Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü, küresel yapay zekâ ekosistemine dair araştırma, teknik performans, ekonomi ve çevresel etki başlıklarında veri odaklı analizler sunan kapsamlı 2025 Yapay Zekâ Endeksi’ni yayımladı.
400'den fazla sayfalık rapor, yapay zekâ ekonomisinde çarpıcı bir ikiliğe işaret ediyor. Öncü yapay zekâ modellerinin eğitimi giderek daha pahalı hale gelirken—örneğin Google'ın Gemini 1.0 Ultra modelinin eğitimi yaklaşık 192 milyon dolara mal oldu—bu modellerin kullanımı ise hızla ucuzluyor. GPT-3.5 seviyesinde performans sunan bir yapay zekâ modeline sorgu başına maliyet, Kasım 2022’de milyon token başına 20 dolardan Ekim 2024’te milyon token başına sadece 0,07 dolara geriledi; bu da 18 ayda 280 katlık bir düşüş anlamına geliyor.
Çıkarım maliyetlerindeki bu dramatik düşüş, donanım verimliliğindeki önemli gelişmelere bağlanıyor. Rapora göre kurumsal yapay zekâ donanım maliyetleri yıllık %30 azalırken, enerji verimliliği de her yıl %40 artıyor. Bu eğilimler, ileri düzey yapay zekâ benimsenmesinin önündeki engelleri hızla azaltıyor; 2023’te %55 olan yapay zekâ kullanan kuruluş oranı 2024’te %78’e yükseldi.
Ancak büyük yapay zekâ modellerinin eğitiminin çevresel etkisi endişe verici bir hızla artmaya devam ediyor. Öncü yapay zekâ modellerinin eğitiminden kaynaklanan karbon emisyonları istikrarlı şekilde yükselirken, Meta'nın Llama 3.1 modelinin eğitimi yaklaşık 8.930 ton CO2 üretti—bu, neredeyse 500 ortalama Amerikalının yıllık emisyonuna eşdeğer. Bu nedenle yapay zekâ şirketleri, veri merkezleri için karbon salınımsız ve güvenilir bir enerji kaynağı olarak nükleer enerjiyi giderek daha fazla tercih ediyor.
Rapor ayrıca küresel yapay zekâ alanındaki değişen dinamikleri de vurguluyor. Amerika Birleşik Devletleri, 2024’te 40 kayda değer yapay zekâ modeliyle Çin’in 15 modeline karşı liderliğini sürdürse de, Çinli modeller performans farkını hızla kapatıyor. ABD ve Çin’in en iyi modelleri arasındaki performans farkı Ocak 2024’te %9,26 iken, Şubat 2025’te sadece %1,70’e geriledi.
Yapay zekâ endüstrileri dönüştürmeye devam ederken, Stanford’un Yapay Zekâ Endeksi bu hızla gelişen teknolojinin sunduğu fırsatları ve karşılaşılan zorlukları anlamak için kritik bir kaynak olmayı sürdürüyor. Bulgular, yapay zekânın dağıtım ve kullanım açısından daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale geldiğini gösterirken, sektörün giderek daha güçlü modellerin geliştirilmesiyle artan çevresel maliyetlere çözüm bulması gerektiğine işaret ediyor.