Goldman Sachs’tan Yapay Zeka Tahmini

Yatırım bankası Goldman Sachs, yapay zeka dünyasında öne çıkan agentic (eylemsel) yapay zeka teknolojilerinin geleceği hakkında kapsamlı bir rapor yayımladı. Banka, bu teknolojinin token tüketiminde ciddi bir artışa yol açacağını ve 2030 yılına kadar tüketimin 2026 seviyelerine göre 24 katına çıkacağını öngörüyor.

Yapay zeka sorgularının 2025 yılında 5 milyar seviyesinden 2030’da 23 milyara ulaşması bekleniyor. Bu artışın temelinde, yorulmadan çalışan ve makineler arası etkileşimi yöneten yazılım botlarının oluşturduğu agentic yapay zeka kullanımı yer alıyor.

Agentic Yapay Zeka ve Donanım Sektörüne Etkileri

Goldman Sachs raporuna göre, agentic yapay zeka yazılımları 7 gün 24 saat boyunca verileri doğrulayıp dış araçları kullanarak işlem yapabiliyor. Bu durum, Intel, AMD ve Arm gibi işlemci üreticileri için yeni bir iyimserlik kaynağı oluşturuyor.

Yapay zeka altyapısına yapılan devasa sermaye harcamalarının, artan token kullanımı sayesinde kârlı hale geleceği tahmin ediliyor. Özellikle tedarik zinciri yönetimi, yazılım geliştirme ve hukuk gibi alanlarda bu teknolojinin kullanımı hızla yaygınlaşıyor.

Banka, 2040 yılına gelindiğinde agentic yapay zeka kullanımının token tüketimini 55 katına çıkaracağını öngörüyor. Şu anda işletmelerin dörtte birinden azı bu teknolojiyi kullanıyor ve tam otonom moduna geçiş henüz başlangıç aşamasında bulunuyor.

Maliyetlerde Düşüş ve Veri Kalitesi Uyarısı

NVIDIA, AMD ve Trainium gibi platformların sunduğu yeni nesil çipler sayesinde, token hesaplama maliyetleri yıllık bazda yüzde 60 ile yüzde 70 oranında düşüyor. Bu maliyet avantajı, yapay zeka ve bulut hizmeti sağlayıcılarının brüt kâr marjlarının bu yılın ilk yarısında pozitife dönmesini sağlıyor.

Ancak Goldman Sachs, bu iyimser tablonun yanında önemli bir risk faktörüne de dikkat çekiyor. Kötü veri kalitesi, kaynakların verimsiz tüketilmesine ve beklenen getirilerin elde edilememesine yol açabilir. Sizce agentic yapay zeka teknolojileri iş dünyasında beklenen verimliliği sağlayabilecek mi?