ChatGPT'nin piyasaya çıkışının üçüncü yılı: Büyük model savaşları sona erdi, gerçek koruma duvarı nerede?

OpenAI'nin ChatGPTAI'si üç yıldır piyasada. Gerçek savaş alanı bilgi işlem gücüne, maliyete ve ekosistemlere kaymıştır. Nihai kazanan veya kaybeden, modelin kendisi olmayabilir, ancak yapay zekayı sürdürülebilir bir şekilde çalışan eksiksiz bir sistem haline getirebilecek kişi olabilir. (Özet: ChatGPT, Openai'nin e-ticaret imparatorluğunun yapbozunun son parçası olan 2026'da PayPal otomatik ödemeyi destekleyecek) (Arka plan eki: Openai'nin yerel tarayıcısı “ChatGPT Atlas” aynı anda üç ana işlev, yapay zeka ajanları Chrome hegemonyasını sarsabilir mi? ChatGPT'nin 30 Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden tam olarak üç yıla kadar, teknoloji endüstrisi ezici bir hızla gelişti. O zamanlar herkes yapay zeka rekabetinin saf bir “model savaşı” olacağını düşünüyordu: daha büyük model parametrelerine, daha kalın verilere ve daha şiddetli bilgi işlem gücüne sahip olan bu pazarda kral olacaktı. Ancak, üç yıl sonra, geriye dönüp baktığımda, bu ilk hayallerin aslında aşırı basitleştirildiğini fark ediyorum. Gerçek rekabet asla “en büyük modeli kimin yapabileceği” değil, "modeli tam bir sistem haline kimin getirebileceği"dir. İniş yapabilen, ticarileştirilebilen, maliyet taşıyabilen, bilgi işlem güç tüketimini destekleyebilen ve kurumsal iş akışında hayatta kalabilen bir dizi sistem. Son üç yılda, büyük modellerin teknoloji eğrisi neredeyse çıplak gözle görülebilir hale geldi, ancak AI şirketlerinin ticarileşmesi buna ayak uyduramadı ve hatta birçok kişinin beklediğinden daha yavaş oldu. Bunun nedeni yeterli teknolojinin olmaması değil, tüm endüstrinin model oranından “şafaktan önce baskıya kim dayanabilir” savaş alanına kaymış olmasıdır. Model gücü, bilgi işlem güç kaynağı, çıkarım maliyeti, kullanıcı beklentileri, bu dört eğri, tellerle dolu bir yay gibi aynı anda çılgınca yükselir. Ve uzun süre dayanabilen, dayanabilen ve maliyeti destekleyebilen her AI şirketi ipin üzerinde, gerçek kazanandır. Parametrik silahlanma yarışından verimlilik yarışına Yapay zekanın ilk yılında herkesin gözünde sadece parametreler vardı. Model ne kadar büyükse, o kadar gelişmiş olur; Daha pahalı, daha üst düzey. O zamanki ana akım söylem, parametre miktarlarını bile bir tür “haysiyet” olarak görüyordu, sanki süper büyük modelin kendisi teknolojik liderliği temsil edebilirmiş gibi. Ancak 2024'ten sonra durum ince bir şekilde değişmeye başladı. İşletmeler ancak fiili dağıtımdan sonra modelin büyük olmamasının artık önemli olmadığını fark eder, önemli olan modelin görevi “istikrarlı, ucuz ve hızlı” bir şekilde tamamlayıp tamamlayamayacağıdır. Modelin kendisinin zeka gelişimi artık önceki yıllarda olduğu kadar doğrusal değil; İlerleme bunun yerine yavaş bir ince ayar gibi olur. Model ne kadar büyük olursa, çıkarım maliyeti o kadar şaşırtıcı, dağıtım eşiği o kadar yüksek olur ve kuruluş ödemeye o kadar az istekli olur. Tersine, daha verimli bir şekilde eğitilmiş, sıkıştırılmış ve sıradan GPU'larda çalışabilen küçük modeller, 2025'te işletmeler için en popüler yapay zeka ürünleri haline gelecek. Hatta birçok şirket, açık kaynak daha güçlü olduğu için değil, açık kaynak “fiyat/performans” açısından tüm beklentileri aştığı için kapalı kaynaklı API'leri dahili olarak açık kaynak modeliyle değiştirmeye başladı. Daha düşük bilgi işlem gücü gereksinimleri, daha hızlı yineleme hızı ve daha esnek dağıtım yöntemleri, başlangıçta kapalı kaynak modellerine dayanan birçok kuruluşun düşünmeye başlamasına neden oldu: “Gerçekten bu kadar çok ödememiz gerekiyor mu?” “Açık kaynak modelinin kapasitesinin %80'i ve dahili ayarlama yeterli değil mi?” Model rekabeti bir "güç yarışı"ndan bir "verimlilik yarışı"na dönüştü. Kimin daha güçlü olduğu değil, işletmeleri kimin daha uygun fiyatlı hale getirdiğidir. GPU'lar artık donanım değil, güç yapılarıdır Model üç yıl içinde efsaneden metaya dönüştüyse, GPU'lar bu üç yıl içinde doğrudan “stratejik mallara” yükseltildi. Yapay zeka şirketleri için en büyük korku, modellerin geride kalması değil, yeterli GPU olmamasıdır. Modeller büyüdükçe, çıkarımlar büyüdükçe ve kullanıcı beklentileri arttıkça, her yapay zeka şirketi NVIDIA'nın tedarik zincirinde baş aşağı asılı kalıyor. Yeterli çipiniz yoksa yeni bir model eğitemezsiniz; Çip yeterli değilse, çıkarım hızı geliştirilemez; Yeterli çip yoksa, kullanıcı tabanını genişletmek imkansızdır; Yeterli çip yok ve hatta fon toplamak bile zor, çünkü yatırımcılar açıkça biliyor: bilgi işlem gücü olmadan gelecek yok. Bu, AI rekabetini çok garip bir durum haline getiriyor: teknoloji açıkça ilerliyor, ancak darboğaz güç, çipler ve tedarik zincirlerinde. Tüm piyasa aynı anda hem gaza basıyor hem de fren yapıyor, nefes kesen bir hızla ilerliyor gibi görünüyor, ancak herhangi bir talaş boşluğu şirketin bir anda durmasına neden olabilir. Bu, yapay zeka endüstrisinin en gerçekçi ve en düşük seviyeli acı noktasıdır: rakiplerle rekabet etmiyorsunuz, tedarik zinciriyle rekabet ediyorsunuz. Çıkarım maliyetleri bu nedenle işletmelerin ölüm kalım çizgisi haline gelmiştir. Model ne kadar güçlü olursa, çıkarım o kadar pahalı olur ve ne kadar çok kullanıcı olursa, o kadar çok kaybedersiniz. Yapay zeka şirketleri mantığa aykırı bir iş modeli haline geliyor: ne kadar popüler olurlarsa, o kadar çok para kaybederler ve ne kadar çok insan onları kullanırsa, o kadar tehlikeli olurlar. Bu yüzden gerçek AI hendeği burada netleşmeye başlıyor. Üç yıl sonra, pazar nihayet neredeyse acımasız bir fikir birliğine vardı: modelin yetenekleri artık en önemli hendek değil. Çünkü modeller açık kaynak topluluğu tarafından kopyalanabilir, sıkıştırılabilir, ince ayar yapılabilir ve yakalanabilir. Kazananları kaybedenlerden gerçekten ayırt edebilecek sadece iki şey var. Birincisi “dağıtım”: Sistem düzeyinde girişleri olan işletmelerin pazara hakim olmak için en güçlü modele ihtiyacı yoktur. Google, Gemini'nin istikrarlı bir trafiğe sahip olmasını sağlamak için arama motorunu ve tüm ekosistemi kullanır ve Microsoft, Copilot'u dünyaya doğal bir giriş yapmak için Windows ve Office'i kullanır; Meta daha da çılgın, açık kaynak modelini doğrudan Instagram, WhatsApp, Facebook'a sıkıştırıyor ve doğrudan dağıtıma hakim oluyor. Dağıtım, teknoloji dünyasının en geleneksel ve gerçekçi rekabet gücüdür. Girişiniz varsa, konuşma hakkınız var, bu yüzden gelişmekte olan markalar Openai, Perplexity ve Manus gibi tek boynuzlu atlar şu anda artan bir baskı altında. İkincisi, “yapay zekanın gerçekten bir şeyler yapmasına izin verebilir misiniz” Sohbet yeteneği uzun zamandır parlak bir nokta değil ve multimodalite artık nadir değil. Asıl önemli olan, modelin araçları düzgün bir şekilde çağırıp çağıramayacağı, programlar yazıp yazamayacağı, dosyaları analiz edip edemeyeceği, API'leri bağlayıp bağlayamayacağı, görevleri parçalayıp parçalayamayacağı ve kuruluşta gerçek bir iş performansı sergileyip sergileyemeyeceğidir. Bir model, süreçleri tamamlayabilen, kararlar verebilen ve görevleri kendi başına yerine getirebilen bir “ajana” dönüştüğü an, gerçekten üretkendir. Eksiksiz bir araç zinciri oluşturabilen şirketler, tıpkı günümüzün bulut platformları gibi gelecekte yeri doldurulamaz bir temel altyapı haline gelecektir. Üç yıl sonra, hendek nihayet açık: kimin en güçlü modele sahip olduğu değil, kimin AI'yı iyi işleyen bir dizi çalışma sistemine dönüştürebileceği. Yapay zeka pazarının gelecekteki modeli yavaş yavaş üç ekosisteme ayrılıyor Model yeteneklerindeki boşluk daraldıkça, bilgi işlem gücü üzerindeki baskı arttıkça ve maliyet çekirdek haline geldikçe, yapay zeka şirketleri sessizce gelecekte var olacak üç kampa bölündü, ancak kaderleri tamamen farklı. Birincisi, en güçlü başlangıç modellerine sahip olmaları gerekmeyen, ancak ezici ekosistem avantajlarına ve daha sonra yetişebilecek gümüş mermilere sahip olan platform düzeyindeki devler. Microsoft, Google, Meta ve bu şirketlerin küresel dağıtım portalları var, kendi bulutları var, GPU rezervleri var, veri boru hatları var ve entegre ürünleri var. Onlar için modeller ürün değil, "ekosisteme bağlı araçlar"dır. OpenAI, Anthropic ve Mistral gibi şirketler, önde gelen model yeteneklerine sahip saf teknoloji oyuncularıdır, ancak işletim sistemi, cep telefonu eksikliği, arama motoru eksikliği, sosyal platform eksikliği ve “dağıtım” eksikliğinden yoksundurlar. Modelleri ne kadar güçlü olursa olsun, çok sayıda kullanıcıya ulaşmak için diğer insanların ekosistemlerine de bağlı olmaları gerekir. Önümüzdeki üç yıl içinde…