Jevons Paradoksu: Yapay Zeka Hesaplama Talebi, Token Maliyetleri 1.000 Kat Düşerken Patlıyor

Token başına yapay zeka maliyetleri üç yılda 1.000 kat düştü, ancak kurumsal hesaplama tüketimi patlıyor — Uber 2026 yapay zeka bütçesinin tamamını Nisan ayında tüketirken, AT&T artık günde 27 milyar token işliyor; 18 ay önce bu rakam 1 milyardı.

"Her seferinde aynı zeka birimini daha ucuza elde ettiğimizde, tüketimi azaltmıyoruz; aksine artırıyoruz çünkü aynı bütçeyle daha karmaşık görevleri çözebiliyoruz," diyor yapay zeka bulut şirketi Nebius'un kurucu ortağı ve iş sorumlusu Roman Chernin.

19. yüzyıl ekonomisti William Stanley Jevons'un adını taşıyan bu fenomen, maliyetleri düşüren verimlilik kazanımlarının toplam kaynak tüketimini artırabileceğini açıklıyor. Bu hafta Wall Street Journal'a yazdığı bir mektupta ekonomist Maury Harris, bu ilkenin, talebin fiyat esnekliğinin "oldukça esnek" olabileceği yapay zeka hesaplaması için de geçerli olduğunu savundu. Büyük ölçekli GPU kümeleri inşa eden Nebius, Ocak ayındaki DeepSeek paniği sırasında hisselerinde %40 düşüş gördü — ancak Chernin, aynı haftanın "muhtemelen satışlardaki en iyi hafta" olduğunu, çünkü şirketlerin ölçekte çıkarım yapmayı karşılayabileceklerini fark ettiklerini söyledi.

Bunun yatırımcılar için önemli etkileri var. Goldman Sachs, yıllık yapay zeka altyapı harcamalarının 2026'da 765 milyar dolardan 2031'de 1,6 trilyon dolara yükselebileceğini tahmin ediyor. Ancak kazananlar, kullanım oranlarına, finansman disiplinine ve değişken bileşen maliyetlerini absorbe etme yeteneğine bağlı olacak — bellek yongası fiyatları, yapay zeka talebinin veri merkezlerinin ötesine geçerek daha geniş ekonomiye yayılmasıyla son bir yılda altı kat arttı.

Token Patlaması Kurumsal Bütçeleri Vuruyor

Deneysel sohbet robotlarından aracı (agentic) yapay zeka sistemlerine geçiş temel itici güç. Şirketler tek adımlı sorgulardan, çağrıları zincirleyen, belgeleri alan ve harekete geçen çok adımlı otonom aracılara geçtiklerinde, token tüketimi bir kat daha veya daha fazla artıyor. Büyük bir sağlık sigortacısı, aylık yapay zeka token tüketiminin bir yıldan kısa sürede 3 milyondan 150 milyonun üzerine çıktığını gördü.

Harcama artışı, satıcı fiyatlandırmasını yeniden şekillendiriyor. Anthropic, geliştiricilerin aylık 200 dolarlık planlarda binlerce dolar değerinde hesaplama tükettiğini keşfettikten sonra sabit ücretli kurumsal fiyatlandırmayı kaldırdı. OpenAI, aynı ay Codex'i token başına faturalandırmaya geçirdi. Tüm büyük yapay zeka satıcıları, Chernin'in yapısal kilitlenme olarak adlandırdığı durumu yaratarak ölçümlü fiyatlandırmada birleşiyor: konuşlandırılan her yeni aracı, oranı belirleyen ve koşulları kontrol eden sağlayıcılara bağımlılığı derinleştiriyor.

Yine de talep tarafı, Ocak ayında piyasaları sarsan panikten farklı bir hikaye anlatıyor. DeepSeek'in sürümü Nebius hisselerinde %40'lık bir düşüşe ve yapay zeka altyapı hisselerinde daha geniş çaplı bir satış dalgasına yol açtığında, kurumsal mühendislik ekipleri geri çekilmek yerine ölçeği büyütüyordu. Düşük maliyetler, daha önce ekonomik olmayan uygulamaları — dahili bilgi erişiminden otomatik müşteri iş akışlarına kadar — uygulanabilir hale getirdi.

Hesaplama Ucuzladığında Kim Kazanır?

Rekabet dinamikleri, teknoloji yığınında yukarı hareket eden şirketleri kayırıyor. Chernin, çıplak GPU kiralama pazarının küresel olarak yaklaşık bir düzine müşteriye hizmet verdiğini tahmin ediyor. Yönetilen altyapı yüzlerce şirkete ulaşıyor. Çıkarım platformları binlerce şirketi çekiyor. Aracı sistemlerin ise on binlerce geliştiriciyi çekeceğini öngörüyor.

Nebius'un yönetilen çıkarım platformu Token Factory, bu stratejiyi örnekliyor. Hizmet, şirketlerin arka uç altyapısını yönetmeden açık kaynak modelleri çalıştırmasına olanak tanıyor ve maliyetleri öngörülebilir tutmak için optimizasyon teknikleri uyguluyor. Şirketler için değer önerisi açık: barındırılan modeller, maliyet takibi, çalışma süresini koruma ve bütçe ve hız gereksinimlerine göre farklı modeller arasında görev yönlendirme karmaşıklığını üstleniyor.

Ancak barındırılan çıkarım katmanı, kendi metalaşma riskiyle karşı karşıya. 2026 tarihli bir çalışma, 2020 ile 2026 arasında büyük dil modeli çıkarım fiyatlarında yaklaşık 600 kat düşüş bulurken, OECD'nin 2025 yapay zeka piyasaları raporu, rekabet genişledikçe kalite ayarlı model fiyatlarında keskin düşüşler belgeledi. Bu, çip üreticilerini vuran marj daralması baskısının artık yığında yukarı doğru yayıldığını gösteriyor.

Yatırımcılar için asıl soru, hangi şirketlerin kalıcı savunma hendekleri (moats) oluşturabileceği. Yaklaşık 35 kat ileriye dönük kazançla işlem gören Nvidia, daha ucuz çıkarımın en yüksek marjlı eğitim çiplerine olan talebi azaltması riskiyle karşı karşıya. Bulut hiper ölçekleyicileri — Amazon, Microsoft, Google — artan hesaplama tüketiminden faydalanıyor ancak yükselen sermaye gereksinimleriyle karşılaşıyor. Nebius gibi altyapı sağlayıcıları ise pazar büyürken kullanım ve fiyatlandırma gücünü koruyabileceklerini kanıtlamak zorunda.

Jevons Paradoksu, birim fiyatlar düşse bile toplam yapay zeka endüstrisi gelirinin büyüyeceğini gösteriyor. Ancak bu geliri yakalamak, yalnızca hesaplama gücüne sahip olmaktan daha fazlasını gerektiriyor — ham işlem gücünü bitmiş ürünlere dönüştüren yazılım, araçlar ve kurumsal ilişkileri gerektiriyor.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz.