Büyük şirketlerin yapay zeka kullanımında patlama yaşanıyor ve artan maliyet nedeniyle bazıları, yapay zekanın ekonomideki zafer yürüyüşünü zorlaştıracak şekilde frene basıyor.
Bu yıl farklı sektörlerdeki yöneticiler, çalışanları yapay zeka araçlarını işlerine entegre etmeye, denemeleri teşvik etmek için özgürce harcama yapmaya ve Wall Street'e şirketlerinin yaklaşan bir yıkım dalgasında geride kalmayacağına dair bir mesaj göndermeye teşvik etti.
Yapay zeka model sağlayıcıları arz ve talebi dengelemeye ve kendi maliyetlerini yönetmeye çalışırken, tüm bu coşku, yapay zeka bilişiminin temel ölçüm birimi olan token adı verilen birimlerin maliyetlerinin hızla artmasına neden oldu. Bazı işletmeler yalnızca üç ayda yıllık bütçelerine ulaştı veya yapay zeka harcama faturalarının iki veya üç katına çıktığını bildirdi.
Artık kurumsal liderler, kuruluşlarında yapay zeka kullanımını rasyonel hale getirmenin, çalışanları daha ucuz, evde yetiştirilen araçlara yönlendirmenin ve getirilerini artırmak için becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmanın yollarını bularak giderleri azaltmaya çalışıyor.
Uber Technologies, Meta Platforms, Microsoft, Salesforce, DoorDash ve diğer şirketlerin üst düzey teknik yöneticileri, yapay zeka kullanımının üretkenliğe katkıda bulunmasını sağlamaya yönelik yeni çabalardan bahsetti veya bazı araçların belirli çalışanlar için kullanılabilirliğini azaltmak için adımlar attı.
Yapay zeka eleştirmenleri, yapay zeka harcamalarını daha dikkatli yönlendirme çabalarına, yapay zeka büyümesinin ultra hızlı hızının yavaşlayabileceğine dair bir uyarı işareti olarak işaret etti. Bu, Anthropic veya ChatGPT yapımcısı OpenAI'nin bu yıl halka açık listelere doğru adımlar atması nedeniyle potansiyel olarak zarar görmesine neden olabilir. Anthropic Perşembe günü, girişimin değerini 965 milyar dolar olarak belirleyen 65 milyar dolarlık bir bağış toplama turunu kapattı.
Ancak bazı yatırımcılar ve teknoloji yöneticileri, kurumsal yapay zeka müşterilerinin satış ve kullanımının tahminlerden çok daha hızlı arttığını belirterek, geri çekilme üzerine bahis oynanmaması konusunda uyarıda bulundu.
Bir dizi teknoloji şirketine yatırım yapan ve dev yapay zeka girişimlerinin yaklaşan halka arzlarını yakından değerlendiren varlık yöneticisi Prime Capital Financial'ın baş yatırım sorumlusu Will McGough, “Yapay zekanın benimsenmesi için hâlâ oldukça erken bir aşamadayız” dedi. “Devasa şirketler bile hala bazı şeyleri çözmeye çalışıyor.”
Sadece birkaç ay önce, birçok büyük şirkette yapay zeka kullanımıyla ilgili hakim görüş, ne kadar çok olursa o kadar iyi olduğu yönündeydi. Yiyebildiğin kadar abonelikler, model yapımcıları tarafından sağlanan bir sübvansiyon anlamına geliyordu ve bu model yapımcıları, uzman kullanıcıların yoğun faaliyeti nedeniyle sıklıkla para kaybediyordu. Değişim dalgasını benimsemeye teşvik edilen bazı şirketlerdeki çalışanlar, “tokenmaxxing” ile meşgul oldu veya ileri yapay zeka olarak görülmek için mümkün olduğunca fazla bilgi işlem kullandı; bu uygulama, model şirketler kullanıma dayalı fiyatlandırmaya geçerken bile devam etti.
Kodlama otomatörü Factory'nin genel müdürü Matan Grinberg, üst düzey bir finans kurumundaki bir yöneticinin kendisine çalışanlarının ayda yüz binlerce dolar token harcadığını söylediğini söyledi. Yönetici, bazılarının en basit soruları yanıtlamak veya sadece havadan sudan sohbet etmek için güçlü premium seviye modelleri kullandığını söyledi.
“Kızınızın cebir dersine ihtiyacı varsa muhtemelen Albert Einstein'dan daha ucuz birini bulabilirsiniz” dedi.
Daha yüksek maliyetler, sonunda kullanıcıları fiyatın çok altında bir maliyete sahip daha ucuz modellere yönlendirebilir, ancak yöneticilere göre birçok şirket bu tür yapay zeka sistemlerine karşı temkinli davranıyor çünkü en ucuz seçeneklerin birçoğu Çin'de geliştirildi. Anthropic, OpenAI, Google ve diğerleri de amiral gemisi modellerinin daha ucuz versiyonlarını sunuyor ve Factory ve diğerleri, şirketlerin sorguları önceliklendirmesine ve bazı görevleri daha ucuz seçeneklere yönlendirmesine yardımcı olacak sistemler geliştirdi.
Token kullanımı son derece artmaya devam ediyor. Google yakın tarihli bir etkinlikte, artık ayda 3,2 katrilyonun üzerinde token işlediğini, yani bir yıl öncesine göre yedi kat daha fazla işlem yaptığını söyledi. Şirket ve diğerleri, bilgi işlem verimliliğini artırmak da dahil olmak üzere çeşitli yollarla yapay zeka kullanımının maliyetini düşürmeye çalışıyor.
Kullanıma dayalı fiyatlandırmaya geçiş, kurumsal müşterileri tüketimlerini hesaba katmaya zorladı. Bir Uber yöneticisi, Mart ayına kadar şirketin “acente” veya otonom yapay zeka kullanımına yönelik yıllık bütçesini aştığını söyledi. Microsoft, bunun yerine dahili bir kodlama asistanı kullanabilen bazı çalışanların Anthropic programına erişimini sınırladı. Salesforce, token kullanımının sonuçta olumlu iş sonuçlarına nasıl katkıda bulunduğunu izlemek için yeni bir sistem başlattı.
Meta Baş Teknoloji Sorumlusu Andrew Bosworth, çalışanlara Nisan ayında gönderdiği bir notta, “İnsanların deney yapmasına izin vermek harikaydı, ancak artık birbiriyle örtüşen çok fazla aracımız var” dedi. “Kimse yapay zeka araçlarını sırf kullanmak için kullanmamalı. Tüm hareketler ilerleme anlamına gelmez ve token kullanımı tek başına herhangi bir etkinin ölçüsü değildir.”
Bir Microsoft sözcüsü, şirketin Anthropic'in Claude Code programına erişimi azaltma kararının maliyetten kaynaklanmadığını, çalışanların kuruluş genelinde kullandıklarını standartlaştırma arzusundan kaynaklandığını söyledi.
Antropik bir sözcü, şirketin modellerinin müşterilerin daha fazla üretkenlik elde etmelerine yardımcı olduğunu, örneğin geçmişte yedi aydan fazla süren karmaşık görevleri iki haftadan kısa sürede tamamlamalarına yardımcı olduğunu söyledi.
“Her yeni teknoloji ve çalışma biçiminde olduğu gibi ekipler hâlâ en büyük kazanımların nerede olduğunu ve bunları en iyi nasıl ölçebileceklerini keşfediyor” dedi. “Geri dönüşün sadece hissetmekle kalmayıp görebilecekleri bir şey olmasını sağlayacak araçları sağlamak için müşterilerle birlikte çalışıyoruz.”
Yazılım mühendisleri ve start-up yöneticileri, görevleri çok daha hızlı tamamlamak mümkün olsa da, yapay zeka tarafından oluşturulan kodun hata ayıklaması, gözden geçirilmesi ve yeniden yazılması için yapılan harcamaların hala yüksek olduğu konusunda uyarıyor ve bu da modellerin hala iyileştirilmesi gerektiğini gösteriyor.
Gelişmiş AI kodlama araçlarını kullanan şirketler için, kodlama için gelişmiş AI araçlarını kullanan 2.000'den fazla şirkete ilişkin verileri toplayan bir girişim olan EntelligenceAI'ye göre, tokenlara yapılan harcamaların yalnızca %18'i gerçek kullanıcılara ulaşan kodlama ürünlerine dönüşüyor.
[email protected] adresinden Bradley Olson'a yazın
Bir yanıt yazın