Yapay zeka balonu patlamadan önce avantajlı konuma geçebilirsiniz Couchbase Kurucu Ortağı, Steve Yen, Yapay zeka dönemi sonrası hakkında açıklamalrdabulundu.
Yapay zeka balonu ister 2026’da ister 2027’de patlasın, ileri görüşlü ekipler şimdidensonrasında doğacak fırsatlara hazırlanabilir. Teknoloji dünyasında bu döngüyü daha önce de gördük: Hype azaldığında altyapı çok daha erişilebilir hale geliyor. Bu da daha fazla GPU, daha fazla dağıtılmış veri merkezi, daha fazla depolama alanı, daha fazla enerji, daha fazla uçtaişleme ve genel olarak çok daha fazla kapasite anlamına geliyor. Bütün bunların inovasyonunönünü açabilecek fiyat seviyelerinde olduğunu da ekleyebiliriz. Akıllı kuruluşlar bunu birplanlama dönemi olarak görerek, balonun ardından doğacak fırsatları değerlendirmeye hazırhale gelecekler.
Couchbase olarak, bu GPU fazlalığının veritabanımızın sunabileceği hizmetleri hızlandıracağınıumuyoruz. Operasyonel iş yükleri için son derecede hızlı, farklılaştırılmış veri analiziyetenekleri, yüksek ölçeklenebilir vektör indeksleme ve aramanın yanı sıra küresel ölçekte yapayzeka destekli uygulamalar için yeni yolların keşfedileceği öngörüyoruz. GPU, bellek, depolamave ağların daha ucuz ve yaygın hale gelmesiyle birlikte fiyat-performans eğrisinin geliştiricilerinlehine değişeceğini söyleyebiliriz. Bütün bunların getireceği fırsatlar bizi oldukçaheyecanlandırıyor.
Yeni nesil geliştiriciler, ekipleri yönlendiren orkestra şefleri gibi bir role bürünecekler
Geliştiricilerin günlük rutin işleri artık değişiyor. Önde olmak isteyen geliştiriciler, aynı başaşçıların yoğun bir mutfağı yönetmesi gibi yapay zekayı kullanarak görevleri yönetecek, birdenfazla seçeneği karşılaştıracak ve neyin değerli olduğuna karar vererek işlerin hızla ilerlemesinisağlayacak. Asıl beceri, her bir kod satırını kişisel olarak elle yazmaya çalışmak değil, bütünbunları aynı bir orkestra şefi koordine etmek olacak. Bu değişim, ekiplerin işleri daha hızlıyetiştirmelerine ve güncelliğin korumasına yardımcı olacak.
En büyük avantaj, sistemin üst katmanlarını anlamaktan geçecek: verilerin nasıl aktığı, alt sistemlerin çok iş yükü altında nasıl davrandığı, uç ve bulut arasında giderek daha fazlagenişleyen bir dünyada büyük resmin nasıl odakta tutulacağı. Hızlı, esnek veri modellerini vegüvenilir uçtan buluta performansı destekleyen geliştirici veri platformları, ekiplere yapay zekayıdenetlemek ve onunla işbirliği yapmak için ihtiyaç duydukları şeyleri sağlayarak rakiplerindendaha hızlı hareket etmelerini sağlayacak.
Şirketler yönetebileceklerinden daha hızlı veri ürettikçe, yapay zeka başarısızlıklarıyaşanacak
Kuruluşlar için yapay zekanın çetrefilli kısmı, herkesin komik bulduğu saçma içeriklerolmayacak. Asıl ele alınması gereken durum yapay zekanın ürettiği yarı yapılandırılmış veyeniden üretilmiş verilerin artması olacaktır ve veri altyapılarını şimdiden güçlendiren şirketlerbundan en iyi şekilde yararlanacak şekilde kendilerini konumlandıracaktır. Yapay zeka, ekiplerkendi başlarına özellikler oluşturmaya, içerikleri yeniden yazmaya ve yeni veri biçimleriüretmeye başladıkça eski sistemlerin asla başa çıkamayacağı bir hızda yeni tablolaroluşturacaktır. Doğru veri altyapısı olmadan sonuç karışıklık, yinelenen bilgiler ve verilerinanlattığı şeylere olan güvenin sürekli azalması olacaktır.
Bunun kaosa dönüşmesini önlemek için, kuruluşların sürekli yapısal değişiklikleribenimseyebilen ve yoğun veri alımını yönetebilen destekleyen sistemlere ihtiyacı olacaktır. Ek olarak, çıktıların sapmaması veya bozulmaması için yapay zekayı güvenilir operasyonel verileredayandırmanın yollarını da bulmaları gerekecektir. Esnek JSON modellerini vektör arama gibiözelliklerle birleştirmek ekiplere rakiplerinden daha hızlı hareket etme fırsatı sunacaktır.
Yapay zekanın bir sonraki aşamasını, GPU açısından zengin ve GPU açısından fakir kuruluşlar arasındaki fark belirleyecek
Yeni dönemde GPU’lar arasındaki fark daha da belirgin hale gelecektir. Veri merkezlerini H100 ve Blackwell ile doldurabilen aktörlerin GPU açısından zengin olduklarını söyleyebiliriz. Diğerleriise bu düzeyde bir hesaplama gücü olmadan neler yapabileceklerini bulmaya çalışıyor. GPU’larınız yeterli değilse şu anda yapay zeka alanında dokunamayacağınız alanlar var.
Ancak bu ayrım uzun sürmeyecek. Yapay zeka balonu sönmeye başladığında tüm bu GPU kapasitesi ve yeni veri merkezleri ortadan kalkmayacak. Çok daha makul fiyatlarla daha genişbir pazara sunulacaklar. Bu değişim, devasa modeller eğitmeyen ancak genişleyen altyapıyığını için yapay zeka özellikleri oluşturmak isteyen ekiplere alan yaratacak. Ayrıca bütçeninyarısını tüketmek zorunda kalmadan yapay zekanın ürettiği büyük hacimli verileri depolayabilen, senkronize edebilen ve yeniden şekillendirebilen platformlar daha fazla ilgi çekecek.
Yapay zeka, geliştirme sürecini aylardan günlere indirecek ve veri platformları buna ayakuydurmak zorunda kalacak
Yapay zekanın yazılımların piyasaya sürülme hızını artıracağı aşikar. Ekipler, geliştiricileribeklemeden prototipler veya yeni özellikler oluşturabilecekler ve bu hız giderek artacak. Yapayzeka ilk taslağı oluşturduktan sonra eskiden aylar süren işler günlere, hatta saatlere kadarkısalabilir. Böyle bir durumda geliştiriciler, uygulayıcı olmaktan çıkıp kontrolör halinegeleceklerdir.
Bu yüksek hız, veri katmanına bir baskı uygulayacaktır. Veri şemaları sürekli değişecektir. Yeni veri setleri bir gecede ortaya çıkacaktır. Uygulamalar, eski sistemlerin kaldıramayacağı şekildebüyüyecek ve değişecektir. Böylesine bir atmosferde ekipler, üretimi riske atmadan hızlıyineleme, hızlı geri alma ve sürekli güncellemeleri yönetebilen veri platformlarına ihtiyaçduyacaktır. Hızlı yapısal değişikliklere ve güvenilir uç ortam senkronizasyonuna destek verenJSON öncelikli veritabanları, yapay zeka odaklı geliştirmenin hızına ayak uyduracaktır. Katıyapılara bağlı sistemler ise geride kalacaktır.
