UBS, şirketlerin yatırım getirisi (ROI) ve verimli yapay zekâ harcamalarına daha fazla odaklandığını, buna rağmen AI harcamalarının güçlü seyrini koruduğunu belirtti. Ayrıca, tercih edilen AI modellerinin çoğunlukla öncü modeller olduğunu, Çin menşeli modellerin ise henüz yaygınlaşmadığını vurguladı.
Karl Keirstead liderliğindeki analistler, Las Vegas’taki Ai4 konferansına katılarak yaklaşık 15 kurumsal BT yöneticisi ve sektör ortağıyla AI girişimleri, tercih ettikleri AI modelleri, token optimizasyonu ve kullandıkları AI teknolojileri hakkında görüşmeler yaptı. Analistlere göre, birçok şirket ilk aşamada AI token kullanımını maksimize etmeye odaklanırken, artık verimlilik ve yatırım getirisi ön planda tutularak token optimizasyonuna geçilmiş durumda.
Keirstead ve ekibi, yatırımcıların ve kendi endişelerinin, bu verimlilik ve ROI odaklı yaklaşımın AI harcamalarının büyümesini yavaşlatıp yavaşlatmayacağı yönünde olduğunu belirtti. Bu durumun Anthropic ve OpenAI gibi öncü laboratuvarları ve genel AI sektörünü etkileyebileceği düşünülse de, görüşülen şirketlerde henüz AI harcamalarında bir azalma görülmediği ifade edildi.
Analistler, AI görevlerinin maliyetini düşürmenin en yaygın yollarından birinin, token’ları açık kaynaklı modellere yönlendirmek olduğunu belirtti. Nvidia’nın Nemotron’u veya yüksek performanslı Çinli AI modelleri buna örnek gösterildi. Ancak, bu turda görüşülen büyük ve teknoloji dışı şirketlerde Çinli modellere ilgi düşük kaldı. Bu da model çeşitliliği eğiliminin henüz başında olunduğunu gösteriyor.
2024 yazında Salesforce’tan Marc Benioff, birçok şirketin kendi AI çözümlerini geliştirme isteğine karşı çıkarak, sonunda şirketlerin Salesforce gibi tedarikçilerden AI uygulamaları satın alacağını savunmuştu. Ancak yapılan görüşmelerde, birçok Fortune 500 şirketinin hâlâ kendi AI ürünlerini geliştirmeyi tercih ettiği gözlemlendi. Bu eğilim, SaaS ve uygulama şirketlerinin AI ürünlerindeki büyümeyi baskılıyor.
Kurumsal AI Katmanı
Analistlere göre, şirketlerin AI donanım ve yazılım altyapılarını kendi bünyelerinde büyüttüğüne dair fazla örnek yok. AI çözümleri neredeyse her zaman Amazon’un AWS’si, Microsoft’un Azure’u veya Alphabet’in Google Cloud’u üzerinde inşa ediliyor ya da barındırılıyor. Yani AI, ağırlıklı olarak bulutta gerçekleşiyor.
Veri yönetimi tarafında ise Databricks, Palantir (PLTR) ve Snowflake (SNOW) önemli bir rol üstleniyor. Bazı müşteriler AI teknolojisini kullanarak Palantir ve Databricks’e alternatifler geliştirmeye çalışsa da, analistler bunun yaygın bir eğilim olmadığını düşünüyor.
Veritabanı katmanında ise, bir görüşmede “üstte Redis ve Postgres” kullanıldığı belirtildi. Bu da MongoDB’nin (MDB) AI tabanlı iş yüklerinde ciddi bir rekabetle karşı karşıya olduğuna işaret ediyor.
Son olarak, Keirstead ve ekibi, bu görüşmelerde halka açık uygulama şirketlerinin (Atlassian, CrowdStrike ve Salesforce) az sayıda anıldığını, buna karşın birçok küçük ve özel şirketin kurumsal BT yöneticileri tarafından aktif olarak kullanıldığını gözlemlediklerini belirtti.
Bu içerik hazırlanırken faydalanılan kaynaklar: Seeking Alpha
