A-Infos (tr) France, UCL AL #364 - Siyaset - Ekonomi: Üretken Yapay Zeka Büyük Teknoloji Şirketlerini Geride Bırakacak mı? (ca, de, en, fr, it, pt) [makine çevirisi]

Sadece birkaç yıl içinde, üretken yapay zeka medyada, özellikle de 
internette yaygınlaştı. Bu teknoloji, daha önce bu dergide [6] de dahil 
olmak üzere, geniş çapta tartışılan ekolojik ve sosyal sorunları gündeme 
getiriyor. Ancak burada gündeme getirdiğimiz soru şu: Bu teknolojinin 
ortaya çıkmasının ekonomik etkileri nelerdir? Kim finanse ediyor, hangi 
amaçlarla ve şimdiye kadar hangi sonuçlarla finanse ediyor ve teknoloji 
sektörü ve genel olarak kapitalist ekonomi için ne gibi sonuçlar doğurdu?

Bu soru sorulmaya değer, çünkü üretken yapay zeka son yıllarda büyük 
teknoloji oyuncuları tarafından, sektörün muazzam gelirlerine kıyasla 
bile, muazzam yatırımların konusu oldu. Bu nedenle yatırım getirisi 
finans dünyası tarafından yakından inceleniyor. Göreceğimiz gibi, alınan 
risklerle karşılaştırıldığında yavaş ilerledi.

OpenAI'nin Kasım 2022'de ChatGPT'yi duyurmasından bu yana, bu 
teknolojiler etrafındaki medya abartısı önemli ölçüde arttı ve ekonomi 
üzerindeki sözde etkileri geniş çapta tartışıldı. İstihdam üzerindeki 
etkisi hakkında sık sık çarpıcı tahminler duyuyoruz: ChatGPT neredeyse 
herkesi işsiz bırakabilir ve hiçbir üretim sektörünün bundan 
etkilenmeyeceği düşünülüyor.

Ancak, öngörülen devrimin beklenenden daha uzun süreceği görülüyor. 
Yakın zamanda yayınlanan bir MIT araştırması [1], bu teknolojinin çok 
çeşitli şirketlerde benimsenmesini inceledi. Sonuçlar iki noktayı 
vurguluyor. İlk olarak, şirketler arasında ilgi çok büyük: %80'den 
fazlası en az bir şirket içi üretken yapay zeka projesi başlattığını 
bildiriyor. Bu bulgu, ikinci noktayla çelişiyor: vakaların büyük 
çoğunluğunda (şirketlerin %95'i), bu projeler pilot aşamada kalmış ve 
üretimde gerçek bir benimsenme görmemiştir. Daha genel olarak, çalışma, 
üretken yapay zekanın gelişinin incelenen sektörlerin çoğunda yalnızca 
sınırlı yapısal değişikliklere yol açtığını tahmin ediyor.

Bu olguyu açıklamak için çalışma, teknik bir sınırlamaya işaret ediyor: 
Bu araçların hatalarından ders çıkaramaması ve kullanıcı geri 
bildirimlerini kullanarak alaka düzeylerini artırıp bağlama uyum 
sağlayamaması. Yeni bir teknolojik dönüm noktasına ulaşılmadığı sürece, 
yapay zekanın üretim yöntemleri üzerindeki etkilerinin daha önce 
duyurulandan daha sınırlı bir kapsamla sınırlı kalması muhtemeldir. Bu 
durum, üretken yapay zekanın ekonomik faydalarına büyük ölçüde güvenen 
ve bu güvene uygun gelir elde etmek için yeni pazarların açılmasına 
acilen ihtiyaç duyan teknoloji sektörü için iyi bir haber değil.

Aşırı Kaynak Yoğun Sistemler
Bize bu sözde yeni sanayi devrimini satmaya çalışan ekonomik sektörün 
yapısına daha yakından bakalım. Günümüzde, yalnızca bir avuç şirket 
üretken yapay zeka merkezli bir iş geliştiriyor. Bunlar kabaca üç tür 
faaliyete ayrılabilir.

İlk olarak, GPT veya Claude gibi tahmin modelleri geliştiricileri var. 
Bu modeller, bir metni (veya bir görsel-işitsel nesneyi (görsel-işitsel) 
"gerçekçi" bir şekilde, yani eğitim için sağlanan verilere benzer 
şekilde tamamlayabilen yazılım programlarıdır. Bu şirketlerin işi, 
başlangıçta (genellikle internetten, yasal veya başka yollarla) veri 
çıkarmak ve ardından modellerini ince ayar yapmalarını sağlayan oldukça 
maliyetli bir eğitim aşamasında bu verileri kullanmaktır. Bu aşama, son 
teknoloji işlemcilerle donatılmış devasa sunucu çiftlikleri gerektiren 
büyük miktarda sayısal hesaplama gerektirir. Şirket daha sonra 
modellerinin kullanımından para kazanır.

İkinci iş türü, önceki şirketlerin sunduğu modellerden yararlanarak 
bireylere veya işletmelere hizmet sunmayı içerir. Bu kategorideki en 
bilinen ürün, elbette, kullanıcılarıyla etkileşim kurmak için GPT 
modellerine dayanan bir sohbet robotu olan ChatGPT'dir. Örneğin, 
bilgisayar kodunu tamamlamak veya oluşturmak için başka hizmetler de 
mevcuttur. Bu nedenle, bu oyuncu kategorisi üretim zincirinin alt 
kademelerinde yer alır.

Son kategori ise üst kademelerdir: Bunlar, üretken yapay zeka 
modellerini eğitmek ve kullanmak için gereken bilgisayar donanımlarını 
(çoğunlukla işlemciler) satan şirketlerdir. Aslında, burada çoğul 
kelimesi gereksizdir. Bir şirket tekel oluşturmayı başardı: En büyük 
ekran kartı tasarımcısı olan Nvidia, üretken yapay zeka modellerini 
eğitmek ve kullanmak için kullanılan işlemcilerin neredeyse tamamını 
sağlıyor.

Genellikle "maddi olmayan" olarak sunulan dijital teknolojiler ve 
özellikle yapay zekâ, muazzam miktarda enerji ve kaynak tüketen devasa 
veri merkezlerine dayanır.
Florian Hirzinger - www.fh-ap.com
Bu nedenle, bu farklı oyuncuların farklı iş modelleri vardır. Asıl soru, 
bu modellerin kapitalist bir bakış açısıyla uygulanabilir olup 
olmadığıdır. İşte sorun da burada yatmaktadır: Tüm bu şirketler arasında 
yalnızca Nvidia, işinden kâr elde etmeyi başarıyor. Diğerleri ise 
ürünleri için gerçek bir pazar bulamadan astronomik miktarlarda para 
harcıyor.

Öncelikle OpenAI'nin sembolik örneğine geri dönelim. Şirket, 
bahsettiğimiz ilk iki kategoriye giriyor: Çeşitli hizmetler aracılığıyla 
erişilebilen GPT5 adlı bir model üretiyor ve bu da onu ilk kategoriye 
yerleştiriyor. Ayrıca, ünlü ChatGPT adlı bir sohbet robotu da ikinci 
kategoriye yerleştiriyor.

Bir Baloncuğun Anatomisi
ChatGPT, Facebook veya Instagram gibi büyük sosyal ağlarla 
karşılaştırılabilir bir üne sahip olan, mevcut tüm yapay zekâ hizmetleri 
arasında açık ara en popüler olanıdır. 400 milyon aktif kullanıcısı 
bulunmaktadır. Ancak ChatGPT'nin sosyal ağlara kıyasla iki dezavantajı 
vardır: Birincisi, bu platformlar için gelir sağlayan reklamların 
entegrasyonu daha zayıftır. İkincisi, kullanıcı sayısına göre kullanım 
maliyetleri çok daha yüksektir. Sonuç olarak, ChatGPT'nin ücretli 
abonelikleri bile kullanım maliyetlerini karşılamaktan çok uzaktır; öyle 
ki her yeni kullanıcı OpenAI'nin açığını artırmaktadır.

Şirket, finansal sonuçları konusunda belirsizliğini korumaktadır. Yine 
de 2024 yılına kadar 4 milyar dolar gelir elde edeceği tahmin 
edilmektedir [2]. Ancak yalnızca modellerinin eğitimi ve kullanım 
maliyetinin 5 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Maaşlar gibi 
diğer maliyetler de eklendiğinde, bu 9 milyar dolarlık bir harcamaya ve 
5 milyar dolarlık net zarara yol açacaktır. Bu kayıpları telafi etmek 
için OpenAI, kapitalist tarihte eşi benzeri görülmemiş bir hızla fon 
toplamaktadır. Haziran 2025'te 10 milyar dolar, aynı yılın Ağustos 
ayında ise 8 milyar dolar toplamıştır.

Bu zayıf sonuçlara rağmen, OpenAI tartışmasız en iyi performansı 
gösteren şirkettir - Nvidia hariç. Diğer modeller çok daha az 
kullanılıyor ve çok daha az gelir elde ediyor. Modellere dayalı 
hizmetler oluşturmaya çalışan girişimler giderek artan zorluklarla karşı 
karşıya: Diğer sektörlere gerçek katma değer sağlamakta zorlanıyorlar. 
Sağladığı az sayıdaki hizmetin çeşitliliği sınırlıdır ve genellikle bir 
tür sohbet robotuna benzemektedir. Bu kuralın istisnası, henüz herhangi 
bir kâr elde etmeden gerçek anlamda benimsenen yapay zeka tabanlı bir 
bilgisayar kodu düzenleyicisi olan Cursor'dır. Yine de, BT sektörü için 
verimlilik kazanımları, tedarikçileri tarafından yapılan muhteşem 
duyuruların çok altında kalmaktadır [3].

Modellerin güvenilirliği de bir sorun olmaya devam ediyor: Yapay zeka 
tarafından oluşturulan kodlar hâlâ yanlışlıklar ve güvenlik açıkları 
içeriyor ve metin oluşturma "halüsinasyonlar"dan muzdarip olmaya devam 
ediyor - örneğin, yanlış bilimsel referanslar üretmesi yaygın. Bu 
sorunlar, görev karmaşıklaştıkça daha da büyüyor.

Bu girişimler için bir diğer önemli sorun ise, yapay zeka modellerine 
(GPT, Claude vb.) erişime büyük ölçüde bağımlı olmaları. Ancak, model 
üretimi şu anda finansal bir yük olduğundan, bu modelleri tedarik eden 
şirketler fiyatlarını büyük ölçüde artırmak zorunda kalabilir ve bu da, 
bu modellere dayanan girişimlerin zaten kırılgan olan ekonomik modelini 
daha da sürdürülemez hale getirebilir.

Cédric Durand, Tekno-feodalizm, La Découverte, 2020, 256 sayfa, 18 €. 
Yazar, bu kitapta GAFAM tekellerinin ve dijital ekonominin toplumsal 
gerilemeye yol açtığı fikrini geliştiriyor.
Dejenerasyon
Bu çelişkilerin üstesinden gelmek için sektör yeni bir teknolojik 
sıçramaya güveniyor. Ancak bu yol başarısızlığa mahkum görünüyor. 
Modellerin kalitesi, her şeyden önce girdi verilerinin kalitesine ve 
niceliğine bağlı.

Ancak sektör yeni verilerden mahrum kalmaya başlıyor: İnternetteki 
neredeyse her şeyi kullanmış durumda. Yapay zekâ paradoksal bir sorunla 
karşı karşıya kalmaya başlıyor: Eğitim verilerinin giderek artan bir 
kısmı, yapay zekâ tarafından sentezlenen verilerden oluşuyor ve bu da 
modellerin dejenerasyonuna yol açıyor [4]. Yapay zeka alanındaki 
ilerlemenin bir platoya ulaştığı ve iyileştirmelerin giderek daha 
sınırlı hale geldiği açıktır. GPT5'in yakın zamanda piyasaya sürülmesi, 
yeni modelin vaatlerini yerine getirememesi nedeniyle bu endişeleri daha 
da artırdı [5].

Bu çıkmazla karşı karşıya kalan OpenAI ve benzerleri, nihayetinde 
modellere ücretsiz erişimi kısıtlamak, hatta aynı fiyata, hatta daha 
yüksek bir fiyata sunulan hizmetin kalitesini düşürmek zorunda 
kalacaklar; bu durum halihazırda devam eden bir olgu. Ancak inkâr, şu 
anda onları, gelirlerini artırmayı şimdilik başaramadan, giderek daha 
fazla ekipman satın alarak devasa bir yatırım politikasına yönlendiriyor.

Fabien Lebrun, Barbarie numérique, L’Échapée, 2024, 432 sayfa, 22 avro. 
Yazar, bu kitapta dijital ekonomiyi besleyen çıkarcılığın somut 
etkilerini inceliyor.
Tüm sektör çok kırılgan bir konumda. Teknoloji şirketleri, finansal bir 
balonu andıran çaresiz bir yarışa giriştiler. Yapılan yatırımlar uzun 
vadede kullanılabilecek bir sermaye bile oluşturmuyor; işlemcilerin 
yoğun kullanımı ömürlerini kısaltıyor ve bu gidişle filonun birkaç yıl 
içinde yenilenmesi gerekecek. Eğer bu balon patlarsa, sektör ne 
yapacağını bilemediği inanılmaz sayıda sunucuyla karşı karşıya kalacak.

Bu aşağı yönlü sarmalın altında yatan sebepler, kapitalizmi sürekli 
krizde bir sistem haline getiren temel sebeplerdir. En azından 
2000'lerin başından beri teknoloji sektörü sürekli hiper büyüme 
varsayımı üzerine inşa edilmiştir. Son yıllarda bu hiper büyümenin 
yavaşlamasına ve buna karşılık olarak onu yapay olarak yeniden 
canlandırmak için bir dizi çaresiz girişime tanık olduk; "meta evren", 
blok zincirleri, NFT'ler ve ardından üretken yapay zeka. Bu modelin 
çelişkilerinin sonuna geldiği giderek netleşiyor.

Üretici yapay zekanın çöküşünün yaratabileceği şok dalgaları, ekonominin 
tamamı üzerinde sonuçlar doğuracak ve her zaman olduğu gibi ilk 
kurbanları en savunmasız olanlar olacak. Kapitalizmin bu krizden 2008 
krizindeki gibi toparlanıp toparlanamayacağını, yoksa tam tersine, bu 
çelişkilerin daha derin çalkantılara mı yol açacağını zaman gösterecek. 
Nicolas (UCL Caen)

Onay

[1] "GenAI Ayrımı: İş Dünyasında Yapay Zeka Durumu 2025", MIT, Temmuz 2025.

[2] Bkz. Edward Zitron, "Yapay Zeka Devrimi Yok", Wheresyoured.at, 24 
Şubat 2025.

[3] Mike Judge, "Kürek Yazılımı Nerede? Yapay Zeka kodlama iddiaları 
neden tutarlı değil?", Mikelovesrobots.substack.com, 3 Eylül 2025.

[4] "Yapay Zeka Kendi Kendine Çökebilir mi?", Le Monde, 10 Eylül 2023.

[5] Christophe @Politicoboytx, "ChatGPT-5, Üretken Yapay Zeka Balonunu 
Patlatmakla Tehdit Ediyor", faketech.fr, 21 Ağustos 2025.

[6] "Yapay Zeka: Burjuvazinin Hizmetindeki Yapay Zeka", Alternative 
libertaire Sayı 358, Mart 2025.

https://www.unioncommunistelibertaire.org/?Economie-L-IA-generative-fera-t-elle-tomber-la-Big-Tech
________________________________________
A - I n f o s Anartistlerce Hazirlanan, anartistlere yonelik,
anartistlerle ilgili cok-dilli haber servisi
Send news reports to A-infos-tr mailing list
A-infos-tr@ainfos.ca
Subscribe/Unsubscribe https://ainfos.ca/mailman/listinfo/a-infos-tr
Archive http://ainfos.ca/tr