Yapay Zekâ Yatırımlarının Beklenen Verimliliği ve Riskleri

Yapay zekâya yönelik büyük sermaye akışları, demiryolu ve internet dönemlerindeki yatırımları andıran bir büyüklüğe ulaşıyor; ancak ekonomik geri dönüşün zamanlaması ve saha verimliliğindeki artış arasında belirgin bir uyumsuzluk göze çarpıyor. Şirketlerin milyarlarca dolarlık yatırım taahhütleri ve yüksek değerlemeleri, henüz geniş çapta görülen bir verimlilik sıçraması ile eşleşmiyor.

PwC’nin projeksiyonlarına göre veri merkezlerine yapılacak küresel harcamalar 2050’ye kadar 30 trilyon doları aşabilir. Bu büyüklük, ABD Hazine tahvillerinin toplam değerine yakın olup, enflasyona göre düzeltilmiş değerlendirildiğinde bile demir yolu ve dotcom dönemlerindeki harcamaları geride bırakıyor.

Finansman, Getiri Beklentileri ve Kırılganlık

Bazı teknoloji şirketleri ve yatırımcılar uzun vadede büyük kazançlar beklerken, ekonomistler bu varsayımları destekleyecek yeterli kanıt olmadığını öne sürüyor. Örneğin Anthropic’in halka arz izahnamesinde belirtilen yüzlerce milyar dolarlık harcama hedefleri, 2025 gelir projeksiyonlarının katbekat üzerinde.

JP Morgan ve diğer bazı kurumlar, geniş tabanlı verimlilik artışlarının henüz yakalanamadığını belirterek mevcut değerlemelerin sürdürülebilirliğini sorguluyor. Bain & Company araştırması ise mevcut pazarların sağlayacağı verimlilik kazançlarının bu yatırım ihtiyacını karşılamayacağını; bunun yerine yeni pazarların, yapay zekâ destekli robotlardan gelişmiş batarya ve yarı iletken malzemelere kadar, ortaya çıkması gerektiğini vurguluyor.

Ne Kadar Yeni Gelir Gerekli?

Bain’in hesaplamasına göre altyapı inşasını finanse edebilmek için Google, Amazon, Microsoft gibi büyük oyuncuların ve diğer sektörlerin önümüzdeki beş yılda 4,2 trilyon dolardan fazla yeni gelir yaratması gerekiyor. Columbia Business School’dan Stijn Van Nieuwerburgh ise ABD’de 2025–2032 dönemindeki yapay zekâ harcamalarının yaklaşık 9 trilyon dolar seviyesine ulaşabileceğini tahmin ediyor; bu miktar yıllık ABD GSYH’sının yaklaşık yüzde 3,2’sine denk geliyor.

Van Nieuwerburgh’ün hesaplamasına göre, sektörden yüzde 10’luk yatırım getirisi bekleniyorsa 2032’ye kadar yıllık yaklaşık 3,55 trilyon dolar gelir üretilmesi gerekiyor; mevcut gelirler bu düzeyin çok altında. Ayrıca altyapı borçlarının kaldıraçlı yapısı, talepteki küçük bir bozulmanın bile büyük kayıplara yol açabileceğine işaret ediyor.

Değerlemeler, Verimlilik Beklentileri ve Tarihsel Perspektif

JP Morgan, örnek hesaplamalarında çip üreticisi Nvidia üzerinden ilerleyerek, şirketin bugünkü piyasa değerini haklı çıkarmak için ABD’de önümüzdeki 10 yıl boyunca yıllık verimlilik artışının %3–%5 aralığında olması gerektiğini belirtiyor. Oysa ABD Kongresi Bütçe Ofisi’nin aynı dönem için temel beklentisi yıllık %1,75 civarında.

Tarihsel olarak, 1873 Paniği’ndeki demir yolu iflasları veya 1990’ların dotcom çöküşü gibi örnekler, büyük altyapı yatırımlarının bazı dönemlerde düşük getiriyle sonuçlanabildiğini gösteriyor; yine de bu yatırımlar kalıcı altyapı mirası bırakabiliyor.

İstihdam, Riskler ve Olası Senaryolar

Anthropic, farklı büyüme senaryoları modelleyerek 2030 etkilerini değerlendirdi: baz senaryoya göre %2 olan büyüme, ılımlı senaryoda %2,4, kapsamlı senaryoda %5,4, aşırı senaryoda ise %15,4 olabiliyor. Çalışma, yüksek büyümenin daha fazla istihdam kaybı anlamına gelebileceğini de belirtiyor.

Yöneticiler teknolojinin potansiyelini sıkça vurguluyor: Anthropic’ten Dario Amodei, OpenAI CEO’su Sam Altman ve Google DeepMind temsilcileri modellerin kendi kendini geliştirerek verimliliği artıracağını savunuyor. Buna karşılık bazı ekonomistler geçmiş devrimlerin geniş ekonomiye etkisinin genellikle 10–50 yıl arasında gerçekleştiğini hatırlatıyor.

Stanford Üniversitesi araştırmaları, genç muhasebeci ve hukuk asistanı gibi yapay zekâya daha açık meslek gruplarında istihdamın, inşaat işçiliği veya temizlik gibi alanlara kıyasla yaklaşık %19 daha düşük kaldığını gösteriyor. Bu da sektör dönüşümünün istihdam üzerindeki karmaşık etkilerini işaret ediyor.

Özetle, yapay zekâ yatırımları ölçeği ve vaatleriyle dikkat çekerken, bu sermaye akışlarının geniş ekonomik verimlilik artışlarına dönüşüp dönüşmeyeceği belirsizliğini koruyor. Finansman açıkları, yüksek değerlemeler ve potansiyel istihdam etkileri, gelecekteki performansın ne ölçüde beklentileri karşılayacağını belirleyecek temel faktörler olarak öne çıkıyor.