Yapay zekâ rallisinin düşündürdükleri
Yatırım profesyonelleri için yeni teknolojiler ve bunların ticari uygulamalarını değerlendirmek alfa (benchmark varlığın getirisi üzerinde riske uyarlanmış getiri) yaratmanın önemli bir unsuru. Ancak yeninin boyutları ve yaratacağı fırsatları, bunların hangi oyuncular (mevcut pazar liderleri/pazara yeni girecek oyuncular) tarafından değerlendirileceğini öngörmek çoğu zaman karanlık bir odada fil aramaya benziyor.
Geçen yılın kasım ayında ChatGPT’nin lansmanından bu yana, ABD ve Çin borsalarında işlem gören bazı teknoloji şirketlerinin değerlerinde önemli ölçüde artış gerçekleşti. Zira yatırımcılar için geniş bir pazara sunulacak yeni ürün ve hizmetler her zaman heyecan uyandırıcıdır. 1999’da Nasdaq’ta e-ticaret, 2010’da Çin tüketim hisseleri, 2019’da Çin internet hizmetleri rallileri bu konuda anımsadığımız başlıca örnekler ve ortak noktaları, aşırı şişen hisse değerlerinde, bir(kaç) olayın tetiklediği bir “aydınlanma” anını takiben kısa süre içinde yaşanan hızlı geri çekilmeler idi. Trene erken binen ve vaktinde inmeyi bilenler bu rallilerde kazandı, geç binenler ise büyük zarara katlandı veya “uzun vadeli yatırımcı” haline geldi.
Yapay zekâ konusundaki gelişmelerin kısa/orta vadede önemli fırsatlar sunacağı şirketlerin başında bulut bilişim altyapı hizmetleri sunanlar, bunlara donanım sağlayanlar (yonga ve hafıza birimleri üreticileri), büyük veri setlerini kullanarak yapay zekâ modelleri inşa edenler ve yapay zeka platformlarını kendi ürün veya hizmetlerinde etkili şekilde kullanabilecek şirketler öne çıkıyor.
Temel yapay zekâ modelleri makine öğrenmesi (MÖ) ve derin öğrenme (DÖ) teknolojilerini kullanılarak inşa ediliyor ve çok büyük veri setlerini çok kısa sürede işleyebiliyor. Bu modellerin inşası için oldukça maliyetli altyapı, bilgi işleme yetkinlikleri, veri setlerini etiketleme yetkinliği ve modelin kullanılacağı alan(lar)a (örneğin sözleşmelerin taranması) hâkim konu uzmanlarının (örneğin sözleşmeler hukuku uzmanı) katkısı gerekli.
Hâlihazırda Microsoft (GPT), Alphabet (LaMDA), Meta (OPT-175B), Baidu (ERNIE), Alibaba (Tongyi), Naver (HyperCLOVA) ve LG (EXAONE) gibi platform şirketleri genel yapay zekâ modelleri inşa etmiş durumda. Sonraki adımda, bu modelleri kullanarak özellikli ihtiyaçlara cevap verecek yapay zekâ uygulamaları geliştirmek veya bu modelleri, geliştiricilere bir altyapı hizmeti olarak (“Model-as-a-Service”) kullandırmak iki alternatif gelir modelinden birini seçerek ilerlemeleri muhtemel.
Teknoloji şirketi olmayıp, yapay zekâ modellerini, kendi ürün veya hizmetlerinde fark yaratacak şekilde başarıyla kullanacak şirketler de bu teknolojik ilerlemeden büyük finansal fayda sağlayacak. Bunu yapabilenler, yapamayanlardan müşteri ve pazar payı çalabilecek.
Kazananların yanında kaybedenlerin de olmasını beklememiz doğal, zira yapay zekânın özellikli sektörel uygulamaları rekabet dengelerini de değiştirecek. Birçok sektörde pazara girişi zorlaştıran sermaye veya özellikli altyapı/bilgi gereksinimleri yapay zekânın etkili kullanımı ile aşılabilir. Örneğin oyun endüstrisinde manuel kod yazımının aşamalı olarak ortadan kaldırılması, sınırlı yazılımcı arzı ve yetkinliğini bir pazara giriş engeli olmaktan çıkaracak. Benzer şekilde, reklam sektöründe yapay zekâ uygulamalarının reklam içeriklerinin üretim maliyet ve zamanını düşürerek reklam ajansları ve yapım şirketlerini etkilemesi bekleniyor.
Yapay zekânın, eğitimde sınav kâğıtlarının değerlendirilmesi, temel düzeyde öğrenci sorularının yanıtlanması gibi konularda öğretmenlerin, Kore’li Kakao’nun geliştirdiği tanı raporlarını okuyup yorumlayabilen sağlık algoritmaları ile doktorların “yüklerini hafifletmesi” mümkün gözüküyor. Yapay zekâ rallisinin devamı ve daha önceki acı deneyimlerden farklı olarak kalıcı alfa sunmasını engelleyebilecek risklerin başında aşırı rekabet, henüz bilinmeyen rakipler (bir anda pazarı sarsan ChatGPT gibi), kamu otoritelerinin düzenlemeleri ve bu teknolojilerin ne denli paraya çevrilebileceği (“monetisation”) geliyor. Karanlık odada fil olabilir, ancak onu bulmak o kadar kolay olmayabilir.