Yapay Zekanın 2,5 Trilyon Dolarlık Kumarı: 250 Milyon İş Gerekiyor

Yapay zekanın 2,5 trilyon dolarlık sorunu nedir?

Yapay zekanın 2,5 trilyon dolarlık sorunu, 2022'den bu yana yapılan 1,5 trilyon dolarlık altyapı harcaması ve her yıl eklenen 1 trilyon dolarlık yatırımdan kaynaklanıyor. Bu yatırımı karşılamak için yılda 2,5 trilyon dolar gelir gerekiyor; mevcut gelir ise 150-250 milyar dolar.

ChatGPT'nin 2022 sonunda piyasaya çıkmasından bu yana yapay zeka şirketleri veri merkezi inşası, çip geliştirme ve elektrik şebekesi genişletme yarışına girdi. Bu ölçekte bir yatırımın nasıl geri döneceği ise belirsizliğini koruyor.

Applied Quantum kurucusu Marin Ivezic'in analizine göre rakamlar bir türlü tutmuyor. Yatırımı meşrulaştırmak için yapay zekanın yılda yaklaşık 2,5 trilyon dolar gelir üretmesi gerekiyor; iyimser tahminler ise mevcut geliri yılda 150-250 milyar dolar olarak gösteriyor.

2,5 trilyon doların 1,5 trilyonu 2022'den bu yana donanıma harcandı, 1 trilyonu ise her yıl eklenen yatırım. Aradaki devasa farkın gelecekteki gelirle kapatılması gerekiyor.

Yatırımı karşılamak için yapay zekanın kaç işin yerini alması gerekiyor?

Yapay zekanın, iş başına 100 bin dolar maliyetle hesaplandığında 250 milyon tam zamanlı işin yerini alması ya da aynı verimlilik artışını sağlaması gerekiyor. Bu sayı, ABD'deki 159 milyon tarım dışı işin tamamından fazla; yani hedefe ulaşmak neredeyse imkansız.

Ivezic'e göre 2,5 trilyon dolarlık gelir hedefine ulaşmak için yapay zekanın ortalama 100 bin dolar maliyetli 250 milyon tam zamanlı işi ortadan kaldırması gerekiyor. Bu, ABD'deki tüm işleri silmek ve üstüne biraz daha eklemek anlamına geliyor.

ABD'de yalnızca 159 milyon tarım dışı iş bulunuyor; yani Amerikan iş gücünün tamamı bile bu hedefe yetmiyor. Küresel ölçekte sayılar daha büyük olsa da bu çapta bir iş gücü kaymasının ekonomik ve sosyal engelleri çok yüksek.

Bu tablo, altyapı sağlayıcılarının ne siyaseten ne de ekonomik olarak mümkün olmayan bir iş kaybı seviyesine bahis oynadığını gösteriyor.

50 Sent Kuralı nedir ve neden önemli?

50 Sent Kuralı, Ivezic'in altyapı sağlayıcılarının yatırdıkları her 1 dolar için yılda yaklaşık 50 sent gelir üretmesi gerektiği gözlemidir. 2,5 trilyon dolarlık yatırımda bu, başabaş noktası için yılda 1,25 trilyon dolar gelir anlamına geliyor; mevcut yapay zeka gelirlerinin çok üzerinde.

Kural, amortisman uyumsuzluğunu ortaya koyuyor: yüksek performanslı yapay zeka çipleri beş yılda eskiyor, ancak veri merkezleri 20 yıl dayanacak şekilde inşa ediliyor. Bu da sağlayıcıların altyapı borcu kapanmadan donanımı çöpe atması anlamına geliyor.

Öte yandan yapay zeka modellerini kullanmak ucuzluyor. GPT-4 sınıfı yeteneklerin fiyatı 2022'den bu yana 100 kat düştü; ancak altyapı maliyetleri düşmedi, aksine arttı. Bu makas sağlayıcıları daha da sıkıştırıyor.

Hızlı eskiyen donanım, artan maliyetler ve düşen model fiyatları birleşince altyapı yatırımının geri dönmesi giderek zorlaşıyor.

1. Çipler 5 yılda eskiyor, ancak veri merkezleri 20 yıl dayanıyor.
2. Model fiyatları 2022'den bu yana 100 kat düştü, altyapı maliyetleri ise artıyor.
3. Sağlayıcıların ayakta kalmak için her 1 dolar yatırıma yılda 50 sent gelir üretmesi gerekiyor.

Bu yeni bir dot-com balonu mu?

Evet, tablo dot-com balonunu andırıyor: telekom şirketleri fiber ağlara servet harcayıp iflas ederken, Google ve Amazon gibi uygulama şirketleri bu altyapının üzerinde zengin oldu. Bugün de yapay zeka altyapısı kuranlar, gelirler gelmezse aynı kaderi paylaşabilir.

Dot-com döneminde telekom firmaları interneti taşıyan fiber ağlara ağır yatırım yaptı. Balon patladığında Global Crossing gibi birçok şirket maliyetlerini çıkaramayıp iflas etti; o altyapının üzerine inşa eden şirketler ise servet kazandı.

Ivezic, benzer bir senaryoda yapay zeka altyapısı sağlayıcılarının elinde değersiz donanımla kalabileceği uyarısını yapıyor. 2,5 trilyon dolarlık yatırımın bir gün ödenmesi gerekiyor; yapay zeka gelirleri bu seviyeye ulaşmazsa finansal bir çöküş kaçınılmaz olabilir.

En önemli fark, yapay zekanın halihazırda ciddi gelir üretmesi ve hızla gelişmesi. Ancak yatırım ile getiri arasındaki uçurum hala çok geniş.

Bu tablo yapay zekanın geleceği için ne anlama geliyor?

Yapay zeka 250 milyon işin yerini alamaz veya aynı verimlilik artışını sağlayamazsa altyapı sağlayıcılarını finansal bir hesaplaşma bekliyor. Bu, yapay zeka gelişimini yavaşlatabilir, piyasayı konsolide edebilir ya da tüm teknoloji ekonomisini etkileyen bir çöküşe yol açabilir.

Yapay zeka patlaması bir altyapı yatırımı balonunun üzerinde duruyor. Büyüme istikrar gerektirir; oysa balon istikrarın tam tersidir. Gelirler yetişmezse sağlayıcılar yatırımlarını geri ödeyemeyebilir ve ardı ardına iflaslar gelebilir.

Yine de yapay zeka hızla ilerlemeye devam ediyor. İşleri birebir ortadan kaldırmasa bile dönüştürücü verimlilik artışı sağlarsa, harcamayı karşılayacak kadar değer üretebilir. Kritik soru, bunun balon patlamadan gerçekleşip gerçekleşmeyeceği.

IT yöneticileri ve yatırımcıların altyapı harcamalarındaki yavaşlama ya da yapay zeka gelirlerindeki sıçramayı yakından izlemesi gerekiyor. Yapay zekanın gerçek darboğazı GPU değil, depolama ve veri taşınabilirliği haberimizde de görüldüğü gibi kârlılığa giden yol daha derin teknik sorunları çözmekten geçiyor.

Sonuç

Yapay zeka sektörünü 2,5 trilyon dolarlık bir hesaplaşma bekliyor. Finansal çöküşten kaçınmak için yapay zekanın 250 milyon işin yerini alması gerekiyor; bu hedef ABD'deki toplam iş gücünü bile aşıyor. Yatırımcılar ve IT yöneticileri altyapı harcamaları ile yapay zeka gelir artışını yakından izlemeli; zira balon, benzeri görülmemiş bir iş kaybı olmadan sürdürülebilir görünmüyor.