Şirketler ve yatırımcılar yapay zeka inşa etmek için milyarlarca dolar harcıyorlar. Bugün kullandığımız GPT-4o gibi mevcut LLM modelleri eğitilmek için zaten yüz milyonlarca dolara mal oluyor ve bir sonraki nesil modeller halihazırda yapım aşamasında ve bir milyar dolara kadar çıkıyor. Ancak, Altınman SachsDünyanın önde gelen finans kuruluşlarından biri olan .com, bu yatırımların karşılığını alıp almayacağını soruyor.
Risk sermayesi şirketi Sequoia Capital yakın zamanda AI yatırımlarını inceledi ve tüm sektörün sadece ilk harcamalarını karşılamak için yılda 600 milyar dolar kazanması gerektiğini hesapladı. Dolayısıyla, Nvidia, Microsoft ve Amazon gibi büyük şirketler AI yarışında bir adım öne geçmek için büyük miktarda para harcarken, Goldman Sachs AI’ya yapılan yatırımların gerçekten işe yarayıp yaramayacağını sormak için birkaç uzmanla görüştü.
Goldman Sachs raporundaki uzman görüşleri şu anda iki gruba ayrılmış durumda: Bir grup, AI’nın Amerikan ekonomisine yalnızca sınırlı getiri sağlayacağını ve karmaşık sorunları mevcut teknolojilerden daha ekonomik bir şekilde çözmeyeceğini söyleyerek kendi grubuna şüpheyle yaklaşıyor. Öte yandan, karşıt görüş, AI teknolojilerindeki sermaye harcama döngüsünün umut verici göründüğünü ve önceki teknolojilerin yaşadıklarına benzediğini söylüyor.
MIT Profesörü Daron Acemoglu, üretken AI’nın ekonomi üzerindeki etkisinin sınırlı olacağını, üretkenlikte yalnızca yaklaşık %0,5’lik bir artışa ve GSYİH çıktısına %1’lik bir eklemeye katkıda bulunacağını tahmin ediyor. Bu, üretkenlikte %9’luk bir sıçrama ve GSYİH’da %6,1’lik bir artış öneren Goldman Sachs ekonomistlerinin tahminleriyle keskin bir tezat oluşturuyor. Ayrıca, AI teknolojilerinin sonunda evrimleşip daha az maliyetli hale gelmesine rağmen, AI modellerine daha fazla veri ve işlem gücü yüklemenin mevcut eğiliminin, yapay genel zeka vizyonumuza daha hızlı ulaşmamızı sağlayacağına ikna olmadığını söyledi.
“İnsan bilişi birçok türde bilişsel süreç, duyusal girdi ve akıl yürütme yeteneğini içerir. Günümüzde büyük dil modelleri (LLM’ler) birçok insanın tahmin edebileceğinden daha etkileyici olduğunu kanıtladı, ancak bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etme mimarisinin HAL 9000 kadar akıllı yeteneklere ulaşacağına inanmak için hala büyük bir inanç sıçraması gerekiyor. 2001: Bir Uzay Destanı” dedi Acemoglu. “Mevcut AI modellerinin önümüzdeki on yıl içinde böyle bir başarıya yakın bir şey başaramayacağı neredeyse kesin.”
Rapordaki muhalif görüş, ikisi de Goldman Sachs’ta Kıdemli Hisse Senedi Araştırma Analistleri olan Kash Rangan ve Eric Sheridan’dan geliyor. AI yatırımlarının getirilerinin beklenenden daha uzun sürmesine rağmen, sonunda karşılığını vermesi gerektiğini söylüyorlar. Rangan, “Her hesaplama döngüsü IPA olarak bilinen bir ilerlemeyi takip ediyor: önce altyapı, sonra platformlar ve en son uygulamalar. AI döngüsü hala altyapı oluşturma aşamasında, bu nedenle harika uygulamayı bulmak daha fazla zaman alacak, ancak oraya varacağımıza inanıyorum.” diyor.
Sheridan, “Bu capex (sermaye harcaması) döngüsü, önceki capex döngülerinden bile daha umut verici görünüyor çünkü yeni başlayanlar yerine yerleşik olanlar buna öncülük ediyor ve bu da teknolojinin ana akıma dönüşmemesi riskini azaltıyor,” diye ekledi. “Yerleşikler [like Microsoft and Google] “Derin sermaye havuzlarına, son derece düşük sermaye maliyetine, büyük dağıtım ağlarına ve müşteri tabanlarına erişimleri var; bu da onlara sermaye dolarlarının sonunda nasıl getiri elde edebileceğini deneme olanağı sağlıyor.”
Bu iki zıt görüşe rağmen, Goldman Sachs AI’nın iki zorluğunu fark etti: yongaların ve gücün kullanılabilirliği. AI GPU krizi sona ermiş gibi görünüyor, bunun başlıca nedeni Nvidia’nın artık yongaları eskiden aldığı 11 ay yerine iki ila üç aylık bir teslim süresiyle teslim edebilmesi.
Ancak, veri merkezi güç tüketimi artık birincil sınırlayıcı faktördür, özellikle de AI GPU’ları giderek daha fazla güç tükettiğinden. Tek bir modern AI GPU, satılan tüm GPU’larla yılda 3,7 MWh’ye kadar güç kullanabilir. sadece geçen yıl 1,3 milyondan fazla ortalama Amerikan hanesine yetecek kadar elektrik tüketiyor. Büyük şirketler, devasa AI veri merkezlerinin ihtiyaç duydukları gücü alabilmesini sağlamak için artık modüler nükleer santrallere bakmaya bile başladı.
Yapay zekanın internet ve e-ticaret gibi patlayıp patlamayacağını veya 3D TV’ler, sanal gerçeklik ve metaverse gibi çöküp çökmeyeceğini bize yalnızca tarih söyleyebilir. Ancak durum ne olursa olsun, yapay zeka gelişiminin devam etmesini bekliyoruz. Goldman Sachs, “Yapay zekanın vaadini yerine getirmeye başlaması veya balonun patlamasının uzun zaman alması nedeniyle yapay zeka temasının devam etmesi için hala yer olduğunu görüyoruz.” diyor.