Meta, yapay zeka token kullanımına sınırlama getiriyor: İç maliyetler milyarları buldu

Meta, yaklaşık 6.000 çalışanı için token kullanım sınırlamaları getiriyor. Şirketin iç yapay zeka maliyetleri milyarlarca dolara fırlayarak, yapay zeka benimsenmesi ile ekonomisi arasındaki büyüyen uçurumu gözler önüne serdi.

Meta'nın Teknoloji Sorumlusu (CTO) Andrew Bosworth, The Information'ın elde ettiği bir Nisan ayı notunda, "Hiç kimse yapay zekayı sırf yapay zeka kullanmak için kullanmamalı" ifadelerini kullanarak, "token kullanımının kendisinin bir etki ölçüsü olmadığını" ekledi.

Çalışanlar, tek bir 30 günlük dönemde 73,7 trilyon token tüketti. Bu tüketim, "tokenmaxxing" adı verilen bir olgudan kaynaklandı. Çalışanlar, token tüketimine göre ilk 250 kullanıcıyı sıralayan "Claudeonomics" adlı bir iç liderlik tablosunda yükselmek için birden fazla yapay zeka görevini aynı anda çalıştırıyordu. Meta, bu artışın ardından liderlik tablosunu yayından kaldırdı.

Yapay zekanın en büyük harcamacılarından biri olan Meta — yıllık 145 milyar dolarlık sermaye harcamasının bir kısmını yapay zeka altyapısına ayırdı — bu maliyet krizi, sektör için temel bir soruyu gündeme getiriyor: Yapay zekayı inşa eden şirketler kendi token faturalarını karşılayamıyorsa, bu OpenAI ve Anthropic gibi model sağlayıcılarının kar marjları için ne anlama geliyor?

Tokenmaxxing Sorunu

İç maliyet patlamasının kökeni, Meta'nın Kasım ayında yaptığı bir politika değişikliğine dayanıyor. Şirket, çalışanlara "yapay zeka odaklı çalışma sonuçları" göstermenin 2026 yılı için temel bir performans gerekliliği olacağını ve en iyi performans gösterenlerin ikramiye alacağını bildirdi. Teşvik, ters tepti. Bazı çalışanlar yapay zekayı seçici bir şekilde kullanmak yerine, token tüketimini izleyen "Claudeonomics" liderlik tablosunda rekabet etmeye başladı. Bir iç veri seti, şirketin sıralamayı kaldırmasından önce tüketimin 30 günlük bir pencerede 60,2 trilyon tokenden 73,7 trilyon tokena yükseldiğini gösterdi.

Meta şimdi, şirket genelindeki yapay zeka kullanımını ve harcamalarını gerçek zamanlı olarak izlemek, anormal tüketim artışları için otomatik uyarılar oluşturmak üzere "AI Gateway" adlı merkezi bir gösterge paneli inşa ediyor. Şirket, aracı önümüzdeki haftalarda daha geniş bir çalışan kitlesine sunmayı ve 2027 yılına kadar yapılandırılmış token bütçe tahsisleri uygulamayı planlıyor. Ayrıca, Meta mühendislerinin birincil kodlama aracı haline gelen Anthropic'in Claude'una olan bağımlılığı azaltmak için çalışanları dahili kodlama asistanı MetaCode'a yönlendiriyor.

Sektör Genelinde Maliyet Sıkışması

Meta bu konuda yalnız değil. Amazon, geçen ay çalışanların puanlarını yükseltmek için gereksiz işlemler yapması ve bilgi işlem maliyetlerini artırmasının ardından dahili bir yapay zeka liderlik tablosunu kapattı. The Information'a göre Uber ve ServiceNow, 2026'nın ilk birkaç ayı içinde tüm yıllık Anthropic araç bütçelerini tüketti. ServiceNow, maliyetleri izlemek ve kontrol altına almak için artık çalışan başına günlük kullanımı takip ediyor. Girişim sermayesi firmaları da ekipleri için yapay zeka kullanım sınırları belirliyor; günlük token faturaları binlerce dolara ulaşıyor.

Harcama disiplini, daha geniş yapay zeka piyasasına da yayılıyor. Piyasada 1 milyon token başına ödenen ortalama fiyatı izleyen LLM Token Harcama Endeksi, 11 Haziran'a kadar yedi işlem günü üst üste düştü — bu, Ocak ayından bu yana en uzun düşüş serisi oldu. Endeks, Aralık ayından bu yana iki kattan fazla artış göstermiş, Mayıs ayında zirve yapmış ve ardından keskin bir şekilde gerilemişti.

Wall Street Journal'ın haberine göre OpenAI, bu hafta gizli halka arz başvurusu öncesinde kurumsal müşterileri kazanmak için token fiyatlarını düşürmeyi değerlendiriyor. Üst Yönetici (CEO) Sam Altman, yapay zeka kullanım maliyetlerini "büyük bir sorun" olarak nitelendirdi ve şirketin "insanların daha az harcamayla daha fazla değer elde etmesine yardımcı olacağını" söyledi. Herhangi bir fiyat indirimi, rekabetçi olmakla birlikte, yapay zeka sistemlerini çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücüne milyarlarca dolar harcayan hem OpenAI hem de Anthropic'in marjlarını doğrudan baskılayacak.

Yatırımcılar İçin Anlamı

"Daha fazla token daha iyidir" büyüme anlatısından maliyet kısıtlamalı bir gerçekliğe geçiş, yapay zeka değer zincirinin tamamı için sonuçlar doğuruyor. Morgan Stanley, token fiyatlandırmasındaki mevcut geri çekilmeyi bir "hız tümseği" olarak tanımlarken, Citadel, yapay zeka benimsenmesi üzerindeki bağlayıcı kısıtlamanın model yeteneğinden maliyet ve kıtlığa kaydığını ve kullanıcıların daha ucuz modellere yöneldiğini savunuyor.

OpenAI ve Anthropic gibi model sağlayıcıları için baskı iki yönlü: En büyük müşterileri kullanımı sınırlandırırken, sağlayıcıların kendileri de pazar paylarını korumak için fiyatları düşürmek zorunda kalıyor. Veri merkezi geliri genişleyen yapay zeka bilgi işlem talebine bağlı olan Nvidia gibi donanım tedarikçileri için, token tüketim büyümesinde sürekli bir yavaşlama, mevcut değerlemelere yerleşmiş sermaye harcama beklentilerini zorlayabilir. Yaklaşık 22 kat ileriye dönük kazançtan işlem gören Meta hisseleri, şirketin şimdi kontrol altına almaya çalıştığı iç yapay zeka harcamalarının tam maliyetini henüz yansıtmamış olabilir.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır.