Üretken AI daha gelişmiş ve sofistike hale geldikçe, teknolojinin hızlı ilerleme için büyük yatırımlar gerektirdiği daha belirgin hale geliyor. Bağlam için, Openai CEO’su Sam Altman, hırslı AI vizyonunu yerine getirmek için “36 yarı iletken bitki ve ek veri merkezleri inşa etmenin 7 trilyon dolar ve uzun yıllar alacağını” belirtti.
İlginç bir şekilde, AI’nin bir heves olduğunu gösteren ilerici atılımlara karşı birkaç rapor ortaya çıktı. Başka bir rapor, AI projelerinin% 30’unun kavram kanıtı sonrasında 2025 yılına kadar terk edileceğini ileri sürdü.
Antropik, Google ve Openai gibi üst düzey AI laboratuvarlarının bir ölçeklendirme duvarı vurduğuna ve gelişmiş AI modelleri geliştiremediklerine rağmen, AI gelişmelerine nakit para yatırmaya devam ediyorlar. Örneğin, Openai’nin 500 milyar dolarlık Stargate projesi, AI ilerlemelerini teşvik etmek için ABD genelinde veri merkezlerinin inşasını kolaylaştırmak için tasarlandı.
Bununla birlikte, şu anda göründüğü gibi, AI araştırmacıları bile mevcut AI stratejilerine çok az inanıyorlar ve yapay genel zeka (AGI) veya süper -superingence gibi önemli kilometre taşlarına ulaşma yetenekleri konusunda şüpheler ifade ettiler.
Tarafından tespit edilen araştırmaya göre FütürizmÇalışmaya katılan AI araştırmacılarının% 76’sı mevcut AI stratejilerinin başarılı olmak için “olası” veya “pek olası” olmadığını göstermiştir.
Bağlam için, çalışma 475 AI araştırmacısı içeriyordu ve Yapay Zeka Bilimcilerinin Gelişimi Derneği tarafından yürütülmüştür. Çalışma, mevcut AI yaklaşımlarının başarı oranını başarılara dayalı olarak belirlemeyi amaçlamaktadır.
Bildiğiniz gibi, veri merkezlerinden donanımlara, AI modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken kaynaklara kadar AI gelişmelerini ölçeklendirmek için çok çaba harcanmaktadır. Üst düzey AI laboratuvarları AGI’yi bu konuda en büyük onur olarak kullanır ve insan bilişsel yeteneklerini aşan bir AI sistemini belirtir.
Bu bağlamda, üst AI laboratuvarları bu başarıya yaklaşmak için ceplerinin derinliklerine iner. Bununla birlikte, şirketler kendilerini iflas eşiğinde bir kaya ve zor bir yer arasında bulurlar.
Geçen yıl, Openai, AI ölçeklendirmesine ağır yatırımı nedeniyle bir yıl içinde 5 milyar dolarlık bir kayıp elde etme projeksiyonları ile iflasın eşiğindeydi. Bununla birlikte, Microsoft, Nvidia, SoftBank ve Thrive Capital dahil olmak üzere en iyi yatırımcılar, işini ayakta tutmak için bir finansman turu yoluyla 6,6 milyar dolar topladı ve piyasa değerlemesini 157 milyar doların çok ötesine itti.
Deepseek’in Ultra-Cheap modeli, AI Progression’un durumunu belirtmek zorlaştırıyor
Konuşurken HaberciUC Berkeley’de bir bilgisayar bilimcisi Stuart Russel şunları belirtti:
Diyerek şöyle devam etti: “Neler olup bittiğini anlamak için karşılaştırılabilir çabalarla refakatçiye girmeyen ölçeklendirmeye yapılan geniş yatırımlar, her zaman bana yanlış yerleştirilmiş gibi görünüyordu. Sanırım yaklaşık bir yıl önce, geleneksel anlamda ölçeklendirmenin faydalarının platosun olduğu herkese açık olmaya başladı.”
Para, AI’nın ilerlemesini bilen tek sorun değil, enerji önemli bir faktördür. Google ve Microsoft’un tek başına 100 ülkeyi güçlendirmek için yeterli enerji tükettiğini biliyor muydunuz?
Başka yerlerde, maliyet dostu AI modeli ile Çin girişiminin Deepseek’in ortaya çıkması yatırımcılar ve paydaşlar arasında endişe yarattı. Model, Openai’nin tescilli AI modelini maliyetin bir kısmında aşıyor, bu da potansiyel olarak paranın AI ölçeklendirmesinin deşifre anahtarı olmadığını gösteriyor.
Openai ayrıca, en son modelleriyle Text-Time Comput olarak bilinen bir teknikle benzer bir yaklaşımı araştırıyor. Yaklaşım, modelinin daha önce olduğu gibi bir yanıtı bulanıklaştırmak yerine daha fazla zaman harcamasını sağlar.
Ancak, Princeton Üniversitesi’nden bir bilgisayar bilimcisi olan Arvind Narayanan, bu yaklaşımın durumu kurtaracağını düşünmüyor. Narayanan, “Ama bu yaklaşımın gümüş bir mermi olması pek olası değil.”
