Yapay Zeka Hesaplama Krizi Başladı (ve Tüm Ekonomiyi Etkiliyor)
Hafta başında, insan çalışanları işe almak yerine yapay zeka bilgi işlemine (Claude ve OpenAI ürünleri gibi araçlardaki token’lara) para harcayan girişimler hakkında bir makale yazmıştım. Bu iş stratejisinin başarısız olabileceği pek çok yol var ve en bariz olanlarından birinin gerçekleşmek üzere olduğuna dair işaretleri görmeye başlıyoruz: Yapay zeka şirketleri, ürünlerini gerçek maliyetlerinin altında fiyatlandırarak bunları sonsuza kadar sübvanse edemezler.
Bu, yapay zeka bilgi işlem krizidir ve işaretleri her yerde:
GitHub, Copilot için yeni kayıtları durdurduğunu, kullanım limitlerini sıkılaştırdığını ve daha pahalı olan birçok yapay zeka modeline erişimi kaldırdığını duyurdu.
Anthropic, Claude Code’a erişimi kısıtladı ve aylık 20 dolarlık planından Claude Code erişimini tamamen kaldırmayı test etti (erişimi aylık 100 dolarlık planda tuttu).
The Verge'de belirtildiği üzere Anthropic, yoğun kullanımın sürdürülebilir olmaması nedeniyle OpenClaw kullanıcılarının Claude erişimini kısıtladı.
OpenAI'ın CFO'su Sarah Friar, şirketin yeterli bilgi işlem gücüne sahip olmadığı hakkında sürekli konuşuyor ve bu durum Sora'yı kapatma kararı gibi kararlarla kendini gösteriyor.
Bazı analistlere göre yapay zeka araçları içeren yazılımların fiyatları yüzde 20 ila 37 oranında arttı; buna Microsoft 365, Notion'ın İş planı, Salesforce ve Google Workspace fiyatlarındaki artışlar da dahil.
Yapay zeka ürünleri ve hizmetlerinde genel bir karneyle dağıtım (rasyonelleştirme) durumu söz konusu.
Meta, iş gücünün yüzde 10'unu işten çıkarıyor; bunun kısmen şirketin tasarrufların bir kısmını yapay zeka altyapısına harcamak istemesinden kaynaklandığı anlaşılıyor: Şirket, geride kalan çalışanlarına yaptığı açıklamada, işten çıkarmaların "yaptığımız diğer yatırımları dengelememize olanak sağlamak için" olduğunu belirtti. Şirketin son dönemdeki ana yatırımları veri merkezleri ve bunları çalıştıracak teknolojiler oldu.
Ancak mesele sadece yapay zeka şirketlerinin ürünlerine erişimi kısıtlaması, ürünleri tamamen kapatması ve fiyatları artırmaya başlaması değil. Yapay zekanın mevcut sürdürülemezliğinin daha geniş etkisi, ekonominin çeşitli sektörlerinde görülebilir.
RAM, grafik kartları ve tüketiciler için sabit disk/katı hal depolama birimlerinin fiyatları fırladı ve birçok mağazada stoklar tükendi. Geçen yılın sonlarında aldığım 2 TB'lık harici SSD'nin fiyatı o zaman 159 dolardı, bir ay önce 449 dolara çıktı ve bugün 575 dolar.
Benzer şekilde, çip üreticileri ve üretim hatları odaklarını daha fazla yapay zeka kapasitesi oluşturmaya kaydırdıkça, tüketici elektroniğinin genel maliyeti de artıyor. Dünyanın en büyük tüketici elektroniği üreticisi Apple, yaklaşan iPhone'lar için çip üretim kapasitesi sağlamakta zorlandığını söylüyor.
Ev elektriği faturalarının maliyeti, yapay zeka veri merkezlerinin yoğunlaştığı bazı eyaletlerde fırladı ve bu durum kısmen bazı kasaba ve eyaletlerin yeni veri merkezlerini tamamen reddetmek ve kısıtlamak için geniş çaplı, uyumlu bir çaba göstermesine yol açtı. Uzmanlar arasında, benzer kıtlıkların ve fiyat artışlarının su kaynakları için de geçerli olabileceğine dair bir korku var.
Bu durum, ucuz ve değerinin altında fiyatlandırılmış yapay zeka çağının sona eriyor gibi göründüğü veya en azından bilgi işlem krizinin; OpenAI ve Anthropic'i finanse eden risk sermayedarlarının ve yatırım firmalarının, ürünlerini sübvanse etmeye devam etmek için daha da fazla nakit yakmaya istekli olmaları gerektiği anlamına geliyor.
Bu haftaki podcast'te bu durumu Uber ile (ve müşterileri kilitleyip ardından fiyatları yükseltmeye çalışan çok sayıda hızlı büyüyen girişimle) kıyasladım. Bu kıyaslama sadece şu açıdan faydalı: Uber gibi, yapay zeka şirketlerinin şu ana kadar yaptıkları çılgınca sürdürülemez ve yatırımcılar tarafından sübvanse ediliyor. Yıllarca Uber'in yatırımcıları, pazar payı kazanmak, rekabeti ezmek ve taksi sektörünü yok etmek için tüketici fiyatlarını yapay olarak düşük tutmak adına bireysel Uber sürüşlerinin maliyetini sübvanse etti. Uber ve yatırımcıları, nakit yakmaya devam ettikleri sürece her sürüşten sadece bir yere kadar zarar edebilirdi. Bu durum, Uber aniden tüketiciler için fiyatları yükselttiğinde ve sürücülere daha az ödeme yapmanın yollarını aradığında hem yolcular hem de sürücüler için "enshittification" (hizmet kalitesinin düşmesi) ile sonuçlandı. Ed Zitron'un belirttiği gibi aradaki fark, Uber'in maliyetlerinin son derece düşük olmasıydı çünkü Uber aslında altyapının hiçbirine sahip olmayan bir uygulamadır ve bu nedenle hizmetinin maliyetini yükseltmek, başa baş noktasına ulaşması için oldukça etkili oldu.
Bunun bir versiyonu yapay zeka şirketlerini de bekliyor ancak sürdürülebilirliğe giden yol, yapay zekayı daha da ölçeklendirmenin getirdiği devasa altyapı ve toplumsal maliyetler nedeniyle çok daha karmaşık. "Claude'u daha pahalı yap ve hizmetlerini sınırla", Anthropic'in çekebileceği bir kaldıraçtır ancak yapay zeka şirketleri aynı zamanda yeni veri merkezleri inşa etmeye çalışırken para yakıyor, bu veri merkezlerine yönelik siyasi tepkileri yönetiyor, çeşitli telif hakkı ve kamu güvenliği davalarını savuşturuyor ve büyük dil modellerinin bir sonraki sınır versiyonlarını eğitmek için muazzam miktarda para harcıyorlar. Mevcut haliyle bunların hiçbiri uzaktan yakından sürdürülebilir değil.
Bu, operasyonlarını ölçeklendirmek için yapay zeka ajanlarını kullanan girişimlerin, bunu yapay zeka maliyetlerinin sürdürülemez derecede düşük olduğu bir zamanda yaptıkları ve bir gün uyanıp bilgi işlem maliyetlerinin aniden iki katına, 10 katına çıktığını veya artık bilgi işlem gücüne erişemediklerini fark edebilecekleri anlamına geliyor.
Yapay zeka sektörü için genel ve uzun vadeli umut, daha geniş bir yapay zeka balonunun patlamasını önlemek için birden fazla şeyin gerçekleşmesi gereken bir senaryo gibi görünüyor. Kapsamlı bir yenilenebilir enerji devrimine (toplumun ve çevremizin buna çaresizce ihtiyacı var), büyük ölçüde artırılmış çip ve bileşen üretimine ihtiyaç var ve modellerin daha verimli hale gelmesi gerekiyor. Bunun da ötesinde, yapay zekanın geniş çapta benimsenmesi ve birçok farklı sektörde ve kullanım durumunda kalıcı olarak yararlı ve güvenilir olduğunu kanıtlaması gerekiyor; bu, jürinin hala karar vermekte zorlandığı bir konu (ve bazı çalışmalar, yapay zeka kullanımının insanlar için daha az değil, daha fazla iş yarattığını zaten gösterdi). Tüm bunlar, yapay zeka bu sistemler üzerinde sorunu daha da kötüleştiren baskılar yaratmaya devam ederken gerçekleşmeli (yapay zeka kısa vadede enerjiyi daha pahalı hale getiriyor; birçok veri merkezi fosil yakıtlarla çalışıyor; yapay zeka bileşenlerin, çiplerin ve cihazların maliyetini artırıyor vb.).
Son olarak tüm bunlar, toplum yapay zekadan kaynaklanan olası kitlesel işsizlik/ekonomik çöküşle ve bunun, ürünlerini iş bulmakta zorlanan bir nüfusa satmayı bekleyen bu çalışansız şirketler için yarattığı sorunlarla boğuşurken gerçekleşmeli. Son hikayeme yanıt olarak birçok yorumcunun belirttiği gibi: Eğer şirketler çalışanlarını yapay zeka ajanlarıyla değiştirmeye başlarsa, ürünlerini kime satacaklar?