Yapay zeka konusunda şu anda yaşanan heyecanı nasıl anlamalıyız? Yapay zeka kapitalizmin motorunu yeniden çalıştırabilir mi, yoksa kapitalist sistemin kalbindeki çelişkileri daha da keskinleştirebilir mi? Ekonomist Marko Mann bir dizi yanıt paylaşıyor.
I. AI anı
Yapay zeka ile dünya ekonomisi bir heyecan yaşıyor: Her çeyrek milyarlarca dolarlık yatırımlar, devrimci kehanetler (ve dolayısıyla peygamberler) ve sonsuz verimlilik vaatleri ile geçiyor. Microsoft, Nvidia, Amazon, Google, Meta: devler, Bloomberg’e göre son on iki ayda yaklaşık 350 milyar dolarlık altyapı harcaması yaparak devasa yatırımlar biriktiriyor[1][2].
Mevcut süreci anlamak için, muhasebeyle ilgili bir gizemden yola çıkacağız. Bu gizem, anlatıdaki coşkuya rağmen devam etmesi açısından dikkat çekicidir: anlatı bilişsel devrimi ne kadar çok vaat ederse, kâr eksikliği o kadar ısrarcıdır. Birkaç istisna dışında (buna daha sonra döneceğiz), AI aktörleri çok az gelir elde ediyor, maliyetleri patlıyor, ancak değerlemeleri yükseliyor.
II. Muhasebeci bir bilmece
AI üreticileri (modelleri kodlayan, eğiten ve işletenler) bugün paradoksal bir muhasebeci imzası sergiliyor: artan gelirler, ancak devam eden zararlar. Sektörün lideri olan ikonik OpenAI, HSBC’ye göre şu anda 12,5 milyar dolarlık bir run-rate (cari yıl için öngörülen ciro) etrafında dönüyor[3]. Ancak maliyetler sütunu, tüm iyimser yorumları geçersiz kılıyor: 2025 yılında, Sam Altman’ın şirketi 17,7 milyar dolarlık işletme zararı gösterecek. Ve bu kanama durmak bilmiyor gibi görünüyor: 2030 yılında, 213 milyar dolarlık öngörülen gelire rağmen, işletme zararları yine 76 milyar doların üzerine çıkacak. Başka bir deyişle, OpenAI kazandığı her dolar için bir dolardan fazla kaybediyor ve bu eğilim devam edecek gibi görünüyor.
Halka açık olmayan şirketlerin hakim olduğu bir sektörde, finansal veriler belirsizliğini koruyor: gelirler bazen açıklanıyor, ancak zarar ve karlar nadiren açıklanıyor. Claude geniş dil modeli (LLM) yaratıcısı Anthropic’in, 300 milyar doların üzerinde bir değerleme hedefleyen bir halka arz hazırlığı yaptığı ve yıllık gelirinin 9 milyar dolar olduğu tahmin ediliyor[4], ancak kârlılığı hakkında hiçbir kamuya açık bilgi yok.
Bağımsız analizlere ve kullanım verilerine dayanan sürekli söylentiler, OpenAI için yapılan değerlendirmenin tüm sektör için geçerli olabileceğini düşündürüyor: her yerde, eğitim, hesaplama (genellikle Amazon veya Google gibi devlere kiralanan hesaplama kapasitesi), altyapı, mühendislik ve açıklama maliyetleri, işletmelere yönelik premium teklifler de dahil olmak üzere gelirleri büyük ölçüde aşıyor gibi görünüyor. Kullanıcılar tarafında kullanım talebi artıyor, ancak yavaş: Henüz istikrarlı bir ekonomik model bulamadı ve abonelik fiyatları tavan yaptı.
Makroekonomi açısından ise ihtiyatlı olmak gerekiyor: Bank of America’nın[5] toplu verilerle dolu raporu, AI’nın 2025’in ikinci çeyreğinde ABD’nin GSYİH’sına 1,3 puanlık bir büyüme kattığını belirtmekle yetiniyor ve bunun şirketlerin toplam kârları üzerindeki etkisine dair yaklaşık bir tahmin bile sunmuyor. Bu noktada, büyük danışmanlık şirketleri, AI’nın yükselişini, kuruluşlarda kullanımının hızla yayıldığını vurgulayan, coşkulu bir söylemle destekliyorlar. Nitekim, AI’nın benimsenmesi ilerliyor: bugün çoğu şirket, iş süreçlerine AI araçlarını entegre ettiklerini belirtiyor. Ancak, kullanımın yaygınlaşması, otomatik olarak ölçülebilir bir değer yaratılmasına yol açmıyor.
Boston Consulting Group, AI’nın giderek daha fazla kullanılmasına rağmen, kârlılık üzerindeki etkilerinin büyük ölçüde belirsiz kalmasının paradoksunu vurgulamaktadır[6]. Şirketlerin sadece küçük bir kısmı AI yatırımlarından önemli bir değer elde ederken, çoğunluğu hesaplarda ayırt edilmesi zor olan marjinal etkiler kaydetmektedir. Massachusetts Institute of Technology’nin bir araştırması[7] bu teşhisi doğrulamaktadır: AI yaygın olarak kullanılsa da, ankete katılan şirketlerin yalnızca %17’si bu teknolojilerin EBIT’lerine (faiz ve vergi öncesi kar, yaygın bir kar ölçütü) en az %5 katkı sağladığını belirtmiştir. Bu, radikal bir dönüşüm vaadine kıyasla oldukça düşük bir orandır.
Bu kırılganlık, şirketlerdeki benimseme projelerinin başarısızlık oranları incelendiğinde daha da belirgin hale geliyor: Kullanıma sunulan araçların %95’i, sürdürülebilir bir operasyonel etki yaratamıyor. Bu durum, sadece hayal kırıklığı yaratan bir verimlilikten çok daha ötesidir: bu rakam, bu aşamada entegrasyonun büyük ölçüde başarısız olduğunu, ajanların yaygınlaşması ile vaat edilen verimlilik artışını sağlama kapasiteleri arasında büyük bir uçurum olduğunu göstermektedir.
Dolayısıyla, beklenen etki mütevazı kalmakta ve mevcut değerlemelerin büyüklüğünü haklı çıkarmak için büyük ölçüde yetersiz kalmaktadır. AI kullanımları henüz önemli bir net ekonomik kazanç sağlamamaktadır; sınırları değiştiriyor, iş akışlarını düzene sokuyor, süreleri kısaltıyor, ancak büyük karlar sağlamıyor. Böylece genel bir tablo ortaya çıkıyor: AI sektörünün kalbi, yani modeller üreten, API’leri işleten ve işlevler satan şirketler, yapısal olarak zararlı durumda. Ve bugün, işletmeler için nihai bir hizmet olarak AI’nın kâr ve büyümenin itici gücü olduğuna dair hiçbir kanıt bulunmamaktadır. Artan gelirler ile uçurum gibi zararlar, yaygın kullanım ile bulunamayan kârlılık arasındaki bu ayrılık, AI’nın şu anki en önemli muhasebe bilmecesini oluşturmaktadır.
III. Birkaç vaha
Yine de, AI’nın gerçek karlar elde ettiği birkaç alan var, ancak bunlar donanım ve yazılım zincirinin çok özel segmentlerinde yer alıyor. Nvidia en çarpıcı örnek: çipleri üretmiyor, ancak mimarisini ve bunların kullanılmasını sağlayan tüm yazılım kütüphanelerini tasarlıyor ve sektördeki neredeyse tekel konumuyla marjın büyük bir kısmını elde ediyor. Burada elbette ranttan bahsedilebilir.
Aşağı akışta, TSMC, Samsung veya Intel fiziksel olarak çipleri üretmektedir: bunlar sermaye yoğun, ağır, daha mütevazı ancak istikrarlı marjlara sahip faaliyetlerdir. Üretim hacmi sayesinde AI patlamasından yararlanmaktadırlar. Yukarıda, ASML gibi aktörler çiplerin üretimi için gerekli litografi makinelerini satmaktadır: bunlar, yüksek endüstriyel marjlara sahip, ancak Nvidia’da görülen patlama olmayan karlı şirketlerdir. Başka bir deyişle, tüm zincirde, tek bir halka olağanüstü bir rant elde etmektedir: GPU’ların tasarımını ve onları vazgeçilmez kılan yazılım ekosistemini kontrol eden halka. Bu donanım bloğunun yanı sıra, bulut altyapılarında (AWS, Azure, Google Cloud) ve AI’nın belirli sorunları çözdüğü bazı endüstriyel-askeri veya tıbbi nişlerde de kar elde edilmektedir.
Dolayısıyla, bugün AI’da kar getiren şey yeni bir değer kaynağının keşfi değil, değer zincirinde stratejik konumların işgal edilmesidir. Böylece, sermaye değerlemelerini haklı çıkaran karlar, yaygın bir şekilde yayılan yeni bir üretkenlikten gelmiyor (ya da henüz gelmiyor), donanım ve yazılım darboğazlarını kontrol edenlerde yoğunlaşıyor.
IV. Son olarak Döngüsel Ekonomi
Morgan Stanley’in AI Ecosystem Capital Flows (AI Ekosistem Sermaye Akışları) başlıklı şeması, sektörün finansal durumunu çarpıcı bir şekilde ortaya koyuyor [8]. Şemanın merkezinde, yatırım ve satış akışları bir döngü oluşturan Nvidia yer alıyor. Özellikle dikkat çeken bir anlaşma var: OpenAI’ye 100 milyar dolarlık yatırım yapma taahhüdü, tamamen çip alımlarına endeksli. Sipariş edilen her GPU dilimi, yatırımın bir kısmını serbest bırakacak, bu da çip fiyatının bir kısmını OpenAI hisselerine dönüştürmek anlamına geliyor.
Bunu GPU’larda örtülü bir indirim olarak görebiliriz. Bunun ardından OpenAI, Oracle ile 300 milyar dolarlık bir barındırma sözleşmesi imzaladı; bu sözleşmeyi yerine getirmek için Oracle’ın Nvidia’dan onlarca milyar dolarlık GPU satın alması gerekiyor. Bu çekirdek etrafında aynı şema tekrarlanıyor. Nvidia’nın risk sermayesi yatırımları, xAI, Figure veya Mistral gibi aktörleri besliyor ve bunlar bu yatırımları neredeyse anında Nvidia GPU siparişlerine dönüştürüyor. Başka bir bağlantı noktasında, Nvidia, “take-or-pay” (al ya da öde) maddeleri ve kiralama taahhütleri yoluyla CoreWeave’in talebini güvence altına alıyor: CoreWeave tüm ürünleri satamazsa, Nvidia fazla kapasiteyi üstlenecek. Ödeme gücü yüksek bir son müşteri olan Microsoft bile, Nvidia tarafından finanse edilen aracılar aracılığıyla önemli miktarda yonga satın alıyor gibi görünüyor.
Nvidia çiplerine olan talep gerçekten organik, ödeme gücü yüksek ve büyüyen bir nihai pazar tarafından yönlendiriliyorsa, neden Nvidia bu talebi desteklemek için bu kadar çok mekanizma kullanıyor? Gerçekler yan yana konulduğunda garip bir tablo ortaya çıkıyor. Nvidia, daha sonra çiplerini büyük miktarlarda satın alan aynı şirketlere yatırım yapıyor ve bu işlemleri kendi satışlarına yönelik bir sübvansiyona dönüştürüyor.
Tüm bunlar, tamamen ticari bir dinamikten çok stratejik bir dağıtım gibi görünüyor. Bu davranış, kullanımdan kaynaklanan neredeyse münhasır bir taleple karşı karşıya olan bir şirketin davranışı değildir: tekel konumu rasyonalizasyonu gerektirir, teşviki değil. Bu, konumunu korumak, tahminlerini istikrara kavuşturmak ve değerlenmeyi desteklemek için kendi sipariş defterini aktif olarak tutan bir aktörün davranışıdır. Talep şüphesiz var, ancak büyük ölçüde yetiştiriliyor, hızlandırılıyor, satın alınıyor ve garanti ediliyor.
Tüm bunları haklı çıkaran gerçek ürün (şirketlere ve bireylere satılan AI hizmetleri), daha önce de belirttiğimiz gibi, henüz önemli bir kâr getirmiyor: altyapı harcamaları sipariş defterini bir kat aşıyor. Diğer bir deyişle, sistem tedarikçilerini finanse ederek kendi çip talebini yaratırken, nihai gelir düşük kalıyor.
Morgan Stanley açıkça döngüsel finansmandan bahsediyor. Çeviri: “pazar çekişi”ni taklit edebilen bir muhasebe endogamisi, oysa bu genellikle ekosistem içi satın alımlardır. Sonuç olarak, mekanizma açıktır: yatırımlar ve çapraz sözleşmeler GPU talebini sürdürür, donanım satıcılarının gelirlerini artırır ve tüm zincirdeki değerlemeleri destekler, ancak nihai AI hizmetleri pazarı tümünü haklı çıkarmak için hala çok küçüktür.
V. İşte yeni nesil
Bu aşamada, AI’nın istihdam üzerindeki etkisini net bir şekilde belirlemek mümkün değildir. Yakın zamanda yapılan kapsamlı bir analiz, mevcut çalışmaların birbiriyle uyuşmadığını vurgulamaktadır — bu, çalışmaların birbiriyle çeliştiği için değil, farklı ülkeler, sektörler ve metodolojiler üzerinde yapıldığı içindir[9]. Gözlemlenen etkiler, net bir istihdam kaybından çok, bir yeniden yapılanma ile ilgilidir: bazı rutin görevler otomatikleştirilirken, diğerleri parçalanır veya vasıfsız hale gelir ve işin bir kısmı, genellikle modellerin tasarlandığı merkezlerden uzak, Güney ülkelerinde bulunan, not alma, veri temizleme ve sıralama, içerik denetleme gibi güvencesiz ve görünmez işlere kaydırılır[10].
Ancak, sözde işlerin ortadan kaldırılmasına odaklanan bir yorum, önemli bir noktayı gözden kaçırmaktadır. AI, öncelikle işi ortadan kaldıran bir teknoloji olarak değil, bilişsel üretkenliği on katına çıkaran bir teknoloji olarak yaygınlaşmaktadır. İşlerin ortadan kaldırılması, yalnızca ikincil bir etki olacaktır: daha üretken çalışanlar, işgücü ihtiyacını mekanik olarak azaltır. Bu aşamada, AI işçilerin yerini almaktan çok, kalanların bilişsel gücünü artırmaktadır: daha fazla metin üretilir, daha fazla karar alınır, daha fazla kod üretilir, daha fazla bilgi akışı emilir. Buhar makinesinden bu yana fosil yakıtlar fiziksel gücümüzü kat kat artırdığı gibi, AI de bilgiyi işleme ve dönüştürme kapasitemizi kat kat artırmaktadır.
Dolayısıyla tehdit, yaygın bir ikame değil, işin yoğunlaşmasıdır: aynı bireyin artık gerçekleştirebileceği görevlerin hacminin artmasıdır. İnsan emeğine büyük ölçüde ihtiyaç duymayan bir ekonomi fikri, bu aşamada spekülatif olmaya devam etmektedir[11]. İşlerin kitlesel olarak ortadan kalkacağı konusunda ampirik bir fikir birliği olmadığı için, gözlemlenebilir olanlardan yola çıkmak daha mantıklıdır: AI, her şeyden önce üretkenliği artıran bir faktör olarak işlev görür, işin ortadan kalkmasına neden olan bir güç olarak değil. Tamamen Otomatik Lüks Komünizm [12] beklemek zorunda kalacak…
Aşağıdaki analiz, insan emeğinin ortadan kalkacağı hipotezinden çok, AI ajanlarının gücüyle yeniden yapılandırılan, yoğunlaşan ve hızlanan emeğin halihazırda gözlemlenebilir dinamiklerine dayanmaktadır. Ancak bir ayrım yapmak gerekir: maddi gerçeklik algoritmik yoğunlaşma ise, bugün finansal beklentileri şekillendiren şey, işin gelecekte ortadan kalkacağına dair anlatı ve ücret maliyetlerinden kurtulma fantezisidir.
VI. Birikim krizinin telafisi olarak balon
Finansal balonun habercisi olabilecek bazı işaretler vardır: gelirlerle orantısız yatırımlar, gerçek değerinden kopuk değerlemeler, finansal kaldıraçlara yoğun başvuru ve son olarak bu aşırılıkları kabul edilebilir kılan kolektif bir anlatı.
Gözlemlediklerimiz bu şemaya uyuyor gibi görünüyor. Sektördeki genç şirketler gelirlerinin yirmi ila otuz katı değerinde, yatırılan tutarlar mevcut kârları çok aşıyor, devlet fonları ve emeklilik fonları agresif bir şekilde yeniden konumlanıyor ve bir fikir kendini dayatıyor: yapay zeka bir sonraki sanayi devrimi olacak. Bu sadece irrasyonel bir coşku değil, daha derin bir sorunun yansımasıdır: reel ekonominin getirilerinin zayıfladığı bir ortamda, sermaye gelecekteki kar vaatlerine yönelmektedir.
Bu, tam olarak hayali sermaye[13] olarak adlandırılan, fiilen üretilen gelirlerden ziyade beklenen gelirlerin kapitalizasyonunda değer kazanmaya çalışan likidite kütleleridir. Büyük teknoloji şirketleri bunun açık bir örneğidir: On yıldır, federal kurumlar vergisinden kaçınmak için genellikle İrlanda’daki iştiraklerinde tutulan yüz milyarlarca iç tasarruf biriktirdiler[14].
2017 tarihli Vergi Kesintileri ve İstihdam Yasası, nihayet bu likiditenin bir kısmını geri getirmelerine olanak tanıdı. Ve yapay zeka nihayet onlara bir tahliye vanası sunuyor: devasa veri merkezleri, ağır yatırım döngüleri ve bir genişleme hikayesi. Mevcut dinamik, elde edilen kârlar tarafından değil, değer kazanmak isteyen fazla sermayenin varlığı tarafından yönlendiriliyor. Gelir ve değerlemeler arasındaki orantısızlık artık bir sorun olmaktan çıkıp geleceğe yönelik bir bahis haline geliyor.
Bunun bir saçmalık olduğunu düşünmek yanlış olur. Sermaye, başka yerlerde yeterli fırsat bulamadığı için yapay zekaya yöneliyor. Birikim makinesi sınırlarına ulaştı. Reel kâr oranları durgunlaşıyor, verimlilik artışları tavan yaptı ve gezegen artık yeni yağma alanları sunmuyor. Bu yüzden sermaye, gelecekteki bir değerin vaadine yatırım yapıyor. AI, gerçek üretimde artık değer kazanamayan büyük sermaye kitleleri için bir iniş pisti görevi görüyor. Bu mantık yeni değil: Dün subprime mortgage’lar, onlardan önce internet, ardından kripto para birimleri, çeşitli derecelerde ve kendine özgü özellikleriyle atıl sermayeyi geri dönüştürme rolünü zaten oynamışlardı.
Dolayısıyla balon bir kaza değil, doymuş bir rejimde normal bir düzenleme biçimidir. AI gelecekteki krizi tetiklemeyecek: krizin önceden görülen bir tezahürüdür. Otomasyon süreci ilerledikçe, gerçek değer üretme kapasitesinin azaldığının ve büyüme kurgusunu sürdürmek için geriye sadece geleceğe yönelik spekülasyonların kaldığının bir işaretidir. Mevcut değerlemeler (gelirlerin 50 ila 100 katı, somut bir getiri sağlamayan büyük sermaye akışı) bir anormallik değildir: bunlar, artık kurgudan başka bir şekilde değer kazanamayan sermayenin hayatta kalma stratejisini yansıtmaktadır.
Ancak böyle bir dinamik, inanç devam ettiği sürece devam edebilir. Bir dönüş, akışların yavaşlaması, bir hayal kırıklığı, spiralin tersine dönmesi için yeterlidir. Senaryo şöyle olacaktır: birincisi, teknoloji hisselerinin düşüşü; ikincisi, start-up’ların değerlerinin buharlaşması; üçüncüsü, yatırım harcamalarının kesilmesi. Ve bunun ardından, kısa bir zincirleme reaksiyon: fonlar kaçar, krediler geri çekilir, devlet devlerin yardımına koşar[15].
Amerikan devleti bu müdahale için şimdiden hazır durumda: teknoloji devleri, devletin temel işlevlerine derinlemesine entegre olmuş durumda. Palantir, Google ve Microsoft ile savunma, istihbarat ve kritik altyapı alanlarında yaptığı sözleşmelerle, devlet sürekli bir kamu gelir tabanını, yani piyasa döngülerinden bağımsız, yönetilen bir talebi garanti altına alıyor. Bu kurumsal ağ, teknoloji devlerini devlet aygıtının neredeyse uzantıları haline getiriyor[16]; balon patladığında, mesele artık şirketleri kurtarmak değil, devletin kritik halkalarını korumak olacak. Bu öngörülen dokunulmazlık, risk almayı, değerlemelerin yükselmesini ve nihayetinde balonun kendisini besliyor.
VII. İki aşamalı balon
Yapay zeka ekonomisinde dağınık olan unsurları bir araya getirirsek, bir hipotez ortaya çıkıyor: Yapay zeka etrafındaki spekülatif dinamikler ve otomasyon baskısı ayrı fenomenler değil, aynı hareketin iki yüzüdür. Bu hipotez, bir yasayı tanımlamayı veya tarihsel bir zorunluluğu duyurmayı amaçlamaz; veriler biriktikçe tartışılabilecek ve düzeltilebilecek bir analiz çerçevesi sunar.
İlk unsur, getiri arayışında olan sermayenin olağanüstü akışıdır. Verimlilik artışlarının durgunlaştığı ve gerçekten karlı yatırım fırsatlarının tükendiği bir ekonomide, büyük miktarda sermaye, büyüme vaatlerini karşılayabilecek fırsatlar arayışındadır.
AI bu durumda ideal bir araç olarak görünmektedir: mevcut kullanımlar pek kârlı olmasa bile, gelecekteki marj beklentilerini karşılayacak kadar geniş bir ufuk sunmaktadır. Bu bağlamda otomasyon, kanıtlanmış bir verimlilikten değil, gelecekteki üretkenliği artırabilecek teknolojilere yatırım yapmaya teşvik eden bir finansal ortamdan kaynaklanmaktadır. Otomasyon, sermaye mevcut ve kullanılabilir olduğu için ve bir yer bulması gerektiği için yapılmaktadır.
İkinci unsur, ekonomik nedenselliğin tersine dönmesidir. AI sektörünün değerlemeleri, mevcut gelirlerden çok bir vaat üzerine dayanmaktadır: AI’nın üretkenliği ve dolayısıyla gelecekte karları önemli ölçüde artıracağı fikri. Bu vaat sermayeyi çekmektedir; sermaye ise modellerin geliştirilmesini finanse etmekte, bu da modellerin gerçekten üretkenlik artışı sağlayma olasılığını artırmaktadır.
Bu hikayeyi şekillendiren, insan emeğinin ortadan kaldırılması değil, işçilerin sonsuz derecede daha verimli hale gelmesi ihtimalidir. Fosil yakıtlar endüstriyel emeğin fiziksel gücünü kat kat artırdığı gibi, AI da bilgi işçiliğinin bilişsel gücünü kat kat artıracağını vaat ediyor. AI’nın istihdam üzerindeki gerçek etkisine ilişkin ampirik çalışmaların çelişkili veya sınırlı olması önemli değildir; çoklu değerlemeyi destekleyen, hiper-üretken bir geleceğin projeksiyonudur. Burada vaat, Evgeny Morozov’un [17] tekno-çözümcü anlatılara atfettiği rolü oynamaktadır: gerçek teknik kapasiteleri tanımladığı kadar finansal akışları da teşvik eden bir beklenti mekanizması.
Üçüncü unsur, bu iki sürecin birlikte oluşturduğu döngüdür. Mevcut sermaye, şirketleri AI altyapılarına yatırım yapmaya itiyor; bu yatırımlar, üretkenlikte büyük bir artış olduğu yönündeki anlatıyı besliyor; bu anlatı, yeni sermaye girişlerini haklı çıkarıyor ve bu beklenti inandırıcı olduğu sürece döngü devam ediyor. Bu yapılandırmada, yatırım kullanımdan önce geliyor ve beklenen kârlar, kendi olasılıklarından önce geliyor. Mevcut devasa harcamalar ile belirsiz gelecek gelirler arasındaki gerilim, spekülasyonun itici gücü haline gelir.
Dördüncü ve daha hassas bir unsur daha vardır. AI, işçilerin üretkenliğini gerçekten artırırsa, toplumun bu fazlalığı absorbe etme kapasitesinden daha hızlı bir şekilde üretimi yoğunlaştırma riski de vardır. Ekonomi tarihi, verimlilik artışlarının kendiliğinden zaman kazanmak için değil, daha fazla üretim yapmak için kullanıldığını göstermektedir.
Risk, işin ortadan kalkması değil, talep gücünün aynı hızda artmadığı, hatta otomasyon ve ücretlerin düşürülmesinin etkisiyle azaldığı bir ortamda üretimin sürekli genişlemesidir. Ekonomi her zaman daha fazla üretim yapabilir, ancak gelirlerin ve dolayısıyla satın alma gücünün de aynı oranda artacağına dair hiçbir garanti yoktur. Son olarak, kârların bir kısmının insan emeğinden kaynaklandığına dair klasik hipotezi de ekleyelim. Böylece, bu emeğin ortadan kalkmasının, ekonomiye yayılması halinde, kârların elde edilme olasılığını bile ortadan kaldıracağı açıktır.
Bu fikir şu şekilde ifade edilebilir: AI balonu (kısmen) bir değerleme sorunundan doğar (getiri arayan sermayeye bir büyüme ufku sağlar), ancak karşılığında, geleceğin insan emeğinin büyük ölçüde azalmasıyla şekilleneceği fikrini besleyerek bu sorunu besler. Değerleme katlarını haklı çıkarmak için vazgeçilmez olan bu ikame vaadi, kendisi de spekülasyonun itici gücü haline gelir: bu ikameyi mümkün kılacak teknolojileri finanse eden sermayeyi çeker ve böylece onları çeken anlatıyı pekiştirir[18].
Böylece balon, çift yönlü bir hareket olarak ortaya çıkıyor: mevcut birikim zorluklarını telafi ederken, bunları üreten dinamikleri de şiddetlendiriyor; neden ve sonuç, iş ve otomatikleştirilmiş ekonomideki yeri etrafında aynı gerilimin bir karışımı olarak ortaya çıkıyor.
Bu şekilde ifade edildiğinde, bu fikir hiçbir şey öngörmez. Sadece finansal, teknik ve örgütsel dinamiklerin birbiriyle sıkı bir şekilde iç içe olduğu bir yapıya ışık tutar. Sermaye akışı, beklentilere bağımlılık, hiper-üretkenlik vaadi ve işin yeniden yapılandırılmasını birlikte düşünmek için bir çerçeve sunarken, yeni kullanımların veya yeni verilerin bu şemayı gözden geçirmeyi zorunlu kılma olasılığını da açık bırakır.
Epilog: İlerlemenin ölümü
AI anı, dijital kapitalizmin temel bir gerilim noktasını ortaya koyuyor. Makine bizi değiştirmek için tasarlanmış olsa da, yeni bir değer yaratmıyor: potansiyel üretimi artırıyor, ancak ek alıcılar yaratmıyor. AI bu nedenle bir paradoksun içinde: birikimin hızını korumak için vazgeçilmez, ancak değerleme mantığının kendisi için yıkıcı.
Burada söz konusu olan, kapitalizmin itici gücü olarak teknolojik ilerlemeye olan inancın geleceğidir. Evet, teşhisler otomatikleştiriliyor, arızalar tahmin ediliyor, akışlar optimize ediliyor: bunlar, toplumsal fayda sağlayabilecek gerçek ilerlemelerdir. Ancak, yatırılan sermaye miktarı, fiilen yaratılan değeri birkaç kat aşarken, gerçekte bu hikayeyi somutlaştırmaya yetecek kadar kullanım sağlanmaktadır. Kârlılık çok büyük olacak, diyorlar, ama daha sonra. Daha sonra, yani belki de asla, ama o zamana kadar ödüller dağıtılmış olacak.
Ateş, mücadele eden bir sistemin sıcaklığının yükselmesidir. Sermayenin çılgınlığı, mesihçi vizyonlar, borsa coşkusu halüsinasyona yakındır: tüm bunlar bir refah döneminden çok, patolojik bir duruma, taşıyıcı organizmanın temel hastalığını gösteren bir hipertermiye benziyor. Yapay zeka, sermayenin değerleme krizine çözüm değildir: bu krizin sofistike bir belirtisidir. Sermaye artık emeği değerlemiyor: bir gün emeğin yerini alacağı ve yine de kâr paylarını alacağı vaadini değerliyor.
Sıcaklık düştüğünde, ateşi ve hastalığı karıştırmayı bırakmak gerekecek. Ve deliryumun parlak bir gelecek değil, ona sunabileceğinden fazlasını isteyen bir ekonomik modelin çıkmaza girdiğini kabul etmek gerekecek. Aksi takdirde, bu bilişsel devrimden geriye sadece bir yığın sunucu, elektrik faturaları ve uzun bir sessizlik kalacak.
*
Resim: ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), ilk programlanabilir, elektrikli ve dijital bilgisayar, 1945’te tamamlandı / Wikimedia Commons.
Notlar
[1] ‘The AI Race Has Big Tech Spending $344 Billion This Year – Bloomberg’, 1 Aralık 2025 tarihinde erişildi, https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-01/big-tech-s-big-bet-on-ai-driving-344-billion-in-spend-this-year.
[2] Bu altyapı çılgınlığının, finansal bir saçmalık olmasının ötesinde, belgelenmiş bir ekolojik felaket olduğu (su tüketimi, enerji tüketimi, madencilik) açıktır. Bu makale, spekülatif balonun mekanizmasına odaklanıyor olsa da, bu kritik gerçekliği küçümsemek için değil, ekonomik etkileriyle ilgili çelişkileri ortaya çıkarmak için yapılmıştır.
[3] Bryce Elder, “OpenAI, Para Kaybetmeye Devam Edebilmek İçin 2030’a Kadar En Az 207 Milyar Dolar Toplamalı, HSBC Tahminleri”, FT Alphaville, Financial Times, 25 Kasım 2025, https://www.ft.com/content/23e54a28-6f63-4533-ab96-3756d9c88bad.
[4] ‘Anthropic, 2026’da Halka Arz Planlıyor, FT Raporları’, Perakende ve Tüketici, Reuters, 3 Aralık 2025, https://www.reuters.com/business/retail-consumer/anthropic-plans-an-ipo-early-2026-ft-reports-2025-12-03/.
[5] ‘Economic Shifts in the Age of AI’, Bank of America Institute, 27 Kasım 2025 tarihinde erişildi, https://institute.bankofamerica.com/economic-insights/ai-impact-on-economy.html.
[6] ‘The AI Adoption Puzzle: Why Usage Is Up But Impact Is Not’, BCG Global, 1 Aralık 2025, https://www.bcg.com/publications/2025/ai-adoption-puzzle-why-usage-up-impact-not.
[7] Aditya Challapally ve diğerleri, ‘State of AI in Business 2025’, MIT Nanda, Temmuz 2025.
[8] Robin Wigglesworth, ‘The AI Bubble Has Reached Its “Fried Chicken” Phase’, FT Alphaville, Financial Times, 31 Ekim 2025, https://www.ft.com/content/b0038b6f-d83d-4a6a-803a-fa089e2d10ef.
[9] Daniel Mügge ve diğerleri, The Al Matrix. Profits, Power, Politics (Agenda Publishing, 2026).
[10] Örneğin Gurvan Kristanadjaja’nın haberi, ‘Derrière les mastodontes de l’IA, ces petites mains victimes de «colonisation numérique» dans les pays du Sud’, Libération, https://www.liberation.fr/societe/intelligence-artificielle-dans-les-pays-du-sud-des-petites-mains-victimes-de-colonisation-numerique-20240320_YZXSKDC6QNFK7ISQ7GUXEANE3I/.
[11] Bu, yöneticilerin mümkün olan en kısa sürede insan işgücünü azaltmaktan (maliyetleri düşürmek, geliri artırmak…) vazgeçtikleri anlamına gelmez. Otomasyon, hiçbir zaman maaş giderlerini azaltmak için bir fırsattan başka bir şey değildir. Ancak sistemin genel işleyişi hakkında hiçbir şey söylemez. Çünkü bir şirketteki işi ortadan kaldırabilirsek, onu destekleyen talebi kurutmadan tüm ekonomideki işi aynı anda ortadan kaldıramayız.
[12] Aaron Bastani’nin Fully Automated Luxury Communism (Verso Books, 2019) kitabına atıfta bulunarak.
[13] Bkz. özellikle Cédric Durand, Le Capital Fictif: Comment La Finance s’ Approprie Notre Avenir (les Prairies ordinaires Paris, 2014).
[14] Bkz. örneğin Gabriel Zucman, ‘The Hidden Wealth of Nations: The Scourge of Tax Havens’, in The Hidden Wealth of Nations (University of Chicago Press, 2015).
[15] Teknolojik yenilik ile devlet müdahalesi arasındaki bağlantı, tek başına ayrı bir incelemeyi hak etmektedir. Marianna Mazzucato ve inovasyonun politik ekonomisi üzerine yapılan birçok çalışma da gösterdiği gibi, özerk, “devrimci” veya organik olarak pazar tarafından yönlendirilen teknolojiler, gerçekte sürdürülebilir politik-ekonomik projelere dayanmaktadır: askeri finansman, kamu siparişleri, endüstriyel sübvansiyonlar, nihai araştırma programları, tedarik zincirlerinin jeopolitik güvenliği. İnternetten mikroişlemcilere, pillerden yarı iletkenlere kadar, çoğu önemli yenilikler kurumsal olarak çerçevelenmiş ürünlerdir, özel girişimin spontan ortaya çıkışı değildir. Bu yapısal bağımlılık, Tayvan’daki TSMC fabrikasının stratejik hassasiyetini ve Amerikan bulut devlerinin egemen altyapılar içindeki yerini kısmen açıklamaktadır: korunan bir şirket değil, onu aşan bir siyasi-endüstriyel düzenlemedir.
[16] Bu konuda kaçınılmaz bir metin, Shoshana Zuboff’un The Age of Surveillance Capitalism (2019) adlı eseridir. Bu eser, Palantir, Google veya Microsoft gibi şirketlerin, Amerikan güvenlik kompleksinin ihtiyaçlarıyla yakından bağlantılı olarak nasıl geliştiğini göstermektedir.
[17] Özellikle ‘To Save Everything, Click Here: The Folly of Technological Solutionism’, J. Inf. Policy 4, no. 2014 (2014): 173–75 adlı eserinde.
[18] Bu noktada, Sam Altman ile bağlantılı bir yapı olan OpenResearch tarafından finanse edilen evrensel gelir deneyiminden bahsedilebilir. Bu girişim, AI’nın işgücü piyasasında yaratacağı “bozulma” risklerine karşı endişeli bir yanıt olarak sunulmaktadır. Ancak stratejik çıkar açıkça ortadadır: kitlesel otomasyon fikri, ücret maliyetlerinde kalıcı bir düşüş vaat ettiği için, sermayeyi meşrulaştırma ve çekme mekanizması olarak işlev görmektedir; yani tam da teknoloji sektöründeki değerlemeleri destekleyen türden bir perspektif sunmaktadır.
KAYNAK: Marko Mann / Contretemps
