HANDE BERKTAN
ABD, Seattle merkezli pazar, bilgi araştırma şirketi PitchBook’a nazaran 2024’ün üçüncü çeyreğinde risk sermayedarları, 206 mutabakatta üretken yapay zeka teşebbüslerine 3,9 milyar dolar yatırım yaptı. Bu yatırımların, 2,9 milyar doları, 127 muahede ile ABD merkezli şirketlere gitti.
Çeyreklik yatırım sonucu, OpenAI’nin 6,6 milyar dolarlık yatırım cinsini içermiyor.
Üçüncü çeyreğin en büyük kazananlarından, kodlama asistanı Magic Ağustos’ta 320 milyon dolar, kurumsal arama sağlayıcısı Glean, Eylül’de 260 milyon olar ve iş analitiği firması Hebbia, Temmuz’da 130 milyon dolar yatırım aldı. Çin’in Moonshot AI şirketi Ağustos ayında 300 milyon dolar topladı ve bilimsel keşiflere odaklanan bir Japon teşebbüsü olan Sakana AI, geçen ay 214 milyon dolarlık bir dilimi kapattı.
Metin ve manzara oluşturucuları, kodlama asistanlarını, siber güvenlik otomasyon araçlarını ve daha fazlasını içeren teknolojilerin geniş bir kesiti olan üretken yapay zekanın olumsuz istikametleri mevcut. Uzmanlar teknolojinin güvenilirliğini ve telif hakkıyla korunan datalar üzerinde müsaadesiz olarak eğitilen üretken yapay zeka modellerinin yasallığını sorguluyor.
Ancak risk sermayedarları, üretken yapay zekanın büyük ve kârlı sanayilerde yer edineceğine ve uzun vadeli büyümesinin bugün karşılaştığı zorluklardan etkilenmeyeceğine dair tesirli bir halde yatırımlarını bu alana kaydırdı.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester’ın Raporu’na nazaran, üretken yapay zekanın, özetlemeden yaratıcı sorun çözmeye kadar çeşitli vazifeler için benimseneceğini öngörüyor.
PitchBook’ta Gelişen Teknolojilerden Sorumlu Kıdemli Analist Brendan Burke, “Büyük müşteriler, başlangıç araçları ve açık kaynak modellerinden yararlanan üretim sistemlerini piyasaya sürüyor. Modellerin son dalgası, yeni jenerasyon modellerin mümkün olduğunu ve bilimsel alanlarda, data alımında ve kod yürütmede başarılı olabileceğini gösteriyor.” açıklamasını yaptı.
Üretken yapay zekanın yaygın biçimde benimsenmesinin önündeki güçlü mahzurlardan biri, teknolojinin devasa hesaplama ihtiyaçları olarak gösteriliyor. Araştırmacılar üretken yapay zekanın şirketleri gigawatt ölçeğinde data merkezleri (ortalama bilgi merkezinin bugün tükettiği güç ölçüsünün 5 ila 20 katı kadar güç tüketen data merkezleri) inşa etmeye yönlendireceğini kestirim ediyor ve bu da halihazırda gergin olan iş gücü ve elektrik tedarik zincirini zorluyor.
