OpenAI değil, Amazon değil: 38 milyar dolarlık anlaşmanın gerçek kazananı: Nvidia
Xpert ön sürümü
Dil seçimi 📢
Yayınlanma tarihi: 6 Kasım 2025 / Güncellenme tarihi: 6 Kasım 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
OpenAI değil, Amazon değil: 38 milyar dolarlık anlaşmanın gerçek kazananı: Nvidia – Görsel: Xpert.Digital
Dot-com balonundan daha mı büyük? Yapay zeka çılgınlığı yeni bir mantıksızlık seviyesine ulaşıyor.
Gelecek için para yakmak: OpenAI milyarlarca dolar gelir elde etmesine rağmen neden daha fazla milyar dolar kaybediyor?
OpenAI ve Amazon Web Services arasındaki 38 milyar dolarlık anlaşma, devasa bir altyapı satın alımından çok daha fazlası; küresel yapay zeka devriminin tektonik değişimlerini ve derin çelişkilerini acımasızca ortaya koyan stratejik bir dönüm noktası. Bu muazzam meblağın ardında, 500 milyar dolara varan astronomik değerlemesine rağmen ekonomik bir paradoksa hapsolmuş bir şirketin hikâyesi yatıyor: minimum operasyonel kârlılıkla maksimum piyasa değerlemesi. Bu anlaşma, OpenAI'nin ana ortağı Microsoft'a olan istikrarsız bağımlılığından kurtulmak için hesaplı bir girişimi ve aynı zamanda tüm iş modelini tehdit eden katlanarak artan bilgi işlem gücü talebini karşılamak için çaresiz bir çaba.
Anlaşma, her oyuncunun kendi gündemini takip ettiği karmaşık bir güç yapısını ortaya koyuyor: Amazon, bulut bilişim yarışında stratejik bir yakalama başlatırken, bu silahlanma yarışının asıl kazananı, teknolojisi her şeyin temelini oluşturan çip devi Nvidia gibi görünüyor. Ancak tüm bunların merkezinde, geçmiş teknoloji balonlarının aşırılıklarını anımsatan temel bir soru yatıyor: Bu devasa yatırımlar (tek başına OpenAI 1,4 trilyon dolarlık harcama planlıyor) gerçek gelirlerle telafi edilebilir mi? Dolayısıyla bu anlaşmayı analiz etmek, geleceğe dair vizyoner bahisler, varoluşsal riskler ve rasyonalitenin sınırlarını zorlayan bir finansman mantığı arasında sıkışmış bir dünya olan yapay zeka ekonomisinin motor odasına bir bakış niteliğinde.
İçin uygun:
Bulut altyapı ekonomisinin stratejik yeniden düzenlenmesi – Bağımlılık stratejiye dönüştüğünde: Yapay zekanın geleceğine dair 38 milyar dolarlık kumar
OpenAI ve Amazon Web Services arasındaki 38 milyar dolarlık anlaşma, sıradan bir tedarik sözleşmesinden çok daha fazlasını işaret ediyor. Küresel teknoloji endüstrisinin güç mimarisinde köklü bir değişimi işaret ediyor ve tüm yapay zeka devriminin dayandığı tehlikeli bağımlılıkları ortaya koyuyor. OpenAI, yüzeysel olarak yalnızca yüz binlerce Nvidia grafik işlemcisine erişim sağlamakla görevli gibi görünse de, daha yakından bakıldığında karmaşık bir stratejik hesaplamalar ağı, varoluşsal riskler ve geçmiş teknoloji balonlarının aşırılıklarını anımsatan bir finansman mantığı ortaya çıkıyor.
Anlaşma, 300 ila 500 milyar dolar değerlemesine ve yaklaşık 12 milyar dolarlık yıllık gelirine rağmen yapısal zararla faaliyet gösteren bir şirketin kırılgan konumunu ortaya koyuyor. Sadece 2025 yılında 8 milyar dolarlık sermaye kaybı ve 2028 yılına kadar tahmini 44 milyar dolara ulaşabilecek kümülatif zararlarla OpenAI, kendisini bir paradoksun içinde buluyor: minimum işletme kârlılığıyla maksimum piyasa değerlemesi.
Bir altyapı krizinin ekonomik anatomisi
Modern yapay zekânın temel sorunu, basit ama temel bir dengesizlikte kendini gösteriyor: Büyük dil modellerini eğitmek ve işletmek için gereken kaynak gereksinimleri katlanarak artarken, para kazanma fırsatları doğrusal, hatta durgun. OpenAI, mevcut ve planlanan model nesilleri için tüm tarihsel benzetmelere meydan okuyan bir ölçekte işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. Şirket yönetimi, önümüzdeki yıllarda işlemcilere ve veri merkezi altyapısına toplam 1,4 trilyon dolar harcamayı planlıyor.
Bu ölçeği bağlamına oturtmak gerekirse: Planlanan yatırımlar, birçok gelişmiş ekonominin gayri safi yurt içi hasılasını aşıyor. Sektör, tek bir gigawatt'lık veri merkezinin maliyetinin yaklaşık 50 milyar dolar olduğunu tahmin ediyor ve bu rakamın yüzde 60 ila 70'i özel yarı iletkenlere atfediliyor. Toplam kapasite hedefi on gigawatt olan OpenAI, Microsoft ve Google gibi köklü bulut devlerinin altyapı yatırımlarını bile gölgede bırakan bir ölçekte faaliyet gösteriyor.
Maliyet yapısı, iş modelinin yapısal zayıf noktasını ortaya koyuyor: OpenAI, gelirinin tahmini %60 ila %80'ini yalnızca bilgi işlem gücüne harcıyor. 13 milyar dolarlık gelir, 10 milyar dolarlık altyapı maliyetine ve personel, araştırma, geliştirme ve operasyonel süreçler için önemli ek harcamalara tekabül ediyor. İyimser büyüme tahminlerine rağmen, bu maliyet yapısının sürdürülebilir kârlılığı sağlayıp sağlamayacağı ve ne zaman sağlayacağı hala şüpheli.
İçin uygun:
Varoluşsal bir zorunluluk olarak çeşitlendirme stratejisi
Bu bağlamda, Amazon Web Services ile ortaklık bir genişleme değil, bir hayatta kalma stratejisi olarak görünüyor. Yakın zamana kadar OpenAI, Microsoft'a eşi benzeri görülmemiş bir bağımlılık içindeydi. Redmond merkezli yazılım devi, 2019'dan bu yana OpenAI'ya toplam 13 milyar ABD doları yatırım yapmış ve karşılığında yalnızca önemli gelir payları değil, aynı zamanda bulut altyapısının fiili münhasır haklarını da elde etmişti.
Bu durum OpenAI'yi iki yönlü bir zafiyetle karşı karşıya bıraktı: Teknolojik olarak şirket tek bir altyapı kaynağına bağımlıydı ve bu da ölçeklendirmede darboğazlara yol açıyordu. Ekonomik olarak ise gelirin önemli bir kısmı doğrudan Microsoft'a geri dönüyordu: başlangıçta yatırım tamamen geri dönene kadar %75, ardından kârın %49'u. OpenAI'nin büyüme planları daha iddialı hale geldikçe, bu düzenlemenin sürdürülebilirliği giderek azaldı.
Microsoft ortaklığının Ekim 2025'te yeniden müzakere edilmesi bulut bilişim münhasırlığını ortadan kaldırmış olsa da, aynı zamanda iki şirket arasındaki gergin ilişkiyi de gözler önüne seriyor. Antitröst şikayetleri ve fikri mülkiyet, bilgi işlem gücü ve yönetişim yapılarıyla ilgili görüş ayrılıklarına dair medya haberleri, bu simbiyotik ilişkinin kırılganlığını vurguluyor.
Yeni strateji, radikal bir çeşitlendirmeye dayanıyor. Amazon'un yeni ortak olarak yer almasına ek olarak, OpenAI'nin artık Microsoft ile 250 milyar dolarlık, Oracle ile 300 milyar dolarlık, uzman sağlayıcı CoreWeave ile 22,4 milyar dolarlık anlaşmaları ve Google Cloud, Nvidia, AMD ve Broadcom ile iş birlikleri bulunuyor. Bu çeşitlendirme, bireysel bağımlılıkları azaltırken, farklı altyapı ve teknoloji yığınlarının düzenlenmesinde yeni karmaşıklıklar da yaratıyor.
Amazon Perspektifi: Bulut Rekabetinde Stratejik Yakalama
Amazon Web Services için bu anlaşma, giderek daha rekabetçi hale gelen bir pazarda stratejik bir atılımı temsil ediyor. AWS, %29 ila %32 pazar payıyla bulut bilişimde küresel lider konumunu korusa da, son yıllardaki büyüme dinamikleri endişe verici eğilimler gösteriyor. AWS, 2025'in ikinci çeyreğinde %17 büyürken, Microsoft Azure %39 ve Google Cloud %34 büyüdü. Son yıllardaki büyük yapay zeka anlaşmaları çoğunlukla rakiplerle gerçekleşti.
AWS'nin pazar payı 2018'deki %50'den şu anda %30'un altına düştü. Önemindeki bu kademeli düşüş, paradoksal olarak Amazon'un erken dönemdeki hakimiyetinden kaynaklanıyordu: Köklü bir altyapı sağlayıcısı olan AWS, Microsoft'un OpenAI'ya yaptığı milyar dolarlık yatırım ve Google'ın kendi dil modelleri aracılığıyla sahip olduğu önde gelen yapay zeka geliştiricileriyle yakın entegrasyondan yoksundu. Daha az iyi konumlanmış Anthropic ile ortaklık, Amazon'un zaten sekiz milyar ABD doları yatırım yapmış olmasına rağmen, bu dezavantajı ancak kısmen telafi edebildi.
OpenAI anlaşmasının duyurulması, Amazon'un piyasa değerini 100 milyar doların üzerine çıkararak yatırımcılar için önemini vurguladı. AWS için bu anlaşma yalnızca önemli bir gelir değil, daha da önemlisi güçlü bir sinyal anlamına geliyor: dünyanın en büyük bulut sağlayıcısı artık lider yapay zeka şirketinin ciddi bir altyapı ortağı. 38 milyar dolar, OpenAI'nin toplam 1,4 trilyon dolarlık taahhütleriyle karşılaştırıldığında mütevazı görünse de, 2027 ve sonrasında önemli genişleme seçenekleriyle potansiyel olarak uzun vadeli bir ilişkinin başlangıcını işaret ediyor.
Amazon, anlaşmada kararlaştırılan tüm bilgi işlem kapasitesini 2026 yılı sonuna kadar sağlamayı ve OpenAI'nin Amazon'un veri merkezlerindeki yüz binlerce Nvidia çipine anında erişebilmesini sağlamayı taahhüt ediyor. Bu hızlı erişilebilirlik, OpenAI için önemli bir sorunu çözüyor: kendi altyapısını kurmak için gereken son derece uzun hazırlık süresi. SoftBank ve Oracle ile birlikte yürütülen Stargate projesi uzun vadede on gigawatt kapasite oluşturmayı hedeflerken, OpenAI'nin yeni modelleri eğitmek ve mevcut hizmetleri ölçeklendirmek için kısa vadede kaynaklara ihtiyacı var.
Teknolojik boyut: Gerçek faydalanıcı Nvidia
Daha yakından incelendiğinde, bu durumdan belki de en büyük kazanan üçüncü taraf ortaya çıkıyor: Nvidia. Yarı iletken şirketi, yapay zeka hızlandırıcıları pazarına tahmini %80 pazar payıyla hakim ve neredeyse tekelci bir konuma sahip. Amazon'un OpenAI için tedarik ettiği GB200 ve GB300 yongaları, Nvidia'nın en yeni Blackwell neslini temsil ediyor ve yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için önemli ölçüde artırılmış performans sunuyor.
GB300 NVL72 platformu, 72 Blackwell Ultra GPU ve 36 ARM tabanlı Grace CPU'yu, tek ve devasa bir GPU gibi çalışan sıvı soğutmalı bir raf tasarımında bir araya getiriyor. Nvidia, önceki Hopper nesliyle karşılaştırıldığında, yapay zeka akıl yürütme görevlerinde 50 kat performans artışı ve kullanıcı yanıt hızında on kat iyileşme vaat ediyor. Bu teknolojik gelişmeler, OpenAI'nin otonom, çok aşamalı problem çözmeyi hedefleyen sözde aracı yapay zeka sistemlerine yönelik iddialı planları için kritik önem taşıyor.
Temsilcili yapay zeka iş yükleri, klasik çıkarım görevlerinden temelde farklıdır. Geleneksel dil modelleri, bireysel sorgulara bireysel yanıtlarla yanıt verirken, temsilcili sistemler karmaşık görevleri alt adımlara ayırmak, bağımsız kararlar almak ve çözüm yollarını yinelemeli olarak izlemek üzere tasarlanmıştır. Bu yetenekler, önemli ölçüde daha fazla bilgi işlem gücü ve daha uzun işlem süreleri gerektirir ve bu da daha güçlü işlemcilere olan talebi daha da artırır.
Bu son teknoloji ürünü teknolojinin maliyeti astronomik. Tek bir GB300 süper çipin 60.000 ila 70.000 dolar arasında olduğu tahmin ediliyor. Yüz binlerce çipe ihtiyaç duyulduğunda, satın alma maliyetleri on milyarlarca dolara ulaşıyor. Nvidia, kendi kendini güçlendiren bir döngüden faydalanıyor: Yapay zeka altyapısına ne kadar çok yatırım yapılırsa, Nvidia çiplerine olan talep de o kadar artıyor ve bu da şirketin değerlemesini ve finansal gücünü artırarak, daha fazla Nvidia çipine ihtiyaç duyan yapay zeka girişimlerine yeni yatırımlar yapılmasını sağlıyor.
Bu dinamik, Nvidia'nın yakın zamanda OpenAI'ya 100 milyar dolarlık yatırım yapacağını duyurmasıyla da kendini gösteriyor. Anlaşma dikkat çekici bir mantığı takip ediyor: Nvidia, OpenAI'nın veri merkezleri inşa etmek için kullandığı sermayeyi sağlıyor ve bu merkezler daha sonra Nvidia çipleriyle donatılıyor. Para esasen bir cepten diğerine akıyor ve Nvidia aynı anda kendi ürünlerine olan talebi de finanse ediyor. Bank of America analistleri bazı muhasebe sorunlarına işaret etse de, strateji işe yarıyor: Nvidia, 5 trilyon doların üzerinde bir piyasa değerine ulaştı ve dünyanın en değerli şirketleri arasında yer alıyor.
Finansman mimarisi: Yenilik ve mantıksızlık arasında
Yapay zeka altyapısına yapılan yatırım dalgası, deneyimli piyasa gözlemcilerini bile şaşkına çevirecek bir ölçekte. Sadece büyük teknoloji şirketleri Meta, Microsoft, Google ve Amazon, 2025 yılı için tahmini 320 milyar dolarlık sermaye harcaması planlıyor; bu harcamalar, öncelikli olarak yapay zeka veri merkezleri için olacak. Bu tutar, Finlandiya'nın gayri safi yurtiçi hasılasını aşıyor ve ExxonMobil'in 2024'teki toplam gelirine neredeyse eşit.
Bain & Company analistleri, yapay zeka sektörünün planlanan altyapı yatırımlarını haklı çıkarabilmesi için 2030 yılına kadar yıllık 2 trilyon dolar gelir elde etmesi gerektiğini öngörüyor. Hesaplamaları, gerekli gelir ile gerçekçi beklentiler arasında 800 milyar dolarlık bir finansman açığı olduğunu gösteriyor. Morgan Stanley ise önümüzdeki üç yıl içinde 15 trilyon dolarlık bir finansman açığı öngörüyor. Bu rakamlar, mevcut yatırım döngüsünün sürdürülebilirliği hakkında temel soruları gündeme getiriyor.
Sorun, sermayenin tüketilme hızıyla daha da kötüleşiyor. OpenAI, 2025'in ilk yarısında 4,3 milyar dolar gelir elde ederken, altı ayda 2,5 milyar dolar nakit yaktı. Bu, yıllık 8 milyar doların üzerinde bir tüketim oranına denk geliyor ve bu oranın 2028 yılına kadar daha da artması bekleniyor. 2026 için 29,4 milyar dolar ve 2029 için 125 milyar dolar gibi iyimser gelir tahminlerine rağmen, OpenAI yüksek zararların ve önemli sermaye gereksinimlerinin devam edeceğini öngörüyor.
Bu açıklar, artan değerlemelerle sürekli finansman turlarıyla finanse ediliyor. Mart 2025'teki bir finansman turunda OpenAI'nin değeri 300 milyar dolar olarak belirlendi; sadece yedi ay sonra, ikincil bir hisse senedi satışı, değeri 500 milyar dolara çıkardı. Bu değerleme, 2025 yılı için 13 milyar dolarlık tahmini gelire dayanarak yaklaşık 38'lik bir fiyat-satış oranına işaret ediyor; oysa tipik yazılım şirketleri yıllık gelirlerinin iki ila dört katı değerindedir.
OpenAI, geleneksel kârlılık ölçütlerini kasıtlı olarak atlatmaya çalışıyor. Şirket, yatırımcılara "Yapay Zeka Ayarlı Kazançlar" adı verilen ve büyük dil modellerini eğitmek için harcanan milyarlarca dolar gibi önemli maliyet kalemlerini hariç tutan yaratıcı bir ölçüt sunuyor. Bu hayali ölçüte göre, OpenAI'nin 2026'da kârlı hale gelmesi beklenirken, gerçek rakamlar 2026 için 14 milyar dolarlık zarar öngörüyor ve bu zararın 2028 yılına kadar 44 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu - Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting
'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital
Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.
Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.
Başlıca faydalarına bir göz atalım:
⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.
🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.
💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.
🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.
📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
Parasallaştırma stresi: Milyar dolarlık yatırımlar neden kârları tehdit ediyor?
Yıldız Geçidi Projesi: Vizyon ve kibir arasında devasa bir girişim
Bu yatırım mantığının en iddialı tezahürü, OpenAI, SoftBank ve Oracle arasında dört yıl içinde 500 milyar dolara kadar yatırım planlanan ortak girişim Stargate projesidir. Proje, toplam kapasitesi on gigawatt olan 20'ye kadar son teknoloji veri merkezinin inşasını öngörmektedir. Bu, yaklaşık on nükleer santralin enerji tüketimine veya dört milyon hanenin elektrik ihtiyacına eşdeğerdir.
Ortaklık yapısı, finansmanın karmaşıklığını ortaya koyuyor: SoftBank yaklaşık %40 hisseyle ana yatırımcı olarak hareket ediyor, OpenAI de %40 katkıda bulunuyor ve Oracle ile Birleşik Arap Emirlikleri merkezli teknoloji yatırımcısı MGX birlikte %20 sağlıyor. İlk yıl için ilk 100 milyar dolarlık kısım büyük ölçüde taahhüt edildi; kalan 400 milyar dolar için ortaklar, Apollo Global Management ve Brookfield Asset Management gibi projeye özel dış yatırımcılar arıyor.
İlk veri merkezlerinin inşaatı halihazırda devam ediyor. Oracle, Teksas, Abilene'deki ana kampüsüne ilk GB200 raflarını kurdu. Lordstown, Ohio; Milam County ve Shackelford, Teksas; ve Doña Ana County, New Mexico'da ek lokasyonlar belirlendi. SoftBank, Ohio ve Teksas'ta 18 ay içinde faaliyete geçmesi beklenen 1,5 gigavatlık tesisler kurmayı planlıyor.
Finansman yapısı, öz sermaye, projeyle ilgili borç finansmanı ve yenilikçi kiralama modellerini bir araya getiriyor. Medya haberlerine göre, OpenAI ve ortakları, sermaye ihtiyacını azaltacak ancak OpenAI'yi Nvidia'ya daha da bağlayacak gerekli çipler için kiralama anlaşmaları üzerinde görüşüyor. Veri merkezlerinin gelecekteki kullanıcılarının proje maliyetlerinin yaklaşık yüzde onunu karşılaması bekleniyor.
Tesla CEO'su Elon Musk gibi eleştirmenler, SoftBank'ın gerçekçi bir şekilde "10 milyar doların çok altında" bir fon toplayabileceğini savunarak bu planların uygulanabilirliğinden şüphe ediyor. Şimdiye kadar yapılan gerçek taahhütler bu şüpheciliği çürütmüş olsa da, temel soru şu: İyimser gelir projeksiyonları bile sermaye maliyetini karşılamıyorsa, bu devasa yatırımlar nasıl telafi edilecek?
İçin uygun:
Makroekonomik çıkarımlar: Yasaların kapasitelerinin sınırında ölçeklenmesi
Tüm yatırım mantığı, yapay zekanın ölçekleme yasaları olarak adlandırılan temel bir varsayıma dayanmaktadır. Bu yasalar, daha fazla parametreye sahip, daha fazla veri üzerinde eğitilmiş ve daha fazla işlem gücüne sahip daha büyük modellerin daha iyi sonuçlar verdiğini belirtir. Bu ilişki, son yıllarda oldukça istikrarlı bir şekilde kendini kanıtlamış ve yalnızca kaynakları ölçeklendirerek öngörülebilir performans iyileştirmeleri sağlamıştır.
Ancak, bu doğrusal yaklaşımın sınırlarına ulaştığına dair artan işaretler var. En son OpenAI modeli olan Orion, beklentileri hayal kırıklığına uğrattı ve önemli ölçüde artan kaynak harcamalarına rağmen beklenen performans artışlarını sağlayamadı. New York Üniversitesi Psikoloji ve Sinirbilim Profesörü ve Silikon Vadisi yaklaşımının önde gelen eleştirmenlerinden Gary Marcus, "daha büyük daha iyidir" stratejisinin ardındaki temel teorinin hatalı olduğunu savunuyor.
DeepSeek tarafından gösterilen teknikler gibi alternatif yaklaşımlar, büyük ölçekli ölçeklendirmeye gerek kalmadan geliştirilmiş algoritmalar sayesinde önemli verimlilik kazanımlarının mümkün olduğunu göstermektedir. Bu tür yaklaşımlar geçerliliğini korursa, geleneksel ölçeklendirmeye yapılan muazzam yatırımlar önemli ölçüde değer kaybedecektir. OpenAI ve diğerleri stratejilerini kökten yeniden düşünmek zorunda kalacak ve bu süreçte mevcut avantajlarını kaybedebilirler.
Enerji talebi bir diğer temel kısıtı temsil ediyor. Uluslararası Enerji Ajansı, veri merkezlerinin 2022 yılında küresel enerji tüketiminin yaklaşık yüzde ikisini oluşturacağını tahmin ediyor. Bu pay, 2026 yılına kadar iki katından fazla artarak yüzde 4,6'ya ulaşabilir. OpenAI'nin Stargate projesi için planlanan on gigawatt, yaklaşık beş milyon özel çipe veya on nükleer santralin çıktısına eşdeğerdir. Bu büyüklükler, sürdürülebilirlik ve toplumsal kabul konusunda varoluşsal sorular doğurmaktadır.
Kapasite darboğazları şimdiden kendini gösteriyor. Örneğin, tahminlere göre Almanya, veri merkezlerinin BT bağlantı kapasitesini 2030 yılına kadar ancak 2,4 gigawatt'tan 3,7 gigawatt'a çıkarabilecekken, iş talebinin en az on iki gigawatt olacağı tahmin ediliyor. ABD, Almanya'nın kapasitesinin 20 katına sahip olmasına rağmen, orada bile darboğazlar belirginleşiyor.
Brookfield Asset Management, küresel yapay zeka veri merkezi kapasitesinin 2024 sonunda yaklaşık yedi gigawatttan 2025 sonunda 15 gigawatta ve 2034'te 82 gigawatta çıkacağını öngörüyor. On yıl içinde on kattan fazla artacak bu artış, yedi trilyon ABD dolarını aşan yatırımlar gerektirecek ve bu yatırımların iki trilyon doları özellikle yapay zeka veri merkezlerinin inşasına ayrılmış olacak. Bu meblağların finanse edilmesi, sermaye piyasalarını kökten değiştirecek ve potansiyel olarak diğer yatırım alanlarını dışlayacaktır.
İçin uygun:
Jeopolitik boyut: Rekabetçi bir faktör olarak teknolojik egemenlik
Bulut altyapısındaki bağımlılık yapıları giderek jeopolitik boyutlar kazanıyor. Almanya ve Avrupa'da, ABD bulut sağlayıcılarına aşırı bağımlılık konusunda endişeler artıyor. Bitkom anketine göre, Alman şirketlerinin %78'i Almanya'nın ABD bulut sağlayıcılarına aşırı bağımlı olduğuna inanırken, %82'si Avrupa dışındaki pazar liderleriyle rekabet edebilecek Avrupalı hiper ölçeklendiriciler istiyor.
ABD'nin üç büyük hiper ölçekleme şirketi Amazon, Microsoft ve Google, küresel bulut pazarının %65'ini kontrol ediyor. Bulut bilişim alanında, Alman şirketlerinin yaklaşık %40'ı Avrupa dışı bulut sağlayıcılarına büyük ölçüde bağımlı olduğunu bildirirken, dörtte birinden azı Avrupa bulut hizmetlerini kullanıyor. Yapay zeka alanında ise, şirketlerin beşte biri Avrupa yapay zeka çözümlerinin farkında olsa da, yalnızca yaklaşık %10'u bunları kullanıyor.
Bu bağımlılık giderek stratejik bir risk olarak algılanıyor. Bulut bilişim kullanan şirketlerin yarısı, ABD hükümet politikaları nedeniyle bulut stratejilerini yeniden düşünmek zorunda hissediyor. Deutsche Telekom, Nvidia ile iş birliği içinde Münih'te milyarlarca avroluk bir proje olan ve 10.000'den fazla yüksek performanslı çipten oluşacak ve Alman yapay zeka hesaplama kapasitesini yüzde 50 artırması beklenen "Endüstriyel Yapay Zeka Bulutu"nu kurarak buna yanıt veriyor.
Avrupa Birliği, her biri 100.000'den fazla çip üretebilen beş adet yapay zeka gigafabrikasından oluşan 200 milyar avroluk bir program planlıyor. AB, fabrika başına tahmini 3 ila 5 milyar avroluk maliyetin %35'ine kadarını karşılayacak. Bu girişimler, teknolojik egemenliği yeniden kazanma girişimlerini temsil etse de, ölçekleri ABD yatırımlarının çok altında kalıyor.
Avrupa'daki alternatif çözümlerin önündeki zorluklar çok büyük. AWS, Azure ve Google Cloud gibi hiper ölçekleyiciler, Avrupalı sağlayıcıların kısa vadede kopyalayamayacağı, gelişmiş ekosistemlere sahip basit ve ölçeklenebilir çözümler sunuyor. Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler), genellikle belirli formatlara ve tescilli sistemlere bağlı oldukları için, tedarikçi bağımlılığından ve tedarikçi bağımlılığından özellikle etkileniyor.
Piyasa dinamikleri: Sistemik bir risk olarak yoğunlaşma
Pazar yapılarının analizi, birkaç baskın oyuncuya artan bir yoğunlaşma olduğunu ve bunun da sistemik riskler yarattığını ortaya koymaktadır. Bulut pazarında, "Üç Büyükler" (AWS, Azure ve Google Cloud) pazarın %60'ından fazlasını ele geçirirken, geri kalanı çok sayıda küçük sağlayıcı arasında dağıtılmaktadır. Nvidia, tahmini %80 pazar payıyla yapay zeka çipi pazarına hakimdir.
Bu yoğunlaşma, ağ etkileri ve kendini güçlendiren döngüler tarafından daha da güçlendirilir. Daha büyük veri merkezlerine sahip şirketler, donanım tedarikçileriyle daha iyi şartlar üzerinde anlaşarak maliyet avantajlarını daha da artırabilir. Geliştiriciler, genellikle en geniş kurulu tabana sahip platformlar için geliştirme yapar ve bu da onların çekiciliğini daha da artırır. Yatırımcılar, kanıtlanmış iş modellerine sahip köklü oyuncuları tercih ederek sermayeye erişimlerini kolaylaştırır.
Dikey entegrasyon bu dinamikleri yoğunlaştırıyor. Google, TPU'larla kendi yapay zeka hızlandırıcılarını geliştiriyor ve bu sayede Nvidia tabanlı sistemlerin üçte biri maliyetinde yapay zeka altyapısı kurabiliyor. Amazon, Trainium ile kendi çiplerini geliştiriyor ve bu çipler halihazırda Anthropic tarafından kullanılıyor ve potansiyel olarak OpenAI için de önemli hale gelebilir. Microsoft, kendi yarı iletken geliştirme çalışmalarına büyük yatırımlar yapıyor. Bu dikey entegrasyon, yeni rakipler için giriş engellerini önemli ölçüde artırıyor.
İlgili şirketlerin değerlemeleri, hakimiyetin devam edeceği beklentisini yansıtıyor. Nvidia, beş trilyon ABD dolarının üzerinde bir piyasa değerine ulaştı ve Microsoft ile Google, dünyanın en değerli şirketleri arasında yer alıyor. Amazon, OpenAI anlaşmasının duyurulmasının ardından değerinde 100 milyar ABD doları artış gördü. Bu değerlemeler, mevcut pazar liderlerinin konumlarını yalnızca korumakla kalmayıp aynı zamanda genişletecekleri varsayımına dayanıyor.
Yönetişim sorunu: Yenilik ve kontrol arasında sıkışmış yapılar
OpenAI'nin kurumsal yapısı, kâr amacı gütmeyen hedefler ile ticari zorunluluklar arasındaki içsel gerilimi yansıtır. Başlangıçta, insanlığın yararına yapay zekâ geliştirme misyonuyla kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak kurulan OpenAI, zamanla önemli sermaye girişlerine olanak tanıyan kâr amacı güden bir yan kuruluşla hibrit bir yapıya dönüştü.
Mevcut yeniden yapılandırma planları, planlanan finansman turları için ön koşul olan kâr amacı güden bir kuruluşa tam dönüşümü hedefliyor. Kaliforniya ve Delaware'deki düzenleyiciler bu adımları onayladı, ancak temel soruları gündeme getiriyor: Orijinal misyon, yüz milyarlarca doları riske atan yatırımcıların getiri beklentileriyle nasıl örtüşüyor?
Microsoft'un hissesi bu karmaşıklığı gözler önüne seriyor. Microsoft, yatırımı tamamen geri kazanılana kadar gelirinin %75'ini, ardından kârının %49'unu alıyor. Aynı zamanda, yapay genel zeka elde edilene kadar belirli teknolojilerin münhasır fikri mülkiyet haklarına ve yeni modellere öncelikli erişime sahip. Bu yapı, bulut münhasırlığı kaldırıldıktan sonra bile OpenAI'yi Microsoft'a sıkı sıkıya bağlıyor.
Yönetişim yapısı, stratejik ortaklar arasındaki artan gerilimleri de yönetmelidir. Microsoft ve Amazon bulut sektöründe doğrudan rekabet ederken, OpenAI ikisi arasında geçiş yapar. Oracle, Google ve diğer ortaklar ise kendi stratejik çıkarlarını gözetir. Bu farklı talepleri koordine etmek diplomatik beceri gerektirir ve operasyonel verimliliği olumsuz etkileyen çıkar çatışmalarına yol açabilir.
Rekabet dinamikleri: Antropik, stratejik bir denge unsuru olarak
Amazon-Anthropic ortaklığı, Microsoft-OpenAI birlikteliğine ilginç bir denge unsuru oluşturuyor. Amazon, eski OpenAI çalışanları tarafından kurulan rakip şirket Anthropic'e sekiz milyar ABD doları yatırım yaptı. Bu yatırım, Amazon'u her iki tarafta da konumlandırıyor: OpenAI'nin altyapı ortağı ve Anthropic'in ana yatırımcısı.
Anthropic öncelikli olarak Amazon'un kendi Trainium yongalarını kullanırken, OpenAI Nvidia donanımlarına güveniyor. Bu teknolojik farklılık, Amazon'un farklı yaklaşımları paralel olarak izlemesine ve farklı mimarilerin verimliliği ve performansı hakkında bilgi edinmesine olanak tanıyor. Amazon'un kendi yongaları daha düşük maliyetlerle benzer performans sunarsa, bu durum Amazon'un Nvidia'ya olan uzun vadeli bağımlılığını azaltabilir.
Anthropic'in Claude modelleri, piyasadaki en güçlü sohbet robotları arasında yer alıyor ve OpenAI'nin GPT modelleriyle doğrudan rekabet ediyor. Anthropic, Amazon'un yapay zeka bulut hizmeti Bedrock aracılığıyla halihazırda on binlerce şirket tarafından kullanılıyor. Anthropic'in mevcut piyasa değeri 61,5 milyar dolar olup, OpenAI'nin 500 milyar dolarlık piyasa değerinden önemli ölçüde düşük olsa da, 2021 yılında kurulan bir şirket için yine de önemli bir değerleme.
Rekabet ortamı, tüm taraflar için riskler barındırıyor. Amazon kendi yapay zeka modellerini geliştiriyor ve kurumsal müşteriler edinmek için güvendiği Anthropic'e uzun vadeli bir rakip haline gelebilir. OpenAI ise geliştirici yetenekleri, kurumsal müşteriler ve medya ilgisi için Anthropic ile rekabet ediyor. Microsoft ise OpenAI'ya yaptığı yatırım ile kendi yapay zeka yeteneklerini genişletme arasında gidip geliyor. Bu çok taraflı rekabet ilişkileri stratejik belirsizlik yaratıyor.
Kârlılık sorunu: Gelir artışına rağmen yapısal açıklar
Tüm yapay zeka şirketlerinin temel sorunu para kazanmaya devam ediyor. OpenAI, 2025'in ilk yarısında 4,3 milyar dolar gelir elde etti; bu, bir önceki yılın toplam gelirinden %16 daha fazla. Yıllık geliri yaklaşık 12 milyar dolara ulaşırken, haftalık 700 milyon kullanıcıya ulaştı. Ancak, gelirin yaklaşık %75'i tüketici ürünlerinden, özellikle de ChatGPT aboneliklerinden gelirken, kurumsal müşteri sektörü hala nispeten küçük.
Kullanıcı dönüşümü sorunlu olmaya devam ediyor. Haftalık 700 milyon kullanıcısıyla, kullanıcıların yalnızca yaklaşık yüzde beşi premium abonelik ücreti ödüyor. ChatGPT'nin büyüme oranları, pazar doygunluğuna işaret ediyor ve bu da yeni para kazanma yöntemleri bulma baskısı yaratıyor. OpenAI, reklamları test ediyor ve Sora video oluşturma uygulamasını paraya dönüştürüyor, ancak bu önlemlerin muazzam masrafları karşılamaya yetip yetmeyeceği hala şüpheli.
Teknolojik gelişmelere rağmen, maliyet yapısı hâlâ zorlu. OpenAI'nin geliştiricilerden talep ettiği milyon yapay zeka token'ı başına marjinal maliyet, sadece 18 ayda %99 düştü. Ancak bu çarpıcı maliyet düşüşü, paradoksal olarak, Jevons Paradoksu olarak bilinen bir olgu olan, genel bilgi işlem gücü talebinin artmasına yol açıyor. Yapay zeka modelleri daha verimli ve ucuz hale geldikçe, kullanımları orantısız bir şekilde artıyor ve bu da genel maliyetleri düşürmek yerine artırıyor.
Altyapı yatırımlarının geri ödeme süreleri belirsizdir. McKinsey, altyapıya hem aşırı hem de yetersiz yatırımın önemli riskler taşıdığı konusunda uyarıyor. Aşırı yatırım, talebin beklentilerin altında kalması durumunda varlık kaybına yol açar. Yetersiz yatırım ise rekabette geride kalmak ve pazar payı kaybetmek anlamına gelir. Bu dengeyi optimize etmek, son derece değişken bir ortamda doğru tahminler yapmayı gerektirir.
İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki ABD uzmanlığımız
İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki ABD uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital
Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:
- Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
- Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
- İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
- Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi
Gelir tahminleri ne kadar gerçekçi? Kim kazanıyor, kim kaybediyor? Yapay zeka altyapısını çevreleyen güç mücadeleleri.
Yatırımcı beklentileri: Rasyonel analiz ile spekülatif aşırılık arasında
Yapay zeka şirketlerinin değerlemeleri, gelecekteki büyümeye yönelik aşırı beklentileri yansıtıyor. OpenAI'nin 500 milyar dolarlık değerlemesi, şirketin Apple veya Saudi Aramco ile karşılaştırılabilecek şekilde dünyanın en değerli şirketlerinden biri haline geleceği anlamına geliyor. Bu değerleme, OpenAI'nin 2025'te 13 milyar dolar olan gelirini 2028'de 100 milyar dolara çıkaracağı ve ardından sürdürülebilir ve kârlı bir şekilde faaliyet göstereceği varsayımına dayanıyor.
OpenAI'nin 100 milyar dolarlık gelire ulaşması için birkaç koşulu karşılaması gerekecek: Ücretli kullanıcı sayısının mevcut yaklaşık 35 milyonluk rakamdan 200 ila 300 milyona çıkması gerekecek. Reklam, e-ticaret ve yüksek fiyatlı kurumsal ürünler gibi yeni gelir kaynaklarının başarıyla geliştirilmesi gerekecek. Çıkarım maliyetleri, teknolojik gelişmeler ve ölçeklendirme yoluyla önemli ölçüde azaltılacak. Bu varsayımların her biri oldukça belirsiz.
Epoch AI analistleri, OpenAI'nin gelir hedeflerine ulaşma olasılığını eleştiriyor. Orta vadeli bir senaryoda, OpenAI'nin 2028 yılına kadar 100 milyar dolar yerine 40 ila 60 milyar dolar gelire ulaşması bekleniyor ki bu da olağanüstü bir büyüme anlamına geliyor. Ancak, maliyetler büyümeye ayak uyduracağı için kârlılığa ulaşmak zor olmaya devam edecek. Bu senaryoda, mevcut 500 milyar dolarlık değerleme önemli ölçüde şişirilmiş olacak.
Kötümser bir senaryoda, büyüme beklenenden daha erken durgunlaşır, yeni rakipler kâr marjlarını aşındırır ve teknolojik atılımlar hayata geçemez. OpenAI'nin değerlemesini önemli ölçüde revize etmesi gerekecek ve bu da yatırımcılar arasında zincirleme bir reaksiyona yol açabilir. Yüksek borç ve sürekli sermaye girişlerine bağımlılık, şirketi savunmasız hale getirecektir.
Teknoloji ağırlıklı Nasdaq 2025'te %19, Nvidia %25'in üzerinde ve Oracle %75 değer kazandı. Bu değerlemeler, yapay zeka devriminin gerçekten de vaat edilen üretkenlik artışlarını ve yeni iş modellerini sağlayacağı umudunu yansıtıyor. Ancak aynı zamanda, beklentilerin yüksek olmasının, gerçekliğin tahminlerin altında kalmasıyla büyük bir değer kaybına yol açtığı geçmiş teknoloji balonlarını da hatırlatıyor.
İçin uygun:
Endüstriyel Dönüşüm: Vaat ve Gerçeklik Arasındaki Kullanım Örnekleri
Bu büyük yatırımların gerekçesi, nihayetinde somut kullanım örneklerine ve ölçülebilir verimlilik kazanımlarına dayanmaktadır. Aracı yapay zeka sistemleri, daha önce insan uzmanlığı gerektiren karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmeyi vaat ediyor. Lojistik platformlarında, aracılar sevkiyat gecikmelerini tespit edebilir, teslimatları yeniden yönlendirebilir, müşterileri bilgilendirebilir ve envanter seviyelerini otomatik olarak güncelleyebilir. Kurumsal yazılımlarda ise sorguları anlayabilir, kararlar alabilir ve çok aşamalı planları uygulayabilirler.
Mevcut uygulamalar karışık sonuçlar gösteriyor. Microsoft, Azure AI Foundry Agent hizmetlerini kullanan müşteriler tarafından bir milyondan fazla yapay zeka aracısı oluşturulduğunu bildiriyor. 14.000'den fazla müşteri, karmaşık otomasyon görevleri için Azure AI Foundry kullanıyor. Bu rakamlar artan bir benimsemeyi gösteriyor, ancak gerçek üretkenlik kazanımları ve maliyet tasarrufları genellikle sadece söylentilerden ibaret kalıyor.
Commerzbank, Microsoft'un yardımıyla iki yıl boyunca yapay zeka müşteri danışmanı Ava'yı geliştirdi ve iş birliğini övüyor. Bu tür başarı öyküleri potansiyeli ortaya koysa da, önemli miktarda zaman, kaynak ve uzmanlık gerektiren karmaşık uygulamaları temsil ediyor. Bu tür çözümlerin farklı sektörlere ve şirket boyutlarına göre ölçeklendirilmesi ise hala açık bir soru.
Eleştirmenler, abartı ile gerçeklik arasındaki tutarsızlığa dikkat çekiyor. Bain & Company, planlanan yatırımların yetersiz gelirle karşılanabileceğini savunuyor. Danışmanlık firması, yapay zeka sağlayıcılarının 2030 yılına kadar yıllık iki trilyon ABD doları gelire ulaşması gerektiğini tahmin ediyor, ancak gerçekçi beklentilerle karşılaştırıldığında 800 milyar ABD doları tutarında bir fark görüyor. Bu tutarsızlık, önemli miktarda sermayenin yanlış tahsis edildiği ve yatırımcıların önemli kayıplar yaşadığı anlamına geliyor.
Balon riskleri: Tarihsel teknoloji döngüleriyle paralellikler
Mevcut gelişmeler, önceki teknoloji balonlarıyla dikkat çekici benzerlikler gösteriyor. 1990'ların sonlarında, internete dair abartılı beklentiler, dot-com şirketlerinin değerlemelerini astronomik seviyelere çıkarmıştı; ancak gerçekler sert bir düzeltmeye yol açtı. Birçok yatırımcı tüm sermayesini kaybetti; köklü şirketler ise önemli değer kayıplarıyla ayakta kaldı.
19. yüzyıldaki demiryolu çılgınlığı başka bir tarihsel benzetme sunuyor. Demiryolu altyapısına yapılan büyük yatırımlar aşırı kapasiteye, iflaslara ve finansal krizlere yol açtı. Demiryolu uzun vadede ekonomiyi ve toplumu dönüştürse de, ilk yatırımcılar genellikle yıkıcı kayıplar yaşadı. Paralellik apaçık ortada: Altyapı yatırımları, yatırımcılar kâr elde etmese bile sosyal açıdan değerli olabilir.
Birkaç uyarı işareti, balon dinamiklerine işaret ediyor. Nvidia'nın OpenAI'yi finanse ettiği ve ardından OpenAI'nin Nvidia çiplerini satın aldığı dairesel para akışları, Ponzi benzeri yapıları andırıyor. "Yapay zekaya göre ayarlanmış kazançlar" gibi yaratıcı değerleme ölçütleri, dot-com döneminin proforma kârlarını andırıyor. Yapısal kayıplara rağmen sürekli artan değerlemeler, önceki balonların kalıplarını tekrarlıyor.
Soru, bir düzeltmenin gerçekleşip gerçekleşmeyeceği değil, ne zaman gerçekleşeceğidir. Tetikleyiciler arasında şunlar yer alabilir: bir yapay zeka projesinin kamuoyunda yankı uyandıran başarısızlığı, alternatif yaklaşımlardaki teknolojik atılımlar, düzenleyici müdahaleler, enerji kıtlığı veya vaat edilen üretkenlik kazanımlarının sağlanamaması. Böyle bir düzeltme muhtemelen önemli bir değer kaybına yol açacaktır, ancak aynı zamanda daha sağlıklı ve daha sürdürülebilir iş modellerinin ortaya çıkmasına da yol açabilir.
Stratejik çıkarımlar: Değişken bir ortamda konumlanma
Bu durum, şirketler, yatırımcılar ve politika yapıcılar için karmaşık stratejik sorular ortaya çıkarıyor. Şirketler, yapay zeka altyapısına ne kadar yatırım yapacaklarına ve hangi sağlayıcılara bağımlı olmak istediklerine karar vermelidir. Tescilli bulut platformlarının kilitlenme etkileri, daha sonra geçişi zorlaştırır ve uzun vadeli taahhütler yaratır.
Şirket içi altyapıyı bulut hizmetleriyle birleştiren hibrit yaklaşımlar, artan karmaşıklık pahasına daha fazla esneklik sunar. Kuruluşlar, değişken yükler için bulut ölçeklenebilirliğinden yararlanırken kritik iş yükleri üzerinde kontrolü korur. Bu dengeyi optimize etmek, iş yükü özelliklerinin, maliyetlerin, güvenlik gereksinimlerinin ve stratejik önceliklerin ayrıntılı analizlerini gerektirir.
Yatırımcılar, yapay zeka değer zincirindeki farklı riskler arasında seçim yapmak zorundadır. AWS, Azure ve Google Cloud gibi altyapı sağlayıcıları, yerleşik nakit akışlarına sahip nispeten istikrarlı iş modelleri sunar. Nvidia gibi yarı iletken üreticileri, belirli yapay zeka şirketlerinin nihai başarısından bağımsız olarak yatırım döngüsünden faydalanır. OpenAI veya Anthropic gibi yapay zeka girişimleri, daha yüksek yükseliş potansiyeli sunmalarına rağmen önemli ölçüde daha yüksek risk taşır.
Politika yapıcılar, sistemik riskler yaratmadan inovasyonu mümkün kılan çerçeveler oluşturmalıdır. Kritik altyapılar birkaç baskın aktörün kontrolünde olduğunda, antitröst sorunları giderek daha önemli hale gelir. Enerji politikaları, yapay zekâ veri merkezlerinin büyük ölçüde artan elektrik talebini karşılamalıdır. Dijital egemenlik sorunları, korumacı verimsizliklere yol açmadan Avrupa alternatiflerine stratejik yatırımlar yapılmasını gerektirir.
Teknolojik evrim: Verimlilik, potansiyel bir oyun değiştirici olarak
Teknolojik gelişme, temel bir belirsizlik olmaya devam ediyor. Önemli verimlilik artışları sağlanırsa, tüm yatırım mantığı kökten değişebilir. Google, yapay zeka altyapısının kendi TPU çipleriyle Nvidia sistemlerinin üçte biri maliyetinde inşa edilebileceğini gösteriyor. Bu tür yaklaşımlar yaygınlaşırsa, maliyet yapıları önemli ölçüde düşecek ve kârlılığa daha hızlı ulaşılacaktır.
GPU tabanlı eğitimden CPU tabanlı çıkarım iş yüklerine geçiş de dönüştürücü olabilir. GPU'lar, yapay zeka eğitim yetenekleri nedeniyle değerlidir, ancak çıkarım için ideal değildir. Çıkarım için CPU'lara geçiş, güç tüketimini azaltabilir, performansı artırabilir ve daha uygun maliyetli bir çözüm sunabilir. Brookfield'ın, çıkarımın 2030 yılına kadar yapay zeka bilişim ihtiyaçlarının yaklaşık %75'ini karşılayacağı öngörüsü bu değişimi doğruluyor.
Yapay zeka iş yükleri için özel olarak tasarlanmış yeni yarı iletken mimarileri, verimlilikte daha fazla sıçrama sağlayabilir. OpenAI, Broadcom ile kendi yongalarını geliştiriyor ve Nvidia teknolojisine kıyasla %20 ila %30 maliyet tasarrufu bekliyor. Amazon, Google ve diğer teknoloji devleri de benzer stratejiler izliyor. Bu çabalar başarılı olursa, Nvidia'nın hakimiyeti zayıflayacak ve bağımlılık yapıları kökten değişecektir.
Algoritmik yenilikler de benzer şekilde yıkıcı bir etkiye sahip olabilir. DeepSeek tarafından ortaya konulan teknikler, daha akıllı mimarilerin önemli kaynak tasarrufu sağladığını göstermektedir. Daha verimli gösterimler öğrenen veya alakasız bilgileri daha iyi filtreleyen makine öğrenimi modelleri, çok daha az işlem gücüyle benzer bir performans elde edebilir. Bu tür atılımlar, büyük altyapı yatırımlarını kısmen gereksiz hale getirecektir.
Gelecek senaryoları: Konsolidasyon ve bozulma arasında
Daha fazla gelişme çeşitli yollardan geçebilir. Konsolidasyon senaryosunda, mevcut pazar liderleri üstünlüklerini sürdürür ve hakimiyetlerini genişletirler. AWS, Azure ve Google Cloud bulut altyapısını kontrol eder, Nvidia yarı iletkenlere hakimdir ve OpenAI ile birkaç rakip yapay zeka uygulama pazarını paylaşır. Büyük yatırımlar uzun vadede karşılığını verir ve başlangıçta umulandan daha geç de olsa kârlılığa ulaşılır.
Bu senaryoda, yeni rakipler için yüksek giriş engelleri olan oligopolistik yapılar kurulacaktır. Yapay zekânın toplumsal faydaları ortaya çıkacak, ancak değer yaratma süreci birkaç şirketin elinde yoğunlaşacaktır. Piyasa gücünün kötüye kullanılmasını önlemek için düzenleyici müdahaleler muhtemelen artacaktır. İlk yatırımcılar, belki de umulan düzeyde olmasa da önemli getiriler elde edecektir.
Bozulma senaryosunda, mevcut yaklaşımları geçersiz kılan alternatif teknolojiler veya iş modelleri ortaya çıkar. Açık kaynaklı modeller yeterli performans sunabilir ve tescilli sistemlerin paraya dönüştürülmesini baltalayabilir. Daha verimli mimariler, büyük altyapı yatırımlarının değerini düşürebilir. Büyük dil modellerinin ötesinde yeni uygulama paradigmaları ortaya çıkabilir. Bu senaryoda, mevcut yatırımların çoğu zarar görür, ancak yapay zekanın demokratikleşmesi hız kazanır.
Muhtemel bir orta senaryo, her iki uç noktanın unsurlarını bir araya getiriyor. Mevcut pazar liderleri önemli konumlarını koruyor, ancak rekabet nedeniyle kâr marjları azalıyor. Yeni, uzmanlaşmış sağlayıcılar niş pazarları ele geçiriyor. Teknolojik gelişmeler maliyetleri düşürüyor, ancak umulduğu kadar büyük bir düşüş olmuyor. Kârlılık gecikiyor, ancak işletme sürdürülebilir hale geliyor. Toplumsal faydalar, iyileştirilmiş verimlilik ölçümleri ve yeni uygulamalarla giderek daha da belirginleşiyor.
İçin uygun:
Belirsizlik zamanlarında geleceğe bahis oynamak
OpenAI ve Amazon Web Services arasındaki 38 milyar dolarlık anlaşma, mevcut yapay zeka devriminin çelişkilerini somutlaştırıyor. Bir yandan, teknolojik bir vizyona yüz milyarlarca ABD doları yatırmaya istekli bir sektörün etkileyici dinamizmini belgeliyor. İlgili oyuncular, bağımlılıkları çeşitlendirmek, rekabetçi konumlar elde etmek ve potansiyel olarak dönüştürücü teknolojilere katılmak için görünüşte rasyonel stratejiler izliyor.
Öte yandan, anlaşma bu yatırımların dayandığı kırılgan temelleri ortaya koyuyor. Devasa değerlemeler ile yapısal kayıplar arasındaki tutarsızlık, yatırımcılar ve alıcılar arasındaki dairesel para akışları, yaratıcı değerleme ölçütleri ve sermaye tahsisinin muazzam ölçeği, tarihi balonları andırıyor. Temel soru ise cevapsız kalıyor: Vaat edilen uygulamalar ve verimlilik artışları, bu devasa yatırımları haklı çıkarabilir mi?
Önümüzdeki yıllar, mevcut altyapı yatırım dalgasının yapay zeka çağı için ileri görüşlü bir konumlandırma mı yoksa mantıksız bir sermaye israfı mı olarak tarihe geçeceğini gösterecek. Sonuç ne olursa olsun, bu anlaşma teknoloji sektörünün güç mimarisinde bir dönüm noktası teşkil ediyor ve yapay zekanın geleceğinin yalnızca algoritmik atılımlarla değil, aynı zamanda ekonomik gerçeklerle, stratejik ortaklıklarla ve nihayetinde piyasaların belirsiz bir geleceğe kumar oynama isteğiyle belirleneceğini gösteriyor.
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği
☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi
☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu
☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları
☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar
🎯🎯🎯 Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığın avantajlarından yararlanın | İş Geliştirme, Ar-Ge, XR, Halkla İlişkiler ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu
Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital
Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
