Yapay zeka, son yıllarda finansal ve teknolojik pazarların tartışmasız başrol oyuncusu. Ancak, potansiyeli etrafındaki heyecan artarken, dikkat çağrısı yapan sinyaller de ortaya çıkıyor. Analistler ve yatırımcılar arasında, erken binyıldaki dot-com balonu ile yapılan karşılaştırmalar giderek daha sık hale geliyor ve değerlerin, Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla olarak adlandırılan, "Muhteşem Yedili"de yoğunlaşmasını endişeyle izliyorlar.
Bu devler bugün S&P 500 endeksinin üçte birinden fazlasını temsil ediyor, bu, 2000 yılındaki internet balonunun zirvesinde ana teknoloji hisselerinin sahip olduğu %15'ten çok daha yüksek bir pay. Böyle bir yoğunlaşma kaçınılmaz olarak sistemik riski artırıyor.
Sadece bir sermaye meselesi değil. Dot-com balonu döneminde, telekomünikasyon altyapısına yatırım yapma çılgınlığı, fiber optik ağların aşırı genişlemesine yol açtı ve kısa vadede vaat edilen talep gerçekleşmediğinde felaketle sonuçlanan başarısızlıklarla sona erdi.
Bugün, tarih kendini tekrar ediyor gibi görünüyor: büyük AI şirketleri, yeni veri merkezleri inşa etmek için yüz milyarlarca dolar yatırım yapıyorlar ve toplam harcama trilyonlarca dolara yaklaşıyor; bu rakamlar bir zamanlar yalnızca büyük ulusların GSYİH'si ile ilişkilendirilirdi. Herkesin sorduğu soru, bu yatırım dalgasının haklı olup olmadığı veya yeni bir krizin eşiğinde olup olmadığımız.
Yapay Zeka (AI)'e olan talep: tüketici patlamasının ötesinde
Medya ilgisi genellikle ChatGPT gibi araçların kitlesel benimsenmesine odaklanıyor; Temmuz ayında tek başına beş milyardan fazla ziyaret gerçekleşti. Ancak, yapay zekanın gerçek ekonomik etkisi hem tüketiciler hem de işletmeler tarafından benimsenmeye göre ölçülecektir.
Ulusal Ekonomik Araştırmalar Bürosu tarafından yayınlanan verilere göre, 2024'ün sonuna kadar ABD nüfusunun yaklaşık %40'ı üretken AI sistemlerini kullandı ve %23'ü anketten bir hafta önce iş için en az bir kez bunları kullandı. İş yerinde AI'nın benimsenmesi, kişisel bilgisayar veya internetin ilk dönemlerinde kaydedilen hızla karşılaştırıldığında daha hızlı bir tempoda gerçekleşiyor ve bunun, ekonomiyi derinden dönüştürme amacı güden genel amaçlı bir teknoloji ile karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor.
Yine de, somut bir ekonomik dönüşüm yolunun basit olmadığı ortaya çıkıyor. MIT tarafından 300'den fazla kamu AI girişimi, 50'den fazla şirket ve yüzlerce yönetici üzerinde yapılan bir çalışma, işletmelerin %95'inin hala AI yatırımlarından dönüşüm elde edemediğini ortaya koydu. Analiz edilen şirketlerin yalnızca %5'i, üç temel faktör sayesinde başarılı olmuştur: hazır çözümlerin satın alınmasını iç geliştirme yerine tercih etmek, AI'yi merkezi laboratuvarlar yerine doğrudan iş birimlerine entegre etmek ve mevcut iş akışlarıyla uyumlu araçlar seçmek.
AI'yi somut bir değere dönüştürmedeki zorluğa rağmen, şirketlerin %90'ı AI çözümleri satın almayı ciddi şekilde düşünüyor, bu da yenilikçi teknolojilerin klasik heyecan döngüsünü takip eden yaygın bir ilgiyi doğruluyor.
Sembolik bir örnek, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ikinci en büyük banka olan Bank of America'nın, yapay zeka gibi yeni teknolojilere dört milyar dolar ayırmasıdır. Kurum, bankacıların müşterilerle toplantılara hazırlanmalarına yardımcı olan, farklı sistemlerden bilgi toplayan ve hazırlık sürelerini önemli ölçüde azaltan bir araç geliştirmiştir.
Mevcut AI modellerinin sınırları ve perspektifleri
Yapay zeka kullanımının genişlemesi, gerçek potansiyeli ve mevcut geliştirme modelinin sürdürülebilirliği üzerine tartışmaları körüklüyor. Şu ana kadar, ilerleme büyük dil modelleri tarafından yönlendirildi; bu modeller, hesaplama gücündeki artış ve mevcut verilerin miktarıyla birlikte iyileşiyor. Ancak, sektördeki bazı otoriter sesler dikkatli olunması çağrısında bulunuyor.
Yapay zeka alanının öncülerinden Richard Sutton, 2019 yılında hesaplama gücünden yararlanan genel yöntemlerin, insan zekasına ve karmaşık sezgilere dayanan yöntemleri aştığını gözlemlemiş ve bu durumu "Acı Ders" olarak tanımlamıştır. Son zamanlarda, Sutton, büyütme üzerindeki aşırı vurguyu eleştirerek, sürekli öğrenme yeteneğine sahip ajanlara doğru bir paradigma değişikliği gerekliliğini önermiştir.
Hatta AI heyecanının iyi bilinen bir eleştirmeni olan Gary Marcus, en son ChatGPT sürümleri hakkında şüphelerini dile getirdi ve yalnızca ölçek temelinde geliştirme modelinin doğru yol olmadığını savundu. Marcus'a göre, alternatif yaklaşımlara ihtiyaç var ve bu da araştırma ve geliştirmeye daha büyük yatırımlar gerektirebilir.
Yapay Zeka Balonu: aşırı iyimserlik ile düzeltme riski arasında
Olası AI balonu üzerindeki tartışma giderek daha da hararetli hale geliyor, özellikle de mevcut patlamanın ana mimarlarından biri olan Sam Altman, aşırı ısınmış bir piyasa riski konusunda uyardığında. Altman ve diğer yatırımcılar, gökyüzüne ulaşan değerlemelere, henüz test edilmemiş iş modellerini takip eden sermayeye ve gerçek talebi aşan bir hızda altyapı inşa etmenin tehlikesine dikkat çekiyor. Endişe, AI'nın uzun vadeli potansiyeli hakkında değil, daha çok keskin bir düzeltmeye zemin hazırlayabilecek şişirilmiş beklentilerle ilgilidir.
Birçok gözlemciye göre, gerçek risk, karmaşık bir fenomenin inceliklerini anlamadan, irrasyonel bir heyecan ile yakın bir balon korkusu arasında osilasyon yapan ikili bir vizyona düşmektir. AI'nın uzun vadeli potansiyeli hala muazzam, ancak piyasalar nadiren lineer yollar izler. Bir düzeltme, büyümeyi geçici olarak yavaşlatabilir, ancak aynı zamanda yatırım disiplinini güçlendirebilir ve modellerin kalitesine ve gerçek ekonomik değere daha fazla dikkat edilmesine yol açabilir.
Geleceğe doğru: disiplin, araştırma ve somut değer
Yapay zekanın geleceği, mevcut heyecan aşmasını aşma yeteneğine bağlı olacak, ileri araştırmalara odaklanacak, modellerin kalitesini artıracak ve işletmeler ve tüketiciler için ölçülebilir değer yaratmayı amaçlayan hedefli yatırımlara yönelmek gerekecek. Sadece bu şekilde geçmişteki hataları önleyebiliriz ve yaşam ve çalışma şeklimizi yeniden tanımlamaya kader olan bir teknolojinin sunduğu fırsatları tam anlamıyla değerlendirebiliriz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay Zeka: heyecan, balon riskleri ve gerçek fırsatlar arasında
Yapay zeka, son yıllarda finansal ve teknolojik pazarların tartışmasız başrol oyuncusu. Ancak, potansiyeli etrafındaki heyecan artarken, dikkat çağrısı yapan sinyaller de ortaya çıkıyor. Analistler ve yatırımcılar arasında, erken binyıldaki dot-com balonu ile yapılan karşılaştırmalar giderek daha sık hale geliyor ve değerlerin, Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla olarak adlandırılan, "Muhteşem Yedili"de yoğunlaşmasını endişeyle izliyorlar.
Bu devler bugün S&P 500 endeksinin üçte birinden fazlasını temsil ediyor, bu, 2000 yılındaki internet balonunun zirvesinde ana teknoloji hisselerinin sahip olduğu %15'ten çok daha yüksek bir pay. Böyle bir yoğunlaşma kaçınılmaz olarak sistemik riski artırıyor.
Sadece bir sermaye meselesi değil. Dot-com balonu döneminde, telekomünikasyon altyapısına yatırım yapma çılgınlığı, fiber optik ağların aşırı genişlemesine yol açtı ve kısa vadede vaat edilen talep gerçekleşmediğinde felaketle sonuçlanan başarısızlıklarla sona erdi.
Bugün, tarih kendini tekrar ediyor gibi görünüyor: büyük AI şirketleri, yeni veri merkezleri inşa etmek için yüz milyarlarca dolar yatırım yapıyorlar ve toplam harcama trilyonlarca dolara yaklaşıyor; bu rakamlar bir zamanlar yalnızca büyük ulusların GSYİH'si ile ilişkilendirilirdi. Herkesin sorduğu soru, bu yatırım dalgasının haklı olup olmadığı veya yeni bir krizin eşiğinde olup olmadığımız.
Yapay Zeka (AI)'e olan talep: tüketici patlamasının ötesinde
Medya ilgisi genellikle ChatGPT gibi araçların kitlesel benimsenmesine odaklanıyor; Temmuz ayında tek başına beş milyardan fazla ziyaret gerçekleşti. Ancak, yapay zekanın gerçek ekonomik etkisi hem tüketiciler hem de işletmeler tarafından benimsenmeye göre ölçülecektir.
Ulusal Ekonomik Araştırmalar Bürosu tarafından yayınlanan verilere göre, 2024'ün sonuna kadar ABD nüfusunun yaklaşık %40'ı üretken AI sistemlerini kullandı ve %23'ü anketten bir hafta önce iş için en az bir kez bunları kullandı. İş yerinde AI'nın benimsenmesi, kişisel bilgisayar veya internetin ilk dönemlerinde kaydedilen hızla karşılaştırıldığında daha hızlı bir tempoda gerçekleşiyor ve bunun, ekonomiyi derinden dönüştürme amacı güden genel amaçlı bir teknoloji ile karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor.
Yine de, somut bir ekonomik dönüşüm yolunun basit olmadığı ortaya çıkıyor. MIT tarafından 300'den fazla kamu AI girişimi, 50'den fazla şirket ve yüzlerce yönetici üzerinde yapılan bir çalışma, işletmelerin %95'inin hala AI yatırımlarından dönüşüm elde edemediğini ortaya koydu. Analiz edilen şirketlerin yalnızca %5'i, üç temel faktör sayesinde başarılı olmuştur: hazır çözümlerin satın alınmasını iç geliştirme yerine tercih etmek, AI'yi merkezi laboratuvarlar yerine doğrudan iş birimlerine entegre etmek ve mevcut iş akışlarıyla uyumlu araçlar seçmek.
AI'yi somut bir değere dönüştürmedeki zorluğa rağmen, şirketlerin %90'ı AI çözümleri satın almayı ciddi şekilde düşünüyor, bu da yenilikçi teknolojilerin klasik heyecan döngüsünü takip eden yaygın bir ilgiyi doğruluyor.
Sembolik bir örnek, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ikinci en büyük banka olan Bank of America'nın, yapay zeka gibi yeni teknolojilere dört milyar dolar ayırmasıdır. Kurum, bankacıların müşterilerle toplantılara hazırlanmalarına yardımcı olan, farklı sistemlerden bilgi toplayan ve hazırlık sürelerini önemli ölçüde azaltan bir araç geliştirmiştir.
Mevcut AI modellerinin sınırları ve perspektifleri
Yapay zeka kullanımının genişlemesi, gerçek potansiyeli ve mevcut geliştirme modelinin sürdürülebilirliği üzerine tartışmaları körüklüyor. Şu ana kadar, ilerleme büyük dil modelleri tarafından yönlendirildi; bu modeller, hesaplama gücündeki artış ve mevcut verilerin miktarıyla birlikte iyileşiyor. Ancak, sektördeki bazı otoriter sesler dikkatli olunması çağrısında bulunuyor.
Yapay zeka alanının öncülerinden Richard Sutton, 2019 yılında hesaplama gücünden yararlanan genel yöntemlerin, insan zekasına ve karmaşık sezgilere dayanan yöntemleri aştığını gözlemlemiş ve bu durumu "Acı Ders" olarak tanımlamıştır. Son zamanlarda, Sutton, büyütme üzerindeki aşırı vurguyu eleştirerek, sürekli öğrenme yeteneğine sahip ajanlara doğru bir paradigma değişikliği gerekliliğini önermiştir.
Hatta AI heyecanının iyi bilinen bir eleştirmeni olan Gary Marcus, en son ChatGPT sürümleri hakkında şüphelerini dile getirdi ve yalnızca ölçek temelinde geliştirme modelinin doğru yol olmadığını savundu. Marcus'a göre, alternatif yaklaşımlara ihtiyaç var ve bu da araştırma ve geliştirmeye daha büyük yatırımlar gerektirebilir.
Yapay Zeka Balonu: aşırı iyimserlik ile düzeltme riski arasında
Olası AI balonu üzerindeki tartışma giderek daha da hararetli hale geliyor, özellikle de mevcut patlamanın ana mimarlarından biri olan Sam Altman, aşırı ısınmış bir piyasa riski konusunda uyardığında. Altman ve diğer yatırımcılar, gökyüzüne ulaşan değerlemelere, henüz test edilmemiş iş modellerini takip eden sermayeye ve gerçek talebi aşan bir hızda altyapı inşa etmenin tehlikesine dikkat çekiyor. Endişe, AI'nın uzun vadeli potansiyeli hakkında değil, daha çok keskin bir düzeltmeye zemin hazırlayabilecek şişirilmiş beklentilerle ilgilidir.
Birçok gözlemciye göre, gerçek risk, karmaşık bir fenomenin inceliklerini anlamadan, irrasyonel bir heyecan ile yakın bir balon korkusu arasında osilasyon yapan ikili bir vizyona düşmektir. AI'nın uzun vadeli potansiyeli hala muazzam, ancak piyasalar nadiren lineer yollar izler. Bir düzeltme, büyümeyi geçici olarak yavaşlatabilir, ancak aynı zamanda yatırım disiplinini güçlendirebilir ve modellerin kalitesine ve gerçek ekonomik değere daha fazla dikkat edilmesine yol açabilir.
Geleceğe doğru: disiplin, araştırma ve somut değer
Yapay zekanın geleceği, mevcut heyecan aşmasını aşma yeteneğine bağlı olacak, ileri araştırmalara odaklanacak, modellerin kalitesini artıracak ve işletmeler ve tüketiciler için ölçülebilir değer yaratmayı amaçlayan hedefli yatırımlara yönelmek gerekecek. Sadece bu şekilde geçmişteki hataları önleyebiliriz ve yaşam ve çalışma şeklimizi yeniden tanımlamaya kader olan bir teknolojinin sunduğu fırsatları tam anlamıyla değerlendirebiliriz.