Arda Tunca Yazdı…Dot-Com ile Yapay Zekâ Değerlemeleri Arasında Neler Aynı, Neler Farklı?

1990’ların sonu, dünyayı ticari internetle tanıştırdı. Modern tarihin en çarpıcı piyasa değerlemeleri gerçekleşti. Büyük dil modelleri, muazzam ölçekli yatırımlar ve yarı iletken egemenliği etrafında şekillenen yapay zeka, doğal olarak bu dönemi akla getiriyor.

İki dönem arasında önemli benzerlikler bulunuyor. Hızla yükselen değerlemeler ve yeni bir teknolojik çağın doğduğuna dair güçlü bir inanç göze çarpan benzerlikler. Ancak, piyasa dinamiklerini belirleyen ekonomik yapı bugün daha karmaşık ve daha sermaye yoğun. Beklentiler gerçekliğin ilerisine geçerse, çok daha kırılgan.

Dot-com balonu, internetin her şeyi değiştireceği düşüncesine dayanıyordu. Kârı olmayan, sağlam gelir modeli bulunmayan pek çok yeni şirket hızla halka açıldı. Değerlemeler “sayfa görüntüleme” veya “göz küresi” gibi soyut metriklere dayanıyordu. Sermaye maliyeti düşüktü, regülasyon gevşekti.

AI balonu değil ama aşırı fiyatlamalar var ve tarihteki teknoloji döngüleri ile benzer yönler taşıyor.

1999–2000 döneminde Federal Reserve faiz artırmaya başladığında likidite azaldı. Kârlılık düzeyleri hayal kırıklığına dönüştü. Piyasa sert şekilde yön değiştirdi. Mart 2000–Ekim 2002 arasında NASDAQ yaklaşık olarak %80 değer kaybetti. İnternet devrimi hayatta kaldı. Çöken, aşırı spekülasyon oldu. Bugün, Fed’in gevşeme sürecinde olduğu bir dönemdeyiz.

Bugünün yapay zekâ döngüsü, finansal ve teknolojik açıdan çok farklı koşullarda ilerliyor. 1999’daki yeni firmaların (start-up) aksine, bugünün başat aktörleri (Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon ve Meta) kârlı, yerleşik platformlara sahip ve büyük nakit rezervleri bulunan şirketler.

Bu farkın kritik önemi var. Dot-com dönemi, giriş engeli çok düşük, fiziksel yatırım gereksinimi sınırlı şirketler üzerinde yükselmişti. Bugünkü yapay zekâ yatırımları ise veri merkezleri, yarı iletken fabrikaları ve gigawatt ölçeğinde enerji altyapısı gibi yoğun kaynak gerektiren varlıklara bağlı durumda. Yapay zekânın ekonomisi ölçek, sanayi kapasitesi ve enerji bulunabilirliği tarafından belirleniyor.

Bununla birlikte, söz konusu farklar riskleri ortadan kaldırmaz. Büyük ölçekli yatırım aynı zamanda yeni kırılganlıklar yaratır. Amerika’da Teksas ve Virginia gibi eyaletlerde veri merkezlerinin yarattığı elektrik talebi, son on yıllarda görülmemiş hızlarda artıyor. Projeksiyonlar, birkaç yıl içinde ABD veri merkezlerinin bazı ağır sanayi sektörlerinden daha fazla elektrik tüketeceğini gösteriyor. 1999’da internet böyle bir fiziksel kısıtla karşılaşmamıştı.

Yarı iletken tedarik zincirleri de ciddi yapısal kırılganlıklar barındırıyor. Gelişmiş çipler, birkaç coğrafyada yoğunlaşmış üretim tesislerine, karmaşık küresel girdilere ve jeopolitik risklere bağlı. Dot-com döneminde çöküş aşırı iyimserlikten gelmişti. Bugünün olumsuz gelişmeleri tedarik zincirleri kaynaklı olabilir.

Diğer yanda, değerleme dinamikleri 1999’u hatırlatıyor. Piyasa yoğunlaşması aşırı derecede yüksek ve yatırımcı güveni büyük ölçüde yapay zekânın gelecekte yaratacağı devasa verimlilik artışlarına dayanıyor. Ancak, verimlilik artışlarına dair gelişmeler hâlâ belirsiz. Verimlilik istatistikleri henüz belirgin bir kırılma göstermiyor.

İnternet döneminde olduğu gibi, ölçülebilir kazanımlar teknolojik devrim dalgalarının ilk yıllarından çok sonra ortaya çıkıyor. Tarih, genel amaçlı teknolojilerin piyasaların beklediğinden daha yavaş yayıldığını gösteriyor.

1990’ların sonunda, internetin tüm iş modellerini dönüştüreceği inancı sürdürülemez değerlemeleri meşrulaştırmıştı. Bugün, yapay genel zekâ, trilyon dolarlık verimlilik sıçramaları ve friksiyonsuz otomasyon iddiaları benzer bir inanca işaret ediyor. Piyasalar çoğu zaman teknolojik dönüşümü, toplumların ekonomik ve kurumsal olarak hazmedebileceğinden daha hızlı fiyatlar.

Bazı benzerliklere rağmen, bugünkü tabloyu dot-com tarzı bir balon olarak nitelendirmek mümkün değil. İnternet balonu gelecekteki gelir vaadine dayanıyordu. Yapay zekâ patlaması ise, mevcut kârlılığa ve gelecekteki piyasa egemenliği beklentilerine dayanıyor. İlki spekülatifti, ikincisi gerçek sanayi yatırımları ile uzun vadeli iyimserliğin bir karışımı görünümünde.

Eğer değerlemeler pahalı görünüyorsa, bu hem teknolojinin vaat ettiği dönüşümü, hem de küresel ekonomide yüksek büyüme arayan sermayenin bolluğunu yansıtıyor.

Bugünkü daha olası risk, dramatik bir çöküşten ziyade kademeli bir düzeltmedir – ki son haftalarda yaşanan da bu. Enerji kısıtları sertleşirse, yapay zekâ yatırımlarının getirileri beklentilerin altında kalırsa ya da yarı iletken üretimini zorlayan tedarik zinciri kesintileri yaşanırsa, sektör yeniden fiyatlanır. Bu anlamda, bugünkü değerlemeler, “olasılık primi” taşır. Diğer bir ifadeyle, teknolojik olarak mümkün fakat ekonomik olarak kanıtlanmamış bir geleceğe fiyat biçilir. Bu anlamda, düzeltmeler sağlıklıdır.

Teknolojik devrimler, finansal piyasaların beklediği hızda gerçekleşmez. İnternet dünyayı değiştirdi ama bunu balon söndükten sonra yaptı. Yapay zekâ da benzer bir yörünge izleyebilir. Uzun vadede büyük etki, kısa vadede ise aşırı iyimserlik.

Yapay zekânın ekonomileri dönüştürüp dönüştürmeyeceği sorusunun cevabı sanırım belli. Bu dönüşümün hızı bugünkü değerlemeleri haklı çıkaracak kadar güçlü mü? Piyasalar daha fazla tarih okur ve tarihten öğrenirse, böyle aşırılıklar olmaz, sonra da düzeltme gerekmez. Ben de bu yazıyı yazmak zorunda kalmam.

Kaynakça

Basu, S., & Fernald, J. (2007). Information and communications technology as a general-purpose technology: Evidence from U.S. industry data. German Economic Review, 8(2), 146–173.

Brynjolfsson, E., Li, Y., & Raymond, L. (2023). Generative AI at work (NBER Working Paper No. 31598). https://doi.org/10.3386/w31598

DeLong, J. B. (2002). Productivity growth in the 1990s: Technology, utilization, or adjustment? In R. Gordon & D. Bresnahan (Eds.), The economics of new goods (pp. 135–168). University of Chicago Press.

Hanson, R. (2001). What happened to the “new economy”? Journal of Economic Perspectives, 15(4), 3–24.

International Energy Agency. (2024). Electricity 2024: Analysis and forecast to 2026. https://www.iea.org/

Jovanovic, B., & Rousseau, P. (2005). General purpose technologies. In P. Aghion & S. Durlauf (Eds.), Handbook of economic growth (Vol. 1, pp. 1181–1224). Elsevier.

Kahin, B., & Varian, H. R. (Eds.). (2000). Internet publishing and beyond: The economics of digital information and intellectual property. MIT Press.

Shiller, R. J. (2000). Irrational exuberance. Princeton University Press.

Stiroh, K. (2002). Information technology and the U.S. productivity revival: What do the industry data say? American Economic Review, 92(5), 1559–1576.

Tunca, A. (2025). Arda Tunca yazdı… Yapay zekâda sermaye yoğunlaşması ve finansal düzeltme. ParaAnaliz. https://www.paraanaliz.com/2025/ekonomi/arda-tunca-yazdi-yapay-zekada-sermaye-yogunlasmasi-ve-finansal-duzeltme-g-126743/

Tunca, A. (2025). Arda Tunca yazdı… Teknoloji şirketleri: Ekonomik dengenin ötesinde bir dinamik. ParaAnaliz. https://www.paraanaliz.com/2025/ekonomi/teknoloji-sirketleri-ekonomik-dengenin-otesinde-bir-dinamik-g-126172/

Varian, H. (2023). AI and the economics of scale. Communications of the ACM, 66(10), 34–37.

Zhang, Q., Li, J., & Ren, Y. (2024). Global data center electricity demand and the scaling constraints of large language models. Energy Policy, 185, 113599.