IOSG: Akıl yürütme nadir bir kaynak haline geldiğinde, değeri kim yakalar?

Bu makaleyi okumak için 23 Dakika

Sonunda kazanan şirket, en fazla GPU'ya sahip olan olmayacak.

Orijinal Başlık: 《IOSG Haftalık Bülteni｜Çıkarım Kıt Bir Kaynak Haline Geldiğinde, Değeri Kim Yakalayacak #329》
Orijinal Yazar: Frank Fu, IOSG Ventures

2023 yılında David Cahn tarafından ortaya atılan o boşluk, eğitim tarafında hiçbir zaman doldurulmadı. Çıkarım tarafında dolduruldu ve piyasa bunu fiyatlamaya ancak son birkaç haftadır başladı.

NVIDIA, finansal raporlama dilini "hizmet token'ları" etrafında yeniden yapılandırdığında ve Cerebras'ın halka arzı 20 kat aşırı talep gördüğünde, darboğaz tartışması sona erdi. Asıl soru şu oldu: Çıkarım kıt bir kaynak haline geldiğinde, değer hesaplama yığınının hangi katmanında birikecek?

GPU'yu Takip Et: 200 Milyar Dolarlık Sorundan 600 Milyar Dolarlık Soruna

2023 yılında Sequoia'dan David Cahn, tüm AI inşasının üzerinde asılı duran soruyu ortaya attı: "200 milyar dolarlık sorun". GPU'ya harcanan her 1 dolar için, veri merkezinde ona güç sağlamak için yaklaşık 1 dolar daha harcanması gerekiyor. Bu nedenle, her yılki GPU CapEx'i, bu çiplerin nihayetinde bu sermayeyi geri kazanmak için yaklaşık 200 milyar dolar gelir üretmesi gerektiği anlamına geliyor.

AI geliri için çok cömert varsayımlar yapsa bile, "yatırım" ile "son müşterinin fiilen ödediği" arasında 125 milyar doların üzerinde bir boşluk buldu. Endişe açıktı: GPU'lar, gerçek talebin önünde aşırı inşa ediliyordu.

Bir yıl sonra, boşluk daralmak yerine genişledi. Cahn, 2024'teki devam yazısında, hiper ölçekli şirketlerin CapEx'i şiştikçe bunu "600 milyar dolarlık sorun" olarak yeniden tanımladı. Kötümser argüman tanıdık bir şekle büründü: Aşırı inşa, arz fazlasına yol açar ve fazlalık sermayeyi yakar.

Her iki makale de aslında aynı şeyi soruyordu: Bu boşluğu kim dolduracak? Cevap hiçbir zaman "eğitim" tarafındaki defterde görünmedi. Çıkarım tarafında ortaya çıktı ve piyasa bunu fiyatlamaya ancak son birkaç haftadır başladı.

Cerebras Halka Arzı ve Çıkarım Sıkışması

Cerebras Perşembe günü halka arz edildi. Bu halka arz 20 kat aşırı talep gördü ve fiyatlandırma, Çarşamba günkü son fiyat artışının neredeyse iki katına yakındı. Talep, "bir sonraki Nvidia katili"ne yapılan bir bahisten değil, daha basit bir şeyden kaynaklanıyordu: Piyasa, AI'daki gerçek darboğazın eğitim değil, çıkarım olduğunu fark etmeye başladı.

Cerebras'ın en büyük yeteneği, çıkarımı son derece hızlı hale getiren bir çip mimarisidir. Eğitim değil, çıkarım. Wall Street'i heyecanlandıran nokta da tam olarak bu. Çıkarım pazarı süreklidir ve kullanım arttıkça genişler. Claude her soruyu yanıtladığında, her ajan bir görevi yerine getirdiğinde, işlem gücü tüketilir. Eğitim yalnızca bir kez gerçekleşir, çıkarım ise asla durmaz.

J.P. Morgan, çıkarım pazarının büyüklüğünü eğitimin 10 ila 50 katı olarak tahmin ediyor. Makineler, diğer makineler tarafından verilen görevleri yürütmeye başladığında, yani ajan benzeri bir genişleme yaşandığında, çıkarım talebi artık kullanıcı sayısıyla değil, işlem gücünün kendisiyle birlikte genişler.

Nvidia Haritayı Yeniden Çiziyor: Çıkarım Manşetlere Taşınıyor

Cerebras piyasanın uyanışıysa, Nvidia'nın son çeyrek kazanç raporu da sektörün zirvesinden gelen bir onay niteliğinde. Son kazanç konferans görüşmesinde Jensen Huang, herkesin bildiği ama dile getirmediği şeyi açıkça söyledi: AI talebi parabolik bir şekilde artıyor.

Bunun nedeni çok basit: ajan benzeri AI çoktan geldi. Ana akım AI, tek seferlik çıkarımdan mantıksal çıkarıma ve ardından kendi araçlarını çağırabilen, görevleri düzenleyebilen ajan aşamasına geçti. Huang, "Token'lar artık kârlı," dedi. AI çağında işlem gücü, gelir ve kâr demektir.

Bu, tüm sektörü yeniden şekillendiriyor. Eğitim, bir model oluşturmanın tek seferlik maliyetidir; çıkarım ise onu çalıştırmanın sürekli maliyetidir ve günümüzdeki darboğaz eğitimde değil, çıkarımdadır.

Nvidia bu değerlendirmeyi kendi kazanç raporu diline de yansıttı. Artık tek bir platform yerine iki platform üzerinden raporlama yapıyor: Veri Merkezi ve Uç Bilişim. Veri Merkezi (bu çeyrekte yaklaşık 75 milyar dolar, yıllık +%92) ayrıca Hyperscale (yaklaşık 38 milyar dolar, çeyreklik +%12) ve ACIE, yani AI bulutu, endüstri ve kurumsal (yaklaşık 37 milyar dolar, çeyreklik +%31) olarak ikiye ayrılıyor.

Tamamen yeni bir hat ise Uç Bilişim: 6,4 milyar dolar, yıllık +%29. Bu, ajan benzeri AI ve fiziksel AI'nın gerçekten çalıştığı uç noktaları kapsıyor: PC'ler, iş istasyonları, AI-RAN baz istasyonları, robotlar ve arabalar gibi.

Uç bilişim şu anda toplam gelirin %8'inden azını oluştursa da Nvidia onu veri merkeziyle eşit düzeyde "ikinci platform" konumuna yükseltti. Bu sinyal şu: çıkarım iki cepheye ayrılıyor; veri merkezindeki bulut çıkarımı ve uç taraftaki uç nokta çıkarımı. AI, fiziksel dünyada görmek, hareket etmek ve eylemde bulunmak zorunda.

Yol haritası aynı mantığı izliyor: Üçüncü çeyrekte sevkiyata başlayacak olan Vera Rubin, çıkarım işlem hacminde Blackwell'in 35 katına kadar çıkabiliyor; Huang ayrıca, aracı yükler için tasarlanan Vera CPU için 200 milyar dolarlık yepyeni bir TAM (toplam adreslenebilir pazar) rakamı verdi. Her öncü model şirketinin ilk günden itibaren tamamen buna geçmesi bekleniyor.

Dünyanın en değerli şirketi, finansal raporlamasını "hizmet token'ları" etrafında yeniden yapılandırdığında, darboğaz savaşı çoktan sonuçlanmış demekti. Yazının geri kalanı, eğitim yerine çıkarımın (inference) kıt kaynak haline gelmesi durumunda değerin kim tarafından yakalanacağını tartışıyor.

Önce bir kapsam belirleyelim. Bu iki cephe arasında, bu yazı bulut çıkarımını (cloud inference) ele alıyor; yani harici olarak API token hizmeti sunan, kiralanmış veri merkezi GPU'larını.

Uç nokta çıkarımı (endpoint inference) ise cihazın kendi içindeki yerel çipte (Nvidia'nın Jetson, RTX, Drive, AI-RAN'ı) çalışır ve alttaki GPU kiralama ve birleştirme yığınına hiç uğramaz. Burada, bunu tüm çıkarım ekonomisini büyüten, darboğaz tezini destekleyen bir rüzgar olarak düşünün; Hyperbolic ve Venice'in bulunduğu pazar olarak değil, çünkü bu iki şirket tamamen bulut hattında yer alıyor.

Sıkışma Başladı

Anthropic, maden ocağındaki kanaryadır. Kullanım, önceden yapılandırılmış kapasitenin çok üzerinde; Claude'un "lobotomiye" uğradığına dair şikayetler internette yayılıyor: kısıtlanan yanıtlar, yavaşlayan çıkarım, daraltılan bağlam pencereleri.

Çözüm, çıplak hesaplama gücü: Mayıs 2026'da Anthropic, SpaceX'ten tüm Colossus 1 veri merkezini devraldı; 220.000+ adet Nvidia GPU, 300+ megavat güç ve bunu eğitim için değil, tamamen çıkarım için kullanıyor.

Bu kapasite, her biri bir sinyal olan bir dizi limit değişikliğini tetikledi.

6 Mayıs'ta Anthropic, Claude Code'un beş saatlik limitini ikiye katladı, yoğun saat kısıtlamalarını kaldırdı ve Opus'un API hız sınırlarını önemli ölçüde artırdı. 13 Mayıs'ta Claude Code'un haftalık limitini %50 daha yükseltti (13 Temmuz'a kadar). Ardından, 15 Haziran'dan itibaren "cömertliğin" tam tersini yaptı: aracı ve programatik kullanımı (Agent SDK, başsız mod claude -p, CI hatları) düz abonelikten ayırarak bağımsız ölçümlü bir kredi havuzuna (aylık 20 ila 200 dolar, API fiyatı üzerinden) koydu.

Bu son adım, tüm argümanı tek bir eylemde özetliyor: ajanların inference tüketim hızı, düz abonelik tasarımlarının kaldırabileceğinin çok ötesinde; bu nedenle, doğal "tekrarlayan maliyet" yapısına göre fiyatlandırılmalıdır.

Eğitim, tek seferlik bir sermaye harcamasıdır. Inference ise, her yeni kullanıcı ve her yeni ajanla bileşik olarak biriken, tekrarlayan bir işletme maliyetidir.

Bu Yığın: Altı Katman, Tek Darboğaz

Her AI uygulaması, TSMC'nin wafer fabrikasından başlayıp API uç noktasında sona eren bir tedarik zincirinin üzerinde yer alır:

Çoğu şirket bu katmanlardan yalnızca birine sahiptir. Nvidia silikona, CoreWeave bare metale, Together AI inference optimizasyonuna, OpenRouter ise model API yönlendirmesine sahiptir.

Bir istisna hariç.

Hyperbolic: Üç Katmanı Birden Kapsayan Tek Şirket

Hyperbolic, Haziran 2025'te talep üzerine GPU pazarını başlattı. İlk birkaç ay içinde geliştirici sayısı 200 bini aştı ve benimseyenler arasında öncü AI laboratuvarları, arama motorları ve büyük tüketici platformları yer aldı.

İlginç olan ise mimarisi.

Hyperbolic, kendisine ait tek bir GPU bile bulundurmuyor. Her bir kart, CoreWeave, Lambda Labs, Nebius ve atıl kapasiteye sahip daha küçük operatörler dahil olmak üzere neocloud'lar ve veri merkezlerinden geliyor. Bu bir zayıflık gibi görünse de aslında bir hendek.

GPU arzı ve talebi arasında konumlanan Hyperbolic, başkalarının göremediği gerçek zamanlı verilere erişiyor. Kimin, hangi fiyattan, hangi GPU'yu, ne zaman satın aldığını biliyor. Arz fazlasını kamuoyuna açıklanmadan önce, talep patlamasının piyasayı vurmasından önce görüyor.

Bugün, bu hendek çoklu bulut birleştirmesinin ta kendisi. Hyperbolic, düzinelerce bağımsız bulut ve veri merkezinden gelen parçalanmış kapasiteyi, standartlaştırılmış birleşik bir havuza dönüştürüyor; böylece geliştiriciler, her bir operatörle pazarlık yapmak veya bir sürü hesap yönetmek zorunda kalmadan, her yerdeki en ucuz kullanılabilir GPU'yu kiralayabiliyor.

Ne kadar çok buluta bağlanırsa, likidite o kadar derinleşir ve fiyatlandırma verileri o kadar zenginleşir. İlerleyen aşamalarda ekip, bu verileri GPU fiyat eğrilerini modellemek ve nihayetinde fiziksel hesaplama gücü için bir piyasa yapıcı rolü üstlenerek arz ve talebi dengelemek amacıyla kendi sermayesini kullanmayı araştırıyor; ancak bu hedef henüz erken aşamada olup, şu anda gerçek anlamda bileşik getiri sağlayan şey toplama katmanıdır.

İşte volan etkisi:

1. Daha fazla bulut bağlantısı → Daha fazla toplanmış arz

2. Daha fazla arz → Daha derin piyasalar ve gerçek zamanlı fiyatlandırma verileri

3. Daha iyi veriler → Şu anda daha akıllı yönlendirme, uzun vadede ise fiyatlandırma modelleri

4. Daha iyi likidite ve fiyatlar → Daha fazla geliştirici → Daha fazla bulut bağlanmak ister

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

Venice Aynası

Venice, çıkarım ekonomisinin uygulama katmanındaki en net yansımasıdır ve Hyperbolic'in konumuna faydalı bir karşılaştırma sunar.

Gizlilik odaklı bir çıkarım uygulamasıdır: OpenAI uyumlu bir API seti ve tüketiciye yönelik abonelikler (Ücretsiz / Pro / Pro+ / Max) ile istekleri yaklaşık 75 modele yönlendirir; bunların yaklaşık üçte ikisi açık kaynak veya kendi kendine barındırılan modellerdir (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek), geri kalanı ise kapalı kaynak öncü modellere anonim yönlendirmedir.

Kritik nokta, Venice'in kendisinin anlamlı bir hesaplama gücüne sahip olmamasıdır. Hesaplama gücünü kamuya açık olmayan GPU ortaklarından ve gizli hesaplama sağlayıcılarından (NEAR AI Cloud, Phala) kiralar ve öncü laboratuvarlara yönlendirme için ödeme yapar; bu nedenle gerçek gelir maliyeti SaaS barındırma değil, çıkarım hesaplama gücüdür.

Venice'in gerçekten sattığı şey gizliliktir. Buradaki "gizlileştirme", kamu hesaplama gücünü özel mülk haline getirmek değil, metalaşmış çıkarıma bir garanti katmanı eklemektir: veri saklamama, eğitim için kullanmama, istekleri anonimleştirme ve yükün bir kısmını TEE'de çalıştırarak operatörün bile düz metni görmesini engelleme.

Alttaki hesaplama gücü standart bir maldır; fiyat farkı bu gizlilik ambalajından gelir. Ancak bu garanti katmanlıdır ve homojen değildir: kendi kontrolünde veya TEE GPU'larında çalışan açık kaynak modeller için uçtan uca gizli hesaplamaya yakın bir düzey sağlanır; ancak Claude, GPT gibi kapalı kaynak modellere yapılan anonim yönlendirmede gizlilik yalnızca kimlik bilgilerini ayırmaktan ibarettir ve öncü laboratuvar tarafı hala ham prompt'unuzu işler. Bu nedenle en güçlü gizlilik yalnızca açık kaynak kısmını kapsar; öncü modeller kısmı "gerçek gizlilik" değil, "anonimliktir".

Venice'in marjı = abonelik fiyatı − aşağı akışa ödenen inference maliyeti. Çıplak API fiyatının üzerine ekleyebildiği kısım neredeyse tamamen bu gizlilik primine dayanıyor. Bu nedenle ince bir marjla çalışıyor ve ön uç geçiş fiyatlandırmasına bağımlı kalıyor.

Token tasarımı, bu inference talebini paketliyor. Venice iki token üzerinde çalışıyor: VVV (stake ve platform erişimi) ve DIEM. DIEM bir inference kredisi olup, her bir DIEM yaklaşık olarak günlük 1 dolarlık işlem gücüne denk geliyor.

Ücretli abonelikler, VVV için programlı bir geri alım ve yakım tetikliyor (Pro / Pro+ / Max sırasıyla yaklaşık 2 / 5 / 10 dolar). Emisyon ise sabit bir takvime göre azalıyor: aylık 6M → 5M → 4M VVV ve 1 Temmuz'da 3M'ye düşüyor.

Geri alımlar gerçek, ancak takdire bağlı ve hâlâ küçük: Nisan ve Mayıs aylarında her biri yaklaşık 103.000 dolar yakıldı, Haziran ayında ise yavaşça 110.000 dolara doğru ilerliyor. Bu, aylık 200.000 dolar çizgisinin oldukça altında.

Temel göstergeler başlıktan daha sağlıklı. Kamuoyunda dolaşan "70 milyon dolar ARR" rakamı neredeyse kesinlikle abonelik yenilemelerinin yeni müşteri kazanımı olarak yanlış yorumlanmasından kaynaklanıyor; savunulabilir gözlemlenebilir aralık 6 milyon ila 15 milyon dolar ARR'ye daha yakın.

Bunun altında, traction gerçek: yaklaşık 136.000 token sahibi adres, aylık yaklaşık 9,9 milyon web sitesi ziyareti (günlük yaklaşık 330.000), yeni Pro abonelikleri günlük yaklaşık 1.400 civarında seyrediyor. Bu gerçek bir iş, ancak ince marjlı bir iş ve ekonomisi satın aldığı işlem gücüne bağlı.

İşte Hyperbolic'in tam da bu nedenle bir üst katmanda yer almasının sebebi. Venice bir benzin istasyonuysa, Hyperbolic bir rafineridir. Venice, herkesin bağımlı olduğu aynı sınırlı arzdan işlem gücü satın alır; Hyperbolic ise bu parçalanmış arzı birleştirir, standartlaştırır ve Venice ile onun gibi tüm oyunculara satar.

Inference talebi arttıkça, değer yalnızca işlem gücünü tüketen uygulamalara değil, aynı zamanda işlem gücünü birleştirip yönlendiren ve bu uygulamaların ödediği gelir maliyetini (cost of revenue) yakalayan katmana da birikir.

Bu Neden Şimdi Önemli

Nvidia, finansal yapısını "hizmet token'ları" etrafında yeniden düzenledi. Cerebras'ın halka arzı, piyasanın çıkarımın (inference) darboğaz olduğunu anladığını kanıtlıyor. Anthropic'in üretim kapasitesi için her yere koşturması, bunun gerçek bir sorun olduğunu gösteriyor. Ajan (agentic) ve fiziksel yapay zeka (physical AI), talebi bulut ve uç (edge) olmak üzere iki hat üzerinde birkaç kat büyütecek.

Ve bu, diğer taraftan "600 milyar dolarlık sorun" döngüsünü de kapatıyor. Cahn'ın aşırı inşa ve ardından fazlalık oluşacağı yönündeki düşüş yönlü mantığı, büyük olasılıkla doğrulanacak.

Ancak fazlalık, tam olarak hafif varlık toplayıcıları için en uygun senaryodur: GPU fiyatları düştüğünde ve arz düzinelerce buluta dağıldığında, hiçbir donanıma sahip olmayan ve her iş yükünü en ucuz mevcut karta yönlendiren oyuncu farkı cebe indirirken, sürekli amortismana uğrayan GPU'ları elinde tutan operatörler zarar eder. Hyperbolic, düşüşe karşı değil, fazlalığa karşı uzun pozisyon alıyor.

Sonuçta kazanan şirket, en çok GPU'ya sahip olan değil, hangi GPU'ların nerede ve hangi fiyattan kullanılabilir olduğunu söyleyebilen ve her iş yükünü en düşük maliyetle çalıştırılabilecek yere yönlendirebilen şirket olacak.

Hyperbolic tam da böyle bir şirket kuruyor. Kendi GPU'suna sahip değil, tamamen yazılım tabanlı, üç katman derinliğinde, ancak çıkarım için nihai bilgi işlem gücünün toplama katmanı haline geliyor.