AWS re:Invent 2025'te AWS CEO Matt Garman, yapay zeka çıkarımının artık tüm yapay zeka hesaplama talebinin yaklaşık iki üçte birini oluşturduğunu, 2023'te bu oranın yaklaşık bir üçte bir olduğunu belirtti.
Eğitim, bir modele düşünmeyi öğretmektir. Tahmin, aslında onu düşünmesini sağlamaktır. Endüstri, bu modelleri eğitmek için milyarlarca harcadı ve şimdi harcamalar, onları çalışmaya sokmaya doğru kaymaya başlıyor.
Haziran 2024'te Adam Selipsky'nin yerini alarak AWS CEO'su olan Garman, çıkarımı bilgisayarlarda “yeni bir Lego” olarak tanımladı. O, çıkarımın, işletmelerin görevleri otomatikleştirmek, AI ajanlarını çalıştırmak ve işlerin nasıl yürütüldüğünü temel olarak değiştirmek için birbirine tıklayacağı temel bir yapı taşı haline geldiğini söylüyor.
Daha da ileri giderek, kurumsal Yapay Zeka değerinin nihayetinde 80-90%'nın çıkarım gücüne sahip ajanlardan geleceğini tahmin etti. E-postalarınızı özetleyen sohbet botları değil, görevleri otomatik olarak tamamlayan özerk sistemler.
AWS bu yatırıma donanım da arkadaşı olarak sunuyor. Şirket, re:Invent'te başlıkları ve Nvidia'nın gelir raporlarını dominen eden eğitim odaklı GPU'lar yerine çıkarım iş yükleri için özel olarak tasarlanmış Trainium3 çiplerini sergiledi.
Bu değişim, kendi kimlik krizinin ortasında olan kripto madencilik sektörü için büyük önem taşımaktadır. Nisan 2024'teki yarımalamadan sonra bitcoin madencilik marjları daraldıkça, birkaç büyük madenci yapay zeka ve yüksek performanslı hesaplama hizmetleri sunmaya yöneldi. Core Scientific, Hut 8 ve diğer şirketler, GPU filolarını ve veri merkezi kapasitelerini yapay zeka eğitimi iş yüklerini hizmet etmek için yeniden amaçlandı.
Ancak Garman haklıysa ve talep eğrisi çıkarıma doğru sertçe bükülüyor ise, donanım gereksinimleri değişir. Eğitim, haftalarca veya aylarca çalışan üst düzey GPU kümeleri üzerinde büyük ölçekli paralel işleme gerektirir. Çıkarım ise farklı optimizasyonlar ister: daha düşük gecikme, her sorgu başına daha yüksek verimlilik ve sıklıkla tamamen farklı çip mimarileri.
Kripto-native yatırımcılar için buradaki sinyal, birkaç madencilik hissesini destekleyen “AI dönüşümü” tezinin sürdürülebilirliği hakkında. Bulut sağlayıcıları ile ortaklık ilan eden veya çıkarım-optimizasyonlu donanıma yatırım yapan madencilik şirketlerini izleyin. Eğitim için genel GPU erişimi sunmaya devam edenler, zaten değişmiş olan bir talep eğrisinin yanlış tarafında bulunabilirler.
Render, Akash ve io.net gibi merkeziyetsiz hesaplama ağları, AI iş yükleri için merkezi bulut sağlayıcılarının alternatifleri olarak kendilerini konumlandırmıştır. Eğer çıkarım talebi, Garman'ın tanımladığı hızda büyüyorsa, bu protokoller daha fazla kullanım görebilir; ancak yalnızca çıkarımın gerektirdiği düşük gecikme süresi ve yüksek güvenilirlik hizmetini sunabiliyorlarsa. Eğitim, ağ sorunlarına karşı hoşgörülüdür. Çıkarım ise değildir.