Big Tech, Yapay Zekâdan Para Kazanırken Amerika’nın Geri Kalini Bu Kazançtan Pay Alamıyor.

Yapay zekâ harcamaları teknoloji sağlayıcılarına gelir getiriyor ancak S&P 500‘deki diğer çoğu şirket üretkenlik veya kâr marjlarında karşılaştırılabilir artışlar göstermeyi başaramadı; Apollo’nun Daily Spark analizi bunu ortaya koydu.

Yapay zekâ teknoloji harcamalarında bir patlamayı beslemiş olsa da, finansal faydalar Amerikan şirketlerinin geniş bir kesiminde yakalamak zor.

Apollo Global Management başekonomisti Torsten Slok, 24 Ekim’de çalışan başına gelir ve kâr marjlarının “Muhteşem Yedili” teknoloji hisslerinde yükselirken, S&P 500’deki diğer 493 şirkette düz kaldığını söyledi.

Dikkat çikecek şekilde, Slok’un analizi teknolojiye yapılan yoğun yatırıma rağmen yapay zekânın üretkenlik artışını tetiklediğine dair açık bir kanıt bulamadı. Rapaora göre çalışan başına gelir ve kâr marjları “Muhteşem Yedili”de yükselirken, S&P 500’deki diğer 493 şirkette düz kalmış durumda.

“Kitlevi yatırımlara ve yapay zekâ etrafındaki yaygın coşkıya rağmen, teknoloji Amerikan şirketlerine teknoloji sektörü dışında sıfır finansal getiri sağladı,” diye yazdı Slok.

Yapay zekâ modellerini ölçekli biçimde çalıştırmak maliyetleri hızla artırabilir, çünkü sağlayıcıların çoğu kullanım başına token başına ücret alıyor; çalışanlar daha fazla istek yaptıkça veya yapay zekâ ajanları veri işleyip giderek daha karmaşık görevleri yönettikçe faturalar yükseliyor.

Slok, ana akım şirketlerin token harcamalarını artık büyüme kaynağı yerine bir maliyet merkezi olarak görmeye başladığını söyledi. Sermaye destekli işletmeler tokenlere daha fazla harcama yapıyor; öte yandan yerleşik şirketlerin, daha ucuz alternatifler işi yapabiliyorsa en yeni modeller için ödeme yapma konusunda daha az teşvikı var.

Bu, büyüyen benimsenmeyi kalıcı bir gelir kaynağına dönüştürmeyi umlayan teknoloji sağlayıcıları için bir sorun yaratıyor. Daha fazla hesaplama gücü ve model erişimi satmak tedarikçilerin satışlarını artırabilir, ancak müşteriler aynı hızda harcamaya devam etmek için üretkenlik, gelir veya işletme maliyetlerinde karşılık gelen artışlar görmeli. Üstelik yapay zekâ harcamaları ölçülebilir bir iş performansı iyileşmesi olmadan artarsa, ek harcama kâr marjlarını olumsuz etkileyebilir.

“Yapay zekâ hesap verebilirliği, güveni, kültürü, yazısız kuralları, etik müzakereyi veya adaleti anlamaz; bunların tümü itibar riskini şekillendirir ve nihayetinde gelir artışını ile kâr marjlarını yönlendirir,” diye ekledi Slok. “Sonuç şudur ki, yapay zekâ hikâyesi S&P 493’te, Mag 7’de değil kararlaştırılacak ve şu ana kadar teknoloji sektörü dışında gelir artışının veya marjların iyileştiğine dair hiçbir kanıt yok.”

(Görsel kaynağı: Apollo)

Slok’un analizi aynı zamanda daha geniş bir sınırlamaya da işaret ediyor: yapay zekâ benimsenmesi nispeten küçük bir şirket grubu içinde yoğunlaşmış durumda. Kullanım daha fazla sektöre yayılıp ölçülebilir sonuçlar üretmedikçe, teknolojinin geniş ekonomi üzerindeki etkisi sınırlı kalamaya devam edebilir.

Aynı gerilim Hindistan’ın finansal teknoloji sektöründe de ortaya çıkıyor. 11 Eylüln’de Business Standard tarafından aktarılan bir PwC Hindistan araştırması, anketlere katılan fintech yanıtlayıcıların %84’ünün yapay zekâ yatırımlarından ölçülebilir finansal sonuçlar görmemiş olduğunu buldu.

Bu, şirketlerin yoluna devam etmesini durdurmadı. Araştırma aynı zamanda yanıtlayıcıların %48’inin özel yapay zekâyı önde gelen stratejik öncelik olarak belirlediğini de ortaya koydu. Bu arada, yanıtlayıcıların %30’u müşteri deneyiminin önümüzdeki üç beş yıl içinde yapay zekâ ajanları benimsenmesini yönlendireceğini öngörüyor; bunu %22 ile maliyet indirimi ve üretkenlik artışları izliyor.

Güven, işletmelerin finansal hizmetlerde yapay zekâ ajanları kullanmayı düşündüklerinde karşılaştıkları başka bir engel. Araştırma göre, yanıtlayıcıların %41’i ajan tabanlı ödemelerin ölçeklenmesindeki en büyük engelin müşteri güveni ve benimsenmesi olduğunu belirtirken, %33’si dolandırıcılık, güvenlik ve risk yönetimini büyük endişe olarak işaretledi.

Yapay zekâ ajanları, yalnızca isteklere yanıt vermek yerine çok adımlı görevleri yöneterek teknolojinin iş içindeki rolünü genişletebilir; ancak araçlara erişim, bilgi işleme ve şirket sistemleri boyunca eylemde bulunma yetenekleri ayrıca kullanım maliyetleri ve güvenlik endişelerini de getiriyor.

Nvidia, bu risklerden bazılarını azaltmak için daha önce Açık Ajan Güvenliği Platformunu tanıttı; işletmelerin AI ajanlarını kontrol etmelerine ve potansiyel olarak zararlı eylemleri sınırlamalarına yardımcı olmayı hedefleyen donanım ve yazılım tabanlı bir güvenlik katmanı. Artan jeton tüketimi, çalışanlar bu araçları benimserken ve ajan tabanlı iş yükleri faturaları yükseltirken Microsoft, Meta ve Amazon gibi şirketlerin de AI kullanımını sınırlamasına yol açtı. Bu eğilim, işletmeler için giderek büyüyen bir zorluğu ortaya koyuyor: işletme maliyetlerinin kontrolden çıkmasına izin vermeden, daha yaygın bir AI benimsemesini teşvik etmek.

Açık Ajan Güvenliği Platformu CEO’su Sam Altman, sorunu kabul etti ve AI jeton maliyetlerini, harcamalarından daha iyi değer elde etmek isteyen müşteriler için bir “büyük sorun” olarak nitelendirdi. AI patlamasının ardındaki altyapının da kendi fiyat etiketi var; Amazon, Google, Meta ve Microsoft, AI iş yüklerini çalıştırmak için gereken veri merkezleri, çipler ve güce devasa meblağlar yatırdı.

Son haberler, analizler ve incelemelerimizden beslenmek içinbizitakip edin.