Son günlerde yapay zekanın ve bununla destekli bir şekilde piyasaların ciddi yükselişi ile birlikte bir “balon” oluşumu yavaş yavaş gündeme gelmeye başladı. Açıkçası, herhangi bir piyasa hareketine balon demeden önce oldukça sıkı bir şekilde çalışmak ve üzerine düşünmek gerekiyor.
Geçtiğimiz yıl Aralık ayında bununla ilgili bir video hazırlmıştım.
S&P 500 6.000 seviyelerindeydi ve burada yavaş yavaş bir balon oluşumu görüldüğünden ve belki bir noktada düzeltme gerekebileceğinden söz etmiştim. 2025 başı itibariyle bunu yaşadık ve bana kalırsa sağlıklı bir şekilde ayaklarımız yere değmeye başladı. Bana kalırsa, bunun gerçekleşmesi oldukça iyi bir şeydi. Arından, tekrar belki de tarihin “en nefret edilen rallisi” dönemine girdik. Bugün baktığımızda S&P 500 6.700 seviyelerinde. Özellikle son günlerde opsiyon işlemleriyle servet kazananların ekran görüntülerini görmeye başladık. Yeni paradigma gibi görünen birçok şirketteki bazı erken yatırımcılar yarattıkları servet ile birlikte bugünlerde emekliliklerini açıklıyorlar.
Balonlarla ilgili ilginç bir hikaye; lale çılgınlığı. Çoğunlukla ilk baktığımız ve hepimizin aklına gelen temel bir örnek ve bir lale soğanının, Amsterdam’da bir mahalledeki tüm evlerin fiyatı kadar akıl almaz noktalarda fiyatlandığı o dönemi hep birlikte anlatıp dururuz. Ancak atladığımız sanırım önemli bir nokta var; Amsterdam, bugün lale ticaretinin merkezini oluşturuyor. 500 yıllık bu hikaye, anlık bir balon oluşumu, ülkeye yüzyıllar boyunca sürecek bir avantaj sağlamış gibi görünüyor.
Yatırım hayatım boyunca birden çok defa balonların içinde bulundum. Sanırım bununla ilgili birkaç söz edebileceğimi düşünüyorum bu yüzden.
Her boğa piyasası, dışarıda kalanlar için balon; içeridekiler için ise yeni paradigma gibi görünür.
Kısacası, her iki tarafın da rasyonellikten uzaklaştığı piyasalar olarak değerlendirebiliriz balon oluşumunu. O yüzden bugün hep beraber duruma biraz mantık çerçevesinde bakmaya çalışalım, hazırsanız başlayalım.
OpenAI ve NVIDIA’nın Yarattığı Ekonomi
Bu iki şirketten bugünlerde “kingmaker” olarak söz etmek mümkün. 300 milyar oraya, 100 milyar buraya, büyük-küçük fark etmeksizin sektör oyuncularının hemen hepsiyle stratejik ortaklıklar ve bununla birlikte yarattıkları döngüsel ekonomi dikkat çekmeye başladı.
Problem şu:
Bir çikolata fabrikamız olduğunu varsayalım. İnanılmaz bir çikolata üretiyoruz ve pazardaki talebi neredeyse tek başımıza karşılıyoruz diye varsayalım. Bu paralel evrendeki tek çikolata fabrikasıyız belki de. Satışlar mükemmel, ürünümüzü kopyalamak neredeyse mümkün değil. Neredeyse yiyecek alışkanlıklarını değiştirecek şekilde yeni bir paradigma yaratıyoruz. Her şey çok güzel.
Fakat, bu durum bizi ilginç bir noktaya götürebilir. Bir gün, bize kakao sağlayan tedarikçiye yatırım yapmaya karar veriyoruz. 100 milyar dolarlık çikolata satışımızın maliyetler bakımından %30’unu oluşturan kakao için tedarikçimizle stratejik bir anlaşma imzalayarak ona 50 milyar dolar yatırım yapıyoruz tesislerini geliştirmesi için.
Burada kalmıyor sadece, bir mağaza zinciri ortaya çıkıveriyor. Bu mağaza zinciri geliyor ve bizim çikolatalarımızın %50’sine talip olduğunu, bizimle stratejik ortaklık kurmak istediğini söylüyor. Bizimle, 200 milyar dolarlık uzun vadeli bir sözleşme imzalıyor.
Ardından, kakao üreticisi, bizden aldığı 50 milyar dolar ile, bu mağaza zincirinin yeni mağaza açılımları yapabilmesi adına şirkete 50 milyar dolarlık yatırım yaptığını açıklıyor.
Bu döngüsel ekonomi, çikolata sektöründeki üç oyuncunun birbirlerine sürekli olarak yatırım yapması ve stratejik ortaklıklarını genişletmesi ile birlikte büyüyor, büyüyor, büyüyor ve sonra.. bir noktada, insanların yeni açılan mağazalardan beklenen kadar çikolata almadığını fark edilene kadar bu üç şirket büyüyorlar. Ta ki, finansal durumlarının bu büyümeyi destekleyici gelir yaratımı bakımından, ürün satışlarından yani dolayısıyla çikolata satışlarından aslında yaptıkları sermaye harcamaları kadar gelir yaratılmadığını fark edene kadar.
İşte bugünlerde, Nvidia ve OpenAI tarafından sürüklenen yatırımların yapmakta olduğu şey, tam olarak böyle tarif edilmeye başlandı. Bu oldukça tehlikeli bir durum yaratabilir. Elbette ortada büyük bir bahis var, ancak ona daha sonra geçeceğiz. Şirketler, agresif bir şekilde CAPEX harcamaları ve çapraz yatırımlar yapmaya devam ediyorlar şu aşamada.
Her yeni açıklanan yatırım ya da stratejik ortaklık haberi, piyasada ilgili şirketlerin değerlemesinde bir günde yüz milyarlarca dolar fiyatlamaya sebep olabiliyor. İşte bu, coşkunun inanılmaz seviyede olduğunu gösterir bir diğer durum. Ancak, henüz bir balon oluşumundan söz edip etmemek için erken bir varsayım.
Devam edelim.
CAPEX Projeksiyonları
Geleceğe bir projeksiyon olarak bakmak adına, üç farklı senaryo üzerinde çalıştım. Bu üç senaryoda çeşitli katsayılar kullanarak; ilgili şirketlerin halka açık kaynaklardan erişilebilir CAPEX öngörülerini dikkate alarak 2030 yılına kadar bir projeksiyon çıkartmak istedim.
Öncelikle şunu kabul etmeliyiz, bu inanılmaz harcama oranları, uzun bir süre bu şekilde devam ettirilemez. En azından şu anki koşullar altında. Elbette, yeni bir verimilik patlamasına yol açacak (OpenAI- Sora vb.) ciddi bir paradigma değişimi söz konusu olursa, büyük teknoloji şirketlerinin çok daha yüksek harcamalara katlanabileceğini düşünmememiz gerekiyor. Bunun için ise aşağıdaki grafikten çeşitli şirketlerin finansal sağlıklarına bir göz atabiliriz:
Şirketlerin büyük bir bölümü, bu CAPEX çılgınlığını destekleyebilecek cephaneye sahipler. Belki burada, Softbank ve CEO’su Masayoshi Son’ı bir miktar dışarıda bırakabiliriz. Onun çeşitli şirketlere sağladığı kapital ve yatırımları düşündüğümüzde bunu uzun vadeli sürdürülebilir kılacak finansal sağlığa sahip olmadığını düşünüyorum.
Tüm bu problem ve şüphe, aslında yine geçtiğimiz günlerde Oracle tarafından sızan bir bilgi ile gündeme gelmeye başladı. Şirket, Nvidia’dan aldığı çiplerle kurduğu veri merkezlerinde yalnızca %14’e yakın brüt marjla çalışıyor oldukları bilgisi, piyasalarda kısmen bir sarsıntıya sebep oldu. Bu çok kritik bir bilgiydi ve birazdan farklı senaryolarda kullanmış olacağız.
Fakat öncesinde biraz da büyük teknoloji şirketlerinin bu harcamaları ne kadar sürdürebilir olduklarına bakmakta fayda olacağını düşünüyorum:
Şirketlerin döngüsel bir şekilde CAPEX / Ciro metriğinin hareket ettiğine bir bakın. Bu aslında, ileri teknoloji ve temas ettiği sektörlerin de ne kadar döngüsel hareket ettiğini gösterir ilginç metriklerden bir tanesi. Genellikle, bu şirketlerin geriye dönük performanslarına ve gelişimlerine baktığımızda içinde bulundukları döngüsel büyüme eğilimlerini görmekte bir miktar zorluk çekiyoruz ancak bu grafik durumu açık bir şekilde gösteriyor. Gelin isterseniz bu döngülere hep birlikte bir göz atalım:
1995–2001 | İnternet Balonu Dönemi
(Amazon & telekomun patladığı, CAPEX/ciro oranının ilk defa fırladığı dönem)
Gelişmeler: Web 1.0’ın doğuşu (Netscape, Yahoo, Amazon, Cisco, Global Crossing)
Ne oldu:
Şirketler internetin omurgasını kurmak için devasa altyapı yatırımı yapmaya başladılar: fiber hatlar, veri merkezleri, router’lar vb.
Telekom operatörleri ve donanım üreticileri (Lucent, Nortel) gelecekteki yüksek gelir beklentisiyle aşırı yatırım yaptılar
2000’de dot-com crash geldi; beklenen yüksek gelirler “henüz” gerçekleşmeden bu inanılmaz CAPEX yükleri şirketlerin finansal yapısını bozdu, yüksek iflas oranları görülmeye başlandı
Kısaca: İlk dijital altyapı inşa edildi ama yatırımcılar büyük kısmını kaybetti.
2010–2013 | Mobil & Cloud Dönemi
(CAPEX oranları tekrar yükselmeye başladı, bu kez verimlilik odaklı büyüme ile)
Gelişmeler:
iPhone devrimi (2007) sonrası mobil internet ve veri trafiği inanılmaz oranlarda arttı
Şirketler (Google, Amazon, Microsoft) cloud işini ölçeklemek için altyapıya yeniden yatırım yaptılar
Amazon AWS’nin ilk büyük genişlemesi bu dönemde oldu
Ne Oldu: Bu defa CAPEX, önceki döngüden farklı olarak gelirle birlikte arttı, yani verimlilik kazancı da geldi
2015–2019 | Streaming Dönemi
(Verimlilik ve ölçek ekonomisi çağı başlangıcı, fakat yapay zeka öncesi)
Gelişmeler:
Netflix, YouTube, AWS, Azure, Google Cloud gibi hizmetlerin kullanıcı sayısı üssel artış gösterdi
Cloud servisleri karlı hale gelmeye başladı, CAPEX/ciro oranları yaratılan gelirlerle dengelendi
Şirketler veri merkezlerini yeniden optimize etti, amortisman verimliliği yükseldi
Sonuç: Bu yeni online hizmetlerle cloud’un “olgunluk” evresine giriş yapılmış oldu; bundan sonrasında tekrar harcamalar yavaşladı, FCF artış göstermeye başladı
2020–2023 | Pandemi + Dijitalleşme Hızlanması
(Yeni CAPEX döngüsünün başlangıcı)
Gelişmeler:
Pandemi; uzaktan çalışma, e-ticaret, video konferans patlaması getirdi
Cloud, video, oyun, AI modelleri (ör. GPT-3, Stable Diffusion) daha fazla GPU gücü talep etmeye başladı
Şirketler veri merkezlerini yeniden büyütmek zorunda kaldı
Sonuç: CAPEX tekrar gelirden daha hızlı artıyor → yeni teknoloji yatırımı döngüsünün başlangıcı.
2024–2025+ | Yapay Zeka Dönemi (AI CAPEX Supercycle)
(Grafikteki yeni, “keşfedilmemiş CAPEX bölgesi”)
Gelişmeler:
ChatGPT’nin çıkışı (Kasım 2022) sonrasında AI model eğitimi için büyük GPU altyapısı ihtiyacı
Microsoft, Google, Amazon, Meta ve Oracle on milyarlarca dolarlık veri merkezi yatırımı açıklamaya başladı
2025’te küresel DC CAPEX > $650 milyar, bunun önemli kısmı AI donanımı
Oracle’ın CAPEX/Revenue oranı %45’i geçmiş durumda
Sonuç: Henüz verimlilik (gelir karşılığı) yaratmadan sermaye akışı çok hızlandı; tam bir AI CAPEX süper döngüsü diyebiliriz bu yüzden.
Geçmişten günümüze tüm bu gelişmeleri ve elde ettiğimiz sonuçları toparlayacak olursak; her gelişme, özellikle “lale çılgınlığı” seviyesine eş değer nitelikteki internet balonu, bize Amsterdam’ın küresel bir lale ticareti merkezine dönüşmesi hikayesine benzer bir şekilde Amerika ağırlıklı olarak teknoloji şirketlerinin geleceğimizi şekillendirmeye başlamasının kapısını açtı. Balonların ilginç sonuçları olabiliyor. Ve önümüzde, ilginç bir patika var:
McKinsey raporuna göre, 2030’a kadar önümüzdeki 5 yılda altyapı yatırımları ve veri merkezleri ile birlikte enerji ihtiyacı karşılanması bakımından çok ciddi bir büyüme eğrisi görünüyor. Mevcut momentumun korunduğunu varsaydığımız senaryoda CAPEX harcamaları, sadece veri merkezleri değil aynı zamanda ekipman vb. ihtiyaçlar ve enerji ile birlikte 5,2 trilyon dolarlık bir harcamayı işaret ediyor. Artan bir talebe karşılık yapılabilecek harcama ise $8 trilyon civarında.
Bunun yanısıra, veri merkezlerinin kapasite artışlarına baktığımızda günümüzde 44 gigawatt‘lık bir enerji talebinin, 2030’a gelindiğinde 156 gigawatt seviyelerine çıkması bekleniyor. Bu 3,5 katlık bir artış.
Fakat tam bu noktada, kişisel olarak sormak zorunda olduğumuz esas sorulara geçmek niyetindeyim. Özellikle çeşitli araştırma raporlarında oldukça sık bir şekilde bu tarz beklenti rakamlarıyla sıklıkla karşılaşıyoruz ve sanırım neredeyse hepimiz geleceğe yönelik projeksiyonlara oldukça hakimiz bu noktada. Hepimiz biliyoruz. Kimisi bunu oldukça erken görerek pozisyon almış durumdaydı halihazırda, kimisi hiçbir zaman ikna olmamıştı fakat gelişmelerden haberdardı. Kimisi ise; yalnızca momentuma eşlik etmek için bu ralliye kendini bir şekilde eklemledi.
Dışarıda kalanlar balon dedi, içeride olanlar ise yeni paradigmaya ikna olmuş durumdalar. Kişisel düşüncem ise; işler şu anda çığırından çıkmaya başladı gibi görünüyor. Açıklamaya çalışayım:
Sanırım tam bu noktada, sürüden biraz ayrılarak rasyonel düşünmeye odaklanmalıyız artık. CAPEX Projeksiyonları bölümünde büyük teknoloji şirketlerinin önümüzdeki 5 yıllık vadede “vaat ettikleri” sermaye harcamalarına yönelik üç farklı senaryo üzerinden harcama rakamlarını göstermeye çalışmıştım. Şimdi bu rakamlara biraz daha dikkatli bakmaya başlayalım.
Artık işin mantık çerçevesi içinde geleceğe yönelik varsayımlar oluşturma kısmına geldik.
Buradaki veri merkezleri, temel olarak 3-4 ana harcama kaleminden oluşuyorlar. Bunlar şu şekilde:
- Donanım
- Güç & Soğutma Altyapısı
- Bina, İnşaat & Fiziksel Altyapı
- Enerji Üretimi & Şebeke Entegrasyonu
Bu harcama verileri ile birlikte bir veri merkezinin ekonomik ömrünü hesaplamamız kabaca mümkün olmakta. Toplam harcama kalemlerinin maliyetlerini, ek olarak bu kalemlerin kendi ekonomik ömürleri ile eşleştirirsek;
- Örnek olarak GPU vb. donanım altyapılarının ekonomik ömrü 3 ila 5 yıl arasında değişmekte. 5 yıl oldukça iyimser bir tahmin. H100 gibi yüksek güçlü GPU işlemcileri sanırım önümüzdeki 3 yıl içinde ömrünü tamamlayabilir ya da ekonomik olarak, rekabet bakımından avantajını yitirebilir. Unutmamalı ki; teknolojik donanımlar deflasyonist bir yapıdadır -ki bu da buradaki ölçek ekonomisinin en zorlayıcı kısımlarından birisi. Benzer bir durum ve ekonomi; kripto para madenciliği için de geçerlidir. Özellikle bu işin ekonomik boyutuna yakından bakmak isteyenler ve yapay zeka veri merkezlerinin nasıl çalıştığını, arkasındaki ekonomiyi anlamak isteyenler için kripto para madencileri iyi bir başlangıç noktası olabilir.
- Diğer fiziki altyapı harcamaları ve şebeke, enerji altyapıları gibi kalemlerde ise ekonomik ömür 15 – 20 yıl arasında değişiklik göstermek.
Bu noktada, tüm veri merkezinin ekonomik ömrünü hesaplamak ise oldukça basit bir noktaya indirgenmiş oluyor. Bize düşen, kabaca tüm kalemlerin ekonomik ömrü ile maliyet paylarını hesaba katarak toplam veri merkezi ekonomik ömrünü çıkartmak. Bunun detayları için aşağıda hazırladığım tabloya bir göz atılabilir:
Artık elimizde aşağı yukarı temel bir yaklaşım var. Bu noktada, varsayımlarda bulunmaya başlayabiliriz. Yapmamız gereken şey ise çok basit. Büyük teknoloji şirketlerinin bu altyapı harcama beklentilerinin karşılığında, başabaş noktasına erişebilmek için gerekli olacak olan, ihtiyaç duydukları AI gelirlerini hesaplamaya çalışmalıyız.
Yani, bir diğer deyişle yatırdıkları sermayenin geri dönüşünü anlamamız gerekiyor. Bunun için ise kabaca kullanabileceğimiz bir formül bulunuyor:
Başabaş Noktası Hesabı = (Total CAPEX Harcamaları / Amortisman) / Brüt Kar Marjı
Bu hesaplama, işletmeler için kabaca yatırım yapılabilir seviyeleri belirlemek adına kullanılan oldukça basit bir hesap yöntemi ve proje/altyapı yatırım verimlilik analizlerinde kullanılan çok eski bir kontrol tekniğidir.
Kısacası şunu yapıyoruz; toplam yapılan sermaye harcamalarını, o harcamanın ekonomik ömrüne (amortisman) bölerek, yıllık olarak katlandığımız yatırımın eskime değerine ulaşıyoruz. Bu rakamı ise brüt marjımıza böldüğümüzde elimize yaratmamız gereken gelir miktarı çıkıyor -ki bu da yatırımın başabaş noktasını ifade ediyor. Oldukça basit ve etkili bir yöntemdir.
Şimdi,
Teknoloji şirketlerinin elimizdeki çeşitli senaryolara göre hazırladığımız CAPEX harcamalarını üç başlığa (kötümser, baz, iyimser) bölerek ilerlediğimizde aşağıdaki tablo ile karşılaşmaktayız. Bu tabloda, baz senaryoyu makul olarak aldığımdan bunun üzerinden gitmeye çalışacağız.
ANCAK, burada önemli bir not bırakmak gerekiyor. Özellikle brüt marj beklentilerinde baz senaryo tarafında da -kısmen iyimser tahminler yaptığımı belirtmek gerekiyor. Mevcut durumda, yakın bir zamanda Oracle şirketinden sızan bir rapora göre şirketin yeni AI veri merkezleri yatırımlarından ilk rakamlara baktığımızda, brüt marjlarının %14 seviyelerinde olduğunu görmekteyiz.
Bu çok kritik bir durum. Ayrıca, GPU ya da chip maliyetlerinin tahminini yapmak da oldukça zor ve veri merkezi harcamalarının neredeyse %40’ını oluşturan, 3-5 yıl içinde tamamen ekonomik ömrünü tamamlaya doğru giden bu kalem, en kritik noktayı oluşturmakta.
İkinci dipnot: tablodaki amortisman sürelerinin senaryo kırılımları tüm veri merkezi CAPEX harcamalarının, yukarıda yer alan CAPEX payları grafiğine göre maliyet dağılımları gözetilerek 3 farklı senaryoda 8 yıl, 10 yıl ve 12 yıl olarak hesaplanmıştır. Ancak bu noktada unutulmamalıdır ki; her ne kadar tesisin amortisman süreleri bu ortalama rakamlar olsa dahi; GPU ve işlemci yatırımlarını şirketler 3-5 yıl içinde mutlaka yenilemek zorunda kalacaklardır.
Bu detaylardan sonra senaryo bazlı hesaplama tablolarına geçebiliriz.
Şöyle ki; aşağıda sol taraftaki tabloda çeşitli senaryolar bakımından harcanan CAPEX’in karşılığında elde etmeye beklememiz gereken gelirler üzerine yapmış olduğum çalışmayı görmektesiniz. Bu grafiği birazdan açmaya çalışacağız. Sağdaki grafikte ise; tablonun baz senaryo ile birlikte görselleştirilmiş halini takip edebiliyoruz.
Şimdi:
Öncelikle amortisman ile ilgili konuşmamız gerek. Özellikle döngüsel CAPEX harcamaları grafiğini tekrar hatırlayarak, şirketlerin genel olarak veri merkezlerini hangi sıklıkla yenilemek durumunda kaldığını aklımızın bir köşesinde tutmamız gerekiyor.
Tablolardan görülebileceği üzere, başabaş noktasına göre yaratılması gereken AI geliri (Baz Senaryo) dikkate alındığında, yıllık olarak kabaca $250 milyar seviyelerinde bir gelir yaratılması beklenebilir. Tüm senaryolar üzerinden tek tek geçmek ve hepsinin grafiğini paylaşmak oldukça gereksiz şekilde dağınık bir görüntü yaratacağından baz senaryo üzerinden devam etmemiz uygun olacaktır.
Peki, başabaş noktası için gerekli yaratılması gereken geliri hesapladık. O halde mevcut duruma bir bakış atmaya geçebiliriz. Bu senaryo bazlı bakışlar iyi, ancak şu anda durum nedir diye bu noktada soruyor olmalısınız.
Oldukça yerinde bir soru.
Her ne kadar elimizde net veriler bulunmasa bile, çeşitli kurumların ve haber kaynaklarının verilerini derlediğimizde şu anda kullanımda olan en önemli AI oyuncularının 2025 yılı için tahmini/yaklaşık gelirleri tabloda yer almakta. Tüm bu gelirleri topladığımızda, 2025 için 22 – 23 milyar dolar seviyelerinde bir gelir üretimi söz konusu.
Yani bir diğer deyişle, 2025’te harcanmış olması beklenen yaklaşık 350 – 400 milyar dolarlık bir sermaye harcaması karşılığında yapay zekanın yarattığı toplam gelir neredeyse 15’te 1 seviyelerinde. Bir diğer ifadeyle; yatırım miktarı gelirlerin 15 katı seviyelerinde. Üstelik bu harcamaların, 2030’a kadar çok daha yüksek seviyelerde seyredeceği öngörülüyor. Bu oldukça kritik bir durum. Şöyle ki; yazının capex döngüleri kısmında belirttiğimiz gibi, teknoloji şirketleri zaman zaman bu harcama eğilimlerine bir yarış halinde girebiliyorlar çünkü burada “winner takes all” ekonomisi geçerli.
Hemen hemen tüm şirketler, bir miktar kumar oynamaktalar. Capex döngüleri geçmişine baktığımızda kimi zaman bu kumar oldukça karlı bir şekilde sonuçlanırken, kimi zaman ise internet balonu gibi yaratılması beklenen gelirlerin bir türlü gelmeyişi ile birlikte, bir noktada finansal sağlık açısından artık sürdürülemez seviyelere çıkan CAPEX harcamaları şirketlerin sonunu getiriyor. Oyun, tamamen değişebiliyor. Daha doğrusu oyuncular. Fütursuzca harcama yaparak tüm dengelerini bozan şirketler iflas ederek oyun dışı kalıyor, döngünün pik harcama yarışı sönümleniyor, şirketler daha muhafazakar davranmaya başlıyorlar ve masada kalabilenler pastadaki tüm payı alarak büyümeye devam ediyorlar.
Bu, acımasız bir yarış.
Peki, şu anki aşamaya geri dönersek. Bunun AI-CAPEX süper döngü evresi olduğundan bahsetmiştik. Şirketler tam olarak neyin kumarını oynuyorlar sorusu tam bu noktada önem kazanıyor.
Nvidia’nın ateşi harlayarak herkesi içine çektiği bu döngünün temel tek bir hedefi var: AGI, yani genel yapay zekaya ulaşmak.
Bunun için ise tek bir yol var; olağanüstü yüksek kapasitelerde veri merkezlerine, olağanüstü güçte işlemcileri fırlatmak ve birinin bir noktada genel yapay zeka seviyesine erişerek bizi bir sonraki aşamaya taşımasını ummak. Bu şirket kim olabilir ki?
En büyük olağan şüpheli; OpenAI
Peki, OpenAI’nın finansal durumuna ve projeksiyonuna bakmaya başlayalım o halde bu noktada.
Bu olağanüstü ve paradigma yaratıcı şirketin performansına baktığımızda, aslında şu anda pek de karlı bir işletme olduklarını söylemek pek mümkün değil. Şirket uzun süredir çok ciddi oranda nakit yakıyor. Ve OpenAI’ın nakit yakma ihtiyacı, karşılanmak zorunda. Yazının başında bahsettiğimiz döngüsel ekonomi bölümünde, Nvidia ve Microsoft gibi şirketlerin OpenAI ile stratejik ortaklıklar kurması esasında bir keyfiyet sonucu değil, buna mecburlar. Eğer bu yarışı kazanmak istiyorlarsa, agresif şekilde Nvidia çiplerine talebi sıcak tutmak amacıyla ve Microsoft gibi şirketler sermaye harcamalarına gelir beklentisi yaratmak istiyorlarsa; OpenAI’a yakması için para vermek zorundalar.
Bir nevi, mecburi bir döngüsellik bulunuyor.
Fakat, ortada bazı problemler var. Şirketin gelecek projeksiyonlarına baktığımızda 2029’a kadar 2,2 milyar haftalık aktif kullanıcıya ulaşacaklarını varsaymaktalar. Ayrıca, 2029 itibariyle karlılık bakımından net pozitife geçeceklerini hesap etmekteler. Kullanıcı başına gelirlerini önümüzdeki 5 yılda 4 kata yakın artırmayı hedeflemekteler.
Bu rakamlar oldukça iddialı. Elbette bu büyüme oranları, OpenAI’ın kalibresinde bir şirket için başarılabilir. Fakat sektörde sadece onlar yok ve biraz önce 2025 tahmini gelirler tablosunda gördüğümüz üzere başka oyuncular da mevcut.
Tam bu noktada, bir sonraki aşamaya geçebiliriz. OpenAI’ın büyüme metriklerini ve karlılık projeksiyonlarını benzer oranlarda (iyimser bir şekilde) diğer oyunculara uyguladığımızda aşağıdaki tablo ile karşılaşıyoruz:
Bu noktada, bariz problemler görünür olmaya başlıyor.
Büyük teknoloji şirketlerinin aldıkları bahis, kendi mevcut sistemlerine entegre etmekte oldukları AI şirketleri üzerinden, harcamayı planladıkları CAPEX rakamlarını gelir olarak çıkartmak olduğu konusunda hemfikir olmalıyız. Tabloyu incelediğimizde, OpenAI-vari büyüme oranlarını diğer oyunculara uyguladığımızda, ortaya bazı gerçekler çıkmakta.
2030’a gelindiğinde CAPEX / Gelir rasyosu hala %300’lü seviyelerde seyredecek gibi görünüyor. Yani, şirketler AI gelirlerinin 4 katını harcamaya çalışacaklar. Üstelik bunu, yıllar içinde düşen bir eğri olarak düşündüğümüzde, 2025-2030 arasında 5-6 yıl içinde harcanan CAPEX’e oranla yaratılan gelir miktarı neredeyse bazı şirketleri (Oracle benzeri) iflasa sürükleyecek kadar acımasız bir gap ile ilerleyecek gibi görünüyor.
Elbette bu senaryo, önümüzdeki birkaç yıl içinde AGI (genel yapay zeka) seviyesine erişemediğimiz bir simülasyonda geçerli. Açıkçası AGI için önümüzde hala uzun yıllar olduğuna inanmaktayım. Mevcut chat botların, yalnızca yüksek kapasiteli ve milyonlarca algoritma hesabı yapabildiği ve hafıza darboğazı yaşayan, genel anlamda düşünme yetisi bulunmayan ve elindeki mevcut havuzdan en anlamlı cevabı üretmeye çalışan bir metin botu olduğunu düşünmekteyim.
Kısacası, mevcut yapay zeka modelleri; yalnızca bir sonraki olası en iyi kelimeyi tahmin etmeye çalışan birer algoritma. Arkasında bizim bildiğimiz anlamda insansı bir zeka bulunmamakta.
Bu konuda ilginç makaleler ve kaynaklar mevcut. Sağ tarafa “The Illusion of Thinking” makalesine göz atabilirsiniz.
Elbette bu durum, ileride işlerin değişmeyeceği anlamanı gelmiyor ama kabaca durumu özetlemek gerekirse:
Bugünkü AI modellerinin, derin bir zeka ve düşünme yeteneğine sahip olduğunun sanılmasının esas nedeninin; insanların büyük çoğunluğunun derin düşünme ve zeka konusunda geri olmasından kaynaklandığını düşünüyorum.
Son zamanlarda gündeme gelen ilginç bir Apple makalesi var. Kısacası, AI modellerinin aslında pek de "zeka" barındırmadığını, "reasoning" denilen ve derin düşünme içerdiği söylenen modellerin kabaca yalnızca çok fazla parametreye sahip algoritmalar olduğu ve sınırlarını… pic.twitter.com/CqjTNVGcKq
— ًً۟ (@borsadabibasina) June 9, 2025
Sadece burada bırakmayalım.
Tüm yazı boyunca birçok farklı açıdan durumu değerlendirmeye çalışarak, temel olarak işi bir balon tespitini nasıl yapabiliriz sorusuna indirgedikten sonra bunun yollarını ve geçmişteki döngüleri örnek olarak doğru soruları sormaya çalıştık.
Temel olarak baktığımız noktalar şurası oldu: CAPEX harcamaları, amortisman süreleri, veri merkezleri brüt marjlar ve yaratacakları gelirler (eğer başabaş noktasına erişemezlerse batabileceklerini gördük), yapay zeka şirketleri ve gelecek projeksiyonları ile birlikte bu şirketlerin büyüme eğrilerini takip etmeye çalıştık.
Ortada bir balon olduğunu söyleyebilmek için son gözlemlere geçmemiz gerekiyor:
Genel olarak baz senaryo üzerinden piyasa konsensusunu yansıtmaya yönelik ilerlemenin faydalı olacağını düşündüğümden yazı boyunca baz rakamlar üzerinde durmaya çalıştık. Bu anlamda, tekrardan elimizdeki tüm veriler ışığında bir projeksiyon yaptığımızda 2030’a gelindiğinde AI gelir üretiminin neredeyse veri merkezlerinin CAPEX harcamalarına yetişeceğini görebiliyoruz. Bu senaryoda tüm oyuncuların OpenAI metriklerinde gelişeceği, veri merkezlerinin %25 (biraz yüksek olduğu kabul edilmeli) brüt marjlarla çalışacağı ve veri merkezi inşaasından genel bir operasyon problemi yaşanmayacağı (erteleme ya da gecikmeler), bunun yanında çip üretimi bakımından herhangi bir darboğaz yaşanmayacağı hesaba katılmıştır.
Tüm şartlar uygun ve olağan akışında ilerlediğinde açıkçası görünen “hakkaniyetli bir premium” değerleme ile şirketlerin mevcut fiyatlamalarını düşünebiliriz. Evet, bu baz senaryoya baktığımızda bir miktar problem görebiliyoruz ancak bunun oldukça olağan olduğunu düşünmekteyim.
Fakat, esas problem kötümser senaryoya geçtiğimizde kendini gösteriyor. Yukarıdaki varsayımları bir miktar kötüleştirmeye başladığımızda ortaya çıkan sonuç pek iç açıcı değil. Bu senaryoda 2030’a gelindiğinde AI’ın yaratması gereken başabaş gelire oranla, yaratabileceği öngörülen gelir %50’den fazla daha düşük seviyelerde.
Bu durumum geçerli olduğu senaryoda, mevcut fiyatlamaların ve yatırımcı beklentilerinin piyasada bir balon oluşumuna sebebiyet vermekte olduğunu ve önümüzdeki 1 yıllık bir vadede bunun farkına varılabileceğini öngörebiliriz.
Tabii, elbette eğer kötümser senaryo gerçeklik kazanacak olursa.
Her zaman için aptallık sınırını geçmeden iyimser tarafta kalmak önemli bir yatırımcı davranışıdır. Ancak, eğer işler kötüye giderse de şaşırmamak gerek çünkü şu anda, büyük teknoloji şirketleri amasız bir yarışın içindeler. Bana kalırsa baz ve iyimser senaryolar dahil, bu yarışın sonunda bazı oyuncuların iflas ettiğini göreceğiz. Bazılarının ise pazarda yeni dominasyonlar kurduklarına şahit olacağız. O yüzden rasyonel ve makul bir yaklaşımla farklı senaryoların (hem iyimser hem kötümser) gerçekleşebileceği bilinciyle temkinli olmakta her zaman fayda var.
Yatımcıların tüm bu çılgınlık sebebiyle risk iştahının inanılmaz derecede arttığı bir dönemdeyiz. Bu yazıyı ayaklarımız yere biraz daha sağlam basması adına verilere dayalı şekilde rasyonel bir zemine oturtarak, gerçekçi hesaplamalarla desteklemeye çalıştım. Bana kalırsa, parti sürerken tadını çıkarmak gerek. Ancak tüm sermayeyi riske atabilecek akıl dışı (yüksek riskli opsiyon işlemleri gibi) davranışlardan olabildiğince uzak durulmalı.
“Rus ruletinde genelde kazanırsın. Bazen ölürsün.” – Warren Buffett
Bence bu yarıştan en verimli şekilde çıkacak olanın Google olacağını düşünüyorum. Microsoft, IBM’in kişisel bilgisayar pazarındaki öncülüğünden doğan fırsatları değerlendirerek büyüdü; Google da yapay zekâ ve veri ekosisteminde benzer bir konuma sahip olacak gibi görünüyor.
Google sanırım buna en hazır olan şirketlerden biri şu ana kadar kurdukları tüm ekosistemle birlikte. Fakat elbette ortada bir ekosistem olsa da başarılı bir şekilde uygulama, yapay zekayı entegre etme kısmı da büyük bir öneme sahip.
Eğer google bu işi şu anda kotarmış olsaydı, çoktan dünyanın en değerli şirketi pozisyonuna oturmuş olurdu diye düşünüyorum.
“Yazı gelirse kazanırım, tura gelirse kaybetmem” sözünün tam tersi; “Yazı gelirse kaybetmem, tura gelirse kaybederim” gibi yatırım olur 🙂
“Kısacası, mevcut yapay zeka modelleri; yalnızca bir sonraki olası en iyi kelimeyi tahmin etmeye çalışan birer algoritma. Arkasında bizim bildiğimiz anlamda insansı bir zeka bulunmamakta.”
Doğru ve belki de hiçbir zaman insansı zeka olmayacak. Buradaki durum bilgisayarın bir problemi çözme yönteminden kaynaklanıyor. Bu bir sorun değil. Bir bilgisayar, şu an çözdüğü problemleri bir insanın yaptığı gibi çözmüyor, makina yöntemiyle çözüyor. Bu çözümü bize sunarken de insan davranışını en iyi şekilde replika ediyor. Bunu da insanda olmayan bir işlem gücü ve hızla yapıyor. Ama bu çözümü bize o kadar insancıl algı yöntemleri ile sunuyor ki, biz insan kadar zeki gibi algılıyoruz. Örnek gelişim: Komut satırı, fare, grafik ekran, dokunmatik ekran, artırılmış gerçeklik.
Bunların hiçbiri insan gibi çalışmıyor ve çalışmasına da gerek yok. Sadece bizim algımıza hoş gelen akıcı çözümler üretsin yeter. Bilgisayarcılar bu çözümleri bulmaya çalışır.
Bunu ilk yapan adam Alan Turing tir. Makina öğrenmesinin babası. Ben bir makinaya bir problemi nasıl tanıtırım, sorusunu çözmeye çalışmıştır. Problemi bilgisayarın işleyeceği biçimde makineye verirseniz gerisi hesaplama gücüne kalır.
Filmi de var. Adı: The Imitation Game Türkçe’si Benzetme Oyunu 🙂 Bilgisayarlar benzetir. Ama çok iyi benzetir.
Bahsettiğiniz filmi izlememiştim ama fırsat bulursam mutlaka bir bakarım 🙂
Gerçek hayat problemlerinin açıkçası bir makineye öğretilebileceği konusunda şüphelerim var. Fakat bu duruma bir de şu açıdan bakmak gerekiyor; insanların büyük bir bölümü de zaten halihazırda gerçek hayat problemlerini çözmede pek başarılı değiller, yapay zekayı da başarılı kılan taraflardan birisi bu olacaktır her zaman.