayı eğitmek için ön saflardaki GPU çiplerine olan talep arttı ve dolayısıyla Nvidia'nın hisse fiyatı da onların aynı şeyi yapmasına neden oldu.

Buldozerler daha sonra çipleri çalıştıracak ve yeni nesil yapay zekayı oluşturacak yeni nesil mega veri merkezlerini inşa etmek üzere harekete geçti.

Ve hızlı hareket ettiler.

Ocak ayında Donald Trump, Open AI'den Sam Altman ve diğer ortaklar tarafından duyurulan Stargate'in halihazırda faaliyette olan iki büyük veri merkezi binası var.

2026'nın ortalarında Teksas'ın merkezindeki kompleksin Manhattan'daki Central Park büyüklüğünde bir alanı kapsaması bekleniyor.

Ve şimdiden küçük bir yavru kediye benzemeye başladı.

Meta'nın Louisiana'da inşa edilmekte olan 27 milyar dolarlık Hyperion veri merkezi, Manhattan'ın büyüklüğüne daha yakın.

Veri merkezinin yakındaki New Orleans şehrine göre iki kat daha fazla güç tüketmesi bekleniyor.

Güç talebindeki aşırı artış, bazı veri merkezlerinin şebeke bağlantıları için yıllarca beklemek zorunda kalmasıyla Amerika'nın elektrik şebekesinde büyük bir sıkıntı yaratıyor.

Microsoft, Meta ve Google gibi iyimser firmalar için olmasa da bazıları için bir sorun, bu kadar derin bütçeye sahip olan ve kendi elektrik santrallerini inşa edebilen firmalar.

Ancak bu devasa yapay zeka beyinleri oluşturulup çalıştırıldığında para basabilecekler mi?

Bayat Cipsler

Karayolları, demiryolu veya enerji ağları gibi diğer pahalı altyapıların aksine, yapay zeka veri merkezlerinin sürekli yükseltmelere ihtiyaç duyması bekleniyor.

Yatırımcıların çeşitli altyapı varlığı türlerinin “amortisman eğrileri” konusunda iyi tahminleri var. Ancak beş yıl önce ancak var olan son teknoloji ürünü yapay zeka veri merkezleri için durum böyle değil.

Yapay zeka çiplerinin önde gelen üreticisi Nvidia, her yıl yeni ve daha güçlü işlemciler piyasaya sürüyor. En son çiplerinin üç ila altı yıl boyunca çalışacağını iddia ediyor.

Ancak şüpheler var.

Amerika'nın sub-prime çöküşünü öngördüğü için The Big Short filminde ölümsüzleştirilen fon yöneticisi Michael Burry, geçtiğimiz günlerde yapay zeka hisselerine karşı bahis oynadığını duyurdu.

Onun mantığı, AI çiplerinin her üç yılda bir değiştirilmesi gerekeceği ve en yeni çipler için rakiplerle rekabetin belki de bundan daha hızlı olacağı yönünde.

Veri merkezlerinin soğutma, anahtarlama ve kablolama sistemleri de zamanla yıpranıyor ve muhtemelen 10 yıl içinde değiştirilmesi gerekecek.

Birkaç ay önce Economist dergisi, yapay zeka çiplerinin her üç yılda bir üstünlüklerini kaybetmesi durumunda, 5 büyük teknoloji şirketinin toplam değerinin 780 milyar dolar azalacağını tahmin ediyordu.

Amortisman oranları iki yıllık olsaydı bu rakam 1,6 trilyon dolara çıkıyor.

Bu yıpranmayı da hesaba katarsak, yapay zeka harcamaları ile olası gelirler arasındaki zaten muazzam olan uçurumu daha da genişletiriz.

Bir tahmine göre, büyük teknolojinin yapay zeka maliyetlerini karşılayabilmesi için 2030 yılına kadar 2 trilyon dolar kar elde etmesi gerekecek.

İnsanlar bunu satın alıyor mu?

Ve bir de büyük yapay zeka yatırımlarını haklı çıkaracak kârın nerede olduğu sorusu var.

Yapay zekanın benimsenmesi şüphesiz artıyor.

Yapay zeka tarafından oluşturulan metinlerin, görsellerin ve videoların yükselişine tanık olmak için yalnızca sosyal medyanıza göz atmanız yeterli.

Sky News'den daha fazlasını okuyun:
Epstein kurbanları dosyaların kısmen yayınlanmasına tepki gösterdi
Filistin Eylemi açlık grevcisinin hapishanede ölmesinden korkuyor

Çocuklar bunu ödev yapmak için, ebeveynleri ise araştırma yapmak veya mektup ve rapor yazmaya yardımcı olmak için kullanıyor.

Ancak sıradan kullanımın ve fantastik kedi videolarının ötesinde, insanlar bundan gerçekten kâr elde ediyor mu ve dolayısıyla trilyon dolarlık yatırımları karşılamaya yetecek kadar ödeme yapma olasılıkları var mı?

Mevcut yapay zekanın yazılım ve ilaç geliştirme, yaratıcı endüstriler ve çevrimiçi alışveriş gibi bazı pazarlarda devrim yaratabileceğine dair ilk işaretler var.

Bazı ölçümlere göre gelecek umut verici görünüyor; OpenAI, ürünleri genelinde 800 milyon “haftalık aktif kullanıcıya” sahip olduğunu iddia ediyor; bu rakam Şubat ayındaki rakamın iki katı.

Ancak bunların yalnızca yüzde 5'i ücretli abonelerden oluşuyor.

Ve gerçek paranın Büyük Teknoloji için olduğu işletmeler tarafından benimsenmeye baktığınızda, işler pek de iyi görünmüyor.

ABD nüfus sayımı bürosuna göre 2025'in başında şirketlerin %8-12'si mal ve hizmet üretmek için yapay zekayı kullanmaya başladıklarını söyledi.

Belki yapay zekaya harcayacak daha fazla parası olan daha büyük şirketler için benimseme oranı Haziran ayında %14'e çıktı ancak son aylarda %12'ye düştü.

McKinsey'in analizine göre şirketlerin büyük çoğunluğu hâlâ yapay zekanın kullanıma sunulması konusunda pilot aşamada veya kullanımlarını nasıl ölçeklendireceklerine bakıyor.

Bir bakıma bu tamamen mantıklı. Üretken yapay zeka yeni bir teknoloji; yeni kurulan şirketler bile hala bunun ne için en iyi olduğunu bulmaya çalışıyor.

Ancak hissedarlar, karlarının yaptıkları yatırımların karşılığını almaya yaklaşması için ne kadar beklemeye hazır olacak?

Özellikle mevcut yapay zeka modellerinin daha da iyiye gideceği fikrine olan güven sarsılmaya başladığında.

Ölçeklendirme başarısız mı oluyor?

Büyük Dil Modelleri şüphesiz gelişiyor.

Endüstri “kıyaslamalarına” göre, yapay zekanın karmaşık matematik, kodlama veya araştırma görevlerini gerçekleştirme yeteneğini değerlendiren teknik testler, performansın eklenen bilgi işlem gücünün ölçeğini takip ettiğini gösteriyor. Şu anda her altı ayda bir ikiye katlanıyor.

Ancak gerçek dünyadaki görevlerde kanıtlar daha az güçlüdür.

Yüksek Lisans'lar, bu verilerin gerçekte ne “anlamını” anlamadan, eğitim verilerine dayanarak hangi yanıtların verilmesi gerektiğine dair istatistiksel tahminler yaparak çalışırlar.

Dünyanın nasıl çalıştığını anlamayı ve ondan öğrenmeyi içeren görevlerle mücadele ediyorlar.

Mimarileri, hangi veri türlerinin önemli, nelerin önemsiz olduğunu öğrenmelerine olanak tanıyan herhangi bir uzun süreli belleğe sahip değil. İnsan beyninin söylenmesine gerek kalmadan yaptığı bir şey.

Bu nedenle belirli görevlerde büyük iyileştirmeler yaparken, sürekli olarak aynı tür hatalara düşerler, aynı tür görevlerde başarısız olurlar.

OpenAI'nin kurucu ortağı Ilya Sutskever geçen ay Dwarkesh Podcast'ine “Ölçeği sadece 100 kat büyütürseniz her şeyin değişeceği inancı mı var? Bunun doğru olduğunu düşünmüyorum” dedi.

ChatGPT'nin öncülüğüne yardımcı olan yapay zeka bilim insanı, OpenAI'den ayrılmadan önce “büyük bilgisayarlarla yeniden araştırma çağına geri dönüldüğü” öngörüsünde bulundu.

Yapay zekaya büyük yatırım yapanlar, potansiyel müşterilerin yapay zekayı kendileri için nasıl çalıştıracaklarını bulmalarını beklerken gelecekteki mütevazı iyileştirmelerle yetinecekler mi?

Prof Marcus, “Bu aslında sadece bir ölçeklendirme hipotezi, bunun işe yarayabileceğine dair bir tahmin. Gerçekten işe yaramıyor” dedi.

“Yani trilyonlarca dolar harcıyorsunuz, karlar göz ardı edilebilir ve değer kaybı yüksek. Bu mantıklı değil. O halde mesele piyasanın bunu ne zaman anlayacağı meselesi.”