Önemli Çıkarımlar:
(P1) Daha güçlü yapay zeka oluşturma yarışı, OpenAI ve Anthropic gibi liderler için halka arz öncesi bir finansal sıkışıklık yaratıyor; yıllık bilgi işlem maliyetlerinin şu anda 1 milyar doları aşacağı tahmin ediliyor ve halka açık piyasalara giden yollarına gölge düşürüyor.
(P2) AI sektöründe pozisyonları olan bir risk sermayedar, "Bu şirketler için en büyük gider kalemi bilgi işlemdir," dedi. "Bu bir sermaye harcaması silahlanma yarışıdır ve halka açık yatırımcılar, önümüzdeki üç ila beş yıl boyunca mevcut olmayabilecek net bir kârlılık yolu talep edeceklerdir."
(P3) Raporlar, tek bir yeni nesil büyük dil modelini eğitmenin maliyetinin 200 milyon doların üzerine çıkabileceğini gösteriyor; bu, sadece iki yıl öncesine göre 4 katlık bir artış anlamına geliyor. Anthropic'in son dosyalamaları, ayda 80 milyon dolara yaklaşan bir nakit tüketim oranı gösteriyor ve bunun %60'ından fazlası Amazon Web Services ve Google Cloud'dan gelen bulut bilişim hizmetlerine ayrılmış durumda. Bu harcama, büyük ölçüde model eğitimi ve çıkarımı için gerekli olan Nvidia'nın H100'ü gibi on binlerce üst düzey GPU'ya erişim içindir.
(P4) Muazzam sermaye tüketimi, 2021'den bu yana en büyük iki teknoloji halka arzı olması beklenen şirketlere yönelik yatırımcı coşkusunu azaltma tehdidi taşıyor. OpenAI'nin geliri artarken, işletme maliyetleri daha hızlı büyüyor; bu dinamik, halka açık piyasada bir alt tur (down-round) veya beklenenden daha düşük bir değerlemeye yol açabilir. Yatırımcılar için kilit soru, abonelik ve API gelirlerinin temel bilgi işlem gücünün devasa ve hala yükselen maliyetini geride bırakıp bırakamayacağıdır.
Finansal baskının kalbinde, başta Nvidia olmak üzere bir avuç çip tasarımcısına olan küresel bağımlılık yatıyor. Şirketin H100 ve yakında çıkacak olan B200 GPU'ları, AI eğitimi için fiili standart haline geldi ve Nvidia'ya önemli bir fiyatlandırma gücü verdi. Bir yarı iletken araştırma firmasının yakın tarihli bir analizi, tek bir H100 GPU için malzeme maliyetinin yaklaşık 3.000 dolar olduğunu, buna karşın 30.000 dolara kadar satıldığını tahmin ediyor. Bu 10 katlık marj, AI model sağlayıcılarının kârlılığı üzerinde doğrudan bir vergidir. Hem OpenAI hem de Anthropic bu bağımlılığı azaltmak için özel çip tasarımlarını araştırıyor, ancak bu tür projeler belirsiz sonuçları olan, milyarlarca Ar-Ge yatırımı ve üretim ölçeğine ulaşmak için en az üç yıl gerektiren uzun vadeli çabalardır.
Bu AI liderleri için temel zorluk, maliyetlerin doğrudan kullanımla ölçeklendiği bir iş modelidir. Modelleri tarafından gerçekleştirilen her sorgu veya görev, kullanılan bilgi işlem gücü için küçük ama önemli bir ücret olan bir çıkarım maliyetine neden olur. Bu modeller daha yetenekli hale geldikçe ve daha fazla uygulamaya entegre edildikçe, toplam maliyet balon gibi şişebilir ve potansiyel olarak kârlılığı sonsuza kadar ulaşılmaz kılabilir. OpenAI'nin büyük bir yatırımcısı olan Microsoft, Azure bulut platformu aracılığıyla bu maliyetlerin bir kısmını karşılamaya yardımcı oluyor ancak Anthropic ve diğerleri böylesine güçlü bir ortaktan yoksun, bu da halka arz öncesinde finansal temellerini daha güvensiz hale getiriyor. Piyasa şimdi bu firmaların modellerini verimlilik için optimize edip edemeyeceklerini, bulut sağlayıcılarından daha uygun şartlar alıp alamayacaklarını veya devasa operasyonel harcamalarını nihayet geride bırakabilecek bir gelir modelini kanıtlayıp kanıtlayamayacaklarını izliyor.
Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
