Üç yıl önce Sequoia ortağı David Cahn, Silikon Vadisi'nin yapay zeka altyapısına yaptığı devasa harcamaların sonuçlarını hesaplayıp rakamsal bir değer veren ilk isimlerden biriydi.
2023 yılında Nvidia'nın bildirilen 50 milyar dolarlık yıllık GPU gelirine tepki olarak bir analiz yapan Cahn, bu rakamdan yola çıkarak veri merkezlerini işletme maliyetlerini ve operatör marjlarını da hesaba kattığında, ilk yatırımı geri ödemek için 200 milyar dolar gelir gerektiği sonucuna varmıştı.
Bu durumu bir meydan okuma olarak gören Cahn, girişimcilerden tüm bu altyapıyı kullanacak ve gelir üretecek yapay zeka ürünleri ile hizmetleri geliştirmelerini istedi. Aradan geçen zamanda üç yıllık hiper ölçeklenme sürecini de ekleyen Cahn, 2026 yılı için yapay zeka altyapı harcamalarına ilişkin yeni bir rakam açıkladı: 1.5 trilyon dolar.
Cahn'ın hesaplamalarına göre, yapay zeka sektörünün tüm bu çipleri ve diğer veri merkezi harcamalarını haklı çıkarmak için 3 trilyon dolar gelir elde etmesi gerekiyor. Üstelik bu muhtemelen eksik bir tahmin; bellek maliyetlerinin artması ve egzotik ya da çıkarıma özel çiplerin kullanımının yaygınlaşması bu rakamı daha da yukarı çekecek. Cahn, "Son dönemde, bu darboğaz dinamikleri ve inşaat maliyetlerinin yükselmesi nedeniyle GW başına gereken gelir miktarı keskin bir şekilde arttı" diye yazıyor.
Gelir tarafında ise Anthropic'in 60 milyar dolarlık yıllık tekrarlayan gelire (ARR) ulaştığı düşünülürken, OpenAI'in 2025 yılında 13 milyar dolar gelir elde ettiği bildiriliyor (Kasım 2025'te 20 milyar dolar ARR'de olduğunu açıklamıştı) ve bu yıl muhtemelen daha fazla kazanıyor. Ancak kapatılması gereken büyük bir boşluk olduğu açık.
Bu boşluğu izleyen isimlerden biri de dev varlık yöneticisi Apollo'nun başekonomisti Torsten Slok. Yakın tarihli bir notunda Slok, Google, Meta, Microsoft ve Amazon gibi hiper ölçekleyicilerin 2028 yılında serbest nakit akışlarında büyük bir hızlanma öngördüğüne dikkat çekiyor. Yani bu şirketler, satın aldıkları tüm çiplerin geri dönüşünü görmeyi bekliyor.
Peki ya bu gerçekleşmezse? Slok, yapay zeka kullanımında şu anda gördüğümüz bir riske işaret ediyor: Giderek daha fazla kuruluş, sınır laboratuvarlarının geliştirdiği modeller yerine genellikle Çin yapımı daha ucuz açık ağırlıklı modellere yöneliyor ve genel token fiyatları düşüyor. OpenAI'in en son modeli, CEO Sam Altman'a göre kodlama görevlerinde yüzde 54 daha verimli. Bu, yapay zeka ajanlarının maliyetinden endişe eden kullanıcılar için iyi bir haber olsa da, token fabrikaları kuran şirketler için kötü olabilir; zira kullanıcılar toplam token kullanımlarını aşırı artırmayabilir.
Slok, hiper ölçekleyicilerin nakit akışı hedeflerini tutturamaması durumunda piyasa tepkisinin şiddetli olabileceğinden endişe ediyor. "O kadar çok şey birkaç isme bağlı ki" diye yazan Slok, "daha yavaş bir geri dönüş sadece bir sektör sorunu olmaz, aynı zamanda ekonomiyi resesyona ve S&P 500'ü düzeltmeye sürükleme riski taşır" uyarısında bulunuyor.
Yapay zeka ajanlarınızı daha ucuz tokenlara yönlendirirken aklınızda bulunsun.
