Kimi’nin yeni modelini açıklamasıyla piyasada kısa süreli bir “DeepSeek etkisi” korkusu yaşandı. Çok düşük API fiyatları, artık daha az GPU ve HBM ile aynı işin yapılabileceği düşüncesini güçlendirdi. Bu endişe GPU, bellek ve veri merkezi hisselerinde sert satışlara yol açtı. Ancak Kimi K3’ün ortaya koyduğu tablo, donanım talebinin zayıfladığını değil, yapay zekâ kullanımının çok daha hızlı büyüdüğünü gösteriyor. BofA da Kimi K3 gibi Çinli açık modellerin Batılı modellere kıyasla %80’e varan daha düşük API fiyatları sunmasının donanım maliyetlerinin düştüğü anlamına gelmeyebileceğini, bunun daha çok bir fiyatlandırma ve pazar payı stratejisi olduğunu belirtiyor.
BofA’nın OpenRouter verilerine göre küresel token tüketimi 2025’ten bu yana haftada ortalama %6, 2026 başından bu yana ise %9 arttı. Temmuz 2026’da kullanılan tokenların yaklaşık %70’i Çinli modellere aitti. Ucuz Çin modelleri yalnızca Batılı modellere alternatif yaratmıyor; daha önce pahalı olduğu için yapılmayan işlemleri de ekonomik hâle getirerek toplam kullanımı büyütüyor.
Kimi K3 bunun en net örneklerinden biri. Moonshot AI, modelin çıkmasının ardından gelen talebin tahminleri aştığını, mevcut kümelerin sınırlarına yaklaşıldığını ve şirketin “benzeri görülmemiş compute zorluklarıyla” karşılaştığını açıkladı. Talep o kadar hızlı büyüdü ki yeni abonelikler geçici olarak durduruldu ve mevcut kapasite ücretli kullanıcılara ayrıldı. Yani düşük fiyatlandırma GPU ihtiyacını ortadan kaldırmadı; daha fazla kullanıcının sisteme yönelmesine ve kapasitenin çok daha hızlı dolmasına neden oldu.
Burada Jevons paradoksu devreye giriyor. Bir teknolojiyi kullanmak daha verimli ve ucuz hâle geldiğinde toplam harcama ve kaynak tüketimi düşmek zorunda değil; kullanım alanları genişlediği için çoğu zaman artıyor. Token fiyatlarının düşmesi daha fazla kullanıcı, daha uzun konuşmalar, daha çok kod üretimi ve daha karmaşık agent görevleri anlamına geliyor. Tek bir sorgunun maliyeti azalsa bile sorgu sayısı ve modelin tekrar tekrar çağrıldığı iş akışları daha hızlı büyüdüğünde toplam compute ihtiyacı yükseliyor.
Üstelik Kimi K3 verimli olsa da küçük bir model değil. Toplam 2,8 trilyon parametreye sahip ve BofA’ya göre modeli çalıştıran her bir sistem yaklaşık 1,4 TB HBM gerektiriyor. MoE mimarisi sayesinde her sorguda parametrelerin yalnızca bir kısmı aktif olsa bile model ağırlıklarını bellekte tutmak ve aynı anda çok sayıda kullanıcıya hizmet vermek ciddi GPU ve HBM kapasitesi istiyor. Kodlama ve agent görevlerinin modeli tekrar tekrar çağırması da inference yükünü artırıyor. Moonshot AI’ın 27 Temmuz’da paylaşacağı daha ayrıntılı teknik veriler, modelin gerçek donanım ihtiyacını daha net görmemizi sağlayacak.
Genel tabloya bakıldığında düşük API fiyatlarını “artık daha az donanım gerekiyor” şeklinde okumak yanıltıcı olabilir. Kullanım maliyeti düştükçe talep büyüyor ve compute arzı bu büyümeye yetişmekte zorlanıyor. Kimi K3 vakası, verimliliğin donanım talebini bitirmediğini; aksine GPU, HBM ve veri merkezi ihtiyacını daha geniş bir kullanıcı ve uygulama tabanına yaydığını gösteriyor.
Öte yandan yapay zeka pazarı için bir diğer indikatör olarak gözler bu akşam ABD piyasalarının kapanışının ardından bilanço açıklayacak Alphabet ve Tesla’ya çevrilecek. Alphabet tarafında Gemini kullanımındaki büyüme, yapay zekânın arama ve reklam gelirlerine katkısı, Google Cloud talebi ve veri merkezi yatırımları yakından izlenecek. Önceki çeyrekte yıllık bazda Cloud gelirlerini %63 arttıran Alphabet’in bu çeyrekte de aynı tempoyu koruyabileceği düşünülüyor. Sermaye harcamalarının yükseltilmesi veya kapasite kısıtlarının devam ettiğine yönelik açıklamalar; GPU, TPU, HBM ve veri merkezi talebinin güçlü kaldığına işaret edebilir.
Tesla’nın yapay zekâ, robotaksi ve robotik yatırımlarının etkisiyle 2026 sermaye harcamalarını 25 milyar doların üzerine çıkarması bekleniyor. Bu rakam, geçen yılın yaklaşık üç katına karşılık gelirken piyasa yatırımların ne zaman gelir üretmeye başlayacağına odaklanacak. Her iki şirketin yapay zekâ talebi, yatırım harcamaları ve kapasite ihtiyacı hakkında vereceği mesajlar yalnızca Alphabet ve Tesla hisselerini değil; Nvidia, Broadcom, Micron ve veri merkezi şirketleri başta olmak üzere tüm yapay zekâ ekosistemini etkileyebilir. Güçlü talep ve yüksek yatırım mesajları sektörde yükselişi destekleyebilirken, yatırımların gelir üretmesinin gecikeceği veya harcamaların yavaşlayacağı yönündeki açıklamalar hisseler üzerinde baskı yaratabilir.
Burada yer alan bilgiler yatırım tavsiyesi içermez. Bilgi için:
Midas Sorumluluk Beyanı
