Epoch AI: Çipler Kaç Yapay Zekâ Ajanı Çalıştırabilir?

Epoch AI araştırmacısı Jason Li, 2 Ekim 2026’da yayımlanan raporunda ilginç bir soruya cevap arıyor: Bugün kurulan donanım altyapısı aynı anda kaç yapay zekâ ajanı çalıştırabilir? Şirketler her yıl çip ve veri merkezlerine yüz milyarlarca dolar harcıyor. Bu yatırımın gerekçesi de çiplerin, bugün insanların yaptığı işleri yapacak ajanları çalıştırması.

Ne Değişti?

Rapor basit bir formüle dayanıyor: toplam etkin donanım ile her donanım biriminin aynı anda kaldırabildiği ajan oturumu sayısının çarpımı. Donanım tarafında ortak darboğaz olarak yüksek bant genişlikli bellek, yani HBM seçildi. Bunun nedeni, HBM’yi yalnızca üç şirketin üretmesi: Micron, Samsung ve SK hynix. Sevkiyatlar TrendForce verileriyle yeniden hesaplandı.

Kapalı modeller için ajan başına saatlik API harcaması, Codex ve Claude Code oturum kayıtlarından çıkarıldı. Açık modeller içinse doğrudan sunucu performans testleri kullanıldı. Temel varsayım, aktif bir ajan saatinin 30 dolar tuttuğu. Bu değer, gözlenen Codex ve Claude Code maliyetlerinin ortası olarak seçildi.

Tahminler Ne Söylüyor?

2025-2026’da sevk edilen HBM, öncü kapalı modellerle yaklaşık 16-56 milyon ajanı aynı anda çalıştırmaya yetebilir. 2027 sevkiyatları eklendiğinde bu aralık yaklaşık 30-170 milyona çıkıyor. Ajanlar haftada 168 saat çalışabildiği için bu kapasite, kabaca 67-240 milyon tam zamanlı çalışana denk geliyor. 2027’ye kadar ise 140-720 milyon. Karşılaştırma için ABD nüfusu yaklaşık 342 milyon.

Açık modellerde rakamlar çok daha büyük. Rapora göre DeepSeek V4 Pro, en verimli senaryoda yaklaşık 1,9 milyar ajanı aynı anda destekleyebilir.

Asıl çarpıcı sonuç talep tarafında. Etkin kapasitenin yalnızca yüzde 20’si kullanılsa bile yıllık API eşdeğeri harcama trilyonlarca doları bulmalı. Önde gelen model geliştiricilerinin yıllık geliri ise 100 milyar doların üzerinde. Yılda beş kat büyüme varsayılsa bile 2027 sonunda yaklaşık 1 trilyon dolara ulaşıyor ve bu, hesaplanan harcamanın oldukça altında kalıyor. Kısa alıntıyla rapor, hesaplama altyapısının “çıkarım talebinin önüne geçebileceği” riskine dikkat çekiyor.

Hesabın diğer varsayımları da raporda açıkça listeleniyor. Bir GB300 GPU saatinin kirası 5 dolar, kapalı modellerde gelirin sunum maliyetine oranı 5 ile 10 kat arasında kabul edildi. Yeni nesil HBM4 belleğin 2026 sevkiyatlarının yüzde 37,5’ini, 2027 sevkiyatlarının ise yüzde 80’ini oluşturacağı varsayıldı.

Kimi İlgilendiriyor?

Rapor yatırımcıları, veri merkezi planlamacılarını ve yapay zekânın iş gücüne etkisini inceleyen ekonomistleri doğrudan ilgilendiriyor. Kısa vadede güç bağlantılı veri merkezi alanındaki sıkıntıyla uzun vadeli olası arz fazlasının birlikte var olabileceği de vurgulanıyor.

Belirsizlik çok yüksek. Aralıklar, ajan saatinin fiyatı, gelir çarpanı ve bellek varsayımlarına göre büyük ölçüde değişiyor. Saatlik maliyet 10 dolara düşerse kapasite yaklaşık üç kat artıyor, 100 dolara çıkarsa onda birine iniyor. Yazar bu rakamların tahmin değil senaryo olduğunu, güven aralığı olarak da okunmaması gerektiğini özellikle belirtiyor. Ayrıca tüm donanımın ajan işlerine ayrılacağı varsayımı iyimser.

Fiyatların düşmesi iki yönlü etki yapıyor. Aynı performansın maliyeti hızla azalıyor, bu da yatırımı haklı çıkarmak için gereken geliri düşürüyor. Ama verimlilik arttıkça görev başına gereken donanım da azalıyor. Talebin artması ise ajanların daha yaygın, daha zor ve daha sürekli işlerde kullanılmasına bağlı.

Türkiye’den Kullanıcılar İçin

Kaynakta Türkiye’ye özel bir veri yok. Ancak ajan maliyetlerinin düşme eğilimi, Türkiye’deki şirketler için de anlamlı. Kapasite talebi aşarsa, ajan hizmetlerinin fiyatlarında rekabetin artması beklenebilir. Bu da küçük ölçekli işletmelerin ajanlara erişimini kolaylaştırabilir.