Kullanmayı bilmediğimiz yapay zekânın tetiklediği talep, işten çıkarmalar ve gerçek maliyeti üzerine
Transit Twitter’da biraz zaman geçirdiyseniz, o mimi gördünüz.
“Kardeşim, bir şerit daha.”
Keçeli kalemle çizilmiş otoyol mühendisi, trafiğin kötü olmasından dolayı eklemek istediği yeni şeritleri göstererek otoyolun yanında durur. Yüzü samimidir. Bu sefer düzeltecektir. Bir şerit daha ve sıkışıklık açılacaktır.
Genelde uzun sürmez.
Yeni şeritler yeni yolculuklar yaratır. Yeni kapasite yeni talep yaratır. Ekonomistler buna tetiklenen talep der. Teksas’taki Katy Otoyolu, dünyanın en geniş otoyollarından birine genişletildi. Los Angeles’taki 405 için milyar dolarlık bir genişletme yapıldı. Desen, on yıllar boyunca otoyol genişletmelerinde tanıdık: kapasite artar, kullanım o kapasiteyi doldurur ve sıkışıklık geri döner.
Memdeki mühendis ise yine de bir şerit daha istemeye devam eder.
Şu anda yapay zekâ veri merkezleriyle aynı noktadayız.
Doğru altyapı için sunum
Her çeyrek, bir başka hiperbüyüklük sağlayıcısı duyurusu geliyor. Bir başka on haneli yatırım. Bir başka kampüs. Bir başka trafo merkezi. Bir başka enerji anlaşması. Bir başka su kavgası. Bir başka kırsal ilçe, bunun ilerlemenin bedeli olduğu söylenerek ikna edilmeye çalışılıyor.
Gerekçe hep aynı.
Yapay zekâ talebi patlıyor. Daha fazla hesaplama kapasitesine ihtiyacımız var. İnşa etmezsek Amerika Birleşik Devletleri, Çin’in gerisinde kalır. Kurumlar ihtiyaç duydukları kapasiteyi alamaz. Geliştiriciler kısıtlanır. İnovasyon yavaşlar.
Sadece bir veri merkezi daha.
Sadece bir gigawatt’lık kampüs daha.
Sadece 2.700 dönümlük bir saha daha.
Sadece bir şebeke yükseltmesi daha.
Sonra yeterli olacak.
Bu, sadece farklı bir çizimle aynı mühendis.
Bu, kuşaklık bir altyapı bahsi ve bunun önemli bir kısmı şimdiden imzalandı.
Bu, yapay zekânın hiç altyapıya ihtiyacı yoktur iddiası değil. Bir miktar yeni kapasite gerekli.
Soru şu: Alıcıları, mevcut kapasiteyi akıllıca kullandıklarını kanıtlamaya zorlamadan önce, bu hızda yeni kapasiteye taahhüt etmeye devam etmeli miyiz?
Şu anda o patlayan talebin bir kısmı gerçekten yeni verimlilik. Bir kısmı ise kötü varsayılanlar, kontrolden çıkmış yeniden denemeler, bayat kimlik bilgilerinden, gereğinden büyük modellerden ve maliyetini hiç kimsenin sorgulamadığı iş yüklerinden kaynaklanan, önlenebilir tüketim.
Tetiklenen talep
Hesaplamanın sabit bir talep eğrisi yoktur. Mevcut her türlü arza doğru bükülür.
Geliştiricilere sınır modellerine ucuz erişim verin, birçok iş yükü varsayılan olarak bu modellere kayar. Ajanlara büyük bütçeler verin, çoğu ajan o bütçeyi harcar. Ekiplerin API anahtarlarını sınırsız kullanmasına izin verin, fatura biri fark edene kadar büyür.
O zamana kadar iş yükü çoktan canlıdadır.
Bir kurucu, müşteri destek hattının her adımında pahalı bir modeli çalıştırır, çünkü mühendis hızlıca gönderdiğinde varsayılan buydu. Hat çalışır. Fatura can yakıcı hale gelir. Sonra biri, iş yükünün büyük kısmının, kalite kaybı az ya da hiç ölçülemeyecek şekilde, daha ucuz bir modelde çalıştırılabileceğini keşfeder.
Bu tuhaf, uç bir örnek değil. Hızlı ilerleyen yapay zekâ geliştirmede işler genelde böyle yürür.
Varsayılanlar yanlıştır. İsraf görünmezdir. Fatura geç gelir.
Aynı şey her yerde olur.
Bir getir–bul sistemi tekrarları gömer. Bir destek ajanı yeniden denemelerde döngüye girer. Bir kod yazan ajan, önemsiz düzenlemeler için en pahalı modeli yakar. Bir yüklenicinin anahtarı, sözleşmeden daha uzun yaşar. Eski bir çalışanın anahtarı, işten ayrıldıktan sonra da çalışır. Bir üretim anahtarı, birinin dizüstü bilgisayarına kadar iner.
Kötü niyetli olmak zorunda değiller. Sistem sadece yönetilmiyordur.
Yapay zekâ sektörü talebin patladığını söylediğinde, o talebin bir kısmı gerçek verimlilik. Bir kısmı kötü varsayılanlar, bayat kimlik bilgileri, eksik bütçeler ve yönetilmeyen makine işi.
Daha fazla hesaplama eklemek bunu çözmez. Besler. Amazon gibi şirketler bile bunun böyle olduğunu raporluyor.
İşte bu tetiklenen talep. İşte bu otoyol.
“İnsan dışarı, yapay zekâ içeri” zihniyeti
Çalışan sayısı azalırken yapay zekâ bütçeleri artıyor ve ikisi genellikle açıkça birbirine bağlanıyor. Microsoft, kesintilerinin sadece yapay zekâ ikamesi olmadığını açıkça söyledi. Sam Altman, bazı atıfların, şirketin zaten yapacağı kesintileri yapay zekâya yıkmak anlamına gelen “AI washing” olduğunu kabul etti. CEO anketleri, yapay zekâya dayanarak değişiklik planlamak zorunda olduklarını paylaşıyor.
Verilerin açıkça gösterdiği, önceliklerin yeniden tahsisi. Challenger, teknoloji şirketlerini, bazı rolleri otomatikleştirip bütçeleri yeni kabiliyetlere kaydırarak yapay zekâ etrafında yeniden yapılanan kurumlar olarak tanımlıyor. Belirli bir çalışanla belirli bir GPU’nun bire bir eşleştirilmesi gerekmiyor; sermaye kaymasının gerçek olması için bu şart değil.
Bu da rahatsız edici soruyu yumuşatmak yerine keskinleştiriyor.
Eğer takas ne sadece insanlar karşılığında yapay zekâ verimliliği, ne de tamamen insanlar karşılığında hiçbir şey değilse, makine tarafındaki kalem tam olarak ne? Kimse net bir çözüm sunamıyor, çünkü yapay zekâ harcaması, bordro disiplinine uzaktan bile yaklaşmayan bir şekilde yönetilmeden bordroya dönüşüyor.
İnsan çalışanların yöneticileri, bütçeleri, yetkileri, şirket kartları, giriş kartları, işten çıkarma süreçleri, performans değerlendirmeleri ve denetim izleri vardır.
Makine çalışanlarda çoğu zaman bir API anahtarı vardır.
Bütçelerimizi insan bordrosundan makine bordrosuna kaydırıyoruz, sonra makine bordrosunu bir parola yığını gibi yönetiyoruz. Sahip yok. Yönetici yok. Son kullanma tarihi yok. Harcama politikası yok. Makul çıktı başına maliyet yok. Makine işinin, makine maliyetine değdiğine dair kanıt yok.
API anahtarı yeni şirket kartıdır
Bir şirket asla şöyle demez: “Eski bir çalışan şirket kartını elinde tuttu, ne harcadığını kimse bilmiyor ve bunu aylar sonra öğrendik.” Bu, bariz bir operasyonel başarısızlık sayılırdı. Ama API versiyonu sürekli yaşanıyor.
Bir model sağlayıcı anahtarı harcama yaratabilir. Bir bulut anahtarı altyapı yaratabilir. Bir Stripe anahtarı para hareket ettirebilir. Bir GitHub anahtarı kod gönderebilir. Bir veri sağlayıcı anahtarı, ücretli veri setlerine erişebilir. Bir reklam platformu anahtarı, kampanya bütçesini yakabilir. Bir borsa anahtarı varlık alıp satabilir.
Bunlar sadece sırlar değil. Bunlar ekonomik yetkidir.
Çok fazla API anahtarı hâlâ parola gibi muamele görüyor. Bunlara makineler için şirket kartı gibi davranılması gerekiyor.
Yükleniciler, yazılım evleri, pazarlama ajansları, denetçiler, kısmi (fractional) ekipler, çalışanlar ve ajanlar, dalgalanan kaynaklara erişime ihtiyaç duyar. Bugün şirketler ya fazla yetki veriyor ya da her şeyi yavaşlatıyor. Proje bitiyor, erişim kalıyor ve harcama akmaya devam ediyor.
Bu sadece bir güvenlik sorunu değil. Bir muhasebe sorunu. Bir yönetişim ve altyapı sorunu.
Yerel halk biliyor
Veri merkezlerine yönelik kamuoyu tepkisi, sadece “arka bahçemde olmasın” tepkisi değil. İnsanlar çelişkiyi hissedebiliyor. Yakın zamanda yapılan bir Gallup anketi, Amerikalıların 10’da 7’sinin, şehirlerine yapay zekâ veri merkezleri inşasına karşı olduğunu buldu.
Veri merkezleri muazzam miktarda elektrik tüketir. Soğutma tasarımı ve konuma bağlı olarak ciddi su ve arazi de tüketebilirler. Gerçek ısı, gürültü, iletim hatları kavgaları ve yerel siyasi baskı yaratırlar. Faydalar çoğu zaman uzak, özel ya da spekülatif hissedilir. Maliyetler yereldir.
Altyapı yükü kırsal ilçelerde yoğunlaşır. Ekonomik fayda dağılır ve çoğu zaman başka yerde toplanır. Faydalar daha sonra vaat edilir. Maliyetler şimdi gelir.
Bu siyaseten istikrarsızdır. 2026’da bir tahmin olmaktan çıktı.
Veri merkezlerinin ulusal bir siyasi kavgaya dönüşmesine sektör şaşırmamalı. Eğer yapay zekâ altyapısı, toplumlardan arazi, enerji, su ve sabır istiyorsa, sektör, hesaplamanın iyi kullanıldığını kanıtlayabilmeli.
Şu anda birçok alıcı bunu yapamıyor.
İnsanlar karşılığında ölçülmeyen makine takası yanlıştır
Katmanları bir araya getirin.
Bir CFO, yapay zekâ yatırım tezini okur, genişlemeyi onaylar, bunu finanse etmek için çalışan sayısını azaltır ve kuruluna matematiğin tuttuğunu söyler. Hesaplama kapasitesi sağlanır. İş yükleri canlıya çıkar. Varsayılanlar yanlıştır. Anahtarlar yönetilmez. Pahalı modeller fazla kullanılır. Ajanlar çok fazla yeniden dener. Eski kimlik bilgileri çalışmaya devam eder. Fatura öngörülen hızdan hızlı büyür.
Kurul nedenini sorar. Gelen cevap: Yapay zekâ talebi patlıyor. Daha fazla kapasiteye ihtiyacımız var. CFO bir sonraki sözleşmeyi imzalar. Döngü tekrar eder.
Bu arada, işinden olan çalışan, şirketin, vaat edilen verimliliği üretip üretmediği belirsiz yapay zekâ sistemlerine agresif biçimde para harcadığını seyreder. Bir ilçe meclis üyesi, enerji, su, arazi ve gürültü hakkında öfkeli telefonlar alır. Bir şebeke operatörü, rakamları tutturmaya çalışır. Yerel bir sakin, bunun gelecek olduğu söylenerek ikna edilmeye çalışılır.
Çok sık, takas insanlar karşılığında verimlilik değildi. İnsanlar karşılığında ölçülmeyen makine
işi oldu. İnsanlar karşılığında kötü varsayılanlar. İnsanlar karşılığında dağınıklık. Ve bu dağınıklık pahalı hale geldiğinde, sektörün cevabı disiplin değil, bir veri merkezi
daha oldu. Sadece bir tane daha, kardeşim.
Gerçek cevap
Gerçek cevap sadece daha fazla veri merkezi inşa etmek değil.
Gerçek cevap, hâlihazırda sahip olduğumuz veri merkezlerini akıllıca kullanmak.
Bu, sektörün söylemesi için rahatsız edici bir şey, çünkü teşvikler mükemmel hizalı değil. Sağlayıcılar genelde tüketim arttığında para kazanır. Alıcılar ise faydalı çıktılar arttığında kazanır. Bu iki eğri aynı değil.
Alıcının çıkarı somuttur.
Alıcı, işi yapan en küçük modeli ister. Sorunu çözen en az sayıda çağrıyı ister. Proje bittiğinde süresi dolan anahtarı ister. Sadece doğru cihazdan çalışan kimlik bilgisini ister. Politikayı aştığında kesilen ajanı ister. İş gerekçesi gerçek olduğunda onaylanan istisnayı ister.
Bunların hiçbiri için yeni bir veri merkezi gerekmez. Mevcut hesaplamanın akıllıca tahsis edilmesi gerekir.
Çözüme giden yol sıkıcı
İş yükünü modele göre doğru boyutlandırın. Toplu işlenebilecekleri toplu işleyin. Önbelleğe alınabilecekleri önbelleğe alın. Sınırlandırılması gerekeni sınırlandırın. Aşması gerekeni yetkilendirin. Yanlış üzerinde çalışanı reddedin. credential, yanlış cihazdan, yanlış sahip tarafından, yanlış iş için. Faydalı çıktı başına maliyeti ölçün. Erişimi otomatik olarak sona erdirin. Kontrolden çıkan döngüleri durdurun. Düşük riskli işleri düşük maliyetli modellere yönlendirin. Yalnızca kalite gerektirdiğinde yükseltin. Makbuz üretin.
Pazar bunu fark etmeye başladı. Bu yaz, bütçeyi aşan yapay zeka faturaları karşısında CFO’lar ve yönetim kurulları sıkı önlemler almaya başladı. Model yönlendirme, ekipler kaliteden ödün vermeden rutin işleri daha ucuz modellere göndermenin yollarını ararken, araştırma makalesi kavramından yönetim kurulu odasının kelime dağarcığına dönüştü. Model sağlayıcılarının kendileri bile, müşteriler faturaları dizginlemenin bir yolunu talep ettiği için, yönetici harcama limitleri sunmaya başladı.
İyi. Bu dalga gerçek ve gecikmiş durumda. Sağlayıcılar artık limite ulaşıldığında çağrıları gerçekten başarısız kılan sert harcama üst sınırları, kullanıcı başına limitler ve onay yolları sunuyor.
Ama mevcut dalganın sınırına dikkat edin. Bu kontroller, tek bir sağlayıcının, tek bir projenin veya tek bir uygulamanın içindeki tüketimi yönetiyor. Yönlendirme daha ucuz bir model seçer. Bir üst sınır kontrolden çıkan faturayı durdurur. Hiçbiri daha geniş yetki sorusuna cevap vermez: Hangi makine, hangi çalışma zamanından, kimin adına, hangi amaçla, hangi harici kaynaklara karşı hareket ediyor ve sonrasında ne tür taşınabilir bir kanıt mevcut. Maliyet kontrolü, programlanabilir, doğrulanabilir yetkiyle aynı şey değildir.
Yapay zekanın yalnızca maliyet tarafını değil, tüm disiplini ihtiyacı var. Yapay zeka kötü olduğu için değil. Yapay zeka emek hâline geldiği için. Ve emek yönetime ihtiyaç duyar.
Yapay zeka ajanlarının eksik olan katmanı
Bizce yapay zekanın eksik olduğu katman bu ve kasten tüm FinOps yığınının tamamından daha dar tasarlandı.
Ekonomik yetki, yürütmeden önce yönetilmelidir: Kim ve ne harcama yapabilir, hangi cihazdan ve çalışma zamanından, hangi iş yükü için ve hangi sınırlar altında. Hepsi, sonunda gerçek bir insanın doğrulayabileceği bir makbuzla birlikte.
Veri merkezi kurulumunun bir kısmı gerekli. Yapay zeka gerçek ve gerçek şeylerin altyapıya ihtiyacı var. Ancak yönetilmeyen talep, gerekli kurulumun olması gerekenden daha büyük, daha hızlı ve gerekçelendirilmesi daha zor olmasına neden olur. Doğru yol, fatura geldikten sonra daha süslü bir pano değildir. Çözüm, harcama gerçekleşmeden önce kimlik bilgisi seviyesindeki kontrol katmanıdır.
Doğru yöne gitmek
Sadece bir veri merkezi daha, kanka.
Bu sefer işe yarayacağına söz veriyoruz. Hesaplama gücü neredeyse devreye girmek üzere. İsraf oranı neredeyse düşmek üzere. Marjlar neredeyse ortaya çıkmak üzere. İş yükleri neredeyse verimli hale gelmek üzere. Yerel halk neredeyse ikna olmak üzere. Şebeke neredeyse bunu kaldırmak üzere. İmzalanmış trilyon dolarlık kiralamalar neredeyse ihtiyatlı görünecek. Yönetim kurulu neredeyse verimlilik artışını görecek.
Sadece bir tane daha.
Belki bu kapasitenin bir kısmı gerekli. Ancak sektör, topluluklardan daha fazla arazi, daha fazla su, daha fazla enerji ve daha fazla sabır istemeden önce, alıcılar daha basit bir soruyu cevaplayabilmeli.
Elimizdeki hesaplama gücünü iyi kullanıyor muyuz? Bir slaytta veya bir politika notunda değil.
Makbuzlarda. Hangi model kullanıldı. Hangi iş yükü buna ihtiyaç duydu. Hangi anahtar buna yetki verdi. Bir sonraki yapay zeka altyapı mücadelesi bu. Hesaplama gücü olsun mu olmasın mı değil. Yönetilen hesaplama gücü ile israf arasındaki mücadele.
Daha az körü körüne inşa edin. Elimizdekini kullanın.