📢ACİL: Chicago'daki tesisin açılışından önce, Obama Cumhurbaşkanlığı Merkezi projesine dahil bazı sözleşmeli işverenler, ödemelerdeki gecikmelerle ilgili endişelerini dile getirdi. Yapım maliyetlerinin yaklaşık 1 milyar dolara ulaştığı bildiriliyor ve bu da projenin etrafındaki incelemeleri artırıyor.

💻 Yapay Zeka İnşası – İşlemi 10 kategoriye ayırdım — Her birinde en sevdiğim 3 seçimi ve son piyasa kapanışına göre hisse fiyatlarıyla (~11/6/26): Bu sayfayı yer işaretleyin ve eksik gördüğünüz şeyleri ya da en sevdiğiniz isimleri de bana söyleyin? 1. GPU/İşlem Süreçleri $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/Hafıza $MU $1.010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. Optik/Fotonik $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. Ağlama/Bağlantı $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. Üretim/Paketleme $TSM ~$300 | $ASML ~$1.050 | $AMKR ~$38 6. Sunucular/Donanım $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. Güç/Elektrik $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. Güç Üretimi/Şebeke $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. GPU Bulutları/Neobulutlar $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5,50 10. Veri Merkezi REIT’leri/Bağlantı $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

Kuzey Amerika'daki AI veri merkezleri, 2025 yılında neredeyse 264 milyar galon (1 trilyon litre) su tüketti. Pazar araştırması firması Mordor Intelligence tarafından vurgulanan bu devasa tüketim rakamı, New York şehrinin yıllık su talebine eşdeğerdir. Aynı dönemde ABD'nin yaklaşık %63'ü şiddetli kuraklık koşulları yaşadıktan bu sorun, bir çatışma noktasına dönüştü.

Veri merkezlerinin çıkardığı ısıyı elektrik üretmek için kullanabilir miyiz?

🚨 BREAKING! ŞİMDİ PATLAYAN ŞOK HABERLER—2028’YE KADAR VERİ MERKEZLERİMİZ TÜKENECEK VE BİLDİĞİMİZ İNTERNET YOK OLACAK! 😱

☀️ ABD'de Güneş Enerjisi, Kömürü Geçti Ancak bu dönüm noktasına dair raporlar, bir HATA 404 ile birlikte geliyor. Kaynak orijinali, rakamları, tarihleri veya bağlamı doğrulamak için mevcut değil. Bu, bilgileri titizlikle incelemenin önemini vurguluyor. Erişilebilirlik eksikliğine rağmen, yenilenebilir enerjiler üzerine olan tartışma gün geçtikçe artıyor. Elektrik sisteminin dönüşümü devam ediyor, ancak net verilere ihtiyaç var. Enerji geleceğinden haberdar kalın.

Bu tur AI veri merkezleri için daha çok “malzeme listesi”ne odaklanmak istiyorum: Bakır, sunucu odası elektrik dağıtımından, ana hat kanallarına, transformatörlere, UPS'lere ve sıvı soğutma pompalarına kadar her yerde tüketiliyor. 1 GW seviyesinde bir AI parkı en fazla yaklaşık 50.000 ton bakır kullanabilir; 2026 yılı için veri merkezi bazında 475.000 ton talep tahmini mevcut. Hesaplama gücü genişlemesi nihayetinde BOM listesine iner; bakır gibi eski bir malzeme, aniden AI sermaye harcamalarının gölge eğrisi haline gelir.

Birçok şirket, veri merkezleri ve altyapı üzerine büyük sermaye harcamaları yaparak serbest nakit akışlarını zaten aşmıştır. Bu şirketler güçlü bilançolara ve yüksek kredi notlarına sahip olmaya devam etmektedir; ancak ana risk, AI gelirlerinin harcama büyümesiyle eşitlenebilir olup olmamasıdır. Hızlı kazançlar büyümeyi destekleyecektir; gecikmeler ise kredi göstergeleri ve yeniden finanse etme üzerinde baskı yaratabilir. Eğer mevcut sermaye tahsisi eğilimleri devam ederse, nihai AI balonu 1990’ların sonundaki dot-com balonundan çok daha büyük olabilir. Tarih tekrarlanmaz, ancak sıklıkla uyumlu olur.

Tesla Supercomputer veri merkezi sorunu nedeniyle Anthropic'e kiralanıyor. Musk, hızlıca inşa ettiğini övünerek Colossus 1'i kullanmak yerine Anthropic'e kiralamıştır. Gerçek şu ki, SpaceX'in Grok öğrenimi için kullanmayı planladığı büyük yapay zeka hesaplama ağında gecikme süresi ve donanım uyumsuzluğu sorunları yaşandı ve ardından Anthropic gibi taraflara hesaplama kaynakları kiralanarak gelir elde edildi. Yani tamamen başarısız bir veri merkezi değil, en ileri yapay zeka modeli eğitimi için bir darboğaz ortaya çıktı ve bu durum dışarıya kirala geliri haline getirildi. Sadece grafik işlemci sayısı fazla olduğu için yapay zeka eğitimi gerçekleşmez. H100, H200, GB200 gibi nesiller karıştırılıp iletişim ağı senkronizasyonu bozulursa, en yeni hızlandırıcılar bile performansını tam olarak gösteremeyebilir. Sonuç olarak, yapay zeka altyapısının temeli çip sayısı değil, tasarım, iletişim ağı ve homojenliktir. "Dolayısıyla rastgele karıştırılmış bir küme yeterli değildir; homojen, en yeni GPU kümeleri ve yüksek performanslı ağ daha fazla gereklidir." Gelecekte sadece en yeni grafik işlemciler değil, bu grafik işlemcileri hızlı ve kararlı bir şekilde birbirine bağlayan yüksek performanslı iletişim ağlarının önemi daha da artacaktır.