Yapay zeka platformları pazar payı kazanmak için kendilerini zararına satıyor. O dönem sona eriyor.
Yapay zeka kullanmanın maliyeti artıyor ve kurumsal alıcıların güvendiği aboneliğe dayalı fiyatlandırma modelinin ayakta kalması pek mümkün değil.
Küresel çip kıtlığı, artan enerji tüketimi ve trilyonlarca dolarlık altyapı yatırımları nedeniyle günümüzün yapay zeka platformlarını destekleyen ekonomi sarsılıyor.
Maliyetleri azaltmak ve iş gücünü değiştirmek için yapay zekaya güvenen müşteri deneyimi liderleri için hesaplama çok daha az zorlayıcı görünmeye başlıyor.
Yapay zeka platformlarının maliyetleri neden artıyor?
Yapay zeka teknolojilerinin fiziksel donanım gerektirdiğini unutmak kolaydır. Çok fazla. Counterpoint Research'e göre, RAM fiyatları Ekim 2025 ile 2026 başı arasında iki katından fazla arttı; bazı 32 GB DDR5 bileşenleri yalnızca bu yılın ilk çeyreğinde %122 artışla 282 dolara yükseldi. Yapay zeka şirketleri, tedarik zincirinin karşılayamayacağı bir hızda çip satın alıyor.
Büyük çip üreticilerinin hisseleri de buna paralel olarak yükseldi; yalnızca 2026'nın ilk yarısında SK Hynix %310, Micron %296 ve Sandisk %780 arttı. Bu arada Nvidia'nın ABD'de çip tarifeleri yaklaşırken 500 milyar dolar değerinde yapay zeka altyapısı inşa ettiği bildiriliyor.
Bu kıtlığın dalgalı etkileri tüketici teknolojisinde zaten görülüyor. Apple, çip maliyetlerini öne sürerek iPad ve MacBook fiyatlarını neredeyse %20 artırırken, Xbox konsolları artık bir yıl öncesine göre %30 ila %40 daha pahalı. Çip kıtlığı halihazırda kişisel bilgisayarların ve oyun donanımının fiyatını değiştiriyorsa, kurumsal yapay zekanın tamamen elden geçirilmesi an meselesidir.
RSM UK'nin kıdemli teknik analisti James Bull, dinamiği açıkça ortaya koyuyor:
“Tüketicilerin masalarındaki MacBook artık ChatGPT'yi destekleyen veri merkezleriyle aynı DRAM için rekabet ediyor ve kaybediyor.”
Enerji maliyetleri de önemli bir faktördür. Veri merkezleri artık hem İngiltere hem de ABD'deki toplam elektrik arzının %6'sını tüketirken, veri merkezlerine yapılan küresel yıllık yatırım 1 trilyon dolara yaklaşıyor ve bu da tüm küresel ekonominin neredeyse %1'ini temsil ediyor. Jeopolitik gerilimler ve iklim kaygıları enerji fiyatlarını artırdıkça tüketicilerin zarar görmesi muhtemeldir. Gartner'a göre, Kuzey Virginia ve Oregon da dahil olmak üzere büyük yapay zeka veri merkezi sıcak noktalarındaki elektrik faturaları şimdiden %200'e kadar arttı.
Yapay zeka tedarikçileri şu anda platformlarını destekliyor mu?
Yapay zeka sağlayıcılarının çoğu şu anda zararıyla çalışıyor. Gartner'a göre LLM tedarikçileri şu anda pazar payını artırmak için hizmetlerini %90'a kadar sübvanse ediyor. O dönem sona eriyor.
American Banker tarafından bildirildiği üzere OpenAI, Anthropic ve Microsoft, aktif olarak lisans başına fiyatlandırma modellerinden, tüketilen gerçek verilere dayalı token başına fiyatlandırma modellerine geçiyor. Bazı kurumsal müşteriler, geçişten sonraki aylar içinde zaten bir yıllık yapay zeka bütçesinin tamamını tüketmiş durumda.
Temel ekonomi çok kötü. Bilgisayar yatırımlarından %25 getiri elde etmek için token fiyatlarının token başına 1,05 ile 1,05 ve 1,05 ile 2,10 arasında olması gerekir. Bu, birçok kurumsal alıcının yapay zeka altına hücum sırasında tutunduğu başlangıç fiyatlarından dramatik bir sapma.
Belki de, Kevin Roose tarafından Uber, Airbnb ve DoorDash gibi düşük maliyetli tüketici teknolojisi hizmetlerinin 2010'larda yaygınlaşmasını tanımlamak için türetilen bir terim olan “Y Kuşağı Yaşam Tarzı Sübvansiyonu”na benzer bir durumda yaşıyoruz. Bu şirketlerin çoğu, pazar payı kazanmak için risk sermayesi tarafından finanse edilerek önemli zararlarla faaliyet gösterdi. Yapay zeka teknolojilerinde de benzer bir durumun ortaya çıktığını görmemiz muhtemel.
Bilgi işlem maliyeti krizi CX liderleri için ne anlama geliyor?
Müşteri deneyimine etkileri acil ve acildir. Gartner'ın çığır açan analizi, müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekanın çözüm başına maliyetinin 2030 yılına kadar 3 doları aşacağını ve birçok B2C offshore insan temsilcisinin maliyetini aşacağını öngörüyor.
Gartner Kıdemli Direktör Analisti Patrick Quinlan, kuruluşların sürekli olarak hafife aldığı üç maliyet etkenini belirledi: geleneksel aracılara göre önemli ölçüde daha yüksek maaşlar talep eden uzmanlaşmış yapay zeka yeteneği, token başına fiyatlandırmada öngörülemeyen kullanım kalıpları ve genellikle yanan ve bir ila üç yıl içinde değiştirilmesi gereken yapay zeka çipleri de dahil olmak üzere artan altyapı maliyetleri.
Quinlan değerlendirmesinde doğrudan konuştu:
“GenAI'den büyük maliyet tasarrufu bekleyen kuruluşların hayal kırıklığına uğrayacağını düşünüyorum.”
İletişim merkezinde yapay zekaya dayalı maliyet düşürme vaadi henüz maliyet gidişatı tarafından desteklenmiyor. Gartner'ın Ekim 2025'te yaptığı araştırma, müşteri hizmetleri liderlerinin yalnızca %20'sinin yapay zekanın bir sonucu olarak çalışan sayısını azalttığını ortaya çıkardı. Çoğu, iş gücü seviyelerinin sabit kaldığını bildirdi; bu, sektörün hakim söylemiyle rahatsız edici bir şekilde çelişen bir bulgu.
İşletmeler artan yapay zeka bilgi işlem maliyetlerine nasıl yanıt veriyor?
Daha pragmatik organizasyonlar şimdiden uyum sağlıyor. American Banker'ın bildirdiği gibi PNC, bilgisayar sahipliğini hiper ölçekleyicilerin elinden almak için kendi dahili yapay zeka altyapısını inşa ediyor. Diğerleri ise performansı koruyan ancak daha düşük işletme maliyetleri sunan açık kaynaklı veya daha eski modellere geçiyor.
Gartner'dan Quinlan, özellikle iletişim merkezinde önceliklendirme öncelikli bir mimari öneriyor: bilgi toplamak ve etkileşimleri yönlendirmek için yapay zekayı kullanmak, ardından bunu gerçek çözüm için insan temsilcilerine veya kurallara dayalı sistemlere devretmek. Özetleme, açıklama ve amaç sınıflandırması, otonom çözümlemenin belirteç maliyeti olmadan verimliliği artıran yüksek performanslı, daha düşük maliyetli kullanım durumları olarak tanımlanır.
Gartner Kıdemli Araştırma Direktörü Emily Potosky, insanları bilgilendirmeye yönelik durumu şöyle güçlendirdi:
“Yapay zeka, insan aracıların uzmanlığının, empatisinin ve yargısının yerini tamamen alacak kadar olgun değil. Artık yalnızca yapay zekaya güvenmek henüz erken ve istenmeyen sonuçlara yol açabilir.”
Yapay zeka pahalı hale gelirse bunu kim ödeyecek?
Yapısal cevap şudur: herkes. UBS Global Wealth Management, yapay zeka yatırım harcamalarındaki gücün 2027 ortalarına kadar devam edeceğini öngörüyor; bu da yapının tamamlanmaktan çok uzak olduğu anlamına geliyor. Hiper ölçekleyicilerin erken finansmanı yerini banka ve özel kredi finansmanına bıraktıkça, yapay zeka şirketlerinin karlılık gösterme baskısı artıyor. Sübvansiyonlu fiyatlar bu baskıyla bağdaşmıyor.
Ticari alıcılar ve CX liderleri için mesaj açıktır. Yapay zeka platformlarına yönelik fiyatlandırma ortamı sıkılaşacak. Geçiş sürecinde hayatta kalmayı başaran satıcılar, rekabetçi bilgi işlem maliyetlerinde gerçek yatırım getirisi gösterebilen sağlayıcılar olacaktır. Bunu iyi yönlendiren alıcılar, mevcut fiyatları kalıcı bir temel olarak görmeyi bırakan ve yapay zekanın işletme maliyetini yansıtan maliyet senaryoları oluşturmaya başlayan alıcılar olacaktır.
Ucuzluk dönemi hiçbir zaman uzun sürmeyecek. Şimdi sorulması gereken soru, kaç kurumsal bütçenin sanki durum böyleymiş gibi oluşturulduğudur.
Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? Yapay zeka ve otomasyona yönelik nihai kılavuzumuza göz atın.
Bir yanıt yazın