Yapay Zeka Balonu Sonrası: 2026’da Kimler Kazanıyor?

Yapay zeka balonu patlamadan önce avantajlı konuma geçebilirsiniz.

Yapay zeka balonu ister 2026’da ister 2027’de patlasın, ileri görüşlü ekipler şimdiden sonrasında 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 uçta işleme ve genel olarak çok daha fazla kapasite anlamına geliyor. Bütün bunların inovasyonun önünü açabilecek fiyat seviyelerinde olduğunu da ekleyebiliriz. Akıllı kuruluşlar bunu bir planlama dönemi olarak görerek, balonun ardından doğacak fırsatları değerlendirmeye hazır hale gelecekler.

Couchbase olarak, bu GPU fazlalığının veritabanımızın sunabileceği hizmetleri hızlandıracağını umuyoruz. Operasyonel iş yükleri için son derecede hızlı, farklılaştırılmış veri analizi yetenekleri, yüksek ölçeklenebilir vektör indeksleme ve aramanın yanı sıra küresel ölçekte yapay zeka destekli uygulamalar için yeni yolların keşfedileceği öngörüyoruz. GPU, bellek, depolama ve ağların daha ucuz ve yaygın hale gelmesiyle birlikte fiyat-performans eğrisinin geliştiricilerin lehine değişeceğini söyleyebiliriz. Bütün bunların getireceği fırsatlar bizi oldukça heyecanlandırıyor.

Yeni nesil geliştiriciler, ekipleri yönlendiren orkestra şefleri gibi bir role bürünecekler

Geliştiricilerin günlük rutin işleri artık değişiyor. Önde olmak isteyen geliştiriciler, aynı baş aşçıların yoğun bir mutfağı yönetmesi gibi yapay zekayı kullanarak görevleri yönetecek, birden fazla seçeneği karşılaştıracak ve neyin değerli olduğuna karar vererek işlerin hızla ilerlemesini sağlayacak. Asıl beceri, her bir kod satırını kişisel olarak elle yazmaya çalışmak değil, bütün bunları aynı bir orkestra şefi koordine etmek olacak. Bu değişim, ekiplerin işleri daha hızlı yetiştirmelerine 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 fazla genişleyen bir dünyada büyük resmin nasıl odakta tutulacağı. Hızlı, esnek veri modellerini ve güvenilir uçtan buluta performansı destekleyen geliştirici veri platformları, ekiplere yapay zekayı denetlemek ve onunla işbirliği yapmak için ihtiyaç duydukları şeyleri sağlayarak rakiplerinden daha hızlı hareket etmelerini sağlayacak.

Şirketler yönetebileceklerinden daha hızlı veri ürettikçe, yapay zeka başarısızlıkları yaşanacak

Kuruluşlar için yapay zekanın çetrefilli kısmı, herkesin komik bulduğu saçma içerikler olmayacak. Asıl ele alınması gereken durum yapay zekanın ürettiği yarı yapılandırılmış ve yeniden üretilmiş verilerin artması olacaktır ve veri altyapılarını şimdiden güçlendiren şirketler bundan en iyi şekilde yararlanacak şekilde kendilerini konumlandıracaktır. Yapay zeka, ekipler kendi başlarına özellikler oluşturmaya, içerikleri yeniden yazmaya ve yeni veri biçimleri üretmeye başladıkça eski sistemlerin asla başa çıkamayacağı bir hızda yeni tablolar oluşturacaktır. Doğru veri altyapısı olmadan sonuç karışıklık, yinelenen bilgiler ve verilerin anlattığı şeylere olan güvenin sürekli azalması olacaktır.

Bunun kaosa dönüşmesini önlemek için, kuruluşların sürekli yapısal değişiklikleri benimseyebilen ve yoğun veri alımını yönetebilen destekleyen sistemlere ihtiyacı olacaktır. Ek olarak, çıktıların sapmaması veya bozulmaması için yapay zekayı güvenilir operasyonel verilere dayandırmanın yollarını da bulmaları gerekecektir. Esnek JSON modellerini vektör arama gibi özelliklerle 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. Diğerleri ise 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 geniş bir pazara sunulacaklar. Bu değişim, devasa modeller eğitmeyen ancak genişleyen altyapı yığını için yapay zeka özellikleri oluşturmak isteyen ekiplere alan yaratacak. Ayrıca bütçenin yarısını 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 ayak uydurmak zorunda kalacak

Yapay zekanın yazılımların piyasaya sürülme hızını artıracağı aşikar. Ekipler, geliştiricileri beklemeden prototipler veya yeni özellikler oluşturabilecekler ve bu hız giderek artacak. Yapay zeka ilk taslağı oluşturduktan sonra eskiden aylar süren işler günlere, hatta saatlere kadar kısalabilir. Böyle bir durumda geliştiriciler, uygulayıcı olmaktan çıkıp kontrolör haline geleceklerdir.

Bu yüksek hız, veri katmanına bir baskı uygulayacaktır. Veri şemaları sürekli değişecektir. Yeni veri setleri bir gecede ortaya çıkacaktır. Uygulamalar, eski sistemlerin kaldıramayacağı şekilde büyüyecek ve değişecektir. Böylesine bir atmosferde ekipler, üretimi riske atmadan hızlı yineleme, hızlı geri alma ve sürekli güncellemeleri yönetebilen veri platformlarına ihtiyaç duyacaktır. Hızlı yapısal değişikliklere ve güvenilir uç ortam senkronizasyonuna destek veren JSON öncelikli veritabanları, yapay zeka odaklı geliştirmenin hızına ayak uyduracaktır. Katı yapılara bağlı sistemler ise geride kalacaktır.