Eski bir $ORCL çalışanıyla yapay zeka dünyası ve Neocloud'un geleceği üzerine yapılan röportaj: - Expert, $ORCL'nin bulut sunumunda önemli bir değişimi vurguluyor; OCI artık diğer hiper ölçekli ortaklara kıyasla ortalama %66 hesaplama maliyeti tasarrufu sağlıyor ve tarihsel olarak kötü ağ tasarımına rağmen hızlı büyüme için konumlandırıyor. Uzman, OCI'nin temel stratejik avantajının öngörülebilir ve düşük TCO'su olduğunu, $AMZN, $MSFT ve $GOOGL gibi rakiplerin çok bölgeli ve DR özelliklerinin %30–%40 gibi beklenmedik fiyat artışlarına yol açabileceği öngörülemez maliyetlerle karşılaştırdığını belirtiyor. - Uzmana göre, hiper ölçekleyiciler veri merkezi GPU altyapısına büyük yatırımlar yapıyor; öncelikle müşteri kullanımı için yapay zeka modelleri ve vektör veritabanlarını mümkün kılmak için. Ancak uzman, kısa vadeli önemli bir finansal dengesizlik gözlemliyor: hiper ölçekleyicilerin yatırım maliyetleri şu anda müşteri faturalandırmasından elde edilen gelirden daha yüksek, bu da henüz tam olarak para kazanmadıklarını gösteriyor. Hiper ölçekleyicilerin yatırımlarını geri kazanıp karlı bir fiyat noktasına ulaşmalarının önümüzdeki 2-3 yıl süreceğini öngörüyorlar. Bunun başlıca nedeni, sektörün hâlâ GPU yaşam döngüsünün ortasında olması ve uzun vadeli operasyonel maliyetleri belirlemeye devam etmesidir. - Expert, $CRWV ve $NBIS gibi ortaya çıkan neobulutların, piyasadaki ciddi kapasite kısıtlamaları nedeniyle geçici bir aşama olduğunu vurguluyor; burada yapay zeka talebi özellikle $NVDA'den GPU arzını aşıyor. Uzman, mevcut yüksek talebi önümüzdeki üç-dört yıl boyunca devam edecek bir "yapay zeka balonu" olarak görüyor. - Gelecekteki mimarinin verimliliğe odaklanacağına, %80 CPU bütçesine öncelik vereceğine, sadece %10'unun talep üzerine GPU kullanımına (çıkarım ve ince ayar gibi görevler için) ayrılacağına ve kalan %10'unun güvenlik/yönetişim için ayrılacağına inanıyor. Sonuç olarak, yapay zeka modelleri yüksek verimlilik haline geldiğinde, büyük GPU kümelerinin peşinden sürekli takip etme ihtiyacı azalacak ve sektör, müşterinin kendi bulut kullanımı içinde eğitilebilecek daha küçük, ince ayarlanmış dil modellerine odaklanmasını sağlayacak.