Yapay zekâ altyapısına yapılan yatırımların geri dönüşü için sektörün önümüzdeki yıllarda çok büyük gelirler üretmesi gerekiyor. Bain & Company’nin hesaplamasına göre 2031’de yıllık 1,5 trilyon dolarlık altyapı harcamasını sürdürebilmek için pazarın aynı yıl yaklaşık 6 trilyon dolar gelir sağlaması bekleniyor. Mevcut ürün ve hizmetlerin bu hedefi karşılaması ise mümkün görünmüyor.
İldeniz, şirketlerin yatırımlarından yeterli geri dönüş alabilmesi için 2030 itibarıyla yılda 1,4 trilyon dolar ciroya ulaşması gerektiğini belirtiyor. Bunun matematiksel bir zorunluluk olduğunu ifade eden İldeniz’e göre söz konusu gelirin oluşması, yapay zekânın ekonominin çok daha geniş kesimlerinde kullanılmasına bağlı. Ancak mevcut tablo bu seviyeden hâlâ uzak.
Teknoloji şirketlerinin harcamaları büyüyor
Microsoft, Google, Amazon, Meta ve Oracle gibi şirketler veri merkezleri ile hesaplama kapasitesine milyarlarca dolar yatırıyor. Bain & Company, bu şirketlerin toplam sermaye harcamalarının 2026’da 780 milyar dolara çıkabileceğini öngörüyor. Bu tutar, üç yıl önceki seviyenin yaklaşık beş katı.
Bain’in hesabında altyapı harcamalarının sektör gelirlerinin yaklaşık yüzde 25’ine karşılık geldiği varsayılıyor. Bu oranla 1,5 trilyon dolarlık yıllık yatırımı karşılamak için 6 trilyon dolarlık bir pazar gerekiyor. Bulut bilişim şirketlerinin geçmişte altyapıya ayırdığı bütçelerle kıyaslandığında oran makul kabul edilse de yapay zekâ sektörünün önünde büyük bir gelir farkı bulunuyor.
Bugünkü hizmetler hedefi karşılamıyor
Yapay zekâ şirketlerinin mevcut gelirleri ağırlıklı olarak kurumsal çözümler, abonelikler ve reklamlar üzerinden elde ediliyor. Bain & Company’ye göre bu alanların 2031’e kadar büyümesi, ihtiyaç duyulan toplam geliri sağlamaya yetmeyecek.
Tüketicilere sunulan hizmetlerin abonelik ve reklam gelirlerinden 200 milyar ila 400 milyar dolar üretmesi bekleniyor. Kurumların yazılım geliştirme, satış, pazarlama, müşteri hizmetleri ve bilgi teknolojileri operasyonlarında yapay zekâ kullanmasıyla sağlanacak gelir ve kazanımların ise 1 trilyon ila 1,4 trilyon dolar aralığında olabileceği tahmin ediliyor.
Bu iki kalem birlikte 1,2 trilyon ila 1,8 trilyon dolara karşılık geliyor. Dolayısıyla 6 trilyon dolarlık hedef için en az 4,2 trilyon dolarlık ek gelir kaynağına ihtiyaç var. Bu açığın kapanması, henüz geniş ölçekte yaygınlaşmamış ürünlerin ve yeni iş modellerinin geliştirilmesini gerektiriyor.
Yeni gelir arayışında otonom sistemler ve robotlar
Potansiyel alanlardan biri otonom sistemler. Otomobillerin, kamyonların ve insansız hava araçlarının yapay zekâyla kendi kendine çalışması, endüstriyel otomasyonla birlikte yaklaşık 400 milyar dolarlık bir pazar fırsatı oluşturabilir. Otonom araçlar, robotaksi hizmetleri ve lojistik süreçlerinin otomasyonu işletme maliyetlerini düşürürken araçların kullanım süresini artırabilir.
Fiziksel yapay zekâ da öne çıkan başlıklardan. Yapay zekâ destekli robotlar, dijital ikizler ve gerçek dünyadaki süreçleri simüle eden modeller, üretim ve araştırma çalışmalarını dönüştürme potansiyeli taşıyor. Otomotiv, elektronik, yarı iletkenler ile havacılık ve savunma sektörlerinde araştırma-geliştirme ve üretim maliyetlerinin yüzde 10 azalması varsayımıyla 900 milyar dolarlık ekonomik fırsat hesaplanıyor.
Fabrikalardan sağlık sektörüne kadar farklı ortamlarda çalışabilecek insansı robotlar, mevcut otomasyonun kapsamını genişletebilir. Ancak bunun yüksek ölçekli gelire dönüşmesi, teknolojilerin gerçek dünyada güvenilir ve ekonomik biçimde kullanılmasına bağlı.
Yeni ürünler de olası gelir kaynakları arasında yer alıyor. Yapay zekâ destekli ilaç keşfi, nadir hastalıklar için daha ekonomik tedavilerin geliştirilmesine katkı sağlayabilir. Sürekli erişilebilen ruh sağlığı desteği, yeni nesil bataryalar ve yarı iletkenler için malzeme bilimi çalışmaları ile füzyon enerjisi araştırmalarının hızlandırılması da kullanım alanları arasında sayılıyor.
Çip ve bellek tedariki yatırımları sınırlıyor
Gelişmiş yapay zekâ işlemcilerinde üretim büyük ölçüde Tayvan merkezli TSMC’ye bağlı. Çip mimarileri ilerledikçe üretimin önündeki önemli kısıtlardan biri, silikon plakaların kesilmesinden ziyade CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) gibi ileri paketleme teknolojilerinin kapasitesi hâline geliyor. TSMC paketleme hatlarını önemli ölçüde artırsa da en yeni yapay zekâ çiplerinin teslimatı aylar sürebiliyor. Bu da büyük teknoloji şirketlerinin sipariş ettikleri işlemcilere hemen ulaşamamasına ve veri merkezi projelerinin gecikmesine yol açıyor.
GPU’ların yanında kullanılan bellekler de kritik bir darboğaz oluşturuyor. Yapay zekâ modellerinin veri işleme hızında rol oynayan HBM belleklerdeki tedarik sıkıntısı sürüyor. Epoch AI ve TrendForce analizlerine göre SK Hynix, Samsung ve Micron, HBM3e ve yeni nesil HBM4 üretim kapasitelerini 2027 sonuna kadar bağlamış durumda.
DRAM ve NAND bellek talebi de rekor seviyelerde. Üstelik daha gelişmiş yapay zekâ sistemlerini çalıştırmak için daha fazla donanım gerektiğinden, bu ihtiyaç artmayı sürdürüyor. 2022’de piyasaya çıkan Nvidia H100 hızlandırıcısının yerini Rubin platformu alırken, donanımlardaki HBM kapasitesi 80 GB’tan 288 GB’a yükseldi.
Kapasite artışının maliyeti de yükseliyor. TrendForce, HBM fiyatlarına ilişkin 2027 tahminini yukarı çekerek ortalama satış fiyatlarında yıllık yüzde 121 artış bekliyor.
Veri merkezi projelerinin faturası büyüyor
Meta’nın ABD’nin Ohio eyaletindeki Prometheus veri merkezi projesi, tesislerin ölçeği ve maliyetindeki artışı gösteren örneklerden biri. Epoch AI tahminlerine göre tesisin kapasitesi 2025’te 600 megavat, maliyeti ise yaklaşık 24 milyar dolardı. Projenin 2027’de 2 gigavat kapasiteye ve 80 milyar dolar maliyete ulaşması bekleniyor.
Aynı tahminlerde kapasitenin 2029’da 5 gigavata, harcamanın 175 milyar dolara çıkabileceği belirtiliyor. 2030 projeksiyonu ise 9 gigavat kapasiteye ve 200 milyar dolara yaklaşan toplam maliyete işaret ediyor.
Sektörün önceliklerinden biri yeterli hesaplama kapasitesi kurmak. Ancak Bain & Company’nin raporunda öne çıkan temel mesele, bu kapasitenin inşa edilip edilemeyeceğinden çok, yatırımı ekonomik açıdan haklı çıkaracak değerin yaratılıp yaratılamayacağı.
Büyük veri merkezleri için gelişmiş çip ve belleklerin yanı sıra yüksek miktarda elektrik, şebeke bağlantıları, soğutma sistemleri, özel ekipmanlar ve nitelikli iş gücü gerekiyor. Elektrik altyapısı da başlı başına bir kısıt oluşturuyor: ABD’de bazı eyaletlerde toplam elektriğin yüzde 15’i veri merkezlerinde kullanılırken Virginia’da bu tesislerin payı eyaletin elektrik tüketiminin yüzde 28’ini aşıyor.
