Uber, yıllık AI bütçesini dört ayda tüketti. Şirket, Aralık 2025'te yaklaşık 5.000 mühendise Anthropic'ın Claude Code'u sundu ve Nisan 2026 itibarıyla Claude Code ve Cursor gibi AI araçları için ayrılan fonlar tükenmişti.
Kritik nokta: liderlik, paranın iyi harcanıp harcanmadığından bile emin değil.
Sayılar çarpıcı, sonuçlar değil
2026 baharına kadar mühendislerin %95'i aylık bazda AI araçlarını kullanıyordu. Kod gönderimlerinin yaklaşık %70'i AI tarafından oluşturuluyordu. Ajans tabanlı AI özelliklerinin kullanımı, Şubat'ta %32 iken Mart 2026'da %84'e ulaştı.
Uber COO Andrew Macdonald, Mayıs 2026'da Rapid Response ile yaptığı bir röportajda açıkça ifade etti.
O bağlantı henüz yok, değil mi? Sanırım dolaylı olarak daha fazlası geliyor, ancak bu istatistiklerden biri ile “Tamam, şimdi aslında %25 daha fazla kullanıcıya faydalı özellik üretiyoruz” arasında bir sınır çizmek çok zor.
Her mühendis başına aylık API maliyetleri 500 dolar ile 2.000 dolar arasında değişiyordu. Uber’in 2025 yılındaki toplam Ar-Ge harcaması 3,4 milyar dolara ulaştı ve bu, önceki yıla göre %9’luk bir artıştır. 2026 AI bütçesi on iki ay boyunca yeterli olacak şekilde tasarlanmıştı. Dört ayda tükendi.
İçsel hesaplaşma
Nisan 2026'da CTO Praveen Neppalli Naga'nın açıklamaları, şirket içindeki AI harcamalarına dair bir iç inceleme tetikledi. Masadaki soru rahatsız ediciydi ama gerekliydi: Uber, AI yatırımlarını artırmaya devam etmeli mi, yoksa bu maliyetler doğrultusunda personel sayısını yeniden değerlendirmeli mi?
Özellikle dikkat çekici bir veri noktası: canlı arka uç güncellemelerinin %11'i, hiçbir insan denetimi olmadan AI ajanları tarafından yürütülüyordu.
Uber bu duvara çarpan tek şirket değil. Microsoft, artan harcamalar nedeniyle Claude kullanımına kısıtlamalar getirdiğine rapor edildi.
AI ve kripto izleyen yatırımcılar için bu ne anlama geliyor
Uber'ın just ortaya çıkardığı temel sorun, değişken token fiyatlandırmasının kurumlar için bütçe planlamasını zorlaştırmaktadır. Bu dinamik, AI ile ilgili hesaplama kapasitesi talebi üzerinde doğrudan etkiye sahiptir ve tam olarak burada birkaç kripto-native proje pozisyonunu oluşturur.
Akash, Render ve io.net gibi merkeziyetsiz hesaplama ağları, merkezi AI altyapı sağlayıcılarına göre daha ucuz alternatifler olarak kendilerini pazarladı. En çok maruz kalan kripto projeleri, kurumsal AI talebinin üssel ve sonsuza kadar büyüyeceğini varsayan değerlemelere sahip olanlardır. Uber, talebin üssel olarak büyüyebilirken bütçelerin çok daha kısa bir sürede çökebileceğini gösterdi.