BS Ekonomi Bağımsız Medyasını Destekleyin
Eğer abone iseniz giriş yapınız.
Genellikle dedikodularla dolu Silikon Vadisi dünyasında tuhaf bir sessizlik yaşanıyor. Artık kimse, üretken yapay zekâ girişimcileri hakkında kötü konuşmuyor. Bu, yaş farkından kaynaklanıyor olabilir. Yapay zekâ girişimlerini kuranların çoğu “The Matrix” (1999) gibi distopik bilim kurgu filmlerinden sonra doğmuş, yani yapay zekânın herkes için iyi bir güç olacağına inanacak kadar genç. Onlara göre “yarı dost yarı düşman” anlamına gelen frenemy kelimesi bile fazla sert.
Ancak bu dostane havaya rağmen rekabet giderek keskinleşiyor. Yazılım geliştiricilere kod yazmada yardımcı olan Anysphere (Cursor uygulaması), hukuk bürolarına hizmet veren Harvey, doktorlara yönelik OpenEvidence gibi yapay zekâ girişimleri hızla büyüyor. OpenEvidence, 20 Ekim’de 6 milyar dolar değerleme üzerinden 200 milyon dolar fon topladı. Bu girişimler, ChatGPT’nin üreticisi OpenAI ve Claude’un üreticisi Anthropic gibi büyük dil modeli (LLM) sağlayıcılarını kullanıyor. Modellerin lisansını ödemek zorundalar, fakat laboratuvarlar gibi süper zekâ arayışı uğruna milyarlarca dolar yakmıyorlar. Bu da onları kâra geçme yolunda daha avantajlı kılıyor.
Buna karşın, bu parayı adeta ateşe atan büyük laboratuvarların değerlemeleri göklere çıkmış durumda: OpenAI 500 milyar dolar, Anthropic 183 milyar dolar. Bu, modelleri geliştikçe yatırımcıların, sonunda bu laboratuvarların kendilerine bağımlı girişimlerin kârlarını ele geçireceğine inandığını gösteriyor. Yani bu laboratuvarlar, Yunan mitolojisindeki çocuklarını yutan titan Cronos gibi davranıyor — veya Amazon’un platformunda çok satan ürünleri kopyalayıp daha ucuz satması gibi. Soru şu: Küçükler hayatta kalıp karşı koyabilir mi?
Belki “çocuk katliamı” çoktan başladı bile. Girişimler bunu açıkça dillendiremeyecek kadar nazik. Ancak keskin kalemli bir bülten yazarı olan Ed Zitron, 20 Ekim’de Anthropic’in geçen iki yılda gelirlerinin büyük kısmını bulut sağlayıcısı Amazon Web Services’a aktardığını yazdı. Bu yüzden şirketin, Cursor gibi büyük müşteriler için maliyeti artıran yeni hizmet kademeleri getirdiğini iddia etti. Anthropic, bu tür hizmet kademelerinin sektör genelinde standart uygulama olduğunu söylüyor.
Tehdit sadece fiyatla sınırlı değil. Büyük yapay zekâ laboratuvarları, insanların yapabildiği çoğu işi yerine getirebilecek yapay genel zekâ (AGI) seviyesine ulaşmaya çalışıyor — ki bu, girişimlerin sunduğu uygulamaların yeteneklerini de aşabilir. Şimdilik herkes için yer var gibi görünüyor, ama duvardaki yazı okunmaya başladı bile. Özellikle üretken yapay zekânın en hızlı yayıldığı alan olan kod yazımında hem Anthropic hem de OpenAI, Cursor’a rakip olacak düzeyde araçlar geliştirdi.
Girişim kurucuları buna rağmen şaşırtıcı biçimde iyimser. Güç dengesinin bir süre daha kendi lehlerine kalacağına inanıyorlar. Çoğu aslında AGI konusunda sessiz bir şüphe taşıyor (bir kurucu, San Francisco’daki parti çevrelerinden dışlanmamak için adının yazılmamasını istemiş). Onlara göre, şirketlerin aslında ihtiyaç duyduğu şey “yapay genel zekâ” değil, belli alanlara özgü “yapay uzman zekâ”. Hukuk, tıp veya müşteri hizmetleri gibi alanlara özgü zekâların rekabet avantajı sağlayacağına inanıyorlar.
Sierra adlı girişim bu durumu bir buzdağı metaforuyla anlatıyor. Görünen kısmı LLM’lerin hizmet verdiği piyasa; altında ise çok daha karmaşık, spesifik iş süreçleri var. Bunlar genelleştirilemez ama büyük fırsatlar barındırıyor. Sierra’nın kurucu ortağı (ve OpenAI yönetim kurulu başkanı) Bret Taylor, “değer, şirketlerin arka planında, sıkıcı ama pahalı ve kritik görünen süreçlerde gizli” diyor.
Bu girişimler ayakta kalmak için yeni gelir modelleri deniyor. Önceki yazılım dönemlerinden farklı olarak, bu kez büyüdükçe ve daha fazla LLM kullandıkça marjinal maliyetleri artıyor. Bu yüzden yeni çözümler bulmaları gerekiyor. Biri, farklı LLM’ler arasında yönlendirme yaparak basit sorguları en ucuz modele göndermek. Diğeri ise müşterilerden kullanım değil, sonuç üzerinden ücret almak. Örneğin Harvey, hukuk bürolarının “hata payı sıfır” doğruluk talebi sayesinde en büyük modelleri kullanabiliyor.
Ayrıca girişimler, sistemlerinin ne kadar çok kullanılırsa o kadar verim kazandığını savunuyor. Tıpkı otonom araçların kat ettiği her kilometrede daha güvenilir hale gelmesi gibi, yapay zekâ “ajanları” da deneyimle güçleniyor. Bu, onları müşteriler için daha “yapışkan” hale getiriyor ve büyük laboratuvarların aşması zor bir veri hendek oluşturuyor. Cursor, kendi LLM’ini iki saatte bir gerçek zamanlı verilerle güncellediğini, bunun da kodlama deneyimini iyileştirdiğini söylüyor. Harvey ise basit sözleşme metinleri yerine çok daha karmaşık görevleri — örneğin birden fazla hukuk bürosunun yer aldığı dev birleşmeleri — hedefliyor.
Yine de bu girişimlerin dezavantajları var. Uzmanlaşma, onları belirli bir alana kilitleyebilir ve potansiyel pazarlarını daraltabilir. Genel modeller daha geniş alanlara yayılabilir. Ayrıca personel sorunu var: AI laboratuvarlarına kıyasla küçük kaldıkları için yetenek savaşında geri düşüyorlar. Oysa hepsinin en iyi AI geliştiricilerine ihtiyacı var.
Fakat büyük laboratuvarların da derdi bitmiş değil. Aralarındaki fark çok az; yazılım şirketleri bir LLM sağlayıcısından diğerine kolayca geçebiliyor. Bu da laboratuvarların metalaşma riski taşıdığı anlamına geliyor. HSBC’nin yakın tarihli bir raporuna göre, 2030’a gelindiğinde LLM sağlayıcıları, 1,3 trilyon dolarlık küresel yapay zekâ destekli BT pazarının yalnızca %30’una sahip olacak. Geri kalan pay ise LLM’leri kullanan yazılım üreticilerinin olacak.
Bu, “Cronos sendromu” denilen durumu hatırlatıyor. Mitolojide Cronos’un en küçük oğlu Zeus, babasından kurtulmuş, kardeşlerini serbest bırakmış ve sonunda babasını yeraltına sürmüştü. OpenAI ve Anthropic’in kaderi böyle olmak zorunda değil. Ancak onların da tanrısal dokunulmazlıkları yok.
