Geçen ay, yapay zeka (AI) geliştiricilerinin vazgeçilmez çiplerinin üreticisi Nvidia, bu sınırı aştı. 5 trilyon dolar piyasa değerinde ve güçlü bir kazançla takip edildi rapor. Ancak yapay zekanın iflas edeceği yönündeki rahatsız edici korkular ortadan kalkmış değil. AI endüstrisinin temelleri (öngörülebilir gelecekte çok az gelir kanıtı olan eşi benzeri görülmemiş yatırım seviyeleri) varlığını sürdürüyor. Kasım ayı sonuna kadar Nvidia’nın hisseleri bile düşmüş Güçlü kazançlara rağmen bu durum piyasanın hâlâ endişeli olduğunu gösteriyor.
Bu şu soruları akla getiriyor: Bir yapay zeka baskını tam anlamıyla bir felaket olur mu? Fırtına bulutları toplanmaya devam ederken, gökyüzüne umut ışığı düşebilir mi? Peki ya “iyi” bir yapay zeka baskını diye bir şey olsaydı?
Hadi alalım kötü haber kapıda. Bir yapay zeka iflasının olasılıklarını düşünürken, kaçınılmaz olarak 1990’ların sonundaki nokta-com balonuyla paralellik görüyoruz. 1995 ile 2000 yılları arasında Nasdaq hisse senedi kompoziti tırmandı yüzde 600ve balon 2000 yılının Mart ayında patladı. İktisatçı Bugünkü yapay zeka balonunun dot-com düzeyinde patlamasının ABD tüketimini yaklaşık olarak azaltacağını tahmin ediyor 500 milyar dolar (GSYİH’nın yüzde 1,6’sı) ve hanehalkı servetinin yüzde 8’ini yok ediyor. Birden fazla ile yüzde 60 Amerikalıların oranı borsaya yatırım yaptığında, etki, halkın daha küçük bir kısmının halka açık hisse senetlerine yatırım yaptığı dot-com çöküşü sırasındaki duruma göre daha geniş çapta hissedilecekti.
“Muhteşem Yedi” olarak adlandırılan teknoloji şirketleri yüzde 37 S&P 500 endeksinin diğer üyeleri hisse senedi fiyatlarının ve piyasa değerlerinin küçüldüğünü görecek ve yapay zeka girişimlerini küçültmek zorunda kalacaklar. Birçok AI start-up’ı ayakta kalmak için mücadele edecek; daha umut verici olanlardan bazıları satın alınabilir. Yapay zeka altyapısının operatörleri, varlıkları ellerinde mahsur bırakacaktı.
Sektörün ABD borsasındaki hakimiyetinin yanı sıra, AI ekosisteminin finanse edilme şeklinin bazı kendine özgü özellikleri de bir çöküş durumunda daha fazla acıya neden olabilir.
Bu özelliklerden biri de “döngüsel finansman.” Pek çok yapay zeka firması, Nvidia veya Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından finanse ediliyor ve bu yapay zeka firmaları, sırasıyla çiplerini ve bulut hizmetlerini kullanarak Nvidia ve Microsoft’a gelir sağlıyor. Talep düşerse Nvidia gibi şirketler iki kez darbe alır: Birincisi yapay zeka firmalarındaki öz sermaye yatırımlarındaki değer kaybı, ikincisi ise çip talebinin düşmesi nedeniyle gelir kaybı. Ayrıca borçla finanse edilen “özel amaçlı araçlarBüyük Teknoloji şirketlerinden uzun vadeli kiralamaların teminat olarak sunulduğu birçok veri merkezini finanse eden bu şirket, temerrüde düşebilir ve alacaklıları büyük kayıplara maruz bırakabilir.
Teknolojinin ötesinde, veri merkezlerinin enerji talebini karşılamak için üretim kapasitelerini arttırdıkları için kamu hizmetleri ve enerji şirketleri de bu duruma maruz kalıyor. Bir yapay zeka iflasında bu kapasite yeterince kullanılamayabilir ve faturayı muhtemelen enerji müşterileri öderken şirketler de mali zararlar ödemek zorunda kalacak.
Hem bireysel hem de kurumsal yapay zeka kullanıcıları için, araştırma ve geliştirme bütçelerinin daralması, iyi ama yine de kusurlu yapay zeka modelleriyle çalışmak zorunda kalabilecekleri anlamına gelebilir. Yapay zekanın üretkenlik kazanımlarına ilişkin vaadi gecikebilir. Güvenlik ve güvenlikle ilgili sonuçlar da aynı derecede endişe vericidir. Şirketler ölçeklerini küçülttükçe, konuşlandırılan sistemlere yönelik güvenlik güncellemeleri, güvenlik testleri ve bakım işlemlerinin süresi dolabilir ve bu da güvenlik açıkları yaratabilir. Teknoloji endüstrisinde, meydana gelen toplu işten çıkarmalara ek olarak bir işten çıkarma dalgasına da tanık olabiliriz çoktan.
Bu arada, hükümetlerin büyük teşvikler uygulayabildiği 2008 mali krizinden farklı olarak, bugünün yüksek borç/GSYİH oranları, politika yapıcıların başarısız şirketleri kurtarma veya etkilenen toplulukları destekleme yeteneklerini kısıtlayacak. Bu, daha yüksek işsizlik ve daha geniş bir ekonomik durgunluk etkisi de dahil olmak üzere daha acı verici ayarlamaları zorlayabilir. Bir çöküş aynı zamanda AI endüstrisinin konsolidasyonuna ve daha fazla yoğunlaşmasına yol açarak rekabet yetkililerine yeni baş ağrısı yaşatabilir.
Balonun büyük bir kısmı Amerika Birleşik Devletleri’nde yoğunlaşmıştır ve bu nedenle bir çöküş, Amerika Birleşik Devletleri’ni yapay zeka yarışındaki birincil rakibi Çin’e göre dezavantajlı duruma sokacaktır. Avrupa Birliği’nin yapay zekaya yaptığı yatırımlar daha sınırlı olsa da, daha fazla düzenleyici kontrol ve denge sistemi mevcut. Başka bir deyişle, bir yapay zeka çöküşü küresel güç dengesini derinden değiştirebilir ve net kaybeden ABD olabilir.
Ancak şimdi, bir fiyaskonun beklenmedik faydalar getirebileceği beş yolu ele alalım.
Birincisi, yapay zeka patlamasının çeşitli finansman biçimlerine rağmen, yapılanmanın büyük bir kısmı sağlıklı bilançolara sahip teknoloji şirketleri tarafından özsermayeyle finanse edildi. Bu, bir fiyaskonun geniş çaplı bir mali çöküşe yol açma ihtimalinin daha düşük olduğu anlamına geliyor.
Bununla birlikte yapay zeka ekonomisi kırılgandır. Harvard Üniversitesi ekonomisti Jason Furman, yapay zeka yatırımları olmasaydı ABD ekonomisinin zar zor büyüyebileceğini tahmin etti. yüzde 0,1 yılın ilk yarısında bu durum muhtemelen yapay zeka patlamasının ekonominin durma noktasına geldiğini maskelediğini gösteriyor. Sorunları daha da karmaşık hale getiren şey, yapay zekanın üstünlüğü nedeniyle ekonominin de son derece eşitsiz olmasıdır. Patlamanın faydalarından orantısız bir şekilde birkaç kişi yararlandı: borsaya yoğun yatırım yapan yüksek ve orta gelirli haneler, ekonomik açıdan güçlü birkaç kesimdeki işçiler teknoloji merkezleribir avuç Büyük Teknoloji oyuncusu ve seçilmiş bir grup yapay zeka start-up’ı.
Potansiyel yapay zekayı benimseyen şirketler arasında küçük azınlık Teknolojinin dağıtımından somut faydalar elde edilirken, yapay zeka odaklı üretkenliğin getirdiği ödüllerden aynı şekilde yararlanılamadı. Dahası, düzenlenmemiş ve hızlandırılmış yapay zeka gelişimi, potansiyel iş kayıplarından enerji fiyatlarının birdenbire artmasına neden olan birçok riske yol açıyor. toplumsal eşitsizlik. Çöküşün neden olduğu bir yavaşlama, düzeltici önlemlerin uygulamaya konmasına yardımcı olabileceği gibi, yapay zekanın olumsuz etkisini azaltmaya yardımcı olacak yeni inovasyon biçimleri için de bir fırsat sunabilir.
İkincisi, dot-com dönemi deneyimi, telekomünikasyon altyapısının aşırı inşa edilmesinin büyüme için bir katalizör olduğunu ortaya koyuyor sonrasında dot-com iflası. Yeterince kullanılmayan tesisler ve fiber optik ağlar, sonuçta internet erişimini daha uygun fiyatlı hale getirdi ve ortaya çıkan gelişen dijital ekosistemin zeminini hazırladı. Mevcut ortamda, yapay zeka çipleri ve veri merkezleri gibi altyapıların ömrü, dot-com dönemi altyapısına göre daha hızlı eskiyebilecekleri için daha kısa olabilir.
Ancak bir başarısızlık durumunda veri merkezi operatörleri fazla kapasiteyi yeniden dağıtma konusunda yaratıcı davranabilir. Veri merkezleri birçok amaç için yeniden kullanılabilir: dosya depolama ve paylaşma veya işlemleri işleme gibi geleneksel kurumsal uygulamaları kolaylaştırmak; genomik dizileme, ilaç keşfi ve çok sayıda diğer bilimsel araştırma biçimlerinin yanı sıra hava tahmini, iklim modellemesi ve finansal risk analizi de dahil olmak üzere çeşitli özel kullanımlar için yüksek performanslı bilgi işlem; hatta kripto para madenciliği.
Sıkıntılar da teşvik edebilir yaratıcı yeniden kullanımveri merkezlerinden atık ısının yakalanıp enerji kaynağına dönüştürülmesi gibi. Bu kullanımların ötesinde yerleşik bir yeniden satış pazarı kullanılmış veri merkezi ekipmanları için.
Sonuçta fazla kapasitenin kullanımı, altyapı teknolojisinin esnekliğine ve güncelliğine ve aynı zamanda lokasyonuna bağlı olacaktır. Genel olarak, yapay zeka altyapısının bir kısmı şüphesiz tamamen çıkmaza girecek olsa da, önemli bir kısmının yeniden kullanılabileceği birçok yol var.
Üçüncüsü, yapay zeka endüstrisine güç veren enerji altyapısı da verimli bir şekilde yeniden kullanıma sunulabilir; en kısa sürede mevcut ihtiyaçların karşılanması ve her geçen gün artan elektrik fiyatlarının hafifletilmesi için. oranın iki katı Geçtiğimiz yıl Amerika Birleşik Devletleri’ndeki enflasyon oranı. Şu anda, enerji altyapısının oluşturulmasında çeşitli verimsizliklerle mücadele edilmesi gerekmektedir.
Örneğin, kamu hizmetleri bir duruma yakalandı spekülatif egzersiz veri merkezi geliştiricilerinin aynı anda birden fazla yetki alanına güç talebi göndermesi, tüketicilerin tarife artışları yoluyla ek enerji santralleri için ödeme yapmasına paralel olarak birden fazla kamu hizmeti kuruluşunun yeni kapasite oluşturmasına neden olur. Bir başarısızlık, bu “balık avlama gezisi” yaklaşımını zayıflatacak ve kamu hizmetlerinin talep tahminlerini doğru boyutlandırmasına ve daha rasyonel bir şekilde yatırım yapmasına olanak tanıyacaktır.
Diğer tesislere gelince, veri merkezi yapıları yavaşladıkça onları soğutmak için suya olan talepte de bir yavaşlama olacak. Bu durum gevşemeye yol açabilir su krizi birçok toplulukta.
Dördüncüsü, bir yapay zeka çöküşü, harcama konusunda daha fazla disiplini ve uygun maliyetli alternatifleri benimseme isteğini zorunlu kılacaktır. Çinli yapay zeka geliştiricileri bunun mümkün olduğunu gösterdiler. DeepSeek’in bu yılın başında piyasaya sürülmesi. DeepSeek, maliyetin ve kaynakların çok küçük bir kısmıyla, yüksek performans gösteren yapay zeka modelleri üretebileceğinizi gösterdi. neredeyse aynı her görevde ABD modeli olarak. Yapay zeka geliştiricileri bu daha ucuz alternatiflere yönelirken aynı zamanda çipler gibi kaynakların verimli kullanımına öncelik veren yeniliklere de dikkat edebilirler. ışığı kullan Yapay zekanın güç yoğun kullanımları için elektrik yerine, şu anda kullanımda olan çiplerin verimliliğinin 10 ila 100 kat arasında artırılmasını sağlıyor.
Ayrıca ABD, açık kaynaklı indirmeler açısından Çin’in gerisinde kalıyor. Bir başarısızlık durumunda, model sağlayıcılar ilgiyi sürdürmek ve benimsenmeyi artırmak için açık kaynak yetenekleri sunabilir, böylece erişimi demokratikleştirebilir ve inovasyonu ve yeni uygulama alanlarını katalize edebilir.
Son olarak, bir Yapay Zeka çöküşü, düzenlenmemiş Yapay Zeka büyümesinin risklerinin altını çizecek ve abartı azaldıkça daha iyi yönetişim sistemleri ve düzenlemelerin oluşturulmasına izin verecektir. Politika yapıcıların uygulanabilir standartlar, etik çerçeveler, risk azaltma protokolleri vb. üzerinde tartışması ve anlaşmaya varması için alan açabilir.
Bir balon, rakiplerin sürekli hızlanma çarkından uzaklaşmasını zorlaştırırken, bir çöküş, kaynak verimliliğini, sürdürülebilirliği ve gerçek değer üreten ve bunu daha fazla korkulukla yapan yapay zekanın önceliklendirilmesini destekleyen koşullar yaratır.
Daha önceki teknolojik dönemde devrimler, çöküşler kısa vadede değer yıkımına yol açtı, ancak uzun vadede kurumların yetişmesi ve yenilikçilerin uzun vadeli değeri dikkate alması için gereken zaman ve alanı sağladılar.
Örneğin elektrik devrimi, aralarında Thomas Edison, George Westinghouse ve Nikola Tesla’nın da bulunduğu bir avuç özel oyuncu arasındaki yoğun rekabetle başladı; ta ki bir yavaşlama, düzenleyici kurumların oluşturulup kamu çıkarının istikrar sağlayıcıları ve koruyucuları olarak hareket etmesine izin verene kadar.
Eve daha yakın bir yerde, yapay zekanın kendi yolculuğuna 1974-1980 ve 1987-1993 yıllarında en az iki “kış” damgasını vurdu. Daha önceki kışların bir sonucu olarak araştırmacılar, bilgisayarların açık kurallara dayanmak yerine verilerden öğrenmesine olanak tanıyan makine öğrenimi gibi daha sağlam yaklaşımlar geliştirmeye odaklandılar. İronik bir şekilde, bu gelişme mevcut yapay zeka artışına yol açtı.
Yapay Zeka balonunun patlaması şüphesiz acı verecektir. Ancak eğer tarih bir rehberse, o zaman muhtemelen daha faydalı ve toplumsal açıdan daha sürdürülebilir bir yapay zekaya doğru ilerlemeyi hızlandıracaktır. Yapay zeka balonunun patlamasından korksak bile, bir çöküş uzun vadede en iyi yapay zekayı üretebilir.
Source link
