Yapay zekada trilyon dolarlık bahis

Bu hafta küresel piyasalarda yapay zeka yatırımlarının bir balona dönüştüğü endişesi yeniden güçlendi. Hafta boyunca Asya ve ABD piyasalarında yapay zekayla ilişkili hisselerde peş peşe sert satışlar görüldü. Yapay zeka altyapısını büyük oranda borçla finanse eden CoreWeave ile veri merkezi yatırımları nedeniyle borç yükü hızla artan Oracle’ın temerrüt riskine karşı sigortalanmasının maliyeti rekor düzeylere çıktı. Peki bu gelişmeler, bazılarının öne sürdüğü gibi yapay zeka balonunda sona yaklaşıldığının işaretleri mi?

Son iki yazıda yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığına ve bu modelleri besleyen verinin nereden geldiğine, hangi süreçlerde üretildiğine göz atmıştık. İnsanlığın bugüne kadar ürettiği bilgi birikimi ve sürekli genişleyen veri setleri, yapay zeka modellerinin temel ham maddesini oluştursa da bu modellerin geliştirilmesi ve çalıştırılması bir yandan da çok yüksek bir hesaplama kapasitesi gerektiriyor. Bu kapasite, oldukça gelişmiş işlemcilerden yüksek hızlı belleklere, bunları bir araya getiren süper bilgisayarlardan büyük veri merkezlerine, elektrik şebekelerinden soğutma sistemlerine çok kapsamlı bir maddi altyapı üzerine kurulu. Yapay zeka yatırımlarının bir bölümü model geliştirme, yazılım, veri hazırlama, ARGE ve uzman emeği gibi gayrimaddi varlıklara giderken, bugünkü yatırım patlamasının en görünür kısmını büyük ölçekli sabit sermaye yatırımları oluşturuyor.

Yapay sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak muazzam miktarda matematiksel işlem içeriyor. “Compute” olarak adlandırılan bu hesaplama gücü, en basit tanımıyla, belirli bir sürede yapılabilen işlem miktarını ifade ediyor. Yoğun paralel hesaplamaların büyük bölümü GPU’lar veya Google’ın TPU’ları gibi özel işlemcilerde gerçekleşiyor ve gereken kapasite on binlerce, hatta yüz binlerce işlemcinin hızlı ağlarla birbirine bağlanmasıyla sağlanıyor. Yapay zeka modellerinde kullanılan GPU’ların büyük bölümünü NVIDIA şirketi tasarlarken gelişmiş yapay zeka çiplerinin üretiminin önemli bir kısmı bu üretim için gereken gelişmiş yarı iletken fabrikalarına sahip olan Tayvanlı şirket TSMC tarafından gerçekleştiriliyor. Bu üretimin yapılabilmesi için gerekli litografi makineleri ise Hollandalı ASML tarafından üretilmekte. Burada bir parantez açarak şunu belirtelim ki ASML’nin en gelişmiş makinelerinin Çin’e satışı, Hollanda hükümetinin ABD baskısıyla ihracat izni vermemesi nedeniyle fiilen yasak.[1] Öte yandan, bu çiplerin ihtiyaç duyduğu yüksek bant genişlikli HBM bellekleri ise SK Hynix, Samsung ve Micron tarafından üretilmekte. OECD’nin bir çalışmasına göre en gelişmiş litografi makinelerinde ASML, gelişmiş yapay zeka çiplerinin üretiminde TSMC, GPU’larda NVIDIA piyasanın yüzde 80’inden fazlasını kontrol ediyor.[2]  

2019-2025 yılları arasında 500 büyük yapay zeka süper bilgisayarını inceleyen bir araştırmaya göre önde gelen sistemlerin hesaplama performansı yaklaşık 9 ayda bir iki katına çıkmış. Bu sistemlerin donanım maliyetleri ve elektrik ihtiyacı ise hemen her yıl ikiye katlanmış. Çalışmanın sunduğu verilere göre mart 2025 itibarıyla en büyük süper bilgisayarlardan biri olan xAI’ın Colossus’u yaklaşık 200 bin özel yapay zeka çipi ve 7 milyar dolarlık donanım içermekteydi. Bu süper bilgisayarın elektrik gücü ihtiyacı ise 300 MW’a ulaşıyordu ki bu yaklaşık 250 bin hanenin ihtiyacına eş değerdi.[3]

Başta Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud olmak üzere Oracle ve CoreWeave gibi şirketler ise sahip oldukları işlemcileri, depolama kapasitesini ve veri merkezlerini OpenAI ve Anthropic gibi yapay zeka şirketlerine kiralıyor. Ancak burada karşımıza karmaşık bir finansman ve ortaklık ağı ortaya çıkıyor. Örneğin, Nvidia bu yılın başında OpenAI’a 30 milyar dolarlık sermaye koyarken aynı dönemde OpenAI da Nvidia’nın teknolojisine dayanan yeni hesaplama kapasitesi için şirketle iş birliğini genişletti. Amazon, OpenAI’a 50 milyar dolar yatırım yaparken, OpenAI, Amazon AWS üzerinden 2 gigavatlık Amazon Trainium kapasitesi kullanmayı taahhüt etti. Nvidia aynı zamanda CoreWeave’in büyük hissedarlarından birisi. Aynı şirket ağustosta ise OpenAI’ın Ohio’da kiralayacağı dev veri merkezi projesini desteklemek üzere 105 milyar dolara kadar garanti vermeyi kabul etti. 

McKinsey’in bir çalışması ise sadece yapay zekaya hizmet edecek veri merkezi kapasitesini oluşturmak için 2030’a dek yaklaşık 3.7 ila 7.9 trilyon dolarlık yatırım gerekebileceğine işaret ediyor. Baz senaryoda, yapılacak toplam 5.2 trilyon dolarlık yatırımın 3.1 trilyon dolarının işlemci ve diğer teknolojik donanımlara, 1.3 trilyon dolarının elektrik üretimi, iletimi ve ekipmanlarıyla soğutma sistemlerine, 800 milyar dolarının ise arazi, bina ve inşaat benzeri altyapı yatırımlarına gitmesi bekleniyor.[4] 

Peki yapay zeka bileşenlerine yapılan ve yapılması planlanan trilyonlarca dolarlık yatırım karşılığında ne kadar gelir ve kâr bekleniyor? Yapay zeka yatırımlarının bir balon olup olmadığı sorusu nihayetinde bu soruya bağlanıyor. Danışmanlık şirketi Bain’in tahminlerine göre 2030’da ihtiyaç duyulacak hesaplama kapasitesini finanse edebilmek için yapay zekadan yılda 2 trilyon dolar gelir elde edilmesi gerekiyor. Bain, yapay zekanın sağlayacağı maliyet tasarruflarını hesaba kattığında bile 800 milyar dolarlık bir açık öngörüyor.[5] Sektörün en bilinen şirketi OpenAI’ın yıllık gelirinin ise eylül sonu itibarıyla 50 milyar dolar civarında olduğu ortaya çıktı ki bu, daha önce dolaşımda olan 70 milyar dolarlık rakamın oldukça altında.[6] 

Burada iki şeyi birbirinden ayırt etmek gerekiyor. Hisse ve şirket değerlemelerinin gelecekteki kâr beklentileriyle aşırı şişmesi anlamında bir finansal balon ile gelecekte kârlı biçimde kullanılamayacak kadar fazla sabit sermaye birikmesi aynı şey değil. Mevcut yapay zeka patlamasında ise bu iki riskin birbirini besleyebileceği koşullar oluşuyor. Yapay zekanın arkasında son derece maddi bir altyapı var ve şirketler yarışta geride kalmamak için bu altyapıya yüz milyarlarca dolar yatırıyor. Fakat bütün şirketlerin aynı anda bu yarışa girmesi sonunda aşırı kapasiteye, sermayenin değersizleşmesine ve ödenemeyen borçlara yol açabilir. Kapitalizmin eski çelişkilerinden biri, bu kez yapay zekanın en yeni makinelerinde karşımıza çıkmakta.

Notlar: