Yarış kızışıyor. Hem yapay zeka modelleri hem de uzay roketleri üreten Elon Musk'ın SpaceX'i, geçen hafta ABD borsasında 1,77 trilyon dolar (1,31 trilyon sterlin) değerleme aradığını duyurdu. Bu arada, Claude sohbet robotunun arkasındaki girişim Anthropic, halka arz başvurusunda bulunduğunu söyledi. ChatGPT'nin geliştiricisi OpenAI'in de aynı yolu izlemesi bekleniyor.
Yapay zeka piyasasındaki bu son zirve, veri merkezleri gibi ilgili altyapıya yönelik çok trilyon dolarlık bir harcama çılgınlığının ortasında gerçekleşiyor. Aynı zamanda şirketler, yatırımlarını değerli kılmak için teknolojiyi kullanmanın yollarını arıyor. İşte yapay zeka patlamasının durumuna ve bu noktaya nasıl geldiğimizi gösteren altı önemli grafiğe bir bakış.
1. Yapay zeka hisse senetlerini yeni zirvelere taşıdı
ABD'nin en büyük 500 şirketini izleyen S&P 500 Endeksi, son beş yılda yaklaşık %80 arttı. Bu sıçrama, yapay zeka patlamasında payı olan büyük teknoloji hisseleri tarafından körüklendi: "muhteşem yedili": Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla.
ABD merkezli Bianco Research'ten Jim Bianco, yatırımcıların teknolojiye odaklanmasının benzeri görülmemiş olduğunu söylüyor. Araştırması, yapay zekayla ilgili 41 hisse senedinin artık S&P 500'ün toplam piyasa değerinin neredeyse yarısını oluşturduğunu ortaya koydu.
Yatırım platformu Saxo UK'den analist Neil Wilson, 1970'ler tarzı bir enflasyon şoku riskinin, genel olarak yüksek teknoloji değerlemelerinin ve özel kredi piyasalarında olası bir donmanın hisse senetleri için iyiye işaret olmadığı konusunda uyarıyor.
"Tüm piyasa dev bir yapay zeka yapısına dönüştü," diyor. "Tehlike, dotcom balonunun tekrarlanması: büyük bir çöküş ve yıllarca süren kayıp getiriler. Bazı ölçütlere göre değerlemeler o zamanki kadar abartılı değil, ancak bu inanılmaz derecede riskli bir piyasa gibi görünüyor."
2. Harcamalar şaşırtıcı bir hızla artıyor
Goldman Sachs'a göre, veri merkezlerinden çiplere kadar yapay zekaya yapılan harcamalar bu yıl 765 milyar dolardan 2031 yılına kadar 1,6 trilyon dolara yükselerek hızla ilerliyor. Yatırım bankası, bu kadar büyük bir taahhütle ilgili sorunlar olabileceğini kabul ediyor. Ya veri merkezleri gecikirse?
Goldman analistleri, "Taahhüt edilen sermayenin büyüklüğü göz önüne alındığında, uygulamadaki küçük gecikmeler bile bu yatırımların arkasındaki talep varsayımları hakkında ciddi soruları beraberinde getiriyor" diyor. Ancak, harcama planlarının sorunsuz gitmesi halinde bunun yeni bir yapay zeka talebi dalgasını tetikleyebileceğini de ekliyorlar. Yine de harcamalar, küresel finansal kaynakların ve getiri beklentilerinin ne kadarının yapay zekaya aktarıldığını gösteriyor.
3. Şirketler ve tüketiciler yapay zekayı hızla benimsiyor
Faydalarına ilişkin karışık raporlara rağmen, danışmanlık firması McKinsey'e göre şirketlerin büyük çoğunluğu yapay zekayı kullanmaya başlıyor; bu oran 2023'te %33'ten şimdi yaklaşık %80'e yükseldi. Sensor Tower verilerine göre, OpenAI'in ChatGPT'si artık aylık 1 milyar aktif kullanıcıya ulaştı; bu, herhangi bir uygulama için bir rekor. Kamu kullanımı da yüksek.
Yapay zeka geliştiricileri için şimdiki zorluk, bu büyük kamu ve özel müşteri tabanından nasıl para kazanılacağı. Şirketlerin, yapay zekanın sonuçları iyileştirdiğini ve maliyeti haklı çıkaracak kadar maliyetleri düşürdüğünü göstermesi gerekiyor. Bu da, onu tüm iş akışlarını oluşturmak için kullanmak anlamına geliyor. Bu cephede hala gidilecek çok yol var.
4. Claude, ChatGPT'yi yakalıyor
Anthropic, geçen yılın sonlarında, Claude Code aracının çoğunlukla San Francisco bölgesindeki yazılım geliştiriciler arasında viral hale gelmesi ve ardından daha geniş bir alana yayılmasıyla OpenAI karşısında zemin kazanmaya başladı. Claude Code, sohbet robotlarının arkasındaki temel teknoloji olan büyük dil modellerinin kullanımında, insan yardımı olmadan görevleri yerine getiren ve teknoloji meraklısı olmayan kişilerin bile yazılım oluşturmasına ve çok çeşitli görevleri üstlenmesine olanak tanıyan otonom yapay zeka aracılarına doğru bir kaymaya işaret etti.
OpenAI hala çok daha büyük bir genel kullanıcı tabanına sahip, ancak internet analiz şirketi Kentik'in verileri, Anthropic'in farkı hızla kapattığını gösteriyor. Claude'un kullanıcı trafiği, Ocak ve Nisan ayları arasında ChatGPT ve Google'ın Gemini'sinden önemli ölçüde daha hızlı büyüdü ve bu dönemden sonra keskin bir artış gösterdi. Pentagon, Mart ayında bunu bir tedarik zinciri riski olarak nitelendirdi. Kentik, bu büyüme hızında, yaz aylarına kadar ChatGPT'yi geçebileceğini tahmin ediyor; bu da Anthropic'in rakibine kıyasla halka arz için daha kolay bir yol bulabileceğinin bir başka nedeni.
5. Yapay zekayı kullanmak giderek daha pahalı hale geliyor
Bir yapay zeka sohbet robotu veya aracısı her yanıt verdiğinde, bu "token" (belirteç) ile ölçülür; bunlar kelimeler, noktalama işaretleri veya heceler olabilen temel dil birimleridir. (Örneğin OpenAI, "You miss 100% of the shots you don’t take" ifadesinin 11 token değerinde olduğunu söylüyor.) Tokenler ayrıca ChatGPT'ye yazdığınız komut gibi girdileri de ölçer.
Maliyetler modele göre değişir; OpenAI, GPT-5.5 için milyon giriş tokeni başına 5 dolar ve milyon çıkış tokeni (komutunuza verilen yanıt) başına 30 dolar ücret alıyor.
Kullanıcılar için sorun, her yerdeki şirketler çalışanlarını "tokenmaxx" yapmaya, yani yapay zekayı gerçekten sonuna kadar kullanmaya teşvik ederken bile token maliyetlerinin keskin bir şekilde artmasıdır. Yapay zeka şirketleri için sorun ise hala yeterince ücretlendirme yapmamalarıdır.
Yapay zekanın temel vaadi, bir şirketin bu araçlara harcadığı paranın, verimlilik kazanımlarıyla fazlasıyla karşılanmasıdır. Eğer bu denge çalışmıyorsa, yapay zeka değerlemelerinin ve politikalarının arkasındaki varsayımlar zayıflar.
İngiliz yapay zeka girişimi Pendra'nın kurucusu Liam Betsworth, "Maliyetler tamamen kontrolden çıkıyor" diyor. Ağındaki yazılım geliştiricilerinin, kodlama için aracılar kullandığını, en ucuz abonelikle başlayıp hızla en pahalı olana geçtiklerini söylüyor. Yalnız değiller; haber sitesi Axios geçtiğimiz günlerde, Claude Code lisansları için bir ayda 500 milyon dolar harcayan ismi açıklanmayan bir şirket hakkında haber yaptı.
6. Veri merkezi inşaatı talebe yetişemeyebilir
Veri merkezleri inşa etmek, yapay zeka ürünlerinin merkezi sinir sistemi gibidir, bu nedenle yapay zeka araçlarının geliştirilmesi ve kullanımının artması, daha fazla kapasiteyle eşleştirilmelidir; aksi takdirde bir hesaplama krizi yaşanır, bu da yapay zeka şirketleri ve kullanıcıları için daha yüksek maliyetler anlamına gelir.
Sektörün veri merkezlerine yönelik hedefleri çok büyük ve neredeyse gerçekçi görünmüyor. Bloomberg, 2025 yılında küresel çapta 23 gigavat kapasitenin inşa halinde olduğunu tahmin ediyor (kapasite, bir sitenin ne kadar hesaplama yapabileceğini sınırladığı için elektrik gücüyle ölçülür).
ABD'li emlak şirketi JLL, 2026 ile 2030 arasında 100 gigavat ekleneceğini tahmin ediyor; bu, mevcut kapasite olarak tahmin ettiklerinin iki katı ve 1.200 veri merkezine eşdeğer. JLL, tahmininin hiçbir zaman temeli atılamayacak spekülatif projeleri içerdiğini söylüyor.
Bu tahmini karşılamak için paranın ve enerji arzının nereden geleceği açık bir soru. University College London'da doçent olan Cecilia Rikap, dünyadaki birçok projenin, şebekeyi genişletme ve güç sağlama yönündeki siyasi vaatlere bağlı olduğunu; ancak hükümetlerin bunu gerçekleştirecek kaynaklara sahip olmayabileceğini söylüyor.
Şu soruyu soruyor: "Hükümet böyle bir genişlemenin mümkün olup olmadığını hesapladı mı? Bunu yapacak paraları var mı? Bunun yol açacağı çevresel hasarı düşündüler mi?"
7. Yapay zeka modellerinin yapabildikleri hızla genişliyor
Yapay zeka yeteneklerini ölçen bir araştırma kuruluşu olan METR'e göre, yapay zeka modellerinin yetenekleri 2023'ten bu yana büyük sıçramalar kaydetti.
METR'in ölçümleri, yapay zeka modellerinin bir kodlama görevini tamamlayıp tamamlayamadığına dayanır ve bir insanın bunu yapmasının ne kadar süreceğiyle ölçülür. Bu ölçüme göre, yapay zeka modellerinin yetenekleri her dört ayda bir ikiye katlanıyor. Örneğin, Anthropic'in Claude Mythos modelinin, bir insan uzmanın sekiz saat ile iki gün arasında sürecek görevlerde %50 başarı oranına ulaştığı tahmin ediliyor.
Ancak, işler üzerinde şu ana kadar buna karşılık gelen bir etki olmadı. Anthropic'in Mart ayındaki bir raporu, teoride yapay zekanın bilgisayardan hukuk işlerine kadar birçok işi yapabileceğini, ancak henüz büyük ölçekte bunu yapmadığını gösteren araştırmalar içeriyordu.
King's College London'da akademisyen ve yapay zekanın etkisi konusunda uzman olan Bouke Klein Teeselink, bu boşluğun önemini koruduğunu belirtiyor. Yapay zekanın iş üzerindeki etkisi, onu iş gücünde benimsemenin önünde engeller olduğunu gösteriyor. Örneğin, bir CEO veya üst düzey yöneticinin işinin ne kadarı güvenle bir robota devredilebilir? Yasal olarak hassas görevler bir insan dışında bir şey tarafından yapılabilir mi? Yine de değişimin geldiğini söylüyor.
"Yapay zeka devriminin henüz başındayız. Birçok insan yapay zeka tarafından yapılabilecek görevleri yapıyor. Göreceğimiz değişimin ölçeği çok büyük olacak."
8. Veri merkezleri ABD GSYİH'sını destekliyor
ABD hükümeti Donald Trump yönetiminde işten çıkarmalar yapmasına ve birçok sektörde toplu işten çıkarmalar görülmesine rağmen, ABD GSYİH'sı büyümeye devam etti: ABD Ekonomik Analiz Bürosu'na göre 2025'te %2,1 ve 2026'nın ilk çeyreğinde %1,6. Ancak Harvardlı bir ekonomist, veri merkezi patlaması olmasaydı bu rakamların çok daha küçük olabileceğini hesaplıyor. Aslında, "bilgi işlem ekipmanı ve yazılımına yapılan yatırım", 2025'in ilk yarısında ABD GSYİH büyümesinin %92'sini oluşturdu.
Bu, veri merkezlerinin ve yapay zeka patlamasının ABD büyümesinin büyük bir kısmını yönlendirdiği anlamına geliyor. Büyük zorluklara rağmen dünyanın en büyük ekonomisinin hala sağlıklı görünmesinin büyük bir nedeni bunlar. Bu harcamadaki herhangi bir yavaşlama, ekonomik ve dolayısıyla siyasi sonuçlar doğurabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
İşte "Milyarlarca dolar harcandı ve potansiyel getiriler hala belirsiz: İşte altı grafikle açıklanan yapay zeka patlaması" başlıklı makaleye dayanan bir SSS listesi
Başlangıç Seviyesi Sorular
1 Şirketler getirileri garanti olmadığı halde neden yapay zekaya bu kadar çok para harcıyor?
Yapay zekanın sonunda endüstrilerde devrim yaratacağına ve internetin ilk günlerine benzer şekilde büyük karlar yaratacağına bahse giriyorlar. Başarılı olursa geride kalmak istemiyorlar.
2 Yapay zeka patlaması ile ne kastediyorsunuz?
Özellikle ChatGPT ve görüntü oluşturucular gibi araçlarda, yapay zekaya yönelik büyük yatırım, heyecan ve hızlı gelişmenin yaşandığı mevcut dönemdir.
3 Yapay zeka şu anda herhangi biri için gerçekten para kazandırıyor mu?
Çoğu şirket için henüz değil. Gelişmiş yapay zeka oluşturmanın ve çalıştırmanın maliyeti çok büyük ve bu maliyetlerin yaygın ödeme yapan müşteriler tarafından ne zaman karşılanacağı hala belirsiz.
4 Makaledeki altı grafik neyi gösteriyor?
Önemli eğilimleri gösteriyorlar: teknoloji devlerinin büyük harcamaları, yapay zeka çiplerine yönelik artan talep, yapay zekanın büyük enerji maliyeti, az sayıdaki gerçek ödeme yapan kullanıcı, bazı modellerin performans platosu ve belirsiz borsa tepkisi.
İleri Seviye Sorular
5 Çıkarım maliyeti neden bu kadar büyük bir sorun?
Çıkarım, bir yapay zeka modelini fiilen kullandığınız zamandır. Modeli bir kez eğitmekten çok daha pahalıdır. Milyonlarca insan bunu günlük olarak kullanırsa, elektrik ve bilgi işlem maliyetleri fırlar ve kar elde etmeyi çok zorlaştırır.
6 Grafikler, yapay zekadaki kolay kazanımların sona ermiş olabileceğini nasıl gösteriyor?
Bir grafik, en büyük yapay zeka modellerinin performans iyileştirmelerinin, onları eğitme maliyeti artmaya devam ederken yavaşlamaya başladığını gösteriyor. Bu, azalan getiri noktasına geldiğimizi gösteriyor.
7 Makale Nvidia'nın bu patlamadaki rolü hakkında ne söylüyor?
Nvidia, yapay zeka için gerekli çipleri üretiyor. Grafikler, Nvidia'nın gelirinin patladığını gösteriyor, ancak bu altına hücumdaki kazma ve kürek satışı gibidir. Asıl soru, bu çipleri satın alan şirketlerin yatırımlarından hiç getiri elde edip edemeyeceğidir.
8 Belirsiz getiri, küçük yapay zeka girişimlerini nasıl etkiliyor?
