1 puan yazan GN⁺ 2025-11-27 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Microsoft ve Amazon ile imzalanan devasa bulut kiralama anlaşmalarını yansıtan HSBC modeline göre, OpenAI'nin 2030'a kadar zarar etmeye devam ederken faaliyetlerini sürdürebilmesi için en az 207 milyar dolar ek fon toplaması gerekiyor
  • OpenAI'nin Microsoft ile 250 milyar dolar, Amazon ile 38 milyar dolar olmak üzere toplam 1,8 trilyon dolar ölçeğinde bulut kiralama anlaşmaları yaptığı ve sözleşmeli güç kapasitesinin 36GW'a ulaştığı; bu senaryoda yalnızca yıllık veri merkezi kira giderinin 620 milyar dolar seviyesine kadar çıkabileceği belirtiliyor
  • HSBC, kullanıcı sayısının 2030'da 3 milyara çıkarak (Çin hariç dünya yetişkin nüfusunun %44'ü) S-eğrisiyle büyüyeceğini, bunun %10'unun ücretli abone olacağını ve LLM'lerin dijital reklam pazarının %2'sini alacağını varsayarak, 2030 gelirinin 213,59 milyar dolara ulaşabileceği yüksek büyüme senaryosunu çiziyor
  • Ancak aynı anda 2030'a kadar biriken bulut kira maliyetinin 792 milyar dolara, 2033'te ise 1,4 trilyon dolara ulaşması beklenen devasa hesaplama maliyetleri nedeniyle; kümülatif serbest nakit akışı, Nvidia yatırımı, kullanılmamış kredi kapasitesi ve mevcut likiditenin tamamı toplansa bile 207 milyar dolarlık bir finansman açığı kaldığı tahmin ediliyor
  • HSBC, yapay zekanın tüm sektörlerde verimliliği artıracağına dair güçlü iyimserliğini korurken, bu muazzam CAPEX'i taşımak için OpenAI'nin ek fon toplama, veri merkezi sözleşmelerini yeniden ayarlama gibi acı verici seçeneklerle karşı karşıya kalabileceğini de ortaya koyuyor

Dev bulut sözleşmeleri ve “para çukuru” yapısı

  • OpenAI, "üstünde bir web sitesi olan dev bir para çukuru" olarak tasvir ediliyor; şirket özel olduğu için bu çukurun derinliği tahminlere dayanıyor

    • HSBC'nin ABD yazılım ve hizmetler ekibi yakın zamanda OpenAI finansal modelini güncelledi
    • Temel değişiklik, Microsoft ve Amazon ile yapılan yeni bulut kiralama sözleşmelerinin modele eklenmesi oldu
  • Microsoft ile 250 milyar dolarlık bulut hesaplama kiralama sözleşmesi, Amazon ile de 38 milyar dolarlık sözleşme yapıldığı varsayılıyor

    • Bu iki sözleşmeyle OpenAI'nin ek 4GW hesaplama ihtiyacı da eklenerek toplam sözleşmeli güç kapasitesi 36GW seviyesine çıkıyor
    • Tüm sözleşmelerin toplam değeri 1,8 trilyon dolara kadar tahmin ediliyor
  • Bu varsayımlar altında OpenAI, yıllık yaklaşık 620 milyar dolarlık veri merkezi kira giderine giden bir patikada ilerliyor

    • Ancak bu sözleşmeli kapasitenin yalnızca yaklaşık üçte birinin 2030 sonuna kadar fiilen devreye alınacağı varsayılıyor
    • Bulut maliyetlerinin bir kısmı satılan malın maliyeti (COGS), bir kısmı ise Ar-Ge gideri olarak yansıtılıyor

Kullanıcı ve gelir varsayımları: 3 milyar kullanıcı, abonelik ve reklam geliri

  • HSBC, önce OpenAI'nin gelirini tahmin edebilmek için kullanıcı sayısına dayalı bir S-eğrisi modeli kurdu

    • 2030'da kullanıcı sayısının 3 milyara ulaşacağı ve bunun Çin hariç dünya yetişkin nüfusunun %44'üne denk geleceği varsayılıyor
    • Referans noktası olarak da geçen ay yaklaşık 800 milyon olduğu tahmin edilen kullanıcı sayısı kullanılıyor
  • Gelir bileşimi; abonelik, reklam ve gelecekte agentic AI, yeni cihazlar gibi alanları kapsıyor

    • Kısa vadede modelin esas olarak mevcut kullanıcıları ücretli aboneliğe dönüştürmeye ikna etmeye dayandığı varsayılıyor
    • Uzun vadede ise reklam, agentic AI ve Jony Ive ile yürütülen yeni proje gibi ek gelir kaynaklarının devreye girebileceği öngörülüyor
  • LLM aboneliklerinin Microsoft 365 kadar yaygın ve faydalı bir hizmete dönüşeceği varsayılıyor

    • 2030'da OpenAI kullanıcılarının %10'unun ücretli müşteri olacağı kabul ediliyor
    • Mevcut ücretli oran içinse yaklaşık %5 tahmini kullanılıyor
  • LLM şirketlerinin küresel dijital reklam pazarının gelirinin %2'sini alacağı varsayımı da ekleniyor

    • Bugün için LLM şirketlerinin dijital reklamdaki gelir payı neredeyse sıfıra yakın olarak tanımlanıyor
    • Bu varsayım gerçekleşirse, arama ve reklam tarafında LLM tabanlı hizmet gelirleri anlamlı bir eksen haline gelebilir
  • Tüm bu varsayımlar bir araya geldiğinde, OpenAI'nin geliri "patlayıcı büyüme (gangbusters)" eğrisi çiziyor

    • 2025'te 12,5 milyar dolar, 2026'da 34,98 milyar dolar, 2027'de 67,99 milyar dolar
    • 2028'de 106,89 milyar dolar, 2029'da 153,79 milyar dolar, 2030'da ise 213,59 milyar dolar öngörülüyor

Tüketici ve kurumsal yapay zeka pazar payı varsayımları

  • 2030'da toplam tüketici yapay zeka geliri 129 milyar dolar olarak varsayılıyor

    • Bunun 87 milyar doları aramadan, 24 milyar doları reklamlardan gelecek şekilde modelleniyor
    • Kalan kısım diğer tüketici yapay zeka hizmet gelirlerinden oluşuyor
  • Bu pazarda OpenAI'nin tüketici payının bugünkü yaklaşık %71'den 2030'da %56'ya düşeceği senaryosu kullanılıyor

    • Anthropic ve xAI'ye ayrı ayrı tek haneli pazar payları veriliyor
    • Kalan %22 ise "others" olarak adlandırılan bilinmeyen rakipler grubuna ayrılıyor
    • Google ise tüketici yapay zeka pazar payı varsayımında fiilen dışarıda bırakılıyor
  • Kurumsal yapay zeka pazarı geliri 2030 için 386 milyar dolar seviyesinde modelleniyor

    • OpenAI'nin kurumsal pazar payının bugünkü yaklaşık %50'den %37'ye gerileyeceği varsayılıyor
    • Diğer oyuncuların ise bugüne yakın pazar paylarını koruyacağı kabul ediliyor
    • Yani toplam pazar büyüse de, rakip girişleri ve çeşitlenme nedeniyle OpenAI'nin payı bir miktar sulanıyor

Maliyet yapısı ve uzun süreli zarar: kullanıcı sübvansiyonu modeli sürüyor

  • Gelir sert şekilde büyüse de, HSBC modeline göre maliyetler de benzer hızda yükseliyor

    • Grafikte gelirle birlikte Microsoft gelir paylaşımı, COGS, Ar-Ge ve SG&A giderleri birlikte ilerliyor
    • Microsoft gelir paylaşımı, gelirin %20'si düzeyinde nakit dışı (non-cash) bir kalem olarak varsayılıyor
  • 2025-2030 döneminin tamamında OpenAI'nin kullanıcıyı agresif biçimde sübvanse eden yapıdan çıkamadığı anlatılıyor

    • 2030'da bile faaliyet zararı -17,72 milyar dolar düzeyinde olan bir senaryo sunuluyor
    • Yani gelir ölçeği büyük teknoloji şirketleri seviyesine yaklaşsa da, kârlılık açısından şirket hâlâ büyük zarar yazıyor
  • Bu tabloda yeni fonlama, doğrudan veri merkezi sahiplerine aktarılan para gibi resmediliyor

    • Ek fonlamanın esasen bulut ve veri merkezi kiralama maliyetlerini kapatma işlevi gördüğü vurgulanıyor
    • Pratikte bu durum "nakit veri merkezine gidiyor, model ise zarar etmeye devam ediyor" şeklinde bir kısır döngüye benziyor

Biriken bulut kiralama maliyeti ve 207 milyar dolarlık finansman açığı

  • HSBC modeli, bugünden 2030'a kadar birikimli bulut kiralama maliyetini 792 milyar dolar olarak tahmin ediyor

    • Süre 2033'e uzatıldığında bu rakamın 1,4 trilyon dolara çıktığı hesaplanıyor
    • Bunun, OpenAI'nin 8 yıllık uzun vadeli yönlendirmesiyle genel olarak uyumlu bir patika olduğu belirtiliyor
  • Aynı dönemde OpenAI'nin kümülatif serbest nakit akışının (FCCF) yaklaşık 282 milyar dolar olacağı tahmin ediliyor

    • Buna Nvidia'nın taahhüt ettiği nakit katkısı ve AMD hisselerinin satışıyla 26 milyar dolar daha ekleniyor
    • Ayrıca kullanılmamış borç/özsermaye finansman kapasitesi olarak 24 milyar dolar ve 2025 ortası itibarıyla 17,5 milyar dolar likidite de hesaba katılıyor
  • Tüm bu kaynaklar toplansa bile, birikimli bulut kiralama maliyetinin altında kalan 207 milyar dolarlık bir boşluk ortaya çıkıyor

    • HSBC buna ayrıca yaklaşık 10 milyar dolarlık ek nakit tamponu ekleyerek güvenlik marjı bırakıyor
    • Sonuçta ortaya çıkan manşet rakam, OpenAI'nin 2030'a kadar en az 207 milyar dolar yeni sermaye toplaması gerektiği yönünde

Duyarlılık analizi: kullanıcı sayısı, abonelik oranı ve hesaplama birim maliyeti

  • HSBC, bu tahminin bir miktar muhafazakâr da olabileceğini söyleyerek bazı duyarlılık analizleri paylaşıyor

    • OpenAI'nin ek 500 milyon kullanıcı kazanması halinde, bugünden 2030'a kadar kümülatif gelir yaklaşık 36 milyar dolar artıyor
    • Ücretli aboneliğe dönüşüm oranı %20 seviyesine çıkarılabilirse, aynı dönemde ek 194 milyar dolar gelir potansiyeli oluşabileceği de belirtiliyor
  • LLM kullanım miktarı ve hesaplama maliyeti varsayımları da farklı yönlerde esneyebilen değişkenler olarak sunuluyor

    • Hesaplama birim maliyetinin düşmesi ve verimliliğin artması halinde, ihtiyaç duyulan sermaye miktarı azalabilir
    • Buna karşılık yapay zeka kullanımının daha hızlı artması durumunda maliyetler de birlikte fırlayabilir
  • İlginç biçimde, AGI (yapay genel zeka) gerçekleşirse ne olacağına dair senaryo modele dahil edilmiyor

    • AGI'nin gelir, maliyet ve değerleme üzerindeki etkisi "model dışı" bir değişken olarak bırakılıyor
    • Dolayısıyla model, yalnızca gerçekçi LLM işi genişleme çizgisi içinde kalan bir tahmin niteliği taşıyor

Büyüme yavaşlarsa seçenekler: veri merkezi sözleşmelerini yeniden ayarlama ihtimali

  • Eğer gelir büyümesi beklentilerin üstüne çıkmaz ve yatırımcılar daha temkinli hale gelirse, OpenAI zor kararlarla karşı karşıya kalabilir

    • Oracle örneği üzerinden borç piyasasının zaten gergin olduğuna dair bir ifade yer alıyor
    • Microsoft'un OpenAI'yi destekleme tavrı da son dönemde bir miktar kararsız (flip-flop) görünmekle tanımlanıyor
    • Bu bağlamda ikinci büyük hissedarın SoftBank olması da ayrıca anılıyor
  • HSBC'nin sunduğu "en iyi en kötü seçenek (best worst option)", bazı veri merkezi taahhütlerini geri çekme senaryosu

    • Genellikle 4-5 yıllık sözleşme süreleri öncesinde veya sonrasında veri merkezi taahhütlerini küçültme ya da bırakma olasılığı gündeme geliyor
    • Yapay zeka LLM, bulut ve çip şirketleri arasındaki iç içe geçmiş ilişkiler düşünüldüğünde, büyük oyuncular arasında belli bir esneklik bulunabileceği yorumu yapılıyor
  • Rapordan aktarılan ifadeye göre, "likidite krizindense kapasitenin bir kısmını azaltmak her zaman daha iyi bir seçenektir" anlayışı paylaşılabilir

    • Özellikle neo cloud (yeni nesil bulut sağlayıcıları) yerine yerleşik büyük sağlayıcıların daha esnek davranma ihtimali daha yüksek görülüyor
    • Sonuç olarak, OpenAI'nin finansal durumunun bozulması halinde bulut taahhütlerini yeniden ayarlamak yapısal risk azaltma aracı olabilir

HSBC'nin güçlü yapay zeka iyimserliği ve CAPEX'i gerekçelendirmesi

  • Yukarıdaki muhafazakâr ve riskli rakamlara rağmen HSBC ekibi, yapay zekanın kendisine dair çok güçlü bir iyimserliğini koruyor

    • Yapay zekanın tüm üretim süreçlerine ve tüm sektör dikeylerine nüfuz edeceğini öngörüyorlar
    • Bunun sonucunda da küresel verimlilikte anlamlı bir artış yaratabileceğini değerlendiriyorlar
  • Bazı yapay zeka varlıkları aşırı değerli ya da düşük değerli olabilir; ancak nihayetinde üretkenlik kaynaklı ekonomik büyüme oranı sadece birkaç bp artsa bile bugün tartışılan CAPEX'in rahatlıkla haklı çıkarılabileceği görüşü savunuluyor

    • 110 trilyon doların üzerindeki küresel GSYH ölçeğinde, büyüme oranındaki birkaç bp artış bile çok büyük etkiler yaratabilir
    • Bu bakış açısından, OpenAI'yi 2030'a kadar ayakta tutmak için gereken 207 milyar doların sanıldığı kadar büyük bir rakam olmayabileceği ima ediliyor
  • Özetle HSBC, bir yanda kısa vadede devasa zararlar ve sermaye toplama riski, diğer yanda ise yapay zekanın yaratabileceği makro verimlilik etkileri arasındaki gerilimi aynı anda gösteriyor

    • OpenAI örneği, yapay zeka altyapı şirketlerinin ne kadar büyük sermaye ve hesaplama gücünü peşinen yatırmak zorunda kaldığını uç örnek üzerinden ortaya koyuyor
    • Aynı zamanda bu ölçekteki bir bahsin, uzun vadede dünya ekonomisini ne kadar hareket ettirebileceğine dair de bir deney niteliği taşıyor

1 yorum

 
GN⁺ 2025-11-27
Hacker News görüşü
  • Makalenin aslı (archive.ph)

  • OpenAI'nin gelecekteki temel gelir kaynağı olarak söz ettiği yüksek marjlı iş alanlarında gerçekte değer elde etmesi zor görünüyor
    Örneğin ilaç şirketlerinin yeni ilaç geliştirme gelirini OpenAI ile paylaşması için bir neden yok; reklam ve medya üretimi pazarında ise Google, Meta ve Amazon zaten reklamveren ilişkilerini elinde tutuyor
    Ayrıca OpenAI'nin, Google'ın Chrome'u, Microsoft'un Office'i, Apple'ın OS'i gibi bir platform temeli olmadığı için ajan tabanlı hizmetleri büyütmesi zor
    Perakende dağıtım alanında Etsy benzeri ortaklıklar nispeten daha olası görünse de, sonunda yine Amazon'la rekabet etmek zorunda kalacağı bir yapı söz konusu

    • Bir gün şöyle bir düzenin ortaya çıkması muhtemel görünüyor — “ChatGPT, bana bir mekanik klavye al” → GPT içinde üst sıralarda gösterilen satıcının reklam ücreti ödediği bir yapı
      Yani reklam işinin merkezi Google hack'lemekten GPT hack'lemeye kayabilir
    • Google, Meta ve Amazon'un reklamverenlerle güçlü ilişkiler kurabilmesinin nedeni devasa kullanıcı tabanları ve gelişmiş hedefleme araçları
      Ancak ChatGPT'nin de zaten güçlü bir bireysel kullanıcı kitlesi var ve Copilot gibi araçlarla iş yerinde kullanımı da artıyor
      OpenAI reklam araçları çıkarırsa reklamverenlerin akın etme ihtimali yüksek
      Üstelik Google teknik olarak çok güçlü olsa da ürünleştirmede zayıf kalabiliyor; OpenAI ise ürün kalitesi açısından üstünlük sağlayabilir
    • “İlaç şirketleri neden zekâ katmanıyla gelir paylaşsın?” denmesine karşılık, aslında onların AI model kullanım ücreti ödemesi zaten gerekecek
      DeepMind'ın itibarı o kadar önemli değil. Şu anda AI kaynakları hâlâ kıt ve talep arzı aşıyor
      Birden fazla şirket bu açıktan gelir elde edebilir; talebi kâra çevirebilen şirket sonunda kazanan olur
    • “OpenAI'nin inşa edeceği bir platformu yok” görüşüne katılıyorum
      ChatGPT web ve mobil uygulamasına entegre edilmiş bir G Suite ya da MS Office alternatifi yapılabilirse bir ihtimal doğar, ama bu devasa bir mühendislik çabası gerektirir
    • Nvidia değer zincirinin yalnızca bir parçası olmasına rağmen piyasa değerinin bu kadar yüksek olması hâlâ şaşırtıcı
      Bunun nedeni CUDA kaynaklı kilitlenme etkisi, ama piyasanın algısı giderek değişiyor
  • Makalede odak ChatGPT olsa da, gerçekte gelirin ana kaynağının ChatGPT olup olmayacağı belirsiz
    LLM şirketlerinin dijital reklam pazarının %2'sini alacağı tahmini fazla düşük geliyor
    Arama reklamlarının toplam dijital reklamın %40'ını oluşturduğu düşünülürse, LLM tabanlı reklamlar arama reklamından daha güçlü niyet tabanlı reklam olabilir
    Yine de bu tür tahminlerde hata payı oldukça büyük olacaktır

    • OpenAI'nin en büyük sorunu AGI'ye tamamen yüklenmiş olması
      Eğer AGI imkânsızsa ya da 10 yıl içinde gerçekleşmezse, OpenAI savunma hattı olmayan bir model satıcısına dönüşme riski taşıyor
      Buna karşılık Google, mevcut ürün ailesine AI entegre ederek de rahatlıkla hayatta kalabilir
    • LLM'lerin dijital reklam pazarının yalnızca %2'sini alacağı düşüncesi bana göre küçümseme
      İnsanlar şimdiden AI'ya kişisel güven duyuyor ve önerileri bir arkadaş tavsiyesi gibi kabul etmeye başlıyor
      Bu, pazarlamanın kutsal kasesi sayılabilecek bir fırsat
      Örneğin Claude kitap önerirken Amazon bağlantısı eklemiyorsa, bunun nedeni muhtemelen güven inşa etmektir
      Bir gün AI'nın doğrudan öneri yapıp satışa da bağlandığı bir yapı ortaya çıkacak
      Kullanıcı fark etmeden AI, sponsorlu öneriler sunabilir
    • LLM şirketlerinin reklam pazarının %2'sini alacağı tahmini ya fazla düşük ya da fazla yüksek
      Çünkü OpenAI'nin hâlâ bir reklam ekibi veya reklam ürünü hazırladığına dair işaret yok
    • Google ortaya çıkmadan önce çevrimiçi arama reklamı pazarı neredeyse yoktu
      Ama bugün Google küresel reklam harcamalarının yarısından fazlasını alıyor
      OpenAI yeni bir arama ve keşif kanalı hâline gelirse %2 çok düşük kalır
    • Arama tabanlı reklam pazarı çökebilir ve sohbet botu içi öneri reklamları yeni gelir kaynağı olabilir
      Örneğin ChatGPT'de Walmart üzerinden doğrudan alışveriş yapılabilen bir özellik yakında gelebilir
  • Meta'nın 3,5 milyar kullanıcısı var ve 2025'te yaklaşık 200 milyar dolar reklam geliri bekleniyor; ChatGPT 1 milyar kullanıcıya ulaştıysa 2030'da 2 milyara çıkması mümkün olabilir
    ChatGPT'nin kullanıcı verisinin kalitesi Meta'dan çok daha yüksek ve kişiselleştirilmiş reklam profilleri oluşturabilir
    Ayrıca konuşma üzerinden sponsorlu ürünleri öğrenen yeni bir reklam platformu kurulabilir
    ChatGPT markasının gücü de olduğundan az değerlendiriliyor
    Sora uygulaması ya da TikTok satın alımı gibi büyüme stratejileri de düşünülebilir

    • Ancak reklam pazarı zaten büyümesi durmuş, yerleşik bir pazar
      Google ve Meta toplam GSYİH'nin %1,5'ini alıyor; OpenAI'nin bunlarla rekabet edebilmesi için reklam verimliliği, sermaye gücü ve donanım yatırımı gibi alanların hepsinde kendini kanıtlaması gerekir
    • Meta, WhatsApp, Instagram ve Facebook gibi sosyal platformlar üzerine kurulu
      ChatGPT böyle bir yapıya sahip olmadığı için bire bir karşılaştırma zor
    • Meta kullanıcıyı uzun süre içeride tutuyor, Google ise hızlı yanıt verip kullanıcıyı uğurluyor
      ChatGPT'nin hangisine daha yakın olduğu, reklam değerini belirleyecek
    • İnsanlar AI tarafından üretilmiş içerikten hoşlanmıyor
      Instagram Reels yorumlarına bakıldığında tepki büyük; Sora videoları da platform fark etmeksizin dolaştığı için ayrıcalıklı değeri zayıf
    • Gemini zaten Google Docs ve Search'e entegre edilmiş durumda
      Kullanıcı tabanını yalnızca uygulama kurulumu üzerinden değerlendirmek zor
  • AI sektörünün büyüklüğü, gerçek ekonomiyle kıyaslandığında aşırı şişirilmiş görünüyor
    ABD reklam pazarı 390 milyar dolar; sağlık 4,3 trilyon dolar, ticari bankacılık ise 1,5 trilyon dolar ölçeğinde
    Buna rağmen AI bağlantılı hisselerin tüm piyasanın üçte birini oluşturması normal değil
    Gerçek değerden çok spekülatif sermaye aşırı ısınmış durumda

    • Borsaya açık olmayan çok sayıda şirket var ve teknoloji hisseleri doğası gereği büyüme beklentisi üzerinden değerlenir
      Hisse fiyatları bugünkü gelirleri değil, gelecekteki nakit akışlarına dair yatırımcı algısını yansıtır
      Ayrıca “AI” terimi çoğu zaman yalnızca LLM anlamında kullanılıyor gibi görünse de, gerçekte uzun süredir pek çok sektörde kullanılıyor
      Diyelim ki yarın LLM'ler ortadan kalktı; dünya çökmez, sadece önceki seviyesine döner
    • Karşılaştırma serbest nakit akışı üzerinden yapılmalı
    • AI pazarı sonuçta gelecekte ikame edilecek işlerin toplamı
      Aylık 20 dolarlık abonelik bu ölçeğin yanında önemsiz kalıyor
    • Hisse senedi piyasası ekonominin kendisi değil
      Nvidia'nın yüksek marjlı yapısı düşünüldüğünde, gerçek ekonomik yük daha düşük olabilir
      Yine de borçla finanse edilen yatırımların bankacılık sistemine sıçrama riski var
      Sadece kamyon şoförlerinin ücretleri bile yılda 200 milyar dolar seviyesinde; bu tür sektörlerin otomasyonu gerçek ekonomik etkiyi yaratır
    • “Önce dünyanın sorunlarını çözün” diye bağıranların AI coşkusu karşısında sessiz kalması ironik
  • OpenAI'nin gelir kaynakları, yalnızca ChatGPT aboneliğinin ötesine geçerek görüntü ve video üretimi ile ajan tabanlı araçlara doğru genişleyecek
    Reklam, haber ve medya sektörleri AI içeriğinin başlıca tüketicileri olacak; API tabanlı B2B gelir modeli de büyüyecek
    OpenAI tüm pazarları tekeline alamaz ama başlangıç avantajı ve güvenilirliği güçlü

    • Asıl soru, insanların otomatik üretilmiş içerik için gerçekten para ödeyip ödemeyeceği
      Şu anda ücretsiz olduğu için kullanıyorlar, ama bunun onlarca milyar dolarlık ücretli bir pazara dönüşüp dönüşmeyeceği belirsiz
      Hatta robotiğe geçiş daha somut bir değer yaratabilir
    • AI reklamcılığı zaten gerçek
      New York belediye başkanlığı adaylarından biri AI video kampanyası yürüttü; emlak reklamlarının yarısı AI ile yenilenmiş görseller kullanıyor
      Basılı reklamların da dörtte biri AI üretimi
    • OpenAI'nin tekel kurması mümkün değil
      Açık kaynak modeller hızla gelişiyor ve pazarı maliyet verimliliği yüksek olan taraf kazanacak
      Git'in BitKeeper'ın yerini alması gibi, LLM pazarı da çok kutuplu bir yapıya gidecek
    • İçerik satışı fiyatlandırması zor bir iş ve arz arttıkça değer düşüyor
      Teknoloji ölçek ekonomisine ulaşamazsa gelir yaratmak zorlaşır
    • Bu kullanım senaryoları sonuçta emtialaşmış rekabet alanları
      Google, Meta ve Anthropic benzer kalitede ürünler çıkarıyor; fiyat rekabeti de sertleşiyor
  • LLM'lerin dijital reklam pazarının %2'sini alması bile kesinlikle kolay bir hedef değil
    Google da aramadaki hâkimiyetinin ardından reklam ekosistemini kurabilmek için Urchin, DoubleClick ve YouTube gibi birçok şirketi satın almak zorunda kalmıştı

  • 2024'te ABD'nin toplam venture capital yatırım tutarına (215 milyar dolar) yakın bir para LLM pazarına akıyor
    Kaynak: NVCA 2025 Yearbook

  • LLM erişimi bir gün Bloomberg Terminal benzeri pahalı abonelik modeline dönüşebilir
    Trader'ların Excel'i neredeyse bedavaya kullanıp Bloomberg için yılda 20 bin dolar ödemesi gibi, AI erişimi de profesyonellere yönelik premium bir modele kayabilir

    • Bloomberg baştan beri pahalıydı, bu yüzden piyasa bunu kabullendi; ama LLM'lerde kullanıcılar şu anda ücretsiz kullanıma alışmış durumda, bu yüzden fiyat artışına direnç güçlü olur
    • Benzer bir yapı robot pazarında da görülebilir
      Yemek yapabilen, temizlik yapabilen ve sohbet edebilen robotların bireylere satıldığı ya da saatlik kiralama modeliyle sunulduğu bir yapı gelişebilir
    • Yılda 20 bin dolarlık fiyatın mümkün olması için rakiplere karşı ezici bir üstünlük gerekir
      Aksi halde fiyatlar kaynak kıtlığı nedeniyle artar, ama bu marj artışı değil maliyet artışı olur
    • Bireysel LLM'ler ücretsizleşirken, kurumsal ve devlet kullanımı için gelişmiş modeller pahalı ya da regülasyona tabi olabilir
    • Geçmişte 20 bin dolarlık Bloomberg terminalleri 300bps modem kullanıyordu; bugün ücretsiz LLM'ler çok daha hızlı
      Sadece gerçek zamanlı veri eklenirse, açık kaynak kombinasyonlarıyla ikame edilmesi de mümkün olabilir
  • TechCrunch'a göre Anthropic 2028'de kâra geçmeyi bekliyor; ancak OpenAI'nin 2026'da 14 milyar dolarlık nakit yakımı yaşayacağı öngörülüyor