Yapay Zeka Modelleri Commodities mi Oluyor?

Microsoft (MSFT ) CEO’su Satya Nadella, gelişmiş yapay zeka modellerinin commoditization yolunda olduğunu öne süren bir tartışmaya neden oldu. Bir podcast’te Nadella, temel modellerin giderek benzer ve yaygın olarak kullanılabilir hale geldiğini gözlemledi ve “kendileri başlı başına yeterli değil” bir kalıcı rekabet avantajı için. OpenAI’nin -keskin nöral ağlarına rağmen- “model şirketi değil, fantastik modelleri olan bir ürün şirketi” olduğunu vurguladı ve真正 avantajın modeller etrafında ürünler oluşturmak olduğunu belirtti.

Diğer bir deyişle, en gelişmiş modeli sahip olmak artık pazar liderliğini garanti etmeyebilir, çünkü herhangi bir performans avantajı yapay zeka inovasyonunun hızlı temposunda kısa ömürlü olabilir.

Nadella’nın bakış açısı, teknoloji devlerinin daha büyük modelleri eğitmek için yarıştığı bir endüstride ağırlık taşıyor. Argümanı, odak noktasındaki bir değişikliği ima ediyor: model üstünlüğüne takıntılı olmak yerine, şirketler enerjiyi yapay zekayı “tam bir sistem yığını ve başarılı ürünler” içine entegre etmeye yönlendirmelidir.

Bu, bugünün yapay zeka atılımlarının yarının temel özellikleri haline geldiği daha geniş bir duyguyu yankılar. Modeller daha standart ve erişilebilir hale geldikçe, spot ışığı gerçek dünya hizmetlerinde yapay zekanın uygulanmasına kaydırılır. Microsoft ve Google (GOOGL ) gibi şirketler, vast ürün ekosistemleri ile, bu commoditized AI trendini kendi avantajlarına çevirebilirler ve modelleri kullanıcı dostu tekliflere entegre edebilirler.

Genişletilen Erişim ve Açık Modeller

Uzun zaman önce, sadece birkaç laboratuvar devlet-sanayii yapay zeka modelleri oluşturabiliyordu, ancak bu ayrıcalık hızla kayboluyor. Yapay zeka yetenekleri, organizasyonlara ve hatta bireylere giderek daha erişilebilir hale geliyor, modellerin commodities olarak görülmesi fikrini güçlendiriyor. Yapay zeka araştırmacısı Andrew Ng 2017’de yapay zeka potansiyelini “yeni elektrik” olarak tanımladı ve elektrik modern yaşamın temel bir unsuru haline geldiği gibi, yapay zeka modellerinin de temel hizmetler olarak birçok sağlayıcıdan temin edilebileceğini öne sürdü.

Open-source modellerin yakın zamanda artan yayılması bu eğilimi hızlandırdı. Meta (Facebook’ (META ) un ana şirketi), güçlü dil modelleri gibi LLaMA açık kaynaklı olarak araştırmacılara ve geliştiricilere bedelsiz olarak sundu. Stratejik bir karar olarak, Meta, yapay zekasını açık kaynaklı olarak yayınlayarak daha geniş bir benimsemeyi teşvik edebilir ve topluluk katkıları elde edebilir ve aynı zamanda rakiplerinin özel avantajlarını aşabilir. Ve daha yakın zamanda, yapay zeka dünyası Çin modeli DeepSeek ile patladı.

Görüntü oluşturma alanında, Stability AI’nin Stable Diffusion modeli, bir atılımların nasıl nhanh bir şekilde commoditize edilebileceğini gösterdi: 2022’de açık olarak yayınlanmasından birkaç ay sonra, üretken yapay zeka alanında evrensel bir isim haline geldi ve sayısız uygulamada mevcuttu. Aslında, açık kaynaklı ekosistem patlıyor – Hugging Face gibi depolarda on binlerce yapay zeka modeli halka açık olarak mevcut.

Bu erişilebilirlik, organizasyonların artık tek bir sağlayıcının gizli modeli için ödeme yapma veya hiçbiri arasında ikili bir seçim yapma zorunluluğu olmadığını anlamına geliyor. Bunun yerine, açık veya ticari modellerden oluşan bir menüden seçim yapabilir veya hatta kendi modellerini ince ayarlayabilirler, tıpkı bir katalogdan commodities seçmek gibi. Seçeneklerin sayısı, gelişmiş yapay zekanın bir ayrıcalık değil, paylaşılan bir kaynak haline geldiğini gösteren güçlü bir göstergedir.

Bulut Devleri Yapay Zekayı Hizmet Olarak Sunuyor

Bulut sağlayıcıları, yapay zekanın commoditizationının anahtar aktörleri ve sürücüleridir. Microsoft, Amazon (AMZN ) ve Google gibi şirketler, yapay zeka modellerini hizmet olarak sunuyorlar, bulut üzerinden teslim edilen hizmetlere benzer şekilde. Nadella, “modeller bulutta commoditize ediliyor” dedi ve bulutun güçlü yapay zekayı geniş bir şekilde erişilebilir hale getirdiğini vurguladı.

Gerçekten de, Microsoft’un Azure bulutu, OpenAI ile bir ortaklığa sahip ve herhangi bir geliştirici veya iş, GPT-4 veya diğer üst düzey modellere API çağrısı yoluyla erişebilir, kendi yapay zekasını sıfırdan inşa etmek zorunda kalmadan. Amazon Web Services (AWS), Bedrock platformu ile bir adım daha ileri gitti ve bu, temel modeller için bir pazar yeri görevi görüyor. AWS Bedrock, Amazon’un kendi modellerinin yanı sıra Anthropic, AI21 Labs, Stability AI ve diğer önde gelen yapay zeka şirketlerinin modellerini de içeriyor ve hepsi bir yönetilen hizmet aracılığıyla erişilebilir.

Bu “çok model, bir platform” yaklaşımı, müşterilerin ihtiyaçlarına uygun modeli seçebilecekleri ve sağlayıcıları nispeten kolayca değiştirebilecekleri bir commoditization örneğidir, tıpkı bir commodity için alışveriş yapmak gibi.

Pratik olarak, bu, işletmelerin her zaman en son modeli bulut platformlarına güvenebileceği anlamına gelir – yeni bir model ortaya çıktığında, bulut hemen sunar.

Modelin Kendisi Ötesinde Farklılaşma

Herkes benzer yapay zeka modellerine erişimi varsa, yapay zeka şirketleri nasıl themselves farklılaştırabilir? Bu, commoditization tartışmasının özüdür. Endüstri liderleri arasında bir uzlaşı, değerın yapay zeka uygulamasında yattığıdır, sadece algoritma değil. OpenAI’nin kendi stratejisi, bu değişimi yansıtıyor. Şirketin son yıllardaki odak noktası, ham model kodunu yayınlamak yerine, bir ürün (ChatGPT ve API’si) ve geliştirmeler ekosistemi sunmaktır – ince ayar hizmetleri, eklenti ekleri ve kullanıcı dostu arayüzler gibi.

Uygulamada, bu, güvenilir performans, özelleştirme seçenekleri ve geliştirici araçları sunmayı içerir. Benzer şekilde, Google’ın DeepMind ve Brain takımları, şimdi Google DeepMind‘in bir parçası, araştırmalarını Google’ın ürünlerine – arama, ofis uygulamaları ve bulut API’leri gibi – entegre etmeye yöneltiyorlar ve bu hizmetleri daha akıllı hale getirmek için yapay zekayı kullanıyorlar. Modelin teknik sophisticationu kesinlikle önemlidir, ancak Google, kullanıcıların modelin adını veya boyutunu değil, yapay zeka tarafından sağlanan deneyimleri (daha iyi bir arama motoru, daha yardımcı bir dijital asistan vb.) önemsendiğini bilir.

Ayrıca, şirketlerin uzmanlaşarak farklılaştıklarını görüyoruz. Bir modelin her şeyi kontrol etmesi yerine, bazı yapay zeka şirketleri, belirli alanlara veya görevlere özgü modeller oluşturuyor – burada, genel amaçlı bir sistemden daha iyi bir model sunabilirler. Örneğin, sağlık teşhisine, finansa veya hukuka odaklanan yapay zeka başlangıçları var – burada, özel veri ve alan uzmanlığı, bir niş için daha iyi bir model sunabilir.

OpenAI’nin ChatGPT arayüzü ve uzmanlaşmış modelleri (Unite AI/Alex McFarland)

Diğer bir farklılaşma şekli, verimlilik ve maliyet. Bir model, aynı performansı daha düşük hesaplama maliyetiyle sunabilirse, bu bir rekabet avantajı olabilir. Bu, DeepSeek’in R1 modeli ile vurgulandı, bu model OpenAI’nin GPT-4 yeteneklerini reportedly 6 milyon doların altında bir eğitim maliyetiyle eşitledi, bu da GPT-4 için harcanan 100 milyon doların çok altında.

Son olarak, yapay zeka hizmetleri etrafında kullanıcı bağımlılığını ve ekosistemleri oluşturmak için bir yarış var. Bir işletme, belirli bir yapay zeka modelini iş akışına derinlemesine entegre ettiğinde (özel promt’lar, entegrasyonlar ve ince ayarlanmış veriler ile), başka bir modele geçmek kolay değildir. OpenAI, Microsoft ve diğerleri, kapsamlı platformlar sunarak – geliştirici SDK’larından AI eklenti marketlerine – yapay zekalarını tam bir çözüm olarak sunmaya çalışıyorlar.

Şirketler, değer zincirinin üstüne çıkıyorlar: model kendisi bir hendek değilse, farklılaşma modelin etrafındaki her şeyden gelir – veri, kullanıcı deneyimi, dikey uzmanlık ve mevcut sistemlere entegrasyon.

Commoditized AI’nin Ekonomik Etkileri

Yapay zeka modellerinin commoditizationı önemli ekonomik etkileri taşıyor. Kısa vadede, yapay zeka yeteneklerinin maliyetini düşürüyor. Çoklu rakip ve açık kaynaklı alternatifler ile, yapay zeka hizmetleri için fiyatlandırma klasik commodity piyasalarında görüldüğü gibi aşağı yönlü bir spiral içinde.

Son iki yıl içinde, OpenAI ve diğer sağlayıcılar, dil modelleri için token fiyatlarını dramatik bir şekilde düşürdü. Örneğin, OpenAI’nin GPT serisi için token fiyatı 2023’ten 2024’e kadar %80’den fazla düştü, bu giảm artan rekabet ve verimlilik kazanımlarına atfedildi.

Benzer şekilde, daha ucuz veya açık modeller sunan yeni girişimler, mevcut sağlayıcıların daha fazla şey için daha az ücret talep etmelerine neden oluyor – ücretsiz deneme sürümleri, açık kaynaklı yayınlar veya paket teklifleri gibi. Bu, yapay zeka采用 eden tüketiciler ve işletmeler için iyi haber, çünkü gelişmiş yetenekler her geçen gün daha erişilebilir hale geliyor. Ayrıca, yapay zeka teknolojisi ekonomi genelinde daha hızlı yayılıyor: bir şey daha ucuz ve standart hale geldiğinde, daha fazla endüstri onu benimsemektedir (1980’lerde ucuz ve commoditize edilen PC donanımı gibi, yazılım ve internet hizmetleri patlamasına yol açtı).

Şu anda, müşteri hizmetleri, pazarlama ve operasyonlar gibi sektörlerde yapay zeka benimsemesinin bir dalgasını görüyoruz, bu da yaygın olarak उपलबabilir modeller ve hizmetler tarafından teşvik ediliyor. Daha geniş erişilebilirlik, yapay zeka çözümleri pazarını genişletiyor, hatta model selbstinin kar marjları daralsa bile.

Commoditized AI’nin ekonomik dinamikleri (Unite AI/Alex McFarland)

Commoditization, rekabet ortamını da zorlu bir şekilde yeniden şekillendirebilir. Önümüzdeki AI laboratuvarları, sınır modelleri geliştirmek için milyarlarca dolar yatırım yapmışlardır ve bu modellerin yalnızca geçici avantajlar sağlayabileceği ihtimali, ROI hakkında soruları gündeme getirir. İşletmeler, iş modellerini ayarlamak zorunda kalabilir – örneğin, girişimci hizmetlerine, özel veri avantajlarına veya modelin üzerine inşa edilmiş abonelik ürünlerine odaklanmak.

Ek olarak, bir silah yarışması unsuru vardır: herhangi bir performans atılımları quickly diğerleri tarafından karşılanır veya aşıldığında (veya açık kaynaklı topluluklar tarafından), yeni bir modeli para kazanmak için zaman penceresi daralır. Bu dinamik, şirketleri alternatif ekonomik hendeklere yönlendirir. Bir hendek, özel veri ile entegrasyondur (commoditize edilmeyen) – bir şirketin kendi zengin verilerine göre ayarlanmış AI, herhangi bir hazır modelden daha değerli olabilir.

Diğer bir hendek, düzenleyici veya uyumluluk özellikleridir, burada bir sağlayıcı, kurumsal kullanım için garanti gizlilik veya uyumluluk sunan modeller sunabilir, teknoloji dışında farklılaştıran bir yol sunar. Makro ölçekte, temel AI modelleri veritabanları veya web sunucuları kadar yaygın hale gelirse, AI hizmetleri etrafındaki hizmetler (bulut barındırma, danışmanlık, özelleştirmeler, bakım) birincil gelir üreticileri haline gelebilir. Zaten, bulut sağlayıcıları, bu modelleri çalıştırmak için artan talep edilen hesaplama altyapısından (CPU’lar, GPU’lar vb.) yararlanıyor – bir elektrik şebekesi gibi, cihazlar commoditize edilmiş olsa bile.

Aslında, yapay zeka ekonomisi diğer IT commodities gibi olabilir: daha düşük maliyetler ve daha geniş erişim, yaygın kullanımı teşvik eder, commoditize edilmiş katman üzerine yeni fırsatlar yaratır, aynı zamanda bu katmanın sağlayıcıları daha dar marjlara ve sürekli yenilik veya farklılaşma ihtiyacına sahip olur.