NVIDIA, şirketlerin NVIDIA'nın kendi GPU'ları olmadan AI çalıştırmalarına yardımcı olan bir Hindistan startup'ını destekledi. Bu startup'ın adı SimpliSmart, Bengaluru merkezli, Accel'den 14 milyon dolarlık Series B sermayesi aldı ve değeri yaklaşık 100 milyon dolar. Yazılımları, AI modelleri ile hesaplama altyapısı arasında yer alıyor ve modellerin dağıtımını otomatik olarak ayarlayarak şirketlerin hız, maliyet ve performans dengesini elle yönetmeden sağlıyor. InVideo, bu yazılımı kullanarak GPU sunucu maliyetlerini %56 azalttı. Altı ay içinde gelirleri 14 kat arttı. Gelirlerinin yarısından fazlası ABD'den geliyor. Açıkça ortaya çıkan soru, NVIDIA'nın kendi çip talebini azaltan bir yazılımı neden desteklediği. Kurucuların cevabı: AI çıkarımını daha ucuz ve kolay hale getirmek, şirketlerin ilk olarak AI'yı benimsemesini sağlar ve sonuçta daha fazla GPU satılmasına yol açar. NVIDIA, SimpliSmart ile Dynamo çıkarım yazılımı üzerinde teknik entegrasyonlar üzerinde çalışıyor ve onları müşterilere ve ortaklara tanıtıyor. Yani NVIDIA sadece yatırım yapmıyor, aynı zamanda kendi çıkarım ürünlerinin aynı alanında rekabet eden bir startup'a kendini entegre ediyor. Ya NVIDIA verimliliğin daha fazla benimseme sağladığını gerçekten inanıyor ya da başkalarının bu verimlilik fırsatını ele geçirmesini görmek yerine, bu alanı kendi elinde tutmak istiyor.

OpenClaw'un yaratıcısı Peter Steinberger, geçen ay yaklaşık 10 milyon dolarlık token harcadığını tahmin ediyor. Bu oranla, bir kişi başına yıllık 120 milyon dolar harcama yapılıyor. Bu, 500 üst düzey mühendisin bir yıl boyunca maaşını ödemek için yeterli. İşvereni OpenAI, bu giderleri karşılıyor. Ayrıca, bu harcamaların tümünün faydalı olmadığını da kabul etti. Bu yüzden size "Yapay zeka, işe alma kadar pahalı değil" diyen biriyle karşılaştığınızda, tokenların aslında ne satın aldığını sorun.

Yapay zeka sanatı SANAT DEĞİLDİR!! BOOOOOOOO Beğendim, NVIDIA'mı hatırlattı.

Bence tüm Space X ekosistemi harika. Burada gördüğüm, yapay zeka ile ilgili olan tweetleri beğenmek, Cybertruck’umda olduğumda yapmaktan hoşlandığım bir şey. Grok, otomatik sürüş sırasında beğendiğim tweetleri okuyor ve bana açıklıyor.

Bullshot, finansman turu boyunca 7,7 milyon dolar topladığını duyurdu; @animocabrands ve @PolygonVentures destek verdi, ayrıca @MindoAI ile 1 milyon dolar daha topladı. Token oluşturma, alım satım ve AI agenterinin kesişimi, @Bullshot911'i izlenecek bir proje haline getiriyor👀

HOLY F*CK, ELON MUSK, 28’den fazla ücretli aracıyı yerine geçiren GROK BOT’u oluşturdu Kendi bulut bilgisayarında çalışıyor, uygulamalarınıza giriş yapıyor ve zamanlanmış görevleri yürütüyor. Her bot, en fazla 50 görevi tutabilir. Yerini aldığı araçlar: → AI ajanları: chatgpt plus/pro, manus, perplexity pro, genspark, devin, lindy → Otomasyon: zapier, make, n8n cloud, bardeen, phantombuster, apify/browse ai → Sosyal medya: hootsuite, buffer, sprout social, typefully, hypefury → Satış: apollo io, clay, lemlist/instantly, salesloft → Operasyonlar: superhuman, motion/reclaim, otter/fireflies, intercom fin/zendesk ai, feedly/brand24/mention → İçerik: jasper/copy ai, gamma Küçük başlayın: Her gün açtığınız bir abonelik seçin ve bu işi bir botun görevi olarak atayın. Bunu kaydedin ve aşağıda spacexai mühendislerinin yaptığı gibi GROK botunu kurmak için makaleyi okuyun ↓

HOLY SH*T. OPENAI, AI AGENTLERİNİ DÜŞÜRÜP BİLGİSAYARINIZI DAHA İYİ KULLANMAYI BAŞARDI. GPT 6.1 Terra ile tanışın. Bu güncelleme, daha iyi cevaplar üretmekten çok daha fazlasını içeriyor. OpenAI, AI’yi çok daha kullanışlı bir şeye doğru itiyor. Aslında işleri tamamlamak. Terra, ekranınızda neler olduğunu anlayacak, bilgisayar uygulamalarıyla etkileşime girecek ve karmaşık görev dizilerini tamamlayacak şekilde tasarlandı. Bunun ne anlama geldiğini düşünün. Bir AI, teklifler hazırlamaya, teknik çizimleri yorumlamaya, formları doldurmaya, videoları düzenlemeye ve tekrarlayan ofis işlerini halletmeye yardımcı olabilir. Bir şeyi nasıl yapacağınızı açıklamak yerine, bunu tamamlamak için gerekli adımları kendi başına yürütebilir. OpenAI, yeni modelin bu tür görevlerde GPT 5.6 Terra’dan önemli ölçüde daha iyi olduğunu söylüyor. Ama beni gerçekten ilgilendiren kısım şurada. Fiyat. GPT 6.1 Terra’nın standart API fiyatı, GPT 5.6 Terra’ya göre %50 daha düşük. Bu önemli çünkü AI agentleri, tek bir iş akışını tamamlarken model üzerinde birçok çağrı yapabilir. Her adım para kazandırır. Bilgi okuma, ekranı analiz etme, sonraki adımı belirleme ve sonucu kontrol etme tümü birikir. Daha düşük maliyetler, bu sistemleri ölçekli olarak çalıştırmayı daha pratik hale getirir. OpenAI ayrıca iç değerlendirme sonuçlarında kodlama performansında ve görsel muhakemede büyük iyileşmeler bildirdi, aynı zamanda gerçekçi hataları da azalttı. Bu kombinasyon önemli. Bir görevi anlayabilen, yazılımı çalıştırabilen ve kod yazabilen bir model, bunları daha hızlı ve daha düşük maliyetle yapabiliyorsa çok daha kullanışlı hale gelir. AI agentlerinin faturaları işlemesini, elektronik tabloları güncellemesini, müşteri bilgilerini organize etmesini veya birden fazla uygulamada tekrarlayan görevleri halletmesini hayal edin. Sadece size ne yapmanız gerektiğini söylemek yerine. Aslında size bunu tamamlamada yardımcı olmak. Elbette bilgisayar kullanımı, mükemmel özerklikle aynı şey değil. Karmaşık iş akışları hâlâ test edilmeli, izinler verilmeli ve insan denetimi altında tutulmalı. Ama yön netleşiyor. Sonraki büyük AI yarışması sadece hangi modelin daha iyi düşünebileceği değil. Hangi modelin bu zekayı güvenilir bir şekilde eyleme dönüştürebileceği. Ve şimdi OpenAI, bu yeteneğin kullanımını daha ucuz hale getirdi.

🚨 HİÇ BİR ŞEY DEĞİL. JENSEN HUANG, BİR ELİNDE BİR PETAFLOP AI GÜCÜ TUTUYOR. Ve yaptığı karşılaştırma tamamen çılgınca. 2016’da Jensen Huang, OpenAI adlı küçük bir şirkete NVIDIA DGX 1 sistemi teslim etti. Bu, AI hesaplama için özel olarak tasarlanmış devasa bir makineydi. Bir petaflop hesaplama performansı sağlıyordu ve 128 GB belleğe sahipti. Jensen, herkese bir detayı hatırlattı. Bu makineyi yukarı taşımak için iki kişiye ihtiyaç vardı. Şimdi, on yıl sonra, Jensen elinde kompakt bir AI bilgisayarı tutuyor ve aynı başlık sayılarını gösteriyor. Bir petaflop. 128 GB bellek. Bunu bir saniye düşünün. Yeni RTX Spark serisi, Microsoft ve daha geniş PC endüstrisiyle dört yıllık çalışma sonucu geliştirildi. Jensen’e göre, projede N1X adlı yeni bir çip ve masaüstü, dizüstü bilgisayarlar ve istasyonlar da dahil olmak üzere tamamen yeni bir bilgisayar ailesi yer aldı. Hedef, ciddi AI hesaplama gücünü çok daha küçük bir form faktörüne taşımak. İşte burada şeyler ilginç hale geliyor. Yıllarca güçlü AI donanımına erişmek, maliyetli bulut altyapısına veya çoğu bireysel geliştiricinin ulaşamayacağı özel makinelere dayanıyordu. Bu tür kompakt sistemler, farklı bir yaklaşımın işaretçisi. AI ajanları geliştirmeyi, modelleri denemeyi ve yoğun AI iş yüklerini kendi masanızda çalıştırmayı hayal edin. Uzak altyapıya olan bağımlılığın azalması. Geliştirme ortamınız üzerinde daha fazla kontrol. Ve yerelde çalıştırılabilecek iş yükleri için muhtemelen daha az tekrarlayan bulut maliyetleri. Elbette önemli bir fark var. Aynı zirve petaflop sayısına ulaşmak, iki makinenin gerçek dünya performansını otomatik olarak aynı anlamına gelmez. Kullanılan hassasiyet, bellek mimarisi ve iş yükü önemlidir. Ancak fiziksel dönüşüm hâlâ dikkat çekici. 2016’da bu sınıf AI hesaplaması, iki kişinin taşıdığı bir makineydi. Şimdi Jensen Huang, karşılaştırılabilir başlık spesifikasyonlarına sahip bir sistemi tek elinde tutabiliyor. Bu, sadece başka bir bilgisayar başlatmasından daha fazlasını ifade ediyor. AI donanımı sadece daha güçlü hale gelmiyor. Aynı zamanda çok daha erişilebilir hale geliyor. Ve sonraki nesil AI geliştiricileri, başlamak için bir sunucu odasına ihtiyaç duymayabilir.