Yapay zekâ bir balon mu?

 (oaktreecapital.com)
3 puan yazan GN⁺ 2025-12-12 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • AI endüstrisi ve yatırım piyasasında bir balon oluşup oluşmadığına dair tartışmalar yayılıyor ve aşırı iyimserlik temel değişken olarak işaret ediliyor
  • Teknoloji inovasyonuna dayalı ‘dönüşüm (Inflection) balonu’, kısa vadede zarar doğursa da uzun vadede teknik ilerlemeyi hızlandırır
  • AI’ye bağlı harcamalar ve hisse senedi artışları, ABD ekonomisi ve S&P 500 büyümesinin büyük kısmını oluşturuyor; Nvidia gibi şirketlerin hızlı yükselişi yatırım psikolojisini körüklüyor
  • Borçla finanse edilen AI altyapı yatırımlarının artışı, geçmişteki telekomünikasyon ve internet balonundaki risk sinyalleriyle benzeşiyor
  • AI’nin potansiyeli ile belirsizliği bir arada olduğundan, genel iyimserlik ya da geri çekilme yerine temkinli ve seçici bir yaklaşım gerekli

Balonun doğası ve tekrar eden kalıplar

  • Balon, teknolojik ve finansal inovasyondan çok aşırı iyimserlikten doğar
    • Yeni bir teknoloji ortaya çıktığında erken katılanlar yüksek kazanç elde eder, geç kalan yatırımcılar ise ‘kaçırmamak gerekiyor’ (FOMO) psikolojisiyle dalar
    • Kısa vadede kayıp kaçınılmazdır, ancak uzun vadede teknik ilerlemenin temeli olur
  • Geçmiş örneklerde (internet, telekom, fiber optik, subprime vb.) ‘yenilik’ hayal gücünü tetikleyerek irrasyonel değerlendirmelere yol açtı
  • Rasyonel iyimserlik ile irrasyonel coşku arasındaki sınır bir yargı meselesidir ve net şekilde ayırt edilemez

İyi balon ve kötü balon

  • Byrne Hobart ve Tobias Huber balonu ikiye ayırır
    • ‘Ortalama dönüşüm (Mean-reversion) balonu’: yalnızca finansal bir çılgınlık olup serveti yok eder
    • ‘Dönüşüm (Inflection) balonu’: demiryolları ve internet gibi teknik ilerlemeyi teşvik edip toplumsal altyapı kurar
  • Carlota Perez’in analizine göre, spekülasyon fırtınası ‘kurulum aşamasını (Installation Phase)’ mümkün kılar, ardından ‘dağıtım dönemini (Deployment Period)’ takip eder
  • İlerleme odaklı balon, sermaye girişi ve denemeleri hızlandırır, ancak aynı zamanda birçok fonun boşa gitmesine neden olur
  • Esas mesele ileri adımı teşvik ederken bu süreçte servetin kurbanı olmamaktır
Reklam

AI pazarının durumu ve belirsizlikler

  • AI, kurumsal sermaye harcamalarının, GSYH büyümesinin ve S&P 500 artışının çoğunun ana kaynağını oluşturuyor
    • Nvidia, piyasa değerini 26 yılda yaklaşık 8.000 kat artırarak simgesel bir konuma geldi
  • Ancak AI’nin ticari kullanımı, gelir modeli ve kazanan şirketler hâlâ belirsiz
    • Otomotiv endüstrisindeki gibi, teknoloji önemi ile yatırım başarısı aynı şey değildir
  • ‘Loto bileti mantığı’ yatırım fikri yayılıyor
    • Örnek: startup Etched, 12 milyon dolarlık yatırım ile ‘dünyanın en büyük şirketi’ olma ihtimalini öne sürüyor
  • Karlılık, rekabet yapısı, döngüsel anlaşmalar (circular deals) de sorgulanıyor
    • OpenAI ve Nvidia arasındaki karşılıklı yatırım/harcama yapısı ‘kendi aralarında işlem’ (self-dealing) olarak eleştiriliyor
    • Goldman Sachs, Nvidia gelirinin 15%'ının bu tür işlemlerden geleceğini tahmin ediyor
Reklam

Borç artışı ve finansal risk

  • AI altyapısı kurulum maliyeti en fazla 5 trilyon dolar olarak tahmin ediliyor, büyük teknoloji firmaları ise tahvil ihracıyla fon sağlıyor
    • Microsoft, Meta ve Alphabet 30 yıl vadeli tahvil ihraç etti
  • Sağlam yatırım nakit akışına dayalı özkaynak yatırımıdır; riskli yatırım ise müşteri olmaksızın borçla veri merkezi kurmak biçimidir
  • Paul Kedrosky ve Azeem Azhar, “AI altyapısının zaten ‘Minsky Moment’ aşamasına girdiği konusunda uyarıyor**
    • Gelirden hızlı bir şekilde kapasiteye yatırım, SPV (özel amaçlı şirket) kullanımı, satıcı finansmanı yayılması risk işaretleridir
  • Borç, zararları büyütür ve talebin yavaşlaması ya da teknolojinin hızla evrilmesiyle veri merkezi aşırı kapasitesi ve iflas olasılığı ortaya çıkar
  • Oaktree ve Brookfield, **‘dikkatli borç kullanımı’**na vurgu yaparak, yüksek yoğunluklu bölgeler dışında yatırım yapıyorlar

AI’nin özel niteliği ve yatırım kararı

  • AI, insan bilişsel işlevlerini ikame edebilen bir teknoloji olduğu için geçmiş yeniliklerden niteliksel olarak farklıdır
    • Kodlama, dijital reklam gibi alanlarda zaten insan emeğini ikame ediyor
    • Talebi öngörmek neredeyse imkânsız olacak kadar hızlı bir teknoloji ilerleme hızına sahip
  • Geçmişteki radyo ve havacılık sektörlerinde olduğu gibi, ‘belirsizliği fırsat olarak görme anlatısı’ aşırı ısınmayı körüklüyor
  • AI balonu ve karşı argümanlar bir arada duruyor
    • Benzer yönler: aşırı beklenti, FOMO, döngüsel anlaşmalar, SPV, büyük tohum yatırım
    • Farklılıklar: gerçek gelir yaratımı, geniş kullanıcı temeli, makul F/K oranı
    Reklam
  • Anthropic ve Cursor gibi örneklerde bir yıllık gelir artışı 100 kat oldu, AI ürünlerinin reel talebi var

Sonuç: temkinli iyimserlik

  • AI’nın balon olma olasılığı yüksek olsa da aynı zamanda tarihsel bir teknoloji dönüm noktasıdır
  • ‘Irrasyonel coşku (irrational exuberance)’ olup olmadığı zamanla anlaşılabilir
  • Geçmişteki tüm yenilikler aşırı yatırım ve kayıplarla geldi; bu yüzden AI de istisna olmayacek
  • Borç kullanımı bu döngünün riskini daha da büyütebilir
  • Bu nedenle tam ölçekli yatırım veya tamamen kaçınma ikisi de riskli, seçici ve dengeli katılım en doğru stratejidir
  • Veri merkezleri ve AI altyapı yatırımları da soğukkanlı analiz ve uygulama gücü gerektirir

Ek: AI ve istihdamın geleceği

  • AI, emek tasarruflu bir teknoloji olarak verimliliği artırırken büyük çapta iş kaybı endişesini getiriyor
    • Vanguard’dan Joe Davis, iş saatlerinin %43’ünün azalacağını analiz ediyor
  • Verimlilik artışı = istihdam artışı değildir
    • İş kaybı, vergi gelirlerinde düşüş ve sosyal harcama artışına yol açabilir
  • Evrensel Temel Gelir (UBI) gündeme gelse de, finansmanı ve toplumsal anlam kaybı önemli sorunlar oluşturuyor
  • Mesleklerin anlam kaybı, toplumsal bölünme, popülizm yayılımına yönelik kaygılar dile getiriliyor
  • Gelecekte kalıcı olabilecek işlerde fiziksel emek (tesisatçı, hemşire vb.) ve yaratıcı/öngörü odaklı meslekler öne çıkıyor
  • Sonuç olarak AI, ekonomik ve toplumsal yapıyı kökten yeniden şekillendirme potansiyeline sahip olup bu konuda akılcı ve dengeli bir tutum gerektiriyor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-12-12
Hacker News görüşleri

  • Birçok ileri düzey yazılım ekibinde artık geliştiricilerin doğrudan kod yazmadığı, istedikleri işlevi girince yapay zekanın kod ürettiği iddia edilmiş. Bu bana fazla abartılı bir iddia gibi geldi; gerçekten dayanağı var mı merak ediyorum

    • Bizim şirkette Slack’e entegre bir bot küçük PR’ları otomatik oluşturuyor. Terraform ayarlamaları, endpoint güncellemeleri, basit handler eklemeleri gibi işleri epey iyi hallediyor.
      Ama Claude’a Go ile eşzamanlı bir veri migrasyonu yardımcı aracı yazdırdığımda, goroutine ve waitgroup kullanımı tam bir felaketti; hatalarla doluydu. Muhtemelen kendim yazsam daha hızlı olurdu.
      Yine de ertesi gün bir çalışma arkadaşımın benzer bir araca ihtiyacı oldu ve Claude’la 45 dakikalık konuşmayla 6–8 saat kazandı.
      Ben hibrit bir yaklaşım kullanıyorum — temel iskeleti ve örnek kodu ben yazıyorum, yapay zekanın ürettiğini düzeltiyorum, testler ve guardrail’ler kuruyorum, kalanını yapay zekaya bırakıyorum. Sonuçlar tutarsız ama giderek iyileşiyor.
      Yalnız CEO şirketimizi ‘AI-first’ ilan etti ve her işte yapay zeka kullanmamız gerektiğini söylüyor. Açıkçası bunun yanlış bir yön olduğunu düşünüyorum ama muhtemelen yapay zeka kullanımımız KPI olarak ölçülecek
    • “Yapay zekanın yazdığı kod dünya çapında en üst düzeydedir” cümlesi daha da vahim. Finans sektöründeki insanlar programlamayı hiç anlamıyor gibi görünüyor
    • Buna tamamen katılıyorum. Howard Marks efsanevi bir yatırımcı ama yapay zeka onun uzmanlık alanı değil. Okuyucu kitlesi yatırımcılar olduğu için amacı, yapay zekanın teknik gerçekliğinden çok yatırım perspektifinden içgörü sunmaktı
    • Bu tür iddialar doğru değil. Böyle çalışan ekiplere ‘ileri düzey ekip’ denemez. Hatta yapay zekaya bağımlılık arttıkça bunun ekibin daha düşük karmaşıklıkta çalıştığının göstergesi olması bile mümkün
    • Sık sık “pilotlar artık uçağı uçurmuyor” deniyor ama bu tamamen yanlış. Otopilot çok şey yapıyor olabilir ama kritik kontrol hâlâ insanda

  • Yazının son kısmı etkileyiciydi. İlk kez bir teknolojinin verdiği sözü tutmamasını dileyecek gibi oldum. Çoğu yeni teknolojide ihtimaller heyecan verir ama bunda odak sadece iş gücü maliyetini azaltmak gibi görünüyor ve bu moral bozucu.
    Bilgi toplama aracı olarak yapay zeka harika ama insan yaratıcılığının yerini almaya çalışması hoş değil

    • Ben de aynı hissediyorum. Kod yazma sürecini, içindeki zanaatkârlık duygusu yüzünden seviyorum. Problemi parçalara ayırmak, mantıksal olarak kurmak ve kod tamamlandığında gelen o büyülü an var.
      10 yıldan uzun süredir öğrendiğim dillerle bilgisayarı kontrol edebilmek mucize gibi bir şey. İngilizce açıklama yazıp beklemek istemiyorum. Ben kodu doğrudan yazan biriyim ve bundan vazgeçmek istemiyorum
    • Benim de benzer kaygılarım var. ChatGPT ortaya çıktıktan sonra çevresel etkinin ne kadar büyük olduğunu fark ettim ve veri merkezlerindeki kaynak tüketimi patlaması beni şoke etti.
      Teknolojinin insanlığı ileri taşıyabileceğine inanıyorum ama aynı anda az sayıda zengine toplumsal kontrol gücü vermesi çok rahatsız edici.
      Yapay zeka, çoğu insan için daha düşmanca ve eşitsiz bir dünya yaratma riski taşıyor. Teknolojinin toplumsal zararını çok daha ciddiye almalıyız
    • İnsanların mutlaka işe ihtiyaç duyması gerektiği fikri başlı başına hayal gücü eksikliği gibi geliyor. Geçim güvencem olsaydı, ticari değeri olmayan kodu bile keyifle yazardım
    • LLM’ler kod yazma ve arama için faydalı ama insanın yaratıcılığının ve ifade gücünün yerini almaya çalışmaları rahatsız edici
    • LLM sonuçta sadece bir dil tahminleyicisi. Anlamadan mevcut metinleri yeniden birleştiriyor; bu yüzden düşünme gerektiren işleri ikame edemez.
      Ama şirketler zaten her zaman iş gücü maliyetini düşürmeye takıntılı; yapay zeka olmasa da insan sayısını azaltmanın başka yollarını ararlardı

  • “Yapay zeka insanlık tarihindeki en büyük teknolojik ilerlemelerden biri olma potansiyeline sahip” cümlesini görünce, ayıya (kötümser tarafa) hiç mi fikir sorulmadı diye şaka yapmak istedim

    • Gerçekte birçok insan AGI’ın mümkün olduğuna inanmıyor. LLM’lerin ya da yapay zekanın kendi hayatlarını büyük ölçüde değiştireceğini de düşünmüyorlar
    • Yapay zekanın bir gün büyüyeceğine inanmak mümkün. LLM’ler sınıra dayansa bile nihayetinde yapay zeka büyük akım olacak
    • Bana “Benim teknoloji iyimserliği balonum balon değil, bana güven” lafını hatırlattı
    • Vurguyu “potansiyel” kelimesine koyarsan, o cümle aslında doğru sayılır
    • Yazıda “yapay zeka coşkusunun bir balona yol açmaması tarihte bir ilk olurdu” şeklinde bir cümle vardı

  • “Kodlama, yapay zekanın etkisinin kömür madenindeki kanaryasıdır” cümlesi dikkat çekiciydi.
    Ardından Grace Hopper’ın 1944 tarihli bir röportajından alıntı yapıp, programlama kavramının henüz var olmadığı bir dönemi anlatıyor.
    Grace Hopper sözlü tarih PDF’i

  • Sorun, yapay zeka tartışmasının uçlara kayması. “Yapay zeka kodun çoğunu yazıyor” demek abartı ama yapay zeka kullanımını toptan reddetmek de gerçekçi değil.
    Erken aşama startup’lar LLM’lerle testleri ya da boilerplate işleri hızlıca hallediyor ama çekirdek mühendislik hâlâ insanların işi.
    Evet, bir balon var ama dotcom dönemi gibi bir düzeltme gelse de teknolojinin kendisi kalacak

    • Artık buna katılmıyorum. Bir arkadaşım finans startup’ında LLM’lerle karmaşık kodu hızlıca bootstrap etti, Terraform’u ve dokümantasyonu da otomatikleştirdi.
      Ben de Kubernetes, Helm, ConfigMap bilmiyordum ama yapay zeka bana kusursuz bir servis yapılandırması oluşturdu
    • Dotcom balonunda da birçok şirket battı ama Amazon, Google, eBay gibi şirketler ayakta kaldı.
      Web nasıl SaaS’ın temeli olduysa, yapay zeka da temel bir teknoloji olarak yerleşecek.
      Şu anda parayı GPU fiyatları sayesinde Nvidia kazanıyor olabilir ama asıl değer yapay zeka uygulamalarında ortaya çıkacak.
      Açık kaynak modeller ve düşen inference maliyetleri sayesinde altyapının kendisi bir giriş engeli değil.
      ChatGPT’nin bile çok hatası var ve yeterince olgun değil. Gerçek yenilik, küçük şirketlerin modelleri kullanarak yeni UX’ler ve ürünler yaratmasından çıkacak

  • “Yapay zeka yapamaz” türü yorumları tespit edip otomatik olarak “Bende gayet işe yarıyor?” diye yanıt veren bir AI botu olsa nasıl olurdu diye düşündüm. Sadece eğlenceli bir düşünce deneyi

    • Ben de benzer düşünüyorum. HN’de yapay zekaya yönelik olumlu tepkiler, gerçek mühendislerin hissiyatına kıyasla çok daha güçlü görünüyor
    • Yapay zekayı öven yorumların %90’ı, sanki chatbot’un yazdığı cümleler kopyala-yapıştır yapılmış gibi görünüyor

  • Silikon Vadisi, LLM’ler ve GPU’larla trilyonlarca dolar değer üretebilir mi?
    Eğer ekonomi o ölçüde büyümezse, bunun bedelini başka bölgeler ödeyecek.
    Ve LLM’ler yeterli finansmanla AGI’a evrilebilir mi?
    Şu an için LLM’ler sadece akıllı metin üreticileri seviyesinde

    • Yazıdan alıntılanan “yapay zeka patlamasının üretken olabilmesi için, kredi sıkışıklığı yaşanmadan önce gelirlerin yetişmesi gerekir” cümlesi kilit nokta.
      İnternet de dönüştürücüydü ama birçok şirket gelir elde edemeden battı.
      Yapay zeka hem gerçek hem de aynı anda bir balon olabilir
    • “Anlama” diye bir şey yok

  • Bu notu nasıl yorumlayacağın bakış açına bağlı.
    Dotcom balonunda olduğu gibi bazı şirketler batacak ama teknoloji kalacak.
    Buna karşılık 2007 konut balonu daha topyekûn bir çöküştü.
    Yapay zeka birincisine daha yakın — bir düzeltme olacak ama uzun vadeli büyüme fırsatı çok büyük.
    Kısa vadeli getiri peşindeki yatırımcı için balon gibi görünebilir ama girişimciler ya da uzun vadeli inşa edenler için yeni değer yaratma dönemi

  • Eskiden Howard Marks’ın yazılarını severdim ama bu kez yazı bana yüzeysel bir kavrayış gibi geldi.
    Teknik gerçeklerden çok trende ayak uydurma çabası hissi veriyordu

    • Bence onu yanlış anlamışsın. O, teknolojinin uygulanabilirliğinden çok yatırım coşkusunun aşırılığına dikkat çekiyordu. Yatırım açısından bakınca gayet mantıklı bir analiz
    • Kendisi teknikten çok anlamadığını açıkça söylüyor ama ekonomik etkileri irdelemesi yine de anlamlı.
      Yapay zeka iş gücü maliyetini sadece %5–10 azaltabilse bile toplum üzerinde büyük etkisi olur.
      Teknoloji kusursuz olmasa da ekonomik sonuçları gayet gerçek olabilir

  • Yapay zeka veri merkezlerinin inşasına 8 trilyon dolar yatırılacağından söz eden bir haber görmüştüm (Yahoo Finance).
    Yılda %10 getiri için her yıl 800 milyar dolar kazanılması gerekir.
    GPU’lar her 3 yılda bir değiştiriliyor; bu kadar gelir gerçekten mümkün mü?
    Ilya röportajı’nda da “AGI yapmanın yolunu kimse bilmiyor” demişti