2026'da yapay zeka sermaye harcaması 1 trilyon dolar tahmini; ABD'de önerilen veri merkezi kapasitesi 400 GW

Nasdaq 100 ayın 5'inde (yerel saatle) %6,4, S&P 500 ise %4,4 geriledi. Philadelphia Semiconductor Endeksi %12,3 düşerken hazirandan bu yana toplam kaybı %38,3'e çıktı.

UBS, ayın 6'sında yayımladığı yatırım analizi raporunda satış dalgasının, yapay zeka talep beklentilerindeki sert bozulmadan çok veri merkezlerinin inşa maliyeti ve hızına ilişkin belirsizliği yansıttığını değerlendirdi. Rapora göre teknoloji hisselerindeki düşüş tek başına yapay zeka yatırım döngüsünün sona erdiğini göstermiyor.

Satışlar, ABD ara seçimlerinin hemen ardından görülen rahatlama rallisinin geri alınmaya başladığı sırada geldi. Yatırımcılar, Demokratların eyalet ve yerel seçimlerde elde ettiği başarının veri merkezi projelerine olası etkisini yeniden değerlendirdi.

Tartışmanın odağı yalnızca yapay zeka kullanımına yönelik talep değil; veri merkezlerinin nerede ve ne kadar hızlı kurulabileceği oldu. Elektrik tüketimi, su kullanımı, izin süreçleri ve geliştirme maliyetlerinin proje takvimlerini etkileyebileceği endişesi öne çıktı.

Yatırımcıların değerlendirme ölçütleri de değişiyor. Yatırım taahhütlerinin büyüklüğünden çok, yapay zeka hizmetlerinin gelire dönüşüp dönüşmediği, tesislerin ne ölçüde kullanıldığı, yatırımların getirisi ve finansman kapasitesi daha yakından inceleniyor.

Yüksek büyüme beklentileri ve bazı teknoloji hisselerinde yoğunlaşan yatırım pozisyonları da fiyat hassasiyetini artıran etkenler arasında gösterildi. Şirketlerin kâr beklentileri, düzenlemeler veya yatırımcıların risk iştahı değiştiğinde ilgili hisselerdeki dalgalanma büyüyebilir.

TokenPost daha önce UBS'nin 2027 sonrasında yapay zeka yatırımlarının geri dönüşünün ne ölçüde görülebileceğine ilişkin belirsizlik değerlendirmesini aktarmıştı. Son analizde yatırımın geri dönüşünün yanı sıra veri merkezlerinin konumu, yerel izinler ve elektrik temininin inşaat takvimi ile maliyetlere etkisi de ele alındı.

UBS, ayın 6'sında yayımladığı raporda büyük çaplı bir yapay zeka güvenlik sorunu yaşanmadığı sürece federal düzeyde kapsamlı düzenlemelerin yasama organı ve başkanın kısıtlamalarıyla karşılaşacağını değerlendirdi. Eyalet ve yerel yönetimlerin kararlarının ise veri merkezlerinin konumu, maliyeti ve tamamlanma hızı üzerinde daha doğrudan etkili olabileceğini belirtti.

Yerel toplulukların itirazları bazı projeleri geciktirebilir, başka bölgelere taşınmalarına yol açabilir ve maliyetleri artırabilir. UBS, aynı raporda bu baskının yapay zeka talebinin kendisini değiştirme olasılığını düşük gördü.

Raporda ABD'de önerilen veri merkezi elektrik kapasitesi yaklaşık 400 GW olarak verildi. UBS'nin 2030'a kadar fiilen kurulacağını varsaydığı kapasite ise yaklaşık 90 GW. Önerilen kapasitenin tamamının inşa edileceği veya faaliyete geçeceği anlamına gelmiyor.

UBS, ayın 6'sında yayımladığı analizde düzenlemelerin yatırım döngüsünü durdurmaktan çok projeleri farklı bölgelere yönlendirebileceğini ve takvimi uzatabileceğini değerlendirdi. Elektrik temini, izinler, finansman ve projeleri hayata geçirme kapasitesi, projeler arasındaki farkı belirleyebilir.

UBS'nin toplam yapay zeka sermaye harcamaları tahmini 2026 için 1 trilyon dolar, 2027 için 1,4 trilyon dolar ve 2028 için 1,5 trilyon dolar. Bunlar tahmin; gerçekleşmiş harcama tutarları değil.

Son şirket bilançolarında bulut gelirlerindeki artış ve bilişim ekipmanları için ön siparişlerin çoğalması, talebin sürdüğüne işaret eden veriler olarak sunuldu. Bu tutarlar, belirli bir şirketin gelir tahmininden farklı olarak yapay zeka alanının tamamına yönelik sermaye harcaması tahminlerini ifade ediyor.

UBS, ayın 6'sında yayımladığı yatırım analizi raporunda yapay zeka gelirlerindeki büyümenin yavaşlaması veya bulut altyapısının kullanım oranının düşmesi hâlinde yatırım tahminlerinin yeniden değerlendirilmesi gerektiğini belirtti. Yapay zeka kullanım maliyetleri düşerken yeni kullanıcı ve kullanım miktarının artan kapasiteyi doldurmaya yetmemesi de yeniden değerlendirme gerekçeleri arasında yer aldı.

UBS'nin aynı raporda sıraladığı diğer olası değişiklikler arasında algoritma verimliliğinin belirgin biçimde artarak ihtiyaç duyulan işlem miktarını azaltması, yatırımların yapay zeka performansını iyileştirmemesi ve finansman koşullarının kötüleşerek büyük teknoloji şirketlerinin harcamalarını sınırlaması bulunuyor.