Ünlü PE Ortağı Stanford'da Ders Verdi: Yapay Zeka Çağında Para Nereye Akıyor?

Altimeter Capital ortağı Apoorv Agrawal, Stanford Üniversitesi'ndeki açık derste, mevcut yapay zeka sektörünün geleneksel internetten tamamen farklı bir "ters piramit" kâr yapısı sergilediğini belirtti. Yaklaşık 300 milyar dolarlık ekosistem gelirinin yaklaşık %75'i, brüt kâr marjı yaklaşık %75 olan yarı iletken katmanına akıyor; uygulama katmanı ise yüksek marjinal hesaplama maliyetleri nedeniyle %0 ile %30 arasında brüt kâr marjına sahip. Kullanıcı başına yıllık ortalama gelirin (ARPU) yalnızca 10 dolar olduğu düşük gelir darboğazını aşmak için, ChatGPT gibi yapay zeka uygulamalarının reklamcılık alanına girmesinin bu yıl sektörün en önemli atılımı olacağını iddia etti.

300 Milyar Dolarlık "Ters Piramit": Gelirin %75'i Yarı İletkenlere Akıyor

Son 25 yılın internet, mobil iletişim ve bulut bilişim devrimlerine bakıldığında, ticari para kazanma modelleri genellikle piramit şeklindedir; altyapı katmanının kârı nispeten düşükken, en üstteki uygulama katmanı en yüksek kârı elde eder. Ancak mevcut yapay zeka ekosistemi tamamen zıt bir yapı sergiliyor.

Agrawal derste, üretken yapay zeka ekosisteminin geçmişteki bulut bilişim ekosisteminden tamamen farklı olduğunu ve bir "ters piramit" oluşturduğunu açıkça ifade etti. Bu olgunun temel mantığını açıklamak için Silikon Vadisi'nin ünlü yatırımcısı Marc Andreessen'in görüşlerine atıfta bulundu:

"Marc Andreessen'in dediği gibi, yazılım dünyayı yiyor çünkü yazılım geliştirip milyonlarca kişiye dağıtabiliyorum ve bu yazılımları çalıştırmanın marjinal maliyeti neredeyse sıfır; yazılım şirketlerinin brüt kâr marjı %80 hatta %90'a ulaşıyor. Ancak yapay zekanın ekonomik modeli böyle değil."

Bu farkın kökeni işlem gücü maliyetlerinde yatıyor. "Yapay zeka uygulamalarına eklenen her kullanıcı ücretsiz değil, çünkü çok sayıda GPU kaynağı tüketmeniz gerekiyor; yapay zeka kullanıcılarına sahip olmanın maliyeti çok daha yüksek." Agrawal, son iki yılda yapay zeka sektörüne eklenen yaklaşık 300 milyar dolarlık gelirin "yaklaşık %75'inin doğrudan yarı iletken sektörüne aktığını; uygulama işinin on kattan fazla büyümesine rağmen hâlâ önemli bir etki yaratmadığını" belirtti.

Tüm teknoloji yığınında yarı iletken katmanı şu anda en kârlı bölüm. Agrawal, çarpıcı kâr marjı karşılaştırmaları sundu:

"Denge Durumunu" Kıracak Katalizörler: Devlerin Özel ASIC'leri ve Sermaye Harcaması Dönüm Noktası

Nvidia'nın hakim olduğu ve alt katmanın kârın büyük kısmını aldığı bu "ters piramit" yapısının ne kadar süreceği konusunda piyasada büyük görüş ayrılıkları var. Agrawal kendi tahminini şöyle açıkladı: "Sanırım bulutta mevcut durumun beklediğimden daha uzun, yaklaşık on yıl süreceğini düşünüyorum. İstikrarlı bir denge durumuna ulaşmak gerçekten çok zor olduğu için bu durumun daha da uzun sürebileceğini hissediyorum."

Ancak yatırımcılara bu yapının kırılabileceğini gösteren iki temel katalizörü de işaret etti:

Bulut devlerinin özel çip atılımları: Herhangi bir hiperskalalı veri merkezi operatörünün ASIC projesi bir atılım yaparsa (Google'ın TPU'su, Meta'nın MTIA'sı veya Amazon ile Microsoft'un projeleri) bu bir dönüm noktası olabilir. Çığır açan bir ilerleme olursa, bu, o katmandaki en büyük yeniden fiyatlandırma olur.

Devlerin sermaye harcaması öngörülerindeki değişiklikler: Bir diğer katalizör ise hiperskalalı veri merkezi operatörlerinin sermaye harcaması (Capex) öngörüleri. Büyük şirketler sermaye harcamalarına ilişkin büyük beklentiler oluşturmayı bırakırsa, bu mevcut denge durumunun işlemediği anlamına gelebilir.

Ayrıca, işlem gücü talebinin yapısal değişimi de yakından izlenmeyi hak ediyor. Şu anda Nvidia'nın sattığı GPU'ların yaklaşık %60'ı eğitim, %40'ı çıkarım için kullanılıyor. Agrawal, "zamanla çıkarım görevlerinin payının giderek artacağını" düşünüyor; ancak çıkarım görevlerinin iş yükü aşırı derecede istikrarsız olduğundan bu durum hem donanım kullanımını test edecek hem de aracı katmanın (çıkarım aracı katmanı) rekabet yapısını yeniden şekillendirecek.

Yapay Zeka Para Kazanmanın Nihai Öngörüsü: "Reklamcılığa Girmek Zorundayız"

Uygulama tarafında, ChatGPT'nin öncülük ettiği tüketici yapay zekası, devasa kullanıcı tabanı ile düşük para kazanma verimliliği arasındaki çelişkiyle karşı karşıya. Agrawal kritik bir veri seti paylaştı: ChatGPT'nin yaklaşık 1 milyar kullanıcısı var (Facebook'un ilk dönemlerindeki ölçeğe denk), ancak "kullanıcıların yaklaşık %95'i ücretsiz kullanıcı."

Mevcut internet devlerinin kullanıcı başına ortalama geliriyle (ARPU) karşılaştırıldığında, yapay zeka uygulamalarının farkı açıkça görülüyor:

[Alphabet] $100 / yıl (yaklaşık 4 milyar kullanıcı) 

[Meta]  $70 / yıl (yaklaşık 3,5 milyar kullanıcı)

[ChatGPT]    $10 / yıl (yaklaşık 1 milyar kullanıcı)

Saf bilgi işi abonelik modelinin trilyon dolarlık bir değerlemeyi destekleyebileceği olasılığını eledikten sonra Agrawal, yapay zeka ticarileştirme modeline ilişkin nihai öngörüsünü ortaya koydu: "İkinci soru şu: Kullanıcı başına yıllık 10 dolarlık geliri nasıl 100 dolara çıkarabiliriz? Tek başına reklam ve aboneliğin işe yarayıp yaramayacağından emin değilim. Cevap şu: reklamcılığa girmek zorundayız."

Büyük yapay zeka modellerinin reklam yerleştirmede doğal avantajlara sahip olduğunu düşünüyor:

Daha uygun fiyat: Büyük modeller kullanıcının gerçek niyetini daha hassas bir şekilde anlayabilir.

Mükemmel atıf analizi: Dönüşüm yollarını hassas bir şekilde izleyebilir.

Daha yüksek güven: Diyalog tabanlı etkileşim güçlü bir kullanıcı güveni oluşturur.

Piyasa, "özel yapay zeka sohbetlerine reklam eklenmesi" konusunda karamsar veya şüpheci olsa da Agrawal, bunu on yıl önce piyasanın Facebook'un mobil reklamlarına yönelik olumsuz görüşlerine benzetiyor. "Bunun bu yılın bir diğer büyük haberi olacağını düşünüyorum; kesinlikle büyük bir olay olacak... Bir cevap bulacağımız konusunda iyimserim; bu, mevcut ekonomik modelde büyük bir atılım olacak."