AI modelleri standartlaşırsa değer donanım ve uygulamalara kayabilir

AI yatırımlarındaki coşku, geçmişteki kripto para piyasası aşırılıklarına benzer bir seyir izleyebilir. Modeller standartlaşmış ürünlere dönüştüğünde değerin donanım ve uygulama katmanlarına kayabileceği değerlendiriliyor.

Blockchain Capital, 18'inde yayımladığı analizde kripto para piyasasının teknoloji devrimleri sırasında yatırımcıların ve sermayenin nasıl hareket ettiğini gösteren bir örnek olduğunu belirtti. Kripto para piyasası hızlı döngülere sahip olması, erken aşamadaki projelere tokenlar yoluyla likidite sağlanması ve blok zinciri verilerinin kamuya açık olmasıyla öne çıkıyor.

Analizde, büyük başarı örneklerinin geriden gelen projelere yönelik takip yatırımlarını teşvik ettiği ifade edildi. Bitcoin(BTC) trilyonlarca dolarlık bir varlığa dönüştükten sonra Ethereum(ETH) ve Solana(SOL) da sırasıyla yüz milyarlarca ve onlarca milyar dolarlık büyüklüğe ulaşınca yeni katman 1 projelerine yatırımların arttığı aktarıldı.

Bazı projelerin yalnızca teknik belgeleri ve kurucularının geçmişi temel alınarak milyarlarca dolarlık şirket değerlemelerine ulaştığı belirtildi. Yatırımcıların tek bir projenin başarısının fonun toplam büyüklüğünü aşan getiri sağlayabileceğini düşünmesiyle 'piyango tipi yatırımın' yayıldığı kaydedildi.

Benzer bir durumun AI alanında da görülebileceği değerlendirildi. OpenAI ve Anthropic'in trilyonlarca dolarlık şirket değerlemelerine ulaşabileceği beklentisi, yeni AI laboratuvarlarının 'bir sonraki başarılı şirket' olarak görülmesine yol açabilir.

Yıldız araştırmacıların işe alınması veya büyük bulut hizmeti sağlayıcılarıyla iş birlikleri yapılmasının tek başına şirket değerlemesini yeniden yükselteceği beklentisinin yatırım kararlarının yerini alabileceği belirtildi. Böyle bir durumda yatırımcı, şirketin mevcut temel göstergelerinden çok bir sonraki alıcının ortaya çıkma ihtimaline dayanır.

Piyasa yapısı ise farklılık gösteriyor. Kripto paralarda token fiyatları ve işlemler kamuya açıkken AI şirketlerinin değerlemeleri çoğu zaman likiditenin sınırlı olduğu kapalı ikincil piyasalarda oluşuyor.

Blockchain Capital, blok alanındaki dönüşümü örnek olarak gösterdi. Blok zincirinin ilk dönemlerinde blok alanı kıt ve pahalıyken yeni katman 1 projeleri ile Ethereum'un katman 2 ağlarının çoğalması arzı artırdı.

Blok alanının kıt bir kaynaktan yeterli veya aşırı arz edilen bir kaynağa dönüşmesi teknolojik gelişmeyi destekledi. Ancak analizde, alternatif katman 1 projelerinin önemli bölümünün gelirlerinin sınırlı kaldığı belirtildi. İlk dönemde öne çıkan 'şişman protokol' yerine kullanıcıların fiilen kullandığı 'şişman uygulamaların' daha fazla gelir elde ettiği aktarıldı.

Tether(USDT), Hyperliquid(HYPE), Aave(AAVE) ve Polymarket, uygulama katmanındaki projelerin gelirin önemli bölümünü aldığı örnekler arasında gösterildi. TokenPost daha önce zincir üstü ücretlerin önemli bir bölümünün blok zincirlerinden uygulamalara kaydığını bildirmişti.

AI alanında da modeller standartlaşmış ürünlere dönüştüğünde benzer bir değer kaymasının yaşanabileceği analiz edildi. Çin'deki AI laboratuvarlarının daha güçlü model ağırlıklarını kamuya açmasıyla model fiyatlarının düşmesi halinde değerin teknoloji yığınının üst ve alt katmanlarına kayabileceği belirtildi.

Modelleri kullanan uygulamalar, model katmanındaki yüksek kâr marjını üstlenmeden hizmet sunabilir. Modeli çalıştırma maliyeti ile modeli kullanma maliyeti arasındaki fark azaldıkça uygulama katmanının avantaj sağlayabileceği ifade edildi.

Öte yandan OpenAI ve Anthropic'in kullanıcı tabanı, kurumsal müşteri ilişkileri ve geliştirici dağıtım ağlarını şimdiden oluşturduğu için istisna olabileceği değerlendirildi. İki şirketin yalnızca model sağlayan altyapı şirketleri olmaktan ziyade kullanıcılarla doğrudan bağlantılı, dikey entegre işletmelere daha yakın olduğu belirtildi.

Son kullanıcıya doğrudan ulaşamayan diğer AI laboratuvarları, model kârlılığı düştüğünde daha büyük baskıyla karşılaşabilir. Model katmanındaki kâr azalırsa enerji ve donanım gibi fiziksel olarak sınırlı arz sunan alanlarla nihai uygulamaların daha fazla değer elde etme ihtimali bulunuyor.

Blockchain Capital ayrıca teknoloji devrimlerinin altyapı kurulum dönemi, aşırı yatırım dönemi, çöküş dönemi ve yaygınlaşma aşamalarından geçtiğine ilişkin değerlendirmeye yer verdi. Aşırı yatırım yapılan altyapının daha sonra uygulamaların gelişimini destekleyebileceği, ancak bunun ilk altyapı yatırımcıları için aynı sonucun garanti edildiği anlamına gelmediği vurgulandı.

Analizde, yapay genel zekânın(AGI) ortaya çıkması halinde mevcut değerlendirmelerin değişebileceği de belirtildi. AI laboratuvarlarına yönelik yatırım değerlendirmelerinde yalnızca teknolojinin popülerliğine değil, modellerin dağıtım ağına, müşteri temas noktalarına, maliyet yapısına ve değerin donanım ile uygulamalar arasında nasıl paylaşıldığına da bakılması gerektiği ifade edildi.