Büyük resim:Teknoloji sektörü, yapay zekanın körüklediği bir çılgınlığın ortasında yeni bir zirveye ulaşıyor. Büyük Teknoloji şirketleri, önümüzdeki yıllarda bu ürünlere yönelik talebin ne olacağını algıladıkları için gerekli altyapıyı kurmak için büyük meblağlar harcıyorlar. Ancak bir analist, sektörün durup yapay zekanın ürettiği gerçek gelirin bu yatırımları desteklemeye yetip yetmeyeceğini düşünmesi gerektiği konusunda uyarıyor.
Sequoia Capital analisti David Cahn, geçen Eylül ayında AI altyapısının kurulmasıyla ima edilen gelir beklentileri ile AI ekosistemindeki gerçek gelir büyümesi arasında çok önemli bir fark olduğunu belirtti. Yatırımları için gereken yıllık AI gelirinin 200 milyar dolar olduğunu tahmin etti.
Yaklaşık bir yıl sonra, yani Nvidia’nın dünyanın en değerli şirketi haline geldiği dönemde, bu rakam yıllık 600 milyar dolara çıktı.
Cahn bu sonuca böyle vardı. Bir GPU’ya harcanan her 1 dolar için, GPU’yu bir veri merkezinde çalıştırmak için yaklaşık 1 dolar enerji maliyeti harcanması gerektiği varsayımıyla başladı. 2023’ün 4. çeyreğinde, Nvidia’nın veri merkezi çalışma oranı gelir tahmini 50 milyar dolardı. Bu çalışma oranı gelir tahminini aldı ve AI veri merkezlerinin toplam maliyetini yansıtmak için 2x ile çarptı.
Zımni veri merkezi AI harcamasının 100 milyar dolar olduğunu belirledi. Sonra bu sayıyı tekrar 2x ile çarparak GPU’nun son kullanıcısı için %50 brüt marjı yansıttı.
Son hesaplama, bu GPU’ların ön sermaye yatırımını desteklemek için üretmesi gereken 200 milyar dolarlık ömür boyu gelirdir. Ve bu, bulut sağlayıcıları için herhangi bir marjı içermez, dedi Cahn – pozitif bir getiri elde etmeleri için, toplam gelir gereksinimi daha da yüksek olacaktır.
Nvidia’nın 2024’ün 4. çeyreğine kadar veri merkezi gelir tahmininin 150 milyar dolar olması öngörülüyor. Bu da veri merkezi yapay zeka harcamasının 300 milyar dolar, geri ödeme için gereken yapay zeka gelirinin ise 600 milyar dolar olacağı anlamına geliyor.
Özellikle sermaye harcamalarının gerçek son müşteri talebiyle bağlantılı olup olmadığı veya gelecekteki son müşteri talebini öngörerek mi yapıldığı net olmadığında, bu doldurulması gereken büyük bir boşluktur.
Ayrıca Cahn, geri ödeme için gereken AI gelirinin sonunda 100 milyar dolara ulaşacağını öngörüyor ve Nvidia’nın yakın zamanda duyurduğu ve yalnızca %25 daha fazla maliyetle 2,5 kat daha iyi performansa sahip olacak B100 çipine işaret ediyor. Cahn, “Bunun Nvidia çiplerine olan talebin son bir kez artmasına yol açacağını düşünüyorum” diyor. “B100, H100’e kıyasla dramatik bir maliyet-performans iyileştirmesini temsil ediyor ve herkes bu yılın ilerleyen zamanlarında B100’lere ulaşmaya çalışırken muhtemelen bir başka arz sıkıntısı daha yaşanacak.”
Cahn, nihayetinde harcamaların buna değeceğini düşünüyor. GPU sermaye harcamalarının demiryolları inşa etmeye benzediğini, yani sonunda trenlerin de varış noktalarıyla birlikte geleceğini söyledi.
Elbette büyük teknoloji şirketlerinin yöneticileri, Big Tech’in Q1’de bildirdiği gelir büyüme oranlarının iki çeyrek önce tahmin edilenden çok daha yüksek olmasıyla AI’nın gelir büyümesini yönlendirme potansiyeline güven duyduklarını ifade ettiler. Örneğin Microsoft, Azure’un %31’lik büyümesine AI katkılarında 7 puanlık bir artış bildirdi. Bununla birlikte, bu analist, bu yatırımlar yapılmaya devam ettikçe sektörün kimin kazandığını ve kimin kaybettiğini dikkate almasını öneriyor.
“Aşırı altyapı inşası dönemlerinde her zaman kazananlar olur,” dedi. “Kurucular ve şirket kurucuları AI’da inşa etmeye devam edecekler – ve daha düşük maliyetlerden ve bu deney döneminde edinilen bilgilerden faydalanacakları için başarılı olma olasılıkları daha yüksek olacak.”
Öte yandan, öngörüsü gerçekleşirse bundan öncelikle yatırımcıların zarar göreceğini söyledi.