Yapay Zeka Döngüsünde Fiyatlamanın Aşamaları

ABD borsalarında yapay zeka aslında 2023 yılından beri fiyatlanan bir tema.

Fakat büyük temalar piyasada genelde tek seferde ve tek bir noktadan fiyatlanmaz. Para önce en görünür yere gider, sonra hikâyenin ikinci ve üçüncü halkalarını aramaya başlar.

Bunu kripto piyasasında defalarca gördük.

2021’de önce Bitcoin hareket ederdi. Sonra Ethereum güçlenir, ardından büyük altcoinler, daha sonra daha küçük projeler, en sonunda da çoğu zaman en zayıf ve en spekülatif hikâyeler fiyatlanırdı. Piyasadaki herkes de bunu bir çeşit “para akış sırası” gibi izlerdi. “BTC’den ETH’ye, oradan majör altcoinlere, sonra düşük piyasa değerli coinlere para geçer mi?” sorusu neredeyse döngünün ana takip başlığıydı.

Benzer şeyi emtia tarafında da görürüz.

Altın güçlü bir dönem yaşadığında ilk fiyatlama genelde altının kendisinde başlar. Sonra yatırımcılar “altın gidiyorsa madenciler daha kaldıraçlı tepki verir mi?” diye bakar. Gümüşte hareket başladığında bu kez gümüş madencileri gündeme gelir. Uranyum fiyatlandığında sadece uranyumun spot fiyatı değil; uranyum madencileri, nükleer enerji şirketleri, hatta reaktör teknolojisi ve elektrik altyapısı tarafı da izlenmeye başlar.

Yani piyasa büyük bir temayı önce merkezinden fiyatlar. Sonra o temanın çevresindeki ikinci ve üçüncü halkalara doğru genişler.

Yapay zekada da benzer bir süreç yaşanıyor.

İlk aşamada piyasa bu modelleri çalıştırmak için devasa işlem gücü gerekecek dedi. Bu yüzden çipler, GPU’lar, sunucular, yarı iletken üreticileri ve veri merkezi altyapısı öne çıktı.

Sonra diğer soruya geçti ve bu işlem gücü nerede çalışacak ve kimin platformu üzerinden müşteriye ulaşacak? Burada bulut sağlayıcıları, veri merkezi şirketleri ve büyük teknoloji platformları devreye girdi.

Artık piyasa sadece “kim AI yapıyor?” diye sormayacak ama şunları sorabilir:

• Bu teknoloji şirketlerin günlük iş akışına nasıl girecek?

• Kim gerçekten maliyet düşürecek?

• Kim gelir artıracak?

• Kim yapay zekayı sadece sunumlarda değil, bilançoda görünür hale getirecek?

Bu yüzden bugün yapay zekayı tek bir hisse, tek bir sektör veya tek bir “balon” tartışması üzerinden okumak uzun vadeli fırsat arayan yatırımcıyı doğru yere götürmeyebilir.

O yüzden yapay zeka fiyatlamasının hangi aşamada olduğunu ve paranın zincirin hangi katmanına aktığını anlayabilmek.

AI değer zincirini basitçe, yapay zekanın fikirden ürüne ve üründen gelire dönüşene kadar geçtiği aşamalar gibi düşünebiliriz.

Bir yapay zeka uygulamasının çalışması için önce güçlü çiplere ihtiyaç var. Sonra bu çiplerin çalıştığı veri merkezleri ve bulut altyapısı gerekiyor. Ardından bu altyapının üzerinde büyük dil modelleri kuruluyor. Sonra bu modellerin yönetilmesi, test edilmesi, güvenli çalışması ve şirket sistemlerine entegre edilmesi gerekiyor. En sonunda ise kullanıcıların gördüğü uygulamalar ve kurumların aldığı hizmetler ortaya çıkıyor.

Yani ChatGPT benzeri bir ürünü sadece “bir uygulama” gibi görmek eksik olur. Onun arkasında çip, sunucu, bulut, veri, model, yazılım, güvenlik, entegrasyon ve hizmet zinciri var.

Bu yüzden AI yatırımı da tek bir noktaya değil, bu zincirin farklı halkalarına yayılıyor.

AI döngüsünün ilk ve en görünür kazananı donanım tarafı oldu.

Burada GPU’lar, hızlandırıcı çipler, bellek, sunucular, yarı iletken üreticileri ve çip üretim ekipmanları var. Nvidia, AMD, TSMC, ASML, Broadcom, Dell, HPE ve ARM gibi şirketler bu katmanda düşünülebilir.

Bu katmanda piyasanın fiyatladığı şey aslında çok temel bir bakış açısına sahip ve yapay zeka büyüyecekse önce işlem gücü büyüyecek mantığı üzerine kurulu.

O yüzden ilk para buraya aktı. Çünkü zincirin en görünür halkası burasıydı. Kriptoda Bitcoin nasıl ilk hareket eden ana varlıksa, AI tarafında da çipler ve işlem gücü o rolü üstlendi.

Fakat Bir katmanın güçlü olması, hâlâ ucuz olduğu anlamına gelmez. Donanım tarafı AI zincirinin kalbi olmaya devam edebilir ama fiyatlamanın en çok ilerlediği yerlerden biri de burası.

Donanım tek başına yetmez. Bu işlem gücünün müşteriye sunulması, ölçeklenmesi ve kurumsal kullanıma açılması gerekir.

Burada Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud, Oracle Cloud gibi platformlar devreye giriyor.

Bu şirketlerin avantajı veri merkezine sahip olmaları dışında hali hazırda zaten milyonlarca müşteriye, geliştirici ekosistemine ve kurumsal satış kanalına sahip olmaları.

Bu aşamada ise piyasa şunlara bakıyor; Çipler üretildi, sunucular kuruldu; peki bu kapasiteyi kim kiralayacak, kim satacak, kim kendi ürünlerinin içine yerleştirecek?

Bu yüzden AI harcaması sadece çip üreticilerine gitmiyor. Bulut platformlarına da yayılıyor. Para, çekirdekten bir sonraki halkaya geçmeye başlıyor. Donanım tarafı kadar olmasa da yakın bir doyma seviyesinde beklenti fiyatlaması bu katmanda da mevcut.

Temel modeller, yapay zekanın beynine en yakın katman.

GPT, Gemini, Claude, Llama gibi büyük dil modelleri bu alana örnek verilebilir. Bunlar metin, kod, görsel, ses veya video gibi alanlarda üretim yapabilen ana motorlar.

Bu katmanda Microsoft, Google, Meta, Amazon, OpenAI, Anthropic gibi oyuncular öne çıkıyor. Apple gibi şirketler de kendi ekosistemleri üzerinden bu yarışa dahil olabilir.

Burada piyasanın fiyatladığı şey ise ölçek avantajı.

Çünkü model geliştirmek çok pahalı. İşlem gücü, veri, mühendislik, dağıtım kapasitesi ve ekosistem gerekiyor. Bu yüzden bu alan, büyük sermayeye sahip oyuncuların domine ettiği bir alan.

Bu aşamada yatırımcı en iyi modeli kim en geniş kullanıcı tabanına dağıtacak? diye düşünür.

Buradaki beklenti fiyatlaması da oldukça güçlü ve tamamlanmaya yakın.

Burası henüz gözden kaçan ya da sıranın henüz ilk 3 katman kadar yansımadığı bir katman.

Çünkü bir şirket için AI modeli kullanmanın ötesinde, omodeli güvenli, ölçülebilir, hatası takip edilebilir, güncellenebilir ve şirket sistemlerine entegre edilebilir hale getirmek.

MLOps dediğimiz alan kabaca bununla ilgileniyor. Modelin geliştirilmesi, test edilmesi, izlenmesi, veri akışlarının yönetilmesi, güvenlik ve performans kontrolleri.

Datadog, MongoDB, Elastic, UiPath, Palantir, Snowflake, Databricks gibi şirketler bu dünyaya örnek verilebilir.

Burası AI fiyatlamasında daha sessiz ama kritik bir halka. Çünkü kurumlar AI’ı gerçekten kullanmaya başladığında sadece “model” yetmeyecek. O modelin nerede hata yaptığını, hangi veriyi kullandığını, hangi süreçte nasıl çalıştığını ve güvenli olup olmadığını bilmek isterler.

Yani AI kurumsal hayata girdikçe, görünmeyen altyapı daha görünür hale gelecektir.

Burası yapay zekanın son kullanıcıya ve şirket çalışanına dokunduğu alan.

Salesforce’un müşteri ilişkileri araçları, Adobe’un yaratıcı yazılımları, ServiceNow’un iş akışı çözümleri, Shopify’ın ticaret altyapısı, Intuit’in finansal yazılımları, Microsoft Copilot gibi ürünler bu katmana örnek gösterilebilir.

Bu katmanda avantaj, elinde müşteri verisi ve dağıtım kanalı olan şirketlerde.

Çünkü herkes AI destekli bir uygulama çıkarabilir ama herkesin milyonlarca müşterisi, yıllardır biriken verisi ve kurumsal ilişkisi yoktur.

Burası fiyatlamanın en önemli test alanlarından biri olacaktır. Çünkü burada hikâye artık “AI çok büyük olacak” seviyesinden çıkar ve “AI gerçekten para kazandırıyor mu?” sorusuna gelir.

Yatırımcı için de en kritik ayrım burada başlar.

AI özelliği ekleyen şirket çok olabilir ama bu özellik müşteriyi daha fazla ödeme yapmaya ikna ediyor mu? Şirketin marjını artırıyor mu? Geliri hızlandırıyor mu? Maliyetleri düşürüyor mu?

Asıl bilanço testi bu katmanda yapılır.

Son katman hizmetler.

Burada danışmanlık, entegrasyon, kurumsal dönüşüm, yönetilen servisler ve şirketlere özel AI uyarlamaları var. Accenture, Infosys, Cognizant, EPAM, Wipro, IBM ve Kyndryl gibi şirketler bu alana örnek verilebilir.

Bu katman belki en heyecan verici hikâyeye sahip değil ama AI’ın şirketlere gerçekten uygulanması için önemli.

Çünkü birçok kurum kendi başına model kurmak, veri altyapısını düzenlemek veya AI’ı iş süreçlerine entegre etmek konusunda yeterli kapasiteye sahip değil. Bu noktada hizmet şirketleri devreye giriyor.

Piyasa genelde bu tip alanları ilk aşamada çok sevmez. Çünkü hikâye çip kadar parlak, model kadar büyüleyici değildir. Ama büyük dönüşümler şirketlerin içine indikçe, entegrasyon ve uygulama tarafı daha değerli hale gelir.

Bugünkü tabloya baktığımda fiyatlamanın en yoğun olduğu yer hâlâ donanım, bulut ve temel modeller tarafı.

Yani piyasa AI’ın altyapı tarafını büyük ölçüde satın aldı. Çipler, sunucular, veri merkezleri, bulut sağlayıcıları ve büyük model oyuncuları uzun süredir bu hikâyenin merkezinde.

Bu bana şunu söylüyor: AI döngüsünün ilk perdesi büyük ölçüde “bu teknolojiyi çalıştıracak fiziksel kapasite kimde?” sorusu üzerine kuruldu.

Şimdi ikinci soru daha önemli hale geliyor:

Bu kadar altyapının üzerine kim gerçek ürün, gerçek gelir ve kalıcı verimlilik koyacak?

Buna karşılık daha yukarıdaki katmanlarda hâlâ daha seçici fırsatlar olabilir. Özellikle MLOps, uygulamalar ve hizmetler tarafında piyasa henüz her şeyi aynı agresiflikle fiyatlamış görünmüyor.

Fakat burada da sadece “ucuz kaldı” diye almak yeterli değil. Ucuz kalan şey bazen fırsattır, bazen de haklı şekilde geride kalmıştır.

Bu yüzden bu katmanlarda momentum, bilanço, gelir büyümesi, nakit akışı, marj etkisi ve AI gelirinin gerçekten şirkete katkı sağlayıp sağlamadığı izlenmeli.

Bazı şirketler fazla fiyatlanmış olabilir. Bazı hikâyeler abartılmış olabilir. Bazı küçük şirketler sadece “AI” kelimesiyle değer kazanmış olabilir ama bu, bütün döngünün tükendiği anlamına gelmiyor.

Büyük temalarda fiyatlama genelde merkezden çevreye doğru yayılır. Önce çekirdek alınır. Sonra tedarikçiler, platformlar, uygulamalar ve hizmet sağlayıcılar takip edilir. Kriptoda para akışını, emtiada madencileri, uranyumda nükleer zinciri nasıl izliyorsak; AI’da da aynı mantıkla değer zincirini izlemek gerekiyor.

Bence bugünkü ana konu, AI rallisinin ilk perdesi donanımda yazıldı. İkinci perde bulut ve büyük platformlarda oynandı. Bundan sonrası ise daha zor ama daha ilginç olacak.