Yapay zekaya yapılan yatırımlar hız kesmeden büyürken, harcamaların “gerçek verime” ne zaman dönüşeceği tartışmanın merkezine yerleşti. PwC projeksiyonlarına göre veri merkezlerine yönelik küresel harcamalar 2050 yılına kadar 30 trilyon doları aşabilir. Ancak ekonomistler, yüksek değerlemelere rağmen verimlilik sıçramasının henüz geniş alana yayılmadığını belirtiyor.
Bu tablo, yatırımların geri dönüş takvimi ile altyapının sahada sağlayacağı etkinlik artışlarının aynı hızda ilerleyip ilerlemeyeceği sorusunu gündeme taşıyor. Sektördeki iyimser senaryolar konuşulsa da bazı finansal değerlendirmeler temkinli bir çizgiye işaret ediyor.
Veri merkezlerine trilyonluk bütçe: 2050 hedefi 30 trilyon dolar
PwC’nin öngörüsü, yapay zeka altyapısının maliyetinin ölçeğini net biçimde ortaya koyuyor. Buna göre veri merkezlerine küresel harcamalar 2050’ye kadar 30 trilyon doları aşabilir. Bu tutar, ABD Hazine tahvillerinin mevcut toplam değerine yakın bir büyüklüğe denk geliyor. Enflasyona göre güncellense bile tahminlerin, demir yolu ve dotcom dönemlerindeki harcama seviyelerini aştığı belirtiliyor.
Yapay zekaya yönelen sermaye akışı, şirketlerin altyapı ve kapasite planlarını hızlandırırken, ekonomistler “yatırımın boşa gitmesi” riskine de dikkat çekiyor. Özellikle genel anlamda beklenen verimlilik etkisi görülmeden, milyarlarca dolarlık harcama programları ve yüksek şirket değerlemeleri birlikte ilerliyor.
JP Morgan ve Bain: Verimlilik artışı henüz yakalanmadı
Reuters’ın haberine göre ABD merkezli yatırım bankası JP Morgan, yarışın öncüsü konumundaki ABD’de geniş tabanlı verimlilik artışlarının “henüz yakalanamadığını” vurguluyor. JP Morgan, bu nedenle değerlemelerin sürdürülebilirliğinin şüpheli olduğunu ifade ediyor. Bankanın değerlendirmesinde çip üreticisi Nvidia üzerinden yaptığı hesap da dikkat çekiyor; piyasa değerini haklı çıkarmak için ABD’de yıllık verimlilik artışının önümüzdeki 10 yıl boyunca yüzde 3 ile yüzde 5 bandında gerçekleşmesi gerektiği belirtiliyor.
JP Morgan’ın referans aldığı döneme ilişkin ABD Kongresi Bütçe Ofisinin temel yıllık verimlilik beklentisi ise yüzde 1,75 seviyesinde. Yani yatırımın fiyatlandığı varsayımlar ile resmi çerçevedeki beklentiler arasında belirgin bir fark bulunuyor.
Bain & Company’nin çalışması da benzer şekilde, mevcut pazarlardan elde edilecek verimlilik kazanımlarının bu harcamaları karşılamaya yetmeyeceği sonucuna varıyor. Rapora göre finansman açığını kapatmak için yapay zeka güdümlü robotlardan yeni batarya ve yarı iletken malzemelerinin geliştirilmesine kadar uzanan tamamen yeni pazarların oluşması gerekiyor. Bain & Company ayrıca Google, Amazon ve Microsoft gibi küresel altyapı kuran şirketlerin, altyapı yatırımlarını finanse edebilmek için önümüzdeki beş yıl içinde 4,2 trilyon dolardan fazla yeni gelir yaratması gerektiğini hesaplıyor.
Altman, Amodei ve DeepMind: Dönüşüm iddiası sürüyor
Öte yandan sektördeki liderler iyimser senaryolara vurgu yapmayı sürdürüyor. Anthropic’in yöneticisi Dario Amodei, geleceğin “olağanüstü bir dönüşüm” getireceğini savunuyor. OpenAI CEO’su Sam Altman ise kendi kendini geliştiren modellerin yeni buluşların hızlanmasına katkı sağlayacağını söylüyor. Google DeepMind Strateji Direktörü Jasjeet Sekhon da modellerin kendi kendini eğitmesinin benzeri görülmemiş bir verimlilik yaratabileceğini ifade ediyor.
Cambridge Üniversitesi’nden ekonomist Diane Coyle ise geçmiş devrimlerde verimlilik etkilerinin ekonomiye yansımasının çoğu zaman 10 ila 50 yıl sürdüğünü hatırlatıyor. Bu yaklaşım, kısa vadeli muhasebe ve piyasa beklentilerinin ötesinde daha uzun bir zaman ufkuna işaret ediyor.
Anthropic tarafında da yapay zekanın 2030’daki büyümeye etkisine ilişkin farklı senaryolar paylaşılıyor. Yüzde 2’lik baz büyüme varsayımına göre ılımlı senaryoda büyüme yüzde 2,4; kapsamlı senaryoda yüzde 5,4; aşırı senaryoda ise yüzde 15,4 olarak hesaplanıyor. Çalışmada yüksek büyümenin daha fazla istihdam kaybı anlamına gelebileceği de not ediliyor.
Sonuç olarak, yapay zeka yatırımları trilyonlar seviyesinde genişliyor; fakat piyasanın beklediği verimlilik sıçramasının zamanlaması hâlâ tartışmalı. Ekonomistler, talep ve getirilerde beklenenden daha yavaş bir bozulmanın bile altyapı borçları gibi kaldıraç mekanizmaları nedeniyle ciddi sonuçlar doğurabileceğini vurguluyor.
