Yapay zeka yatırımları rekor kırıyor, modeller her zamankinden daha güçlü. Peki o zaman neden piyasalar duraksıyor? Nvidia gibi şirketler tarihi gelirler açıklarken hisselerin geri gelmesi, teknolojinin gücünden çok beklentilerin yeniden ayarlandığı bir döneme işaret ediyor. Gürültü hâlâ yüksek olsa da, yatırımcılar artık hızdan çok sürdürülebilirliği tartmaya başlamış durumda; gürültü azaldığında ayakta kalanların kim olacağı sorusu tam da burada anlam kazanıyor.
Yapay zeka yatırımları rekor kırıyor, modeller her zamankinden daha güçlü. Peki o zaman neden piyasalar duraksıyor? Nvidia gibi şirketler tarihi gelirler açıklarken hisselerin geri gelmesi, teknolojinin gücünden çok beklentilerin yeniden ayarlandığı bir döneme işaret ediyor. Gürültü hâlâ yüksek olsa da, yatırımcılar artık hızdan çok sürdürülebilirliği tartmaya başlamış durumda; gürültü azaldığında ayakta kalanların kim olacağı sorusu tam da burada anlam kazanıyor.
Geçen hafta bir yönetim kurulu toplantısında olduğunuzu hayal edin. CFO slaytı açıyor: “Yapay zeka yatırımları, veri merkezi, GPU, danışmanlık, lisanslar… Toplam CAPEX şu kadar.”
Bir sonraki slayt geliyor:
“Doğrudan AI gelirlerimiz şu kadar.”
Salonda belirgin bir sessizlik.
Tam da bu sessizliğin olduğu günlerde, piyasalarda ilginç bir şey oluyor. Yapay zeka çiplerinin tartışmasız lideri Nvidia, tarihinin en yüksek gelirini açıklıyor: tek bir çeyrekte 57 milyar dolar. Ancak hisse fiyatı düşüyor. Büyük fonlar kâr realizasyonuna gidiyor, bazıları pozisyonlarını tamamen kapatıyor.
“Bu işte bir terslik var” diye düşünmek çok doğal.
Şirketler tarihte eşi benzeri görülmemiş yatırımlar yapıyor, modeller her zamankinden daha güçlü. Buna rağmen piyasalar sanki aynı anda şunu fısıldıyor:
Bir şeyler yolunda gitmiyor.
Yapay zekayla ilgili tartışma artık teknik bir meraktan çıkarak, ekonominin kalbine iniyor. Aslında, yapay zeka anlatısının kendisi değişiyor. Ve tam da bu yüzden sorular da sertleşiyor.
Bence bugün sormamız gereken temel soru şu:
Yapay zekada tüketim hızı ile üretim hızımız arasındaki makas açıldığında ne olur?
Ve neden bugün yaşadığımız gerilim, teknolojinin sınırından çok, beklentilerimizin yanlış ayarlanmasından kaynaklanıyor?
Bugün kullandığımız GPT benzeri modeller, insanlığın bugüne kadar ürettiği dijital içeriğin büyük bölümünü zaten tüketmiş durumda. Bloglar, forumlar, haber siteleri, Wikipedia, sosyal medya arşivleri… Tıpkı OpenAI’ın kurucu ortaklarından Ilya Sutskever’in benzetmesinde olduğu gibi, bu veri havuzları artık birer “fosil yakıt” gibi.
Peki bugünün internetinde hala keşfedilmemiş bir veri okyanusu var mı?
Kısa cevap: Yok.
Kaynağa ulaştık.
Hızlı tüketen bir dünya, yavaş üreyen bir zeka
İnsanlık olarak şu anda garip bir çelişkinin içindeyiz:
İçerik tüketim hızımız, tarihin hiçbir döneminde olmadığı kadar yüksek.
Gerçek üretim hızımız , yeni bilgi, yeni bilim, yeni ürün olduğu kadar da yavaş ve kırılgan.
Dakikalar içinde sunum hazırlıyor, kod yazıyor, görsel üretiyor, metin düzeltiyor.
İzleyenlerin zihninde otomatik olarak şu his oluşuyor: “Bu hızla giderse, iki yıl sonra insan emeğine zaten gerek kalmayacak.”
Oysa bu gösterinin arkasındaki gerçek bambaşka. Bu modeller, zaten var olan metinlerin, görsellerin, kodların yeniden karıştırılmasıyla çalışıyor. Yani biz sonucu sonsuz üretim zannederken, sistem arka planda sınırlı bir bilgi kütüphanesini tekrar tekrar kullanıyor.
Bunu dev ama kapalı bir müzik arşivi gibi düşünebiliriz. Yapay zeka her seferinde yeni “playlist”ler oluşturuyor, şarkıları remiksliyor. Biz de her yeni listeyi yeni bir müzik türü sanıyoruz.
Evet, kombinasyonlar değerli. Ama bu, her gün yepyeni bir dünya görüşü üretildiği anlamına gelmiyor.
Dış halkada gürültü, iç halkada sınırlar
Yapay zekaya bugün üç halkalı bir sistem gibi bakmak mümkün.
En dış halkada kamuoyu ve sosyal medya var. Kısa videolar, viral paylaşımlar, “şu prompt’a bak inanılmaz” içerikleri… Burada hız, duygu ve algı her şeyden önce geliyor.
Bir iç halkada şirketler ve yatırımcılar duruyor. Yatırım sonrası geri dönüş tabloları, altyapı bütçeleri, risk komiteleri… Sorular daha soğuk ve daha net:
Bu yatırım sürdürülebilir gelire ne zaman dönüşecek?
En iç halkada ise araştırmacılar ve mühendisler var. Veri kalitesi, model mimarisi, hesaplama sınırları konuşuluyor. Ve son dönemde oradan sıkça duyulan bir itiraf var:
“Şimdiye kadar büyütmek her şeyi çözüyordu. Artık o kadar basit değil.”
Dış halkada hâlâ “sonsuz büyüme” anlatısı sürerken, iç halkada çok daha sert bir gerçek kabul ediliyor. İnternetten çekilebilecek anlamlı veri sınırsız değil. Hesaplama gücü, enerji ve donanım maliyetleri giderek ağırlaşıyor. Modeller büyüdükçe, her yeni kapasitenin getirisi azalıyor.
Biz ekranda sürekli yeni sezon izliyoruz. Ama stüdyoda senaristler, aynı sınırlı hikâye evreninde dönüp duruyor.
Dolup taşan restoran, düşen hisse
Tam bu noktada yatırımcı psikolojisini konuşmak kaçınılmaz. Yapay zeka dalgasının görünür kazananlarından biri, AI çip üreticileri. Sipariş defterleri tıka basa dolu, veri merkezleri GPU kuyruğunda.
Dışarıdan bakan için fotoğraf şöyle:
Restoran kapısında kuyruk var.
İçerisi dolu, masa yok.
Kasaya para yağıyor gibi duruyor.
Peki finansçı neden temkinli?
Çünkü o “kapıdaki kalabalığa” değil, mutfağın maliyetine ve tedarik zincirine bakıyor:
Bu çiplerin bugünkü talebi, gerçekten son kullanıcıların ödeyebileceği iş modellerine mi dayanıyor? Yoksa şirketler şu an kendi aralarında dev bir “altyapı yarışı”na mı girmiş durumda?
Bugünkü yatırım seviyesi, birkaç yıl sonra karşılığını bulamazsa ne olur?
Kurumsal dünyada yapay zeka için ödenen bedel, çoğu zaman lisans ücretinden çok operasyonel dönüşüm, süreç değişimi, kültürel adaptasyon maliyetinden oluşuyor.
Yani fatura sadece teknoloji faturası değil; insan, süreç ve kültür faturası da var.
Bu yüzden Nvidia gibi şirketlerin rekor gelir açıklarken hisselerinin gerilemesi, teknolojinin “başarısızlığı” değil, yatırımcıların ritim ayarı yapmaya çalışması olarak okunmalı bana kalırsa.
Her şeyi çözmeyecek, hiçbir şeyi de bitirmeyecek
Bugünkü büyük dil modelleri iki uçlu bir yanlış anlamanın ortasında kaldı:
Bir taraf onlardan insan zekasının tam karşılığı gibi söz ediyor. Diğer taraf “bitti bu iş” demeye hazır bekliyor.
Bence gerçekte ikisi de doğru değil.
Bu modeller metin, kod, taslak, fikir üretiminde yepyeni verimlilik alanları açıyor. Pek çok beyaz yaka rolünü dönüştürecek kadar güçlü. Ama fiziksel dünyayı, nedenselliği, insan duygusunu bütün derinliğiyle kavrayan sistemler değiller.
En kritik farkı ise şu:
Bu araçlar anlatıları hızlandırıyor, gerçekliği değil.
Yani bir şirketin vizyon dokümanını 15 dakikada yazabiliyorlar ama şirketin o vizyonu gerçekleştirmesi hala yıllar alıyor. Kamuoyunda devrim algısı bir lansman gecesinde oluşuyor ancak ekonomide verimlilik etkisi, regülasyon, eğitim, kültür değişimi derken onlarca değişkene bağlı.
Bu yüzden LLM’lere “balon” demek de “her problemi çözecek” demek kadar hatalı.
Daha gerçekçi olan şu soru:
“Biz bu araçları, çözüm ortağı mı yaptık, vitrin mankeni mi?”
Balon, çoğu zaman teknolojide değil; onu anlatma, satma ve konumlandırma biçimimizde.
Bugün yapay zekada hızlanma değil, sindirme dönemine giriyoruz. Abartılı vaatlerin törpülendiği, daha sıkıcı ama daha sağlıklı soruların sorulduğu bir faz bu.
Ve bu fazda ayakta kalanlar şunlar olacak:
Ekrandaki hız ile laboratuvardaki hızın farklı olduğunu kabul edenler.
Gösteri yerine değer inşa edenler.
Yapay zekayı bir süper güç değil, bilinçli bir altyapı tercihi olarak konumlandıranlar.
Yapay zeka gerçekten bir balonun eşiğinde mi?
Yoksa biz hâlâ maratonu TikTok videosu hızında koşmaya çalıştığımız için mi nefes nefese kaldık?