Yapay Zeka Balonunu Analiz Etmek: Fiyat mı, Kazanç mı?
Yapay zeka balonunu analiz ederken, sadece hisse senedi fiyatlarına odaklanmak yerine, sürdürülemez nakit akışları, agresif muhasebe iddiaları ve döngüsel finansman yöntemleriyle yönlendirilen şirket kazançlarının derinliklerine inmemiz gerekiyor.
Yapay zeka altyapı patlaması, son birkaç yıldır hisse senedi fiyatlarında önemli değerleme artışları sağladı. Bu büyümenin yanı sıra, içinde bulunduğumuz durumun patlamaya mahkum sürdürülemez bir yapay zeka balonu olduğuna inananlar ile hisse senetlerinin cazip fiyatlandığını savunanlar arasında büyük bir tartışma yaşanıyor.
Ekonomiyi geçmiş döngülerle, özellikle de en sık başvurulan örnek olan dot-com dönemiyle değerlendirmek yaygın bir alışkanlık. Büyük yatırım kuruluşları ve bireysel yatırımcılardan gelen tekrarlayan argüman, yapay zeka şirketlerinin elde ettiği kazançların mevcut değerlemeleri haklı çıkardığı yönündedir.
Ancak, bu kârların kalıcılığı konusunda şüphelerim var ve 'kazanç balonu' riskinin bazı çevrelerin kabul ettiğinden daha yüksek olduğuna inanıyorum.
Dot-Com ve Yapay Zeka Dönemlerinde Fiyat/Kazanç Oranları
Dot-com döneminde Fiyat/Kazanç (F/K) oranları hızla yükselmişti. Hisse senedi fiyatları, kârlarda buna karşılık gelen bir büyüme olmaksızın fırladı ve bu da çok yüksek F/K oranlarına yol açtı. Kazanç büyümesinin piyasanın varsaydığı seviyede gerçekleşmeyeceği netleştiğinde, fiyatların düşmekten başka çaresi kalmamıştı. Bu bir 'fiyat balonu' idi.
Günümüzde F/K oranları, 2000'lerin başındaki seviyelerin yanına bile yaklaşmış değil. Fiyatlar yükseldi ancak kazançlar da aynı derecede etkileyici bir artış gösterdi. Bu durum, birçok kişinin bir balon içinde olmadığımız sonucuna varmasına yol açtı.
Peki ya gördüğümüz şey bir 'kazanç balonu' ise? Dot-com balonunun aksine, fiyat net gelirle uyumlu hale gelmek için hızla düşmek yerine, fiyat ve kazançların birlikte düştüğünü görebiliriz.
Kazançların sürdürülebilirliği konusunda endişe duymamın üç ana nedeni var: Büyük ölçekli teknoloji şirketlerinin serbest nakit akışları, iddia edilen muhasebe düzeltmeleri ve döngüsel finansman.
Serbest Nakit Akışı ve Altyapı Harcamaları
Büyük ölçekli teknoloji şirketleri (hyperscalers), bulut bilişim sağlayan ve bu yapay zeka yapılanmasına öncülük eden devasa teknoloji firmalarıdır. Yıllardır serbest nakit akışı (FCF) makineleri gibi çalışıyorlardı. Ancak bu şirketler artık serbest nakit akışı açısından negatif duruma geçtiler; yani kazandıklarından daha fazlasını harcıyorlar.
Bu nakit artık veri merkezlerini besleyen çipleri üreten yarı iletken şirketlerine gidiyor. Yarı iletken şirketleri için kazançlar hızla arttı ve bu da birçok kişinin, bu şirketlerin hisse senedi fiyatlarındaki hızlı artışın yüksek kazançları nedeniyle haklı olduğunu teorize etmesine yol açtı.
Eğer büyük ölçekli teknoloji şirketleri, yaptıkları yatırımı haklı çıkaracak kadar yapay zeka geliri elde edemezlerse, bu harcamalar nihayetinde önemli ölçüde yavaşlayacaktır. Bu yavaşlayan harcama, yarı iletken kazançlarını vuracak ve kazançlarda ve fiyatlarda hızlı ve büyük bir deflasyona neden olacaktır.
Muhasebe Uygulamaları ve Donanım Ömrü
Negatif serbest nakit akışlarının ötesinde, raporlanan teknoloji kazançlarının kalitesi de sorgulanmaya başlandı. Büyük ölçekli teknoloji şirketleri, sunucularının ve ağ donanımlarının varsayılan faydalı ömrünü üç veya dört yıldan beş veya altı yıla çıkarmakla suçlanıyor.
Müşteriler, grafik işlem birimlerini gerçek dünya dayanıklılığı ve kullanım modellerine dayanarak dört ila altı yıl boyunca amorti ediyor. - Nvidia
Üst düzey yapay zeka altyapısının maliyetini daha uzun bir vadeye yaymak, yıllık amortisman giderlerini yapay olarak düşürecek ve sonuçta daha yüksek, ancak sorgulanabilir faaliyet kârlarının raporlanmasına yol açacaktır.
Donanımı sürekli olarak değiştirirken gelir tablolarında maliyeti beş ila altı yıla yaymak, aslında yapılanmanın gerçek maliyetini gizleyecek ve kısa vadeli kazançları şişirecektir.
Nvidia bu iddialara karşı çıkarak, 'müşterilerin, gerçek dünya dayanıklılığı ve kullanım modellerine dayanarak grafik işlem birimlerini (GPU) dört ila altı yıl boyunca amorti ettiğini' belirtti.
Döngüsel Finansman Riski
Eleştirmenler, döngüsel finansmanın yapay olarak artırılmış gelir ve kazançlara yol açtığını savunuyor. Bu durum, bir şirket finansal kaldıraç gücünü, ürünlerini satın alan şirketlere yatırım yapmak için kullandığında ortaya çıkar.
Yapay zeka sektöründeki döngüsel finansmana bir örnek, Nvidia'nın bulut sağlayıcısı Nebius'a milyarlarca dolar yatırım yapmasıyla gösterilebilir. Karşılığında Nvidia, Nebius'ta bir hisse payı alır ve Nebius'un hemen dönüp Nvidia grafik işlem birimlerine milyarlarca dolar harcamasını sağlar; Nvidia bunu daha sonra üst düzey gelir olarak kaydeder. Nvidia'nın nakdinin geri dönüşü, gelirinde ve kazancında bir artışa neden olur. Bu düzenleme tüm yapay zeka ekosisteminde yaşanıyor.
Bu kapalı döngü, Nvidia'nın Nebius'taki hisse payı ile daha da güçleniyor. Nebius'un değerlemesi arttıkça, Nvidia'nın şirketteki hisseleri finansal metriklerini daha da artırarak Nvidia'nın daha da cazip görünmesini sağlıyor.
Bu döngüsel finansman, organik piyasa büyümesinin yerini tedarikçi tarafından finanse edilen sermayeye bırakıyor ve kazancın ne kadarının gerçek ve sürdürülebilir olduğunu belirlemeyi zorlaştırıyor.
Sonuç: Uzun Vadeli Dönüşüm ve Balon Riski
Yapay zeka, uzun vadede dönüştürücü bir teknoloji gibi görünüyor. Ancak, son birkaç yılda görülen kazanç büyümesi, bazılarının iddia ettiği gibi bir balon riskini azaltmıyor. Demiryolları ve internet dahil olmak üzere birçok büyük teknolojik yenilik balonlarla sonuçlanmıştır.
Yapay zekanın bir balondan kaçınması için, büyük ölçekli teknoloji şirketlerinin sermaye maliyetlerini haklı çıkaran gelirler görmeye başlaması gerekecek. Ancak önlerinde uzun bir yol var. 2026 yılının ortalarında tahminler, yapay zeka gelirinin sermaye harcamalarına oranını %4 (25 milyar dolar / 660 milyar dolar) olarak belirledi. Bu yapay zeka geliri, kâr değil. Bu gerçekleşmeyeceği anlamına gelmiyor, ancak gerçekleşene kadar riskler oldukça yüksek seviyede kalmaya devam edecektir.
