Akıl yürütme kıt bir kaynak haline geldiğinde, onun değerini kim ele geçirir?

Yazar: Frank Fu, IOSG

David Cahn'ın 2023'te öne sürdüğü "açık", eğitim tarafında hiçbir zaman doldurulmadı. Ancak çıkarım tarafında dolduruldu ve piyasa bunu fiyatlandırmada ancak son birkaç haftadır hesaba katmaya başladı. Nvidia finansal raporlamasını "hizmet token'ları" etrafında yeniden düzenlediğinde ve Cerebras 20 kat fazla taleple halka arz edildiğinde, darboğaz tartışması zaten sona ermişti ve asıl soru şu oldu: Çıkarım kıt bir kaynak haline geldiğinde, değer hesaplama yığınında nerede yoğunlaşacak?

1. GPU'yu Takip Etmek: 200 Milyar Dolarlık Sorudan 600 Milyar Dolarlık Soruya

2023 yılında Sequoia'dan David Cahn, tüm yapay zeka altyapısını etkileyen ve "200 Milyar Dolarlık Soru" olarak bilinen bir soruyu gündeme getirdi. GPU'lara harcanan her dolar için, veri merkezlerinde bunların çalıştırılması için yaklaşık bir dolar daha harcanması gerekiyor; bu da her yıl GPU sermaye harcamalarının, bu çiplerin bu sermayeyi geri kazanmak için nihayetinde yaklaşık 200 milyar dolar gelir üretmesi gerektiği anlamına geliyor. Yapay zeka gelirleri hakkında çok cömert varsayımlarda bile, "yatırım" ile "son müşterilerden gelen gerçek ödemeler" arasında 125 milyar dolardan fazla bir açık buldu. Endişe açık: GPU'lar gerçek talebin önünde aşırı üretiliyor.

Bir yıl sonra, aradaki fark daralmak bir yana, aslında daha da genişledi. Cahn, 2024'teki takip yazısında, hiper ölçekli tedarikçilerin sermaye harcamalarının (CapEx) hızla artmasıyla bunu "600 Milyar Dolarlık Soru" olarak yeniden tanımladı. Kötümser mantık tanıdık bir şekle büründü: aşırı inşaat aşırı arza yol açar ve aşırı arz sermayeyi yakar.

Her iki makale de özünde aynı soruyu soruyor: Bu boşluğu kim dolduracak? Cevap hiçbir zaman "eğitim" tarafında ortaya çıkmadı. Çıkarım tarafında ortaya çıkıyor ve piyasa bunu fiyatlandırmada ancak son birkaç haftadır dikkate almaya başladı.

2. Cerebras IPO ve Çıkarım Sıkıştırması

Cerebras Perşembe günü halka arz edildi. Bu halka arz, Çarşamba günü yapılan son artışın neredeyse iki katı fiyatla, 20 kat fazla talep gördü. Talep, "bir sonraki Nvidia katili"ne yönelik bir bahisten değil, daha basit bir anlayıştan kaynaklanıyordu: piyasa, yapay zekadaki gerçek darboğazın eğitim değil, çıkarım olduğunu anlamaya başlıyor.

Cerebras'ın uzmanlık alanı, çıkarımı son derece hızlı hale getiren bir çip mimarisidir. Burada önemli olan eğitim değil, çıkarımdır. Wall Street'i heyecanlandıran da bu. Çıkarım pazarı süreklidir ve kullanım arttıkça genişler. Claude her soruya cevap verdiğinde, bir ajan her görevi yerine getirdiğinde, işlem gücü tüketilir. Eğitim bir kez gerçekleşirken, çıkarım asla durmaz.

JP Morgan, çıkarım pazarının büyüklüğünün eğitim pazarının 10 ila 50 katı olduğunu tahmin ediyor. Makineler diğer makineler tarafından atanan görevleri yerine getirmeye başladığında, yani ajansal genişleme gerçekleştiğinde, çıkarım talebi artık kullanıcı sayısıyla değil, işlem gücünün kendisiyle birlikte genişliyor.

3. Nvidia Manzarayı Yeniden Şekillendiriyor: Çıkarım Ön Plana Çıkıyor

Eğer Cerebras piyasanın uyanışını temsil ediyorsa, Nvidia'nın son çeyreklik raporu da tedarik zincirinin tepesinden gelen bir teyit niteliğinde. Son kazanç açıklamasında Jensen Huang, dile getirilmeyen gerçeği açıkça ortaya koydu: Yapay zekâ talebi parabolik olarak artıyor. Bunun nedeni basit: ajan tabanlı yapay zekâ geldi. Ana akım yapay zekâ, tek seferlik çıkarımdan mantıksal akıl yürütmeye ve şimdi de kendi başına araçları çağırabilen ve görevleri yönetebilen ajan aşamasına geçti. Huang, "Token'lar artık karlı" dedi. Yapay zekâ çağında, işlem gücü gelir ve kârla eşdeğerdir.

Bu durum tüm sektörü yeniden şekillendiriyor. Eğitim, bir model oluşturmanın tek seferlik maliyetiyken, çıkarım ise onu çalıştırmanın tekrar eden maliyetidir ve mevcut darboğaz eğitimde değil, çıkarımda yatmaktadır.

Nvidia bu değerlendirmeyi finansal raporlamasına dahil etti. Artık sonuçlarını tek bir platform yerine iki platform üzerinden açıklıyor: Veri Merkezi ve Uç Bilişim. Veri Merkezi (bu çeyrekte yaklaşık 75 milyar dolar, yıllık bazda %92 artış) daha sonra Hiper Ölçekli (yaklaşık 38 milyar dolar, çeyrekten çeyreğe %12 artış) ve yapay zeka bulut, endüstriyel ve kurumsal uygulamaları içeren ACIE (yaklaşık 37 milyar dolar, çeyrekten çeyreğe %31 artış) olarak alt kategorilere ayrılıyor. Yeni bir kategori olan Uç Bilişim ise 6,4 milyar dolar (yıllık bazda %29 artış) ile PC'ler, iş istasyonları, yapay zeka destekli RAN baz istasyonları, robotlar ve otomobiller gibi yapay zeka ve fiziksel yapay zekanın gerçekten çalıştığı uç noktaları kapsıyor.

Edge, şu anda toplam gelirin %8'inden daha azını oluşturuyor, ancak Nvidia bunu Veri Merkezi'nin yanında "ikinci bir platform" olarak yükseltti. Bu, çıkarımın iki cepheye ayrıldığını gösteriyor: veri merkezlerinde bulut çıkarımı ve yapay zekanın fiziksel dünyada görmesi, hareket etmesi ve eyleme geçmesi gereken uç noktada uç nokta çıkarımı. Yol haritası da aynı mantığı izliyor: Üçüncü çeyrekte piyasaya sürülecek olan Vera Rubin, Blackwell'in 35 katına kadar çıkarım verimliliği sağlayabiliyor; Huang ayrıca, ajan tabanlı iş yükleri için tasarlanmış Vera CPU için 200 milyar dolarlık yeni bir toplam pazar (TAM) da açıkladı. Önde gelen her model şirketinin ilk günden itibaren tamamen buna yönelmesi bekleniyor.

Dünyanın en değerli şirketi finansal açıklamalarını "hizmet tokenleri" etrafında yeniden düzenlerken, darboğaz tartışması çoktan çözüme kavuştu. Bu makalenin geri kalanında, çıkarım (eğitim yerine) kıt bir kaynak haline geldiğinde kimin değer elde edeceği ele alınacaktır.

Öncelikle, kapsam konusunda bir açıklama yapalım. Bu makale, API token hizmetleri sağlayan kiralık veri merkezi GPU'larını ifade eden bulut çıkarımını ele almaktadır. Uç nokta çıkarımı, cihazların kendi içindeki yerel çiplerde (Nvidia'nın Jetson, RTX, Drive, AI-RAN) çalışır ve altındaki GPU kiralama ve toplama yığınını tamamen atlar. Burada, lütfen bunu Hyperbolic ve Venice'in faaliyet gösterdiği ve tamamen bulut tarafında olan pazarlardan ziyade, tüm çıkarım ekonomisini güçlendiren ve darboğaz argümanını destekleyen bir itici güç olarak düşünün.

4. Sıkıntı Başladı

Anthropic, maden ocağındaki kanarya gibidir. Kullanım, önceden yapılandırılmış kapasiteyi çok aşıyor ve Claude'un "beyin çıkarılması" ile ilgili şikayetler interneti dolduruyor; bunlar arasında yavaş yanıtlar, yavaş çıkarım ve sıkıştırılmış bağlam pencereleri yer alıyor. Çözüm tamamen işlem gücüyle ilgili: Mayıs 2026'da Anthropic, SpaceX'ten 220.000'den fazla Nvidia GPU ve 300+ megawatt'lık Colossus 1 veri merkezinin tamamını devraldı ve bunu özellikle eğitim yerine çıkarım için tahsis etti.

Bu kapasite, her biri bir sinyal görevi gören bir dizi kota değişikliğinin kilidini açar. 6 Mayıs'ta Anthropic, Claude Code için beş saatlik limiti ikiye katladı, yoğun saatlerdeki kısıtlamayı kaldırdı ve Opus için API hız limitlerini önemli ölçüde artırdı. 13 Mayıs'ta, Claude Code için haftalık limiti %50 daha artırdı (13 Temmuz'a kadar). Ardından, 15 Haziran'dan itibaren "cömert" olmanın tam tersini yaptı: ajan tabanlı ve programatik kullanımı (Agent SDK, başsız mod claude -p, CI işlem hattı) sabit abonelikten ayırarak bağımsız olarak ölçülen bir kredi havuzuna (aylık 20 ila 200 dolar arasında, API oranlarında faturalandırılır) taşıdı. Bu son adım, tüm argümanı tek bir eyleme indirgedi: ajanların çıkarım tüketme hızı, sabit aboneliklerin tasarım kapasitesini çok aşmaktadır, bu nedenle orijinal "tekrar eden maliyetine" göre fiyatlandırılmalıdır.

Eğitim tek seferlik bir sermaye harcamasıdır. Çıkarım ise her yeni kullanıcı ve her yeni ajanla birlikte artan, tekrarlayan bir işletme maliyetidir.

5. Bu Yığın: Altı Katman, Tek Darboğaz

Her yapay zeka uygulaması, TSMC'nin yonga levha üretiminden başlayıp API uç noktasında sona eren bir tedarik zinciri üzerinde yer alır:

Çoğu şirket bu yığının yalnızca bir katmanına sahip. Nvidia silikona, CoreWeave çıplak metale, Together AI çıkarım optimizasyonuna ve OpenRouter model API yönlendirmesine sahip.

Tek bir istisna var.

6. Hyperbolic: Üç Katmanı Kapsayan Tek Şirket

Hyperbolic, isteğe bağlı GPU pazar yerini Haziran 2025'te faaliyete geçirdi. İlk birkaç ayda, geliştirici sayısı 200.000'i aşarak, en son teknolojiye sahip yapay zeka laboratuvarlarını, arama motorlarını ve büyük tüketici platformlarını kapsadı.

İlginç bir şekilde, mimarisi.

Hyperbolic'in tek bir GPU'su bile yok. Tüm kartlar, CoreWeave, Lambda Labs, Nebius ve atıl kapasiteye sahip daha küçük operatörler de dahil olmak üzere neocloud ve veri merkezlerinden geliyor. Bu bir zayıflık gibi görünse de aslında bir avantaj sağlıyor.

Hyperbolic, GPU tedarikçileri ve tüketiciler arasında yer alarak, başkalarının göremediği gerçek zamanlı verilere erişebiliyor. Hangi GPU'nun hangi fiyata ve ne zaman satın alındığını biliyor. Arz fazlasını kamuoyuna yansımadan önce görüyor ve talep artışlarını piyasaya çıkmadan önce tespit ediyor.

Bugün, asıl güç kaynağı bu çoklu bulut birleştirmesidir. Hyperbolic, düzinelerce bağımsız bulut ve veri merkezinden gelen parçalı kapasiteyi standartlaştırılmış birleşik bir havuzda bir araya getirerek, geliştiricilerin her operatörle ayrı ayrı pazarlık yapmadan veya bir sürü hesabı yönetmeden her yerden en ucuz GPU'ları kiralamasına olanak tanır. Bağlandığı bulut sayısı arttıkça likidite derinleşir ve fiyatlandırma verileri zenginleşir. Dahası, ekip bu verilerle GPU fiyat eğrilerini nasıl modelleyeceğini ve nihayetinde arz ve talebi dengelemek için kendi sermayesini nasıl yatıracağını, fiziksel bilgi işlem gücü için bir piyasa yapıcı olarak nasıl hareket edeceğini araştırıyor; ancak bu hedef henüz başlangıç aşamasında ve şu anda gerçekten büyüyen şey birleştirme katmanıdır.

Bu, volan milidir:

Daha fazla bulut bağlantısı kurun → Daha fazla toplu arz

Daha fazla arz → Daha derin piyasalar ve gerçek zamanlı fiyat verileri

Daha iyi veriler → Hem şimdi hem de uzun vadede daha akıllı rota belirleme ve fiyatlandırma modelleri.

Daha iyi likidite ve fiyatlar → Daha fazla geliştirici → Daha fazla bulut hizmeti bağlanmak istiyor

Başka hiçbir şirket bunu denemiyor. Hyperbolic, GPU kiralama katmanını, dağıtım katmanını ve model API katmanını kapsayan tek şirkettir.

7. Venedik Bir Ayna Olarak

Venedik, uygulama katmanındaki çıkarım ekonomisinin en açık tezahürüdür ve Hyperbolic'in konumuna faydalı bir karşıtlık oluşturur. Gizliliğe öncelik veren bir çıkarım uygulamasıdır: OpenAI uyumlu API'ler ve tüketici abonelikleri (Ücretsiz / Pro / Pro+ / Max) ile birlikte, istekleri yaklaşık 75 modele yönlendirir; bunların üçte ikisi açık kaynaklı veya kendi kendine barındırılan modellerdir (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek), geri kalanı ise kapalı kaynaklı, en son teknolojiye sahip modellerin anonim geçişleridir. Önemli olan, Venedik'in anlamlı bir işlem gücüne sahip olmamasıdır. Açıklanmayan GPU ortaklarından ve gizli bilgi işlem sağlayıcılarından (NEAR AI Cloud, Phala) kiralama yapar ve en son teknolojiye sahip laboratuvarlara geçişler için ödeme yapar; bu nedenle gerçek gelir maliyeti SaaS barındırma değil, çıkarım işlem gücüdür.

Venedik'in gerçekten sattığı şey gizliliktir. Buradaki "özelleştirme", kamuya ait bilgi işlem gücünü özel mülkiyete dönüştürmek anlamına gelmez, aksine ticarileştirilmiş çıkarımı bir dizi garantiyle sarmak anlamına gelir: veri saklama yok, eğitim yok, istek anonimleştirme ve bazı iş yüklerinin TEE'de çalışması, operatörlerin düz metni görmesini imkansız hale getirir. Temel bilgi işlem gücü ticari sınıf düzeyindedir ve fiyat artışı bu gizlilik paketleme katmanından gelir. Dahası, bu garanti katmanlıdır ve homojen değildir: kontrolü altındaki GPU'larda veya TEE'de çalışan açık kaynaklı modeller için neredeyse uçtan uca gizli bilgi işlem sağlayabilir; ancak Claude ve GPT gibi kapalı kaynaklı modellerin anonim geçişlerinde gizlilik yalnızca kimliği ortadan kaldırırken, diğer uçtaki en gelişmiş laboratuvarlar hala orijinal isteğinizi işliyor. Dolayısıyla, en güçlü gizlilik yalnızca açık kaynaklı kısmı kapsarken, en gelişmiş model kısmı "gerçekten gizli" olmaktan ziyade "anonim"dir. Venedik'in brüt karı = abonelik fiyatı - aşağı yönde ödenen çıkarım maliyetleri; ve API fiyatının üzerinde talep edebileceği kısım neredeyse tamamen bu gizlilik primine dayanıyor, bu nedenle düşük kar marjlarıyla çalışıyor ve en son teknoloji ürünü geçiş fiyatlandırmasıyla sınırlı kalıyor.

Token tasarımı, çıkarım talebinin bu kısmını paketlemiştir. Venice iki token üzerinde çalışır: VVV (staking ve platform erişimi) ve DIEM; ikincisi, her bir DIEM'in günde yaklaşık 1 dolarlık işlem gücüne eşdeğer olduğu bir çıkarım kredisidir. Ücretli abonelikler, VVV'nin programatik geri alımlarını tetikler (Pro / Pro+ / Max yaklaşık 2$ / 5$ / 10$), emisyonlar sabit bir programa göre azalır: ayda 6M → 5M → 4M VVV ve 1 Temmuz'da 3M'ye düşer. Geri alımlar gerçek ancak isteğe bağlıdır ve hala küçüktür: Nisan ve Mayıs aylarında yaklaşık 103.000$'lık bir miktar yok edildi ve Haziran ayı yavaş yavaş yaklaşık 110.000$'a doğru yükseliyor, bu da aylık 200.000$ çizgisinin çok altında.

Temel göstergeler manşetlerden daha sağlıklı. Kamuoyunda dolaşan "70 milyon dolar yıllık gelir" rakamı, büyük olasılıkla abonelik yenilemelerini yeni müşteri kazanımıyla karıştırmanın bir sonucudur; savunulabilir ve gözlemlenebilir bir aralık 6 milyon ila 15 milyon dolar yıllık gelire daha yakındır. Bunun altında, gerçek bir ivme söz konusu: yaklaşık 136.000 benzersiz cüzdan adresi, ayda yaklaşık 9,9 milyon web sitesi ziyareti (günde yaklaşık 330.000) ve günde yaklaşık 1.400 yeni Pro aboneliği. Bu gerçek bir işletme, ancak ekonomisi satın aldığı işlem gücüyle sınırlı olan düşük kar marjlı bir işletme.

İşte tam olarak bu yüzden Hyperbolic, bir üst katmanda konumlandırılmıştır. Eğer Venice bir benzin istasyonuysa, Hyperbolic rafineridir. Venice, herkesin güvendiği aynı sınırlı kaynaktan işlem gücü satın alır; Hyperbolic ise bu parçalanmış kaynağı bir araya getirir, standartlaştırır ve Venice'e ve onun gibi tüm oyunculara satar. Çıkarım talebi arttıkça, değer yalnızca işlem gücü tüketen uygulamalara değil, aynı zamanda işlem gücünü bir araya getiren, yönlendiren ve bu uygulamalar tarafından ödenen gelir maliyetini yakalayan katmana da doğru birikir.

8. Bunun Şimdi Neden Önemli Olduğu

Nvidia, finansmanını "hizmet token'ları" etrafında yeniden düzenledi. Cerebras'ın halka arzı, piyasanın çıkarım işleminin darboğaz olduğunu anladığını kanıtlıyor. Anthropic'in kapasite arayışı, bunun gerçek bir sorun olduğunu gösteriyor. Ajan tabanlı ve fiziksel yapay zeka, hem bulut hem de uç nokta hatlarında talebi birkaç kat artıracak.

Dahası, bu durum "600 Milyar Dolarlık Soru"ya başka bir açıdan da çözüm getirmiş oldu. Cahn'ın aşırı üretimin aşırı arza yol açacağı yönündeki düşüş yönlü mantığı muhtemelen doğrulanacak. Ancak aşırı arz, varlık açısından hafif toplayıcılar için tam olarak en uygun senaryodur: GPU fiyatları düştüğünde ve arz düzinelerce buluta dağıldığında, hiçbir donanıma sahip olmayan ve her iş yükünü en ucuz kartlara yönlendiren oyuncu fiyat farkını kazanırken, değer kaybeden GPU'lara sahip operatörler zararı üstlenecektir. Hyperbolic, aşırı arzı açığa satmak yerine, aşırı arza bahis oynuyor.

Sonuçta başarılı olacak şirket, en çok GPU'ya sahip olan değil, hangi GPU'ların nerede ve hangi fiyata mevcut olduğunu söyleyebilen ve her iş yükünü en düşük maliyetle çalışabileceği yere yönlendirebilen şirket olacaktır.

Hyperbolic tam da böyle bir şirket kuruyor. GPU'lara sahip değil, tamamen yazılım tabanlı çalışıyor, üç katmanı kapsıyor, ancak çıkarım hesaplama gücü için nihai toplama katmanı haline geliyor.