Yapay zeka araçlarının yazılım geliştirmeyi demokratikleştirerek yeni bir kullanıcı kitlesi yaratmasıyla birlikte, bu kullanıcılar kendi uygulamalarını oluşturma konusunda istekli hale geldi. Ancak, büyük dil modelleri (LLM) kodlama sürecini hızlandırırken, barındırma, güvenlik ve genel operasyonel sorunlar gibi eski problemler devam ediyor. Bu alanda bariz bir iş fırsatı bulunsa da, sistemin hızla değişmesi nedeniyle bu fırsatı nasıl değerlendireceğini bilmek zorlaşıyor.
Yapay Zeka Geliştiricilerinin Sorunlarına Çözüm
Bu zorluğun üstesinden gelmek için ilginç bir yaklaşım sunan Y Combinator'dan çıkan Modelence, geçtiğimiz Çarşamba günü 13 milyon dolarlık tohum yatırım aldığını duyurdu. Yatırım turuna Y Combinator öncülük ederken, Rebel Fund, Acacia Venture Capital Partners, Formosa VC ve Vocal Ventures da katıldı. Modelence, bu alanda tek şirket değil; Google ve Amazon gibi devlerin yanı sıra Shuttle gibi daha küçük startup'lar da altyapı sorununu çözmeye çalışıyor. Kaliforniya merkezli Modelence, sorunu teşhis etme biçimiyle öne çıkıyor. CEO Aram Shatakhtsyan'a göre, sorun bireysel hizmetler değil, bu hizmetler arasındaki bağlantılar. Shatakhtsyan, TechCrunch'a verdiği röportajda, "Yapay zekadan kimlik doğrulama oluşturmasını, ardından bir veritabanı kurmasını ve bunları birbirine bağlamasını istemezsiniz, çünkü bu büyük olasılıkla başarısız olacaktır," dedi.
Modelence'ın Yenilikçi Yaklaşımı
Bu ilginç teşhis, bu kadar çok dünya standartlarında hizmet sağlayıcının böylesine dayanıksız bir sisteme nasıl katkıda bulunabileceğini açıklıyor. Shatakhtsyan, günümüz yazılım mühendislerinin kullandığı çeşitli ürünleri açıklarken, "Vercel ön yüzünüzün çoğunu karşılıyor, Supabase ise veritabanını ve bunun üzerindeki katmanı karşılıyor. Ama geri kalan her şeyi kendiniz birleştirmeniz gerekiyor," diye ekledi. En iyi ihtimalle, iki bulut sistemi elde edersiniz. Kısacası, hata yapmaya çok yer var. Modelence'ın yaklaşımı, hepsi bir arada bir hizmet sunmak. Typescript üzerinde çalışan bu çerçeve veya araç kiti, kimlik doğrulama, veritabanları, barındırma, LLM gözlem araçları ve hatta ek sürtünmeyi ortadan kaldırmak için kendi Lovable tarzı uygulama oluşturucusunu ele alıyor. Bu ilginç bir fikir ve kullanıcı çekip çekemeyeceklerini görmek ilginç olacak. Ancak kodla ilgili araçların bulunduğu bu alan bu kadar hızlı değişirken, sadece ayak uydurmak bile gerçek bir meydan okuma olacaktır.
