- Yapay zeka veri merkezi sermaye harcamaları, ABD ve küresel ekonomide benzeri görülmemiş büyüklükte bir paya ulaşmış durumda
- ABD'nin 2025 yapay zeka bağlantılı veri merkezi yatırımı, GSYİH'nin yaklaşık %2'sine ulaşıyor; bunun GSYİH büyümesine %0,7 katkı yaptığı tahmin ediliyor
- Bu devasa yatırım tutarı, mevcut imalat, altyapı ve diğer girişim yatırımlarından çekilerek yapay zeka odağında yoğunlaşıyor
- Bu olgu, demiryolu ve iletişim altyapısı yatırım patlamalarıyla kıyaslanabilecek hızda yayılıyor; hatta geçmişteki iletişim altyapısı yatırım zirvesini şimdiden aşmış durumda
- Sonuç olarak yapay zeka veri merkezi yatırımları, ekonomik yavaşlamayı hafifletirken aynı zamanda diğer sektörlerde sermaye kuruması, büyük çaplı yeniden yapılanmalar ve istihdam düşüşleri de yaratıyor
Updates & Erasures
- ABD Merkez Bankası binasının renovasyonu etrafındaki tartışmalar sürerken, kamu harcamalarına yönelik eleştiriler devam ediyor
- Yakın tarihli haberlerde, merkez bankası binası renovasyonu konusunda hükümet yetkililerinin rahatsızlık belirttiği görülüyor
- Fed Başkanı Powell'ın liderliği ile bina renovasyonu arasında hiciv ve hoşnutsuzluğun gidip geldiği bir tablo var
Honey, AI Capex Ate the Economy
Yapay zeka veri merkezi sermaye harcamalarının durumu
- Yapay zeka veri merkezi yatırımlarının ölçeği o kadar büyük ki, Çin'de Xi Jinping bile yerel yönetimleri yapay zeka, hesaplama ve yeni enerji sektörlerine aşırı yatırım konusunda uyarmış durumda
- Sadece Çin'de veri merkezi için 250'den fazla yeni proje bulunuyor; dünya genelinde yapay zeka altyapısına yatırım iştahı yayılıyor
- ABD'de, Nvidia veri merkezi gelirleri temel alınarak yapılan tahmine göre 2025'te yapay zeka sermaye harcamaları (Capex), ABD GSYİH'sinin %2'si seviyesine ulaşacak; yapay zekanın GSYİH büyümesine katkısı ise %0,7 olacak
Yapay zeka yatırım ölçeği için alt sınır incelemesi
- 2025 için öngörülen ABD GSYİH'si, yaklaşık $25T büyüklüğünde hesaplanıyor
- Nvidia'nın veri merkezi odaklı yıllık geliri: yaklaşık $156.4B, bunun %99'u yapay zeka ile ilgili kabul ediliyor
- Nvidia'nın toplam veri merkezi sermaye harcamaları içindeki payı: %25~35
- Ekonomik çarpan etkisi 1,5~2 kat olarak uygulandığında, yıllık toplam veri merkezi capex'i yaklaşık $520B düzeyine genişletilerek tahmin ediliyor
- 2022 öncesinde yapay zeka capex'i GSYİH'nin %0,1'inden azken, sadece 3 yılda 10 kattan fazla büyüdü
- Ölçek, geçmişteki demiryolu ve telekom gibi büyük altyapı yatırımlarıyla kıyaslandığında da ciddi biçimde artmış durumda
- Özellikle dot-com balonu dönemindeki telekom yatırım zirvesi şimdiden aşılmış durumda ve yükseliş sürüyor
- Veri merkezi yatırımı, 19. yüzyıl demiryolu altın çağına göre %20 düzeyinde olsa da kısa sürede keskin biçimde arttı
Yapay zeka sermaye harcamaları nereden geliyor
- Veri merkezi ve yapay zeka altyapısı yatırım fonlarının kaynakları şöyle
- İç nakit akışı (Microsoft, Google, Amazon, Meta gibi büyük teknoloji şirketleri)
- Borç ihracı (tahviller vb.; payı artıyor)
- Hisse senedi ve ikincil arzlar
- Girişim sermayesi/özel sermaye (CoreWeave, Lambda gibi yapay zeka altyapı girişimleri)
- SPV (özel amaçlı kuruluş), leasing ve varlık teminatlı alternatif finansman (Meta vb.)
- Bulut kullanım taahhütleri (çoğunlukla hyperscaler şirketler)
- Yapay zeka merkezli yatırımlar, diğer sektörlere para akışını daraltıyor
- Girişim sermayesi fonlarının yapay zeka dışındaki alanlara neredeyse hiç akmaması
- Yaşam bilimleri dışı VC tarafının fiilen yalnızca yapay zeka yatırımlarına odaklanması
- Bulut bilişim şirketlerinin, mevcut bulut işleri yerine GPU odaklı IDC yatırımlarına ağırlık vermesi
- Amazon, Microsoft gibi büyük şirketlerde artan yapay zeka veri merkezi maliyetleri nedeniyle personel ve iş yapılanmasında yeniden düzenlemeler görülmesi
- Yapay zeka bağlantılı halka açık şirketlerin fiyat/kazanç oranları sıçrarken, diğer alanlardaki şirketlerin sermaye bulmakta zorlanması
- Yatırım parası yapay zeka şirketlerine yığılırken, imalat ve diğer altyapı alanları görece fon yetersizliği yaşıyor
Yapay zeka yatırımlarının ekonomik yapıda yarattığı değişim
- Yapay zeka yatırım patlaması, diğer altyapı alanlarındaki yatırım daralmasını ve sektörel yapının yeniden şekillenmesini hızlandırıyor
- Bu durum, geçmişte iletişim altyapısı balonunun diğer altyapı yatırımlarında keskin düşüşe yol açmasına benziyor
- Bu kez de yapay zeka veri merkezi yatırım furyasının, yapay zeka dışı alanlarda sermaye tükenmesi, büyük ölçekli yeniden yapılanmalar ve istihdam kaybı gibi olumsuz yayılma etkileri yaratmasından endişe ediliyor
Ekonomik gizemin çözülmesi
- Son dönemde ekonomide ticaret anlaşmazlıkları, siyasi belirsizlik ve bürokratik riskler gibi baskılara rağmen resesyon kaygısının görece sınırlı kalması bir bilmeceydi
- Bunun nedeni, özel sektör öncülüğünde ilerleyen yapay zeka veri merkezi yatırımlarının dev bir "özel teşvik paketi" gibi işlemesi
- Bu yatırım dalgası, dot-com balonu dönemindeki telekom yatırım zirvesini aşmış ve 19. yüzyıldaki demiryolu yatırım zirvesine yaklaşmış durumda
- Geriye dönük hesaplandığında, yapay zeka veri merkezi yatırımları olmasaydı 2025'in ilk çeyreğinde ABD GSYİH büyümesi –%2,1'e kadar düşebilirdi
- Sonuçta yapay zeka sermaye harcamaları, ekonomik gerilemeyi dengeliyor ve fiilen ekonomideki kırılganlığı gizleyen bir rol oynuyor
Sonuç
- Kısa süre içinde yapay zeka ve veri merkezlerine yönelik yatırım patlaması, ekonomi tarihi açısından da nadir görülen sıra dışı bir an
- Yapay zeka ve veri merkezlerinin patlayıcı büyümesine dair görüşlerden bağımsız olarak, teknolojik ilerleme ve sermaye giriş hızının olağan dışı derecede yüksek olduğu açık
- Yapay zeka veri merkezleri, demiryolu ya da karayolu gibi onlarca-yüzlerce yıl kullanılan altyapılar değil; kısa ömür ve hızlı amortisman ile öne çıkıyor
- Kısa teknolojik döngülere göre yapılan bu büyük yatırımlar, aynı anda diğer sektör yatırımlarında daralma, büyük işten çıkarmalar ve yapay zeka dışı alanlarda büyüme yavaşlaması ile birlikte ilerliyor
- Sermaye şu anda girişim fonları ve şirket içi bütçelerden IT merkezli alanlara hızla yeniden tahsis ediliyor; bunun sonucunda bazı alanlar uzun vadeli yatırım kuruması ve büyük çaplı yeniden yapılanma ile karşı karşıya kalıyor
- Yapay zeka henüz gerçekten yaygın biçimde kullanılmaya başlamamışken bile, istihdam kaybı ve sektörel dönüşümün hızla ilerlemesi ironik bir durum yaratıyor
Rougher Notes
2 yorum
Yorum özetine bakınca, şu anda %2’nin çok yüksek olmadığını düşündükleri anlaşılıyor; ancak bu hızla artarsa 2026’da ne kadar olacağını da hesaba katmak gerekiyor gibi görünüyor. Eğer AGI çok yakın bir gelecekte mümkün değilse, 2026’da, hatta belki 2027’ye kadar bile iyimserlerle kötümserler arasındaki karşıtlık yüzünden ortalık gerçekten çok kafa karıştırıcı olabilir.
Hacker News görüşleri
Xi Jinping’in açıklaması FT’nin abartılı haberinden alınmış gibi görünüyor. Orijinal Çince makale çok daha yumuşak bir tona sahip. Yapay zeka ve EV’ler toplantı ya da raporlarda ana konu değil, sadece anılmış. Xi Jinping’in uyarısı, yapay zeka ve EV sektörlerinde yeniden görülen “siyasi başarı yarışı”na yönelik. Merkezi hükümet sanayi politikası hedefleri koyunca yerel yönetimler şirketlerle işbirliği yapıp vitrinlik “projeler” yürütüyor ve bunların çoğu sonunda sadece fabrika kurup duruyor. Bu, uzun zamandır merkezi hükümet için büyük bir baş ağrısıydı ve Xi Jinping’in asıl uyarısı da yapay zeka ve EV alanlarında aynı sorunun bulunduğu yönünde. Orijinal makale: https://paper.people.com.cn/rmrb/pc/content/202507/17/content_30088242.html
GSYİH’nin %1,2’si o kadar da aşırı gelmiyor. Diğer yenilikçi projelerle karşılaştırınca çok daha düşük bir seviye. Örneğin Apollo programı %4, demiryolları %6, COVID teşvik paketi %27, 2. Dünya Savaşı savunma harcamaları ise %40’a kadar çıkmıştı
Benim ilk tepkim de benzerdi. %1,2 çok büyük görünmüyor. Medya sadece sansasyonel bir başlık atıyor gibi. Eğer su ve enerji tüketimi gibi şeyleri sayısallaştırsak belki daha fazla endişe verici olurdu. Konudan biraz sapıyor ama ABD GSYİH’sinin yaklaşık %9’u finansal hizmetlerden geliyor ve bana göre asıl dikkat edilmesi gereken sayı bu
Toplam GSYİH’ye oranlayınca küçük görünüyor ama bunun nedeni GSYİH’mizin zaten çok büyük olması. Bu %1,2’lik tutar bile Norveç’in tüm GSYİH’si kadar. Önemsiz gibi görünse de, bu yılki %3,4’lük askeri harcamayla kıyaslandığında bile büyük bir meblağ
Bence şu anda sadece sayıya bakmamak, değişim eğilimine, akışa ve bu eğimin ne anlama geldiğine odaklanmak gerekiyor. Sermaye çeşitli alanlardan yapay zekaya kayıyor ve varlık değerinin dayanma süresi de farklı (demiryolları onlarca yıldan yüzyıllara, yapay zeka ise kaç yıl sürer bilinmez). Yazarın “yapay zeka veri merkezi yatırımı olmasaydı 1. çeyrek GSYİH düşüşü –%2,1’e kadar giderdi” şeklinde bir noktası da var
Daha bunun başlayalı sadece 2 yıl oldu! %1,2 bile muazzam bir sayı. Böyle bir karşılaştırmanın yapılabiliyor olması bile şaşırtıcı
Makalenin özü, bu kadar büyük yatırımın haklı gösterilip gösterilemeyeceği sorusu. Sadece GSYİH’nin yüzde kaçı olduğuna bakıp sorun yok demek, meselenin özünden kaçmak olur
Demiryolları sermayeyi toplum geneline yaydı ve çoğunluk için uzun vadeli servet artışına yol açtı. Ama yapay zeka sermayeyi mevcut zenginlerde yoğunlaştırıyor ve sonunda orta sınıf için uzun vadede servet kaybı yaratma ihtimali var. Nüfusun satın alma gücü azalırsa bu ekonomik büyümeye yardımcı olmaz; bu yüzden bu yapay zeka yatırım patlaması bana şüpheli geliyor
Yapay zeka ve veri merkezleri konusunda, bu bandwagon bittiğinde o kapasiteyi daha faydalı alanlarda (örneğin ilaç geliştirme gibi) kullanabilsek güzel olur
1990’lardaki dot-com patlamasında da hesapsızca aşırı fiber ağ döşenmişti ve dot-com balonu patladıktan sonra bu varlıklar yok pahasına el değiştirdi; yeni girişimler de bu sayede düşük maliyetle ulusal ağlar kurdu. Bu tür balonların “kalıntıları” sonraki nesil şirketler için ucuz yakıta dönüştü. Veri merkezleri de aynı paterni izleyecektir; bugün aşırı olsa bile ileride mutlaka yeni amaçlarla kullanılacaktır
Bu trend meselesiyle ilgili olarak, neden bu kadar çok insanın geliştiricilerin ve diğer beyaz yaka işlerin yapay zeka tarafından %100 ikame edileceği fikrine saplandığını anlamıyorum. Tuhaf derecede kıyametçi ve nihilist bir fantezi gibi geliyor, ben bu hype’a katılmıyorum. Sadece ben mi böyle düşünüyorum merak ediyorum
Küresel ölçekte şu an mevcut LLM (büyük dil modeli) yetenekleri bile yeterince benimsenmiş değil. Eğer bugün bulunduğumuz seviyeden daha zeki bir şey yapılamasa bile, önümüzdeki birkaç yıl boyunca çeşitli sektörlerde tekrarlayan işlerin otomasyonu sürebilir
Burada sürekli yapay zekayı ve onun durdurulamaz ilerlemesini hafife alan insanlar çıkmasına şaşırıyorum. Sadece satranç, Go, strateji oyunları, protein yapı tahmini gibi gerçekleşmiş örneklere bakınca bile, biçimselleştirilebilen ve doğrulanabilen neredeyse her sorunun sonunda yapay zeka tarafından çözülebileceği açık. Alana özgü ASI’nin (yapay süper zeka) da sadece zaman meselesi olduğunu düşünüyorum. Herkese The Bitter Lesson ve Verifier’s Law okumayı şiddetle tavsiye ederim
Yapamayız. Sonunda kritere göre mühendisleri işten çıkaracaklar ve kalan ekipmanı da ortadan kaldıracaklar
Keşke yeni veri merkezlerinin mutlaka yenilenebilir enerjiyle kurulmasını zorunlu kılsalar. Toplam maliyete göre ek maliyet de o kadar büyük olmazdı ve bu ölçekteki büyük şirketler bunu rahatlıkla karşılayabilir. Belki böyle bir politika, yeni nesil küçük modüler reaktör enerji teknolojilerinde ilerlemeyi de tetikler
Birçok büyük şirket veri merkezlerinin güç kaynağı olarak zaten küçük nükleer teknolojiyle ilgileniyor. En büyük sorun, bu tesisleri çalıştırabilecek elektrik şebekesi için yer seçimi. Sektörden biriyle yarım saat konuşsanız konu dönüp dolaşıp nükleere geliyor. Bol yatırım parasının aktığı bu trend yeterince uzun sürerse sahaya gerçekten uranyum reaktörlerinin kurulması büyük bir olumlu etki olur. Demiryolları ve fiber gibi geride fiziksel altyapı kalmasını isterim. Eski “robber barons” en azından fiziksel altyapı bırakıyordu; son dönem patlamalar ise neredeyse hiçbir şey bırakmadı
Avrupa’da zaten tüm yeni veri merkezleri için yenilenebilir enerji zorunlu. ABD’de de Google, Microsoft, Meta ve AWS dünya çapında en fazla yenilenebilir enerji satın alma anlaşması yapan şirketler. Sadece Microsoft bile yaklaşık 20 milyar dolar yatırım yapıyor. ABD’de sorun talep eksikliği değil; izin, imar ve bölgelendirme gibi nedenlerle yenilenebilir kurulumların tıkanması. Şebekeye bağlanmayı bekleyen kapasite tek başına 100GW; bu da ABD toplam elektriğinin %10’u düzeyinde. Daha çok sipariş vermek, uzun süren bu darboğazı kendi başına çözmüyor. İstisna olarak xAI/Grok gibi yerler büyük kümeleri %100 gazla çalıştırıyor. Elektrik ve soğutmanın kötü olduğu yerlerde 35 römork tipi gaz türbini ve 50’den fazla soğutma kamyonu kullanıyorlar. Bunun hem verimsiz hem de çevre açısından aşırı zararlı olduğunu düşünüyorum; böyle sistemler yasaklanmalı
ABD’de zorunluluk olmasa bile piyasa zaten dönüşüyor. 2024’te yeni üretim kapasitesinin %94’ü, 2025’te %93’ü yenilenebilir enerji veya batarya depolama ve bu eğilim muhtemelen sürecek. Yeni fosil yakıt santrallerinde sadece az miktarda doğal gaz ekleniyor; bunun da çoğu eski kömür santrallerinin dönüştürülmesi. Yeni doğal gaz kapasitesi planları da kaya gazı patlamasından bu yana en düşük seviyede. Yenilenebilir enerji zaten kazandı
Veri merkezleri, pahalı varlıkların boşta kalmasını önlemek için “kesintisiz” (firm) elektriği tercih ediyor. Güneş ve rüzgar kesintili. Yeni gaz santralleri de yıllar süren planlar gerektiriyor. Kışın güneşe karşı 12 saatten fazla batarya sağlamak da tamamen bedava değil
Donanımın kendisi de yenilenebilir olsa güzel olurdu
Yapay zeka sermaye harcaması (CapEx) için kullanılan büyük miktarda paranın diğer sektörlerden çekilerek onları yatırım düşüşüyle “aç bıraktığı” söylenip, aynı anda bu paranın toplam GSYİH’ye çarpan etkisi yaptığı iddia edilemez. Eğer bu sadece bir para kaymasıysa, çarpan etkisini iki tarafa da aynı şekilde uygulamak gerekir
Yazının temel iddiası, ekonominin sıfır toplamlı olduğu varsayımına dayanıyor. Oysa ekonomi açıkça sıfır toplamlı değil. Yatırımın yapay zekaya gitmesi, aynı miktarın anında başka alanlara yönlendirilebileceği anlamına gelmez. Bugün yapay zekaya yatırım yapılmasının nedeni, orada değer beklentisi olması. Ben kişisel olarak bu değerin demiryollarından çok daha büyük olacağını düşünüyorum. Bazı donanım alanlarında veya belirli bölgelerde balon ve aşırı yatırım olabilir, ama yine de bunun metindeki yazarın dediği gibi henüz “çöküşün eşiğinde” bir durum olduğunu sanmıyorum
Ekonomi her zaman karmaşık işler, bu yüzden aşırı iyimser de olmamak gerekir. Yazarın dediği gibi kısa vadede yapay zeka yatırımı için başka alanlardaki yatırımın azalması bir gerçek
Büyük ölçekli yatırım aşırıya kaçsa bile, sonunda uzun vadede işe yarar hale gelme ihtimali yüksektir. Başta pets.com için internet altyapısı gereğinden fazla kurulmuştu ama sonra Amazon, YouTube, Zoom gibi gerçek “killer app”ler ortaya çıktı ve o dönemki hatalı yatırım geleceğin toplumsal altyapısına dönüştü. Bugünkü yapay zeka yatırımları da benzer şekilde tarihsel anlam taşıyabilir. Bununla ilgili olarak Carlota Perez’in Technological Revolutions and Financial Capital kitabını öneririm
Dolayısıyla transistör gelişimi, yani Moore’s Law (Moore yasası), önümüzdeki 10 yıl daha sürecek gibi görünüyor. Akıllı telefon büyüme dönemini (2008~2023) bunun sürüklediğini gördük ve mevcut yatırımlar da şimdiden önümüzdeki 2~3 yıllık yarı iletken üretimine (2nm, A20, ardından A18/14) yönelmiş durumda. 2030~2032’de A10, A8’e kadar yeterli ivme sağlanabilir. Hız yavaşlasa bile 2035’e kadar taşıyacak gücü var. Diyelim ki 2035’te A5’e ulaşıldı; bu da yaklaşık 12 kat yoğunluk artışı demek. Paketleme, chiplet ve ara bağlantı iyileştirmelerini de katsak 30~40 kat civarında kalıyor. Oysa birçok yapay zeka şirketinin talep ettiği 1000~10000 kat hesaplama gücü için bu hâlâ çok yetersiz. Bellek bant genişliği ölçeklenmesinin de buna eşlik etmesi gerekir
Otomasyonun paradoksal yanı, ekonomiyi büyütürken bazı sektörleri ortadan kaldırabilmesidir. Mallar artabilir ama bunlar artık toplumsal statü yükseltmiyorsa değerleri de düşer. Eskiden bir çivi ekonominin %0,5’ini oluşturuyor olabilirdi ama bugün çivi fabrikası sahibinin hem marjı düşük hem de toplumsal statüsü yok; aynı şekilde yazılım frontend geliştirme de otomatikleşirse hem ekonomik hem toplumsal ağırlığını kaybedecektir. Toplumsal statü nihayetinde sıfır toplamlı olduğu için insanlar başka alanlarda statü aramaya yönelir
FPGA ile yeniden yapılandırılabilir hesaplamayı optimize edip LLM hesaplama maliyetini %90’dan fazla düşürecek bir yöntem çıkmasını bekliyorum
Bu alanda daha fazla teorik bilgisayar bilimi (theoretical CS) araştırması görmek isterim. Tüm machine learning tekniklerinin sonuçta birer “sıkıştırma” tekniği olduğunu kabul edersek, belirli bir parametre boyutuna ne kadar bilginin kodlanabileceğini, bilgi kaybı ile performans arasındaki ilişkiyi ve ham veri kümesinin bilgi miktarını bilirsek, LLM’nin minimum boyutunu da tahmin edebilmemiz gerekir. Bence LLM’lerin boyutu aşırı büyük, ama aynı zamanda içine konmak istenen veri de devasa olduğu için gerçekte sandığımızdan büyük olmaları gerekiyor. Gevşek sıkıştırma (loose compression) LLM’lerin “genelleme” ilkesiyse, bilgiyi yeterince tutmak için çok büyük kapasite gerekir
Bu performans artışının kaynağının ne olacağını merak ediyorum. Donanım zaten GEMM’yi (genel matris-matris çarpımı) mümkün olduğunca hızlı hesaplayabilecek noktada
Çevremdeki çipçi arkadaşlar, Qualcomm’un FPGA ile ilgili çok sayıda patente sahip olduğu ve bunun gerçekten anlamlı FPGA yeniliklerini engellediği yönünde sık sık yakınıyor
Beklemene gerek yok. FPGA bu tür mimariler için tasarlanmış değil. Güç verimliliği yüksek olsa da yerleşim ve kablolama ek yükü, sınırlı bellek (piyasadaki FPGA’ların çoğunda HBM yok), düşük saat hızları ve kötü geliştirme deneyimi nedeniyle ana çözüm olması zor
ASIC’ler zaten çıktı. Örnek olarak Google TPU’ya bakarsan maliyet hakkında fikir edinebilirsin. HBM (yüksek bant genişlikli bellek) zaten başlı başına çok pahalı