2024'ün sonlarında Heidi'nin kurucu ortağı Yu Liu, doktorlara yönelik not alma startup'ını çalıştırmak için OpenAI, Anthropic ve Google'ın en yeni modellerine ayda 3 milyon dolara kadar harcadığını fark edince şoke oldu. Liu, “Gelirlerimiz iyiydi ama yapay zeka faturalarımızı çıktığımızda neredeyse hiç marjımız kalmıyordu” dedi.
Liu başlangıçta bu fahiş maliyetleri görmezden geldi. Yapay zekanın sunulması ucuzladıkça ve daha yaygın hale geldikçe yapay zeka laboratuvarlarının fiyatlarını düşüreceğini düşündü. Bu olmadı. Bunun yerine faturalar birikmeye devam etti. 2025'in ortalarına gelindiğinde artık bir şeylerin değişmesi gerektiğine karar verdi. Kaliforniya merkezli Fireworks'e yöneldi. Fireworks Heidi'nin kendi, daha ucuz yapay zekasını oluşturmasına yardımcı oldu; bunun için Fireworks'ün sitesinde barındırılan 280 açık modelden yararlanıldı. Büyük Amerikan laboratuvarlarının pahalı, kullanıma hazır modellerinin aksine geliştiriciler bu modellere veri besleyerek nasıl performans göstereceklerini değiştirebiliyor ve böylece maliyetleri düşüren özelleştirilmiş modeller oluşturabiliyor.
Yapay zeka faturasını yüzde 90 düşürdü
Liu, startup'ının iş yükünün yüzde 95'ini uzmanlaşmış, açık ağırlıklı modellere taşıyarak aylık yapay zeka faturasını neredeyse yüzde 90 oranında düşürdüğünü söylüyor. Nisan ayında 4,1 milyon dolar gelir elde eden şirket için bu ciddi bir tasarruf. Başka faydaları da oldu: Standart bir model yoğun saatlerde transkripsiyonları üretmek için 25 saniye harcarken, Heidi'nin kendi özel modeli bunu neredeyse anında yapabiliyordu.
Yapay zeka maliyet şoku, Amerikan şirketlerinin gündemindeki en popüler konulardan biri haline geldi. Şirketler son birkaç yıldır çalışanlarına tek bir talimat verdi: Yapay zekayı mümkün olduğunca çok kullanın. Teşvikler tersine dönüştü. Performans değerlendirmelerinde, yapay zekanın standart kullanım birimi olan pahalı token'ları tüketen çalışanlar ödüllendiriliyordu. Şirket içi sıralamalarda bonus peşindeki çalışanları birbirleriyle yarışarak “token efsanesi” ve “AI tanrısı” gibi unvanlar kazanıyordu.
Uber 2026 bütçesini dört ayda tüketti
Sonra fatura geldi. Uber, Anthropic'in kodlama aracı Claude Code'u kullanarak 2026 yılı yapay zeka bütçesinin tamamını dört ay içinde tüketmesiyle meşhur oldu. Amazon'un hiç kullanıma sunulmayan bir Claude projesine 1,8 milyon dolar harcadığı bildirildi. Salesforce bu yıl Anthropic'e 300 milyon dolarlık bir fatura çıkmasını bekliyor. Bilgi çalışanlarına yönelik yapay zeka araçları geliştiren Genspark'ın CTO'su Kay Zhu, “Bu sürdürülebilir değil” dedi.
Ama bu durum anlaşılabilir. İlerlemenin hızı karşısında alarma geçen şirketler yapay zekayı benimsemek için yarışıyor; hem çalışanlarını yapay zekayla donatıyor hem de onu ürünlerine entegre ediyorlar. Menlo Ventures ortağı Matt Murphy, “Geri durmak istemiyorlar” diyor. Ancak aynı zamanda bunun beraberinde getirdiği yüksek maliyetlerle de yüzleşmeleri gerekiyor. Yapay zeka doğası gereği pahalı; çünkü GPU'lar, elektrik, su ve gayrimenkul gibi devasa miktarda kaynak tüketiyor ve bunların hepsi çok büyük paralara mal oluyor. Tek bir gigavatlık veri merkezi 40 milyar doların üzerinde bir maliyete ulaşabiliyor.
Harcama dalgası
ABD şu anda toplam maliyeti 2,3 trilyon dolar olan 1.500'den fazla veri merkezi inşa ediyor. Fireworks CEO'su ve kurucu ortağı Lin Qiao, “Bu, işletmelerin maliyet yapısını ciddi biçimde değiştiriyor” dedi. Yapay zeka kullanan ürünler geliştiren şirketler için bu durum, yüzlerce kullanıcıdan binlere ve ardından milyonlara ölçeklenirken bariz bir soruna dönüşebiliyor. Qiao, “Ürün-pazar uyumuna ulaştığınızda, olası senaryolardan biri iflas edecek kadar büyümeniz” diye ekledi.
Gartner, küresel yapay zeka harcamalarının bu yıl 2,6 trilyon dolara yani dünya GSYH'sinin yüzde 2'sine ulaşacağını öngörüyor. Ağustos ayında Nvidia, Blackstone ve Goldman Sachs'ın da aralarında bulunduğu altı Wall Street deviyle 500 milyar dolarlık yapay zeka finansmanı sağlamak üzere anlaşma yaptı. Bunun temelinde tek bir varsayım yatıyor: Tüm bunları haklı çıkaracak kadar, neredeyse sınırsız bir talep olacak. OpenAI ve Anthropic birlikte 310 milyar dolar girişim sermayesi topladı. Buna ihtiyaçları var çünkü yapay zeka ürünlerini geliştirmek ve çalıştırmak akıl almaz derecede pahalı. Hızla büyüyorlar; son 12 aylık gelirlerinin her biri yaklaşık 25 milyar dolar olarak tahmin ediliyor, ancak bu rakam harcadıkları paranın yanına bile yaklaşmıyor.
Arena'nın CEO'su Anastasios Angelopoulos, modelleri performans ve fiyat açısından derecelendiren bir siteye atıfta bulunarak, “Şirketler her bir sorguya ne kadar harcadıklarını bile bilmiyor. Bilseler de bundan iğrenirlerdi” dedi. Şimdi altyapı yatırımlarına trilyonlarca dolar akarken şirketlerin yapay zeka maliyetlerini düşürmek için giriştiği çılgın yarış şu soruyu gündeme getiriyor: Sonunda, matematiğin en üst düzey yapay zeka laboratuvarları açısından çalışmasını sağlayacak kadar talep olacak mı?
Açık kaynaklı modellere geçiş
Sonuçta OpenAI ve Anthropic'in pahalı öncü modellerine kıyasla çok daha ucuz alternatifler var. DeepSeek, Alibaba, MiniMax ve Moonshot gibi Çinli şirketler eskiden büyük ABD laboratuvarlarının gerisindeydi ancak son dönemde arayı kapattılar. Üstelik son derece ucuzlar. Moonshot'ın Kimi K3'ü 15 dolara 1.500 sayfa metin üretebiliyor; Anthropic'in aynı işi yapması için Fable 5'ten talep ettiği 50 doların üçte birinden daha az. Alibaba'nın Qwen 3.8-Max'i bir web sitesinin açılış sayfasını 12 sente tasarlayabiliyor. OpenAI'nin GPT 5.6 Sol'u aynı işi üç kattan daha yüksek bir fiyata yapıyor.
Açık kaynaklı modellere geçiş tüm hızıyla sürüyor. Coinbase, temel programlama gibi basit görevleri daha ucuz Çin modellerine yönlendirerek yapay zeka harcamalarını yaklaşık yarı yarıya azalttı. DoorDash artık kod inceleme gibi “daha düşük seviyeli” işleri, diğer modellerin yanı sıra Moonshot'ın Kimi K2.6'sına devrediyor ve Anthropic'in öncü modelini daha zor görevler için saklıyor. Airbnb CEO'su Brian Chesky, Alibaba'nın Qwen modelini “hızlı ve ucuz” olarak nitelendirdi ve şirketin müşteri hizmetleri chatbot'unda kullanıyor. Ağustos ayında, geliştiricilere yüzlerce yapay zeka modeline erişim sağlayan yazılımın sahibi New York merkezli OpenRouter, yazılımından geçen token'ların yüzde 55'inin Çin modellerine gittiğini açıkladı. Bu oran 2025'in başında yüzde 4,5'ti. Yapay zeka kodlama startup'ı Factory'nin CEO'su Matan Grinberg, “Gerçek şu ki şu anda en iyi açık modeller Çin'den geliyor” dedi ancak Nvidia'nın Nemotron'u gibi yerli açık ağırlıklı modellerin de “oldukça iyi” olduğunu ekledi.
Rekabet fiyatları düşürüyor mu?
ABD'deki laboratuvarlar bu kadar sert bir rekabet karşısında sessizce beklemiyor. OpenAI, temmuz ayında orta seviye ve daha küçük modellerinin fiyatlarını yüzde 80'e varan oranlarda düşürdü; Anthropic ise en yetenekli modellerinin yarı fiyatına mal olan modeller çıkardı. Genel olarak token fiyatları yılın başından bu yana yaklaşık yüzde 70 oranında düştü. Grinberg, “Modeller arasında daha fazla rekabet olduğunda hepimiz sevinmeliyiz, çünkü bu hepimizin en düşük maliyetle en iyi deneyimi yaşayacağı anlamına geliyor. Açık modeller olmasaydı, OpenAI'nin maliyetleri bu kadar düşüreceğini sanmıyorum” ifadelerini kullandı.
Token'lar ucuzlasa bile yapay zeka daha yetenekli hale geldikçe maliyetler hızla artabiliyor. Günümüzün en iyi modelleri artık yalnızca soruları yanıtlayan chatbot'lar değil. Claude Code gibi araçlar, sorunları çözmek için birlikte çalışan onlarca, hatta yüzlerce ajanı devreye sokuyor; daha fazla zaman “düşünüyor” ve çok daha fazla token kullanıyorlar. Genspark'tan Zhu, Palo Alto merkezli startup'ı Çin'in açık kaynaklı modellerine geçtikten sonra PowerPoint slaytı oluşturma gibi görevlerde yüzde 50 daha az harcama yapıyor.
Buna karşılık bir grup startup, işletmelerin yapay zekayı nasıl kullandıkları konusunda daha akıllı davranmalarına yardımcı oluyor. Çözümler, yapay zeka trafiğini akıllıca daha ucuz modellere yönlendiren yönlendiricilerden, çalışanların dizüstü bilgisayarlarında sessizce çalışarak yapay zeka harcamalarını izleyen ve takip eden ajanlara kadar uzanıyor. Hatta bir araştırmacı, küçük bir yuvarlak solucanın beyninden ilham alarak daha az kaynak kullanan tamamen yeni bir yapay zeka mimarisi üzerinde çalışıyor.
Bu yeni girişimler arasında dört yaşındaki Fireworks, Amerikan şirketlerinin yapay zeka harcamalarını kontrol altına alma konusundaki çaresiz ihtiyacından belki de en fazla yararlanan şirket oldu. Şirketin yazılımı, Uber, Shopify, Upwork ve DoorDash'in yanı sıra Cursor, Cognition ve Harvey gibi önde gelen startup'ların da bulunduğu yaklaşık 10.000 kurumsal müşterisinin, daha ucuz ve çoğu zaman Çin menşeli modellerin üzerine kendi özel verilerini kullanarak uzmanlaşmış yapay zeka sistemleri oluşturmasına yardımcı oluyor. Bu yalnızca maliyetleri düşürmüyor. Aynı zamanda şirketlere modellerinin nasıl çalıştığı üzerinde çok daha ayrıntılı bir kontrol sağlıyor.
Geliştiriciler yalnızca birkaç satır kod ve bir kredi kartıyla dünyadaki herhangi bir açık modeli deneyebilir, ince ayar yapabilir ve çalıştırabilir. Pahalı ve talebin yüksek olduğu GPU'ları temin etme veya yeni modelleri verimli şekilde çalıştırmak için donanımı yeniden tasarlama konusunda endişelenmelerine gerek yok. Fireworks bütün bunlarla ilgileniyor.
Forbes tahminlerine göre şirket 2025'te yaklaşık 250 milyon dolar gelir elde etti. Değerlemesi son dokuz ayda dört katına çıkarak 17,5 milyar dolara ulaştı. Böylece 50 yaşındaki Qiao, tahmini yüzde 6'lık ve 1 milyar dolar değerindeki hissesiyle yeni bir milyarder haline geldi.