TatliKedicik
Member
Geçen hafta, önemli ABD teknoloji stoklarını listeleyen NASDAQ Menkul Kıymetler Borsası büyük bir düşüş yaşadı. Bu, Çin girişiminin Deepseek'in, Openai ve Meta'nın AI teknolojisinin yanı sıra performans gösteren yapay bir zeka modeli geliştirdiğini, ancak maliyetin bir kısmında ve daha az bilgi işlem gücü ile sonuçlandığını açıkladı.
AI Chip Tasarımcısı Nvidia yaklaşık 600 milyar dolar kaybetti Piyasa değeri (hisse senedi hisselerinin toplam dolar değeri)-ABD pazar tarihinde bir şirketin yaşadığı en büyük tek günlük düşüş. Nvidia'nın hisse fiyatı bir miktar toparlansa da, analistler şirketin özel grafik işleme birimi yongaları ve Amazon tarafından inşa edilen ve işletilenler gibi büyük veri merkezleri de dahil olmak üzere ikinci tahmin iddialı AI altyapı planlarına devam ediyor.
Deepseek'in yaratıcıları, özel parçaları kullanarak AI'larını eğitmek için daha iyi bir yol bulduğunu, AI'nın kuralları nasıl öğrendiğini ve AI'nın kaynaklarını boşa harcamadan sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamak için bir strateji kullandığını iddia ediyor. Şirkete göre raporbu yenilikler modeli geliştirmek ve çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücünü ve dolayısıyla yongalar ve sunucularla ilişkili maliyeti büyük ölçüde azalttı. Bu keskin maliyet azaltma, yüksek profilli AI laboratuvarlarına daha ucuz bir alternatif arayan daha küçük AI geliştiricileri çekti.
İlk bakışta, model eğitimi giderlerinin bu şekilde azaltılması, veri merkezlerini, yarı iletkenleri ve bulut altyapısını içeren trilyon dolarlık “AI silah yarışını” zayıflatıyor gibi görünebilir. Ancak tarihin gösterdiği gibi, daha ucuz teknoloji genellikle daha fazla kullanım sağlar. Sermaye harcamalarını azaltmak yerine, AI'yi daha erişilebilir hale getiren atılımlar, sadece teknoloji girişimleri değil, aynı zamanda geleneksel üretim firmaları ve hastaneler ve perakende gibi hizmet sağlayıcılar da dahil olmak üzere yeni bir benimseyen dalgası açabilir.
Microsoft genel müdürü Satya Nadella bu fenomeni “Jevons Paradoksu”AI için. 19. yüzyıl İngiliz ekonomisti William Stanley Jevons'a atfedilen konsept, bir teknolojinin daha verimli hale getirilmesinin tüketimi azaltmak yerine nasıl artırabileceğini açıklıyor. Buhar ve elektrik gücü bu deseni izledi: Daha verimli ve uygun fiyatlı hale geldikten sonra, daha fazla fabrikaya, ofislere ve evlere yayıldılar ve sonuçta artan kullanım.
Nadella haklı: Bugünün üretken yapay zeka için düşme geliştirme maliyetleri benzer bir genişleme yaratmaya hazırlanıyor. Bu, gökyüzünün AI altyapısı ve hizmetleri sağlayan büyük teknoloji şirketlerine düşmediği anlamına geliyor. Büyük teknoloji oyuncuları 2029 yılına kadar AI altyapısına 1 trilyon dolardan fazla yatırım yapması öngörülüyorve Deepseek gelişimi muhtemelen planlarını bu kadar değiştirmeyecek.
Eğitim maliyetleri düşebilirken, büyük makine öğrenimi iş yükleri için uzun vadeli donanım gereksinimleri, veri işleme ve uzmanlaşmış AI yazılımı muazzam olmaya devam etmektedir. Chip fiyatları model eğitimi daha verimli hale gelse de, üretken sohbet botları ve otomatik endüstriyel kontroller gibi AI tabanlı uygulamalar, güçlü sunucular, yüksek hızlı ağlar, büyük veri akışlarını ve güvenilir veri merkezlerini gerçek zamanlı olarak işlemek sorgular. Düzenleyici, güvenlik ve uyumluluk, verileri sorumlu bir şekilde depolayabilen ve işleyebilen gelişmiş, bazen maliyetli çözümler gerektiren uygulamayı daha da karmaşıklaştırır.
Ekonomileri dönüştüren genel amaçlı teknolojiler tipik olarak iki aşamada yayılır. Birincisi, uzun bir gebelik döneminde, iyi finanse edilen kuruluşlar, prototipleri ve süreçleri rafine eder. Daha sonra, standartlar dengelendikten ve kullanıma hazır çözümler ortaya çıktıktan sonra, daha temkinli firmalar içeri girer. Elektrik durumunda, ilk aşama, fabrikaların yılları üretim katlarını yeniden düzenlediğini ve elektrifikasyonun yayılmasından önce yeni iş akışlarını benimsediğini gördü; Yapay zeka durumunda, teknolojiyi yavaş, parça parça kullanan büyük bankalar, perakendeciler ve üreticilerden oluşmaktadır.
Bir buçuk yüzyıl önce, Bessemer sürecinin erimiş demirden kirpikleri patlatmak için sıcak hava kullanımını tanıttığında ve değirmenler, standartlaştırılmış çelik ürünlerin nasıl üretileceğini anladı. Çelik fiyatları düştü ve tüketim arttı, sonunda çelik üreticilerinin demir cevherinin daha verimli kullanımına rağmen bu sektörde harcamaları artırdı.
Artık Deepseek ve diğer yenilikler daha düşük maliyetler vaat ettikleri için, daha fazla şirket AI'yı kucaklamaya veya en azından denemeye hazır olabilir ve AI altyapısına olan talebin artması muhtemeldir. Daha uygun fiyatlı, son teknoloji bir model, endüstrileri, girişimcileri ve girişimcileri AI'yı daha geniş bir şekilde kullanmaya teşvik ederek lojistik, müşteri hizmetleri ve daha fazlasında benimsemesini artırabilir.
Örneğin, ticari gayrimenkul konusunda uzmanlaşmış 200 kişilik bir hukuk firması hayal edin. Başlangıçta, hızlı sözleşme özetleri üretmek için bazen chatgpt kullanır, ancak ortakları tutarsız kalite ve gizlilik riskleri konusunda tedirgin olur. Saygın bir satıcı tarafından sağlanan sözleşmeleri odaklı bir modeli test ettikten sonra, firma doğrudan belge yönetim sistemi ile entegre olan teknolojiyi benimser. Bu, ortak avukatların saniyeler içinde yüzlerce sayfayı otomatik olarak tahrip etmesine, gayrimenkul emsallerine göre tasarlanmış AI “maddesi önerilerine” güvenmesine ve üst düzey ortaklardan özellikle belirsiz veya yüksek bahisli dil vakalarına rehberlik etme ihtiyacını sınırlamasına olanak tanır. Ayrıca, sistem tasarımı müşteri verilerinin firmanın alanını terk etmesini ve güvenliği artırmasını önler.
Zamanla, firma gelişmiş dava araştırmaları ve otomatik faturalandırma notları için AI modülleri ekler, idari görevleri sürekli olarak azaltır ve insan uzmanlarının stratejik yasal anlayışa odaklanmasına izin verir. Ortaklar arasında diğer alanlardaki AI tabanlı araçları keşfetmek için daha hızlı sözleşme geri dönüşü, standart faturalandırma ve yeni bir isteklilik görüyor.
Kısacası, AI'nın sermaye talepleri Deepseek sayesinde küçülmeyecek; Daha yaygın olarak dağıtılacaklar. Robotlar ve sürücüsüz otomobiller de dahil olmak üzere daha fazla cihazın AI kullanmasını sağlayan güç ızgaraları, soğutma sistemleri, veri merkezleri, yazılım boru hatları ve altyapıdaki bu mahmuz genişlemesini göreceğiz. Trilyon dolarlık altyapı baskısı önümüzdeki yıllarda devam edebilir.
Victor Menaldo, Washington Üniversitesi'nde bir siyaset bilimi profesörüdür ve üzerine bir kitap yazıyor Dördüncü Sanayi Devrimi'nin Politik Ekonomisi.
AI Chip Tasarımcısı Nvidia yaklaşık 600 milyar dolar kaybetti Piyasa değeri (hisse senedi hisselerinin toplam dolar değeri)-ABD pazar tarihinde bir şirketin yaşadığı en büyük tek günlük düşüş. Nvidia'nın hisse fiyatı bir miktar toparlansa da, analistler şirketin özel grafik işleme birimi yongaları ve Amazon tarafından inşa edilen ve işletilenler gibi büyük veri merkezleri de dahil olmak üzere ikinci tahmin iddialı AI altyapı planlarına devam ediyor.
Deepseek'in yaratıcıları, özel parçaları kullanarak AI'larını eğitmek için daha iyi bir yol bulduğunu, AI'nın kuralları nasıl öğrendiğini ve AI'nın kaynaklarını boşa harcamadan sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamak için bir strateji kullandığını iddia ediyor. Şirkete göre raporbu yenilikler modeli geliştirmek ve çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücünü ve dolayısıyla yongalar ve sunucularla ilişkili maliyeti büyük ölçüde azalttı. Bu keskin maliyet azaltma, yüksek profilli AI laboratuvarlarına daha ucuz bir alternatif arayan daha küçük AI geliştiricileri çekti.
İlk bakışta, model eğitimi giderlerinin bu şekilde azaltılması, veri merkezlerini, yarı iletkenleri ve bulut altyapısını içeren trilyon dolarlık “AI silah yarışını” zayıflatıyor gibi görünebilir. Ancak tarihin gösterdiği gibi, daha ucuz teknoloji genellikle daha fazla kullanım sağlar. Sermaye harcamalarını azaltmak yerine, AI'yi daha erişilebilir hale getiren atılımlar, sadece teknoloji girişimleri değil, aynı zamanda geleneksel üretim firmaları ve hastaneler ve perakende gibi hizmet sağlayıcılar da dahil olmak üzere yeni bir benimseyen dalgası açabilir.
Microsoft genel müdürü Satya Nadella bu fenomeni “Jevons Paradoksu”AI için. 19. yüzyıl İngiliz ekonomisti William Stanley Jevons'a atfedilen konsept, bir teknolojinin daha verimli hale getirilmesinin tüketimi azaltmak yerine nasıl artırabileceğini açıklıyor. Buhar ve elektrik gücü bu deseni izledi: Daha verimli ve uygun fiyatlı hale geldikten sonra, daha fazla fabrikaya, ofislere ve evlere yayıldılar ve sonuçta artan kullanım.
Nadella haklı: Bugünün üretken yapay zeka için düşme geliştirme maliyetleri benzer bir genişleme yaratmaya hazırlanıyor. Bu, gökyüzünün AI altyapısı ve hizmetleri sağlayan büyük teknoloji şirketlerine düşmediği anlamına geliyor. Büyük teknoloji oyuncuları 2029 yılına kadar AI altyapısına 1 trilyon dolardan fazla yatırım yapması öngörülüyorve Deepseek gelişimi muhtemelen planlarını bu kadar değiştirmeyecek.
Eğitim maliyetleri düşebilirken, büyük makine öğrenimi iş yükleri için uzun vadeli donanım gereksinimleri, veri işleme ve uzmanlaşmış AI yazılımı muazzam olmaya devam etmektedir. Chip fiyatları model eğitimi daha verimli hale gelse de, üretken sohbet botları ve otomatik endüstriyel kontroller gibi AI tabanlı uygulamalar, güçlü sunucular, yüksek hızlı ağlar, büyük veri akışlarını ve güvenilir veri merkezlerini gerçek zamanlı olarak işlemek sorgular. Düzenleyici, güvenlik ve uyumluluk, verileri sorumlu bir şekilde depolayabilen ve işleyebilen gelişmiş, bazen maliyetli çözümler gerektiren uygulamayı daha da karmaşıklaştırır.
Ekonomileri dönüştüren genel amaçlı teknolojiler tipik olarak iki aşamada yayılır. Birincisi, uzun bir gebelik döneminde, iyi finanse edilen kuruluşlar, prototipleri ve süreçleri rafine eder. Daha sonra, standartlar dengelendikten ve kullanıma hazır çözümler ortaya çıktıktan sonra, daha temkinli firmalar içeri girer. Elektrik durumunda, ilk aşama, fabrikaların yılları üretim katlarını yeniden düzenlediğini ve elektrifikasyonun yayılmasından önce yeni iş akışlarını benimsediğini gördü; Yapay zeka durumunda, teknolojiyi yavaş, parça parça kullanan büyük bankalar, perakendeciler ve üreticilerden oluşmaktadır.
Bir buçuk yüzyıl önce, Bessemer sürecinin erimiş demirden kirpikleri patlatmak için sıcak hava kullanımını tanıttığında ve değirmenler, standartlaştırılmış çelik ürünlerin nasıl üretileceğini anladı. Çelik fiyatları düştü ve tüketim arttı, sonunda çelik üreticilerinin demir cevherinin daha verimli kullanımına rağmen bu sektörde harcamaları artırdı.
Artık Deepseek ve diğer yenilikler daha düşük maliyetler vaat ettikleri için, daha fazla şirket AI'yı kucaklamaya veya en azından denemeye hazır olabilir ve AI altyapısına olan talebin artması muhtemeldir. Daha uygun fiyatlı, son teknoloji bir model, endüstrileri, girişimcileri ve girişimcileri AI'yı daha geniş bir şekilde kullanmaya teşvik ederek lojistik, müşteri hizmetleri ve daha fazlasında benimsemesini artırabilir.
Örneğin, ticari gayrimenkul konusunda uzmanlaşmış 200 kişilik bir hukuk firması hayal edin. Başlangıçta, hızlı sözleşme özetleri üretmek için bazen chatgpt kullanır, ancak ortakları tutarsız kalite ve gizlilik riskleri konusunda tedirgin olur. Saygın bir satıcı tarafından sağlanan sözleşmeleri odaklı bir modeli test ettikten sonra, firma doğrudan belge yönetim sistemi ile entegre olan teknolojiyi benimser. Bu, ortak avukatların saniyeler içinde yüzlerce sayfayı otomatik olarak tahrip etmesine, gayrimenkul emsallerine göre tasarlanmış AI “maddesi önerilerine” güvenmesine ve üst düzey ortaklardan özellikle belirsiz veya yüksek bahisli dil vakalarına rehberlik etme ihtiyacını sınırlamasına olanak tanır. Ayrıca, sistem tasarımı müşteri verilerinin firmanın alanını terk etmesini ve güvenliği artırmasını önler.
Zamanla, firma gelişmiş dava araştırmaları ve otomatik faturalandırma notları için AI modülleri ekler, idari görevleri sürekli olarak azaltır ve insan uzmanlarının stratejik yasal anlayışa odaklanmasına izin verir. Ortaklar arasında diğer alanlardaki AI tabanlı araçları keşfetmek için daha hızlı sözleşme geri dönüşü, standart faturalandırma ve yeni bir isteklilik görüyor.
Kısacası, AI'nın sermaye talepleri Deepseek sayesinde küçülmeyecek; Daha yaygın olarak dağıtılacaklar. Robotlar ve sürücüsüz otomobiller de dahil olmak üzere daha fazla cihazın AI kullanmasını sağlayan güç ızgaraları, soğutma sistemleri, veri merkezleri, yazılım boru hatları ve altyapıdaki bu mahmuz genişlemesini göreceğiz. Trilyon dolarlık altyapı baskısı önümüzdeki yıllarda devam edebilir.
Victor Menaldo, Washington Üniversitesi'nde bir siyaset bilimi profesörüdür ve üzerine bir kitap yazıyor Dördüncü Sanayi Devrimi'nin Politik Ekonomisi.