Yapay Zeka şirketleri karlı hale gelebilir mi?

GPT-5’in ekonomisinden çıkarılan dersler.

 

Jaime Sevilla, Hannah Petrovic, and ve Anson Ho / 29 Ocak 2026

Yapay zekâ modelleri karlı mı? Sam Altman ve Dario Amodei’ye sorarsanız , cevap evet gibi görünüyor; sadece ilk bakışta öyle görünmüyor.

İşte fikir şu: Her bir yapay zeka modelinin çalıştırılması, kendi Ar-Ge maliyetlerini karşılayacak kadar gelir sağlıyor. Ancak bu fazlalık, bir sonraki büyük modeli geliştirmenin maliyetleri tarafından aşılıyor. Dolayısıyla, her modelden para kazanmalarına rağmen, şirketler her yıl para kaybedebiliyor.

Eğer doğruysa bu çok önemli. Hızlı büyüyen teknoloji sektörlerinde yatırımcılar genellikle ileride büyük karlar elde etmek karşılığında bugünkü kayıpları kabul ederler. Dolayısıyla, yapay zeka modelleri kendi maliyetlerini şimdiden karşılıyorsa, bu yapay zeka şirketleri için sağlıklı bir finansal görünüm çizer.

Ancak Altman ve Amodei’nin sözlerine körü körüne inanamayız; CEO’ların şirketlerinin mali durumları hakkında olumlu bir tablo çizmelerini bekleriz. Ve haklı olsalar bile, modellerin ne kadar karlı olduğunu bilmiyoruz .

Bu konuya ışık tutmak için, dikkat çekici bir vaka incelemesi yaptık: OpenAI’nin mali durumuna ilişkin kamuya açık raporları kullanarak, GPT-5’in işletilmesinden elde edilen kârlar ve bunların Ar-Ge maliyetlerini karşılamaya yetip yetmediği konusunda tahmini bir değerlendirme yaptık. İşte bulduklarımız:

• OpenAI’nin karlı olup olmadığı, hangi kar marjından bahsettiğinize bağlıdır. Brüt kar marjını (muhasebe esasına göre) hesaplamak için gelirden işlem maliyetini çıkarırsak, bu ^oranyaklaşık %50 gibi görünüyor; bu, yazılım şirketleri için normalden (tipik olarak %60-80) daha düşük, ancak birçok sektörden daha yüksek.
• Ancak maaşlar ve pazarlama dahil olmak üzere diğer işletme maliyetlerini de çıkarırsanız, Ar-Ge giderlerini hesaba katmasanız bile OpenAI’nin büyük olasılıkla zarar ettiğini söyleyebiliriz .
• Dahası, OpenAI’nin GPT-5’in 4 aylık ömrü boyunca geliştirme maliyetlerini karşılayamamış olması muhtemeldir. Brüt karı bile hesaba katarsak, GPT-5’in görev süresi kendi Ar-Ge maliyetlerini karşılayacak kadar gelir getirmek için çok kısaydı. Dolayısıyla, eğer GPT-5 bir nebze de olsa temsili bir örnekse, en azından şimdilik yapay zeka modelleri geliştirmek ve çalıştırmak zarar ettiren bir faaliyettir.

Bu, GPT-5 gibi modellerin kötü bir yatırım olduğu anlamına gelmez. Kâr getirmeyen bir model bile ilerlemeyi gösterir; bu da müşterileri çeker ve laboratuvarların gelecekteki modelleri eğitmek için para toplamasına yardımcı olur; ve bu yeni nesil çok daha fazla kazanç sağlayabilir. Dahası, GPT-5’e yapılan Ar-Ge çalışmaları, GPT-6 gibi gelecekteki modelleri de muhtemelen bilgilendirecektir. Bu nedenle, bu laboratuvarların mali durumu başlangıçta göründüğünden çok daha iyi olabilir.

Detaylara inelim.

Bölüm I: Yapay zeka modelleri çalıştırmak ne kadar karlı?

Bu soruyu yanıtlamak için, “GPT-5 paketi” olarak adlandırdığımız bir vaka çalışmasını ele alıyoruz. ³ Bu paket, amiral gemisi modeli olan GPT-5’in ömrü boyunca sunulan OpenAI’nin tüm ürünlerini içerir: GPT-5 ve GPT-5.1, GPT-4o, ChatGPT, API ve benzerleri. ⁴ Ardından, paketin çalıştırılmasının gelirini ve maliyetlerini tahmin ediyoruz. ⁵

Gelir nispeten basittir: paket OpenAI’nin tüm modellerini içerdiğinden, bu sadece GPT-5’in ömrü boyunca, geçen yılın Ağustos ayından Aralık ayına kadar olan toplam gelirleridir . ⁶ Bu da 6,1 milyar dolara denk geliyor. ⁷

İlk bakışta 6,1 milyar dolar kulağa sağlıklı bir rakam gibi geliyor, ancak bunu GPT-5 paketinin işletme maliyetleriyle karşılaştırdığınızda durum değişiyor. Bu maliyetler dört ana kaynaktan geliyor:

1. Çıkarımsal işlem gücü : 3,2 milyar dolar . Bu, OpenAI’nin 2025 yılındaki toplam çıkarımsal işlem gücü harcamasına ilişkin kamuya açık tahminlere dayanmaktadır ve GPT-5’in görev süresi boyunca işlem gücünün tahsisinin, o dönemde elde edilen yıllık gelirin oranına orantılı olduğu varsayımına dayanmaktadır. ⁸
2. Personel tazminatı: 1,2 milyar dolar ; bunu OpenAI personel sayımlarından , hisse senedi tazminatı raporlarından ve H1B başvuruları gibi şeylerden çıkarabiliriz . Bununla ilgili büyük bir belirsizlik var: Hisse senedi tazminatının ne kadarı Ar-Ge’den ziyade modellerin çalıştırılmasına gidiyor? Hesaplamagücünün çıkarıma giden oranına denk gelen %40’ını varsayıyoruz . Personel dağılımının da aynı şekilde olup olmadığı belirsiz, ancak en iyi tahminimiz bu. ^9 10
3. Satış ve pazarlama (S&M): 2,2 milyar dolar , OpenAI’nin bu alandaki harcamalarının geçen yılın ilk ve ikinci yarıları arasında arttığı varsayımıyla. ^11 12
4. Hukuk, ofis ve idari giderler: 2024 yılındaki giderlerine kıyasla 1,6 ila 2 kat artış göstereceği varsayımıyla 0,2 milyar dolar. Bu rakam, ofis genişlemelerini , yeni ofis kurulumlarını ve artan iş gücüyle birlikte yükselen idari giderleri kapsamaktadır .

Peki kârlar ne durumda? Bir seçenek brüt kârlara bakmaktır. Bu, yalnızca bir modelin çalıştırılmasının doğrudan maliyetini hesaba katar; bu durumda bu, yalnızca 3,2 milyar dolarlık çıkarım hesaplama maliyetidir. Gelir 6,1 milyar dolar olduğundan, bu 2,9 milyar dolarlık bir kâra veya %48’lik bir brüt kâr marjına yol açar ve diğer tahminlerle uyumludur. ¹³ Bu, diğer yazılım şirketlerinden (tipik olarak %70-80 ) daha düşük olsa da, nihayetinde üzerine bir iş kurmak için yeterince yüksektir.

Öte yandan, dört maliyet türünün tamamını toplarsak, yaklaşık 6,8 milyar dolara ulaşırız. Bu, gelirden biraz daha yüksek, bu nedenle bu şartlar altında GPT-5 paketi 0,7 milyar dolarlık bir işletme zararı ve %-11’lik bir işletme marjı elde etti. ¹⁴

Analizi daha agresif veya daha muhafazakar varsayımlarla stres testine tabi tutmak, tabloyu pek değiştirmiyor: ¹⁵

Güven aralıkları Monte Carlo analizi ile elde edilir.

Ve bir sorun daha var: OpenAI, 6,1 milyar dolarlık gelirinin yaklaşık %20’sini Microsoft’a devretmek üzere bir anlaşma imzaladı , bu da kayıplarını daha da artırdı. ^{16 , 17} Bu, gelir anlaşmasının OpenAI için tamamen zararlı olduğu anlamına gelmiyor; örneğin, Microsoft da OpenAI ile gelir paylaşımı yapıyor. ¹⁸ Ve anlaşmanın model karlılığını nasıl gördüğümüzü önemli ölçüde etkilememesi gerekiyor; bu daha çok OpenAI’nin ekonomik yapısıyla ilgili gibi görünüyor, yapay zeka modellerinin temel bir özelliğiyle değil. Ancak OpenAI ve Microsoft’un bu anlaşmayı yeniden müzakere etmesi , bunun OpenAI’nin karlılığa giden yolunda gerçek bir engel olduğunu gösteriyor.

Özetle, yapay zeka modellerini çalıştırmak, makul brüt kar marjlarına sahip olmak anlamında muhtemelen karlıdır. Ancak OpenAI’nin pazarlama ve personel giderlerini de içeren işletme kar marjı muhtemelen negatiftir. Bununla birlikte, hızlı büyüyen bir şirket için işletme kar marjları yanıltıcı olabilir; satış ve pazarlama maliyetleri genellikle gelirle doğrusal olmayan bir şekilde artar, bu nedenle brüt kar marjları uzun vadeli karlılık için daha iyi bir gösterge olabilir.

Dolayısıyla rakamlarımız henüz Altman ve Amodei’nin görüşleriyle çelişmiyor. Ancak şimdiye kadar hikayenin sadece yarısını gördük; Ar-Ge maliyetlerini de hesaba katmamız gerekiyor, şimdi buna değineceğiz.

Bölüm II: Modeller yaşam döngüleri boyunca karlı mıdır?

Brüt kar marjlarına bakmamız gerektiği argümanını kabul ettiğimizi varsayalım. Bu şartlar altında, GPT-5 paketini çalıştırmak karlıydı. Ancak geliştirme maliyetlerini karşılayacak kadar karlı mıydı?

Teoride evet, sadece çalıştırmaya devam etmeniz gerekiyor ve er ya da geç bu maliyetleri karşılayacak kadar gelir elde edeceksiniz. Ancak pratikte, modellerin ömrü yeterli gelir elde etmek için çok kısa olabilir. Örneğin, rakip laboratuvarların ürünleri tarafından geride bırakılabilirler ve bu da değiştirilmelerini zorunlu kılabilir.

O halde cevabı bulmak için GPT-5 paketine geri dönelim. Brüt karının yaklaşık 3 milyar dolar olduğunu zaten hesapladık. Peki bu, Ar-Ge maliyetleriyle nasıl karşılaştırılıyor?

Bunu tahmin etmek oldukça zahmetli bir iş. OpenAI’nin 2025 yılında Ar-Ge’ye 16 milyar dolar harcadığını tahmin ediyoruz, ^ancak bunun bir kısmını GPT-5 paketine atfetmenin kavramsal olarak net bir yolu yok. Birkaç keyfi seçim yapmamız gerekecek: o1 ve o3 gibi önceki akıl yürütme modellerine yapılan Ar-Ge çalışmalarını da saymalı mıyız? Ya da deneyler başarısız olursa ve GPT-5’in nasıl eğitildiğini doğrudan değiştirmezse ne olacak? Bu sorulara nasıl cevap verdiğinize bağlı olarak, geliştirme maliyeti önemli ölçüde değişebilir.

Ancak yine de açıklayıcı bir hesaplama yapabiliriz: OpenAI’nin geçen Nisan ayında o3’ün piyasaya sürülmesinden sonra GPT-5 üzerinde Ar-Ge çalışmalarına başladığını varsayalım. O zaman, Ağustos ayındaki GPT- 5’in piyasaya sürülmesine kadar geçen dört ay boyunca OpenAI yaklaşık 5 milyar dolar Ar-Ge harcaması yapmış olur. ²¹ Ancak bu rakam, 3 milyar dolarlık brüt kârından daha yüksektir. Başka bir deyişle, OpenAI, GPT-5’in piyasaya sürülmesinden önceki dört ayda, GPT-5’in dört aylık süresi boyunca elde ettiği brüt kârdan daha fazla Ar-Ge harcaması yapmıştır.

Dolayısıyla pratikte, modellerin kullanım sürelerinin Ar-Ge maliyetlerini karşılamak için gerçekten de çok kısa olduğu görülüyor. Nitekim, GPT-5’in kısa kullanım süresi dış rekabetten kaynaklanıyordu; Gemini 3 Pro, üç ay içinde GPT-5 temel modelini geride bırakmıştı.

Bunu düşünmenin bir yolu, sınır modellerini hızla değer kaybeden altyapı gibi ele almaktır : rakipler veya halefler onları eskimiş hale getirmeden önce değerlerinin çıkarılması gerekir. Bu nedenle, yapay zeka ürünlerini değerlendirmek için hem çıkarımdaki kar marjlarına hem de kullanıcıların daha iyi bir şeye geçmesi için geçen süreye bakmamız gerekir. GPT-5 paketi örneğinde, brüt kar marjı açısından bile, tüm yaşam döngüsü boyunca kesinlikle karlı olmadığını görüyoruz.

Bölüm III: Yapay zeka modelleri karlı hale gelecek mi?

Dolayısıyla GPT-5 paketinin mali durumu, Altman ve Amodei’nin öne sürdüğünden daha az parlak. Diğer laboratuvarlardan diğer modeller hakkında doğrudan kanıtımız olmasa da, muhtemelen benzer bir durumdalar; örneğin, Anthropic, OpenAI’ye benzer brüt kar marjları bildirdi . Bu nedenle, GPT-5 paketinin diğer modelleri temsil edip etmediğini düşünmekte fayda var.

En önemli nokta şu ki, bu model yaşam döngüsü kayıpları mutlaka endişe kaynağı değil. Yapay zeka modellerinin bugün karlı olması gerekmiyor , şirketler yatırımcıları gelecekte karlı olacaklarına ikna edebildikleri sürece sorun yok. Bu, hızla büyüyen teknoloji şirketleri için standart bir durum.

Başlangıçta yatırımcılar, bir şirket piyasayı ele geçirdikten sonra sonunda nasıl karlı hale getireceğini çözeceğine inanarak, kâr yerine büyümeye değer verirler. Bunun en tipik örneği Uber’dir; 2023’teki ilk karlı yılından önce 14 yıl boyunca 32,5 milyar dolarlık bir açık biriktirdiler . Bu ölçüye göre, OpenAI gelişiyor: gelirler yıllık olarak üç katına çıkıyor ve tahminler sürekli büyüme gösteriyor. Bu gidişat devam ederse, karlılık çok muhtemel görünüyor.

Yapay zekanın uzun vadeli karlılığı konusunda gerçekten iyimser olmak için de nedenler var ; en önemlisi, yapay zekanın yaratabileceği değerin muazzam ölçeği. Yapay zeka şirketlerindeki birçok üst düzey yönetici , yapay zeka sistemlerinin ekonomik olarak değerli hemen hemen tüm görevlerde insanlardan daha iyi performans göstereceğini bekliyor. Eğer buna gerçekten yürekten inanıyorsanız, bu, iş gücü otomasyonundan trilyonlarca dolar gelir elde etme potansiyeli anlamına geliyor . Ortaya çıkan gelir artışı, düşük kar marjları ve kısa model ömürleri olsa bile, geliştirme maliyetlerini gölgede bırakabilir.

Bu büyük bir sıçrama ve bazı yatırımcılar bu vizyona inanmayacak. Ya da büyük gelir artışının otomatik olarak büyük karlar anlamına geldiğinden şüphe duyabilirler; ya Ar-Ge maliyetleri de gelir gibi artarsa? Bu yatırımcılar mevcut yapay zekanın kar marjlarına özel önem verebilir ve yapay zeka şirketlerinin yakın vadede nasıl karlı olabileceğine dair daha somut bir tablo isteyebilirler.

Bu yatırımcılar için de bir çözüm var. Yapay zekanın zekâ patlamasını tetikleyecek veya insan ömrünü ikiye katlayacak kadar iyi olacağına şüphe duysanız bile , yapay zeka şirketlerinin kâr elde edebileceği yollar hala mevcut. Örneğin, OpenAI şu anda bazı ChatGPT kullanıcılarına reklam sunuyor ve bu da kullanıcı sayısında herhangi bir artış olmasa bile yıllık 2 ila 15 milyar dolar arasında gelir sağlayabilir. ²² Bireysel tüketicilerin ötesine geçiyorlar ve giderek kurumsal benimsemeye yöneliyorlar . Algoritmik yenilikler, modellerin çalıştırılmasının her yıl birçok kat daha ucuz ve muhtemelen çok daha hızlı olabileceği anlamına geliyor . Ve kullanıcı tabanlarını ve kullanım yoğunluğunu artırmak için hala çok fazla alan var ; örneğin, ChatGPT’nin yaklaşık bir milyar kullanıcısı varken , internet kullanıcı sayısı yaklaşık altı milyar . Bunların birleşimi, on milyarlarca dolarlık gelir sağlayabilir .

Yapay zeka şirketleri için bunu yapmak kolay olmayacak, özellikle de bireysel laboratuvarların yapay zekanın “değer kaybeden altyapısı” sorunuyla yüzleşmesi gerekecek. Uygulamada, “en son teknoloji” genellikle bir modelin piyasaya sürülmesinden sonraki birkaç ay içinde sorgulanır ve Claude ve Gemini kullanıcıları kendine çekmeye devam ederse, en son GPT’den kar elde etmek zordur.

Ancak bu laboratuvarlar arası rekabet, tüm yapay zeka modellerinin karlı olmasını engellemiyor. Oligopollerde karlar genellikle yüksektir çünkü tüketicilerin geçiş yapabileceği sınırlı alternatifler vardır. Bir laboratuvar, bir tür algoritmik “gizli formülü” olduğu veya daha fazla işlem gücüne sahip olduğu için de öne geçebilir. ²³ Veya tüketicilerin model sağlayıcıları arasında geçiş yapmasını zorlaştıran sürekli öğrenme teknikleri geliştirebilirler .

Bu rekabet engelleri de aşılabilir. Şirketler kendi nişlerini oluşturabilir ve bunu bir ölçüde zaten gördük: Anthropic, “ihtiyacınız olan tek şey kod” misyonuna benzer bir şey peşinde , Google DeepMind ” zekayı çözmeyi ” ve bunu kanserden iklim değişikliğine kadar her şeyi çözmek için kullanmayı hedefliyor ve Meta , yapay zekâ dostlarını ölçülemeyecek kadar ucuz hale getirmeye çalışıyor . Bu, bireysel şirketlerin daha uzun süre gelir elde etmesini sağlar.

Peki yapay zeka modelleri (ve dolayısıyla yapay zeka şirketleri) karlı hale gelecek mi? Bunun çok mümkün olduğunu düşünüyoruz. GPT-5 paketine ilişkin analizimiz Altman ve Amodei’nin ima ettiğinden daha muhafazakar olsa da, daha önemli olan trenddir: Hesaplama marjları düşüyor, kurumsal anlaşmalar daha kalıcı hale geliyor ve modeller GPT-5 döngüsünün önerdiğinden daha uzun süre geçerliliğini koruyabiliyor.

Kaynaklar

https://epochai.substack.com/p/can-ai-companies-become-profitable