Geçtiğimiz yıllarda, ABD'nin en büyük birkaç teknoloji şirketi, gelişmiş yapay zeka sistemleri geliştirmek ve canlanan startup'lara hesaplama gücü sağlamak amacıyla büyük maliyetli bir yarışa girdi. Bu hedeflere ulaşmak için finansman yöntemlerini tamamen değiştirdiler. Uzun süredir yüksek gelirler ve hisse senedi fiyatlarındaki artışlara dayalı olan Alphabet'in Google'ı, Meta Platforms ve diğer büyük teknoloji şirketleri, şimdilerde sohbet robotlarının çalıştırılması için gerekli teknolojiyi inşa etmek amacıyla büyük miktarlarda borçlanıyor.
Bu yıl Mart'ta Amazon, Avrupa'da ilk kez 14,5 milyar euro (yaklaşık 17 milyar ABD doları) toplayarak bu para birimi tarihinin en büyük kurumsal bono ihracını gerçekleştirdi. Bu perakende devi, ABD bono piyasasında 37 milyar ABD doları bono çıkararak ABD tarihinin dördüncü büyük kurumsal bono ihracını gerçekleştirdi. Bloomberg'e göre, Facebook'un ana şirketi Meta, 30 Nisan'da yapay zeka altyapısını finanse etmek amacıyla 25 milyar ABD doları yatırım seviyesinde bono çıkardı.
Amerika'nın dört büyük teknoloji şirketi, yapay zeka hedeflerini gerçekleştirmek için sadece bu yıl veri merkezleri, ağ cihazları ve diğer yapay zeka altyapısına toplamda yaklaşık 650 milyar dolar harcaması gerektiğini belirtti.
Krediye olan bağımlılığın teknoloji endüstrisini nasıl değiştirdiğini ve yapay zekânın çoğalmasını nasıl desteklediğini analiz ediyor.
Yapay zekânın gelişimi, teknoloji şirketlerinin finansal uygulamalarını nasıl değiştirdi?
Yıllar boyunca, internetin yükseliş döneminde ortaya çıkan teknoloji şirketleri, devasa karlarını kendi işlerine yeniden yatırarak büyüdü. Ayrıca tahvil de çıkarttılar, ancak bu, fon toplama ve kullanımında daha az rol oynadı. Ancak 2025 sonundan itibaren büyük teknoloji şirketleri, yapay zeka yeteneklerine yapılan yatırımı artırmak için yüz milyarlarca dolarlık tahvil çıkarmaya başladı. Aynı dönemde, OpenAI ve Anthropic gibi yeni nesil şirketler de sırasıyla risk sermayesi kurumlarından onlarca milyar dolarlık fon topladı.
Teknoloji şirketi bu parayı nasıl kullanmayı planlıyor?
Bu teknoloji şirketlerinin yatırdığı fonların büyük bir kısmı—hem borç hem de hisse senedi finansmanı yoluyla—yapay zeka ile ilgili ekipmanlara, hizmetlere ve gayrimenkullere harcanmaktadır. Sadece Alphabet, teknik altyapı harcamalarının yaklaşık %40'ının veri merkezleri ve ağ ekipmanlarına, %60'ının sunuculara gittiğini belirtmiştir. Oracle, veri merkezi harcamalarının tipik bir örneğidir. Bu veritabanı devi, ülke çapında veri merkezleri inşa etmek için şirket içi borçlar ve özel proje kredileri yoluyla finansman sağlamaktadır.
Ancak bu sadece emlak meselesi değil. Bu şirketler, yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için tesislerine pahalı çipler de kurmak zorunda. Genellikle şirketler, özel amaçlı varlıklar (SPV) kurar—temel olarak belirli finansal hedefler (teknoloji ekipmanı edinme dahil) için kurulan bağımsız şirketler. SPV aracılığıyla borçlar şirketin bilançosuna dahil edilmez ve bu da şirketleri potansiyel not indirimlerinden korur. 2025 sonundan beri, Elon Musk’ın xAI şirketi, çipler satın alıp bunları xAI’ye geri kiralayan tablo dışı varlıklar aracılığıyla 20 milyar dolar kadar fon toplamaya çalışıyor.
İlk sıraya yönelik rekabeti daha da ağırlaştıran iki diğer gider: elektrik maliyetleri ve yapay zeka uzmanları. Amerika elektrik şebekesinin veri merkezleri için gerekli gücü karşılayamaması nedeniyle Alphabet, veri merkezlerine enerji sağlamak için temiz enerji geliştiricisi satın aldı. Meta da becerikli mühendisleri işe almak için milyonlarca dolar harcıyor.
Neden şirketler nakit kullanmak yerine kredi alır veya hisse senedi çıkarır?
Büyük teknoloji şirketleri, yapay zeka işlevlerini desteklemek için veri merkezleri inşa etme baskısı altında. Meta, Alphabet ve diğer teknoloji devleri, mevcut nakit rezervlerini kullanarak veri merkezleri inşa edebilir. Reklam işleri, onlara yeterli nakit sağlayarak kolayca kredi çekmelerini ve gelirlerinin bir kısmını yapay zekaya yeniden yatırabilmelerini sağlıyor. Örneğin, Google, 2025 dördüncü çeyrekte (ortakların gelirlerini dahil etmeden) 97 milyar doların üzerinde gelir elde etti.
Ancak kredi alma hâlâ çekici, özellikle Wall Street şirketlerinin hemen hemen tümüne kredi vermek için çabaladığı şu anda. Özel amaçlı varlıklar (SPE), şirketlerin borçları bilançolarından çıkarmasını sağlıyor ve bu da kredi alma çekiciliğini artırıyor.
Genel olarak büyük işletmelerden çok daha düşük gelir elde eden AI startup’ları için büyük miktarlarda borçlanmak her zaman mümkün değildir. Bunun yerine, OpenAI ve xAI gibi özel şirketler, şirket hisselerini satarak milyarlarca dolar topladı ve bu parayı AI ihtiyaçlarını karşılamak için kullandı. Ancak bu yaklaşımın sınırlı sayıda uygulanabilmesinin nedeni, hissedarların hisselerinin sürekli olarak seyreltilmesidir. 2025 yılında xAI, 5 milyar dolarlık şirket borçlanma işlemi gerçekleştirdi ve bu borcu ödedi. OpenAI ve Anthropic henüz borç piyasasına girmemiş olup, şu anda diğer finansman yollarını arıyor.
Bu düzeydeki kredi alma ne kadar nadirdir? Şu anda ne farklı?
Geçen yılın sonunda, büyük teknoloji şirketlerinin bulut ve veri merkezi kapasitesini genişletmek için birkaç hafta içinde yaklaşık 100 milyar dolar toplaması, yatırımcıları endişelendiren yapay zeka ile ilgili kredi dalgasına neden oldu.
Bu sermaye toplama dalgası, Meta'nın Louisiana'da bir veri merkezi inşa etmek için yaklaşık 30 milyar dolarlık finansman sağlamasından hemen sonra geldi. Bu işlem, yapay zeka altyapısı için gerekli olan sermaye miktarını ve şirketlerin finansman yöntemlerindeki artan çeşitliliği vurgulamaktadır. Bu sermaye toplama, Meta'nın özel amaçlı bir varlığı tarafından tamamlanmış olup, bu teknoloji deviyle yapılan uzun vadeli kira anlaşmaları aracılığıyla kredi verenlere geri ödenecektir. Bu yapı, veri merkezi operatörlerinin geleneksel tahvilleri çıkarabileceğini ve aynı zamanda kendi kredi notlarını riske atmadan, bilançolarındaki borçları önemli ölçüde artırmadan kredi verenlerden büyük miktarlarda sermaye toplayabileceğini göstermektedir.
Alphabet, 2026 yılının başlarında, 1990’ların sonundan beri hiçbir teknoloji şirketinin yapmadığı nadir 100 yıllık tahvilleri çıkararak, sigorta şirketleri ve emeklilik fonları gibi uzun vadeli yatırımcıların taleplerini karşıladı.
Meta, 25 milyar dolarlık yatırım seviyesindeki tahvilleri piyasaya sürdü. Bu tahvil emisi, Meta'nın Ocak tahminlerinden daha yüksek yıllık sermaye harcaması beklentisini açıklamasının hemen ardından gerçekleşti.
Bu yapay zeka alanında görülen kredi dalgası, hızı, ölçeği ve borçlanan tarafların türü nedeniyle dikkat çekiyor. Tarihte, şirket borçlarındaki patlamalar genellikle 1980'lerdeki yüksek riskli tahvillerle finanse edilen agresif şirket birleşmeleri ve satın almaları gibi spekülatif balonlarla ilişkilendirilmişti. Buna karşılık, son dönemdeki bu tahvil emisyonlarının çıkarıcıları, dünyanın en çok nakit sahibi ve en yüksek kredi notuna sahip şirketlerinden bazıları.
Bu kadar büyük bir borç yükü, bu şirketlerin risk durumunu nasıl değiştirecek?
Yüksek faiz oranlarına rağmen, milyarlarca dolarlık fonlar kısa sürede toplandı ve bu, üreteç yapay zekâ rekabetinin aciliyetini gösteriyor. Bazı piyasa katılımcıları bu durumu, telekomünikasyon şirketlerinin ağ kurmak için büyük borçlar alan internet balonu dönemine kadar uzanan erken altyapı inşaatı hiperbolüyle karşılaştırıyor.
Ancak arasında önemli farklar var. Bugün en büyük yayıncılar, 1990'ların sonundaki birçok telekom operatöründen daha karlı ve daha çok çeşitlendirilmiş işlere sahip.
Son dönemdeki borçlanma artmasına rağmen, büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka toplam harcamalarındaki borçlanma oranının hâlâ nispeten düşük kalacağı tahmin ediliyor. Analistler, planlanan sermaye harcamalarının yaklaşık %80 ila %90'ının operasyonel nakit akışları ile finanse edileceğini tahmin ediyor. Ayrıca, son dönemdeki borçlanma artışına rağmen, ana veri merkezi operatörlerinin toplam borç seviyelerinin yıllık gelirlerine kıyasla düşük kalacağı tahmin ediliyor.
Ancak bu kadar büyük bir finansman ölçeği etkiler yaratacaktır. Daha yüksek kredi miktarları, şirketin finansal durumunu değiştirebilir ve kredi notunu ile düşük maliyetli kredi alma yeteneğini etkileyebilir. Teknoloji sektörünün dışında, büyük çaplı borç emisyonu kredi piyasasını yeniden şekillendirebilir ve diğer sektörlerdeki yatırımcı talebini çekebilir. Bu, diğer şirketlerin kredi maliyetlerini artırmanın yanı sıra, kredi verenlerin yapay zeka yatırımlarının uzun vadeli getirilerinin hâlâ kanıtlanmamış olduğu sektörlerdeki risk marjını artırır.
Morgan Stanley, 2025 yılında 2026'da yapım yatırımlarının etkisiyle yatırım seviyesindeki şirket bonolarının emisyon miktarının 2 trilyon ABD dolarını aşarak rekor seviyeye ulaşabileceğini tahmin ediyor. JPMorgan analistleri geçen yıl, önümüzdeki beş yıl içinde yüksek kaliteli bono piyasasının yaklaşık 1,5 trilyon ABD dolarlık yapım veri merkezi bono emisyonunu absorbe etmesi gerektiğini tahmin etti. 2030 yılına kadar bu tür borçların yatırım seviyesindeki bono piyasasının %20'sinden fazlasını oluşturabileceğini belirttiler.
Yapay zeka dalgası beklentileri karşılamazsa hangi sorunlar ortaya çıkabilir?
Yapay zeka dalga dalgası beklentileri karşılamazsa, veri merkezleri, çipler ve elektrik gibi alanlara büyük yatırımlar yapan büyük teknoloji şirketleri, aşırı üretim kapasitesi ve cihazların çabuk obesolesi sorunuyla karşı karşıya kalabilir. Bu durum, telekomünikasyon şirketlerinin ağ kapasitesini müşterilerin gerçek ihtiyaçlarının çok üzerinde inşa ettiği internet balonu dönemine benzer.
Beklenenin altında kalan kâr, şirketin nakit akışını daraltır ve işletmelerin yatırımları kesmesine veya borçlanma miktarını artırmasına neden olabilir, bu da nihayetinde finansal durumunu zayıflatabilir.
Ayrıca, daha geniş bir piyasa riski de mevcuttur. Yatırımcılar, yapay zeka tabanlı büyüme üzerine büyük miktarlarda para yatırmışlardır. Bu iyimserlik azalırsa, hisse senedi fiyatları düşebilir ve kredi veren kurumlar ciddi zarar görebilir.