Yapay Zekâ Uygulamaları Hafife Alınıyor: Conviction Kurucuları 2025 Yapay Zekâ Yatırım Güveni

2024 Yılı Yapay Zekâ Alanındaki Beş Anahtar Tema

Bu yılki NeurIPS 2024 konferansında, Conviction Capital'in kurucusu Sarah Guo ve ortağı Pranav Reddy, "Yapay Zekâ Girişimlerinin Durumu" hakkında görüşlerini paylaştılar. 2024 yılı yapay zekâ alanındaki beş anahtar temayı sistematik olarak gözden geçirdiler ve bu temaların gelecekteki yatırımlar üzerindeki etkilerini tartıştılar.

Temel Model Rekabetinin Artması: 2024 yılında, temel modeller arasındaki rekabet her zamankinden daha şiddetli hale geldi.
Açık Kaynak Modellerin Hızlı İlerlemesi: Açık kaynak modellerin rekabet gücü sürekli artmakta, bazı noktalarda kapalı kaynak modelleri bile geride bırakmaktadır.
Küçük Model Maliyet Etkinliğinin Artması: Küçük modeller, performansta önemli ilerleme kaydetmekte ve maliyetleri daha düşük olduğu için daha iyi fiyat-performans oranı sunmaktadırlar.
Çok Modlu Teknoloji Atılımları: Çok modlu teknolojiler, gelecekteki gelişmeler için önemli bir yön haline gelmekte ve kullanıcılara yepyeni etkileşim deneyimleri sunmaktadır.
Ölçekleme Yasasında Yeni Atılımlar: Ölçekleme Yasası'nda sınırlamalar olsa da, yapay zekanın gelecekteki gelişimine yeni umutlar getiren yeni genişleme paradigmaları ortaya çıkmaktadır.

Temel Model Rekabeti Kızışıyor

2024 yılında temel modellerin rekabet ortamı önemli ölçüde değişti. Chatbot Arena'nın verileri, bir yıl önce OpenAI'nin modellerinin performansta açık ara önde olduğunu gösterirken, şimdi Google gibi diğer şirketler de rekabetçi modeller piyasaya sürdü. Açık kaynak modeller de sürekli ilerlemekte ve bu da şirketlere API seçimi konusunda daha fazla seçenek sunmaktadır.

OpenAI'nin Token Tüketiminde Düşüş: Geçtiğimiz yılın Kasım ayı sonunda, OpenAI'nin token tüketimi toplamın yaklaşık %90'ını oluştururken, şimdi bir yıldan kısa bir sürede bu oran yaklaşık %60'a düştü. Bu durum, kullanıcıların farklı modelleri denediğini göstermektedir.
Açık Kaynak Modellerin Yükselişi: SEAL sıralamasının bağımsız değerlendirmeleri, açık kaynak modellerin matematik yeteneği, talimat takibi ve karşıt saldırılara karşı dayanıklılık gibi konularda öne çıktığını ve Llama modelinin ilk üçte yer aldığını göstermektedir.

Açık Kaynak Modellerin İnanılmaz İlerleme Hızı

Açık kaynak modeller, birçok alanda inanılmaz bir ilerleme hızı sergilemektedir. MMLU değerlendirmesi, bazı küçük parametreli açık kaynak modellerin performans açısından en gelişmiş modellere yaklaştığını göstermektedir. Bir yıl önce, en iyi küçük model olan Mistral-7b bu değerlendirmede 60 civarında puan alırken, şimdi Llama 8B modeli 10 puandan fazla artış göstermiştir.

Küçük Modeller Daha Maliyet Etkin

Küçük modeller ile büyük modeller arasındaki fark azalmakta ve yapay zekâ zekasının fiyatı da önemli ölçüde düşmektedir. OpenAI'nin amiral gemisi modelinin API maliyeti, geçtiğimiz bir ila bir buçuk yıl içinde yaklaşık %80-85 oranında azalmıştır. Bu, yapay zekâ kullanarak uygulama geliştirme maliyetinin önemli ölçüde düştüğü anlamına gelmektedir.

Yapay Zekâ Uygulama Geliştirme Maliyetinin Düşmesi: Notion veya Coda gibi uygulamalar oluşturmak için gereken token maliyeti sadece birkaç bin dolar civarındadır.

Çok Modlu Teknolojiler Gelecek

Çok modlu teknolojiler, yapay zekâ alanında önemli bir gelişim yönü haline gelmektedir. Düşük gecikmeli ses, yürütme yeteneği ve video gibi yeni modların ortaya çıkması, kullanıcılara yepyeni etkileşim deneyimleri sunmaktadır.

Sesli Etkileşim Deneyiminin İyileştirilmesi: Düşük gecikmeli ses, sadece bir özellik değil, aynı zamanda yepyeni bir etkileşim deneyimidir.
Yapay Zekâ Yürütme Yeteneğinin Artması: Claude'un Bilgisayar Kullanımı yeteneği ve OpenAI'nin Canvas'ta tanıttığı kod yürütme özelliği, kullanıcılara daha güçlü yapay zekâ yetenekleri sunmaktadır.

Ölçekleme Yasasında Yeni Atılımlar

Ölçekleme Yasası'nda sınırlamalar olsa da, yeni genişleme paradigmaları ortaya çıkmaktadır. OpenAI, Ölçekleme Yasası'nın sınırlamalarını aşmanın bir yolunu bulmuş gibi görünmekte ve RL kendi kendine oynama gibi teknolojilerle modellerin performansını artırmaktadır.

Yapay Zekâ Yatırım Ortamı Rasyonelleşiyor

Yapay zekâ alanında bir balon olduğu yönünde görüşler olsa da, gerçek şu ki, temel model laboratuvarlarına akan fon miktarı daha büyükken, fiilen faaliyet gösteren şirketlere akan fon miktarı nispeten makuldür.

Uygulama Katmanının Değeri Hafife Alınıyor: Geçmişte, temel modellerin daha değerli olduğu ve uygulama katmanının değersiz olduğu düşünülüyordu. Ancak gerçekte, yapay zekâ ekosistemindeki fırsatlar çok zengindir ve uygulama katmanı da büyük potansiyele sahiptir.

Girişim Şirketleri İçin Büyük Fırsatlar

Yapay zekâ ekosistemindeki fırsatlar temel modellerle sınırlı değil, uygulama katmanı da büyük potansiyel barındırmaktadır. Çeşitli yenilikler ortaya çıkmakta, farklı model türleri kendine özgü avantajlara sahip olmakta, pazar rekabeti şiddetlenmekte ve açık kaynak projeler de gelişmektedir.

Hizmet Otomasyonu: Yapay zekâ, birçok tekrarlayan görevi otomatikleştirerek maliyetleri düşürebilir ve verimliliği artırabilir.
Daha İyi Arama Yönleri: Yapay zekâ, kullanıcıların bilgi arama ve edinmelerine daha iyi yardımcı olarak daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir.
Becerilerin Demokratikleşmesi: Yapay zekâ, çeşitli becerileri demokratikleştirerek daha fazla insanın yaratma ve yenilik yapma sürecine katılmasını sağlamaktadır.

Yapay Zekâ Dalgalarında Yatırım Yönleri

AI Infra (işlem gücü ve veri), yapay zekâ dalgalarında önemli bir yatırım yönüdür. Yapay zekâ teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, uzman verilerine ve daha fazla veri türüne olan talep de sürekli artmaktadır.

"Yazılım 3.0" Çağı Geliyor

Özetle, bu bir dizi değişimi "Yazılım 3.0" olarak adlandırıyoruz. Bunun, yeni nesil şirketlere büyük avantajlar sağlayacak tam kapsamlı bir yeniden düşünme olduğunu düşünüyoruz. Değişimin hızı, girişim şirketleri için avantajlıdır.

Ürünleri ve Altyapıyı Yeniden Düşünmek: Yeni yapay zekâ paradigmalarına uyum sağlamak için ürünlerin tasarım şeklini ve altyapıların inşa edilme şeklini yeniden düşünmemiz gerekiyor.
Büyük Teknik ve Ekonomik Fırsatlar: Yapay zekâ, yakalanmaya değer büyük teknik ve ekonomik fırsatlar sunmaktadır.

Girişim Şirketleri ve Devler Arasındaki Rekabet

Zaferin meyveleri sonunda girişim şirketlerine mi yoksa mevcut devlere mi akacak? Devler dağıtım kanallarına ve veri avantajlarına sahip olsa da, girişim şirketleri daha iyi ürünler ve yenilikçi iş modelleriyle rekabet edebilirler.

Yenilikçinin İkilemi: Mevcut şirketler, yenilikçinin ikilemi ile sınırlanabilirken, girişim şirketleri yeni kullanıcı deneyimi paradigmaları ve kod üretimi ile mevcut modellere meydan okuyabilir.
Verinin Önemi: Girişim şirketleri, sadece mevcut şirketlerin verilerine güvenmek yerine, ürün kalitesini artırmak için ne tür verilere ihtiyaç duyduklarını düşünmelidir.