Pennsylvania Üniversitesi Wharton Okulu'nda finans profesörü Jessica Wachter, yapay zekanın önümüzdeki birkaç yılda ekonomiye etkisini değerlendirmek istediğinde uzun bir iş ve teknik belirsizlik listesiyle karşılaştı. Bu yüzden tartışmasız olduğunu söylediği "olağanüstü bir gerçek"ten yola çıktı: Bir avuç sözde hiperscaler, yapay zeka veri merkezleri kurmak için devasa paralar harcıyor.
Modellerin ne kadar faydalı ve yaygın olacağını tahmin etmeye çalışmak yerine, 2027'ye kadar harcamaların yaklaşık 1,1 trilyon dolara ulaşacağı tahminini yaptığı iş birliğiyle birlikte, bu harcamaları haklı çıkarmak için hiperscalerların kazançlarının ne kadar hızlı büyümesi gerektiğini sordu. Bu, günümüzün tarihî yapay zeka inşa sürecini anlamak için kafa karıştırmayan bir muhasebe yaklaşımı.
Sonuçlar göz açıcı: Sermaye maliyeti, yüzde 15 getiri ve varlıkların amortismanı dikkate alındığında, yapay zeka şirketlerinin 2030'a kadar kâra geçebilmesi için kendi verimliliklerini 2,7 kat artırması gerekiyor. Wachter'a göre imkânsız değil. Bu sonuç, 1990'ların ortasından başlayarak yaklaşık 10 yıl süren ABD bilişim patlamında görülen türden bir ekonomik büyümeye yol açardı. Ancak Wachter, bunun 2030'a kadar gerçekleşmesi için "bu kadar çok büyümenin birkaç yıla sıkıştırılması" gerektiğini söylüyor. Peki hiperscalerlar bu kâr hedeflerini tutturamazsa?
"O zaman faiz ödemelerinde geri kalacaklar ve bu iflas riskini doğurur" diyor. Daha önce SEC'in baş ekonomisti ve ekonomik ve risk analizi bölümünün direktörü olan Wachter, verimlilik patlaması "gerçekleşmezse" ortak yazarı ile hazırladıkları araştırma makalesinde "günümüzdeki inşa süreci tarihî en büyük sermaye yanlış tahsisi olacak" sonucuna varıyor.
Süper zekâya gerek kalmadan anlaşılıyor ki yapay zeka altyapısına yapılan büyük yatırımlar büyük riskler taşıyor. Hiperscalerlar bu yıl yaklaşık 750 milyar dolar harcayarak ülke geneline yayılmış devasa veri merkezleri inşa edecek. Ve harcama çılgınlığı yavaşlama belirtisi göstermiyor. Bazı projeksiyonlara göre Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta ve OpenAI ile ortaklık yapan Oracle gibi hiperscaler şirketlerin toplam yapay zeka sermaye yatırımları önümüzdeki dört yılda 5 trilyon doların üzerine çıkabilir.
Bu, tarih boyunca herhangi bir sektör tarafından yapılan en büyük sermaye yatırımlarından biri. Ama dikkat eden herkesin görebileceği bir sorun var.
Yatırımcılar ve ekonomiye yönelik riskler, bu yapay zeka şirketleri daha fazla veri merkezi inşa etmek için büyük miktarda borçlanmaya başladığından bu yıl daha da arttı. Faaliyet nakit akışı eksi sermaye harcamaları olan serbest nakit akışının grup için yakında negatif bölgeye girmesi bekleniyor. Büyük miktarda nakit üreten ve biriktiren olarak bilinen Alphabet bile son çeyrekte yaklaşık 120 milyar dolar olan etkileyici gelirlerinin yapay zeka altyapı harcamaları tarafından eridiğini bildirdi ve bu da Google'ın 2004'te halka açılmasından bu yana ilk açık olan yaklaşık 5,9 milyar dolar serbest nakit açığı bıraktı.
Kısa vadede bu, şirketlerin çoğu için büyük bir finansal endişe değil. Çok para kazanıyorlar ve çok derin cepleri var. Ama borç pahalı ve bazı yatırımcılar sabrını kaybediyor. Veri merkezlerinin hesaplama gücü için gelecekteki talep düşerse, şirketler yine de ödünç aldıkları parayı geri ödemek zorunda kalacak. Dahası, krediler çeşitli finansal mekanizmalarla aktarıldıkça riskler ekonominin geri kalanına da yayılıyor.
Yeni veri merkezlerinin muazzam fiyat etiketlerini karşılamak yeterli olmayacak. Hiperscalerlar daha fazla borçlandıkça artan sermaye maliyetlerini de ödemek zorunda kalacak. Yatırımcılara ve alacaklılara tüm harcamalarını haklı çıkaracak kadar etkileyici getirilere ihtiyaçları olacak. Ve endişeleri artıracak bir başka konu da tesislerdeki milyarlarca dolarlık çipin amortismanını karşılamak zorunda olmaları; yatırımların içinde gömülü tik tak eden bir bomba.
Veri merkezlerinin kalbindeki pahalı GPU çiplerinin performansı yaklaşık her iki yılda bir ikiye katlanıyor. İlerleme hızı, yapay zeka modellerinin artan sihirbazlığını açıklıyor ama bunun bir maliyeti var. Bu yıl ve gelecek yıl faaliyete geçen yapay zeka veri merkezi sahiplerinin rekabetçi kalmak istemeleri halinde on yılın sonuna kadar bir sonraki nesil çiplere milyarlarca dolar daha harcamaları gerekecek. Yatırımlar yapılmazsa, Princeton Bilgi Teknolojisi Politikası Merkezi'nden Mihir Kshirsagar'ın söylediğine göre veri merkezleri "dev harabeler" haline gelme ve "her yere saçılmış" sıkışmış varlıklar olma riskiyle karşı karşıya.
Özetle: Yapay zeka şirketleri çok daha fazla para kazanmaya başlamalı. Ve bunu hızlı yapmalı. Ama kazançlarını artırmak tek başına veri merkezi yatırımlarını uzun vadede sürdürecek yeterli olmayacak.
Verimlilik her şeydir
Bir noktada yapay zeka, hiperscalerların harcama çılgınlığını haklı çıkarmak için geniş çaplı ekonomik büyüme yaratmak zorunda kalacak.
Sloan'dan Gensler, yapay zeka altyapısına yapılan büyük yatırımları "sermaye piyasalarının ve ekonominin bir parlay bahsi" olarak tanımlıyor. Bu, başarının üç ilgili ama bağımsız bahsin kazanılmasını gerektirdiği anlamına geliyor: Hiperscalerlar devasa gelirler üretmeli, yapay zeka yaygın ekonomik büyümeyi artırmalı ve her ikisi de olurken veri merkezlerine dayanan güçlü ama pahalı sözde öncü modeller, birçok işletmenin yeterli bulabileceği daha ucuz versiyonların karşısında direnmeli.
Bunu bu kadar zorlaştıran şey, her bahsin diğer ikisine bağlı olması ama aynı zamanda kendi zorluklarını da beraberinde getirmesi.
