Claude 26% tədqiqatlara rəhbərlik edir, "AI yavaşlama nəzəriyyəsini" ortaya atan Anthropic "AI tədqiqat AI" mövzusunda böyük müzakirələrə səbəb olur! RSI təlim paradiqması hesablama gücü tələbinin böyük genişlənməsini kataliz edir

Odaily Maliyyə APP xəbər verir ki, qlobal AI tətbiqlərinin ən qabaqcıl lideri Anthropic-in 17 sentyabrda açıqladığı ölçmə nəticələrinə görə, avqusta qədər Claude artıq AI tədqiqat işlərinin 26%-nə “rəhbərlik” edir, “əməkdaşlıq” səviyyəsindəki işlərin payı isə 90%-dən çoxdur. Anthropic və OpenAI tam şəkildə RSI (Resursiv Özünü Təkminləşdirmə) adlı yeni AI böyük modellərin təlim paradiqmasına fokuslandıqca, qabaqcıl AI laboratoriyalarının tədqiqat qabiliyyəti və kapital miqyası eyni vaxtda genişlənir, qlobal AI sənaye investorları artıq saf AI böyük modelləri və ya AI agentləri məhsullarından fərqli olaraq, tədqiqat platforması və uzunmüddətli AI hesablama gücü infrastrukturunun tutumu və imkanlarına maraq göstərirlər.

Son zamanlar bir sıra media orqanlarının məlumatlı şəxslərə istinad edərək yayımladıqları xəbərlərdə, investorların digər AI tətbiq lideri OpenAI ilə yeni maliyyələşmə müzakirələri artıq 1.2 trilyon dollar dəyərində qiymətləndirməyə toxunub, şirkət isə təxminən 1.5 trilyon dollar dəyərində qiymətləndirmə səviyyəsi axtarır; Anthropic may ayında maliyyələşmə sonrası 965 milyard dollar qiymətləndirilib, hazırda müzakirə olunan IPO sxemi isə təxminən 2 trilyon dollar dəyərində qiymətləndirmə və maksimum 100 milyard dollar maliyyələşmə ilə ictimai yerləşdirməyə yönəlib, bu zaman şirkətin emissiya miqyası SpaceX-ə bənzəyəcək və ya hətta onu aşacaq, yeni tarixi rekord olacaq – burada 2 trilyon dollar təklif olunan IPO qiymətləndirməsidir, artıq baş tutmuş ictimai yerləşdirmə bazar dəyəri deyil.

OpenAI-nin son günlərdə təqdim etdiyi Astra böyük modeli, AI-nin yerinə yetirə biləcəyi peşəkar tapşırıqları daha da genişləndirir, NVIDIA CEO-su Huang Renxun daha sonra sosial mediada GPT-6 Astra-nın “AGI artıq gəldi” anlamına gəldiyini güclü şəkildə açıqladı, və NVIDIA-nın artıq təsdiqlənmiş güclü gəlir diapazonu və sonrakı güclü göndərmələr proqnozu, AI böyük modellərin tədqiqatı “Resursiv Özünü Təkminləşdirmə (RSI)” adlı hesablama gücü tələbinin yeni sıçrayış dövrünə girməsi ilə birləşir – yəni Astra kommersiya tətbiqi tərəfində AI hesablama gücü tələbinin artacağı gözlənilir, AI-nin “AI düzəltdiyi” RSI tədqiqat xətti isə qabaqcıl operatorların təcrübəsi, qiymətləndirməsi və uzunmüddətli təlim xərclərini artıracağı ehtimalı var, bu da hesablama gücü investisiya dövrünü uzadır; elə buna görə də cümə axşamı ABŞ fond bazarında AI hesablama gücü ilə bağlı səhmlər kollektiv şəkildə yüksələrək, Philadelphia Semiconductor Index 3%-dən çox artdı.

Diqqətəlayiq olan odur ki, Anthropic şirkətinin açıqladığı Claude-un şirkətin 26% tədqiqat investisiyası və insan cəmiyyətində ən böyük IPO-ya maksimum səylə hazırlaşmasından az əvvəl, şirkətin CEO-su ötən həftənin sonunda “AI yavaşlatmasını” ciddi şəkildə gündəmə gətirdi və bazar bu həftə AI-nin yavaşladılması ilə bağlı riskləri qiymətləndirməyə və nəzərə almağa başladı – Anthropic və OpenAI kimi qlobal AI liderləri həftəsonu qabaqcıl AI böyük modellərin inkişaf sürətinin yavaşladılması çağırışını birgə etdilər.

“AI yavaşlatması” müzakirələri bazarın tədqiqat tempinə, kapital xərcləri yoluna və risk kompensasiyasına dair qərarına təsir edir, mövcud AI tətbiqi tələbinin artmasının dayandığı anlamına gəlmir. 12 sentyabrda Amodei model imkanlarının artırılmasının sürətinin yavaşladılmasını çağırdı, Altman isə sonradan bu cür inkişaf sürətinin nəzarət edilməsinin vacibliyini qəbul etdi, amma sənayedə koordinasiya üsulu, xarici qiymətləndirmə və tənzimləmə tədbirləri üzrə tam konsensus yoxdur.

Claude tək başına tədqiqat işlərinin 26%-ni rəhbərlik edir! Anthropic AI tədqiqatı və təhlükəsizlik investisiyalarını açıqladı

Anthropic PBC cümə axşamı yayımladığı hesabatda, şirkətin AI tədqiqat işlərinin dörddə birindən çoxunun Claude flaqman AI chat botunun və ya AI agenti məhsul xəttinin təsiri ilə aparıldığını bildirib, bu indiyə qədər ən açıq göstəricidir ki, AI texnologiyası gələcək modellərin inkişafını nəzərəçarpacaq dərəcədə sürətləndirə bilər.

Cümə axşamı yayımlanan bu ən son rəsmi hesabatda, Anthropic müəyyən etdi ki, Claude şirkətin tədqiqat işlərinin 26%-nə bərabər “başçılıq” edir, ilin əvvəlində isə bu göstərici sıfıra yaxın idi. Bu AI tərtibatçısı bildirir ki, Claude əməkdaşların təxminən 90% iş prosesində və ya mürəkkəb tapşırıqlarında onlarla əməkdaşlıq edir.

Bu məlumatlar daha geniş bir hesabatın hissəsidir və məqsədi ictimaiyyətə AI inkişafının gedişatını izləməyə kömək etməkdir, son zamanlar artan narahatlıqlara cavab olaraq: AI tez bir zamanda özünü təkminləşdirə bilər və insan nəzarətindən çıxar.

Şirkət həmçinin planlarını bir daha vurğuladı, digər təşkilatlardan olan üçüncü tərəf qiymətləndirməçilərini şirkət daxilinə gətirəcəklər və onlara şirkət işçiləri ilə eyni daxili proses, sistem və məlumatlara giriş imkanları verəcəklər ki, AI texnologiyasının təhlükəsizliyinin və ətrafında formalaşan risk idarəetmə sistemlərinin yaxşılaşdırılması təmin olunsun.

“AI sistemlərinin imkanları eksponensial şəkildə artır və artıq daha çox özünü qurma proseslərini tam şəkildə avtomatlaşdırmağa başlayıb. Qlobal şəkildə qabaqcıl AI inkişafının sürətinin yavaşladılması düşünülərkən, ictimaiyyətin daha çox məlumata ehtiyacı var,” şirkət yazdı.

Anthropic “Resursiv Özünü Təkminləşdirmə” (RSI) üzərində fokuslanan bir neçə AI şirkətindən biridir. Bu ideya o deməkdir ki, AI sistemləri, az və ya heç bir insan köməyi olmadan öz imkanlarını yaxşılaşdıra bilər. Bəzi şirkətlər bunu AI inkişafının gələcəyi kimi görürlər, lakin bu cür AI sistemlərinin super imkanları əldə edəndə, yarada biləcəyi təhlükəsizlik riskləri də narahatlıq doğurur.

Anthropic blogda bildirib ki, o öz platformasında tədqiqat agentlərinin fəaliyyət miqdarını izləmək və monitorinq üçün bir çərçivə qurmağa çalışır. Şirkət bildirir ki, avqusta qədər, hər bir anda şirkət daxilində 30 mindən çox tədqiqat və mühəndislik agenti iş aparır.

Anthropic həmçinin AI inkişafının sürətləndirilməsi və AI təhlükəsizliyinin təminatı arasında resursların bölüşdürülməsi ilə bağlı məlumatları açıqladı. Ölçmə nəticələrinə görə, aparılan tədqiqatın növünə görə, şirkət hesablama resurslarının 6%-12%-ni təhlükəsizlik monitorinqinə sərf edir.

Sentyabrın əvvəlində blogda yayımlanan OpenAI tərəfindən də ən güclü AI böyük model rəqibi, tədqiqat avtomatlaşdırmasını irəlilətmə ilə bağlı son yenilikləri paylaşdı, qeyd etdi ki, şirkət öz modelinin başlanğıc şirkət Hugging Face-in xarici sistemlərinə giriş əldə etdiyini aşkar etdikdən sonra bəzilərinin təlimini dayandırdı.

Ötən həftə, Anthropic əməkdaşı Jacob Cockson yüksək səviyyəli istefa verdi və bu, AI ilə bağlı insanların cəmiyyətdə həyatda qalma riski narahatlığını daha da artırdı. O, sosial mediada paylaşdığı istefa məktubunda AI tərtibatçı şirkətlərini “həyatlarımızı riskə atmaqda” ittiham etdi.

Son günlərdə, Anthropic CEO-su Dario Amodei və OpenAI CEO-su Sam Altman da daxil olmaqla bir sıra AI şirkət rəhbərləri, texnologiyanın inkişaf sürətinin yavaşladılmasına çağırış etdilər ki, getdikcə daha çətin proqnozlaşdırılan risklərə qarşı tədbir alınsın – lakin onlar bunun necə həyata keçirilməsinə dair fikir ayrılığı yaşayırlar.

Şənbə günü Amodei 3800 sözlü məqaləsində hökumət tənzimləməsinə və texnologiya sənayesinin daha geniş AI yavaşlatma tədbirlərini dəstəkləməsinə çağırdı. Bu, ABŞ prezidenti Donald Trump-ın güclü etirazına səbəb oldu, o bu texnologiya risklərinə dair narahatlıqları “texnologiya fırıldağı” adlandırdı və yeni qaydaların tətbiqi ideyasını rədd etdi.

Digər texnologiya sahəsi rəhbərləri də cavab verdilər. Altman və NVIDIA CEO-su Huang Renxun iddia etdi ki, AI şirkətləri AI-nin inkişaf sürətini təhlükəsiz şəkildə özləri idarə edə bilər; Meta Platforms CEO-su Mark Zuckerberg isə qeyd etdi ki, AI laboratoriyaları model təhlükəsizliyi üçün müstəqil qiymətləndirməçilərə və təhlükəsizlik məsləhətçilərinə güvənməlidir.

“AI tədqiqat köməkçisi”ndən özünü resursiv təkmilləşdirməyə, AI hesablama gücü tələbi yeni ölçüdə açılır?

Astra və Resursiv Özünü Təkminləşdirmə (RSI) investisiya anlamında, qabaqcıl yüksək performanslı AI böyük modelləri və AI tədqiqatı özü, davamlı hesablama gücü istehlak edən yeni ssenariyə çevrilir. OpenAI 6 sentyabrda açıqladı ki, “avtomatlaşdırılmış tədqiqat təcrübəçisi” hədəfini əldə edib, insan rəhbərliyi altında bir neçə gün tələb edən bəzi tapşırıqları artıq yerinə yetirə bilir; avqust ortasına qədər, hər bir insan iş günü təqribən 3.1 agent işləmə gününə bərabərdir. Bu, işləmə müddətini ölçür, məhsuldarlıq artımının 3.1 dəfə olduğunu göstərmir. Buradan çıxan nəticə budur ki, tədqiqat avtomatlaşdırılması həm kod generasiyası, həm təcrübə qiymətləndirilməsi üçün inferensiya və həm də namizəd modellərin təlim tələblərini artırır. Lakin, tam RSI artıq təsdiqlənmiş aparıcı paradiqma deyil, tədqiqat istiqaməti və resurs bölüşümü hələ insan tərəfindən idarə olunur.

OpenAI-nin təqdim etdiyi GPT-6 Astra böyük modeli, eləcə də AI liderlərinin fokuslandığı RSI texnologiya yolu, AI hesablama gücü tələbinin eksponent şəkildə böyüməsinin iki əsas sürükləyici faktoru olmaq potensialına malikdir – daha güclü performanslı AI böyük modellər və daha geniş AI tətbiq alətləri istifadəsi, daha güclü hesablama gücü tələb edən yeni nəsil AI təlim yolu, AI hesablama infrastrukturuna davamlı artan tələbin əsas səbəbi olur. OpenAI bir müddət əvvəl açıqlayıb ki, Astra proqramlaşdırma, brauzing, kompüter əməliyyatları və mürəkkəb tapşırıqların yerinə yetirilməsində gücləndirilib və modelin real iş sahəsində iştirak imkanları genişlənib. Məhsul meneceri bildirib ki, Astra tələbi əsas infrastruktur üzərində təzyiq yaradır; şirkət 10 sentyabrdan ayda 200 dollar Pro 20X abunə paketinin yeni abunə və yüksəldilməsini dayandırdı, mövcud abunələr normal şəkildə yenilənir.

Resursiv Özünü Təkminləşdirmənin (Recursive Self-Improvement, RSI) əsas məğzi, AI-nin daha güclü AI-nin tədqiqatında iştirak etməsi və daha güclü modelin tədqiqat imkanlarını daha da artırması, beləliklə davamlı iterasiya olunan feedback dövrü yaradır. O, pre-training və ya reinforcement learning-in yeni bir alqoritmi deyil, tədqiqat dizaynı, kod yazılması, təcrübə aparılması, nəticələrin qiymətləndirilməsi və model iterasiyası olmaqla, tədqiqat paradiqmasının tam dairəsini əhatə edir. Anthropic və OpenAI-nin indiyə qədər açıq şəkildə göstərdikləri nailiyyətlər, insan nəzarəti altında tədqiqat avtomatlaşdırması, tam müstəqil və insan müdaxiləsi olmadan resursiv təkmilləşdirmə deyil.

Avqusta qədər, Claude artıq AI tədqiqat işlərinin 26%-nə rəhbərlik edir, “əməkdaşlıq” səviyyəsindəki işlərin payı isə 90%-dən çoxdur, şirkətin ən çox istifadə olunan daxili platformasında eyni zamanda 30 minə yaxın tədqiqat və mühəndislik agenti iş aparır. Bu məlumatların sənaye əhəmiyyəti budur ki, AI ara-sıra tədqiqatçıların istifadə etdiyi əlavə vasitədən çıxaraq, tədqiqat prosesinə davamlı şəkildə qoşulan icra resursu olur; tədqiqat fəaliyyəti özü, davamlı inferensiya hesablama gücünə əhəmiyyətli bir tələbat mənbəyinə çevrilir.

Anthropic və OpenAI RSI-yə fokuslanır, əsas məqsəd tədqiqat iterasiya prosesinin effektivliyini artırmaqdır və bu proses özü daha çox paralel təcrübələr və davamlı işləyən tədqiqat agentləri tələb edir. Mühəndislik mexanizmi baxımından, tədqiqat agentləri variantların seçilməsi, təlim kodunun dəyişilməsi, təcrübə konfiqurasiyası generasiyası, testlərin yerinə yetirilməsi və nəticələrin təhlilində kömək edə bilər, tədqiqatçılara daha çox ehtimal olunan yolları araşdırmağa imkan verir; buradan agentlərin düşünməsi və proqramlaşdırması inferensiya hesablama gücü tələb edir, həllərin yoxlanılması isə təlim, qiymətləndirmə və məlumat emalı resursları tələb edir.

OpenAI açıqlayıb ki, avqust ortasına qədər tədqiqat təşkilatının hər bir insan iş günü təqribən 3.1 standart agent işləmə gününə bərabərdir; istifadə miqdarına görə ortada yerləşən tədqiqatçı gündə inferensiya xərcləri API qiyməti hesabı ilə 600 dollardan çoxdur, burada işləmə müddəti və xidmət qiyməti hesablanır, məhsuldarlıq artımı və ya real daxili pul xərci deyil. Şirkət bir daha qeyd edib ki, başqa tədqiqat bottlenecks zəiflədikcə, hesablama resursları daha önəmli məhdudiyyət ola bilər. Təhlükəsizlik tədqiqatı da ayrıca iş yükü yaradır – Anthropic 13-20 iyul aralığında nümunədə, AI tədqiqat hesablama gücünün təxminən 6%-ni, AI ilə idarə olunan tədqiqat hesablama gücünün təxminən 12%-ni AI təhlükəsizliyi ilə bağlı iş proseslərinə sərf edib.

RSI üzrə ən son tədqiqat inkişafı və Astra böyük modelinin ortaya çıxması ilə AGI müzakirəsi, o deməkdir ki, AI böyük modelləri daha çox tədqiqat tapşırıqlarını tam şəkildə icra etməyə başladıqda, sənaye artıq “hesablama gücünü modelin təliminə investisiya etmək”dən “hesablama gücü ilə tədqiqat agentini işlətmək və agent tərəfindən daha çox təcrübələr təşkil etmək” xəttinə keçir; tədqiqat avtomatlaşdırılması daha geniş təcrübə miqyasını araşdırmağa imkan verir və hesablama tutumu, planlaşdırma effektivliyi və etibarlılıq tələblərini artırır.

RSI və Astra-nın AI hesablama gücünə investisiya mövzusunda ən vacib katalizatoru o deyil ki, “model parametrləri böyüyür”, əsas odur ki, AI-nin icra edə biləcəyi iş sahəsi genişlənir və hər bir tapşırığın icra prosesi dərinləşir: istifadəçi yönümlü tətbiq inferensiyası və model tədqiqatı yönümlü tədqiqat inferensiyası, AI hesablama resurslarının uzunmüddətli tələbat sahəsini genişləndirir. RSI və Astra kommersiya tətbiqi tərəfində birbaşa tələbat sinyalları verir və “tədqiqat avtomatlaşdırması + istifadəçi inferensiyası” kimi iki hesablama gücü artımı yolu əhatə edir.

Məşhur bazar tədqiqat şirkəti TrendForce-un proqnoz hesabatına görə, 2027-ci ildə NVL72 rack-lərinin satış miqdarı ötən illə müqayisədə 50%-dən çox artacaq, GB200/GB300 və Vera Rubin arxitekturası əsasında NVIDIA AI GPU-ları ilə əhatə olunan NVL rack sistemlərinin ümumi məhsul dəyəri 710 milyard dolları keçəcək, illik artım 214% olacaq, burada məhsul təkmilləşdirilməsi və qiymət artımlarının təsiri də nəzərə alınır. Astra rəhbərlik etdiyi qabaqcıl böyük modellərin daha güclü AI hesablama gücü tələbatı ilə, Morgan Stanley Şimali Amerikanın dörd böyük super bulud hesablama və AI tətbiq şirkətinin data center kapital xərclərinin 2026-cı ildəki 917 milyard dollardan 2027-ci ildə 1.47 trilyon dollara, 2028-ci ildə isə 1.64 trilyon dollara yüksələcəyini proqnozlaşdırır və eyni dövrdə yerləşdirilən tutumun 2025-ci ildəki 35 GW-dan 2028-ci ildə 145 GW-a çatacağı gözlənilir.

Inferensiya sistemi arxitekturasına baxanda, daha mürəkkəb tapşırıqlar adətən daha uzun kontekst, çoxsaylı model çağırışı, alət icrası və nəticə yoxlanmasını ehtiva edir: Prefill girişin işlənməsini, Decode çıxışın davamlı generasiyasını, KV Cache isə kontekst və paralel miqyas böyüdükcə daha çox yaddaşa ehtiyac duyur, hesablama sürəti, yaddaş sıxlığı və tutumu birgə artırılmalıdır. Sənaye deduksiyasına görə, GPU, TPU model hesablaması, CPU alət icrası və tapşırıq planlaması, HBM, server DRAM, yaddaş və yüksək performanslı şəbəkə infrastrukturu, data center optik cihazları məlumatların səmərəli daşınmasını və status idarəetməsini dəstəkləyir və sonunda tam və gələcəkdə daha böyük miqyas alacaq AI hesablama server klasteri davamlı xidmət təqdim etməlidir.