Gartner’ın tahminine göre, küresel yapay zekâ harcamalarının 2026’da 2,59 trilyon dolara ulaşması bekleniyor. Bu rakam, geçen yıla kıyasla %47 artış anlamına geliyor. Söz konusu harcamalar yalnızca çipler ve veri merkezlerini değil, aynı zamanda çalışanların veya yapay zekâ ajanlarının ChatGPT ya da Claude gibi modellere gönderdiği her isteğin maliyetini de kapsıyor.
Bu tür talepler, yapay zekâ sağlayıcılarının kullanım ücretlendirmesinde temel birim olarak kullandığı tokenlar üzerinden faturalandırılıyor. Bir token, bir kelimenin parçası olarak tanımlanıyor ve her bir komut, yanıt ya da otonom işlem sürekli olarak token tüketiyor.
Bu faturalandırma modeli, şirket içinde kimse ek harcama kararı almadan maliyetlerin aniden yükselmesine yol açabiliyor.
Yapay zekâ benimsemesi ile maliyet kontrolü arasındaki fark, artık ciddi boyutlara ulaşmış durumda. Axios’un araştırmasına göre, büyük ölçekli bir kurumsal müşteri, kullanım limiti belirlemediği için bir ayda yapay zekâ hizmetlerine 500 milyon dolar harcadı. Şirket yönetim kurulları, finans ekiplerinden henüz kimsenin yanıtlayamadığı sorular sormaya başladı.
OpenAI, açıklanamayan faturalar için yeni bir kontrol paneli geliştirdi
OpenAI, 18 Haziran’da ChatGPT Enterprise için yeni kullanım analizleri ve harcama kontrol araçlarını devreye aldı. Şirketin açıklamasına göre, Global Admin Console artık ChatGPT ve Codex kredi kullanımını tek bir ekranda birleştiriyor ve tüketimi kullanıcı, ürün ve model bazında detaylandırıyor.
Bu sayede şirketler, faturalar geldikten sonra toplam harcamayı öğrenmek yerine, harcamaların hangi iş akışlarından kaynaklandığını anlık olarak takip edebilecek.
OpenAI ayrıca yöneticilere doğrudan müdahale imkânı da sunuyor. Yöneticiler, tüm çalışma alanı için varsayılan bir kredi limiti belirleyebiliyor, belirli ekipler için ayrı limitler tanımlayabiliyor ve daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyan çalışanlar için bireysel istisnalar oluşturabiliyor.
Çalışanlar ise kendi kullanım miktarlarını bütçeleriyle karşılaştırabiliyor ve görevle ilgili açıklama ekleyerek ek kredi talebinde bulunabiliyor. Bu yapı, şirketlerin bulut bilişim faturalarını yönetme biçimine benziyor.
Uber, 2026 yılı yapay zekâ kodlama bütçesini nisan ayında tüketti; bu durum, kurumsal şirketlerin neden OpenAI’ın yeni araçları gibi harcama kontrollerine ihtiyaç duyduğunu gösteriyor.
Uber ve Microsoft, OpenAI’ın çözmeye çalıştığı sorunu daha önce yaşadı
OpenAI’ın bu adımı, bahar aylarında gündeme gelen kurumsal yapay zekâ maliyet krizlerinin ardından geldi.
Uber’ın CTO’su The Information’a yaptığı açıklamada, şirketin yaklaşık 5.000 mühendisi arasında kullanım oranı üç ayda %32’den %84’e çıkınca, 2026 yılı yapay zekâ kodlama bütçesinin nisan ayında tamamen tükendiğini belirtti.
Microsoft ise kendi geliştiricilerine verdiği yapay zekâ kodlama lisanslarını birkaç ay sonra iptal etti. Priceline’da çalışan bir kişi ise TechCrunch’a yaptığı açıklamada, rutin bir kodlama aracı sözleşmesinin yenilenmesinin bütçelenenden dört ila beş kat daha pahalıya geldiğini söyledi.
Tüm bu örneklerde ortak neden, kullanımın finans ekiplerinin takibinden çok daha hızlı artması ve otonom yapay zekâ ajanlarının, basit sohbet oturumlarına kıyasla çok daha fazla token harcaması oldu.
Harcama kontrolleri, yapay zekâ şirketlerinin asıl sattığı ürüne dönüşüyor
Bu sorunun ciddiyetini gösteren en net işaret, Linux Foundation’ın 3 Haziran’da Tokenomics Foundation’ı kurma niyetini açıklamasıyla geldi. Linux Foundation’ın duyurusuna göre, bu kâr amacı gütmeyen kuruluş, sektörde yapay zekâ token harcamalarının ölçülmesi ve yönetilmesi için standartlar geliştirmeyi amaçlıyor.
Bu girişimin arkasındaki ölçek, tek bir şirketin yaşadığı sorunların çok ötesinde. Kuruluşun açıklamasında yer alan Goldman Sachs araştırmasına göre, küresel token kullanımı 2026 ile 2030 arasında 24 kat artarak aylık 120 katrilyon tokena ulaşacak. Aynı dönemde, bu altyapının temelini oluşturan çıkarım (inference) pazarı ise 2025’teki yaklaşık 106 milyar dolardan 2030’da 255 milyar dolara yükselecek.
Kuruluşun ilk destekçileri arasında Accenture, Google Cloud, IBM, JPMorganChase, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP ve Booking.com gibi bu soruna en çok maruz kalan şirketler yer alıyor.
Booking.com’un BT finans direktörü Chris Reed, her yapay zekâ sağlayıcısının kendi seçtiği kullanım verilerine güvenmek yerine, tarafsız ve sağlayıcıdan bağımsız standartlara ihtiyaç duyduklarını belirtti.
Ramp’ın faturalandırma verileri, bu riskin ne kadar dengesiz dağıldığını gösteriyor. Ramp’ın Token Spend Management verilerine göre, nisan 2026’da ortalama bir işletme yapay zekâ tokenları için aylık 2.246 dolar öderken, ortalama harcama 140.842 dolara ulaştı. Bu fark, kontrolsüz bir iş akışının şirketin faturasını bütçenin çok ötesine taşıyabileceğini gösteriyor.
OpenAI’ın yeni harcama kontrol araçları, tam da bu sorunun yönetim kurulu gündemine gelmeden önce tespit edilmesini sağlamak için geliştirildi. Yatırımcılar açısından bu gelişme, yapay zekâ sağlayıcıları ile maliyet yönetimi girişimlerinin artık model yetenekleri kadar yönetişim konusunda da rekabet ettiğine işaret ediyor.
Yapay zekânın bir sonraki aşamasından en çok fayda sağlayacak şirketler, model sağlayıcıları değil, CFO’nun onaylayabileceği kadar öngörülebilir harcama imkânı sunan araç katmanları olabilir.
Bu içerik hazırlanırken faydalanılan kaynaklar: yahoo.com
