Temel Modeller Ne Kadar Önemli?
Yenilikçi Yaklaşımlar ve Temel Modellerin Rolü
Bu soru, birçoğuna saçma gibi gelebilir, ancak son zamanlarda AI girişimleriyle yaptığım sohbetlerde sıkça gündeme geliyor. Girişimler, daha önce “GPT sargıları” olarak adlandırılan işletmelere daha rahat yaklaşmaya başladı. Bu tür işletmeler, ChatGPT gibi var olan AI modellerinin üstüne arayüzler inşa eden firmalardır. Artık girişim ekipleri, belirli görevler için AI modellerini özelleştirmeye ve arayüz tasarımına odaklanıyorlar. Temel model artık, gerektiğinde değiştirilebilecek bir emtia olarak görülüyor. Bu yaklaşım, geçtiğimiz hafta yapılan Boxworks konferansında özellikle belirgin bir şekilde sergilendi; bu etkinlik, AI modellerinin üstüne inşa edilen kullanıcı odaklı yazılımlara adanmış gibiydi.
Önceden Eğitimin Etkisi ve Yeni Dönem
Bunun bir kısmı, önceden eğitimin ölçeklenme faydalarının azalmasından kaynaklanıyor. Önceden eğitim, AI modellerini devasa veri setleri ile öğretme sürecidir ve bu, temel modellerin tek alanıdır. Bu, AI gelişiminin durduğu anlamına gelmiyor; ancak büyük ölçekte bulunan temel modellerin ilk faydaları giderek azalmaya başladı. Şimdi dikkatler, post-training ve pekiştirme öğrenimi gibi süreçlerin üzerine yoğunlaşmış durumda. Eğer daha iyi bir AI kodlama aracı geliştirmek istiyorsanız, yeniden eğitim ve arayüz tasarımına yoğunlaşmak, birkaç milyar dolarlık sunucu zamanında önceden eğitim yapmaktan daha etkili olacaktır. Anthropic’in Claude Code başarısı, temel model şirketlerinin bu alanlarda da oldukça iyi olduğunu gösteriyor; ancak bu, daha önceki gibi kalıcı bir avantaj değildir.
Pazarın Değişen Dinamikleri
Kısacası, AI rekabet ortamı, en büyük AI laboratuvarlarının avantajlarını zayıflatan bir şekilde değişiyor. Tek bir güçlü AGI yaratma yarışı yerine, yazılım geliştirme, kurumsal veri yönetimi ve görsel üretim gibi çeşitli işletmelerin ortaya çıkması bekleniyor. İlk hareket avantajı dışında, temel model oluşturmanın bu işletmelerde herhangi bir avantaj sağlayıp sağlamadığı net değil. Kötü bir durumda, açık kaynak alternatiflerinin bol olması, eğer uygulama katmanında kaybedilirlerse, temel modellerin herhangi bir fiyat kıymeti kalmayacağı anlamına gelebilir. Bu durum, OpenAI ve Anthropic gibi şirketleri, düşük marjlı bir emtia işine dönüşen arka uç tedarikçileri haline getirebilir – bir girişimcinin dediği gibi, “Starbucks’a kahve çekirdekleri satmak gibi.”
Temel Modellerin Geleceği
Bu, AI işinin dönüşümünü düşündüğümüzde, oldukça büyük bir değişim anlamına geliyor. Günümüzde, AI başarıları temelde, OpenAI, Anthropic ve Google gibi temel model geliştiren şirketlerle ilişkili. AI‘nın dönüştürücü etkisinin bu şirketleri nesil açısından önemli hale getireceğine inanmak, AI teknolojilerine güvenmeyi gerektiriyordu. Hangi şirketin öne çıkacağını tartışabiliriz, ancak sonuçta kesin olan bir şey var: bir temel model şirketi, endüstrinin anahtarı olacaktır.
Geçtiğimiz yıl bu hikayeyi daha karmaşık hale getirdi. Birçok başarılı üçüncü taraf AI hizmeti var, ancak bunlar genelde temel modelleri karşılıklı olarak kullanıyor. Girişimler artık ürünlerinin GPT-5, Claude veya Gemini gibi modellerin üstünde yer alıp almadığını önemsemiyor. Kullanıcıların fark etmeyeceği bir değişiklikle, modellerin piyasaya sürülmesi sırasında değiştirilebileceğini düşünüyorlar. Temel modeller hala ilerleme kaydediyor, ancak herhangi bir şirketin büyük bir avantaj elde edip edemeyeceği pek olası değil.
İlk Hamlede Avantaj Fırsatları
Henüz temel model şirketlerini tamamen göz ardı etmemeliyiz. Bu şirketler için hâlâ çok sayıda sürdürülebilir avantaj mevcut; bunlar arasında marka bilinirliği, altyapı ve muazzam nakit rezervleri sayılabilir. OpenAI’nin tüketici işinin, kopyalanması zor olabilir ve bu tür avantajlar, sektör olgunlaştıkça ortaya çıkabilir. AI gelişiminin hızlı hızı, mevcut post-training ilgisinin altı ay içinde tersine dönebilmesini sağlayabilir. En belirsiz olanı, genel zeka yarışı ve bunun yeni ilaçlar veya malzeme bilimi alanında önemli atılımlara yol açıp açmayacağıdır. Bu tür bir durum, AI modellerinin değerini tanımamızda köklü değişiklikler yaratabilir.
Ancak bu sırada, her geçen gün daha büyük temel modeller oluşturma stratejisi, geçtiğimiz yıla kıyasla daha az çekici görünüyor – Meta’nın milyar dolarlık harcama hamlesi oldukça riskli hale gelmeye başladı.