AI Balonu Nefret Edenler İçin Rehber
(wheresyoured.at)- AI balonu, ortada gerçek bir kârlılık olmadan şişirilmiş bir durum ve ekonomik/teknolojik açıdan da son derece kırılgan bir yapı anlamına geliyor.
- NVIDIA ve az sayıdaki büyük teknoloji şirketi pazarı ayakta tutuyor; AI şirketlerinin çoğu ise devasa zararlar yazıyor.
- Tüm ekosistem GPU satışlarına aşırı bağımlı ve fiilen para kazanan tek şirket NVIDIA.
- Verimlilik, inovasyon, iş gücünün yerini alma gibi AI etkileri abartılıyor; AI tabanlı girişimlerin çoğu belirgin bir iş modeli olmadan ya da kâra geçmeden ayakta kalmaya çalışıyor.
- Büyük sermaye ve medya, AI hakkındaki yanılsamayı körüklüyor; gerçekte ise tablo, tekrarlayan ve sınırlı işlevler, yüksek maliyetler ve belirsiz bir gelecekle dolu.
Giriş: “AI balonu”na karşı uyarı
- Gerçek gazetecilik, tarihi kayıt altına almak, olguları doğru teşhis etmek ve mevcut durumu açıkça ‘uyarı gerektiren’ bir tablo olarak tarif etmektir.
- Yazar, AI sektörünün bugünkü görünümüne dair derin kaygı ve alarm duygusu taşıyor.
- Bu kaygı zayıflıktan ya da karamsarlıktan değil, piyasa ve sermaye balonlarını ve özaldatmayı eleştirel biçimde görmeye dayanan sağlıklı bir şüphecilikten kaynaklanıyor.
- Yazar ve benzer eleştirmenler, piyasa mantığına boyun eğmedikleri gerekçesiyle aşırı küçümseniyor ve ‘sırf muhalefet etmek için karşı çıkmak’ ya da ‘trafik için tık avcılığı yapmak’la suçlanıyor.
- Ancak eleştirinin amacı yalnızca dikkat çekmek değil; sektördeki abartıları ve yalanları, sermaye israfını, çevresel yıkımı ve yalnızca azınlığın kazandığı yapıyı görünür kılmak.
- Yazar, 2021’den bu yana uzaktan çalışmaya karşı kampanya, Clubhouse sesli sosyal ağ balonu, NFT balonu, Quiet Quitting manipülasyonu, FTX vakası gibi çeşitli balon ve manipülasyonları istikrarlı biçimde eleştirdi.
- Bu, basit bir ‘muhaliflik’ değil; güç ve sermayeye yönelik eleştirel düşünce ve sağlıklı güvensizlikten doğuyor.
- Son tabloya bakıldığında, AI balonu yalnızca piyasa beklentileri, hava/vibes ve kör inanç üzerine kurulu son derece kırılgan bir yapı.
- Balonun varlığı açık olmasına rağmen piyasa hâlâ bunu inkâr ediyor ya da gerçekte olduğundan çok daha güçlü ve sağlam olduğunu sanıyor.
- Yazar kendisini bir ‘hater’ olarak tanımlıyor ve israfa, zarara, çevresel yıkıma, aldatıcı pazarlamaya ve işlerin yerini alma yanılsamasına duyduğu nefreti açıkça dile getiriyor.
- Bu yazı klasik anlamda bir rehber değil; AI balonunun özsel sorunlarını ve eleştiri gerekçelerini sıkıştırılmış biçimde derleyen bir metin.
- Yazar, AI sektörünün yanılsamasından, işlemeyen ‘ajan’ kavramından, faydasız pahalı bulut yazılımlarından ve ‘gelecek zaten geldi’ türü abartılardan bıkmış durumda.
- Yazara göre üretken yapay zeka patlaması, gelir, sonuç ve fayda bakımından tamamen yoksun bir seraptan ibaret.
- Tüm bu yapı çöktüğünde, bunun önceden uyarıldığını hatırlamanızı istiyor.
The Magnificent 7’nin zayıf halkası: NVIDIA
- 2025 Temmuz itibarıyla NVIDIA hissesi 170 dolara kadar sert biçimde toparlandı; ancak bu yılın ocak ayında DeepSeek olayı sırasında 100 doların altına düşmesi, başlıca piyasa olaylarına aşırı hassas tepki verdiğini gösteriyor.
- Magnificent 7 (ABD borsasının %35’ini oluşturuyor): NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla, Amazon
- Bunlar içinde NVIDIA’nın piyasa değeri Magnificent 7’nin %19’unu oluşturuyor.
- Çok sayıda Amerikalının emeklilik ve yatırım ürünü bu büyük teknoloji grubuna bağlı olduğundan, AI balonunun çökmesi reel ekonomi üzerinde de etkili olabilir.
- NVIDIA’nın başlıca gelir bağımlılığı ciddi düzeyde
- Microsoft (%18,9), Amazon (%7,5), Meta (%9,3), Alphabet (%5,6), Tesla (%0,9), NVIDIA’nın toplam gelirinin %42,4’ünü oluşturuyor.
- Meta sermaye harcamalarının %25’ini, Microsoft ise %47’sini NVIDIA çipi alımına ayırıyor.
- Microsoft, CoreWeave’den sunucu kiralıyor; CoreWeave ve Crusoe gibi yeni bulut şirketleri de NVIDIA gelirlerinin %10’una katkı sağlıyor.
- NVIDIA’nın çeyreklik performans büyüme oranı
- Yıllık büyüme oranları: %101, %94, %78, %69 (son 4 çeyrek)
- Çeyreklik büyüme oranı ise %69→%59→%12→%12 şeklinde keskin biçimde yavaşladı.
- Veri merkezi geliri (çoğunlukla sunucu GPU’ları) 39,1 milyar dolar ile piyasa beklentisi olan 39,4 milyar doların altında kaldı.
- Çin pazarı sorunları (H20 yasağı vb.) ile birlikte gelir büyümesinin sınırları giderek daha görünür hâle geliyor.
- NVIDIA’nın riskleri
- Büyümenin sürmesi için her çeyrek GPU satışlarının artması gerekiyor.
- Gelirin %88’i veri merkezi GPU’larından, yani AI trade’den geliyor; büyük teknoloji şirketlerinden 5-6 tanesinin ardışık alımları kesilirse tüm piyasa sarsılabilir.
- Gerçekte ABD borsasının %35’i, 5-6 şirketin GPU alımlarıyla ‘taşınan’ bir yapıya sahip.
- Russell 1000 kârlarının %47,87’si Magnificent 7’den geliyor (2024 itibarıyla).
- Sonuç olarak, NVIDIA’nın büyümesinde yavaşlama ya da gelir darbesi yaşanırsa bunun Magnificent 7’nin tamamına, oradan da ABD borsası ve emeklilik piyasasına doğrudan şok olarak yayılabileceği bir yapı söz konusu.
The Hollow "AI Trade" (İçi boş AI trade)
- Piyasadaki yaygın “AI ile para kazanılıyor” algısının aksine, NVIDIA dışında üretken yapay zekadan kâr eden şirket neredeyse yok.
Magnificent 7, 2024~2025 arasındaki iki yılda AI ile ilgili sermaye harcamalarına (Capex) 560 milyar dolar akıttı; buna karşılık ortaya çıkan AI bağlantılı gelir sadece 35 milyar dolar oldu
- Meta, Amazon, Microsoft, Google ve Tesla planlandığı gibi ilerlerse, 560 milyar dolarlık yatırım yalnızca 35 milyar dolarlık gelir yaratmış olacak.
- Fiiliyatta şirketlerin çoğunda yalnızca ‘gelir’ var; kâr (Profit) ise hiç yok.
- Bu piyasa yapısı, son derece irrasyonel ve tehlikeli bir sermaye tüketimi anlamına geliyor.
Microsoft AI Revenue In 2025: 13 milyar dolar, bunun 10 milyar doları OpenAI’nin Azure’a 'sunucu işletme maliyetini ancak karşılayan indirimli ücret' ödemesinden geliyor
-
2025 sermaye harcaması (Capex): 80 milyar dolar
- 2025 Ocak itibarıyla Microsoft’un AI ile ilgili yıllıklandırılmış geliri 13 milyar dolar olarak açıklandı; ancak bunun 10 milyar doları (yaklaşık %77’si), OpenAI’nin Microsoft Azure kullanımı sayesinde oluştu.
- OpenAI’nin ödediği tutar, ‘Microsoft’un sunucu işletme maliyetini ancak karşılayan, büyük ölçüde indirimli bir ücret’ düzeyinde ve gerçekte neredeyse hiç kâr bırakmıyor.
- Microsoft’un gerçek anlamda ‘hakiki’ AI geliri yalnızca yaklaşık 3 milyar dolar ve bu da 2025 sermaye harcamasının %3,75’ine denk geliyor.
- 2024’teki AI gelirinde de 4,7 milyar doların 2 milyar doları OpenAI’den geldi; şirket iki yılda AI altyapısına 135,7 milyar dolar yatırım yaptı, ancak toplam AI gelirinin (17,7 milyar dolar) 12,7 milyar doları iç işlemlerden oluştu.
- Sonuçta Microsoft’un AI işi yalnızca görünüşte şişirilmiş durumda; gerçek kâr son derece sınırlı ve bunun büyük kısmı OpenAI ile yapılan iç işlemlerden ibaret.
Amazon AI Revenue In 2025: 5 milyar dolar
-
2025 sermaye harcaması (Capex): 105 milyar dolar
- Amazon’un 2025 için AI bağlantılı beklenen geliri 5 milyar dolar; bu da 105 milyar dolarlık dev sermaye harcamasına kıyasla çok düşük bir seviye.
- 2024’te de sermaye harcaması 83 milyar dolara ulaştı, ancak gerçek AI geliri yalnızca 2,77 milyar dolar oldu.
- Analistler Amazon’un AI gelirinin %80 artabileceğini öngörse de, yatırım-getiri yapısı son derece verimsiz.
- Amazon CEO’su Andy Jassy, “AI, buluttan bu yana en büyük iş fırsatı ve internetten sonra en büyük teknolojik değişim” vurgusu yaptı; ancak gerçek veriler bu iddiayı desteklemiyor.
- Devasa sermaye girişine rağmen, AI’dan anlamlı kâr üretilemeyen yapısal sınırlılık açıkça ortaya çıkıyor.
Google AI Geliri: en fazla 7,7 milyar dolar
-
2025 sermaye harcaması (Capex): 75 milyar dolar
- 2025'te Google'ın yapay zeka ile ilgili azami gelir tahmini yalnızca 7,7 milyar dolar olup, Bank of America analistinin tahmini bile bir miktar cömert kalmaktadır
- Bunun 4,2 milyar doları Google Cloud içindeki yapay zeka abonelik gelirlerinden, 3,1 milyar doları ise Google One'ın premium yapay zeka planından gelmektedir
Kalan 1,1 milyar dolar ise Workspace hizmetlerine Gemini AI özelliklerinin zorla eklenmesiyle yapılan fiyat artışından elde edilen gelirdir - Google One premium yapay zeka planının 3,1 milyar dolar gelir elde etmesi için yaklaşık 12,9 milyon ücretli abone varsayılması gerekir, ancak bu tahminin gerçekçi bir dayanağı zayıftır
- Workspace geliri de iş kullanıcılarına yönelik zorunlu fiyat artışı etkisine dayandığı için sürdürülebilir büyüme konusunda soru işaretleri doğurmaktadır
- Toplam 75 milyar dolarlık yapay zeka bağlantılı sermaye harcamasına kıyasla, gerçek yapay zeka geliri (kâr değil) son derece sınırlı düzeydedir
Meta AI Geliri: 2~3 milyar dolar
-
2025 sermaye harcaması (Capex): 72 milyar dolar
- 2025'te Meta'nın yapay zeka geliri 2~3 milyar dolar düzeyindedir ve 72 milyar dolara ulaşan yapay zeka altyapı yatırımına kıyasla son derece küçüktür
- Meta, üretken yapay zeka (LLM, görsel üretimi vb.) özelliklerini Instagram DM gibi tüm ana hizmetlerine zorla entegre etmiş, ancak bundan gerçek anlamda gelir elde etmede başarısız olmuştur
- Telif hakkı davalarında açıklanan belgelere göre Meta, 2035'e kadar 460 milyar~1,4 trilyon dolar yapay zeka geliri iddia etmiş olsa da bu, gerçekçilikten uzak bir abartıdan ibarettir
- Toplam gelirin %99'u reklama dayanmakta olup, Llama model lisans gelirleri de bazı bulut ortaklarından (AWS, NVIDIA, Google vb.) gelebilir; ancak somut performans rakamları açıklanmamıştır
- Sonuç olarak Meta'nın yapay zeka bölümü, devasa yatırıma karşın kâr üretmekten uzaktır ve yalnızca büyük nakit tüketimi ile verimsizliği daha da derinleştiren bir yapıya sahiptir
Tesla, üretken yapay zekadan para kazanıyor gibi görünmüyor
-
2025 sermaye harcaması (Capex): 11 milyar dolar
- Tesla, Magnificent 7 içinde yer alsa da üretken yapay zeka temasına en uzak şirket konumundadır
- Elon Musk xAI ile (temsilî LLM olan Grok'u geliştiriyor ve Twitter'ın sahibi) yapay zeka alanına girmiş olsa da, xAI ayda 1 milyar dolar nakit yakarken yılda 100 milyon dolar (ayda 8,3 milyon dolar) gibi son derece sınırlı bir gelir kaydetmektedir
- Tesla'nın yapay zeka ile ilgili doğrudan geliri fiilen yok denecek kadar azdır; xAI'ye yatırım yapılıp yapılmayacağı da hissedar oylamasıyla belirlenecektir, ancak bunun Musk'ın kişisel kaldıraç amaçlarına daha çok hizmet ettiği görülmektedir
- Tesla sermayesi xAI gibi yapay zeka girişimlerine yönlendirilirse, gerçek gelir üretme ihtimali düşük kalırken, buna karşılık Tesla'nın ana işindeki gelir ve marka bozulması riski büyüyecektir
- Sonuç olarak Tesla, üretken yapay zeka çılgınlığının doğrudan kazananı değildir ve yapay zeka yatırımlarından somut kâr beklemek de zordur
Apple'ın yapay zeka hikayesi tuhaf
-
2025 sermaye harcaması (Capex): yaklaşık 11 milyar dolar
- Apple, üretken yapay zeka benimseme konusunda en isteksiz ve yapay zeka trendinin gerisinde kalmış şirket olarak değerlendirilmektedir
- Apple Intelligence özellikleri yayımlandıktan sonra, milyonlarca kullanıcı yapay zekaya karşı daha da olumsuz bir tutum geliştirdi; bunun nedeni belge özetleme, e-posta yazma, özel emoji gibi yapay zeka işlevlerinin çoğunun aslında istenmeyen özellikler olmasıydı
- Piyasada Apple'ın yapay zeka yarışında geri kaldığı değerlendirmesi yapılırken, üretken yapay zekayı zorla devreye sokmasının sonucu olarak kullanıcı memnuniyetsizliği daha da arttı
- Buna rağmen Apple, yapay zeka altyapısına astronomik yatırımlar yapmadı ve yapay zeka ile ilgili sermaye harcaması yaklaşık 11 milyar dolar ile görece oldukça düşük kaldı
- Sınırlı pazar potansiyeline ve kârsız yapay zeka ürünlerine devasa sermaye bağlamamış olması açısından, Apple'ın yaklaşımı aksine daha muhafazakâr ve temkinli görülebilir
Kırılgan Beşli — Amazon, Google, Microsoft, Meta ve Tesla — NVIDIA'nın gelecekteki büyüme hikayesini finanse ederek ABD borsasını ayakta tutuyor
- Amazon, Google, Microsoft, Meta, Tesla gibi sözde "Kırılgan Beşli", NVIDIA GPU satın alımları üzerinden ABD borsasını ayakta tutan bir yapı oluşturmaktadır
- NVIDIA'nın piyasa değeri, ABD toplam borsasının yaklaşık %8'ini, S&P 500'ün ise yaklaşık %7,5'ini oluşturmaktadır; gelirinin %88'i üretken yapay zeka için kurumsal GPU'lardan gelmekte ve bunun %42'si bu beş şirketin alımlarına dayanmaktadır
- Bunlardan yalnızca birinin bile NVIDIA çip yatırımlarında değişikliğe gitmesi, ABD genel piyasası üzerinde doğrudan ve ciddi olumsuz etki yaratabilir
- NVIDIA'nın finansal sonuçları doğrudan piyasa güveniyle eşdeğer görülürken, gerçekte bu şirketlerin kurduğu yapay zeka hizmetleri devasa zarar yazmasına rağmen somut gelir ve kâr üretimine neredeyse hiç katkı sunmamaktadır
- Her şirket 'yapay zekanın getirdiği büyüme', 'yapay zekanın yol açtığı iş gücü ikamesi' gibi söylemler kullansa da, bunlar gerçek gelir rakamlarını açıklamaktan kaçınmaya yönelik işaretlerden ibarettir
- Ortada gerçek bir büyüme ya da gelir artışı olsaydı, bunu tüm piyasaya büyük şekilde duyururlardı; bunun yerine sürekli olarak yalnızca devasa maliyetler yüklenmektedir
- Sonuçta yapay zeka patlamasının özü, gerçek iş geliri değil; NVIDIA GPU satın alımları etrafında dönen bir sermaye dolaşımıdır
Ed! Amazon Web Services'ın kâra geçmesi yıllar aldı! İnsanlar Amazon'un başarısız olacağını söylüyordu!
- Pek çok kişi "Amazon da bir süre zarar etti, dolayısıyla yapay zeka da zamanla kâra geçebilir" mantığını tekrar ediyor; ancak gerçekte Amazon Web Services (AWS) ile üretken yapay zeka sektörü özünde farklıdır
- Barron's'un 1999 tarihli Amazon.bomb yazısında Amazon'un zarar yapısı, yoğunlaşan rekabet ve 'bir gün kâra geçme ihtimali'ne yönelik kuşkucu bakış yer alıyordu, ancak
o dönemde bile Amazon'un iş modelinin (çevrimiçi ticaret) piyasadaki talebi baştan reddedilmiyordu - AWS de 2006'daki çıkışı öncesi ve sonrasında zarar etmişti; ancak zaten var olan net bir pazar (web hizmetleri, artan çevrimiçi trafik) içinde gerçek talep bulunuyordu ve büyümenin ardından hızla kâra geçmeyi başardı
- Üretken yapay zeka sektörü ise AWS'den farklı olarak, kârlı ve sağlam bir iş modeline ya da kitlesel talebe sahip olduğunu henüz kanıtlamış değildir
- Geçmişte Amazon'a yönelik şüphelerin yanlış çıkmış olması nedeniyle, bugün yapay zeka sektörüne yönelik eleştirileri 'nasıl olsa bir gün kâra geçer' diye iyimserlikle karşılamak, temel bağlam farkını görmezden gelen yanlış bir kıyastır
Ama Amazon Web Services'ten Bahsedelim
- Amazon Web Services(AWS), aslında Amazon.com'un hızla artan web trafiğini ve karmaşık hizmet işletim altyapısını kendi içinde ölçeklendirme sürecinden türeyen bir iş koluydu
- İnternetin ilk dönemleriydi (Facebook ve Twitter ortaya çıkmadan önce) ve AWS, bulut bilişim, sunucu kiralama, depolama gibi gerçek altyapı inovasyonlarını ilk kez sunarak pazarı yeniden yarattı
- 2006 tarihli bir Bloomberg haberinde bile Bezos'un “tehlikeli bahsi” olarak değerlendiriliyor, Wall Street ve yatırımcılardan güçlü bir şüphecilikle karşılaşıyordu
- Ancak o dönemde bile donanım/yazılım altyapısı zaten kurulmuş durumdaydı ve yönetimin, birkaç yıllık büyük ölçekli ön yatırım tamamlandıktan sonra işin asıl sonuçlarını vereceğine dair uzun vadeli öngörüsü açıktı
- Dönemin analistlerinden Scott W. Devitt, “yıllarca ekonomik getiri olmayacağı” yönünde karamsar bir değerlendirme yapsa da,
gerçekte AWS, zaten var olan belirgin pazar talebini (şirketler ve geliştiricilere yönelik BT altyapı hizmetleri) hızla emerek başarıyla kâra geçti - Bugünkü yapay zeka patlamasında da çok sayıda analist, üretken yapay zekanın AWS gibi kârlı bir sektör haline geleceği konusunda iyimser, ancak
gerçekte Salesforce, Palantir gibi büyük BT şirketleri bile yapay zeka tarafında kârlılık iyileşmesine dair bir işaret olmadığını resmen açıkladı - Açık fark şu ki, AWS net bir pazar ve ihtiyaç temelinde büyürken, üretken yapay zeka hizmetlerinde yalnızca abartılmış beklentiler var; somut talep ve gelir modeli ise henüz kanıtlanmış değil
- Bunun altı çizilerek, analistlerin de büyük çaplı yanlış öngörülerde bulunabileceği ve yalnızca piyasa iyimserliğine bakarak yapay zeka işlerinin başarılı olacağını varsaymanın tehlikeli olduğu vurgulanıyor
Ama Amazon Web Services Paraya Mal Oldu Ed, Şimdi Sonun Geldi!
- AWS de uzun süre zarar ve devasa sermaye harcaması (Capex) yüküyle büyüdü,
2015'te kâra geçmesinden hemen öncesine kadar bile birçok analist (ör. Katy Huberty),
“AWS hâlâ büyük zarar yazıyor”, “kâra katkısı düşük” şeklinde karamsar değerlendirmeler yapıyordu - 2014 itibarıyla Amazon'un toplam 4,9 milyar dolarlık sermaye harcamasının önemli bir kısmı AWS'ye gitmişti,
ancak sonuçta 10 yılda yapılan toplam 67,6 milyar dolarlık yatırımla AWS,
çeyrek başına milyarlarca dolar kâr üreten dev bir altyapı işine dönüştü - Ayrıca, 67,6 milyar dolar, Amazon'un 2024 yapay zeka sermaye harcamasının (83 milyar dolar) bile altında kalıyor
ve 2025'te Amazon'un toplam yapay zeka sermaye harcamasının yalnızca 1/15'i düzeyinde - Yani, AWS'nin büyümesine harcanan para bile mevcut yapay zeka patlamasına akan sermayenin çok küçük bir kısmı
- Buna karşılık, üretken yapay zeka sektörü kısa sürede zaten onlarca ila yüzlerce milyar dolarlık sermayeyi içine akıtıyor, ancak ne kârlılığını ne de pazar geçerliliğini fiilen kanıtlayabilmiş durumda
- Özetle, geçmişteki AWS ile üretken yapay zeka arasında yatırılan sermaye, pazar geçerliliği ve büyümenin açıklığı açısından temel farklar var
- Mevcut yapay zeka yatırımlarının ölçeği ve hızı, AWS dönemindekilerle kıyaslanamayacak düzeyde
Generative AI and Large Language Models Do Not Resemble Amazon Web Services or The Greater Cloud Compute Boom, As Generative AI Is Not Infrastructure
- Birçok kişi üretken yapay zeka ve büyük dil modellerini (LLM), AWS, Azure, Google Cloud gibi bulut altyapı işleriyle aynı düzlemde karşılaştırıyor, ancak gerçekte bu iki işin doğası tamamen farklı
- AWS gibi bulut hizmetleri, EC2 (bilgi işlem kiralama) ve S3 (depolama kiralama) örneklerinde olduğu gibi gerçek BT altyapısını esnek şekilde sunar ve kurumsal pazarda zaten on milyarlarca dolarlık gelir üretir
Talebi açık olan, şirketlere ve geliştiricilere yüksek fayda sağlayan temel bir iş koludur - Bulut altyapısının özü, dünyanın her yerinden hizmetlerin daha ucuz ve istikrarlı biçimde işletilmesini sağlamaktır; çünkü müşterinin altyapıyı bizzat kurup işletme ihtiyacını ortadan kaldırır
- AWS'nin büyümesi, çevrimiçi alışveriş, web hizmeti trafiği artışı gibi zaten var olan sorunları ve talepleri etkili biçimde çözmesi sayesinde gerçekleşti
- Yani önce açık bir iş ihtiyacı ve pazar talebi vardı
- Buna karşılık, üretken yapay zeka/LLM işi, aşırı veri merkezi ve GPU maliyetleri dışında, altyapı olarak çeşitlilik, genel amaçlılık ve net pazar talebi açısından yetersiz
- Nitekim yapay zeka girişimlerinin çoğu da sonuçta AWS ya da Azure gibi “gerçek” altyapıların üstüne kurulmak zorunda
- Sonuç olarak, üretken yapay zeka, bulut altyapısının yalnızca bir özelliği (feature) ve
bulut gibi çeşitli sektörlerin ve ürünlerin temeli olabilecek genel amaçlı bir altyapı olduğu hiçbir zaman kanıtlanmış değil
Yapay zeka patlaması ile altyapı inovasyonunu aynı düzlemde karşılaştırmak mantıksal bir hata
Companies Built On Top Of Large Language Models Don't Make Much Money (In Fact, They're Likely All Deeply Unprofitable)
- Üretken yapay zeka (LLM) tabanlı şirketlerin neredeyse tamamı zarar ediyor. İstisna olarak Midjourney 2022'de kâr ettiğini öne sürdü, ancak bugün bu durum belirsiz
- OpenAI, Anthropic, Cursor(Anysphere) dışında, yıllık geliri 500 milyon doları aşan şirket yok
- Midjourney, Ironclad, Perplexity gibi yalnızca birkaç şirketin yıllık geliri 100 ila 200 milyon dolar bandında ve 100 milyon doların üzerinde gelir elde eden üretken yapay zeka şirketlerinin dünya genelindeki sayısı yalnızca 12
- Bunların bir kısmı şimdiden satın alındı ve 7'si yıllık 50 milyon doların biraz üzerinde bir seviyede kalıyor
- SaaS/kurumsal yazılım pazarıyla karşılaştırıldığında bu gelir ölçeği son derece küçük (ör. Hubspot'un yıllık geliri 2,6 milyar dolar)
- Üç yıl geçmiş olmasına rağmen, OpenAI ve Anthropic gibi lider şirketler bile milyarlarca dolar zarar ederken, büyüyen şirketler de ne geniş kitle ilgisi ne de kârlılık gösterebiliyor
- En bilinen örneklerden Cursor bile 500 milyon dolar gelir üretiyor olsa da, aşırı iddialı fiyatlandırma politikası ve hizmet kısıtlamaları nedeniyle sürdürülebilir olmayan bir iş modeli olduğu ortaya çıkıyor
Cursor's $500 Million "Annualized Revenue" Was Earned With A Product It No Longer Offers, And Anthropic/OpenAI Just Raised Their Prices, Increasing Cursor’s Costs Dramatically
- Cursor'ın 500 milyon dolarlık yıllıklandırılmış geliri, gerçekte artık satılmayan ve sürdürülebilir olmayan bir hizmetten elde edilen bir sayı
- 2025 Haziran'ında Anthropic ve OpenAI API fiyatlarını artırıp hizmet katmanları/öncelikli işleme gibi yapılar getirdiğinde, Cursor'ın işletme maliyetleri keskin biçimde arttı
- Bunun sonucunda Cursor, abonelik ücretleri, kullanım kısıtları ve hız sınırlamaları gibi kullanıcı aleyhine politikaları art arda devreye aldı
- Cursor'ın gelirindeki hızlı büyümenin arkasında, hiç kârlı olmayan agresif bir fiyat politikası ve model kullanım koşulları vardı; artık bunlar sürdürülemediği için hizmet kalitesi ve koşullar kötüleşti
- Gerçekte Cursor'ın topladığı yatırımın büyük kısmı OpenAI, Anthropic gibi LLM sağlayıcılarına ödeniyor
- Bu ortamda hiçbir yapay zeka girişiminin kalıcı bir iş modeli kurması kolay değil ve Cursor'ın hızlı büyüme örneği de sonuçta “sahte büyüme” olarak ortaya çıkıyor
> Hayır, Gerçekten, Tüketiciye Yönelik Yapay Zeka Girişimleri Nerede?
- Öne çıkan tüketici yapay zeka girişimlerinden Perplexity'nin yıllıklandırılmış geliri yalnızca 150 milyon dolar ve
2024'te gelirinin %167'sine denk gelen ödemeleri Anthropic, OpenAI ve Amazon'a yaparak 68 milyon dolar zarar yazdı - Gerçekte tüketiciye yönelik üretken yapay zeka hizmetlerinin düzgün biçimde gelir yarattığı örnek neredeyse yok
- Yeni yapay zeka hizmetlerinin çoğu, mevcut arama, otomasyon, chatbot gibi var olan SaaS işlevlerinin tekrarından öteye geçemiyor; dolayısıyla ne gerçek bir inovasyon ne de “yeni bir pazar” yaratabiliyor
The Generative AI Software As A Service Market Is Small, With Little Room For Growth And No Profits To Be Seen
- Üretken yapay zeka SaaS pazarı toplamda çok küçük ve yüksek büyüme ile kârlılığa sahip hiçbir şirket yok
- Sektör, gerçek gelir yerine yalnızca ‘yıllıklandırılmış gelir (Annualized Revenue)’i öne çıkarıyor; ancak bu metrik, aylık gelir düşük olduğunda veya abone kaybı yüksek olduğunda gerçek büyüme ve sürdürülebilirliği değerlendirmekte yetersiz kalıyor
- Aylık gelir bazında hesaplandığında şirketlerin çoğu yalnızca 10 milyon doların altında kalıyor; örneğin 2008’de AWS’nin aylık geliriyle (15,75 milyon dolar) karşılaştırıldığında bile büyüme hızı oldukça geride
- Cursor dışında dikkat çeken bir SaaS şirketi yok ve “en hızlı büyüme” ile övünen şirketler bile şeffaf olmayan fiyat politikaları ve yanıltıcı büyüme metrikleri kullanıyor
- Önde gelen yapay zeka arama SaaS’i Glean bile 2024~2025 arasında art arda yatırım alıp “100M ARR’ye ulaştık” duyurusu yaptıktan sonra aylık gelir ve gerçek büyümede duraklama, ani fiyat artışları gibi sorunlar yaşadı; yani gerçek pazar karşılığı da yüksek büyüme de yok
- Genel olarak üretken yapay zeka SaaS pazarı dar, büyüme alanı sınırlı ve henüz kâra geçmeyi başaran hiçbir şirket yok
There Are No Unique Generative AI Companies — And Building A Moat Based On Technology Is Near-Impossible
- Üretken yapay zeka şirketlerinin neredeyse tamamı aynı işlevleri sunuyor (chatbot, arama-özetleme, metin/görsel üretimi, çeviri, kodlama desteği vb.); bu nedenle teknik farklılaşma son derece zor
- Sonuçta şirketlerin çoğu aynı LLM API’lerine (OpenAI, Anthropic vb.) bağımlı ve temel fikri mülkiyetin (IP) sahibi de LLM sağlayıcıları
- Cursor gibi büyüyen örneklerde bile UI, prompt ve fiyat politikası dışında kayda değer bir fark yok; rakipler de (Amazon, ByteDance vb.) benzer ürünleri kolayca çıkarabiliyor
- Hizmet tasarımı ve operasyon, teknik giriş engeli (moat) oluşturamaz; model sağlayıcıları isterse istedikleri anda klon bir hizmet üretebilir
- Sonuç olarak özgün bir üretken yapay zeka girişimi ya da gerçek anlamda ‘moat’ oluşturmayı başaran bir örnek yok
Established Large Language Models Are A Crutch
- Geçmiş teknoloji patlamalarında şirketler kendi modellerini ve altyapılarını geliştirirdi; ancak üretken yapay zeka çağında neredeyse tüm girişimler birkaç büyük LLM’e (OpenAI, Anthropic vb.) bağımlı
- Sonuç olarak pazar, iki ya da üç şirketin merkezde olduğu ve geri kalanların taşeron gibi yalnızca işlevsel yazılım eklediği bir yapıya dönüştü
OpenAI And Anthropic Are Their Customers' Weak Point
- OpenAI, Anthropic gibi LLM sağlayıcıları fiyatları ve hizmet koşullarını istedikleri zaman tek taraflı değiştirebilir ve Windsurf engelleme örneğinde olduğu gibi müşterilerinin işini doğrudan tehdit edebilir
- Müşteri şirketler, LLM sağlayıcılarının politika değişikliklerine tamamen bağımlı durumda
The Limited Use Cases Are Because Large Language Models Are All Really Similar
- Tüm büyük dil modelleri neredeyse aynı veri ve mimariyi (Transformer vb.) kullanıyor; bu yüzden işlevsel farklılık ve kullanım alanı çeşitliliği de son derece sınırlı kalıyor
Generative AI Is Simply Too Expensive To Build A Sustainable Business On Top Of It
- İşletme giderleri ve API maliyetleri gibi kalemler aşırı yüksek ve öngörülmesi zor
- OpenAI, Anthropic, Perplexity gibi şirketlerin hepsinde gelir karşısında işletme maliyeti baskısı çok ağır; bu da sürdürülebilir bir iş modelini neredeyse imkânsız hale getiriyor
Companies Are Using The Term "Agent" To Deceive Customers and Investors
- ‘AI agent’ terimi, gerçekte otonom olmayan chatbot’ları ve otomasyon akışlarını daha etkileyici göstermek için kullanılan bir pazarlama aldatmacasına yakın
- Örnek olarak Salesforce’un Agentforce’u, OpenAI’ın ChatGPT Agent’ı, Glean, ServiceNow gibi ürünler ‘AI agent’ adı altında gerçekte yalnızca basit chatbot veya IF-THEN tabanlı otomasyon özellikleri sunuyor
- Gerçekte tek adımlı görevlerde başarı oranı yalnızca %58, çok adımlı görevlerde ise %35; yani insanların yerini alan gerçek agent’lar kesinlikle değiller
- Kodlama agent’ları bile fiiliyatta çalıştırma, hata ve kalite kontrolü açısından tamamen insan gözetimine bağımlı
- Gerçek araştırma sonuçlarına göre yapay zeka kodlama araçları geliştirici verimliliğini %19 azaltıyor
- ‘AI agent’ terimi, müşteri ve yatırımcıları yanıltmaya dönük abartılı, sembolik bir retorikten ibaret; medya da bunu eleştirel süzgeçten geçirmeden tekrar ediyor
But Really Though, Everybody Is Losing Money On Generative AI, And Nobody's Making A Profit
- UBS raporuna göre, fiilen yapay zeka hizmeti işleten halka açık şirketlerin yapay zeka kaynaklı gelirleri son derece düşük
- Örneğin ServiceNow’un yapay zeka bağlantılı yıllık sözleşme değeri (ACV) yalnızca 250 milyon dolar; bunun da gerçekten yalnızca ‘AI’ gelirini mi temsil ettiği belirsiz
- Gartner, 2027’ye kadar ‘AI agent’ projelerinin %40’tan fazlasının yarıda bırakılacağını öngörüyor
- Adobe, Salesforce gibi şirketler de üretken yapay zeka konusunda yoğun tanıtım yapıyor ama yıllıklandırılmış gelirleri yaklaşık 100 milyon dolar seviyesinde; maliyetler hesaba katıldığında gerçek kâr neredeyse yok ya da zarar sınırında
- Bu gelir ölçeği, geleceğin endüstrisine liderlik etmek için gülünç derecede küçük; gerçek kârlılık da pazar karşılığı da yok
OpenAI and Anthropic Are The Generative AI Industry, Are Deeply Unstable and Unsustainable, and Are Critical To The AI Trade Continuing
- OpenAI ve Anthropic, üretken yapay zeka sektörünün gelirinin yarısından fazlasını oluşturuyor; ancak her yıl milyarlarca dolar zarar yazarak son derece kırılgan bir yapı sergiliyorlar
- OpenAI, SoftBank gibi kaynaklardan 40 milyar dolar toplamaya çalışıyor ve bunun 30 milyar dolarlık kısmı hâlâ kesinleşmiş değil
- Yatırımın önemli bir bölümü veri merkezlerine (ör. Stargate) ayrılacak; ancak bu fonlamanın gerçekten sağlanıp sağlanamayacağı da belirsiz
- 2025’e kadar kâr amaçlı şirkete dönüşemezse 20 milyar dolarlık fonun 20 milyar dolarını kaybedecek; 2026 Ekim’e kadar da dönüşüm olmazsa tüm yatırım borca dönüşecek
- Microsoft gibi büyük yatırımcılarla yürütülen görüşmeler de tıkanmış durumda
- Anthropic de yıllık 4 milyar dolar gelire karşılık 3 milyar dolar zarar ediyor ve Cursor gibi önemli müşterilere tekrar tekrar fiyat artışı ve hizmet kısıtlaması uyguluyor
- Ne kârlılık ne de sürdürülebilirlik sunan istikrarsız bir iş yapısı var
- Bu iki şirket üretken yapay zeka toplam gelirinin %50’sinden fazlasını oluşturuyor; ancak gerçekte tamamen zarar eden bir yapıya bağımlılar
- Dış finansman ve sürekli altyapı genişlemesi olmadan varlıklarını sürdürmeleri bile belirsiz; bu gerçekten bir ‘risk endüstrisi’
There Is No Real AI Adoption, Nor Is There Any Significant Revenue
- Üretken yapay zeka hizmetlerinde gerçek anlamda yaygın benimsenme (adoption) ve kayda değer gelir neredeyse yok
- ChatGPT, haftalık 500 milyon kullanıcı rakamını öne sürüyor; ancak gerçek ücretli abone sayısı 15,5 milyon ile sınırlı ve bunların önemli bir kısmı da iş amaçlı değil, tek seferlik kullanım veya öğrenme/ödev gibi amaçlara dayanıyor
- Google Gemini gibi hizmetler de gerçek kullanıcı sayısını şişirmek için Google Assistant gibi ürünlerle birleştirilmiş sayımlar kullanıyor; bu nedenle gerçek pazar penetrasyonu çok daha düşük
- Sektör, medya ve yatırım piyasası 3 yıldır yapay zeka dalgasını körüklüyor olsa da gelir, abone ve ekosistem açısından tablo mevcut SaaS ile kıyaslandığında belirgin biçimde zayıf
- ChatGPT dışında pazarda anlamlı gelir ya da kullanıcı tabanı elde etmiş bir üretken yapay zeka hizmeti fiilen yok
Yes, Generative AI "Does Something," But AI Is Predominantly Marketed Based On Lies
- Üretken yapay zekanın belirli bir düzeyde işlev sunduğu doğru olsa da (kodlama, arama vb.), ilgili şirketlerin tamamı zarar ediyor;
tek bir kârlı şirketin bile olmadığı bu durumda bunun gerçek bir endüstri olduğu söylenemez - 'Agent', 'AGI', 'singularity' gibi terimler aşırı kullanılarak, sanki LLM'ler otonom ve zeki bir yeniliği hayata geçiriyormuş gibi abartılıyor
- Yapay zekanın insan işlerinin yerini alacağı yönündeki iddialar da şirket değeri ve hisse fiyatını yükseltmeye dönük kasıtlı abartı/çarpıtmadan ibaret
- Gerçekte medyanın ve şirket tanıtımlarının büyük bölümü, yatırımcıları ve kamuoyunu yanıltacak şekilde yapay zekanın yeteneklerini gerçekte olduğundan büyük gösteriyor
- Modelin yalan söylemesi, dolandırıcılık vb. davranışları da kasıtlı prompt'larla yönlendirilmiş sonuçlar olmasına rağmen, medya bunları otonomi ve risk söylemini abartmak için kullanıyor
- Genel olarak üretken yapay zeka pazarı, fiilen 50 milyar dolarlık bir sektörü 1 trilyon dolarlık geleceğin endüstrisi gibi paketleyen büyük bir yanılsama ve medya da bu balonun oluşumuna katkı sağlıyor
The AI Trade Is Entirely About GPUs, And Is Incredibly Brittle As A Result
- Yapay zeka hisselerindeki işlem hareketleri kârlılık, kullanıcı artışı ve teknolojik yenilikten bağımsız ilerliyor
- Şirketlerin hisseleri yapay zekadan para kazandıkları için değil, yapay zekayla ilişkilendirilen imaj ve hava nedeniyle yükseliyor
- OpenAI ve onun üzerine inşa edilen şirketler iş açısından son derece kırılgan; büyük dil modellerinin işletme maliyeti çok yüksek ve temelden farklılaşan yenilik üretmek de zor
- Bugünkü yapay zeka endüstrisinin tamamı tamamen GPU satışına bağımlı bir yapıda
- CoreWeave, Oracle, Meta gibi şirketler NVIDIA'dan büyük miktarda GPU satın alıyor; Microsoft da OpenAI'ı desteklemek için büyük ölçekli Azure altyapısını NVIDIA GPU'ları temelinde işletiyor
- Microsoft, Meta, Google, Apple, Amazon ve Tesla'nın hiçbiri yapay zekadan kayda değer gerçek bir kâr elde edemiyor; hisse büyümesi de yapay zekayla ilgili imaj sayesinde gerçekleşiyor
- Bütün bu akış nihayetinde NVIDIA'nın GPU satabilme kapasitesine bağlı ve yapay zeka ürünlerinin kendisi fiilen anlamlı bir iş değeri üretemiyor. Bazı ürünler benimsenmiş olsa bile çoğu ciddi zarar pahasına işletiliyor
I'm Alarmed!
- Yapay zeka endüstrisi şu anda açıkça bir balon durumunda
- 1990'lardaki BT balonundan bile bugünkü S&P 500'ün ilk 10 şirketindeki aşırı değerlemenin daha ciddi olduğuna dair analizler var
- Üretken yapay zeka, gerçek iş sonuçlarına, kullanıcı kazanmaya, emek otomasyonuna ve somut değer üretimine neredeyse hiç katkı sağlayamıyor. Şirketlerin çoğu kâr edemiyor, tersine ciddi zarar yazıyor
- Bu balon yalnızca finansal sermaye sorunu değil; sürekli GPU satışına bağımlı sembolik bir yapı. Gerçekte veri merkezlerine GPU dolduracak alan ve sermaye de sınırlı
- Maliyet düşüşü ya da ASIC'e (özel amaçlı çip) geçiş iddialarına rağmen, somut kanıt eksikliği ve üretimle uygulamadaki zorluklar sürüyor. Şimdiye kadar hâlâ NVIDIA GPU'larına bağımlılık devam ediyor
- Medya ve piyasa havası, içi boş yapay zeka başarı efsanesini körüklerken, gerçek yenilik ve gelir olmayan tabloyu görmezden geliyor
- NVIDIA hem piyasanın gücü hem de en büyük zayıf noktası. Herkes NVIDIA'ya dayanarak büyük ölçekli GPU alıyor, ama kurulumla birlikte fiilen zarar başlamış oluyor
- Büyük dil modeli tabanlı ürünlerin hepsi birbirine benziyor ve devasa maliyetlere rağmen yalnızca negatif getiri üretiyor
- Mevcut yapay zeka endüstrisi yapısı, geçmişteki Uber veya AWS örneklerinden de farklı; teknoloji ve sanayi dünyasındaki fikir tükenmesi ile tek bir şirkete aşırı bağımlılıktan doğan sıra dışı bir yapı
- Yapay zeka şüphecilerinden sürekli açıklama isteniyor ama yapay zeka iyimserleri somut dayanak ortaya koyamıyor
- Balon patladığında yapay zeka endüstrisinin temel yanılsaması ortaya çıkacak
-
"Çıkarım maliyeti düşüyor mu?" iddiasına itiraz
- Token başı fiyatın düşmesi, doğrudan çıkarım maliyetinin düştüğü anlamına gelmiyor. Model büyüdükçe gerçek maliyet aksine artıyor
- Nitekim reasoning-heavy modeller (ör. Claude Opus 4 vb.) işletme maliyetini artırıyor
-
"ASIC kullanımı çözüm mü?" iddiasına şüpheyle yaklaşım
- OpenAI ve Broadcom gibi şirketler kendi ASIC'lerini geliştirmeye çalışsa da, üretilebilirlik, gerçek performans, sunucu mimarisi uyumu gibi pek çok sorun hâlâ çözülmüş değil
- Microsoft'un da güvenilir bir ASIC geliştirmekte başarısız olduğu örnekler var
- ASIC'e geçiş başarılsa bile, NVIDIA GPU satışları azalırsa yapay zeka işleminin kendisi sarsılır
-
Balonun özündeki risk
- Bugünkü yapay zeka endüstrisi, gerçek yenilik veya altyapısal giriş bariyeri (moat) olmadan, medya ve piyasa psikolojisine dayanarak hisse fiyatı ve değerlemesini ayakta tutuyor
- Tarihte buna benzetilebilecek örnekler yalnızca dot-com balonu ve WeWork çöküşü gibi vakalar
- Piyasa sadece NVIDIA'nın GPU satışlarının sürmesine tutunuyor. Kurulumla birlikte zarar başlayan bir yapı söz konusu
- Sonunda tüm ürünler ve iş modelleri benzer biçimde işliyor; yüksek maliyet-düşük getiri kısır döngüsü oluşuyor
- Endüstri içinde ve dışında içi boş iyimserlik hâkim; yapay zekanın gerçek kullanımı ve yeniliği abartılıyor
- Yapay zeka balonu çöktüğünde, bugüne kadar temelsiz iyimserlik yayanların sorumluluk alması gerekecek
I Don't Like What's Happening : Şu anda olanlardan hoşlanmıyorum
- Teknoloji endüstrisi yenilik, gerçek gelir ve hakiki büyüme peşinde olmalı; ancak bugünkü üretken yapay zeka, piyasa ve medyanın yalnızca insan emeğinin yerini alma fantezisine saplandığını gösteriyor
- Rot Economy (çürümüş ekonomi) tezinde olduğu gibi, gerçek değer ya da ürün kalitesinden bağımsız bir büyüme takıntısının sonucu olarak LLM'ler ve GPU'lar yalnızca para harcama aracına dönüşmüş durumda. Gerçekte kimsenin sevmediği ürünler üretilirken veri merkezi ve çip alımları durmadan sürüyor
- Bugünkü yapay zeka endüstrisi son derece kırılgan ve riskli bir yapıya sahip. Yalnızca dört-beş şirketin çip almaya devam edip etmeyeceğine bağlı olarak tüm piyasa sarsılabiliyor. Kurulur kurulmaz zarar yazdıran GPU'lar, gerçek farklılığı olmayan LLM ürünleri ve sürekli zarar temel sorunlar
- Üretken yapay zeka övücüleri, bazı medya kuruluşları ve yöneticiler eleştirel görüşlere küçümseyici bir tavırla yaklaşıyor; gerçek fayda ya da yenilik açıklamak yerine yanılsamayı büyütüyor. Yapay zekanın harika olduğunu iddia ediyorlar ama somut dayanakları zayıf
- LLM'ler doğruyla yanlışı ayırt edemiyor ve yanlış bilgiyi otoriter bir tonla aktarıyor. Yöneticiler ve müdürler yapay zekayla akıllanmış gibi davranıyor, bunu gerçek öğrenme ve sorumluluktan kaçmanın aracı yapıyor
- Üretken yapay zekanın en büyük yanılsaması ekonomik faaliyet görüntüsü. Gerçekte anlamlı bir değer üretemese de GPU'lara ve veri merkezlerine dev yatırımı meşrulaştırarak yalnızca balonu büyütüyor
- Bu yapı Uber'e, AWS'ye ya da geçmişteki diğer sektör örneklerine hiç benzemiyor. Tek bir şirketin donanım satışları dört-beş şirkete bağlı ve algıdaki bir değişim bile devasa bir domino etkisi yaratabilir
- Bugünkü yönelim gereksiz israf ve yıkıma yol açıyor. Çok sayıda insanın emeklilik birikimi ve işi yok oldu; büyük şirketler de çeyreklik büyüme rakamlarını makyajlamak için veri merkezlerine ve GPU'lara astronomik harcamalar yapıyor
- Nihayetinde piyasa karmaşasının sorumluları açıkça var ve bunun bedeli tüm endüstriye yansıyacak. Bu süreçte insanlara korku ve güvensizlik aşılamak yerine, gerçek sorumluları doğru biçimde görmek önemli
- Sam Altman, Dario Amodei, Satya Nadella, Sundar Pichai, Tim Cook, Elon Musk, Mark Zuckerberg, Andy Jassy gibi isimlerin bu gereksiz ve yıkıcı ekonomik yapıyı sürüklemede sorumluluğu bulunuyor
- Balon patladıktan sonra mutlaka hesap vermeleri gerekecek
- Sıradan insanlar da bu yapıyı yeterince anlayabilir; iktidarın ya da sermayenin doğruluk ve bilgelik anlamına gelmediğini kavramak, daha iyi bir gelecek kurmak için gerekli
5 yorum
LLM'lerin dezavantajları olmadığı söylenemez ama tüm AI hizmetlerinin kârlı olmadığı görüşüne katılmak zor. Önümüzdeki 5 yıl içinde mevcut platform hizmetlerinin neredeyse tamamının AI ajanlarıyla değiştirileceğini düşünüyorum.
LLM’ler gerçekten işe yarar hale gelmişken hiç kullanmadan küçümseyip bilerek kaçınan kişi sorunludur.
Ama mevcut tüketici seviyesi hizmetlerin kalitesi, kullanması zor bir düzeyde.
Perplexity, GPT, Gemini gibi bilinen servislerin ücretli modellerini denedim ama hepsi üç aşağı beş yukarı aynı.
Kaynakları bizzat bulup link ekleyerek gerekli veriyi kaşıkla versem bile düzgün okumuyor, içerik uydurup sadece yanlış iddiaları tekrarlıyorlar.
Bir de hepsinde tuhaf bir inat var; bir kez yanlış bir iddia ortaya atmaya başladılar mı artık düzeltemiyorsunuz. Tüm konuşmayı çöpe atıp baştan başlamak daha hızlı.
Açıkçası böyle şeylerle didişmek sinir bozucu. Söyleneni anlamıyorlar.
O sürede gidip belgeyi kendim bulup kendim anlayıp düzeltmem daha hızlı.
Copilot türü servislerde de birini seçmek için birkaç tane denedim ama sonunda hepsini bıraktım.
Snippet düzeyindeki işleri iyi yapıyorlar ama daha fazlasını beklemek zor. Öyleyse ne diye veri paylaşayım, o yavaş internet bağlantısına bağlanıp kullanayım? Gider birkaç snippet daha kaydederim.
İyi deneyim yaşadığını söyleyenlerin hangi servisi ne kadar karmaşık işlerde kullandığını bilmiyorum.
Claude Code’u kullanma deneyimime göre, ajanların geliştirmeyi tamamen devralmasından çok, geliştirme sürecinde bizzat kod yazdığım tam o kısmı dışarıya vermişim gibi hissettirdi.
Tasarımı çoğu durumda insanın yapması gerekiyor ve talimatları da kim gelirse gelsin aynen uygulayabilecek kadar ayrıntılı vermek gerektiği için, duyduklarımdan farklı bir deneyimdi.
Yine de memnuniyetle kullanıyorum. İşimi çok fazla azaltamasa da, yapay zeka çalışırken benim başka işlerle uğraşabilmem ya da başka bir yapay zekaya komut verebilmem sayesinde zaman tasarrufu açısından yardımcı oldu.
Claude Code kullanıyorsanız, prompt’a
think deeplyveyaultrathinkgibi önceden tanımlı akıl yürütme komutlarını eklemenizi veShift+Tabile plan mode’a geçerek çalışmanızı öneririm.VisiCalc, Lotus 1-2-3 falan çıktığında bile hâlâ abaküsle hesap yapanlar vardı... İnsanların bunu gerçekten hissetmesine kadar geçen zaman farkı düşündüğünüzden biraz daha fazla olabiliyor.
Hacker News görüşü
Temmuz 2023'te bir arkadaşıma şöyle demiştim: "Dürüst olmak gerekirse bir AI şüphecisiyim. AI ve LLM'ler biraz ilginç ama 5 yıl önceki otonom araçlar gibi, risk sermayesinin yarattığı abartılmış bir trend zirvesindeler ve yakında balonun söneceğini düşünüyorum. Teknolojiyle ilgilenmemin nedeni inovasyonun gerçek insanlar için faydalı hale gelmesi; ama şu aşamada, içerik tüketimi tarafındaki küçük iyileştirmelerin ötesinde yararlı bir kullanım hayal edemiyorum. En iyi yaptıkları şey kulağa makul gelen içerik üretmek, ama gerçekte üretilen her çıktının hata, yanlış, 'halüsinasyon' vb. açısından bir uzman tarafından dikkatle doğrulanması gerekiyor. Eğer herhangi bir fabrika ChatGPT gibi kusurlu ürünler çıkarsaydı hemen kapatılırdı. İnternet zaten düşük kaliteli, hatta aldatıcı içerikle dolup taşma sorunu yaşıyor; bunun daha fazlasını otomatik üretmek kâbus gibi. Üstelik yaygın kullanılan eğitim veri setleri büyük ihtimalle sayısız üreticinin yazılarını izin almadan içeriyor ve bu sistemler sonunda üreticilerin emeğinden yapılmış süslü yalanları hiçbir karşılık ya da atıf olmadan kusuyor. Fazlasıyla rahatsız edici!" Bu 'balonun spectacular deflation' sürecinin ne kadar hızlı geleceğini merak ediyorum. Hayatım boyunca yaklaşık 3 büyük teknoloji balonu gördüm ve sezgime göre o an çok uzakta değil
Ben de mevcut ekonomik dağılım konusunda derin bir şüphe taşıyorum, ama bu frontier alanlarda hep olan bir şey<p>AI alanında insanlar, transformer mimarisinin özünde büyük veri setlerinde anlamsal ilişkileri tespit edip çıkaran ekstraktif bir süreç olduğu gerçeğini gözden kaçırıyor<p>İnsan kültürü verileri, yüzeyde görünmeyen muazzam miktarda tümevarımsal bilgi içeriyor; bu yüzden pek çok zeki insan bunu üretici bir mekanizma sanıyor<p>Bu nedenle tüm alana "üretken" AI deniyor, ama gerçekte hiç de üretken değil. Sadece gizli anlamı çıkarıp seed değerinden dışa doğru tahmin yürütüyor<p>Bu mekanizmanın yararlı olduğu çok alan var. Yeni anlam ya da hikâye üretmeyi gerektirmeyen çok sayıda emek türü var<p>Mevcut anlamsal kalıpları veriye uygulayarak el işini otomatikleştirebilirsiniz; bunu yaparken hedefe ulaşmak için gereken algoritmayı tamamen tanımlamanıza da gerek kalmaz<p>Yeterince problem ve çözüm örneği verirseniz, sanki sonik tornavida gibi genel amaçlı bir algoritma, gizli algoritmayı model parametrelerine emdirip tamamen çözülmüş problem ailelerinin hepsini çözebilir<p>Tabii bu, zaten yeterince çözülmüş problem sınıflarında etkili. Çözülmemiş problemler için de, eğer sorun bir üret-doğrula çerçevesiyle ele alınabiliyorsa, bu araçla belki bir çözüm denemesi yapılabilir
Bu balonun, 19. yüzyıl demiryolu balonu ya da ilk nesil dotcom balonu gibi, sonunda muazzam değer üreten altyapı yatırımlarının yapıldığı "iyi" bir balon olduğunu düşünüyorum<p>Ancak tüm LLM'ler ikame edilebilir durumda (farklılaşma hendeği yok) ve gelirin büyük kısmı "last mile" yani saha uzmanlarının AI'yi kendi iş akışlarına uyguladığı kullanım katmanından gelecek
Eğer "iyi" balon denen şey, birkaç yıl sonra çöpe gitmeye mahkûm olacak büyük ölçekli donanım alımlarıysa, bunun nasıl olumlu bir altyapı yatırımı sayılabildiğini merak ediyorum
Tüketici cihazlarında güvenilir bellek bant genişliğinin yaygınlaşmasını isterdim. Ne yazık ki birçok donanım satıcısı bu kısmı ihmal ediyor
Etrafıma sık sık "gerçekten yararlı, büyük ölçekli, ucuz GPU kullanımı için bir fikir varsa hazırlıklı olun" diyorum. Ama henüz gerçekten iyi bir iş fikri bulabilmiş değilim
Demiryolları ya da dotcom örneğinde olduğu gibi, AI balonu söndükten sonra geride kalıp yeniden kullanılabilecek altyapının ne olacağını merak ediyorum
Yazarın fazla karamsar baktığını düşünüyorum. AI şirketlerinin şu anda para yakan ve sürdürülemez yapılar olduğu konusunda katılıyorum, ama AI'nin asla gelir üretemeyeceğini kesin dille söylemek fazla iddialı geliyor. Tüm sektör inanılmaz hızda gelişiyor ve model kalitesi her ay artıyor. Maliyetler de hızlı düşüyor. AI'yi nasıl kullanacağımızı henüz tam olarak keşfetmiş değiliz Bu balondan sonra bile kimsenin AI kullanarak değer yaratıp para kazanamayacağı sonucuna varmak aşırı kibir olur
"Maliyetler hızla düşüyor" deniyor ama sermaye harcaması hâlâ çok yüksek. Sonunda bunun bedelinin alınması gerekmeyecek mi?
Mesele sadece kârlılık değil. Uzun vadede tüm toplum için net fayda olması lazım Mevcut standartlarda kârlılık sağlamak kolay. Kullanıcı topla, bağımlılık yarat, fiyat artır, AI'yi zorunlu hale getir, bu şekilde
noone nedir? Bu kelimeye fazla güven yüklüyor
gpt4'ten sonra temel model performansı neredeyse yerinde sayıyor. Şu an yarış daha çok araçlar/entegrasyonlar tarafında ve hedef AGI olduğu için her ürün bu ilerleme hızıyla değerlendiriliyor. Sürekli "en yeni" modeller çıktığından kullanıcı tutmak da zor, kullanıcıların da esas ilgisi model performansında. openai sizi görüyorum...<p>"Bana bubble boy diyorlardı..." - Deutsche Bank'tan biri
Analiz çok ayrıntılı ama yazar kendi duygularına fazla kapılmış, sanki sadece o duyguları meşrulaştıran sonuçlara varıyor. Bunun bir balon olduğu ve birçok şirketin batacağı konusunda katılıyorum, ama Google ya da Anthropic gibi yerlerin batacağını sanmıyorum (tabii Google çok daha iyi ya da çok daha ucuz, aynı düzeyde performans veren modeller üretmezse). Claude, Python, Typescript gibi veri açısından zengin dillerde o kadar iyi kod üretiyor ki, ayda yüzlerce hatta bazen binlerce dolar (şirket sübvansiyonuyla) harcamamak için bir neden yok. Şu anda yarış, en güçlü ajanları ve modelleri elde etme yarışı. Sonunda darboğaz, insanların gereksinimleri ve bağlamı ne kadar iyi ifade edebildiği olacak; ondan sonra da model birim maliyetini düşürmek ana rekabet unsuru haline gelecek. Henüz o aşamada değiliz (ama şimdiden de, istek ve bağlamı ne kadar iyi iletirseniz modeli o kadar verimli kullanabiliyorsunuz). Maliyet düşürme ana hedef olduğunda Google'ın donanım gücüyle kazanacağını düşünüyorum
Özünde IDE eklentisinin ötesine geçen bir pazar büyüklüğünde, bu şirketlerin değerlemelerini haklı çıkarmak zor görünüyor
Claude'un gerçekten kâr edip edemeyeceği belirsiz. Sübvansiyon maliyetini gerçekten gönüllü ödeyecek yeterince insan var mı, hele bu maliyet ilave personel maaşlarının büyük bir bölümüne yaklaşacaksa daha da şüpheli
OpenAI bir dönem 'ezici üstünlüğe' sahipti ama rakiplerin bir yıl içinde yetiştiğini gördük; bu tür farkların aşılması o kadar da zor değil. Anthropic örneğinde olduğu gibi, kilit kişilerin ayrılmasıyla rahatlıkla yakalanabilecek bir pazar bu
Şu anda ekonominin büyük bir bölümünü havaya uçuracak kadar bir balonun içinde miyiz? Bana göre neredeyse kesinlikle evet. Bu, AI'nin kendisinin bir sahtekârlık olduğu anlamına gelmiyor. Sonuçta dotcom balonu da patladı ama internet ortadan kaybolmadı ve o dönemin dotcom'larının vaat ettiği şeylerin neredeyse hepsi bir gün gerçekleşti
İnternetin her şeyi mümkün kılmış olması, GPU hızlandırmalı LLM'lerin insan emeğinin çoğunu ikame edeceği sonucuna otomatik olarak götürmez
Ana yazı da, gerçek kullanıcıların faydalı bulduğu kullanım örnekleri olduğunu kabul ediyor. "Sahtekârlık" nitelemesi de, gerçek faydadan çok risk sermayesi, medya ve yatırımın aşırı abartılmış olmasını ifade ediyor. Buna balon denmesi, tamamen yok olup bir daha gelmeyeceği anlamına değil; sonunda gerçeğin ortaya çıkacağı, birçok şirketin batacağı, değerlemelerin çakılacağı ve zincirleme etkiler olacağı anlamına geliyor
Tahmin meselesindeki sorun şu: Asıl tahmin, doğrudan 'zamanlama'nın kendisi oluyor. Gelecekte ne geleceğini bilmiyoruz. GPT-3'ü ilk gördüğümde gerçekten pek etkilenmemiştim, dolayısıyla hiç önemsememiştim. Bu yüzden şu anda gelecek konusundaki belirsizlik çok daha büyük<p>İnternet de ancak uzun zaman sonra, o dönemde henüz var olmayan yeni teknolojilerle, 'başlangıçta vaat edilen şeyin bir versiyonunu' gerçekleştirdi. "Yön doğruydu" demek, aslında çoğu zaman "yanlıştı" demenin eşanlamlısına yakın
Dotcom'un vaat ettiği neredeyse her şeyin gerçekleştiği iddiası... peki blockchain balonunu düşünün? Bugün blockchain'i gerçekten ne kadar kullanıyoruz? Gerçekten bir şeyi değiştirdi mi?
Balon bir gün mutlaka sönecek. Web balonu da söndü ve süreç acı vericiydi. Ama AI teknolojisi kalacak ve gerçekten dönüşüm yaratacak. Web'in yaptığı gibi, hem iyi yönde hem kötü yönde etkileri olacak
AI tartışmalarının sonunda kripto tartışmalarıyla neredeyse 'ayırt edilemez' derecede benzeşmesi bana hep komik geliyor<p>(Ama LLM'lerin gerçekten işe yarayan kullanım alanları var)
Dotcom balonu döneminde Nasdaq P/E oranı 200'ü aşmıştı, ama şu anda tüm piyasa 40, Nvidia ise 49. Herkes yine balon demek istiyor ama gerçek 'müşteri' ya da 'gelir' temeline bakınca hiç de balon gibi durmuyor. ChatGPT, tarihte en hızlı şekilde 100 milyon MAU'ya ulaştı ve internette ziyaretçi sayısına göre ilk 5 içinde olduğu söyleniyor. Cursor, tarihin en kısa süresinde 500 milyon dolar gelire ulaştı. Midjourney de artık eskisi kadar gündemde olmasa da yıllık 200 milyon doların üzerinde gelir elde edip kâr ediyor. Soğukkanlı bakarsak, Hacker News insanlarının düşünceleri "balon"a daha yakın. Elbette aşırı değerlenmiş şirketler de var ve iniş çıkışlar olacaktır, ama bu kadar somut göstergelere rağmen "kriptoyla aynı" demek gerçekten anlaşılır gelmiyor. Yakın tarihli bir ankette insanların %48'inin ChatGPT ile psikolojik danışmanlık denediği söyleniyor (anket bağlantısı). Bu ölçekte patlayıcı yayılım insanlık tarihinde görülmedi. Artık sunucular da talebi karşılayamıyor, hizmet neredeyse her hafta çöküyor. Bu, balondan özünde farklı
Metindeki argüman anlamlı, ama biraz budanırsa daha güçlü ve daha özlü iletilir
İronik biçimde ChatGPT'den bunun Fransızca özetini istemiştim. Ama AI balonundan çok yoruldum ve Twitter akışımın yarısının AI haberleri ve flood'larla dolmasından bıktım
Reddit ve LinkedIn otomatik üretilmiş içeriğin yuvası haline geldi. Yine de kalıpları öğrenince bunları filtrelemek ve engellemek kolaylaşıyor
Özetleme ve çeviri için AI oldukça kullanışlı<p>Ben AI çıktısını prompt+girdi bilgi miktarına karşı çıktı bilgi miktarı olarak sınıflandırıyorum<p>Özetleme: çıktı < girdi. Bu tür düşük riskli işlerde fena değil<p>Çeviri: çıktı ≈ girdi (yalnızca biçim/dil farklı). Burada biraz daha doğrulama gerekir<p>Üretici genişletme: çıktı > girdi. Risk burada başlıyor. Mesela cheeseburger içeriği soruyorsun, AI de 'susamlı ekmek' eklemeye çalışıyor; çünkü sadece iç verisine göre ortalamayı tahmin ediyor. Sorun olmayabilir ama susam alerjin varsa ölümcül de olabilir. Girdinin ötesine geçen her kısımda her zaman dikkat gerekir. Özünde, girdiyi aşan üretim sonucu kaçınılmaz olarak 'ortalama' olur. AI üretiminin 'ortalama' bir çamur gibi görünmesinin nedeni de bu
Bu yazı bana taze geldi. Ben daha çok "iyimser" taraftayım ama genel olarak yeterince şüphecilik olmadığını düşünüyorum. Muhafazakâr görüşe sahip ya da eleştirel olan insanlar garip karşılanıyor. Önceki trendlerden farklı olarak AI sektöründe gerçekten çok fazla dolandırıcı var ve artık sadece bir wrapper ya da chatbot koyup her şeyi "AI destekli" diye pazarlamak mümkün olmuş durumda