DeepSeek Apokalipsi: Yapay zeka devi milyarlarca dolar yakıyor, çoğunun boşa harcanıyor

Bu yılın Ocak ayında yapay zeka girişimcisi DeepSeek, yeni R1 modeli ile iki atılım başlattı ve yapay zekanın ekonomisini sessizce yeniden tanımladı.Bu model, önceki modelin maliyetinin 1/40'ında en yüksek performansı elde ediyor.Aralık 2024 itibariyle, DeepSeek'in V3 büyük dil modeli eğitim maliyetlerini% 90'dan fazla düşürdü.

DeepSeek'in iki keşfi geniş çapta dikkat çekti.DeepSeek, yapay zekâ modellerine akıl yürütme süreçlerini detaylandırmalarını istemenin - düşünce zinciri uyarması olarak bilinen bir araştırma yaklaşımı - doğruluğu ve verimliliği arttırdığını ortaya koyduİkincisi, DeepSeek kendi veri kümelerini oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor, verilerin manuel etiketlenmesinden tamamen bağımsız.DeepSeek'in iddia ettiği kadar ucuz olmadığını iddia edenler var., bu atılımlar kesinlikle yapay zeka ekonomisinin yeni bir dönemini başlattı.

Yapay zeka maliyet yapısı çarpıcı bir şekilde değişiyor.ve altyapı yatırımlarıBu değişim piyasa güçlerini tersine çevirebilir ve nihayetinde çevik girişimlerin kısa vadede teknoloji devlerini yakalamasına yardımcı olurken kar marjlarını artırabilir.

Teknoloji devleri zaten 100 milyar dolardan fazla yatırım yaptılar yapay zeka altyapısı geliştirme ve bu artmaya devam ediyor.Şimdi bu büyük yatırımların nasıl geri dönüş sağlanacağını ve daha çevik algoritmalara karşı nasıl bir avantaj sağlanacağını düşünmeliler.Hızla değişen bir ortam karşısında, hem teknoloji devleri hem de yeni kurulan şirketler açık bir sinyalle karşı karşıyadır: teknolojik ilerlemenin fırsatını hızlı bir şekilde yakalayın,ya da ortadan kaldırılır..

DeepSeek'ten önce ve sonra yapay zeka pazarı

DeepSeek'in yükselişi öncesinde, yeni kurulan şirketler teknoloji devlerinin altyapı harcamalarıyla rekabet etmek için mücadele ediyorlardı.Her çeyrekte milyarlarca dolar harcayarak büyük veri merkezleri inşa eden ve yapay zeka teknolojisindeki ilerlemelerden büyük avantajlar elde edenBu devler sadece büyük veri kaynaklarına sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda çok sayıda doktora yeteneğine de sahipler ve algoritmaların ilerlemesi de güçlü teknik güçlerine bağlıdır.Uzun süredir kurulmuş dağıtım ağları, ürünleri mevcut müşterilere hızlı bir şekilde taşımaya ve geri bildirim döngüleri aracılığıyla teknolojik ilerlemeyi hızlandırmaya izin verir.

Bugün ise, teknoloji devleriyle rekabet edebilecek kadar büyük startuplar var. 2025 yılına kadar eğitim modellerinin maliyeti %95 düşecek.Teknoloji devlerinin altyapı avantajını önemli ölçüde azaltmakDolayısıyla, son üç yılda makullemenin maliyetleri neredeyse bin katına düştü ve gelecekte daha da düşmesi bekleniyor.Algoritmik avantajın süresi 45 ila 100 güne düşürüldü ve daha da azalmaya devam edebilir..

Eğitim maliyetleri artık önemli bir köprücük olmadığı zaman, çıkarım performansı (yani AI modellerinin gerçek zamanlı uygulamalarda ne kadar iyi performans gösterdiği) yeni bir odak noktası haline gelir.Daha büyük modellerle karşılaştırılabilir güç sunan ve daha düşük performanslı Gpus'ta çalışabilen daha ucuz modellerEğer daha akıllı yapay zeka ürünleri çok düşük bir maliyetle teslim edilebilirse, o zaman yeni başlayan şirketlerin en sonunda kârlarını artırırken teknoloji devlerini geçme şansı vardır.

Etkili işgücü tahsis edilmesi, rakip avantajını daha da güçlendirir. Rekabetçi bir AI ekibi oluşturmak için artık çok sayıda doktora düzeyinde yetenekliyi işe almanın gerekmediği için, başlangıçlar gelişebilir,optimizeVe, büyük ölçüde uygulama seviyesine odaklandıkları için,Şampiyonlar daha yüksek kar marjına sahip olabilirler. Bulut yeni başlatıcıları 15 yıl önce birim ekonomisini iyileştirerek bir avantaj elde etti..

Bu eğilim sadece yeni kuruluşlar için iyi değil. Ayrıca Nvidia gibi şirketleri daha fazla riske sokuyor. DeepSeek'in açıklamasından sonra, Nvidia'nın hisse fiyatı %12 düşse de, o zamandan beri geri döndü.Çip üreticileri için riskler artıyor çünkü talep eğitim odaklı donanımdan daha verimli çıkarım çözümlerine kayıyorTüketici sınıfı nöral işleme ünitelerinin (Npus) yükselişi, AI modellerinin akıllı telefonlar ve dizüstü bilgisayarlar gibi cihazlarda yerel olarak çalışmasına izin vererek bu değişimi hızlandırabilir.

Yapay zeka harcamaları

Rakipler için iyi olan şey teknoloji devleri için kötüdür.AI devleri, neredeyse içgüdüsel olarak DeepSeek'in egemenliğini benzer teknolojinin geliştirilmesi için destek toplamaya çalışırken ulusal güvenlik etkileriyle bağladı.Stanford Üniversitesi de dahil olmak üzere ABD'li araştırmacıların DeepSeek'in teknolojisini kopyalayıp hatta geçebildiklerini göz ardı ederek.Veri altyapısı projelerine büyük miktarlarda yatırım yapan şirketler: Yapay zeka modeli araştırma ve geliştirme için harcanan büyük harcamalar boşa mı gitti?

Tarihsel eğilimler, çoğu yapay zekâ gelişmesinin gerçekten büyük ölçekte aşırı sermaye yatırımına dayandığını gösteriyor.O zamanlar algoritmik olarak optimum olarak kabul edilen miktarı aşanYeni teknolojik ilerlemeler aynı performansı daha düşük maliyetle elde edebileceğimizi kanıtlıyor.Hiperscale bulut sağlayıcılarının genişlemesi hala daha büyük veri merkezleri gerektiriyor ve yükselişli çıkarım maliyetlerini taşıyor.

Bununla birlikte, teknoloji devleri sessizce oturmuyorlar.Microsoft'un Azure AI Foundry'si ve Meta'nın açık kaynaklı LLaMA'sı, hepsi egemenlik için yarışıyor.. Açık kaynak modelleri kilit bir rol oynayabilir. Meta CEO'su Mark Zuckerberg, kişiselleştirilmiş AI'nın önemini vurguladı - yani bireysel kullanıcıların ihtiyaçlarına, kültürüne ve tercihlerine uygun modeller.Bu vizyon, yapay zeka geliştirmesindeki daha geniş bir eğilimle uyum içindedir: büyük bir bulut altyapısına ihtiyaç duymadan yüksek performans sağlayabilen daha küçük, daha özel modeller.

Startuplar yeni fişler kazanıyor

Aynı zamanda, açık kaynaklı ve kapalı kaynaklı devlerin farklı hedefleri var ve bu da rakiplerinin avantajını daha da artırıyor.Meta gibi şirketler tarafından oluşturulan açık kaynak modelleri, ekosistem boyunca rekabet etmeye ve maliyetleri azaltmaya devam edecek., kapalı kaynak modelleri daha iyi bir teknoloji sayesinde daha yüksek ücretler talep etmeye çalışırken, yeni başlayanlar her bir kullanım için en iyi fiyat/performans oranına ulaşmak için iki kamp arasındaki rekabeti kullanabilirler.kar marjını arttırırken.

İşletmenin büyüklüğünden bağımsız olarak, mesaj açık: Pazar dinamikleri, bilgisayar gücü ve yetenekleri gibi kendilerine sunulan özel avantajlardan hızlı bir şekilde yararlanın yoksa başarısızlıkla karşı karşıya kalacaksınız.Teknolojik ilerlemenin döngüsü kısalamaya devam ediyor, yeni performans standartları belirlemek için aylar hatta yıllar aldığından, DeepSeek'in teknolojik atılımına kadar, şimdi 41 gün kadar sürebilir.Yenilikçilik daha önce görülmemiş bir hızla ilerliyor, ve hata tolerans alanı hızla küçülüyor.