Partnered With:

Milyarlarca dolar değerinde token'ı çılgınca yakıp tükettikten sonra, Silikon Vadisi devleri çalışanlarının token kullanımını sınırlamaya başladı.

Bu makaleyi okumak için 13 Dakika

Silikon Vadisi devleri yapay zekaya çılgınca para harcıyor, ancak paranın nereye gittiğini bilmiyor.

Orijinal Başlık: "Milyarlarca Dolar Token Yakıldıktan Sonra, Silikon Vadisi Devleri Çalışanlarının Token Kullanımını Sınırlamaya Başladı"
Orijinal Yazar: Hualin Wuwang, GeekPark

Şirketler için otomatikleştirilen, çalışanların "nefret ettiği işler", "para kazandıran işler" değil.

Birkaç gün önce GeekPark, yapay zekaya büyük yatırım yapan Microsoft'un, içeride çoğu çalışanın Claude Code lisansını sessizce iptal ettiğini bildirdi.

Bu durum oldukça tuhaf, çünkü bu yapay zeka dalgasında kurumsal kullanıcılara yönelik en büyük pazarlama noktası "verimlilik artışı"ydı. Verimlilik artıyorsa, neden Microsoft çalışanlarının Claude Code kullanmasını engelliyor?

Microsoft bu konuda yalnız değil; "token kullanımını kısmak" ve çalışanların çılgınca Vibe Coding yapmasını teşvik etmeyi bırakmak, Silikon Vadisi devleri için yeni bir trend haline geldi.

Uber, dört ay içinde yıllık AI token bütçesini tüketti. Salesforce, Anthropic'e yılda yaklaşık 300 milyon dolar ödüyor. Bir AI danışmanı, müşterilerinden birinin aylık AI harcamasının 500 milyon dolara ulaştığını açıkladı. Meta, içerideki "tokenmaxxing sıralamasını" sessizce kaldırdı – bu liste aslında çalışanları AI kullanmaya teşvik etmek için oluşturulmuştu.

Şimdi şirketler, birkaç yıl önce hayal bile edilemeyecek bir şey yapıyor:

Çalışanların AI kullanımını sınırlamak ve izlemek.

Büyük şirketler neden yön değiştiriyor?

01 "Tokenmaxxing", Dönemin Bir Yansıması

Bugünkü maliyet krizini anlamak için önce "tokenmaxxing"in ne olduğunu bilmek gerek.

Bu terim yaklaşık 2025'te popüler hale geldi ve kelime anlamıyla "token kullanımını maksimize etmek" demek. Arkasında bir yönetim mantığı yatıyor – şirket AI araçlarına büyük paralar harcadıysa, çalışanlar bunu sonuna kadar kullanmalı; ne kadar çok kullanırsan o kadar "dijital dönüşüm" geçiriyorsun, az kullanmak kaynak israfı demek. Bu yüzden birçok şirket kullanım kotaları, sıralamalar ve hatta performans değerlendirmeleri koyarak çalışanları AI kullanmaya zorladı.

Sonuç ne oldu?

Çalışanlar, şirketin kurumsal yapay zeka modelini hava durumunu kontrol etmek, doğum günü mesajları yazmak ve "bugün ne yesem?" diye sormak için kullanmaya başladı.

2.444 şirket üzerinde yapılan bir araştırma, işletmelerin AI token'larına harcadığı her 1 doların 0,44 dolarının AI tarafından üretilen hataları düzeltmeye, 0,27 dolarının AI çıktısı kodları yeniden yazmaya ve 0,11 dolarının inceleme ve birleştirme gecikmelerine gittiğini ortaya koydu.

Yani, her bir dolarlık AI satın alma maliyetinin arkasında neredeyse %80 oranında gizli bir kayıp var.

Yatırımcı Shruti Gandhi çok isabetli bir benzetme yaptı: "Tokenmaxxing yapan şirketler, tüm ışıkları açık tutarak üretkenliği ölçmeye çalışan bir firmaya benziyor; daha fazla para harcamak, daha fazla çıktı anlamına gelmiyor."

Bu şirketlerin çoğu, çalışanlarının AI ile ne yaptığını ve bu görevlerin tamamlanmasının AI sayesinde herhangi bir değişiklik yaratıp yaratmadığını hiç bilmiyor.

2024'ten 2025'e süren bu "para yakma yarışı", nihayet bu yıl patlak verdi. JPMorgan, sert bir dille yazılmış ve rahatsız edici derecede doğrudan bir başlığa sahip bir rapor yayınladı: "AI Token Maliyetleri İnternet Kârlarını Yutuyor".

Shopify, Spotify, ServiceNow ve Roku, kazanç görüşmelerinde AI'nın operasyonel giderler üzerindeki ana baskı kaynağı haline geldiğinden bahsetti. Sektör genelindeki atmosfer, "AI kullanmak ne kadar havalı"dan "bu harcanan para buna değer mi?"ye dönüşmeye başladı.

02 CEO Yatırım Getirisini Sorgulamaya Başladığında

CFO'ların yalnızca %14'ü, AI yatırımlarından net ve ölçülebilir bir getiri görebildiklerini belirtti.

Uber COO'su Andrew Macdonald, bir podcast'te oldukça samimi bir açıklama yaptı: Çalışanların bireysel üretkenliğindeki artışı, şirketin genel iş etkisiyle ilişkilendirmeyi çok zor bulduklarını söyledi. "AI'nın kullanıcılara kaç tane değerli özellik sunmanıza yardımcı olduğunu göremezseniz, token maliyetlerini savunmak çok daha zor hale geliyor."

Bu söz, kurumsal AI ikileminin özüne işaret ediyor: Bireysel verimlilik artışı, şirket gelir artışı anlamına gelmez.

Çalışanlar AI ile haftalık raporları üç kat daha hızlı yazıyor, ancak şirket gelirleri değişmiyor. Mühendisler AI ile kod üretim hızını ikiye katlıyor, ancak kodun "terk edilme" veya yeniden yazılma oranı %800 arttı.

Microsoft'un eski Yapay Zeka Sorumlusu Sophia Velastegui, birçok yöneticiyi rahatsız eden bir şey söyledi: "Çoğu insan, şirket için en değerli görevler yerine, sevmedikleri görevleri otomatikleştirmeyi varsayılan olarak tercih ediyor."

Açıkçası, şirketler çalışanların "nefret ettiği işleri" otomatikleştiriyor, "para kazandıran işleri" değil.

Bu bir teknoloji sorunu değil, bir öncelik sorunudur. Ayrıca, üretken yapay zeka projelerinin yaklaşık %30'unun kavram kanıtlama aşamasında terk edilmesinin nedeni de budur; maliyetler net değildir, değer de net değildir ve patron doğal olarak yenileme yapmaz.

Salesforce CEO'su Marc Benioff'un yaklaşımı oldukça temsili niteliktedir. Yıllık 300 milyon dolarlık Anthropic faturası karşısında beklentisi, hangi sorguların üst düzey modelle, hangilerinin ucuz küçük modelle yeterli olduğuna karar verebilen bir "akıllı yönlendirici"dir.

Bu fikrin kendisi yeni değil; bulut bilişim çağında "kullandıkça öde" ve "kaynak optimizasyonu" standart uygulamalardı. Ancak yapay zeka dalgası çok hızlı geldi, herkes önce satın aldı sonra düşündü ve şimdi telafi dersine başlıyor.

03 Rasyonel Dönüş mü, Kışın Habercisi mi?

Microsoft yakın zamanda Claude Code kurumsal lisanslarının çoğunu iptal etti ve resmi gerekçe maliyet faktörlerini gösteriyor. Bu durum sektörde önemli tartışmalara yol açtı; sonuçta Microsoft, OpenAI'ın en büyük yatırımcısı ve aynı anda bir rakibin aboneliğini kesiyor; bunun ne kadarının maliyet kaygısı, ne kadarının stratejik hamle olduğunu söylemek zor.

Ancak her durumda, bu bir sinyali temsil ediyor: Şirketler ayaklarıyla oy kullanmaya başladı.

Harness ve CloudZero neredeyse aynı gün, 28 Mayıs'ta, yapay zeka maliyet yönetimi araçlarını yayınladı; biri yapay zeka harcamaları ve ROI'sini gerçek zamanlı izlemeye odaklanırken, diğeri şirketlerin her bir yapay zeka dolar harcamasını belirli iş sonuçlarına bağlamasına yardımcı olan bir "yapay zeka finansal kontrol düzlemi" sundu.

Bu iki ürünün ortaya çıkışı kendi başına bir şeyi gösteriyor: Piyasada talep var ve talep acil.

HubSpot, bu yılın Nisan ayından itibaren yapay zeka aracı fiyatlandırma modelini değiştirdi, artık token başına ücretlendirme yapmıyor, "çözülen konuşma sayısı" veya "oluşturulan potansiyel müşteri sayısı" üzerinden ücretlendiriyor; bu, satıcının çıkarlarını alıcının gerçek çıktısıyla hizalayan yönlü bir değişimdir. ServiceNow da benzer ayarlamalar yapıyor. Yapay zeka satıcıları, "kullanım" yerine "sonuç" satmaya devam ederlerse, kurumsal müşterilerin er ya da geç toplu bir tepki vereceğini fark etmeye başlıyor.

Bu düzeltme, yapay zeka endüstrileşmesinin kaçınılmaz bir sancısı mı, yoksa daha büyük bir krizin habercisi mi?

Ben ilk seçeneğe daha yatkınım. Ancak endişe veren bir detay var: Küresel yapay zeka yazılım harcamalarının 2026 yılında 2,59 trilyon dolara ulaşması ve yıllık %47 artış göstermesi beklenirken, aynı anda mühendislik yöneticilerinin %94'ü temel ROI göstergelerinin hâlâ eksik olduğunu belirtiyor. Para giderek artıyor, ama kimse bu paranın nereye harcandığını ve harcamaya değip değmediğini bilmiyor – bu çelişki çözülmezse, bir sonraki "tokenmaxxing anı" yalnızca bir zaman meselesi.

Fortune dergisinin bir analizi oldukça net ifade ediyor: "Tokenmaxxing kolaydır, iş akışlarını yeniden tasarlamak zordur." Çoğu şirket şu anda mevcut süreçleri optimize etmekle meşgul, iş modellerini yeniden icat etmekle değil. Yapay zekanın gerçek değeri burada yatıyor ve çoğu işletme henüz bu noktaya ulaşmış değil.

Rasyonel bir geri dönüş iyi bir şey. Ancak rasyonel geri dönüşün ardından işletmelerin yanıtlaması gereken daha zor bir soru var: Yapay zeka, işimiz için bir çekiç mi, yoksa yeni bir düşünce çerçevesi mi olmalı?

Eğer yapay zekayı yalnızca eski işleri daha hızlı yapmak için kullanıyorsanız, fatura bir gün sizi bu soruyla yüzleşmeye zorlayacak.