Yapay Zeka’nın Gelir Modeli Problemi
Geçtiğimiz hafta küresel teknoloji piyasaları, son yılların en sert yapay zeka kaynaklı satış dalgalanmalarından birine sahne oldu. Nvidia, Broadcom, Micron ve diğer yarı iletken şirketlerinde yaşanan kayıplar ABD piyasalarıyla beraber Güney Kore gibi çip üretimine bağımlı ekonomileri de etkiledi. KOSPI endeksi sert düşüş yaşarken Samsung ve SK Hynix gibi teknoloji devlerinin hisseleri de değer kaybetti. Bu gelişmeler, yapay zeka gündemini yakından takip edenler için yeni bir tartışmayı beraberinde getirdi. Piyasalarda yaşanan bu dalgalanma, yapay zeka etrafında oluşan iyimser beklentilerin yeniden sorgulanmaya başlandığının bir işareti olabilir mi?
Bu gelişmenin neden bu kadar dikkat çektiğini anlamak için yapay zeka ekonomisinin nasıl çalıştığına kısaca bakmak gerekiyor. Son iki yılda üretken yapay zeka sistemleri etrafında oluşan ekosistemin merkezinde yazılımlardan çok donanımlar yer aldı. ChatGPT, Gemini, Claude veya Grok gibi sistemlerin eğitilebilmesi ve çalıştırılabilmesi için yüz binlerce gelişmiş işlemciye ihtiyaç duyuluyor. Bu işlemcilerin büyük bölümü, grafik işlem birimi (GPU) adı verilen özel çiplerden oluşuyor. Yapay zeka sektöründeki büyümenin önemli bir kısmı da bu nedenle yazılım şirketlerinden ziyade çip üreticilerine ve veri merkezi işletmecilerine yansıdı.
Bu süreçte Nvidia sektörün sembol şirketi haline geldi. Şirket, yapay zeka modellerinin eğitilmesinde kullanılan yüksek performanslı GPU pazarının büyük kısmını kontrol ettiği için yer yer ulusal güvenlik bahislerine bile konu olur durumda. Broadcom, veri merkezlerinde kullanılan ağ altyapıları ve özel yapay zeka çipleri geliştiriyor. Micron ise bu sistemlerde kullanılan yüksek hızlı bellek teknolojilerinin önde gelen üreticileri arasında yer alıyor. Yani her biri yapay zekanın bütünü için oldukça önem arz eden şirketler. Bu şirketler yapay zeka ekonomisinin altyapısını inşa eden aktörler olarak görülebilir.
Geçtiğimiz hafta ise bu şirketlerin hisselerinde dramatik bir düşüş yaşandı. Bu durum, son iki yıldır yapay zeka yatırımlarını taşıyan büyüme anlatısının sorgulanmasına yol açtı. Piyasalar açısından iki olasılık öne çıkıyordu. Ya yapay zeka sektörüne yönelik beklentiler gerçek ekonomik performansla yeniden uyumlu hale geliyor ve yatırımcılar aşırı iyimser tahminlerini gözden geçiriyordu ya da yaşananlar daha çok kısa vadeli piyasa dinamiklerinden kaynaklanan geçici bir düzeltmeydi. Bu tartışmanın fitilini ateşleyen gelişmelerden biri Broadcom’un açıkladığı son bilanço oldu. Şirket gelirlerini artırmaya devam etmesine rağmen, yapay zeka çiplerine ilişkin gelir projeksiyonları piyasanın son derece yüksek beklentilerinin altında kaldı. Yapay zeka şirketlerinin altyapı harcamalarının yavaşlayabileceği ihtimali yatırımcıları tedirgin ederken, bu endişe sektör genelinde satış baskısının artmasına neden oldu.
Bu gelişmeler, son iki yıldır teknoloji dünyasında yükselen bir soruyu yeniden gündeme taşıdı. Yapay zeka yatırımları gerçek ekonomik değer üretmeye başladı mı? Yoksa sektör henüz sürdürülebilir bir iş modeli oluşturamadı mı?
Eleştirel cephede yer alan araştırmacılar ve yatırımcılar, özellikle büyük dil modellerinin yarattığı ekonomik tablonun giderek daha problemli hale geldiğini savunuyor. Bu görüşe göre sektör, yüz milyarlarca dolarlık veri merkezi yatırımı, çip alımları ve enerji harcamaları yapmasına rağmen henüz bu ölçeği haklı çıkaracak gelir seviyelerine ulaşabilmiş değil. ChatGPT gibi sistemler milyonlarca kullanıcıya ulaşmış olsa da, bu sistemleri çalıştırmanın maliyeti son derece yüksek. Dolayısıyla yatırımcılar artık teknolojik başarıyı ile birlikte bu başarının ekonomik karşılığını da görmek istiyor.
Son günlerde ABD yönetiminin önde gelen yapay zeka şirketlerinde kamu payı edinme fikrini değerlendirdiğine dair haberler de bu çevreler tarafından “örtülü kurtarma paketi” tartışmalarını yeniden alevlendirdi. Eleştirmenlere göre karlı hale gelemeyen özel şirketlerin kamu kaynaklarıyla desteklenmesi piyasa mantığıyla çelişiyor.
Tartışmanın merkezindeki başka bir konu ise GPU kapasitesi. 2024 ve 2025 yıllarında teknoloji şirketleri arasında adeta bir çip yarışı yaşanmış, birçok firma gelecekteki yapay zeka talebine hazırlanmak için büyük miktarlarda işlemci satın almıştı. Bugün ise bazı şirketlerin ellerindeki kapasiteyi başka firmalara kiralamaya başladığı görülüyor. Bu durumun iki farklı yorumu yapılabilir. Bir kesim bunu yapay zeka talebinin beklendiği kadar hızlı büyümediğinin işareti olarak görüyor. Diğerleri ise bunun altyapı pazarının olgunlaşmasının doğal sonucu olduğunu savunuyor.
Bununla birlikte piyasadaki düzeltmeyi yapay zeka yükselişinin sonu olarak yorumlamak için de henüz erken görünüyor. Birçok analist yaşananları teknoloji sektörünün temel göstergelerindeki bozulmadan ziyade aşırı değerlemelerin yeniden fiyatlanması olarak değerlendiriyor. Zira veri merkezi yatırımları devam ediyor, teknoloji şirketleri yapay zeka projelerine milyarlarca dolar ayırmayı sürdürüyor ve yeni ürünler piyasaya çıkmaya devam ediyor.
Aslında burada birbirinden ayrılması gereken iki farklı soru bulunuyor. Birincisi, yapay zekanın dönüştürücü bir teknoloji olup olmadığı. İkincisi ise bugün bu teknolojiye yapılan yatırımların piyasa tarafından ne kadar doğru fiyatlandığı. Tarihsel deneyimler bu iki sorunun her zaman aynı cevaba sahip olmadığını gösteriyor. Demiryolları, internet ve telekomünikasyon sektörlerinde de vaktiyle büyük yatırım balonları yaşandı. Balonların patlaması teknolojilerin başarısız olduğu anlamına gelmedi. Daha çok beklentilerin gerçek ekonomik kapasiteyle yeniden uyumlu hale gelmesini sağladı.
Bu nedenle son düşüşleri iki farklı şekilde okumak mümkün. İlk yorum, yapay zeka sektörünün vaat ettiği ekonomik dönüşümü henüz gerçekleştiremediği ve piyasanın bunu fark etmeye başladığı yönünde. İkinci yorum ise daha mütevazı olarak son iki yılda oluşan olağanüstü iyimserliğin yerini daha gerçekçi beklentilere bıraktığı bir düzeltme süreci yaşadığı yönünde.
Önümüzdeki aylarda belirleyici olacak soru yapay zeka şirketlerinin, yatırımcıların harcadığı sermayeyi karşılayacak ölçekte gelir ve verimlilik üretip üretemeyecekleri olacak. Zira piyasaların cevabını aradığı temel mesele artık teknolojinin ne kadar etkileyici olduğu değil ne kadar sürdürülebilir olduğu üzerine yoğunlaşıyor.
Arjantin’nin Riskli Yapay Zeka Stratejisi
Serbest piyasanın devlet başkanı düzeyindeki en ateşli savunucularından biri olarak kendisini konumlandıran Javier Milei, Financial Times’ta yayımlanan son makalesiyle yeniden uluslararası gündemin merkezine yerleşti. Arjantin Devlet Başkanı, ülkesini küresel yapay zeka yatırımları için cazip bir merkez haline getirecek yeni bir hukuki ve ekonomik çerçeve öneriyor. Düşük vergiler, minimum düzenleme ve hatta insan ortak veya yönetici bulundurma zorunluluğu olmayan “insan dışı şirketler” bu vizyonun temel unsurları arasında yer alıyor.
Milei’nin yaklaşımı ilk bakışta cesur ve yenilikçi görünebilir. Ancak önerinin arkasındaki varsayımlar ve ortaya çıkarabileceği sonuçlara yakından bakıldığında ciddi soru işaretleri ortaya çıkıyor. Milei, yapay zeka devrimini Sanayi Devrimi ile karşılaştırıyor ve tarihsel bir analoji kuruyor. Ona göre nasıl ki Hollanda Doğu Hindistan Şirketi ile sınırlı sorumluluk ilkesine dayanan anonim şirket modeli modern kapitalizmin önünü açtıysa, bugün de yapay zeka çağının önünü açacak yeni hukuki düzenlemelere ihtiyaç duyuluyor. Kendisine bu anlatı üzerinden güçlü, tarihi referanslı bir meşru zemin kurmaya çalışıyor.
Ancak tarihsel benzetmenin ikna edici olması, önerilen modelin doğru olduğu anlamına gelmiyor. Zira Doğu Hindistan Şirketi örneği yalnızca ticari başarıların değil, aynı zamanda sömürgecilik, hesap vermezlik ve şirket gücünün devlet otoritesinin önüne geçmesi gibi ciddi sorunların da sembollerinden biridir. Milei’nin bu tarihsel örneği yalnızca ekonomik büyüme perspektifinden ele alması dikkat çarpışık görünüyor.
Özellikle “insan dışı şirket” önerisi hukuki açıdan tartışmalı görülüyor. Yapay zeka sistemlerinin belirli kararları otonom biçimde verebilmesi ile hukuki sorumluluğun tamamen belirsizleşmesi arasında önemli bir fark var. Bir yapay zeka sistemi tarafından yönetilen şirketin yol açtığı ekonomik, sosyal veya hukuki zararların sorumluluğu kime ait olacağı en başta akla gelenler arasında. Yazılım geliştiricisine mi, yatırımcıya mı, algoritmayı işleten şirkete mi, yoksa kararın kendisini verdiği iddia edilen yapay zekâya mı? Bu soruların henüz tatmin edici cevapları bulunmazken, düzenlemelerin tamamen geri çekilmesini savunmak teknoloji dostu bir yaklaşım olmaktan çok kurumsal sorumluluğun aşındırılması riskini taşıyor.
Daha da önemlisi, yapay zeka yarışında öncü konumda olmayan orta güç devletler açısından mesele yalnızca yatırım çekmek olmamalı. Bugün yapay zeka ekosistemine yön veren ülkeler; veri, hesaplama gücü, yarı iletken teknolojileri, araştırma kapasitesi ve nitelikli insan kaynağı gibi alanlarda uzun yıllara dayanan stratejik yatırımlara sahip. Dolayısıyla bir ülkenin yalnızca düşük vergiler ve gevşek düzenlemeler yoluyla küresel yapay zeka merkezine dönüşebileceğini varsaymak oldukça iyimser.
Bu bağlamda orta güç devletlerin yapay zeka egemenliği ve ekonomik sürdürülebilirliği nasıl verimli adapte edebileceklerine dair Frugal yapay zekanın oluşturduğu imkanları incelediğimiz yazımıza göz atabilirsiniz.
Sonuç olarak Milei’nin önerisi, yapay zeka çağında hukukun ve devletin rolüne ilişkin önemli bir tartışmayı gün yüzüne çıkarıyor. Ancak yapay zeka alanında söz sahibi olmak isteyen ülkeler için çözümün sınırsız özgürlük ve minimum sorumluluk denkleminde aranması oldukça tartışmalı. Teknolojik yenilik kadar hesap verebilirlik, kurumsal güven ve toplumsal meşruiyet de uzun vadeli başarının temelini oluşturyor.
Yapay Zeka Kendi Geleceğini Yazarken
Anthropic, geçtiğimiz hafta yayımladığı “When AI Builds Itself“ başlıklı yazıyla yapay zeka geleceğine yönelik tartışmaları yeniden harladı. Yazı temelde, her ne kadar mevcut durumda yapay zekanın kendi ardıllarını tasarlayabilecek kapalı bir sisteme dönüşmese de mevcut gelişim ivmesinin bu noktaya tahmin edilenden daha erken ulaşacağına dair ipuçları veriyor. Yapay zeka sistemleri artık kendi gelişim sürecinin giderek daha büyük bir kısmını kapsıyor. Anthropic bunu “recursive self-improvement”, yani özyinelemeli kendini geliştirme ihtimaline giden yol olarak tarif ediyor.
Şirket, Claude’un yazılım geliştirme, kod inceleme, deney yürütme ve araştırma süreçlerinde giderek daha fazla rol aldığını belirtiyor. Elbette henüz her şey insan kontrolünde ilerliyor. Yazının yayımlanmasından sonra BBC’ye konuşan Anthropic kurucularından Jack Clark’ın kullandığı metafor da bu kaygıyı özetliyor: Bugün AI sektörünün güçlü bir gaz pedalı olsa da gerektiğinde kullanılabilecek bir fren mekanizması yok.
Bu yazının ses getirmesinin nedeni yalnızca teknik iddialar değil. Zaten AGI (Yapay Genel Zeka) tartışmaları bağlamında buna benzer endişeler çokça zikrediliyor. Asıl tartışma Anthropic’in frontier AI şirketlerinin, hükümetlerin ve araştırma çevrelerinin, gerekirse en ileri model geliştirme yarışını yavaşlatabilecek ya da geçici olarak duraklatabilecek doğrulanabilir bir mekanizma üzerine düşünmesi gerektiği üzerinden devam ediyor. Güvenlik perspektifinden bakan çevreler bu çağrıyı gecikmiş olmak beraber önemli bir adım olarak görüyor.
Elbette herkes bu açıklamaya olumlu yaklaşmıyor. Bazı eleştirmenlere göre Anthropic’in gösterdiği şey yapay zekanın kendi başına yeni nesil yapay zekalar tasarladığı değil, insan gözetimi altında yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırdığı. Bu yüzden kod üretimindeki artış, araştırma iş akışlarının otomasyonu ya da daha uzun görevlerin modellere devredilmesi, tek başına “özyinelemeli kendini geliştirme” eşiğinin aşıldığını kanıtlamıyor. İkinci itiraz ise daha politik. En büyük AI şirketlerinin güvenlik gerekçesiyle daha sıkı denetim ve yavaşlama çağrısı yapması pratikte küçük oyuncuların, açık kaynak girişimlerin ve yeni rakiplerin önüne daha yüksek duvarlar örebilir. Bu bakışa göre güvenlik söylemi samimi kaygılar içerse bile, aynı zamanda mevcut liderlerin konumunu sağlamlaştıran bir rekabet aracına dönüşme riski taşıyor.
Daha büyük resme bakıldığında Anthropic’in çağrısı tamamen yeni bir tartışmanın başlangıcı değil. En azından birkaç yıldır akademik ve politika çevrelerinde konuşulan yapay zekanın kendi gelişimini hızlandırması ya da süperzekaya giden yolda özel yönetişim mekanizmaları gerekebileceği fikri olduğunu söyleyebiliriz. Georgetown CSET’in “When AI Builds AI” raporu, büyük yapay zeka şirketlerinin kendi sistemlerini yapay zeka Ar-Ge’sini hızlandırmak için kullanmaya başladığını ve bunun uzmanlar arasında hem stratejik sürpriz hem de mevcut yazılım araçlarının doğal uzantısı olarak iki farklı şekilde yorumlandığını ortaya koymuştu. Daha öncesinde OpenAI da 2023’te yayımladığı “Governance of Superintelligence” yazısında, gelecekte süperzeka düzeyindeki sistemlerin bugünkü teknolojilerden farklı bir yönetişim rejimi gerektireceğini; en ileri AI kabiliyetlerinin yıllık büyüme hızına sınırlama getirilmesi ya da IAEA benzeri bir uluslararası denetim yapısı kurulması gibi seçeneklerin masaya alınabileceğini yazmıştı.
Yani ne Anthropic felaket tellallığı yapıyor ne de bu tartışmalar nevzuhur. Anthropic’in yazısını daha özgün ve ses getirici yapan nokta daha farklı. OpenAI’ın 2023’teki çağrısı daha çok normatif ve kurumsal bir çerçeve sunuyordu. Anthropic ise bu kez doğrudan şirket içi metriklerle iddiasının altını dolduruyor. Kod üretimi, model destekli mühendislik, araştırma iş akışları ve AI ajanlarının giderek daha uzun görevleri tamamlayabilmesi gibi nicel göstergeleri masaya koyuyor.
Fakat fren çağrısı yapmak, freni inşa etmekten çok daha kolay. Böyle bir yavaşlama mekanizmasının çalışması için; ABD, Çin, Avrupa, Körfez sermayesi, çip üreticileri, bulut sağlayıcıları, açık kaynak toplulukları ve askeri teknoloji aktörleri aynı anda benzer sınırları kabul etmek zorunda. Üstelik model eğitimi dışarıdan bakıldığında görülebilen, göstergelere dökülebilen bir alan değil. Bu yüzden en temel endişe yapay zeka gelişimi ile bilgilerin şirketlerin laboratuvarlarında kalıp kamuoyuna yeterince şeffaf biçimde aktarılmayışı diyebiliriz.
Burada iki ucu keskin bir kılıç söz konusu. Bir ülke çok sert regülasyon getirirse şirketler başka kaçış alanlarına kayabilir; bir şirket gönüllü olarak yavaşlarsa rakipleri öne geçebilir; açık modeller kısıtlanırsa bu kez inovasyon büyük laboratuvarların elinde yoğunlaşıp tekelleşir. Yapay zeka yarışında herkes bir fren pedalı olması gerektiğini söylese de asıl mesele o frene basıldığında diğerlerinin de aynı anda basacağına herkesin inanıp inanmayacağında düğümleniyor. Sonuçta bu, klasik bir mahkum ikilemi: Herkesin yavaşlaması herkes için daha güvenli olsa da tek taraflı yavaşlamak, oyunu rakibe teslim etmek anlamına geliyor.