Yapay Zeka yarışı: Dünya ekonomisi 3 trilyon dolarlık risk altında mı?

Son yıllarda teknoloji dünyasında yaşanan köklü değişimler, özellikle yapay zeka (AI) altyapısına yapılan devasa yatırımlar, küresel ekonomi için hem bir fırsat hem de ciddi bir risk oluşturuyor. Sequoia ortağı David Cahn tarafından yapılan analizler, Silicon Valley devlerinin AI çipleri ve veri merkezlerine harcadığı paranın karşılığını alabilmesi için sektörün 3 trilyon dolar gelir elde etmesi gerektiğini gösteriyor. Bu konuda Techcrunch.com haber veriyor.

Bu rakamlar sadece bir tahmin değil; NVIDIA şirketinin GPU (grafik işlemciler) satışlarından elde ettiği rekor kâr ve veri merkezi inşaat maliyetlerine dayanıyor. 2023 yılında bu rakam 200 milyar dolar civarında tahmin edilirken, 2026 yılına gelindiğinde altyapı harcamalarının 1,5 trilyon dolara ulaşması bekleniyor. Bu durum, yatırımcıların paralarını geri alabilmeleri için gelir miktarının iki kat daha fazla olması gerektiği anlamına geliyor.

Gelir ve gider arasındaki uçurum

Günümüzde sektörün liderleri sayılan OpenAI ve Anthropic gibi şirketler yıllık gelirlerini önemli ölçüde artırıyor. Örneğin, OpenAI yıllık gelirinin 20 milyar dolara ulaştığını belirtirken, Anthropic 60 milyar dolarlık hedefi gözüne kestirmiş durumda. Ancak bu rakamlar, beklenen 3 trilyon dolarlık ihtiyaç karşısında oldukça küçük kalıyor. Google, Meta, Microsoft ve Amazon gibi teknoloji devleri ise bu yatırımlardan gerçek kârı ancak 2028 yılına doğru elde etmeyi planlıyor.

Durumu karmaşıklaştıran bir diğer faktör ise bellek birimlerinin fiyat artışı ve karmaşık çiplere olan talebin yoğunlaşmasıdır. İnşaat maliyetleri ve enerji tüketimi de günden güne pahalılaşıyor, bu da her gigawatt güç için gereken gelir miktarını ciddi oranda artırdı.

Ekonomik kriz riski

Apollo varlık yönetimi şirketinin baş ekonomisti Torsten Slok, yapay zekanın beklenen finansal sonuçları vermemesi durumunda bunun tüm dünya ekonomisine darbe vurabileceği konusunda uyarıyor. Şu anda birçok kuruluş pahalı modeller yerine daha ucuz ve açık kaynaklı (open weight) modellere, özellikle Çin menşeli çalışmalara yöneliyor. Bu durum, büyük model geliştiricilerinin gelirlerini olumsuz etkiliyor.

Ayrıca teknolojik verimlilik de beklenmedik sonuçlar doğurabilir. Örneğin, Sam Altman liderliğindeki OpenAI, yeni modellerinin kod yazımında yüzde 54 daha verimli olduğunu açıkladı. Bu kullanıcılar için iyi olsa da, token satışından gelir elde eden "token fabrikaları" için finansal kayıp anlamına geliyor. Kullanım hacmi ciddi oranda artmazsa, şirketler maliyetlerini karşılayamayabilir.

Uzmanlara göre, bu dev şirketler hedeflerine ulaşamazsa S&P 500 endeksinin sert düşüş yaşaması ve ekonominin resesyona girmesi işten bile değil. Özbekistan gibi gelişmekte olan pazarlar için de bu teknolojik yarışın sonucu önemlidir; çünkü küresel ekonomik istikrarsızlık, uluslararası yatırımları ve teknoloji ithalatını doğrudan etkilemektedir.