YAPAY ZEKA BALON MU? | Enine boyuna bakış; farklı kategoriler, yazlar ve kışlar...
AI, etrafında bubble’ların da olduğu, dış yüzeyi yumuşak, ama ortası oldukça sert bir cisim gibi. Yumuşak zeminler ise yatırımlar ve değerlemeler. Biz işin teknolojisine ve adaptasyona odaklanalım.
Hemen yanıt vereyim; değil. :)
Metriklerle ‘ispat’ etmeye gitmeden, farklı açılardan bakıp kısa bir yazıda konuyu ele almak istedim. Metriklere olabildiğince az yer verdim; zira adı üzerinde, ‘balon mu?’ diye andığımız bir konuda her türlü cherry picking’in önü oldukça açık…
Soft Commitment’ın üretken yapay zeka özelindeki, 2 haftada 1 yayımlanan e-bülteni dışında kalan yazıları burada sizi bekliyor.
Sizin gibi 9 bine yakın kişi daha var... Soft Commitment’ın her yeni sayısında e-posta ve/veya favori podcast uygulamasın bildirim alan, 8500 kişinin üzerindeki Soft Commitment komünitesinden bahsediyorum.
Lütfen Soft Commitment’ı ilgisini çekeceğiniz düşündüğünüz arkadaşlarınıza forward edin, sosyal medya hesaplarınızda paylaşın. Çünkü beraber büyüyoruz.
Keyifli okumalar,
Bilemiyorum farkettiniz mi ama son zamanlarda ‘yapay zeka balon mu?’ sorusu, özellikle finansal değerlemeler ve yapılan yatırımlar odağında bi gündem haline geldi.
En son söyleyeceğimi en başta söyleyeyim; bu noktada içine düşebileceğiniz en büyük yanılgı; kendiniz ve/veya kurumunuz için balon yanılsamasının içine girip önceliklerinizi değiştirmeniz, daha da net bir ifadeyle kolaya kaçmanız.
Yapay zeka, teknoloji olarak internetin doğuşu kadar etkili bir ‘kırılma anı’ yarattı. Modeller büyük bir hızla gelişmeye devam ediyor, kullanım ve adaptasyon da aynı şekilde... Konunun değerlemeler ve yatırımlar tarafı bırakın VC’lerin, dev fonların ve very big tech’lerin sorunu olsun, biz teknolojiye odaklanalım.
Bir ‘çeviri hatası’
Öncelikle bir çeviri yanılsamasından bahsetmek istiyorum. İngilizcede ‘bubble’ aslında balon değil de köpük gibi bir anlam ifade ediyor, aynı köpük gibi üzerine dokununca bir anda sönen, etrafa saçılan… Böyle bakınca AI aslında etrafında bubble’ların da olduğu, dış yüzeyi yumuşak, ama ortası oldukça sert bir cisime benzetilebilir.
Evet, dış yüzeydeki yumuşak zemin yatırımlar ve değerlemeler.
Yapay zekanın temel 3 katmanına daha yakından bakalım
Temel model şirketleri
OpenAI, Anthropic ve very-big-tech’lerin AI bacaklarının; batmaları veya bir süre sonra güçlerini kaybetmeleri bana kalırsa pek söz konusu değil, en basit şekliyle; ‘too big to fail’. Ama evet, değerlemeleri oldukça şişkin ve söyledikleri 10 şeyden 10’unu da hemen hayata geçiremiyorlar...
Bugüne kadar elde ettikleri ciroları her sene büyük oranlarda büyütmeyi başaran model üreticileri; hala agentic payment, e-ticaretin dönüşümü ve donanımlar gibi kozlarını da oynamadılar. Evet hala karlılıktan uzaklar, lakin bu şirketleri fonlamaya hazır, ihtiyaçları olandan çok daha fazla sermaye de onları bekliyor.
Açık kaynak modeller bu şirketlerin yerini alabilir mi; uzun vadede bugünkü Linux bence güzel bir örnek teşkil ediyor. Yani, bence hayır. Bu şirketler kurdukları özel işbirlikleri, kullanıcı tabanları ve yatırımcılarının stratejik güçleriyle; Netscape’in kaderini yaşamaya bir hayli uzaklar bana kalırsa.
Donanım katmanı şirketleri
Bu segment tamamen model talebi ile doğru orantılı olarak büyüyor. Deepseek’in biraz da hep beraber yanlış anladığımız, ‘daha az GPU ile model eğitimi’ vaadi gibi yenilikler evet bir risk, ama;
SLM (Small Language Models) yani yapay zekadaki cihaz genişlemesi ile olası pazar kaybı riski minimize edilecektir.
Ama daha da önemlisi; büyük resimde de bugünün dev teknoloji şirketlerinin talebi; CPU’lardan GPU’lara doğru büyük bir kayış içinde... Evet zaten bu dev şirketlerin birçoğunun adeta temelini oluşturan ‘öneri sistemleri’ uzunca bir süredir GPU’ları kullanıyor ama statik modellerden LLM tabanlı sistemlere doğru genel bir kayış hakim.
Örneğin altı yıl önce dünyadaki en gelişmiş 500 süper bilgisayarın %90’ı CPU’ları kullanıyorken bugün bu oran %10’lara inmiş durumda. Yani hem AI dışındaki pazarın ihtiyacı her geçen gün GPU’lara kayıyor, hem de hala etkisi kısıtlı olan embedding’ler ve agentic workflow’lar gibi hayatımızın girecek, ve evet GPU gerektiren, teknolojik dönüşümler bizi bekliyor.
Bu alanda donanım üreticilerine bağlılık asıl riskken, tüm dev şirketlerin şu an odağı önce NVIDIA bağımlılığından kurtulmak sonra enerji kapasitelerini arttırmak.
Değerlemeleri yüksek mi, tabii ki, o ayrı bir konu. Bu üç kategorinin tamamı için bu durum geçerli aslında bundan sonra tekrar etmeyeceğim. :)
Uygulama şirketleri
Ve geldik üçüncü sıraya… İşte buranın mezarlığında yer kalmayacak gibi…
2000’lerde aldıkları yatırımlar ve değerlemeleri adeta patlayan .com şirketlerinin ne kadarı 2005’leri gördüyse; uygulama katmanında da benzer bi son bizi bekliyor. Buraya ‘bet eden’ de büyük oranda VC’ler.
Bu katmanda şunun altını çizmek gerekiyor; gerçek bir problemi çözenler kazanan olacak. Ve evet, bugün problem çözmek için AI olmazsa olmaz, giriş bariyeri düşük olunca da çok fazla uygulama katmanı şirketi görüyoruz. Sonu ‘girişim mezarlığı’ olmayanlar, gerçek bir problemi çözen, bunu doğru bir pazarda başarıyla müşteri segmentine ulaştıranlar olacaklar.
Ve tabii daha önce de vurguladığım gibi; ‘AI as product’ ve ‘AI as feature’ ayrımı da bir o kadar kritik. Yani uygulama katmanı şirketlerinin aslında en büyük rakipleri halihazırdaki oyuncular, AI özelinde tek yapmaları gereken onu entegre etmek olan şirketler. Çünkü bu şirketlerin geniş bağlamda dev veri geçmişleri ve güçlü dağıtım kanalları var.
Son olarak şunun altını çizmek istiyorum; uygulama katmanının içerisine; altyapı işleri yani Bret Taylor’ın deyimiyle toy products kategorisini dahil edip konuştum. Altyapı katmanında LangChain gibi artık yeri sağlam isimler olsa da konsolidasyon ihtimali ve Anthropic’in son dönemde dikkat çektiği gibi bu kategoriyi bir anlamda ‘gereksiz kılan‘ geliştirmeler; altyapı işlerini uygulama katmanından ayırmamamı sağlıyor.
Teknolojinin gelişimi
En son Claude Opus 4.5 ile bir kez daha gördük ki modeller hala ve hala ve hala gelişmeye devam ediyor. Maliyetler düşüyor, donanımdan gelen kapasite artışı yükseliyor.
Yine Epoch AI’ın buradaki çalışmasında da LLM’lerin 2030’a kadar teknolojik kapasitelerinin ilerleyip ilerleyemeyeğine dair bir öngörü var. Sanki büyük risk teknolojinin kendisinde değil de yakınlarındaki donanım üretimi ve özellikle de verinin yetmeyişinde gibi duruyor.
Bence daha önemli olan; LLM’lerin verimliliği de artıyor, yani LLM’lerin uygulama katmanı her geçen gün gelişiyor ve oradaki potansiyel bence çok büyük. Örneğin Soft Commitment’ta ‘LLM’ler hiç sosyal değil’ demiştim bir süre önce, haftalar değil ama aylar geçtikten sonra; bu hafta içinde ChatGPT, ‘grup chat’ özelliğini devreye aldı.
Peki konunun finansal boyutu neden bu halde?
Dünyada park eden, adeta boşta duran o kadar büyük bir finansman var ki… Hem fonlar hem de very big tech’lerin kasalarında. O para yeni durağını, risk alacak yeri arıyorken yapay zeka gibi bir fırsatı bulduğunda kaçırmıyor haliyle.
Geçmişte de her teknolojik kırılım, beraberinde yanlış yatırım kararlarını ve büyük para kayıplarını getirdi. Bugün yaşadığımız yüksek değerlemeler, ki sadece VC’ler yani kapalı pazarlar değil, halka açık şirketlerde de benzer bir durum var, aslında geçmişte gördüklerimizden pek de farklı değil.
Bu dönemi öncekilerden ayıran en temel fark nedir peki derseniz; hemen yukarıda grafiğini de paylaştığım verimlilik endeksi beklentisi. Bugün AI şirketi olmayan şirketlerin değerlemeleri de bu beklentiyle yükseliş içinde.
Bu arada balonların hiç mi pozitif tarafı yok?
Stratechery’den Ben Thompson. çok güzel söylüyor; balonlar her zaman kötü değildir; altyapı, yetenek ve inovasyonun hızlanmasını sağlar.
2000’lerin hemen başındaki dot-com bubble’ının fiber altyapıyı bırakması -ve bu altyapının hemen bir sonraki gerçek büyümenin yapıtaşı olması da cabası- gibi, AI balonu da geleceğin veri merkezlerini ve GPU ekosistemini bırakacak.
Köpük gibi ihtiyacın söneceği GPU’lar ve veri merkezleri pekala otonom araçlarda kullanılabilir örneğin. :)
Yapay zekanın yazları ve kışları…
Bu AI Summers ve AI Winters kavramlarını daha önce duymamış olabilirsiniz, ama LLM’ler öncesi de konuşulan bir konuydu.
Evet, saten yapay zeka; 1950’den günümüze kadar AI Summers ve AI Winters dönemleri içinde gidip-geldi. LLM’lerle beraber ise AI Summer; içimizi ısıtıyor, ufakta pek kış gözükmüyor, hatta her gün sıcaklık daha da artıyor, üstelik küresel ısınmadan da fena halde. Tabii bu sıcaklığı arttıran en temel unsur donanımların yükselişi.
Hem teknolojinin kendisi hızla ilerliyor hem de bu teknolojinin yansımasında hala erken günlerdeyiz. Hala kurumlarda oturmayan pratikler ve ROI’ye dökülemeyen projeler hakimiyetini koruyor… Hala biz son kullanıcıların hayatındaki uygulama dikeylerinde ‘lider şirketler’ belli değil. Mesela sağlık, mesela wealth management, mesela eğitim; hiçbirinde hala LLM’lerin kendisi dışında pazarı domine eden oyuncular yok. Bunlar olmayacak değil; sadece 2 yıl önce de size bahsettiğim gibi çivi-çekiç problemi çözülmeye çalışıyor, kısacası dönüşüm zaman alıyor.
Soft Commitment #193’de, 2 Aralık Salı günü saat 09:00’da, e-posta kutunuzda ve favori podcast uygulamanızda görüşmek üzere.
Sevgiler.