Yapay zeka çip endüstrisini kurtarmaya yardımcı oldu. Eğer bu bir fiyasko çıkarsa ne olur?

Nvidia artık piyasa değerinde 4 trilyon doları aşan ilk şirket oldu ve bu yılın başlarında yaşadığı DeepSeek kaynaklı düşüşten toparlandı. Diğer AI çip üreticileri, AMD ve Çin'in Huawei'si dahil, güçlü mali sonuçlar bildiriyor. Neredeyse her büyük çip üreticisi artık stratejisini AI üzerine odaklıyor.

Ama ya AI işe yaramazsa?

Bu sadece varsayımsal bir soru değil. Bazı işaretler, AI büyümesinin duraklama aşamasında olduğunu veya en azından yavaşladığını gösteriyor. Yeni modeller, boyutunu veya eğitim verisinin miktarını artırmaktan önemli iyileştirmeler göstermiyor. Nobel ödüllü Demis Hassabis, "artık AI geliştirme konusunda aynı ilerlemeyi elde edemiyoruz" diye belirtti. AI'nın en önde gelen yatırımcılarından Andreessen Horowitz de, AI model yeteneklerinin düzleştiği endişelerini paylaştı.

Yapay zekanın yavaşlayan performansının bir nedeni, modellerin mevcut dijital verilerin çoğunu tüketmiş olması ve böylece daha fazla iyileştirme için az bir şey kalmış olması olabilir. Geliştiriciler bunun yerine sentetik verilere yöneliyor, ancak bu daha az etkili olabilir ve hatta modelleri daha kötü hale getirebilir.

Yapay zeka geliştirme de son derece sermaye yoğun bir süreçtir. En gelişmiş modellerin eğitimi, milyarlarca dolara mal olan hesaplama kümeleri gerektirir. Tek bir eğitim çalışması bile on milyonlarca dolara mal olabilir. Ancak geliştirme maliyetleri artmaya devam ederken, parasal ödüller sınırlıdır. Yapay zeka kodlama asistanları dışında, bu muazzam sermaye yatırımlarını haklı çıkaran yapay zeka tarafından üretilen kazançların pek az örneği vardır.

Bazı şirketler maliyet nedeniyle AI altyapı yatırımlarını azaltmaya başladı. Örneğin, Microsoft "bazı erken aşama projeleri yavaşlatıyor veya durduruyor" ve birkaç küresel veri merkezi projesi için ekipman siparişlerini iptal etti. Meta, AWS ve Google'ın tümü, GPU siparişlerini kestiği bildirildi. Çip darboğazları, enerji kıtlığı ve kamu endişeleri de kitlesel AI benimsemesinin önündeki engellerdir.

Eğer AI patlaması sona ererse, bu yeni teknolojiyi ciddi bir duraklamadan kaçınmak için kullanan çip endüstrisi için kötü haber demektir.

Çiplerin üretim maliyetleri artıyor. Yeni üretim süreçlerinin geliştirilmesi milyarlarca dolara mal oluyor; yeni fabrikaların kurulması ise on milyarlarca dolara mal olabilir. Bu maliyetlerin hepsi tüketicilere yansıtılıyor ama yapay zeka dışında, müşteriler daha pahalı çipler satın almakta isteksiz. Günümüzün yapay zeka işlemcilerindeki süslü teknolojiler diğer amaçlar için o kadar da kullanışlı değil.

Yapay zeka bir sektör hesaplaşmasını erteledi: Üretim daha pahalı hale geliyor, performans kazançları ise azalıyor. Yapay zekanın ekonomik vaatleri yüksek yonga fiyatlarını haklı çıkarıyor, ancak bu ortadan kalkarsa, yonga endüstrisinin insanların ileri yonga üretimine yatırım yapmaya devam etmelerini sağlamak için başka bir şey bulması gerekiyor. Aksi takdirde, ileri yonga üretimi sürdürülemez hale gelecektir: Yeni teknolojiler giderek daha pahalı hale gelecek ve daha az sonuç verecektir.

Hikaye Devam EdiyorBir çip endüstrisi duraklaması, birkaç jeopolitik ve ekonomik hedefi altüst edecek. Hükümetler, yerel çip endüstrileri inşa etmek için milyarlarca dolar yatırdı. ABD Başkanı Donald Trump, yarı iletken üretimini yeniden ülkeye getirmek için gümrük tarifeleri kullanma tehdidinde bulunuyor.

ABD'nin çip geliştirmedeki sözde öncülüğü, özellikle Çin'in eski çip üretiminde egemen olmasıyla bir serap haline gelebilir. Ve bir AI tersine dönüş, dünyanın teknoloji sektörünü sarsarak Büyük Teknoloji'yi yatırımlarını yeniden düşünmeye zorlayacaktır.

Bu şartlar göz önüne alındığında, politika yapıcıların AI'de daha fazla yeniliği teşvik etmek için verilere, çiplere, enerjiye ve soğutmaya daha kolay erişim sağlamak üzere adımlar atması gerekiyor. Bu, telif hakkı ve veri koruma konusunda pragmatik politikaları, yurt içi ve yurt dışı çip üretimi için dengeli bir yaklaşımı ve enerji kullanımı ve üretimine yönelik düzenleyici engellerin kaldırılmasını içerir. Hükümetler AI'ye karşı mutlaka ihtiyatlı bir ilke uygulamalıdır; faydaları, en azından bu erken aşamalarda gelişimini engellemek için çok büyüktür. Ayrıca, otonom araçlar veya ev robotları gibi büyük ölçekli AI uygulamaları, uygulanması için makul olmayan yüksek gereksinimlerle karşılaşmamalıdır.

Yatırımcılar, çok fazla veri ve altyapı gerektirmeyen alternatif AI yaklaşımlarını da keşfetmelidir, bu da yeni AI büyümelerini açığa çıkarabilir. Sektör ayrıca, sadece risklerini yönetmek için bile, çipler için AI dışı uygulamaları da araştırmalıdır.

Çip endüstrisinin bir yavaşlama döneminde hayatta kalabilmesi için, gelişmiş çip üretim maliyetlerini azaltması gerekiyor. Şirketler, geliştirme maliyetlerini düşürmek için araştırma ve geliştirme konusunda işbirliği yapmalı ve üniversitelerle birlikte çalışmalıdır. Çipletler, gelişmiş ambalajlama ve yeniden yapılandırılabilir donanım için daha fazla yatırım gereklidir. Endüstri, birlikte çalışabilir standartları, açık kaynaklı araçları ve çevik donanım geliştirmeyi desteklemelidir. Tasarım ve üretim için paylaşılan, sübvanse edilen altyapı, daha küçük şirketlerin üretimden önce fikirlerini sonlandırmalarına yardımcı olabilir. Ancak, önemli olan, üretimi yerli hale getirme çabasının ters etkili olabileceğidir: Bunu dikkatsizce yapmak, çip maliyetlerini önemli ölçüde artıracaktır.

Yonga ve AI'nin geleceği artık derinlemesine iç içe geçmiş durumda. Eğer yongalar başarılı olacaksa, AI'nin de büyümesi gerekiyor. Aksi takdirde, tüm yonga sektörü şimdi tehlikede olabilir.

Fortune.com yorum yazılarında ifade edilen görüşler yalnızca yazarlarının görüşleridir ve Fortune*'un görüş ve inançlarını mutlaka yansıtmaz.*

Bu hikaye ilk olarak Fortune.com'da yer aldı.

Yorumları Görüntüle