Yapay zeka geliri 25 milyar dolara ulaştı, veri merkezi harcama çılgınlığını haklı çıkarıyor

Araştırma firması Exponential View'ın raporuna göre, Çin hariç küresel yapay zeka satışları 2026'nın ilk çeyreğinde 25 milyar dolara ulaşarak, sektörün veri merkezi ve çip yatırımlarına bağlı tahmini 21 milyar dolarlık amortisman maliyetini üst üste ikinci çeyrekte aştı. Bu dönüm noktası, teknoloji şirketlerinin yapay zeka altyapısına akıttığı yüz milyarlarca doların ekonomik olarak sürdürülebilir olabileceğini gösteriyor — ancak marjlar hala ince.

Raporda, "Şimdilik, ekonomik dengeler tutuyor. Ancak hata payı dar," deniyor. Amortisman giderleri hala gelirin üçte ikisinden fazlasını tüketiyor ve enerji, işgücü ve finansman gibi diğer maliyetleri karşılamak için dar bir bırakıyor. Exponential View'ın kurucusu ve düzinelerce girişime yatırım yapan Azeem Azhar, verilerin sektörün amortisman engelini "ancak aşabildiğini" ve "kabaca söylemek gerekirse, zamanla iyileştiğini" gösterdiğini söyledi.

Bulgular, yapay zeka patlamasının üzerinde gezinen temel sorulardan birini ele alıyor: Müşteri talebi, benzeri görülmemiş sermaye harcamalarını haklı çıkaracak kadar büyük mü? En büyük ABD teknoloji şirketleri — Meta Platforms Inc., Alphabet Inc., Microsoft Corp. ve Amazon.com Inc. — bu yıl sermaye harcamalarına 725 milyar dolara kadar harcama yapmayı planlıyor ve bunun büyük kısmı yapay zeka altyapısına gidiyor; bu, tarihin en büyük kurumsal harcama çılgınlıklarından biri. Yapay zeka patlamasının büyük kısmı, Nvidia Corp. ve hiper ölçekleyicilerin açıklamalarıyla arz tarafından ölçülürken, talep tarafı, OpenAI ve Anthropic de dahil olmak üzere en önemli yapay zeka laboratuvarlarının çoğunun özel kalması nedeniyle ölçülmesi daha zor oldu.

Altyapı İnşasının Arkasındaki Finansman Makinesi

Yapay zekaya akan sermaye, hiper ölçekleyicilerin çok ötesine uzanıyor. Menlo Ventures ortağı Deedy Das tarafından derlenen verilere göre, 63'ten fazla sözde neolab — ürünlerden ziyade sınır araştırmalarına odaklanmak için doğrudan milyarlarca dolar toplayan girişimler — toplu olarak 300 milyar dolardan fazla değerleniyor ve yaklaşık 48 milyar dolar topladı. Bu, geçtiğimiz yıl OpenAI veya Anthropic dışındaki girişimlere yatırılan yaklaşık 283 milyar doların %16'sına tekabül ediyor.

Bu turların çoğu dilimler halinde yapılandırılıyor ve lider yatırımcıların, daha yüksek fiyatlı ikinci bir dilimin diğer firmalara pazarlanmasından önce daha düşük bir değerlemeden girmesine olanak tanıyor. Eski Google DeepMind bilim insanı David Silver tarafından kurulan takviyeli öğrenme girişimi Ineffable Intelligence, Avrupa'nın en büyük tohum yatırımı olarak lanse edilen 1,1 milyar dolar topladı. Gerçekte şirket, Sequoia'dan yaklaşık 55 milyon dolar değerleme öncesi 11 milyon dolar topladı, ardından haftalar sonra aynı şirket için 4 milyar dolar değerleme öncesi 1,1 milyar dolar daha topladı — bu, aynı şirket için 70 kattan fazla bir fiyat artışı anlamına geliyor.

Foundation Capital ortağı Jaya Gupta, "Fon toplamanın hislere göre yürüdüğü bir piyasada, milyar dolarlık bir manşet, doğru olandan çok daha değerlidir," dedi. Bu uygulama o kadar yaygınlaştı ki, Mercor CEO'su Brendan Foody bir sosyal medya gönderisinde buna "Sequoia Sahtekarlığı" adını verdi, ancak daha sonra bunun "tüm üst düzey firmalar arasında sektörde yaygın bir uygulama" olduğunu kabul etti.

İnce Marjlar, Dar Hata Payı

Exponential View raporu, finansman riskinin özellikle neocloud'lar — AI girişimlerine Nvidia GPU'ları kiralayan daha küçük bulut sağlayıcıları — aracılığıyla kiralama, borç ve öz sermaye yoluyla sermaye piyasalarına kaydığına dikkat çekiyor. Talep yumuşar veya faiz oranları yükselirse, bu şirketler en büyük baskıyla karşı karşıya kalıyor.

Yatırımcılar için veriler, yapay zeka harcamalarının kendi kendini sürdürebilir olabileceğine dair ilk temel doğrulamayı sağlıyor. Veri merkezi geliri yapay zeka patlamasının başlangıcından bu yana beş kattan fazla artan Nvidia, yaklaşık 30 kat ileriye dönük kazançla işlem görüyor. Yapay zeka uygulamalarının yeterli getiri sağlayamaması nedeniyle hiper ölçekleyici harcamalarının çöktüğü bir "sermaye harcaması balonu patlaması" anlatısının riski, gelirin amortismanı karşıladığı üst üste iki çeyrekle birlikte geriledi. Ancak dar marj, yapay zeka benimsemesindeki herhangi bir yavaşlamanın veya kurumsal satın alma modellerindeki bir değişimin hesaplamaları hızla tersine çevirebileceği anlamına geliyor.

Azhar, "Herhangi bir sermaye harcaması yatırımının bu aşamasında, bu engeli çarpıcı bir şekilde aşmış olmanızı beklemezsiniz çünkü aşmış olsaydınız, muhtemelen masada bir şey bırakıyordunuz," dedi.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır.