Herkes üretken yapay zekanın yatırım getirisi konusunda ikna olmuş değil. Ancak fon takibi PitchBook’un son rakamlarına bakılırsa pek çok yatırımcı öyle.
PitchBook’a göre 2024’ün üçüncü çeyreğinde risk sermayedarları, 206 anlaşmada üretken yapay zeka girişimlerine 3,9 milyar dolar yatırım yaptı. (Bu, OpenAI’nin 6,6 milyar dolarlık turunu saymıyor.) Ve bu finansmanın 2,9 milyar doları, 127 anlaşmada ABD merkezli şirketlere gitti.
Üçüncü çeyreğin en büyük kazananlarından bazıları kodlama asistanı Magic (Ağustos’ta 320 milyon dolar), kurumsal arama sağlayıcısı Glean (Eylül’de 260 milyon dolar) ve iş analitiği firması Hebbia (Temmuz’da 130 milyon dolar) oldu. Çin’in Moonshot AI şirketi Ağustos ayında 300 milyon dolar topladı ve bilimsel keşiflere odaklanan bir Japon girişimi olan Sakana AI, geçen ay 214 milyon dolarlık bir dilimi kapattı.
Metin ve görüntü oluşturucuları, kodlama asistanlarını, siber güvenlik otomasyon araçlarını ve daha fazlasını içeren teknolojilerin geniş bir kesiti olan üretken yapay zekanın kendine karşı olumsuz yönleri var. Uzmanlar teknolojinin güvenilirliğini ve telif hakkıyla korunan veriler üzerinde izinsiz eğitilen üretken yapay zeka modellerinin yasallığını sorguluyor.
Ancak risk sermayedarları, üretken yapay zekanın büyük ve kârlı endüstrilerde yer edineceğine ve uzun vadeli büyümesinin bugün karşılaştığı zorluklardan etkilenmeyeceğine dair etkili bir şekilde bahis oynuyor.
Belki de haklılar. A Forrester raporu öngörüyor Üretken yapay zeka şüphecilerinin %60’ı, özetlemeden yaratıcı problem çözmeye kadar çeşitli görevler için bilerek veya bilmeyerek teknolojiyi benimseyecek. Bu Gartner’ınkinden biraz daha pembe tahmin Bu yılın başlarında, 2026 yılına kadar konsept kanıtlamanın ardından üretken yapay zeka projelerinin %30’unun terk edileceği söylendi.
PitchBook’ta gelişen teknolojilerin kıdemli analisti Brendan Burke bir röportajda TechCrunch’a “Büyük müşteriler, başlangıç araçları ve açık kaynak modellerinden yararlanan üretim sistemlerini piyasaya sürüyor” dedi. “Modellerin son dalgası, yeni nesil modellerin mümkün olduğunu ve bilimsel alanlarda, veri alımında ve kod yürütmede başarılı olabileceğini gösteriyor.”
Üretken yapay zekanın yaygın şekilde benimsenmesinin önündeki zorlu engellerden biri, teknolojinin devasa hesaplama gereksinimleridir. Bain analistlerinin yakın tarihli bir projesi çalışmak Üretken yapay zekanın, şirketleri gigawatt ölçeğinde veri merkezleri (günümüzde ortalama veri merkezinin tükettiği enerji miktarının 5 ila 20 katı kadar güç tüketen veri merkezleri) inşa etmeye yönlendireceği ve halihazırda gergin olan iş gücü ve elektrik tedarik zincirini zorlayacağı belirtiliyor.
Zaten veri merkezi gücüne yönelik üretken yapay zeka odaklı talep, uzatma kömürle çalışan tesislerin ömrü. Morgan Stanley tahminler Bu eğilim devam ederse, bugün ile 2030 arasında küresel sera gazı emisyonları, üretken yapay zekanın geliştirilmemiş olması durumunda üç kat daha yüksek olabilir.
Aralarında Microsoft, Amazon, Google ve Oracle’ın da bulunduğu dünyanın en büyük veri merkezi operatörlerinden bazıları, artan yenilenemez enerji çekimlerini dengelemek için nükleer yatırım yaptıklarını duyurdu. (Eylül ayında Microsoft, kötü şöhretli Three Mile Island nükleer santralinden elektrik alacağını açıklamıştı.) Ancak bu biraz zaman alabilir. yıllar Bu yatırımlar meyvelerini vermeden önce.
Üretken yapay zeka girişimlerine yapılan yatırımlarda herhangi bir yavaşlama belirtisi görünmüyor; olumsuz dışsallıklar kahrolsun. Viral ses klonlama aracı ElevenLabs’ın 3 milyar dolarlık bir değerlemeyle fon toplamaya çalıştığı bildirilirken, X’in kötü şöhretli görüntü oluşturucusunun arkasındaki şirket olan Black Forest Labs’ın 100 milyon dolarlık bir finansman turu için görüşmelerde olduğu söyleniyor.
