Kilit Çıkarımlar: Çinli bir yapay zeka modeli artık Anthropic'in kurumsal performansının dörtte biri maliyetle eşleşiyor ve Batılı yapay zeka geliştiricilerinin planlanan halka arzları öncesinde fiyatlama güçlerini tehdit ediyor.
Kilit Çıkarımlar: Çinli bir yapay zeka modeli artık Anthropic'in kurumsal performansının dörtte biri maliyetle eşleşiyor ve Batılı yapay zeka geliştiricilerinin planlanan halka arzları öncesinde fiyatlama güçlerini tehdit ediyor.

Çinli bir yapay zeka modeli artık Anthropic'in kurumsal performansının dörtte biri maliyetle eşleşiyor ve Batılı yapay zeka geliştiricilerinin planlanan halka arzları öncesinde fiyatlama güçlerini tehdit ediyor.
Jefferies stratejisti Christopher Wood, Hong Kong borsasında işlem gören Z.ai'nin GLM-5.2 modelinin, Anthropic'in Claude'una token başına %75 daha düşük maliyetle neredeyse eşdeğer kurumsal yapay zeka performansı sunduğunu ve bunun Batılı yapay zeka şirketlerinin fiyatlama gücünü tehdit eden bir "DeepSeek anı" olduğunu söyledi.
Wood, Jefferies'in geniş çapta takip edilen Greed & Fear notunun yazarı olarak, "Hong Kong borsasında işlem gören Z.ai'nin GLM-5.2 modeli, kurumsal pazarda token başına dörtte bir maliyetle Anthropic ile neredeyse eşdeğer durumda" dedi.
Anthropic'in yıllıklandırılmış ciro geliri, 2025 sonundaki 9 milyar dolardan Mayıs ayında 47 milyar dolara fırladı. Wood, şirketlerin yoğun token tüketimine karşı çıkmasıyla bu büyümenin yavaşlamasını bekliyor. Çinli yapay zeka sistemleri, OpenRouter toplayıcı platformunda 21 Haziran haftasında 21,37 trilyon token işledi; bu rakam Nisan sonundaki 4,37 trilyondan ve lider ABD modellerinin 5,76 trilyonundan yüksek. En büyük Çin sistemleri artık platformun toplam token hacminin yaklaşık %80'ini oluşturuyor; bu oran iki ay önce yaklaşık %43'tü.
Bu meydan okuma, Anthropic'in planlanan borsa arzına hazırlandığı ve rakibi OpenAI'in de halka açılmayı değerlendirdiği bir döneme denk geliyor. Wood, daha ucuz Çin modellerinin şimdiden pazar payı kazandığını ve büyük dil modellerinin metalaşacağı görüşünü pekiştirdiğini, aynı zamanda şirketlere verileri korumak için daha küçük modelleri kendi sunucularına taşıma teşviki verdiğini belirtti.
Model geliştiriciler üzerindeki rekabet baskısına rağmen Wood, yapay zeka ile ilgili hisse kazançlarını yönlendiren "kazma ve kürek" tedarikçilerine yönelik olumlu görüşünü koruyor. Daha ucuz tokenlerin bilgi işlem gücü ve bellek yongalarına yönelik genel talebi artırdığı Jevons paradoksuna atıfta bulundu. Bellek üreticilerinin ana faydalanıcılar olduğunu söyleyen Wood, SK Hynix, Samsung Electronics ve Micron Technology'nin artık defter değeri yerine kazançlar üzerinden değerlenmesi gerektiğini ve bu ölçüde hala ucuz göründüklerini savundu. Yapay zeka eğitim kümelerinde kullanılan yüksek bant genişlikli bellek yongaları, SK Hynix'in pazarın kabaca %50'sine sahip olduğu kilit bir darboğaz haline geldi.
Wood, Greed & Fear portföylerinde teknoloji donanımına maruziyeti artırdığını, küresel uzun-only portföye SK Hynix ve Kioxia'yı eklerken Alphabet ve Alibaba'yı çıkardığını söyledi. Daha geniş ticaret için ana riskin, yatırımcıların hiper ölçekleyicilerin ve önde gelen yapay zeka geliştiricilerinin harcamalarından yeterli getiri elde edemeyeceğini aniden fark etmeleri olduğunu belirten Wood, bu korkunun Nvidia'nın OpenAI'in çip alımlarını finanse etmesi gibi döngüsel finansman düzenlemeleriyle daha da arttığını ifade etti. Şimdilik, Wood bu endişelerin teorik kaldığını ve yapay zeka sermaye harcama yarışında henüz bir yavaşlama belirtisi olmadığını söyledi. Microsoft, Amazon ve Google dahil hiper ölçekleyicilerin bu yıl yapay zeka altyapısına toplamda 250 milyar dolardan fazla harcama yapması bekleniyor.
Maliyet açısından rekabetçi bir Çin alternatifinin ortaya çıkması, Batılı yapay zeka geliştiricilerinin halka arzları öncesinde sahip oldukları değerleme primini sıkıştırıyor. Anthropic'in 47 milyar dolarlık ciro geliri etkileyici olsa da, token fiyatları düştükçe marj baskısıyla karşı karşıya kalıyor. Buna karşılık SK Hynix ve Micron gibi bellek üreticileri, birim başına fiyat düşüşüne rağmen artan hacim talebinden faydalanacak konumda; bu dinamik, mevcut kazanç bazlı değerlemelerini sürdürebilir. Oracle ve Meta Platforms gibi büyük yapay zeka altyapı harcamacıları, daha ucuz modellerin özel yapay zeka geliştirme aciliyetini azaltması durumunda sermaye tahsis stratejilerinin test edildiğini görebilir.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır.