Orijinal Başlık: OpenAI CEO'su Sam Altman ve AWS CEO'su Matt Garman Hakkında Bedrock Managed Agents Hakkında Bir Röportaj
Orijinal Yazar: Ben Thompson, Stratechery
Çeviri: Peggy, BlockBeats

Editör Notu: 27 Nisan'da, OpenAI ve Microsoft yeni işbirliği anlaşmasını sadece değiştirdi, Azure artık OpenAI modelini tekeline almıyor, bu da OpenAI'ın ürünleri AWS gibi diğer bulut platformlarına genişletmesine olanak tanıyor.

Not: Azure, Microsoft'un sahibi olduğu bir bulut bilişim platformudur, genellikle Microsoft Azure olarak adlandırılır. AWS, Google Cloud gibi, genellikle şirketlere sunucu, veritabanı, depolama, ağ, güvenlik, AI model dağıtımı vb. bulut hizmetleri sunmaktadır.

Dış dünyaya göre, bu sadece bir bulut hizmeti dağıtım kanalındaki bir değişiklik gibi görünüyor; ancak Sam Altman ve AWS CEO'su Matt Garman'ın konuşmasından anlaşıldığı üzere, daha kritik değişiklik, AI'ın "model çağrısı"ndan "kurumsal iş akışı" aşamasına geçmesidir.

Bu makale, Sam Altman ve Matt Garman'ın görüşmesine dayanarak, OpenAI ve AWS işbirliğiyle başlatılan Bedrock Managed Agents'ın etrafında Stratechery'nin teknoloji işletme analizi medyası tarafından derlenmiş olup, bulut bilişim ve AI platformu geçişinin benzerliklerini, kurumsal düzeyde agent dağıtımının zorluklarını, AgentCore ile barındırılan hizmetler arasındaki farkları ve AWS'nin AI altyapısı rekabetindeki konumunu tartışmaktadır.

Not: Stratechery, teknoloji analisti Ben Thompson tarafından kurulmuş olup, teknoloji şirketlerinin stratejilerine, platform ekonomisine, bulut bilişime, AI'ya ve medya endüstrisindeki değişime uzun süredir odaklanmaktadır. Derinlemesine analiz ve yönetici röportajlarıyla öne çıkan içerikleriyle, Silikon Vadisi'ndeki teknoloji ve yatırım çevrelerinde önemli bir etkiye sahiptir ve genellikle büyük teknoloji şirketlerinin stratejik hareketlerini gözlemlemek için önemli bir pencere olarak kabul edilir.

Bedrock Managed Agents'ın özü, AWS müşterilerinin sadece OpenAI modelini kullanmasını sağlamak değil, aynı zamanda modeli AWS'in yerleşik kimlik, izin, günlük, yönetim, dağıtım ve güvenlik yapılarına gömülmesidir. Başka bir deyişle, işletmelerin gerçekten ihtiyaç duyduğu şey daha akıllı bir sohbet penceresi değil, örgüt içinde çalışabilen, verilere erişebilen, görevleri yürütebilen, izin sınırlarına uyabilecek bir "sanal iş arkadaşı" sistemidir.

Bu aynı zamanda işbirliğinin en dikkate değer yanıdır: AI rekabeti odak noktası, artık "en güçlü modeli kimin geliştirdiği"nden "modeli işletmeye hazır kurumsal altyapıya dönüştürebilen kim"e doğru kayıyor. Bireysel geliştirici ortamlarında, Codex birçok karmaşık sorunu yerel ortama güvenerek çözebilirken; ancak kurumsal ortamlarda, ajanın karşılaştığı şey veritabanları, SaaS, izin sistemleri, güvenlik sınırları ve uyumluluk gereklilikleridir.

Bir şekilde, bu işbirliği bulut bilişimin erken dönem mantığını da yeniden sahneye koymaktadır. AWS o zamanlar girişim şirketlerinin başlangıç maliyetlerini düşürmüş, küçük ekiplerin internet ürünleri oluşturabilmeleri için kendi sunucu altyapılarını kurmalarına gerek kalmamıştı; şimdi ise OpenAI ve AWS, işletmelerin AI ajanlarını dağıtma eşiğini düşürmeye çalışıyor, böylece şirketler modeli, izinleri, veriyi ve güvenlik yapısını kendileri birleştirmeden gerçek iş süreçlerine AI entegre edebilirler. Farklı olan, bu sefer daha hızlı bir şekilde gerçekleşiyor olması ve işletmelerin talebinin daha acil olmasıdır.

Dolayısıyla, bu makale gerçekte OpenAI modelinin AWS'e "eklenmesi" değil, AI altyapısının bir sonraki aşamaya geçişini tartışmaktadır: model, bulut, veri ve şirket izin sistemlerinin derinlemesine entegrasyonu başlamaktadır. Gelecekteki rekabet, muhtemelen artık sadece API fiyatları, yonga performansı veya model listeleri değil, işletmelerin güvenle kullanabileceği, sürekli genişletebileceği ve gerçekten işi yürütebilecekleri bir AI platformunu kimin inşa edebileceği olacaktır.

Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:

Giriş

Günaydın, dün bahsettiğim gibi, bugünün Stratechery röportajı benim yayın zamanlamama göre erken sayılır (Perşembe'den Salı'ya öne çekildi); ancak gerçek teslim tarihi açısından gecikmiş sayılır (Doğu saatiyle sabah 6'dan öğleden sonraya ertelenmiş), çünkü bu konu bir yayın yasağı tarafından kısıtlandı.

Son birkaç gündür, bu yasak beni biraz hassas bir duruma soktu: geçen Cuma, OpenAI CEO'su Sam Altman ve AWS CEO'su Matt Garman ile Bedrock Managed Agents'ı destekleyen OpenAI tarafından sunulan bir görüşme yaptım. Doğal olarak, sorduğum bir soru şuydu: Bu işbirliği, Azure'ın OpenAI modeline özel erişim hakkı veren OpenAI ve Microsoft arasındaki o anlaşmayla nasıl uyumlu hale getirildi?

Not: Bedrock Managed Agents, AWS tarafından sunulan barındırılan AI ajan hizmetidir ve OpenAI tarafından model yeteneği desteği sağlanmaktadır. Bu, sadece işletmelerin AWS üzerinde OpenAI modelini çağırmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modeli AWS'nin yerleşik kimlik doğrulama, izin yönetimi, günlükler, güvenlik, yönetişim ve dağıtım yapılarının içine gömmeyi amaçlar, bu sayede şirketler bulut ortamlarında yürütülebilir görevler, iç verilere erişim, sınırlı izinlerle AI ajanı geliştirebilir. Kısacası, AWS iş ortamında çalışan bir OpenAI ajanı altyapısı olarak anlaşılabilir.

Pazar akşamı, ara sokak söylentilerinden Microsoft'un pazartesi sabahı bir duyuru yapacağını duydum. O sırada "Acaba önceden bir dava mı açacaklar?" diye düşünüyordum!

Pazartesi günü geldiğinde, Microsoft ve OpenAI, tarafların anlaşmayı revize ettiğini ve OpenAI'in ürünlerini diğer bulut hizmeti sağlayıcılarında, Amazon AWS dahil olmak üzere sunmasına izin verildiğini duyurdu.

Bu nedenle, şu anda bu röportajı okuyorsunuz.

Bence, Microsoft ve OpenAI arasındaki bu yeni düzenleme her iki taraf için de makul. Aşağıda Microsoft'un resmi yazısında belirtilen yeni anlaşmanın ana hatları bulunmaktadır:

· Microsoft halen OpenAI'in birinci öncelikli bulut iş ortağıdır; OpenAI ürünleri öncelikle Azure'da yayınlanacaktır, ancak Microsoft ilgili gerekli yetenekleri destekleyemiyorsa veya desteklemeyi seçmiyorsa, OpenAI şimdi müşterilere ürünlerinin tamamını herhangi bir bulut hizmeti sağlayıcı aracılığıyla sunabilir.

· Microsoft, 2032 yılına kadar OpenAI modeli ve ürünlerine ilişkin IP'yi lisanslama hakkını almaya devam edecek. Ancak Microsoft'un lisansı artık münhasır olmayacaktır.

· Microsoft artık OpenAI'e gelir payı ödemeyecek.

· OpenAI'in Microsoft'a ödeyeceği gelir payı, 2030 yılına kadar devam edecek, bu düzenleme OpenAI teknolojik ilerlemelerinden etkilenmeyecek, oran sabit kalacak ancak toplamda bir üst sınırlama getirilecektir.

· Ana hissedar olarak, Microsoft OpenAI'in büyümesine doğrudan devam edecektir.

Bence en önemlisi son maddedir. Önceden Azure, OpenAI modelini sağlayabilen tek büyük ölçekli bulut sağlayıcı olduğundan gerçekten rekabetçi bir avantaja sahipti. Ancak bu tekelleşme, OpenAI'i sınırlıyordu, özellikle şirketlerin giderek artan bir şekilde mevcut kullandıkları bulut platformunda model erişimi için endişe duyduğu gerçeği ortaya çıktıktan sonra bu daha da belirgin hale geldi. Daha önce de belirttiğim gibi, bu, Anthropic'in önemli bir rekabet avantajı olduğu anlamına gelir. Başka bir deyişle, Azure'ın münhasırlığı aslında Microsoft'un OpenAI yatırımına zarar veriyordu. Anthropic'in bu yılın hızlı büyümesi göz önüne alındığında, Microsoft'un bu yatırımı iyi gözeten Azure üzerindeki farklılaşma avantajını zayıflatmak zorunda kalması gerekiyor.

Aynı zamanda, OpenAI açıkça AWS'yi büyük bir fırsat olarak görmektedir - bu fırsat o kadar büyüktür ki önümüzdeki yıllarda Azure ile ilgili bir kısmı gelirden vazgeçmeye isteklidir. Bu, Azure yönetiminin münhasırlık hakkını kaybetmeye daha kolay razı olmasını sağlayacak; sonuçta, OpenAI'e gelir payı ödeme durumu sona erdikten sonra Azure'ın gelir tablosu çok daha iyi görünecek. Ayrıca, OpenAI Microsoft'u AGI maddelerinden serbest bırakıyor; şu anda ne olursa olsun, iki şirket arasındaki anlaşma 2032 yılına kadar devam edecek.

Şu anda oldukça net görünen şey, OpenAI'ın bir sonraki odak noktasının AWS üzerinde olacağıdır. Ve bu konuda en güçlü kanıt, bu röportajın konusudur: OpenAI'ın desteklediği Bedrock Yönetilen Ajanlar. Bu ürünü anlamanın en basit yolu, onu AWS içindeki Codex olarak düşünmektir. Codex'in iyi çalışmasının büyük nedenlerinden biri, yerelleştirilmiş olmasıdır, bu da birçok karmaşık sorunu, özellikle güvenlik sorunlarını, doğal olarak çözebilmesini sağlar. Ancak ajanların bir kuruluş içinde bölümler arası ve sistemler arası çalışmasını sağlamak tamamen farklı bir meseledir. Bu ürünün amacı, verilerinin çoğu zaten AWS'de bulunan kuruluşların, bu tür iş akışlarını daha kolay bir şekilde kullanmalarını sağlamaktır.

Bu noktayla ilgili olarak, bu röportajda, AWS'nin nasıl tüm bulut bilişim kategorisini oluşturduğunu ve girişim şirketler üzerindeki etkisini; ayrıca yapay zeka ile o paradigm dönüşü arasında hangi benzerliklerin ve farklılıkların olduğunu tartıştık. Ardından Bedrock Yönetilen Ajanlar hakkında konuştuk: Bu nedir, ve Amazon'un mevcut AgentCore ürününden nasıl farklıdır. Ayrıca Trainium hakkında, neden yonganın çoğu AI kullanıcısı için o kadar önemli olmadığı, ve Google'ın tüm yığın entegrasyonuna verdiği öneme kıyasla, işbirliğinin neden mantıklı bir seçenek olduğunu konuştuk.

Hatırlatmakta fayda var, tüm Stratechery içeriği, röportajlar da dahil olmak üzere, podcast üzerinden dinlenebilir; bu e-postanın üstündeki bağlantıya tıklayarak Stratechery'yi podcast oynatıcınıza ekleyebilirsiniz.

Röportaja geçelim.

Röportaj İçeriği

Bu röportaj hafifçe düzenlenmiştir, netliği artırmak için.

OpenAI AWS'ye Giriyor, Azure'in Hakimiyet Dönemi Sona Eriyor

Ben Thompson (Sunucu): Matt Garman, Sam Altman—Matt, Stratechery'ye hoş geldiniz; Sam, geri döndüğünüz için teşekkürler. Daha önce Altman ile 2025 Ekim, 2025 Mart ve 2023 Şubat'ında röportaj yapmıştım.

Sam Altman (OpenAI CEO): Teşekkürler.

Matt Garman (AWS CEO): Teşekkürler, davet ettiğiniz için teşekkürler.

Sunucu: Matt, Stratechery'ye ilk ziyaretin. Ne yazık ki, Sam'ın varlığıyla geleneksel olarak "Konuğu Tanıyalım" bölümünü gerçekleştiremeyeceğiz gibi görünüyor. Ayrıca, Kellogg İşletme Okulu günlerimizi hatırlamak istemez. Yine de bir mezunumuzu podcast'te ağırlamak çok güzel.

Matt Garman: Evet, burada olmaktan çok mutluyum. Bir dahaki sefere tekrar gelebilirim, daha derinlemesine konuşabiliriz.

Sunucu: Harika. Stajyerken AWS'e katıldın, şimdi ise AI dalgasından sorumlu olan tüm AWS organizasyonundan sorumlusun. AI işini oluşturmanın ve ilk evrensel hesaplama işini oluşturmanın —şimdilik böyle diyelim— benzerlikleri ve gerçekten farklı olan yönleri nelerdir?

Matt Garman: Benzerliklerin olduğunu düşünüyorum, benzer heyecanı gördüm, dışarıda binaların eskiden yapamadıkları şeyleri yapmaya başladıklarını gördüm. AWS'i ilk başlattığımızda, harika olan şeylerden biri, geliştiricilerin birdenbire daha önce yalnızca en büyük şirketlerin kullanabildiği altyapıyı elde edebilmesiydi. Eskiden, veri merkezi inşa etmek için milyonlarca dolarlık bütçeye sahip şirketlerin yalnızca bu tür yeteneklere sahip olabileceği düşünülüyordu. Şimdi, bir geliştirici yalnızca bir kredi kartına, birkaç dolara sahip olarak bir uygulama başlatabilir. Bu, internetin inşaatçılarının yapabileceklerini büyük ölçüde genişletti.

O zaman düşüncemiz şuydu: İnsanların yapmak istedikleri her şeyi yapabileceklerine inanıyorduk. Onların ne yapmaları gerektiğini öngörmüyorduk. Küresel olarak yaratıcılığın var olduğuna inanıyorduk; güçlü araçları önlerine koyduğumuzda, ilginç ve şaşırtıcı şeyler yaratacaklarını düşünüyorduk.

Bence AI'ın inşaatçılara güç vermesi en azından aynı derecede dönüştürücü, hatta belki daha da güçlü. Şimdi hangi şeylerin mümkün hale geldiğini düşünün: Bir uygulama geliştirmek için on yıl programlama okumanıza gerek yok; yüzlerce kişilik devasa bir ekibe sahip olmanıza veya bir şeyler yapmak için aylarca, tekrar aylarca uğraşmanıza gerek yok. Küçük bir ekiple hızlı bir şekilde oluşturabilir, hızlı bir şekilde yenileyebilirsiniz. AI, dünyadaki her alanın yeniliklerini açığa çıkarıyor. Birçok açıdan, bu o zamankiyle çok benzer. Müşteri kitlesine getirdiği yetenekleri görmek gerçekten çok heyecan verici.

Sunucu: Ancak, AWS ortaya çıktığında, tek oyuncu sizdiniz, bu nedenle faydalar veya dezavantajlar açısından, bir şekilde doğal olarak hem iyi hem de kötü olan bir şeydi ve hissettiniz mi: AWS döneminde, birçok şey evrensel hesaplamanın etrafında dönerken; ancak AI alanında, özellikle eğitim aşamasında, kazanan soyutlama şekli, yüksek düzeyde dikey entegre süper kümeler gibi daha çok görünüyor, son derece gelişmiş ağlar ve yazılım ve donanım arasında oldukça sıkı entegrasyon. Sizler için bu bir sürpriz miydi? Çünkü bu sefer sıfırdan başlamadınız, ayrıca "burada tek başımıza olan biziz" değildiniz; daha önce büyük ölçekli hesaplama konusunda belirli bir anlayışınız vardı, ancak en azından AI'ın ilk yıllarında, görünüşe göre tam olarak hizalanmış değildi.

Matt Garman: Benim için bu ne kadar farklı olduğuna emin değilim. Gerçekten farklı olanın, inanılmaz derecede hızlı bir şekilde benimsenmesi olduğunu düşünüyorum. Bence bu, herkesi biraz şaşırtabilir. Sam, katılmıyorsan, ekleyebilirsin. Ancak insanlar bu yeteneklerin hızını kabul etme ve bu yeteneklerden faydalanma hızını benimsemeleri, bence herkesin beklentilerinin ötesine geçti.

Bu, buluta geçmeye başladığımızda çok farklıydı. O zamanlar, bir kitap satan bir şirketin neden hesaplama gücü sağlamaya geldiğini açıklamak için çok fazla zaman harcadık. Bulut bilişimin ne olduğunu açıklamak için çok çaba harcamamız gerekiyordu. Bu konuda çok fazla zorluk vardı ve insanlar şimdi sıklıkla bunu unutuyor. Ama 2006'da, dünyanın hesaplamanın buluta taşınacağını doğal olarak kabul ettiği kimse yoktu. O zaman gerçekten zorlayıcı açıklama ve itme çalışmaları vardı.

Sunucu: Peki şimdi de bazı açıklamalar yapmak gerekiyor mu? Çünkü birçok insan başlangıçta eğitim çağında odaklandı ve sizin dediğiniz gibi, "biz çıkarım çağını düşünüyoruz", bu çok farklı bir şey olacak. Tekrar açıklama yapma yeteneğinizin yeniden devreye girmesi gerekir mi?

Matt Garman: Gerekli, ancak insanların ne dediğinizi anlama hızı şu anda tamamen farklı. Bu yüzden, evet, insanları "bu şey iyi görünüyor, bir yapay zeka ile sohbet edebilirim" noktasından "bu gerçekten işinizi firmanızda yapabilir" noktasına getirmenin bir eğitim sürecine ihtiyaç duyulur. Ancak teknolojinin evrim hızına bakıldığında, bu süreç oldukça hızlı gerçekleşti.

Sunucu: Size söz veririm, yakında bugünün ürün konusuna gireceğiz. Ancak Sam, girişimcilik ekosistemi açısından geriye dönüp baktığınızda, AWS açıkça dönüştürücüydü, girişimcilik engelini tamamen değiştirdi. Şimdi herkes girişim yapmaya başlayabilir. Tohum turu, melek yatırımcılar da ortaya çıktı ve finansman engeli geriye itildi. Bir sunucu satın almayı yazılı bir sunumda belirtmenize gerek yoktur, önce bir uygulama yapabilir ve sonra A Serisi veya diğer tur aramalarına gidilebilirsiniz.

Sizin açınızdan, o zamanki AWS tarafından başlatılan dünya ile bugün AI tarafından başlatılan dünya arasında ne gibi farklar var? Ve benzerlikler nelerdir?

Sam Altman: Benim için, girişim şirketlerini büyük ölçüde yetkin hale getiren dört platformsal an: İnternet, bulut, mobil ve AI. Bu dört an içerisinde, yaşlı biri olarak deneyimlediğim ilk şey bulut oldu. YC'nin erken döneminde, bulutun girişim şirketleri üzerindeki etkisini abartmak zordu.

Bundan önce, girişim şirketleri barındırma alanı kiralamak, sunucuları kendiniz toplamak, ekipmanı içeri yerleştirmek zorundaydılar. Bu son derece karmaşık bir şeydi ve önce çok para toplamalıydınız. Sonra ansızın, bulut ortaya çıktı. Bulutun YC'nin kurulmasından sonraki yıl çıktığını hatırlıyorum.

Sunucu: Aslında şunu sormak istiyordum — Sonuçta, YC ve bulut hizmetleri sizin o zaman fark ettiğinizden çok daha sıkı bir şekilde bağlı mıydı?

Sam Altman: O zamanlar zaten birbirine sıkıca bağlı olduklarını hissediyorduk. YC'nin bulutun bu dalgalanışında önceden ilerlemeye başladığını hissettik, çünkü AWS'den önce bazı erken bulut hizmetleri örnekleri vardı.

Sunucu: AWS varken, bir girişim şirketinin başlatılması için gereken fon miktarı gerçekten öncekinden çok daha azdı.

Sam Altman: Bu, devasa bir olanak değişikliğiydi ve işte YC'nin o zaman neden bu kadar çılgınca geldiğinin nedeni de buydu. İnsanlar, "Bir girişim şirketine birkaç bin dolar yatırım yapmak imkansızdır, bu mümkün değil, sadece sunucu maliyeti bu miktarın üzerindedir." derlerdi. Bu yüzden bu, bir girişim şirketinin az sermaye ile neyi başarabileceğini temelden değiştirdi.

Genelde, büyük bir platform geçişi gerçekleştiğinde ve öncekinden daha hızlı bir şekilde, daha az sermaye ile iş yapılabildiğinde, girişim şirketleri kazanır. Bu, girişim şirketlerinin büyük şirketleri nasıl yendiğinin klasik bir yoludur. Kariyerimin başlarında, bulutun getirdiği bu değişikliği gözlemledim. Şimdi şirketlerin yapay zeka üzerine ürünler inşa ettiğini görüyorum, bu aslında çok benzer hissettiriyor. Ama Matt'in dediği gibi, bu seferki hız çok çılgın.

Sunucu: Bir durum var mıydı: Mevcut büyük şirketler, bu endüstri devleri, bulut bilişim almaya kıyasla AI'ı çok daha hızlı benimsiyorlar?

Sam Altman: Bu durum kesinlikle daha fazla. Ama benim söylediklerim aynı zamanda girişim şirketlerinin gelir artış hızını da içeriyor. Son zamanlarda YC'de bir konuşma yaptım ve en sonunda şunu sordum: "Şu anda bir iyi şirket, YC'den çıktığında, herkesin beklentisi nedir?" Onlar da, "Bu cevap her ay değişiyor. Aynı dönemde, batch başlarken ve bitirirken, cevaplar farklı olabilir." dediler. Daha önce böyle bir şey hiç yaşanmamıştı. İnsanlar, bu yeni platforma dayalı olarak işletmelerini ölçeklendirme hızlarına bakarak, daha önce hiç görmediğim bir hızda yapıyorlar.

Sunucu: Matt, tüm bulut zamanında, AWS neredeyse tüm girişim şirketlerinin tercih ettiği buluttu, bu da size büyük bir avantaj sağladı. Peki bugün sizi hala tercih edilen bulut yapan nedir? Çünkü şu anda birçok insan, ürünlerini OpenAI API'si üzerinde inşa ediyor; yoksa aslında, "Piyasaya çok farklı bir açıdan girdik. Devasa bir mevcut müşteri tabanımız var, hepsi bize yapay zeka yetenekleri sağlamamızı talep ediyor, ama Sam'in bahsettiği bu tüm girişim şirketleri grubu, görünürlüğümüz o kadar yüksek değil mi?" mi hissediyorsunuz?

Matt Garman: İçinde bulunduğumuz işbirliğinden oldukça heyecanlıyım. Bu işbirliğinin birçok girişim şirketi için çok önemli olacağını düşünüyorum. Ancak bugün bile, genişlemekte olan çoğu girişim şirketi, AWS üzerinde genişlemeye devam ediyor. Bunun pek çok sebebi var. Ölçek orada, kullanılabilirlik orada, güvenlik orada, güvenilirlik orada, diğer ISV iş ortaklarının ekosistemi AWS'de, müşteriler de AWS'de.

Sunucu: (Gülerek) İsteyerek istemeyerek, herkes AWS konsolunu kullanmıştır, bu yüzden ona alışkındır da.

Matt Garman: Ve onlara yardım ediyoruz. Girişim şirketlerini güçlendirmek için çok zaman harcadık, sadece krediler vermekle kalmıyor, aynı zamanda sistemlerini nasıl oluşturacaklarını, pazar stratejilerini nasıl düşüneceklerini ve benzeri pek çok şeyi nasıl yapacaklarını öneriyoruz. Çoğu girişim şirketinin bunları çok takdir ettiğini düşünüyorum. Bu noktayı sağlamak için çok zaman ve çaba harcadık çünkü şirketlerin AWS'nin yaşamsal bir parçası olduğuna inanıyoruz. Bu, başlangıçtan itibaren böyleydi ve Sam'in dediği gibi bugün hala öyle. Ben şu anda hala her çeyrek Silikon Vadisi'ne veya başka bir yere gidip doğrudan girişim şirketleriyle görüşüyorum, ne yaptıklarını dinliyorum ve inşa etmekte olduğumuz şeyin gerçekten ihtiyaçlarını karşılayıp karşılamadığını doğruluyorum.

Bu yüzden, bugün girişim şirketlerinin dikkatini çekme mücadelesi gerçekten 20 yıl öncesine kıyasla daha fazla. Ancak bu durum bizim için hala geçmişte olduğu kadar önemli. Bu girişim şirketlerinin ihtiyaçlarını karşılayabilmek için çok zaman harcıyoruz.

Sunucu: Bunu söyleyebilir miyiz? Doğrudan OpenAI API'sini kullananlar, Azure versiyonu OpenAI hizmetini kullanmayanlara göre, şöyle bir teknoloji yığınına daha eğilimlidir: Genel hesaplama AWS üzerindeyken, AI kısmı OpenAI kullanılarak mı yapılır?

Matt Garman: Bugün birçok girişim şirketinin sıkça kullandığı bir model olduğunu düşünüyorum, tamamen doğru.

Bedrock Managed Agents: Bir AI Ajanını Kurumsal İş Akışına Taşımak

Sunucu: Bu bizi bugünün duyurusuna getiriyor: OpenAI'nin desteklediği Bedrock Managed Agents. Yanlış hatırlamadığımdan eminim. Benim anladığım kadarıyla, bu ürünün cazibesi sadece OpenAI modellerinin AWS'de kullanılabileceği değil - bunun henüz mümkün olmadığını düşünüyorum - aynı zamanda OpenAI'nin en son modelinin bir AWS özgü ajan çalışma zamanına paketlendiği, içinde kimlik, izin durumu, günlükler, yönetişim ve dağıtım olan bir yapıya sahip olduğu. Sam, bu ifade doğru mu?

Sam Altman: Evet, oldukça iyi özetlediniz.

Sunucu: Teşekkür ederim. Peki bu aslında ne? Şimdi lütfen açıklayın basitçe.

Sam Altman: Ben AI'nın bir sonraki aşamasının, "ajana biraz metin verirsiniz, sonra daha fazla metin alırsınız" ve hatta "ona bir sürü kod verirsiniz, sonra daha fazla kod alırsınız"dan çıkıp şirket içinde çalışacak, çeşitli türde işleri tamamlayacak olan bir aşamaya gireceğini düşünüyorum.

"Sanal iş arkadaşı" duyduğum tüm tanımlamalar arasında en iyisi ama hala bu konuyu en doğru şekilde ifade eden kimse bulamadı. Bu tür durumlu ajanları inşa etmek isteyen şirketlere yardımcı olacak, onları gerçekten hayata geçirecek ve kullanıma sunulmalarını sağlayacak yeni bir ürün geliştiriyoruz. Tekrar vurgulamak gerekirse, bence hala dünyanın bu ajanları nasıl tartışacağını, nasıl kullanacağını tam olarak bilmiyoruz. Ancak Codex'in neler olup bittiğini göz önünde bulundurduğumuzda, bu sürecin nereye gideceğini görmemizi sağlayacak çok iyi bir örnek olduğunu düşünüyorum.

Sunucu: Bir AI ajanının gerçekten çalışabilmesi için, sadece modele sahip olmak yeterli değil. Ajanın çalışması için bir dizi yan sistem gerekiyor: çalışma ortamı, çağrılabilir araçlar, görev durumu, bellek, izin yönetimi ve etki değerlendirmesi. Az önce "durum" kelimesine özellikle değindiniz. Bu model dışındaki altyapının, bir ajanın gerçekten çalışabilmesi için ne kadar kritik olduğu hakkında ne düşünüyorsunuz?

Sam Altman: Bu önemini ne kadar vurgulasak azdır. Artık yan sistemleri (Harness) ve modeli tamamen ayrı şeyler olarak görmüyorum. Kendi deneyimimden yola çıkarak, Codex'te bir görev başlattığımda ve benim için etkileyici bir şey başardığında, çok açık bir şekilde fark ettiğim bir şey var: her zaman bu başarının ne kadarının...

Sunucu: Model mi güçlü, yoksa Yan Sistem (Harness) mi güçlü?

Sam Altman: Evet, tam olarak.

Sunucu: Peki Yan Sistem (Harness), modele ne ölçüde entegre edildi? Bu tür bir bütünleşme nerede gerçekleşiyor? Eğitim sonrasında mı? İstekte mi? Bu entegrasyonun başarılı olmasını sağlayan şey tam olarak nedir?

Sam Altman: Her ikisi de var. Aslında, bu pre-training sürecinin bir parçası olarak çok fazla yer kaplamaz. Ama şunu söylemeliyim ki, burada daha ilginç bir olgu var: Geçmişte, bazı şeyleri oldukça ayrı olduğunu düşündüğümüz şeylerin, sistem içine giderek daha derin bir şekilde işlendiğini defalarca gördük.

Örneğin, başlangıçta aracı çağırma şeklimizi anlamamız. Şimdi bu, bu modelleri kullanma şeklimizin temel bir parçası haline geldi, ancak başlangıçta bunun eğitim sürecine derinlemesine entegre edilmesi gerektiğini düşünmüyorduk. Zaman içinde, bu konuda daha fazla şey yaptık.

Ayrıca, model ve eşleşen sistemlerin zamanla daha da bütünleşeceğinden şüpheliyim. Dahası, pre-training ve post-training'in de zamanla daha da bütünleşeceğini bekliyorum. Bu klişe gibi gelebilir ama yine de söylemeliyim çünkü çok, çok gerçek olduğunu düşünüyorum: Tüm paradigm içinde, hala çok erken bir aşamadayız. Bu endüstrinin gerçekten olgunlaşma düzeyi, muhtemelen Homebrew Computer Club dönemine oldukça benzer.

Moderatör: Bu nedenle bu konunun benim için çok ilginç olduğunu düşünüyorum. Birkaç hafta önce yazdım, herhangi bir değer zincirinde, nihayetinde bir bütünleşme noktasının ortaya çıkacağını ve o noktanın çok kritik olacağını çünkü iki parçanın bir araya gelmesi gerektiğini düşündürür, işlerin işlemesi için. Zaman içinde, birçok değerin açıkça orada yer alacağı açıktır. O zaman yaptığım değerlendirme, Harness ile modelin entegrasyonunun bu kritik nokta olduğudur. Bu elbette sana uygun, ancak duyduğuma göre bu değerlendirmeyi kabul ettiğini de söyleyebiliriz.

Sam Altman: Bu gerçekten benim için uygun, ve gerçekten kabul ediyorum. Ama daha geniş bir perspektiften söylemek gerekirse: Gerçekten önemli olan, Codex'e ne olmasını istediğinizi girdiğinizde ve sonra gerçekten olduğunda.

Moderatör: Uygulama detaylarıyla ilgilenmiyorsunuz.

Sam Altman: Bu konularda keşfe devam ederken, zaten çok fazla örnek var: Bazı şeyler başlangıçta sistem ipucu seviyesinde çözülmeliydi ancak daha sonra gerek kalmadı. Genel gözlem burada, modellerin daha zeki hale geldikçe, onları istediğiniz şekilde hareket ettirme esnekliğine sahip olmanızdır. Bu, açıkça ifade edilmiş bir cümle gibi gelebilir ancak gerçekten de...

Moderatör: Bir 10 yaşındaki çocuğa bir şey yaptırmak, 5 yaşındaki çocuğa bir şey yaptırmaktan daha kolaydır.

Sam Altman: GPT-3 dönemini hatırladığımda, bu modellerden biraz faydalılık elde etmek için yapmamız gerekenlerine bakıyoruz ve şimdiye baktığımda, artık bunu yapmanıza gerek yok çünkü model kesinlikle anlayabiliyor ve işleri hemen hallediyor. Bu trendin daha da ileri gidebileceğini düşünüyorum.

Matt Garman: Bir noktayı eklemek istiyorum. Sam'in söylediklerine tamamen katılıyorum. Ve müşterilerle iletişimde olduğunuzda, aslında bu sistemlerden ne beklediklerini çok iyi anlıyorlar. Bu işbirliğimiz öncesinde, müşteriler belirli bir şekilde bu şeyleri kendi başlarına bir araya getirmek zorunda kaldılar. Bu modellerin ve ajanların bazı şeyleri hatırlamasını, iyi işbirliği yapmasını, mevcut sistemlerine entegre olmasını istediler. Ve bu sadece üçüncü taraf araçlarıyla ilgili bir sorun değil, kendi araçları da dahil. Bu ajanların, kendi verilerini, uygulamalarını ve çalışma ortamlarını anlamalarını istediler. Ve bugün, en azından şu anda, tüm bu entegrasyon çalışmalarının her müşterinin kendi başına yapması gerektiği durumları görüyoruz.

Dolayısıyla, bu işbirliğimizin bir parçası olarak, birlikte bu şeyleri daha sıkı bir şekilde bir araya getiren yeni bir ürün türü inşa etmek. Kimlik yetenekleri zaten ürüne yerleştirilmiş durumda; veritabanına bağlanma ve kimlik doğrulamasını yapma yeteneği, AWS VPC'nizde yani Sanal Özel Bulutunuzda gerçekleşecek. Eğer sadece bir tarafta OpenAI API, diğer tarafta AWS olsaydı, bu teorik olarak da yapılabilecekti. Ancak bu şeyi birlikte inşa ederek, müşterilerin değer elde etmeyi daha kolay ve hızlı bir şekilde başarmalarını sağlıyoruz ve kendi iş ortamlarında yapmak istediklerini tamamlıyoruz.

Sunucu: Yani demek istediğiniz, bir genel kemer sisteminde (Harness) bile çalışabilir bir ajan kurabilir miyim, sadece daha zor mu? Onu daha da kolay hale getiriyor musunuz? Yoksa bazı şeylerin aslında bağlı olmadığı durumlarda bazı şeylerin yapılamayacağı mı?

Sam Altman: Önceki benzetmenize geri dönersek, AWS ortaya çıkmadan önce, bir veri merkezi bölmesinde durmaya istekli olsanız, bir sürü sunucu satın alsanız, onları nasıl bir araya getireceğinizi anlasanız, ardından kendi ağ mühendisini işe alsanız, gerçekten birçok şey yapabilirdiniz. Birçok şeyi gerçekleştirebilirdiniz. Ve sonra aniden, sadece AWS konsoluna giriş yapmanız, "Başka bir S3 örneği istiyorum" gibi bir şeye tıklamanız yeterli olurdu ve daha fazla şey yapabilirdiniz çünkü temel altyapıyla ilgili çalışma gereksinimi ve iş yükü büyük ölçüde azaldı.

Bugün, elbette modelle birçok şey yapabilirsiniz. Ancak birinin bizim modelimizi kullandığını gördüğüm veya Matt'in bahsettiği o iş akışlarını oluşturmaya çalıştığını gördüğüm her seferinde çelişkilere düşüyorum. Bir yandan, bu modellerin çok etkileyici olduğunu düşünmeleri, bu teknolojinin sihirli bir şey olduğunu düşünmeleri beni mutlu ediyor; öte yandan, herhangi bir şeyin gerçekten çalışmasını sağlamak için çok fazla acı ve çile çektiklerini gördükçe çıldırmak üzereyim.

Bu yalnızca bu ürünleri geliştirenler için değil. ChatGPT'yi sadece kullanan biri olarak bile, insanların buradan oraya kopyalayıp yapıştırmaya çalışarak karmaşık bir prompt kümesi oluşturmaya çalıştığını gördüm ve bunların hepsinin kaybolacağını biliyorum, bu da beni heyecanlandırıyor. Şu anda her şey hala çok erken ve çok kötü.

Sunucu: Sadece bunu ve BBEdit entegrasyonunu iptal etmezsen yeter. Bu, ChatGPT uygulamasının en sevdiğim özelliği, hiç şüphesiz.

Notta: BBEdit, macOS'ta uzun yıllardır var olan bir metin ve kod düzenleyicisidir. Sunucu burada, gelecekte AI ajanının kopyalama yapıştırmayı ve manuel işlemleri azaltacağını, ancak yine de ChatGPT'nin yerel düzenleyicilerle entegrasyonunu korumasını umduğunu yarı şaka yaparak söylüyor.

Sam Altman: Anlaşıldı.

Sunucu: (Gülerek) Teşekkürler.

Sam Altman: İlk olarak, şu anda bu tür şeyler gerçekten çok zor. Biz, bunu çok daha kolay hale getirebilirsek, geliştiricilere ve şirketlere daha fazla değer sağlayacağını düşünüyoruz. İkinci olarak, şu anda birçok şey güvenilir bir şekilde çalışmıyor. Bu işbirliğimiz aracılığıyla, bunun sadece bir kullanılabilirlik hikayesi olmayacağını, sadece "kendi colo'sunu artık kurma" gibi bir sorun olmayacağını düşünüyorum. Birlikte birçok yeni şey keşfedeceğiz ve insanların önceki acı ve çilelerden geçse bile yapamadığı ürünleri ve hizmetleri inşa etmelerini sağlayacağız.

Enterprise Agent'ın Gerçekten Zor Olanı, İzinler, Veriler ve Güvenlik

Sunucu: Sonradan "Ne tür şeyler inşa edilebilir?" noktasına geri dönmek istiyorum. Ancak öncesinde hızlıca Codex'e geri dönüyorum. Codex, bir Harness sistemi ile birlikte modeldir ve yerelde çalışır. Neden şimdi ajanları yerelde çalıştırmak daha kolay hale getirir?

Sam Altman: Aslında başlangıçta bunu bulutta çalışacak şekilde tasarlamıştık. Sonunda gerçekten bunun bulutta çalışmasını isteyeceksiniz.

Sunucu: Tabii. Ben, bu bulutta ürüne geçiş yoluyla sormaktayım. Ama neden tekrar yerelde yapıya dönüldü?

Sam Altman: Çünkü tüm ortamınız orada. Bilgisayarınız zaten yapılandırılmış, verileriniz orada, çok fazla şeye dikkat etmenize gerek yok. Bu nihai durum olmasa da, başlatmak daha kolay hale gelir.

Ancak, bir agents'ın gerçekten bulutta çalıştığı bir dünyaya girmek kesinlikle harika olacaktır. Örneğin, çok yoğun bir göreviniz varsa veya bilgisayarınızı kapatmanız gerekiyorsa veya başka bir durum varsa, görevinizi buluta devredip işinize devam etmesini sağlayabilirsiniz. Bu yöntem açıkça harika olacaktır. Ancak kısa vadede, sunduğumuz kullanılabilirlik açısından, açıkça kullanıcı yerel ortamını kullanmak daha avantajlı görünüyor.

Sunucu: Bir anlayışım var: Geçmişteki güvenlik modeli daha çok "kale ve hendek" modeline benziyordu, şimdi ise yeni bir sıfır güvenlik modeline doğru ilerliyorsunuz, her şeyin uygun izin yapısına, doğrulama mekanizmasına ve tüm bu detaylara sahip olması gerekiyor. Benim için, yerel olarak çalıştırmak bir şekilde kendi kendine uygulanan bir "kale ve hendek" gibidir: Her şey yerelde olduğundan, onların sorunu olmadığını varsayarım ve onlarla başa çıkmak kolaydır.

Ve bir başka bakış açım da, tüm bu parçaların üretim ortamında gerçekten çalışması gerekiyorsa, hepsini yerelde tutamazsınız. Bu ortamda baştan sona çalıştırmak zorundasınız. Matt, bu fikir sizin için geçerli mi?

Matt Garman: Herhangi bir hesaplama ortamının müşteriden tamamen ayrıştığını düşünmüyorum. Yerel çalıştırmanın kesinlikle faydaları var. Çoğu iPhone uygulamasının da yerel bileşenlere sahip olmasının bir nedeni var, bağlantı, gecikme, yerel hesaplama veya dosya ve uygulama erişimi olsun.

Yerel istemciye kesinlikle özgü bir yapısı vardır. Sam'in de belirttiği gibi, basittir, iyi çalışır, ancak aynı zamanda sınırlıdır, bir sınırı vardır. Yerel dizüstü bilgisayarınızı genişletemezsiniz, sahip olduğunuz şeyle sınırlısınızdır. İki kişi arasında paylaşım gibi bir kurumsal senaryoya girdiğinizde şeyler daha da karmaşıklaşacaktır; izinleri, güvenlik sınırlarını düşünmek daha da zor olacaktır.

Bu yüzden burada birçok bileşen var. Yerel ortamın kötü bir şey olduğunu söylemiyorum, sadece farklı bir şey. Sonunda, yerel ve bulut arasında bir köprü oluşturmak isteyeceğiniz konusunda hemfikirim.

Sunucu: İşte benim sorum bu. Bulut çağında container'lar var, size yerel ortamı ve üretim ortamını bir araya getirmenize yardımcı oluyor. Ancak agents bu senaryoda, dediğiniz gibi, bir çalışan gibi, veya benzer bir şey gibi görünüyor. Eğer bunlar kendi kimliklerine, kendi izin yapılarına sahipse ve tüm bunlara sahipse, sadece onları oluşturuyor olsanız bile, onları dağıtımın yapılacağı doğru ortamda bulunmanız gerekecektir gibi geliyor bana.

Sam Altman: Burada netleştirilmesi gereken çok şey olduğunu düşünüyorum. Bir örnek vermek gerekirse, bir şirket çalışanıysanız, bir hizmeti kullanırken, sadece bir hesabınız olmalı mı? Ve ardından ajanınız da sizin hesabınızı mı kullanmalı? Yoksa ajanınız farklı bir hesabı mı kullanmalı, böylece sunucu kimin kim olduğunu ayırt edebilir?

主持人: Ya da, eğer birçok ajan istiyorsanız ne olacak?

Sam Altman: Haklısınız. Gerçekte ihtiyacımız olan şeyin, henüz netleştiremediğimiz bir şey olduğundan şüphe ediyorum. Belki de Ben'in ajanı, Ben'in kimliğiyle giriş yaptığında, Ben'in hesabını kullanır ancak kendisini gerçek Ben yerine bir ajan olarak işaretler. Bu konuyu düşünmek için henüz temel bir kavramımız bile yok, ancak muhtemelen yakında anlamamız gerekecek.

Ve hissettiğim, bundan başka 50 benzer şeyin daha olacağı yönünde. Ajanlar işgücüne katıldıkça ve giderek artan özerklik ve görev karmaşıklığıyla hareket ettikçe, yazılımın nasıl işlediği, şirket içinde ve daha geniş İnternet'te erişim kontrolü ve izinlerin nasıl işlediği hakkındaki pek çok zihinsel modele evrilmemiz gerekecek.

主持人: Matt, ajanların güvenliği, erişim politikaları ve benzeri konulara bakış açınız nedir?

Matt Garman: Evet, gerçekten de düşünüyorum ki, bu tür iş yüklerini buluta taşıdıkça, merkezi bir örgüt olarak, güvenlikle ilgili kısımlara daha fazla kontrol uygulayabilirsiniz. Sürekli olarak müşterilerle iletişim halindeyiz ve bu gerçekten de endişelendikleri bir konu. Müşteriler, "Bu güçlü modelleri ve ajanların getirebileceği fırsatları çok seviyorum ama nasıl olacak da bir hata yaparak şirketi sonlandırabilecek bir olay çıkarmaktan kaçınabilirim?" diye soruyorlar.

Bu endişe gerçekten var olan bir şey.

Bu konuda yardımcı olabileceğimizi düşünüyorum, çünkü bu sorunlar çözülebilir nitelikte. Gerçekten çözülebilir. Müşterilere biraz güven verebileceğimizi düşünüyorum: Örneğin, "Bu VPC'de çalışıyor," diye belirli bir sınıra en azından hakim olabilirsiniz, neye erişebileceğini biliyorsunuz; veya belirli bir kapı aracılığıyla, ona diğer çevre bileşenlerinde olduğu gibi bir rol atayabilirsiniz.

Bunlar, son 20 yılda inşa ettiğimiz yeteneklerdir. Gerçekten çok geniş kapsamlı yetenekler oluşturduk bu yapılar etrafında, sadece Y Combinator'ın girişimcilerinin AWS'i kullanmasına izin vermekle kalmayıp, aynı zamanda küresel bankaların, sağlık kuruluşlarının, dünya genelindeki kamu kurumlarının da AWS'i kullanmasını sağladık. AWS etrafında oluşturduğumuz tüm güvenlik yapısı, teknolojiden hızlı bir şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilirken, aynı zamanda hızlı hareket etme gereksinimini karşılamaları için bir güvenlik kalkanı sağlayabilir.

Birçok durumda, bir şirkette, özellikle riskten kaçınma eğilimi güçlü olan sektörlerde, bu güvenlik kalkanlarına sahip olursanız, "Bu bir sandbox'ta çalışıyorsa, hızlı bir şekilde ilerlemeye hazırım" diyebilirler, bu aslında birçok müşteriye bu teknolojileri daha geniş kapsamlı senaryolara yaymaya başlamalarına yardımcı olabilir.

Sunucu: Bahsettiğiniz birçok yeteneğin, AWS'nin geçmiş 20 yılda oluşturduğu ve şu anda ajanlarda kullanmaya çalıştığınız şeyler olduğunu söylediniz. Bu yetenekler bugün dolaylı olarak AgentCore aracılığıyla sunulmaktadır. Peki, OpenAI'nin desteklediği Bedrock Yönetilen Ajanlar ve Bedrock AgentCore arasındaki ilişki nedir?

Not: AgentCore, şirketlerin AI ajanlarını geliştirmek için AWS tarafından sunulan bir tür "altta yatan araç kutusu" veya "temel bileşen platformu" olarak anlaşılabilir. İlişkiyi anlamanın bir yolu şudur: AgentCore = Temel Parçalar; Bedrock Yönetilen Ajanlar = AWS ve OpenAI'nin bir araya getirdiği hazır çözüm

Matt Garman: Birlikte inşa ettiğimiz birçok şey, AgentCore'un yapı taşlarına dayanmaktadır ve bu parçaları bir araya getirir.

Sunucu: Yani bu, AgentCore'un üzerinde bulunan bir tür üst küme gibi mi?

Matt Garman: AWS ekibi ve OpenAI ekibi, AgentCore'un bileşenlerini kullandı ve OpenAI modelini ve diğer birçok parçayı bir araya getirerek bu ürünü birlikte oluşturdu.

AgentCore, sunduğumuz bir dizi temel yapı taşını temsil eder. AWS'deki gibi, eğer bir ajan iş akışı oluşturmak istiyorsanız, bu modülleri doğrudan kullanabilirsiniz: örneğin bellek bileşeni, güvenli yürütme ortamı, izin yönetimi yetenekleri vb. Bu yetenekleri kendiniz yapılandırabilir ve işletmenize uygun bir ajan sistemi oluşturabilirsiniz. Şu anda müşterilerin bu yetenekleri üretim ortamında çalıştırdığını ve birçok harika uygulama geliştirdiklerini görebiliyoruz.

Sunucu: Ancak OpenAI kullanılmıyor.

Matt Garman: Ancak OpenAI kullanılmıyor. Bugün, farklı modeller kullanmaları gerekiyor, bu doğru. Aslında, hayır, bu da tam olarak doğru değil. Gerçekten bazı kişilerin bunu yapmak için OpenAI kullandığını biliyoruz.

Sunucu: Oh, sadece başka bir bulut üzerindeki bir modeli çağırmak veya benzer bir şekilde.

Matt Garman: Onlar doğrudan OpenAI modelini çağırıyorlar. Yarım burada OpenAI'ı kullanarak bu işi zaten yapan insanlar oldu, sadece Bedrock'un yerleşik yöntemiyle değil, ama yine de onu kullanıyorlar. Bu açık bir ekosistemdir, farklı yetenekleri alabilirsiniz ve istediğiniz her şeyi inşa edebilirsiniz. Bahse girerim insanlar bunu yapmaya devam edecek.

Dışarıda bazı yapımcılar çok seviyorlar—Sam'in analogisini ödünç alırsak—bugün artık gerek olmasa bile hala bilgisayarlarını kendileri kurmayı seviyorlar. İnsanlar inşa etmeyi sever. Uzun bir süre için, insanların kendi ajanlarını inşa etmeye devam edeceklerini düşünüyoruz. Ancak çoğu insanın daha basit bir yol isteyeceğini, tüm bu parçaları kendilerinin yapılandırmak istemediklerini düşünüyoruz. Bu, bu işbirliği ile piyasaya sürdüğümüz şeylerden biridir.

Sunucu: Bu farkı biraz daha netleştirmek istiyorum. Bedrock Yönetilen Ajanlar bir barındırılan hizmettir; ancak kullanıcılar aynı zamanda AgentCore'u kullanarak farklı modellere erişebilirler, model AWS'de olun veya başka bir bulutta olun. Sam, bu durumun Azure'daki OpenAI ile aranızdaki farkın şekli oluşturduğunu söyleyebilir miyiz? Kısacası, Azure'da kullanıcılar genellikle OpenAI API'sine doğrudan erişirken, Amazon'da bu sefer daha kapsamlı bir barındırılan ajan hizmeti. Bu doğru bir anlayış mı?

Sam Altman: Doğru, evet.

Sunucu: Bu konuda çok emin misiniz? Tüm koşullar ve kapsamlar açısından doğru bir şekilde tanımlanmış olacak ve gelecekte sorun olmayacak mı?

Sam Altman: Evet. Zamanla şeylerin gelişeceğini düşünüyorum, ama bir başlangıç olarak, bu yaklaşıma çok güveniyorum.

Sunucu: Bu AWS'nin tek ürünü olacak mı? Yoksa benzer barındırılan deneyimleri diğer bulutlarda da sunmayı düşünüyor musunuz?

Sam Altman: Evet, bunu sadece Amazon ile yapacağız, bunun için çok heyecanlıyız.

Sunucu: Bu özel ürün olma özelliğinin ne kadarı, "Bakın, kullandığımız tüm API'ler Amazon'ınkiler, bu yüzden elbette sadece Amazon'da olacak" mıdır? Yoksa bu sadece "Amazon API'lerini kullandık" basit bir durum değil mi; şu anda bütün barındırılan deneyim fikri, Amazon'da mı kalacak?

Sam Altman: Ruhsal olarak, bunun iki şirket arasında bir ortak çaba olduğunu umuyoruz.

Sunucu: Anlaşıldı. Basın bülteninde belirtildiği gibi, bu da Matt'in söylediği noktaya geri dönüyor: Teorik olarak başka API'leri çağırabilir ve sonra her şeyi kendiniz bir araya getirebilirsiniz. Ancak bu durumda, müşteri verileri AWS içinde kalacaktır. Yine de OpenAI ne görebilecek? Bu ne anlama geliyor?

Matt Garman: Evet. Tüm bu süreçler temelde VPC'nizde kalacak, bu nedenle veriler Bedrock ortamında korunacaktır.

Not: VPC Sanal Özel Bulut anlamına gelir ve bir işletmenin AWS'de oluşturduğu bir tür "özel ağ bulutu alanı"dır.

Sunucu: Anlaşıldı. Bu ürün, OpenAI modelinde Bedrock üzerinde çalışacak ve bu modeller Trainium'da mı çalışacak?

Matt Garman: Onlar farklı şekillerde bir araya gelecekler - bazıları Trainium'da, bazıları GPU'da çalışacak.

Not: Trainium, büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarımını desteklemek için geliştirilen AWS'nin kendi AI hızlandırıcısıdır. Nvidia GPU'larına benzer şekilde, bu temel hesaplama altyapısının bir parçasıdır. Genel işletmeler için, genellikle doğrudan Trainium'a erişim gerekmez, ancak Bedrock gibi barındırılan hizmetler aracılığıyla temel hesaplama kaynaklarını dolaylı olarak kullanırlar.

Sunucu: Bu sadece zaman faktöründen mi kaynaklanıyor? Çünkü birkaç ay önceki duyurunuzda...

Matt Garman: Bir kısmı zaman faktöründen kaynaklanırken, bir kısmı yetenek faktöründen kaynaklanmaktadır. Sistemleri birlikte inşa etme sürecinde farklı bileşenleri karma şekilde kullanacağımızı düşünüyorum ve farklı kısımlar için uygun altyapıyı kullanacağız. Ancak zamanla, daha fazla bölümün Trainium'da çalışacağını düşünüyorum.

Sam Altman: Bu modellerin Trainium'da çalışmasını sabırsızlıkla bekliyoruz.

AI Platform Rekabeti, Modelden Altyapıya

Sunucu: Hayal edebiliyorum. Matt, Trainium hakkında, hızlı bir sorum var, aynı zamanda daha genel bir soru. Şu anda Trainium'u şöyle anlıyorum, doğru mu teyit etmek istiyorum. Trainium adı oldukça talihsizdir, çünkü gelecekte gerçekten önemli olacağı yer aslında çıkarım olacaktır. En önemli sunum şekli, yönetilen hizmetler gibi Bedrock aracılığıyla olacaktır. Yani müşteriler belki kullandıkları belirli hesaplama kaynağını bile tam olarak bilemeyeceklerdir. Bu adil bir anlayış mı?

Matt Garman: İlk olarak, AWS'nin tüm hizmetlerinin kötü isimlendirmesinden ben sorumlu olmaya hazırım.

Sunucu: Sorun değil, benim de Stratechery adında bir halkla ilişkiler web sitesim var, bu yüzden kötü isimlendirme konusunu tamamen anlıyorum.

Sam Altman: Bence "Trainium" kelimesi oldukça havalı.

Matt Garman: Gerçekten de havalı.

Sunucu: Bu kelime gerçekten havalı, sadece daha çok bir mantık çipi gibi hissettiriyor, eğitim çipi değil.

Matt Garman: Evet. Ama, isimlendirmeyi bir kenara bırakırsak, hem eğitim hem de çıkarım için kullanışlı. Gerçekten, bu bizi çok heyecanlandıran bir çip. Hem mevcut nesil hem de gelecekteki sürümlerde, onun büyük bir iş olacağını, aynı zamanda yapmamız gereken birçok şeyin önemli bir itici gücü olacağını düşünüyoruz.

Ayrıca, GPU'ya benzer şekilde, birçok bu tür hızlandırıcı çip ile etkileşim için bir soyutlama katmanı kullanacaksınız. Aslında çoğu müşteri doğrudan GPU ile etkileşime girmiyor. Belki kendi dizüstü bilgisayarlarında grafikler için kullanıyordur. Ama OpenAI ile etkileşime geçtiğinizde, altta GPU'da çalışıyor olsa bile, GPU ile iletişimde değilsinizdir; Claude ile konuştuğunuzda, altta GPU, Trainium veya TPU olsa da, bu çiplerle değil, arayüzle konuşuyorsunuz.

Dışarıda yapılan çoğu çıkarım, birkaç model tarafından gerçekleştirilir. Bu nedenle 5, 10, 20 veya 100 model olsun, yüzbinlerce insan doğrudan bu çiplerle işlem yapmaz. Gelecekte de bu böyle olacak, çünkü bu sistemler çok karmaşık, çok büyük. Bir modeli eğitmek istiyorsanız, bunu yapacak kadar paranız veya onları gerçekten yönetecek kadar yeteneğiniz olan çok az insan var. Bunlar çok karmaşık sistemler ve OpenAI ekibinin büyük hesaplama kümelerinden değer çıkarma yeteneği çok etkileyici. Ama bu tür bir ekibi çok az insanın sahip olduğunu düşünmüyorum. Belirli bir çip ne olursa olsun, bu, tüm hızlandırıcı çipler için geçerli olduğunu düşünüyorum.

Sam Altman: Ben, şirket olarak yapmamız gereken şeyin giderek daha fazla bir token fabrikası olmak olduğunu düşünüyorum. Müşterilerin gerçekten önemsediği şey, en düşük fiyatla en iyi zekâ birimini teslim edebilmemiz ve onların istedikleri miktarda, istedikleri kapasitede teslim edebilmemizdir.

Host: Mevcut token bazlı fiyatlandırma modeline devam edeceğimizi düşünüyor musunuz? Yani, tokenlara göre fiyatlandırma. Uzun vadede, bu mantıklı mı?

Sam Altman: Mantıksız. Aslında, yakın zamanda piyasaya sürdüğümüz 5.5 modeli ilginç bir örnektir. Bir tek token maliyeti 5.4'ten çok daha yüksektir, ancak aynı cevabı elde etmek için gereken token miktarı önemli ölçüde azalmıştır. Aslında, bu cevabın kaç token harcandığı size fazla bakmaz, sadece bu işin tamamlanmasını istersiniz. İhtiyacınız olan şey bir fiyattır ve elde edebileceğiniz kapasitedir.

O yüzden belki de önceki "token fabrikası" ifadesi yanlıştı. Daha çok bir zeka fabrikası gibi görünüyoruz, veya buna benzer bir şey. En düşük maliyetle mümkün olduğunca çok "zeka birimi" sağlamak istiyoruz. Daha büyük bir modelin daha az token kullanarak çalıştırılması mı, daha küçük bir modelin çok sayıda token kullanarak çalıştırılması mı; GPU, Trainium veya başka bir şey mi; veya başka yaratıcı bir yöntemle mi yaparız, müşterilerin umursayacağını sanmıyorum.

Aslında, onlar bu şeylere doğrudan temas bile etmeyecekler. Bir şeyi Codex'e yerleştirdiğinizde veya bir yeni ajan oluşturmak için SRE, yani Stateful Runtime Environment içinde çalıştırdığınızda, bu tür sorunları düşünmeniz gerekmemeli. Sadece ne kadar düşük maliyetle bu kadar çok şey elde ettiğinize şaşırmalısınız.

Host: Token kullanımındaki azalma, modelin kendisinden mi kaynaklanıyor, yoksa yan ürün sistemlerden (Harness) mi kaynaklanıyor?

Sam Altman: Başlıca modelden kaynaklanıyor, yan ürün sistemlerin (Harness) de biraz etkisi var.

Host: Anlaşıldı. Matt, Sam'e özel bir soru sordum. Gelecekte diğer modeller için benzer şekilde yönetilen bir hizmet sunmayı bekliyor musunuz?

Matt Garman: Şu anda OpenAI ile bu konuya odaklanıyoruz. Her iki tarafın da birlikte inşa ettiği şeylere çok heyecanlıyız. Daha uzun vadeli geleceğe gelince, o çok uzun bir süreç.

Host: "Daha uzun vadeli gelecek çok uzun bir süreç" cevabını şimdilik saklıyorum. Endişelenmeyin, bu soruyu sormak zorundayım.

Müşteri konusunda bir sorum daha var. Sam, önceki görüşlerinizle birleştirerek, sizin görüşlerinizi de duymak istiyorum. Müşteri gerçek üretim ortamına geldiğinde, OpenAI'nın sorumluluğu nerede biter, AWS'nin sorumluluğu nerede başlar? Benim anladığım kadarıyla, eğer tüm veriler AWS'de ise ve veriler orada kalıyorsa, müşteri daha üst düzeyde işlem yapıyorsa, bu sonuçta AWS'nin sorumluluğunda mıdır? Tüketici perspektifinden bakıldığında, benim anladığım doğru mu?

Matt Garman: Evet, bunun doğru olduğunu düşünüyorum. Birine ihtiyacın olduğunda, sana yardımcı olması için AWS destek ile iletişime geçersin. Bu senin AWS ortamının bir parçasıdır, AWS üzerinde oluşturduğun şeydir. AWS hesap temsilcilerin sana yardımcı olacaktır. İnşa ederken, aynı zamanda OpenAI meslektaşlarını da dahil ediyoruz, bu üründen en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi anlamanıza veya benzer sorunları çözmenize yardımcı olacaklar. Bazı durumlarda, çözümlemelerine yardımcı olmaları gereken bir hata ile karşılaşırsak, onlara yükseltme yaparız. Ancak AWS, doğrudan etkileşimde bulunduğunuz birinci seviye destek olacaktır.

Sunucu: Sam, bu işin OpenAI Core API işine göre ölçeği hakkında ne düşünüyorsun?

Sam Altman: Umarım çok büyük olur. Bunu gerçekleştirmek için büyük çaba harcıyoruz ve büyük miktarda işlem gücü alımı taahhüt ediyoruz. Bunun tümünü destekleyecek çok gelir olacağına inanıyorum. Her ne kadar daha da inanıyor olsam da: Fiyat ne kadar düşük olursa, zeka talebi temelde sınırsızdır.

Sunucu: Yani, bu açıdan bakıldığında, talep ne kadar esnek?

Sam Altman: Elbette böyle bir durum söz konusudur. Ancak başka bir örnekle ifade etmek gerekirse, suyun fiyatını düşürürseniz, belki biraz daha fazla su içersiniz, belki günde bir kez duş almak yerine günde iki kez duş alırsınız, burada belli bir esneklik vardır. Ancak belirli bir noktaya geldiğinizde, "Biliyor musun? Suyum yeterli." diyebilirsiniz.

Sunucu: Ve eğer suya ihtiyacınız varsa, ne kadar pahalı olursa olsun alırsınız.

Sam Altman: Diğer kamu hizmetleri için de aynıdır. Elektrik daha ucuzsa, elbette daha fazla elektrik kullanırsınız. Ancak zeka gücünü bir kamu hizmeti gibi düşünürsek, acaba beni daha fazlasını kullanmaya zorlayacak hangi kamu hizmeti daha olabilir? Fiyat yeterince düşükse, daha fazla kullanmaya devam ederim.

Matt Garman: İlginç olan, hesaplama gücünün büyük ölçüde aynı şeyi temsil ettiğidir. Bir hesaplama döngüsünün maliyetini düşünün, 30 yıl öncesine kıyasla ne kadar ucuzladığını bilmiyoruz, ancak bugün satılan hesaplama miktarı herhangi bir zamandan daha fazla.

Sunucu: Evet. Çok yüksek ölçekte ulaşılana ve maliyetin önemli hale gelene kadar, insanlar genellikle hesaplama maliyeti hakkında gerçekten düşünmezlerdi. Genel olarak, stratejik açıdan bakıldığında, herkes sadece kendilerinin hesaplama gücüne sahip olduğunu varsayar. Yani YZ bu noktaya gelmek için ne kadar daha yol var? Yani, artık "buraya ne kadar para harcadım" ı birinci tepki olarak görmüyorlar.

Sam Altman: Bence şu anda bu birinci tepki değil. Şu anda bize "Fiyat ne olursa olsun, bana daha fazlasını verebilir misin? Sadece daha fazla kapasiteye ihtiyacım var, daha fazla ödemeye hazırım. "Diyen müşteriler çok daha fazla. Bununla karşılaştırıldığında, fiyat için müzakere yapan insanlar çok daha az.

Ancak gerçekten inanıyorum ki, fiyatları çok daha aşağıya çekeceğiz, indirimler çok etkileyici olacak. Belki bunu yaparsak, bu alana akan servetin artması olacak, artarak artacak. Ama eminim ki, şu anki bu düzeydeki zeka maliyetini önemli ölçüde azaltmaya devam edeceğiz.

Bir şey beni biraz şaşırttı, bu durumun sürekli böyle devam edip etmeyeceğini bilmiyorum, ama en azından bugün, toplam pazar talebinin önemli bir kısmının mutlak önde gelen modellere odaklandığını görüyoruz.

Sunucu: Evet, bu konuda birçok sorun var. Önde gelen modelleri hizmet etmek çok pahalı, insanlar aslında bir önceki sürümü de kullanabilirler. Ama demek istediğiniz şu ki, her durumda insanlar en son teknolojiyi kullanmak istiyorlar mı?

Sam Altman: Şimdiye kadar evet.

Matt Garman: Bu, gerçekten ulaşmak istediğimiz noktaya ne kadar uzak olduğumuzu gösteren oldukça iyi bir sinyal olduğunu düşünüyorum, talep henüz karşılanmayan birçok şeye işaret ediyor. Gerçekten bu durumun 40 yıl önceki hesaplama talebine benzediğine inanıyorum. O zamanlar bir bilgisayar çok pahalıydı, ancak şimdi herkesin telefonundaki hesaplama gücü çok daha fazla ve milyarlarca cihaz sattık.

Bence AI dünyasında da aynı şey olacak. Bugün herkes önde gelen modelleri kullanmak istiyor çünkü büyük miktarda yararlı işi tamamlamak için onlara ihtiyacınız var ve herkes dış dünyadaki yeteneklere çok heyecanlanıyor.

Zamanla, bir karışım model setine sahip olacaksınız. Yanı sıra, bazı küçük modeller bir şeyleri yapabilecek, hatta en son OpenAI modellerinin henüz yapamadığı şeyleri yapacaklar. Ancak bu modeller daha küçük, daha ucuz, daha hızlı hale geldikçe zamanla. Aynı zamanda, kanser gibi sorunları çözmeye çalışacak devasa modeller de olacak.

Ancak ben hala erken aşamadayız diye düşünüyorum. Erken aşamada bu kadar talep ve hızlı büyümeyi görünce, gelecek çok heyecan verici olacak.

Sunucu: Biraz karamsar bir bakış açısı var mı: Sam, bazı müşterileriniz "OpenAI modelini kullanmak istiyoruz ama her şeyimiz AWS'de, taşıyamayız" diyor olabilir. Matt, sizin tarafınızda ise "Bak, her şeyimiz AWS'de, OpenAI modelini getirebilir misin?" söylemiyle karşılaşıyoruz. Bu sadece bu talebi karşılamak mı? AWS'nin en büyük olduğu ve bu nedenle bu talebin astronomik boyutlara ulaştığı bir gerçektir. Bu en basit cevap mı? Yoksa burada başka bir katman var mı, yani gerçekten farklılaştırılmış bir şey sunabileceğinizi ve bu da her iki tarafı da yeni müşteriler çekmeye teşvik edeceğini mi düşünüyorsunuz?

Sam Altman: Kesinlikle AWS müşterilerine ulaşabildiğimiz için çok mutluyuz ve birçok insan AWS'yi gerçekten seviyor. Evet, bu doğru.

Matt Garman: Bu kısmın kesinlikle doğru olduğunu.

Sunucu: (Gülüyor) Anladım.

Matt Garman: Aynısı bizim müşterilerimiz için de geçerli, OpenAI teknolojisine erişebilecek olmaları gerçekten heyecan verici.

Sam Altman: Ancak gerçekten inanıyorum ki, birlikte inanılmaz yeni şeyler inşa edebiliriz. Bir yıl sonra, insanlar geriye dönüp bu konuya baktıklarında, herkesin konuştuğu en önemli şeyin "Oh, nihayet bu modellere AWS üzerinden erişebiliyoruz" olmayacağını umuyorum ya da buna benzer şeyler. Daha ziyade, "Vay, bu yeni ürünün ne kadar önemli olduğunu fark etmemiştik" diyecekler.

Model, Platform (Harness) ve Yetenek seviyelerinde, tamamen yeni bir hesaplama şeklinin eşiğinde olduğumuzu düşünüyorum. Bu, insanların bu "Bu modeli API ile kullanmak istiyorum" gibi düşüncelerine çok farklı bir bakış açısı getirecek.

Matt Garman: Tamamen katılıyorum, işte buradaki önemli nokta da bu. İlk kısım çok iyi ve güzel; ancak ikinci kısım, bence hepimizi gerçekten heyecanlandıran yer burası.

Sunucu: Bu konuya gelmişken, bu konuya geri dönmek istiyorum dedim. Bir teorim var, mutlaka doğru olmak zorunda değil, merak ediyorum sizin bu konudaki düşüncelerinizi, yani "inşa edilmesi gereken başka şeyler var mı" hakkındaki teori hakkında konuşalım. Özellikle, nihayetinde gerçekten bir middleware veya ara katman ortaya çıkabilir. Bir organizasyonda, çeşitli veritabanları, SaaS uygulamaları ve farklı sistemlere yayılmış çeşitli veri parçacıkları olacaktır. Bunların üzerinde bir ajan katmanı veya Platform (Harness) olacaktır. Ortada, inşa edilmesi gereken bazı şeyler gibi görünen bir şeyler var. OpenAI Frontier bu soruna bir şekilde dokunuyor gibi görünüyor. Bu bir parçası mı? Yoksa gelecekte inşa edilmesi gereken bir şey mi? Yoksa tamamen yanılıyor muyum, aslında böyle bir şeye ihtiyacımız yok mu?

Sam Altman: Haklısınız, gerçekten orada buna benzer bir şeye ihtiyacımız var. Son zamanlarda müşterilerle iletişim halindeydim, özellikle de büyük kuruluşlarla, onlar şöyle diyor: "Bir tür ajan çalışma zamanı istiyorum; verilerimi ajanlara bağlayabilen, aynı zamanda token harcamalarımı nerede yaptığımı, nerede yapmadığımı anlayabildiğim ve denetim yeteneği olan bir yönetim katmanı istiyorum; ayrıca bir çalışma alanı istiyorum" — umarım bu Codex olurdu — "çalışanlarımın kullanabileceği bir şey."

İnsanların talep ettikleri bu set şeyler, artık çok tutarlı hale geliyor. Ancak şimdi tamamen ürünü gerçekten oluşturmamız gerekiyor.

Sunucu: Neredeyse çift katmanlı bir ajan katmanı gibi görünüyor. Ara katmanı korumak için bir ajan katmanı sürekli olarak çeşitli veri kaynaklarına derinlemesine giriyor; diğeri ise gerçek kullanıcı arabirim katmanı, insanların gerçekten etkileşimde bulunduğu yer. Bu, gideceğimiz yönü doğru yansıtıyor mu? Yoksa ben mi sapıttım?

Sam Altman: Her iki noktaya da katılıyorum, bu bugün dünyanın gösterebileceği bir görünüm olabilir. Ancak modeller gerçekten akıllı hale geldikçe, gelecekteki mimarinin ne olacağını henüz bilmediğimizi düşünüyorum.

Şu anda, kullanıcı ajan katmanı olarak adlandırabileceğiniz bu katmanda, insanlar gerçekten birden fazla ajanla etkileşimde olmak istiyorlar. Buna bir şey için ajan inşa etmenize izin veriyoruz, şu şey için ajan inşa etmenize izin veriyoruz, bunlar birbirleriyle konuşabiliyor ve benzeri. Sonra şirket yönetim katmanında, insanlar dosya sistemlerindeki dosyaları keşfetmesine yardımcı olan çeşitli kontrol mekanizmalarına sahip olacaklar.

Sunucu: Sonra bir noktada, sadece geçmişe gereksiz yere sarılıp kaldığınızı fark edersiniz. Bu şeyler aslında modelde yapılmalıydı.

Sam Altman: Söylemek istediğim de buydu. Bir noktada, "Aslında, şu an inanılmaz bir yeteneğimiz var, o zaman bütün mimariyi yeniden tasarlayalım" diyebilirsiniz.

Matt Garman: Evet, katılıyorum. Sanırım burada gerçekten farklı bir şey ortaya çıkacak. Şu anda bunun ne olduğunu tam olarak bilip bilmediğimizden emin değilim, ancak işte bu işin güzelliği. Müşterileri kullanmaları ve inşa etmeleri için bırakırsınız, sonra onlardan öğrenebilir, bu şeyleri onlar için nasıl daha kolay, daha hızlı ve daha iyi hale getirebileceğinizi anlayabilirsiniz.

Sunucu: Sam, bu tür bir ürün lansmanı röportajını ikinci kez yapıyoruz. İlkini Kevin Scott ile New Bing üzerine yaptık. Google için tehdit oluşturduğunuzu düşünüyordunuz. Sonuçlar hakkında ne düşünüyorsunuz?

Not: Kevin Scott, Microsoft'un Baş Teknoloji Sorumlusudur. Yeni Bing, Microsoft'un 2023 Şubat ayında piyasaya sürdüğü yapay zeka destekli bir arama ürünüdür. Bu ürün, geleneksel aramayı "bağlantı döndürme"den "doğrudan cevap üretme ve görevleri destekleme" interaksiyonuna yükseltmeyi amaçlamaktadır ve OpenAI teknolojisi tarafından desteklenmektedir. O dönemde, Yeni Bing, Microsoft'un Google'ın arama hakimiyetine meydan okuması için önemli bir girişim olarak görülmüştü.

Sam Altman: Bence beklentilerimin ötesinde iyi bir iş çıkardık. ChatGPT, benim düşüncesine göre, Facebook'tan bu yana gerçekten geniş çapta yeni bir tüketici ürünüdür.

Sunucu: Bu aslında yanıt mı? Yani, beklentilerinin ötesinde iyi bir iş çıkardınız ancak bu genellikle ChatGPT'de mi gösterildi, diğer alanlarda değil mi?

Sam Altman: Hayır, bence API üzerinde de oldukça iyi iş çıkardık, özellikle Codex. Ancak o zaman düşündüğüm şey buydu. O zamanlar, bu yeni tür dil arayüzlerinin insanların internet üzerinde bilgi arama şeklini değiştirebileceğini düşündüm. Ayrıca, Google da gerçekten olağanüstü bir şirkettir. Google'ın yaptıkları açısından, pek çok yönden Google'ın hala çok fazla göz ardı edildiğini düşünüyorum. Ancak nispeten konuşursak, ChatGPT'nin performansından memnunum.

Sunucu: Matt, size de benzer bir Google sorusu sormak istiyorum. Google bu hafta sahnede yer aldı, Thomas Kurian (Google Cloud'un CEO'su) tamamen entegre teknoloji yığınlarını, modele ve çipe, ve ardından ajan katmanına kadar, her seviyede bütünleşik olduklarını anlattı. Bugün siz başka bir şirket yöneticisi ile birlikte ortaya çıktınız ve tanım olarak, Amazon tamamen iç entegre bir şirket değil.

Daha önce, birçok kişi sizi önde gelen bir edge modeli olmamasıyla eleştirdi. Ancak şimdi akıl yürütme dönemine giriyoruz ve siz alışık olduğunuz gibi birçok şirkete hizmet veriyorsunuz. Bu durumda, tarafsız kalmanız nedeniyle, aslında daha iyi bir konumda olmanız olası mıdır? Bu bilerek mi yapıldı, yoksa bu kadar önemli olacağını daha önce fark etmemiş olmanız nedeniyle mi geçmişte farkına varılmadı?

Matt Garman: Birazı bilerek yapıldı. AWS'i yapmaya başladığımızdan beri, iş ortaklarını müşterilere destek sunmanın kilit bir parçası olarak gördük. Başlangıçtan beri, bu stratejimizin çok önemli bir parçasıydı: İş ortaklarıyla derinlemesine işbirliği yapmak. Belki diğer bazı şirketlerden farklı olarak, iş ortaklarının başarılı olmaları durumunda, eğer onlar bizim üzerimizde veya yanımızda inşa ediyorlarsa, o zaman biz de başarılı oluyoruz, bu harika.

Bunu birlikte pastayı büyütme olarak görüyoruz, bu da başarı demektir. Ancak bu, diğer insanların dünyayı gördüğü şekil değildir her zaman. Bazen onlar, "Her şeye sahip olmalıyım" diyecekler. Bu da sorun değil, bu bir bakış açısı.

Ama ben seçeneğin önemli olduğunu düşünüyorum. Bu şekilde en iyi ürün kazanır. Bu arada, bu tür bir dünyada, birincil parti ürünlere sahip olabilirsiniz, ayrıca birçok üçüncü parti ürünlere de sahip olabilirsiniz. Ancak bizim bakış açımız, müşterilerin kendileri için en uygun olanı seçebilmelerini umuyor. Eğer en uygunları kendi oluşturdukları şeyse, bu iyi.

Bizim için en iyi şeyin iş ortaklarımızın oluşturduğu ama bizim üzerimizde çalışan şey olduğu durumunun da başarı olarak kabul ediyoruz, çünkü bu müşteri için en iyi şeydir. Uzun süredir böyle düşündük ve aslında bu, AI dünyasında Bedrock platformunu inşa ettiğimiz şekildir. Geniş bir model yelpazesini desteklemeyi ve geniş bir yetenek yelpazesini desteklemeyi umuyoruz. Gerçek her zaman bu olmuştur, veritabanından hesaplama platformuna ve diğer şeylere kadar.

Dolayısıyla ben bunun kasıtlı bir strateji olduğunu düşünüyorum. Aynı zamanda, müşterilerin bu yaklaşımı takdir ettiğini düşünüyorum, çünkü onlara bu şekilde hoşlarına gidiyor. Bu yönde ilerlemeye devam etmekten de heyecan duyuyoruz.

Sunucu: Evet, bu çok ilginç. Burada yazılım, platform ve altyapı arasında bir denge var, herkes kendi kendini herkese hizmet eder diyor. Ancak hissediyorum ki, AWS'nin başlangıcına geri dönersek, I yani Altyapı'dan başladı. Benim bakış açımdan, bu neredeyse size en büyük esnekliği verdi, böylece Sam'le ortada buluşabiliyordunuz. Sam'ın sağlam bir S'si yani Yazılımı var; birlikte inşa ettiğiniz şey ise P, yani Platform. Bunu böyle söyleyebilirim sanırım.

Matt Garman: Kesinlikle. Gerçekten bazı alanlar oldukça zor hale gelebiliyor. Örneğin "Sadece bir tane S3'ümüz var" dediğimizde, başka bir S3 ürünümüz yok, bu kısım doğru. Yine de bazı temel bileşenler, söylediğin gibi, altyapı seviyesinde kendi oluşturduklarımıza gerçekten önem veriyoruz.

Ancak teknoloji yığınını yukarı doğru çıktıkça, yetenek setinin daha geniş hale geldiğine inanıyorum. Her durumda, hiçbir şirketin tüm uygulamalara sahip olacağını düşünmüyorum. Teknoloji yığını boyunca aşağı doğru ilerlediğinizde, model ve hizmet katmanına girdiğinizde, sayı azalacak; daha aşağıya, altyapı katmanına indiğinizde ise sayı daha da azalacak. Bizim bakış açımız, tüm iş ortakları dizisini kucaklamak ve bu, son müşterilerimiz açısından iyi bir şeydir.

Sunucu: Sam, söylemek istediğin son bir şey var mı?

Sam Altman: Matt'in dediği çok iyi olduğunu düşünüyorum. Gerçekten, geliştiricilerin şu anda inşa edebileceği yeni nesil ürünlerin, büyük bir potansiyeli beraberinde getirdiğine inanıyorum. Gelecek yıl model yeteneklerinin çok dik bir eğriyle ilerleyeceğini göz önünde bulundurduğumuzda, bu yolculuğa birlikte çıkabiliriz ve gerçekten onu yetkinleştirecek bir platform inşa etmek için çaba gösterebiliriz, bu çok iyi bir zamanlama. İnsanların bundan hoşlanacağını düşünüyorum.

Host: Harika. Matt, Sam, Stratechery'e gelip bize katıldığınız için teşekkürler.

Matt Garman: Harika. Bizi davet ettiğiniz için teşekkürler.

Sam Altman: Teşekkürler.

[Orijinal Makale Bağlantısı]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia