Üretken Yapay Zeka Yatırımları ve Geleceği
HANDE BERKTAN tarafından bildirildiği üzere, Seattle merkezli pazar ve veri araştırma şirketi PitchBook’a göre, 2024’ün üçüncü çeyreğinde risk sermayedarları, üretken yapay zeka alanındaki girişimlere toplamda 3,9 milyar dolar yatırım yaptı. Bu yatırımlar, 206 anlaşma sonucunda gerçekleşti ve bunların 2,9 milyar doları, 127 anlaşma ile ABD merkezli şirketlere aktarıldı. Üçüncü çeyrekteki bu güçlü yatırım dalgası, OpenAI’nin 6,6 milyar dolarlık yatırım turunu kapsamamaktadır.
Bu çeyreğin en dikkat çekici kazananları arasında:
- Magic: Kodlama asistanı, Ağustos ayında 320 milyon dolar yatırım aldı.
- Glean: Kurumsal arama sağlayıcısı, Eylül ayında 260 milyon dolar topladı.
- Hebbia: İş analitiği firması, Temmuz ayında 130 milyon dolar yatırım aldı.
- Moonshot AI: Çin merkezli bu girişim, Ağustos ayında 300 milyon dolarlık bir finansman sağladı.
- Sakana AI: Bilimsel keşiflere odaklanan Japon girişimi, geçen ay 214 milyon dolarlık bir yatırım turunu başarıyla kapattı.
Üretken yapay zekanın, metin ve görüntü oluşturucuları, kodlama asistanları, siber güvenlik otomasyon araçları gibi çeşitli teknolojileri içerdiği göz önüne alındığında, bu alandaki olumsuz yönler de dikkat çekmektedir. Uzmanlar, bu teknolojinin güvenilirliği konusunda endişeler taşırken, telif hakkıyla korunan veriler üzerinde izinsiz olarak eğitilen üretken yapay zeka modellerinin yasallığını sorgulamaktadır. Ancak, risk sermayedarları, üretken yapay zekanın büyük ve kârlı endüstrilerde yer edineceğine ve bu alandaki uzun vadeli büyümenin mevcut zorluklardan etkilenmeyeceğine dair güçlü bir inançla yatırımlarını bu alana yönlendirmeye devam etmektedir.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester’ın raporuna göre, üretken yapay zekanın, özetlemeden yaratıcı problem çözmeye kadar uzanan çok çeşitli görevler için benimsenmesi beklenmektedir. PitchBook’ta Gelişen Teknolojilerden Sorumlu Kıdemli Analist Brendan Burke, “Büyük müşteriler, başlangıç araçları ve açık kaynak modellerinden faydalanarak yeni üretim sistemlerini piyasaya sürüyor. Son dönemdeki modeller, yeni nesil yaklaşımların mümkün olduğunu ve bilimsel alanlarda, veri alımında ve kod yürütmede başarılı olabileceğini gösteriyor.” ifadelerini kullanmıştır.
Üretken yapay zekanın yaygın benimsenmesinin önündeki önemli engellerden biri, bu teknolojinin devasa hesaplama gereksinimidir. Araştırmacılar, üretken yapay zekanın şirketleri, gigawatt ölçeğinde veri merkezleri kurmaya yönlendireceğini öngörüyor. Bu tür veri merkezleri, ortalama bir veri merkezinin bugün tükettiği enerji miktarının 5 ila 20 katı kadar güç tüketmektedir. Bu durum, zaten gergin olan iş gücü ve elektrik tedarik zincirini daha da zorlayacak gibi görünmektedir.
