Intel ve Silikon Vadisi’nde uzun yıllar üst düzey yöneticilik yapan Ayşegül İldeniz’in yapay zeka sektöründe ekonomik balon oluştuğuna ilişkin değerlendirmeleri sektördeki yapısal durumu yeniden gündeme getirdi. Fatih Altaylı’nın Teke Tek Bilim programına katılan İldeniz, şirketlerin altyapı yatırımlarını karşılayacak geliri elde edip edemeyeceğinin belirsizliğine dikkat çekti. Bain & Company’nin 2026 Teknoloji Raporu da esasında benzer, hatta daha büyük bir soruna işaret ediyor. İldeniz, yapay zeka şirketlerinin yatırımlarından yeterli geri dönüş sağlayabilmesi için 2030 itibarıyla yılda 1,4 trilyon dolar ciro elde etmesi gerektiğini belirterek bunun matematiksel bir zorunluluk olduğunu ifade etti. Bu gelire ulaşılabilmesi için yapay zekanın ekonominin çok daha geniş bir bölümüne yayılması gerektiğini söyleyen İldeniz, mevcut durumun henüz bu noktadan uzak olduğunu vurguladı.
Bain & Company’nin tahminleri ise daha büyük bir pazar üzerinden aynı sorunu ele alıyor. Şirkete göre yapay zeka altyapısına yönelik yıllık harcamalar 2031’e kadar 1,5 trilyon dolara ulaşabilir. Bu yatırımların sürdürülebilmesi için sektörün aynı yıl yıllık yaklaşık 6 trilyon dolar gelir üretmesi gerekiyor.
Teknoloji devlerinin yatırımları katlanıyor
Yapay zeka yarışında Microsoft, Google, Amazon, Meta ve Oracle gibi büyük teknoloji şirketleri, veri merkezlerine ve hesaplama kapasitesine milyarlarca dolar aktarıyor. Bain & Company, bu şirketlerin toplam sermaye harcamalarının 2026’da 780 milyar dolara ulaşabileceğini öngörüyor. Üç yıl önceki harcamanın neredeyse 5 katına ulaşılmış durumda.
Bu harcamalar sadece veri merkezi inşasıyla sınırlı kalmıyor. Yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gelişmiş grafik işlemciler, yüksek bant genişlikli bellekler, ağ ekipmanları ve enerji altyapısı gerekiyor. Mevcut sistemlerin yenilenmesi ve hesaplama kapasitesinin sürekli artırılması da şirketlerin maliyetlerini büyütüyor. Bain’in hesaplamasına göre altyapı harcamalarının sektör gelirlerinin yaklaşık yüzde 25’ini oluşturduğu varsayılırsa yıllık 1,5 trilyon dolarlık yatırımı sürdürebilmek için 6 trilyon dolarlık bir pazar gerekiyor. Bu oran, geçmişte bulut bilişim şirketlerinin altyapıya ayırdığı bütçelerle karşılaştırıldığında makul kabul edilse de yapay zeka sektörünün önünde ciddi bir gelir açığı bulunuyor.
Mevcut yapay zeka ürünleri yetersiz
Yapay zeka şirketleri bugün gelirlerini büyük ölçüde kurumsal çözümlerden, aboneliklerden ve reklam modellerinden elde ediyor. Ancak Bain & Company’ye göre bu alanların büyümesi 2031’e kadar ihtiyaç duyulan gelirin tamamını karşılamayacak.
Tüketicilere sunulan yapay zeka hizmetlerinin abonelik ve reklam gelirleri üzerinden 200 milyar ila 400 milyar dolar üretmesi bekleniyor. Şirketlerin yazılım geliştirme, satış, pazarlama, müşteri hizmetleri ve bilgi teknolojileri operasyonlarında yapay zekadan yararlanmasıyla kurumsal pazardan elde edeceği gelir ve kazanımların ise 1 trilyon ila 1,4 trilyon dolar aralığına ulaşabileceği tahmin ediliyor.
Bu iki alanın toplamı, yıllık 1,2 trilyon ila 1,8 trilyon dolarlık bir büyüklüğe işaret ediyor. Dolayısıyla 6 trilyon dolarlık hedefe ulaşılabilmesi için en az 4,2 trilyon dolarlık yeni gelir kaynağı oluşturulması gerekiyor.
Bu durum sektörün daha önce geniş ölçekte var olmayan ürünler ve yeni iş modelleri geliştirmesi gerektiğine işaret ediyor.
Arama motorları, otonom sistemler ve robotlar
Bain & Company, yapay zeka sektörünün ihtiyaç duyduğu yeni gelirin önemli bölümünün dört alandan gelebileceğini değerlendiriyor. Bunların başında arama motorları ve dijital reklamcılık geliyor. Yapay zeka sohbet botlarına reklamların entegre edilmesi ve kullanıcıların geleneksel internet aramalarının yerine yapay zeka hizmetlerini tercih etmesi, sektöre 100 milyar ila 200 milyar dolar arasında ek gelir sağlayabilir. İkinci alanda otonom sistemler var. Otomobillerin, kamyonların ve insansız hava araçlarının yapay zeka ile kendi kendine çalışması, endüstriyel otomasyonla birlikte yaklaşık 400 milyar dolarlık bir pazar fırsatı oluşturabilir. Otonom araçlar, robotaksi hizmetleri ve lojistik operasyonlarının otomasyonu; işletme maliyetlerini düşürürken araçların kullanım sürelerini de artırabilir.
Bir diğer büyük fırsat, fiziksel yapay zeka alanında bulunuyor. Yapay zeka destekli robotlar, dijital ikizler ve fiziksel süreçleri gerçekçi biçimde simüle edebilen modeller, şirketlerin üretim ve araştırma süreçlerini değiştirebilir.
Otomotiv, elektronik, yarı iletkenler ve havacılık-savunma gibi sektörlerde araştırma geliştirme ve üretim maliyetlerinin yüzde 10 azaltılması varsayımıyla 900 milyar dolarlık bir ekonomik fırsat öngörülüyor.
Bu kapsamda insansı robotlar da öne çıkıyor. Fabrikalardan sağlık sektörüne kadar farklı ortamlarda çalışabilen robotlar, mevcut otomasyon sistemlerinin sınırlarını genişletebilir. Ancak bu potansiyelin büyük ölçekli gelire dönüşmesi, teknolojilerin gerçek dünyada güvenilir ve ekonomik biçimde kullanılabilmesine bağlı.
Dördüncü alan ise henüz yaygınlaşmamış yeni ürünler. Yapay zeka destekli ilaç keşfi, nadir hastalıklar için ekonomik tedavilerin geliştirilmesini kolaylaştırabilir. Sürekli erişilebilen ruh sağlığı destekleri, yeni nesil bataryalar ve yarı iletkenler için malzeme bilimi çalışmaları ile füzyon enerjisi araştırmalarının hızlandırılması da olası kullanım alanları arasında gösteriliyor.
Çipler ve krizler işi zorlaştırıyor
Finansal risklerin yanı sıra sektörün önündeki en büyük engellerden biri donanım tedarik zincirindeki darboğazlar. Yapay zeka çiplerinde pazarın lideri olan Nvidia ve takipçisi AMD gibi şirketler tasarım yeteneklerini sürekli geliştirse de üretimin fiziksel sınırları yatırım temposunu yavaşlatıyor. Dünyadaki gelişmiş yapay zeka işlemcilerinin tamamına yakını tek bir üreticiye, Tayvanlı TSMC’ye bağımlı durumda. İşlemci mimarileri geliştikçe en büyük kısıtlayıcı faktör silikon yonga plakalarının dilimlere ayrılmasından ziyade CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) gibi gelişmiş paketleme teknolojilerinin kapasitesine bağlı. TSMC paketleme hatlarını katlayarak artırmasına rağmen en yeni nesil yapay zeka çiplerinin teslimat süreleri ayları bulabiliyor. Bu durum, devasa sermayelere sahip teknoloji devlerinin bile sipariş verdikleri işlemcilere anında erişememesine ve veri merkezi projelerinin gecikmesine yol açıyor.
Yapay zeka donanımlarındaki bir diğer kritik darboğaz ise grafik işlemcilerinin (GPU) yanında kullanılan bellekler. Yapay zeka modellerinin veri işleme hızını belirleyen HBM belleklerde tedarik sıkıntısı sürüyor. Epoch AI ve TrendForce analizlerine göre SK Hynix, Samsung ve Micron gibi üç ana bellek üreticisi, üretecekleri HBM3e ve yeni nesil HBM4 kapasitelerini 2027 sonuna kadar bağlamış durumda.
Sadece HBM değil, DRAM ve NAND belleklere yönelik talepler de rekor seviyelerde seyretmeye devam ediyor. Üstelik bu belleklere olan ihtiyaç sabit değil, sürekli artan cinsten. Çünkü mevcut AI altyapısında daha gelişmiş AI’ları çalıştırmak için sürekli olarak daha fazla donanıma ihtiyaç duyuluyor.
2022’de çıkan Nvidia H100 hızlandırıcısı artık yerini Rubin platformuna bırakmış durumda. Bu donanımlardaki HBM bellek miktarı ise 80 GB’tan 288 GB’a yükseldi.
Aynı zamanda bu kapasite artışı daha yüksek maliyetlerle gerçekleştirilecek. TrendForce, HBM fiyatlarına ilişkin 2027 tahminini yukarı çekerek ortalama satış fiyatlarında yıllık yüzde 121 artış beklediğini belirtiyor.
Veri merkezlerinin maliyeti 200 milyar dolara çıkabilir
Yapay zeka sektöründeki finansal baskının bir diğer kaynağı, veri merkezlerinin giderek büyümesi. Bain & Company’nin aktardığı Epoch AI tahminlerine göre, dünyadaki en büyük yapay zeka veri merkezlerinin kapasitesi ve maliyeti yaklaşık 12 ila 16 ayda bir ikiye katlanıyor. Bunun çarpıcı örneklerinden biri Meta‘nın ABD’nin Ohio eyaletinde bulunan Prometheus veri merkezi projesi. Epoch AI’ın tahminlerine göre tesis, 2025’te 600 megavat kapasiteye ve yaklaşık 24 milyar dolarlık maliyete sahipti. Projenin 2027’de 2 gigavat kapasiteye ve 80 milyar dolar maliyete ulaşması bekleniyor.
Aynı tahminler, tesisin 2029’da 5 gigavat kapasiteye ve 175 milyar dolarlık harcamaya ulaşabileceğine işaret ediyor. 2030 için yapılan projeksiyonda ise kapasitenin 9 gigavata çıkabileceği ve toplam harcamanın 200 milyar dolara yaklaşabileceği belirtiliyor.
Sektörün bugün öncelik verdiği konuların başında yeterli hesaplama kapasitesine ulaşmak geliyor. Ancak Bain & Company’nin raporunda da vurgulandığı üzere asıl soru, bu kapasitenin kurulup kurulamayacağından çok, yapılan yatırımı ekonomik açıdan haklı çıkaracak değerin oluşturulup oluşturulamayacağı.
Ek olarak bu büyüklükteki tesislerin kurulması, gelişmiş çiplerin ve belleklerin yanı sıra yüksek miktarda elektrik üretimi, şebeke bağlantıları, soğutma sistemleri, özel ekipmanlar ve nitelikli iş gücü gerektiriyor. Yani tek sorun kurulum maliyetleri de değil. Fiziksel elektrifikasyon da başlı başına büyük bir darboğaz. Öyle ki ABD’de bazı eyaletlerin toplam elektriğinin yüzde 15’i doğrudan veri merkezlerine gidiyor. Virginia‘da veri merkezleri eyaletin toplam elektrik tüketiminin %28’inden fazlasını oluşturuyor.
Bu durum teknoloji devlerini (Microsoft, Amazon, Google) nükleer santral anlaşmalarına veya doğrudan tesis yanına gaz türbini inşa etmek gibi özel enerji çözümlerine itiyor.
Yüksek elektrik talebi ve diğer darboğazlar nedeniyle 2026’da devreye girmesi beklenen büyük ölçekli veri merkezi kapasitesinin %30 ila %50’sinin gecikeceği öngörülüyor.
Balonun temelinde ise gelir sorunu var
Yapay zeka yatırımlarının büyüklüğü tek başına sektörün bir balon olduğunu kanıtlamıyor. Yapay zeka sektöründe balon oluştuğunu savunan analizlerin temelinde gelir belirsizliği yatıyor. Büyük teknoloji şirketleri veri merkezlerine, çiplere ve yapay zeka altyapısına milyarlarca dolar harcarken bu yatırımların karşılığını alabilmeleri, yapay zeka hizmetlerinden elde edilen gelirin aynı hızla büyümesine bağlı.
Buradaki risk, yapay zekanın işe yaramaması değil. Teknoloji yaygınlaşsa, şirketlerin iş yapış biçimlerini değiştirse ve ekonomide ciddi verimlilik artışı sağlasa bile bugünkü yatırımların tamamı kârlı çıkmayabilir.
Geçmişte demiryolları ve internet gibi ekonomiyi dönüştüren teknolojiler de büyük yatırım dalgaları yaşanmıştı. O dönemlerde bu teknolojilere/alanlara yatırım yapan her şirket kazançlı çıkmadı. Yapay zekada da talebin beklenenden yavaş büyümesi, kullanım maliyetlerinin yüksek kalması veya hizmet fiyatlarının hızla düşmesi, şirketlerin beklediği getirileri aşağı çekebilir.
Dolayısıyla asıl soru, yapay zekanın geleceği değiştirip değiştirmeyeceğinden çok bu dönüşümün bugünkü yatırım ölçeğini haklı çıkaracak kadar hızlı gelir üretip üretemeyeceği. Beklentiler gerçekleşirse mevcut harcamalar yeni bir ekonomik çağın başlangıcını tetikleyebilir. Gerçekleşmezse ortaya çıkan teknoloji kalıcı olsa bile, bugün bu yarışa büyük paralar yatıran şirketlerin bir bölümü ağır kayıplarla karşılaşabilir.
Balon ihtimali de tam olarak bu noktada ortaya çıkıyor. Çünkü şirketler, gelecekteki talebi karşılamak için bugünden büyük altyapı yatırımları yapıyor. Yani bu aslında bir anlamda tarihin en büyük kumarı olarak da görülebilir.
