Kaynak: Cynthia, Hong Kong Ethereum Topluluk Merkezi
Konuşmacı: qinbaFrank — ABD hisse senedi ve kripto ikinci el piyasa yatırımcısı, makro, endüstri ve hisse senedi mantığını uzun süredir birinci ilkelerle analiz ediyor
8 Haziran 2026'da Futu, SNZ、ETH HK Hub ve Sharplink tarafından düzenlenen VIP etkinliğinde deneyimli yatırımcı qinbaFrank, "AI hesaplama gücü dalgasının gözden geçirilmesi ve geleceği" başlıklı sunumunda, 2023'ten bu yana AI piyasasının tam yolculuğunu sistematik olarak inceledi: "Hesaplama gücü gerekli mi?" konusundaki üç büyük tartışmadan, nüfus oranının avantajının ticari verimliliği nasıl belirlediğine, ardından şu anda donanım kıtlığından ticari doğrulamaya geçiş sürecine kadar.
Aynı zamanda bu düzeltme dalgasının seviyesini belirlemek için üç senaryo — değerlemelerin düşürülmesi, performansın düşürülmesi, mantığın düşürülmesi — sunmuş ve bu AI hareketinin 2000 internet kabarcığı ile "dış görünüşte benzer ancak özdeş olmayan" nedenini açıklamıştır.
İlân: Bu içerik, konukların paylaştığı görüşleri doğrudan yansıtmaktadır ve herhangi bir yatırım önerisi, ürün satış teklifi veya getiri vaadi oluşturmaz.
Neden 3 Haziran'da risk uyarısı verildi ve pozisyon biraz azaltıldı?
2023'ten beri makro ve bu AI/hesaplama gücü döngüsü hakkında bir dizi düşünce yazdım. 2024 yılının Haziran ayında, X üzerinde Palantir'i önerdim ve savundum ki, savunma sanayii AI temsilcisi olarak hâlâ 3 ila 5 katlık potansiyeli var; o dönemde piyasa bu görüşe büyük ölçüde karşı çıktı, ancak geriye dönüp baktığımızda, bu hisse gerçekten oldukça göz alıcı bir hareket yaptı.
Bu, böyle bir paylaşım için ilk kez fiziksel olarak buradayım. Bu fırsatı kullanarak, bu AI piyasa dalgası hakkında genel çerçeveyi sistematik bir şekilde gözden geçirmek istiyorum: Nasıl gelişti, şu anda nerede ve gelecekte hangi yöne doğru evrilebilir.
Geçen hafta Çarşamba (3 Haziran) akşamı, X üzerinde ABD hisse senedi topluluğu 168X ile iki saatten fazla bir röportaj gerçekleştirdim. Temel görüşüm şuydu: Son dönemde piyasa biraz "çok sıcak", uygun bir soğutma ve ayarlama gerekiyor. Bunun nedenleri şunlardır:
- Birincisi, duygu durumu aşırıyo ve FOMO aşırı ısındı. Popüler alanlara yoğunlaşan sermaye, parabolik yükselişin sürdürülemez olacak kadar aşırı bir konuma geldi, ancak siparişler ve finansal raporlar henüz tamamen gerçekleşmedi.
- İkinci olarak, SpaceX'in halka arz turu, kurumsal portföy yeniden yapılandırmalarına neden oldu. SpaceX'in halka arz turu sırasında, birçok kurum, resmi halka arz anını beklemek yerine ilgili pozisyonlarını önceden azaltmaya ve sermayeyi yeniden yönlendirmeye başladı—bu tür sermaye döngüleri ve çekim etkileri genellikle önceden ortaya çıkar.
- Üçüncüsü, coğrafi durum, kaçış hissi yaratıyor. ABD-İran müzakereleri hâlâ dalgalanmaya devam ediyor ve geçen Cuma açıklanan istihdam verileri ile bu haftaki TÜFE verileri bir araya gelerek, piyasa genelindeki risk tercihi azaldı.
- Dördüncü olarak, non-farm verileri faiz indirim beklentilerini etkiliyor. Mayıs ayı yeni non-farm verileri beklentilerin çok üzerinde olursa, piyasa daha yüksek faiz yollarını yeniden hesaba katar.
- Beşinci olarak, bu haftaki TÜFE verisi gerçek politika değişkenidir. Güçlü istihdam verisi tek başına faiz artırımına karar vermek için yeterli değildir; gerçek olarak önemli olan temel TÜFE'dir—özellikle enerji fiyatlarındaki artışın hizmetler fiyatlarına yayılıp yayılmayacağı, bundan sonraki iki hafta boyunca dikkatle izlenmesi gereken temel değişkendir.
Bu ayarlamayı belirleyen temel sınır: yalnızca sermaye durumu/yoğunluk emilimi genellikle küçük ölçekli bir düzeltmedir; enflasyon verilerinin beklentileri aşması, küçük-orta ölçekli bir düzeltmeye kadar yükseltilebilir; yalnızca AI ticarileştirilmesi veya bulut gelirlerinde belirgin bir yavaşlama ortaya çıkarsa, tüm hikâyenin yeniden ayarlandığı anlamına gelir. Genel olarak, kısa vadeli olarak piyasanın bir süre emilim ve bekleme dönemine ihtiyacı olacak; önceki aşırı yoğunlaşan popüler yönler, bir sonraki "makro sinyal" ortaya çıkana kadar hafif veya orta düzeyde bir düzeltme aşamasına girebilir.
İkinci: Son üç yılın AI piyasa tartışmalarının üç büyük tartışması
Şu anki konumu anlamak için, bu AI dalgasının 2023'ten bugüne kadar olan tam yolculuğunu gözden geçirmek gerekir. Bence bu, basit bir doğrusal yükseliş değil, sürekli olarak "pazar tartışması—doğrulama—yeniden tartışma" döngüsüyle ilerleyen dalgalar halinde bir harekettir.
İlk tartışmalar (2023 yılının ikinci yarısı): Sermaye harcamaları gerçekten gerekli mi?
2023 yılının ilk yarısında bu ana çizgi temelde değerleme ile yönlendiriliyordu — performans henüz belirgin bir şekilde iyileşmemişti, ancak hisse senedi zaten bir miktar yükseliş göstermişti (yaklaşık birkaç kat artış). Bu süre, küresel yarı iletken endüstrisinin düşüş döngüsüyle örtüşüyor ve piyasa, "AI'nın gerçekten ne kadar hesaplama gücüne ihtiyacı var?" sorusunda büyük farklılıklara sahipti; bu nedenle 2023 yılının ikinci yarısı genel olarak yüksek seviyede dalgalanma gösterdi.
İkinci tartışıma (2024 başı ile 2025 başı arasında): Büyük şirketlerin sermaye harcamaları hızlanmaya devam edecek mi?
2024 birinci çeyrekte, NVIDIA'nın performansı önceki çeyreğe kıyasla iyileşmeye başladı ve büyük teknoloji şirketlerinin sermaye harcamaları da hız kazanmaya başladı; bu da piyasanın "hesaplama talebinin gerçek bir trend olduğunu" yavaş yavaş kabul etmesine neden oldu. Bu durumun belirleyici bir olayı, 2024 yılının başında Davos Forumu'nda OpenAI'nin Sam Altman'ın, çip üretimi kapasitesi için önümüzdeki yıllarda trilyonlarca dolarlık yatırımlar yapılması gerektiğini ileri sürmesiydi. O dönemde bu iddia endüstride büyük tartışmalara yol açtı; NVIDIA ve TSMC'nin yöneticileri bile açıkça bu düzeyde bir yatırıma gerek olmadığını ifade ettiler. Ancak sonraki dönemlerde büyük bulut sağlayıcıların sermaye harcamalarının beklentilerin üzerinde kalması, piyasanın bu yargıya yavaş yavaş katıldığını gösterdi — ABD'de yeni veri merkezlerinin gerektirdiği elektrik ve hesaplama kapasitesi gerçekten trilyon dolarlık bir boyutta.
Bu aşamada, büyük teknoloji şirketlerinin sermaye harcamaları, NVIDIA ve yukarı zincir tedarikçilere aktarılarak 2024 yılının ana yükseliş dalgasını tetikledi.
Üçüncü tartışıma (2025 başı): İşgücü abartıldı mı?
2025 birinci çeyreğinde, eğitim verimliliği büyük ölçüde artırılmış bir büyük model piyasaya sürüldü ve bu, "gerçekten bu kadar fazla hesaplama gücüne ihtiyaç var mı?" sorusunu gündeme getirdi; hisse senedi fiyatları belirgin bir düzeltme yaşadı. Hemen ardından Şubat ayında, ABD gümrük politikasındaki değişiklikler yeni bir düşüş dalgası yarattı ve ilgili temel varlıklar, tepe noktalarından önemli ölçüde geriledi—bu, bu döngünün ikinci büyük düzeltmesiydi.
Üçüncü Aşama (2025'in ikinci yarısı): Konsensüs Oluşumu
2025 yılının ikinci ve üçüncü çeyreğine kadar, pazar büyük modellerin yeteneklerinin ve pratikliklerinin açıkça arttığını hissedecek; uygulama alanları "eğitime odaklı"dan "tahmine odaklı"ya geçecektir. Modellerin parametre boyutlarındaki ve çoklu modallik yeteneklerindeki ilerlemeler, hesaplama talebini daha da artıracaktır. Bu aşamada, büyük teknoloji şirketlerinin sermaye harcamaları yeni bir hızlanma dönemine girecek ve piyasa da yeni bir yükseliş döngüsüne girecektir.
Üç: Temel Çerçeve: Nüfus Oranı, Komersiyalleştirme Verimliliğini Belirler
Bir teknoloji dalgasının ne kadar uzun sürebileceğini bireysel olarak değerlendirmek, sadece "trendin var olup olmadığını" değil, nüfusun yayılma oranına bakmaya dayanır.
Birçok kişi bu AI dalgasını 2000 yılının internet balonuyla karşılaştırıyor. Ben iki durumun "dış görünüşte benzer ama özde farklı" olduğuna inanıyorum: Her ikisi de performans öncesi değerlemelerin parabolik yükselişini yaşadı, ancak endüstri ortamları tamamen farklı.
1990’ların sonunda ve 2000’lerin başında ABD’de internet nüfus oranı sadece %30’un üzerindeydi, iş modelleri (reklam, e-ticaret, oyunlar, ek hizmetler) hâlâ keşfediliyordu; bu nedenle balon patladıktan sonra Nasdaq endeksi, dip seviyesinden kurtulmak için oldukça uzun bir zaman harcadı.
2010 yılları civarındaki mobil internet farklıydı: iPhone 2007 yılında piyasaya sürüldü ve Android sistemi açık hale geldikten sonra, mobil internetin Çin ve ABD'deki nüfusun yaklaşık on yıl içinde (2010-2018) erken dönemden ana akıma geçişini tamamlaması — internetin yirmi ile otuz yılını aldığı süreden çok daha hızlıydı. Bunun arkasında, önceki nesil altyapının (internetin yaygınlaşması, bilgi yayılım verimliliği) sonraki nesil için çok iyi bir temel oluşturması yatıyordu.
Bugün karşılaştığımız ortam, milyarlarca insanın WeChat, sosyal medya ve çeşitli uygulamaları kullanmaya alıştığı bir ortam—bilgi yayılma hızı ve halkın yeni teknolojilere kabul düzeyi, 2000 yılından tamamen farklı. Bu, bu AI endüstri döngüsünün 2000 yılındaki internetle en büyük farkı.
Kesin değerlendirme yöntemi olarak, "Teknoloji Kabul Döngüsü" (Köprüyü Aşma Teorisi) içindeki kritik bir noktayı, yani nüfusun %10'una ulaşmayı, daha çok kabul ediyorum. %10'un altında, teknolojinin hâlâ "erken doğrulama" aşamasında olduğu anlamına gelir; ne kadar devrimci olduğu, ölçeklenebilir olup olamayacağını belirler. %10'u geçmek, kitle pazarını aştığınız anlamına gelir ve genellikle büyüme eğrisi daha dik hale gelir; %10 ile %50 aralığı, temel izleme penceresidir ve ilgili endüstri yatırımları için "altın dönem"dir—kullanıcı sayısı artarken ödeme isteği de aynı anda yükselir ve token tüketimi de artar; %50'nin üzerindeyse, büyümeye yönelik potansiyel azalır.
Bir araştırmaya göre: Bir büyük yatırım bankasının şirketlerin AI satın alma niyetiyle ilgili anketi, bu oranın geçen yıl Eylül'de yaklaşık %10'dan bu yıl Mart sonuna kadar yaklaşık %18'e yükseldiğini gösteriyor—bu da şirketlerde AI nüfusunun kritik eşiği aşarak resmen hızlı büyümeye başladığını anlamına geliyor.
Bu AI dalgasını üç nesil teknoloji dalgasıyla karşılaştırdığımızda: PC interneti 1990 ile 2010 yılları arasında yaklaşık 20 yıl içinde yayıldı; mobil internet 2010 ile 2019 yılları arasında 10 yıldan daha kısa bir sürede; AI ise 2023'ten itibaren yayılma hızı daha da kısa olabilir. Temel neden, altyapı ne kadar tamamlandıkça, ticarileştirme döngüsü o kadar kısalır—mobil internet döneminde, akıllı telefonlar, 4G, uygulama mağazaları ve mobil ödeme kitleleri yayılmasını hızlandırdı; bugünün AI'sı ise bulut hesaplama gücü, model API'leri, sosyal yayılım ve Agent altyapısı üzerine kuruludur ve bilgi yayılımı ile ticarileştirme yöntemleri, önceki herhangi bir nesilden daha olgun hale gelmiştir.
Dört: Yapay Zeka ve İnternet: Komersiyelleştirme mantığının temel farkları
İnternet'in çözdüğü temel sorun, "bağlantı ve bilgi yayılımının verimliliği"dir—bilgi, mal ve para akışlarının ara süreç maliyetlerini düşürür, ancak doğrudan "insanları" yerine geçmez.
AI ise farklıdır: doğrudan insanın bilişsel yeteneklerini ve emeğini yerine geçer. Bir AI'nın yetenekleri, "toplumsal ortalama" seviyedeki bir çalışanı aşarsa veya eşitlerse, sadece verimlilik artışı değil, gerçek anlamda bir yerine geçme yaşanır—bu da şirketlerin AI'ya ödediği ücretin, eski zamanlarda bu işgücüne ödenen maliyetle eşdeğer olduğu anlamına gelir. Bu yüzden birçok kişi (ben de dahil) AI araçlarını kullanırken ücretli versiyona geçiş yapar; ücretsiz sürümden aylık onlarca, yüzlerce dolara kadar, hatta birden fazla büyük model için ödeme yapmaya kadar ilerler—bir kez "bu araç gerçekten benim yaptığım işten daha iyi ve daha hızlı" olduğunu deneyimlediğinizde, ödeme yapma isteğinizi çok kararlı bir şekilde artırırsınız. Bu nedenle AI, toplumsal ortalama zeka seviyesini aştığında ticari değeri hızla üstel olarak artar.
Bu, önceki konukların belirttiği bir soruyu da yansıtmaktadır: AI'nın bilişsel işleri hızla yerine geçme eğilimiyle bireysel uzmanlık ve deneyimin "korumalı alan" değeri nasıl değişecektir; bu, AI'nın ticarileştirilmesinin internetten daha karmaşık olmasının temel nedenlerinden biridir.
Beşinci: Hesaplama kapasitesi zinciri yatırım mantığı: "GPU tekil hikâyesinden" sistemsel yeniden değerlendirmeye
Bu hesaplama yatırımı döngüsünün mantığı, yalnızca GPU'ya odaklanmaktan, depolama, CPU, bağlantı, güç sağlama, paketleme ve kenar donanımı gibi tam bir zincir sistemi üzerindeki yeniden değerlendirme yönüne doğru genişlemektedir. Genel olarak üç aşamalı bir çerçeveyle özetlenebilir: kısa vadeli olarak "kaynak kıtlığı", orta vadeli olarak "sistem yükseltmesi", uzun vadeli olarak ise "Fiziksel AI'nın kabul oranı".
1. Kıtlık fiyatı: GPU talebi, depolama ve CPU'ya sıçrıyor
Mantık zinciri şudur: uzun bağlam, çok modlu ve Agent uygulamaları depolama talebini artırır—HBM önce stres altına girer, ardından sırayla DRAM/GDDR, NAND/SSD/HDD'ye ve nihayetinde CPU planlamasına ve elektrik sağlığına kadar yayılır.
Önce GPU eksikliği yaşandı. 2022-2023 yılları arasında küresel depolama endüstrisi düşüş dönemiydi ve büyük kapasiteler temizlendi. 2024'e girildiğinde, büyük bulut sağlayıcıların sermaye harcamalarının hızlanmasıyla bu kapasite temizliğinin etkileri ortaya çıkmaya başladı.
Ardından HBM eksikliği var. HBM'nin üretim süreci kendiliğinden karmaşık olup, verimlilik artışı yavaş ilerliyor. Önceki üretimi aşırı fazla dönemden sonra, ana depolama üreticileri kapasite genişletmeye çok dikkatli davranıyor ve yeni kapasiteler 2027 yılının ikinci yarısında yavaş yavaş piyasaya sürülecek. Bu durum, depolama üreticilerinin uzun vadeli tedarik anlaşmaları sırasında pazarlık gücünü büyük ölçüde artırıyor — uzun vadeli anlaşmalar 5 yıl boyunca imzalanıyor ve %10 ila %30 arasında ön ödeme talep ediliyor, hatta alttaki tedarikçilerden finansal garanti araçları isteniyor. Bu da neden bu şirketlerin "performansın değerlemeye göre önce yükseldiği" özelliğini sergilediğini açıklıyor: Geçtiğimiz birkaç çeyrek boyunca performans sürekli beklentileri aştı, ancak değerlemeler, piyasanın "yarı iletken döngüsünü tekrar yaşamaktan korkması" nedeniyle baskı altında kaldı; ancak uzun vadeli anlaşmaların varlığı, piyasanın döngüsel dalgalanmaların "düzleştirileceğini" düşünmeye başlamasıyla değerlemeler iyileşmeye başladı.
Son olarak CPU tahsisi yetersizliği ve nihayetinde elektrik yetersizliği. Temel neden, veri merkezlerindeki büyük ölçekli düzenleme ve tahsis görevlerinin GPU ile işlenmesi uygun olmaması ve CPU'ya bağımlı kalınmasıdır. NVIDIA NVL72 kabin örneğini alalım; mevcut yapılandırma yaklaşık olarak 72 GPU ve 36 Vera CPU'dan oluşuyor, yani CPU:GPU oranı yaklaşık 1:2 (ilk sürümlerde yaklaşık 1:8 idi); pazar beklentileri, gelecekte bu oranın 1:1'e doğru ilerleyebileceğini öngörüyor. Bu da CPU'nun (Intel, AMD veya kendi geliştirilen ARM çipleri) hesaplama altyapısındaki önemini yeniden değerlendirmeye zorluyor. Daha da ileriye gidersek, veri merkezlerinin elektrik ve şebeke kapasitesi sorunlarına ulaşılır.
2. Fiyatlandırma Yükseltme: Işık Bağlantıları, Güç Sağlama ve Gelişmiş Paketleme Aynı Zamanda Yükseltilecek
İkinci ana hat, "güçlendirme mantığı"dır—temel soru, "bu modülün var olup olmadığı" değil, dönüşüm verimliliği, güç tüketimi, güç yoğunluğu ve paketleme verimliliğinin artırılıp artırılamayacağıdır.
Işık bağlantısı: Işık modülleri LPO/NPO/CPO'ya doğru evriliyor. Ortak paketlenmiş optik (CPO), ışık çipini ve elektrik çipini daha sıkı bir şekilde entegre eder ve teorik olarak güç tüketimini azaltabilir, ancak şu anda büyük ölçekli üretimi henüz gerçekleşmemiştir. Yapılan bazı ziyaret ve araştırmalara göre, büyük bulut sağlayıcılar 2027 yılına kadar CPO'yu büyük ölçekli olarak kullanmayacaklardır — temel endişe, güvenilirliktir: Geleneksel ışık modülleri arızalandığında doğrudan değiştirilebilirken, CPO'da bir sorun oluştuğunda tam bir kart düzeyinde değiştirme maliyeti ve doğrulama süresi söz konusudur; büyük şirketler, verimlilik ve arıza oranlarını tamamen doğrulamak için daha fazla zaman ihtiyaç duymaktadır.
Elektrik şebekesi: 48/54V'den 800V HVDC'ye doğru evrim geçiyor. Bu, elektrikli araç endüstrisindeki yüksek gerilimli yol ile çok benzer — erken dönem elektrikli araçlar genellikle düşük gerilimli güç yapıları kullanıyor ve verimlilik düşük oluyordu; daha sonra BYD, Huawei ve diğer üreticiler giderek daha yüksek gerilimli DC yapılarına geçiş yaptı, bu da daha yüksek gerilim, daha düşük akım ve daha az kayıp anlamına geliyor. Veri merkezlerinin güç sistemleri de benzer bir yükseltme yolunda ilerliyor ve bu da güç yarı iletkenlerinin (karbür silikon gibi) ve güç yönetimi ile ilgili tedarik zincirinin talebini artırıyor.
İleri paketleme: 3D yığın + cam/kamfer taban. Bu, son yıllarda akıllı telefon çiplerinin gelişim yoluna benzer — yalnızca işlem süreci düğümü küçültme ile elde edilen performans artışı marjinal fayda azaldıkça, endüstri, fiziksel sınırları aşmak için daha ileri paketleme yöntemlerini (3D yığın, cam veya seramik taban gibi) benimseyerek daha iyi malzemeler ve paketleme teknolojileriyle genel performansı artırmaya devam ediyor.
3. İleriye dönük fiyatlandırma: Kenar hesaplama ve Physical AI
Uzun vadeli mantık, kenar hesaplama ve Fiziksel AI'nın uygulama doğrulama aşamasına girmesi — küçük modellerin uçta çıkarımından, robotlara ve otomatik sürüşe, ardından büyük ölçekli üretim ve maliyet düşüşüne, nihayetinde yeni bir kabul eğrisi oluşturana kadar. Kısa ve orta vadeli odak noktası, depolama, CPU/ARM, ışık bağlantıları, elektrik ekipmanları ve ileri paketlemedir; uzun vadeli bakış açısı ise robot ve otomatik sürüş üretim eğrisine odaklanır.
Altı: Yatırım Ana Hattının Gelişimi: Fiziksel Sınırlardan Dikey AI OS'a
Bulut gücü tedarikindeki sıkışıklık hafifledikten sonra, piyasa odak noktası şu geçiş yolunu izleyecektir: fiziksel kısıtlamalar (bulut gücü/üretim kapasitesi yetersizliği) → şirket dağıtımı katmanı (şirketler AI’yi üretim sistemine dönüştürebilir mi?) → dikey AI OS (endüstri iş akışı giriş noktasını ele geçirmek) → Fiziksel AI (gerçek fiziksel dünyaya girmek).
Kurumsal dağıtım katmanının özü, basit bir sohbet kutusuna bağlanmak değil, kurumsal iş akışlarını yeniden yazmaktır: önce yüksek frekanslı, yüksek insan kaynaklı ve sonuçları doğrulanabilir iş akışlarını belirleyin, ardından kurumsal özel verilere (RAG, izin yönetimi, veri kökeni, bilgi grafiği içerir) bağlayın, Agent'ların gerçek eylemleri gerçekleştirmesini sağlayın (API'leri çağırma, SaaS'leri kullanma, onay ve geri alma süreçlerini tamamlama) ve görev tamamlama oranı, devralma oranı, maliyet ve ROI'yi sürekli ölçün.
“Dikey AI OS” terimi, sektörün akıllı kontrol katmanı olarak anlaşılabilir—geleneksel SaaS’te “insan yazılımı kullanır”ken, AI OS’te “AI araçları çağırır ve süreçleri ilerletir, insan ise izleme, onay ve karar verme sorumluluğunu üstlenir”; temelde System of Intelligence + Action + Governance’un birleşimidir. Bu aşamanın ilerlemesini ölçen temel göstergeler şunlardır: ticarileşmenin hızlanmaya devam edip etmediği (model ARR, bulut geliri, kurumsal müşteri sayısı), dağıtım kalitesinin gerçekten üretim hattını aştı mı (görev tamamlama oranı, insan müdahalesi oranı, doğruluk oranı), ekonomikliğin döngüsünün kapanıp kapanmadığı (birim çıkarım maliyeti, ROI, brüt kar marjı) ve rekabet avantajının oluşup oluşmadığı (özel veri, süreç derinliği, uygunluk denetimi).
Yedinci: Dalgalı yükselişin temel dayanağı: Model ARR ve bulut geliri
Pazar hikayesinin devam edip etmeyeceğinin temel noktası, "değerlendirme pahalı mı" değil, model üreticilerinin ARR (yıllık sabit gelir) ve bulut gelirlerinin yüksek büyüme eğilimini koruyup korumadığıdır—bu, büyük teknoloji şirketlerinin sermaye harcamalarının uygunluğunu ve tüm hesaplama zincirinin canlanma durumunun devam edip etmeyeceğini belirler. Bu etki zinciri şudur: gerçek talep (B/C uç gerçek ödeme) → model üreticilerinin ARR yüksek büyümesi → bulut işleri beklentiyi aşar → hesaplama zinciri sürekli olarak fayda görür.
Bu iletim zinciri etrafında üç farklı durum tartışılabilir:
Senaryo 1: Büyüme hızı azalmadı, mantık tersine çevrilmadi. Model üreticilerinin ARR'si hâlâ artıyorsa ve bulut işleri beklenenden daha iyi performans gösteriyorsa, sermaye harcamalarının gerekçesi hâlâ geçerli kalıyor ve hesaplama zincirinin sipariş mantığı etkili olmaya devam ediyor. Bu durumda, kısa vadeli fazla yükselişler ve "pahalı" olarak görülmesi nedeniyle küçük veya orta ölçekli düzeltmeler olsa bile, temel durum bozulmamıştır—genellikle hızlı düşer, hızlı düzeltir; maliyet raporları dönemi veya yeni uygulamalar ortaya çıktığında, hızlı bir tersine dönüş tetiklenebilir.
İkinci durum: Büyüme beklentilerin altında kalıyor, hikâye yeniden ayarlanıyor. Eğer model üreticilerinin performansı açıkça yavaşlıyorsa veya bulut işi talep zincirinde net bir yavaşlama gözleniyorsa, sorunun "komersiyalleştirme kökenine" daha yakın olduğu anlamına gelir—çünkü buluttaki birçok hesaplama gücü satın alımı doğrudan bu model üreticilerinden kaynaklanır. Bu durumda en azından orta düzey bir düzeltme gereklidir; ölçek ve büyüme hızının tekrar beklentilerin üstüne çıkacağını gösteren yeni kanıtlar beklenmelidir, böylece güven yeniden kazanılabilir.
Durum 3: Makro/sermaye durumu bir "büyütücü"dür, ancak temel neden değildir. Makro ve sermaye durumu piyasa ruhunu ve iskonto oranlarını etkiler, ancak yalnızca ticari seviyeye gerçekten ulaşınca temel risk seviyesine yükselir. Bunun üç katmanı vardır: Sadece sermaye çekilmesi veya tek seferlik CPI beklentiyi aşması genellikle küçük ölçekli düzeltmelerdir; Sürekli enflasyon, faiz indirimi olmaması ve coğrafi riskler bir araya gelirse, küçükten orta ölçekliye kadar yükselmektedir; Ancak yalnızca model ARR veya bulut geliri gerçek bir yavaşlama gösterdiğinde, orta ölçekli mantıksal yeniden ayarlamaya girilir.
Kısaca: Büyük modellerin ARR'si ve bulut geliri yavaşlamadıkça, bu düzeltme 2000 yılındaki bir çöküş değil, değerleme ve sermaye piyasası düzeyinde bir yeniden fiyatlandırma gibi görünüyor; temel veriler gerçekten yavaşlamaya başladığında, yeni bir dönüş kanıtları beklenmelidir.
Sekizinci Aşama: Donanım kıtlığından ticari doğrulamaya geçiş
Nisan ile Haziran arasında ki bu dönemde, piyasa temel varsayımı, büyük bulut sağlayıcıların sermaye harcamaları yönlendirmelerinin beklenenden sürekli yüksek olacağını ve bunun arkasındaki destek, işletmelerin ve tüketicilerin bulut hizmetlerine gerçek ödeme talepleri (yani bulut iş gelirleri büyüme hızı) olduğunu göstermektedir. Eğer bu varsayım geçerliyse, sermaye harcamalarının "makul ve sürdürülebilir" olduğu anlamına gelir ve bu durumda tam bir tedarik zinciri — depolama, ışık, CPU, çip, elektrik ve elektrik şebekesi — bunlardan fayda sağlayacaktır.
Geleceğe bakıldığında, piyasanın odak noktası yavaş yavaş "donanım kıtlığı"ndan "komersiyalleştirme başarıları"na kayacaktır. Mayıs ayında çıkarılan bir raporda, kurumsal hizmetler piyasasında en iyi satılan ürün kategorisinin aslında AI uygulama ve danışmanlık hizmetleri olduğu belirtilmişti—yani, AI’yi şirketlerin gerçek iş süreçlerine entegre etme yeteneği. Arka planda yatan mantık şudur: Birçok endüstrinin temel üretim teknikleri ve deneyimleri, açık kaynaklı belgelerde değil, deneyimli çalışanların deneyimlerinde birikmiştir; büyük modellerin eğitim verileri bu "gizli bilgileri" içermez. Bu endüstriyel know-how’u AI ile birleştirebilen, bir sonraki aşama için fırsatı yakalayacaktır.
Kendi değerlendirmeme göre: Bu artış hızı kendisi açık bir şekilde kötüleşmediği sürece, sonraki herhangi bir düzeltme (makro faktörler, örneğin faizler, gümrük vergileri vb. nedeniyle) daha çok küçük ve orta ölçekli geçici bir ayarlamadır, trendin tersine çevrilmesi değildir. Gerçekten dikkat edilmesi gereken, AI'nın ticarileştirilmesinin toplam artış hızının beklenenden önemli ölçüde düşük çıkmasıdır—o zaman tüm sektörün değerleme mantığını yeniden değerlendirmek gerekir.
Dokuz: Tarihsel Referans: ABD hisse senedi piyasasındaki düzeltmenin üçlü çerçevesi
Amerikan hisse senedi düzeltmesinin seviyesini belirlemek için düşüş miktarına bakmak yeterli değildir; anahtar, uzun vadeli mantığı tersine çeviren tetikleyicinin ne olduğudur—bu sadece değerlemeye yönelik bir düşüş mü, makroekonomik bir olay mı, yoksa tüm endüstri hikayesinin yeniden yapılandırılması mı? Teknoloji niteliği daha saf olduğu için Nasdaq'u ölçüt olarak alın; son 20 yılda yapılan düzeltmeler yaklaşık olarak üç seviyeye ayrılabilir:
L1 küçük ölçekli (tek haneli düşüşler): Tetikleyici genellikle hızlı yükselişten sonra ortaya çıkan "değerlendirme sertliği" itmesi, likidite şoku veya enflasyon/faiz indirimi beklentilerinin karışmasıdır. Bu düzeltme bir kriz değildir, temel veriler değişmemiştir; karışıklık azaldığında tersine dönüş genellikle hızlıdır. Daha yakın bir örnek, geçen yıl Kasım'da yaklaşık %7-8'lik gerilemedir ve bunun ana nedeni likidite şoku ile AI sermaye harcamalarına yönelik şüphelerin henüz başlamasıdır.
L2 seviyesi (yaklaşık %15 düşüş): Genellikle belirli makro ekonomik olaylar veya piyasa mekanizmaları etkisiyle eşlik eder, risk yeniden fiyatlanır, ancak temel düzenin çöküşü anlamına gelmez; piyasa, riskin daha da yayılmadığını doğrulamak için yeni verileri bekler. Örneğin, 2023 Ağustos ve Ekim arasındaki yaklaşık %15 düzeltme, 10 yıllık ABD tahvili getirisinin %5'e yaklaşmasıyla ilişkilidir; 2024 Temmuz-Ağustos arasındaki düzeltme ise kar getirisi işlemi (carry trade) kapanmaları ve resesyona yönelik piyasa endişeleriyle ilgilidir.
L3 büyük ölçekli (25%'den fazla düşüş): Geçmişteki makro ekonomik mantığın sıfırdan yeniden yapılandırıldığını veya endüstrinin uzun vadeli hikayesinin çürütüldüğünü ifade eder; risk tutumu sistematik olarak yeniden değerlendirilir ve güvenin yeniden kurulması için tamamen yeni kanıtlar gerekir. Tarihsel örnekler arasında 2008 finansal krizi (%50 düşüş), 2018 dördüncü çeyrek (~%25~%30), 2020 Mart pandemi şoku (~%30~%40), 2022 faiz artırım döngüsü (~%33~%35) ve gümrük vergileri veya küresel ticaret düzeni şoklarından kaynaklanan yaklaşık %28 geri çekilmeler yer alır.
Geçerli AI piyasa döngüsüne uygulandığında, temel ayrım hattı hâlâ AI ticarileşme hızının yavaşlayıp yavaşlamadığıdır: Model ARR'si, kurumsal kullanıcı sayısı, token geliri ve bulut iş geliri beklenenden yüksek kalırsa, iş modeli tersine çevrilmemiştir ve geri çekilmeler daha çok likidite veya makro etkenlerden kaynaklanan küçük ila orta düzeydeki düzeltmelerdir; model üreticilerinin performansı beklentilerin altında kalırsa, ticarileşme başlangıcına daha yakın bir noktadayız ve en azından orta düzeyde bir yeniden fiyatlandırma gerekmektedir ve yeni kanıtlar beklenmektedir; yalnızca AI hızının yavaşlaması, enflasyonun patlaması, coğrafi çatışmalar veya küresel düzenin çökmesi gibi sistemik risklerle birlikte ortaya çıkarsa, büyük düzeyde bir düzeltmeye dönüşebilir.
Kısaca: AI'nın ticarileştirilmesi hızını kaybetmediği sürece, bu düzeltme daha çok "yeniden fiyatlandırma" gibi görünüyor; ticarileştirme kanıtlarında bir kopukluk ortaya çıkarsa, bu durumda tüm çerçeve yeniden ayarlanmalıdır.
On: AI, medeniyetin temel becerilerinin temel atlama aşamasıdır
Bu dalga dalgasının doğasına dair kişisel görüşümü paylaşmak istiyorum. Tarihte barut, buhar makinesi, elektrik ve internet temelde "tek noktalı sanayi devrimleri"ydi—bu teknolojiler bir araç, enerji veya bilgi kanalını yükseltti, bir kritik darboğazı çözdükten sonra zincirin boyunca yayıldı ve tek bir teknoloji döngüsünün S eğrisini sergiledi. Bu devrimler, doğrudan zekâyı artırmak yerine "tek boyutlu bir yetenek" değiştirdi.
Yapay zekâ farklıdır — en temel temel beceri olan "akıl"ı artırır. İnsanların "ateşi kullanma" olayıyla karşılaştırılabilir: Ateşi kullanamazken kullanmaya başlamak, sadece "bir araç daha kazanmak" anlamına gelmez; pişmiş yiyecekler vücut yapısını değiştirir, bu da beyin kapasitesini etkiler ve nihayetinde tüm medeniyetin yeteneklerini genişletir. Yapay zekâ da temel becerileri değiştiriyor — algılama, muhakeme, üretme, karar verme ve eylem bütünü birlikte yukarı taşınıyor; bu, bir araç daha iyi hale getirmekten ziyade bir "medeniyet üretim fonksiyonu" düzeyinde temel bir yükseliştir.
Temel kapasitelerdeki sıçrama nedeniyle, üst seviyelerde sürekli ve aşamalı olarak yeni sanayi devrimleri ortaya çıkacaktır: Agent devrimi, robot devrimi, insansız hava aracı devrimi, ardından savunma sanayii, uzay teknolojisi ve daha fazla sektörün süreç yeniden yapılandırılması. Bu süreç tek seferde gerçekleşmeyecek, aksine bir dizi dalga şeklinde ortaya çıkacaktır. Bu nedenle, benim için gerçekten takip edilmesi gereken ana hat, belirli bir uygulama patlamasına tahminde bulunmak değil, "akıllı kapasitenin fiziksel dünyaya ve çeşitli sektör süreçlerine nasıl yayıldığını" sürekli olarak gözlemlemektir—bu, bu AI dalgasının ne kadar ileri gidebileceğini belirlemenin temel ipucudur.
İki yıl öncesine bakarsanız, teknolojik yeteneklerin ve ticarileştirme süreçlerinin birbirini doğruladığı ve birbirini ittirdiği bu "hızlanan hızlanma" hissinin devam edeceğini düşünüyorum. Ancak piyasa hareketleri kendini doğrudan bir çizgi olarak değil, "nadirlik—güncelleme—uzun vadeli gerçekleşme" mantığı arasında geçiş yaparak dalgasal bir özellik gösterecektir.
İlân: Bu içerik, konukların paylaştığı görüşleri doğrudan yansıtmaktadır ve herhangi bir yatırım önerisi, ürün satış teklifi veya getiri vaadi oluşturmaz.