Özgür Orhangazi
18 Ekim 2026
Bu hafta küresel piyasalarda yapay zekâ yatırımlarının bir balona dönüştüğü endişesi yeniden güçlendi. Hafta boyunca Asya ve ABD piyasalarında yapay zekâyla ilişkili hisselerde peş peşe sert satışlar görüldü. Yapay zekâ altyapısını büyük oranda borçla finanse eden CoreWeave ile veri merkezi yatırımları nedeniyle borç yükü hızla artan Oracle’ın temerrüt riskine karşı sigortalanmasının maliyeti rekor düzeylere çıktı. Peki bu gelişmeler, bazılarının öne sürdüğü gibi yapay zekâ balonunda sona yaklaşıldığının işaretleri mi?
Son iki yazıda yapay zekâ modellerinin nasıl çalıştığına ve bu modelleri besleyen verinin nereden geldiğine, hangi süreçlerde üretildiğine göz atmıştık. İnsanlığın bugüne kadar ürettiği bilgi birikimi ve sürekli genişleyen veri setleri, yapay zekâ modellerinin temel hammaddesini oluştursa da bu modellerin geliştirilmesi ve çalıştırılması bir yandan da çok yüksek bir hesaplama kapasitesi gerektiriyor. Bu kapasite, oldukça gelişmiş işlemcilerden yüksek hızlı belleklere, bunları bir araya getiren süper bilgisayarlardan büyük veri merkezlerine, elektrik şebekelerinden soğutma sistemlerine çok kapsamlı bir maddi altyapı üzerine kurulu. Yapay zekâ yatırımlarının bir bölümü model geliştirme, yazılım, veri hazırlama, Ar-Ge ve uzman emeği gibi gayrimaddi varlıklara giderken, bugünkü yatırım patlamasının en görünür kısmını büyük ölçekli sabit sermaye yatırımları oluşturuyor.
Yapay sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak muazzam miktarda matematiksel işlem içeriyor. “Compute” olarak adlandırılan bu hesaplama gücü, en basit tanımıyla, belirli bir sürede yapılabilen işlem miktarını ifade ediyor. Yoğun paralel hesaplamaların büyük bölümü GPU’lar veya Google’ın TPU’ları gibi özel işlemcilerde gerçekleşiyor ve gereken kapasite on binlerce, hatta yüz binlerce işlemcinin hızlı ağlarla birbirine bağlanmasıyla sağlanıyor. Yapay zekâ modellerinde kullanılan GPU’ların büyük bölümünü NVIDIA şirketi tasarlarken gelişmiş yapay zekâ çiplerinin üretiminin önemli bir kısmı bu üretim için gereken gelişmiş yarı iletken fabrikalarına sahip olan Tayvanlı şirket TSMC tarafından gerçekleştiriliyor. Bu üretimin yapılabilmesi için gerekli litografi makineleri ise Hollandalı ASML tarafından üretilmekte. Burada bir parantez açarak şunu belirtelim ki ASML’nin en gelişmiş makinelerinin Çin’e satışı, Hollanda hükümetinin ABD baskısıyla ihracat izni vermemesi nedeniyle fiilen yasak.[1] Öte yandan, bu çiplerin ihtiyaç duyduğu yüksek bant genişlikli HBM bellekleri ise SK Hynix, Samsung ve Micron tarafından üretilmekte. OECD’nin bir çalışmasına göre en gelişmiş litografi makinelerinde ASML, gelişmiş yapay zekâ çiplerinin üretiminde TSMC, GPU’larda NVIDIA piyasanın yüzde 80’inden fazlasını kontrol ediyor.[2]
2019-2025 yılları arasında 500 büyük yapay zekâ süper bilgisayarını inceleyen bir araştırmaya göre önde gelen sistemlerin hesaplama performansı yaklaşık 9 ayda bir iki katına çıkmış. Bu sistemlerin donanım maliyetleri ve elektrik ihtiyacı ise hemen her yıl ikiye katlanmış. Çalışmanın sunduğu verilere göre Mart 2025 itibarıyla en büyük süper bilgisayarlardan biri olan xAI’ın Colossus’u yaklaşık 200 bin özel yapay zekâ çipi ve 7 milyar dolarlık donanım içermekteydi. Bu süper bilgisayarın elektrik gücü ihtiyacı ise 300 MW’a ulaşıyordu ki bu yaklaşık 250 bin hanenin ihtiyacına eşdeğerdi.[3]
Başta Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud olmak üzere Oracle ve CoreWeave gibi şirketler ise sahip oldukları işlemcileri, depolama kapasitesini ve veri merkezlerini OpenAI ve Anthropic gibi yapay zekâ şirketlerine kiralıyor. Ancak burada karşımıza karmaşık bir finansman ve ortaklık ağı ortaya çıkıyor. Örneğin, Nvidia bu yılın başında OpenAI’a 30 milyar dolarlık sermaye koyarken aynı dönemde OpenAI da Nvidia’nın teknolojisine dayanan yeni hesaplama kapasitesi için şirketle işbirliğini genişletti. Amazon, OpenAI’a 50 milyar dolar yatırım yaparken, OpenAI, Amazon AWS üzerinden 2 gigavatlık Amazon Trainium kapasitesi kullanmayı taahhüt etti. Nvidia aynı zamanda CoreWeave’in büyük hissedarlarından birisi. Aynı şirket Ağustos’ta ise OpenAI’ın Ohio’da kiralayacağı dev veri merkezi projesini desteklemek üzere 105 milyar dolara kadar garanti vermeyi kabul etti.
McKinsey’in bir çalışması ise sadece yapay zekâya hizmet edecek veri merkezi kapasitesini oluşturmak için 2030’a dek yaklaşık 3,7 ila 7,9 trilyon dolarlık yatırım gerekebileceğine işaret ediyor. Baz senaryoda, yapılacak toplam 5,2 trilyon dolarlık yatırımın 3,1 trilyon dolarının işlemci ve diğer teknolojik donanımlara, 1,3 trilyon dolarının elektrik üretimi, iletimi ve ekipmanlarıyla soğutma sistemlerine, 800 milyar dolarının ise arazi, bina ve inşaat benzeri altyapı yatırımlarına gitmesi bekleniyor.[4]
Peki yapay zekâ bileşenlerine yapılan ve yapılması planlanan trilyonlarca dolarlık yatırım karşılığında ne kadar gelir ve kâr bekleniyor? Yapay zekâ yatırımlarının bir balon olup olmadığı sorusu nihayetinde bu soruya bağlanıyor. Danışmanlık şirketi Bain’in tahminlerine göre 2030’da ihtiyaç duyulacak hesaplama kapasitesini finanse edebilmek için yapay zekâdan yılda 2 trilyon dolar gelir elde edilmesi gerekiyor. Bain, yapay zekânın sağlayacağı maliyet tasarruflarını hesaba kattığında bile 800 milyar dolarlık bir açık öngörüyor.[5] Sektörün en bilinen şirketi OpenAI’ın yıllık gelirinin ise Eylül sonu itibarıyla 50 milyar dolar civarında olduğu ortaya çıktı ki bu, daha önce dolaşımda olan 70 milyar dolarlık rakamın oldukça altında.[6]
Burada iki şeyi birbirinden ayırt etmek gerekiyor. Hisse ve şirket değerlemelerinin gelecekteki kâr beklentileriyle aşırı şişmesi anlamında bir finansal balon ile gelecekte kârlı biçimde kullanılamayacak kadar fazla sabit sermaye birikmesi aynı şey değil. Mevcut yapay zekâ patlamasında ise bu iki riskin birbirini besleyebileceği koşullar oluşuyor. Yapay zekânın arkasında son derece maddi bir altyapı var ve şirketler yarışta geride kalmamak için bu altyapıya yüz milyarlarca dolar yatırıyor. Fakat bütün şirketlerin aynı anda bu yarışa girmesi sonunda aşırı kapasiteye, sermayenin değersizleşmesine ve ödenemeyen borçlara yol açabilir. Kapitalizmin eski çelişkilerinden biri, bu kez yapay zekânın en yeni makinelerinde karşımıza çıkmakta.
Notlar:
[1] https://news.bloomberglaw.com/tech-and-telecom-law/us-tells-asml-its-concerned-china-may-have-top-chip-tool
[2] https://www.oecd.org/en/publications/competition-in-artificial-intelligence-infrastructure_623d1874-en/full-report.html
[3] https://arxiv.org/abs/2504.16026
[4] https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers
[5] https://www.bain.com/es/about/media-center/press-releases/20252/$2-trillion-in-new-revenue-needed-to-fund-ais-scaling-trend—bain–companys-6th-annual-global-technology-report/
[6] https://www.ft.com/content/b66a9858-f8fb-46cb-b506-44bfe26fca2a
