Nvidia, yapay zekâ veri merkezlerinin finansmanını kolaylaştırmak amacıyla Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs ve KKR gibi büyük finans kuruluşlarının toplamda 500 milyar dolara kadar sermaye sağlayabileceği bir model üzerinde çalışıyor. Açıklanan tutar tek başına dikkat çekici olsa da, planın teknoloji sektörü açısından daha uzun vadeli sonucu, Nvidia GPU’ları için güçlü bir ikinci el pazarının oluşturulması olabilir. Şirket, veri merkezi yatırımlarında teminat olarak kullanılan grafik işlemcilerin beklenen değerlerini koruyamaması durumunda finansman sağlayan kuruluşların zararının belirli bölümünü karşılamayı taahhüt ediyor. Böylelikle Nvidia yalnızca yeni nesil hızlandırıcılarının satışını artırmayı değil, birkaç yıl kullanılmış donanımın da ekonomik değerini koruyabileceği daha geniş bir pazar oluşturmayı amaçlıyor. Bu yaklaşım başarılı olursa eski Nvidia GPU’ları daha küçük bulut sağlayıcıları, şirketler, araştırmacılar ve girişimler açısından daha erişilebilir seçenekler hâline gelebilir.
Plan kapsamında Nvidia’nın üstleneceği garanti sınırsız değil. Veri merkezi işletmecisinin kredi yükümlülüklerini yerine getirememesi ve kreditörün teminat gösterilen GPU’ları satmak zorunda kalması durumunda, donanımın defterlerde öngörülen değerin altında kalmasından doğan farkın yüzde 25’e kadar olan bölümünü Nvidia karşılayabilecek. Finans kuruluşları açısından bu mekanizma, birkaç yıl sonra ne kadar edeceği kesin olmayan yapay zekâ donanımını teminat olarak kabul etmenin riskini azaltıyor. Nvidia ise kendi bilançosunun tamamını ortaya koymadan veri merkezi projelerine daha fazla kurumsal sermaye çekmeye çalışıyor. Ne var ki yapay zekâ işlem kapasitesine yönelik talebin belirgin biçimde gerilemesi hâlinde GPU fiyatlarının düşmesi, Nvidia’nın garanti yükümlülüklerini artırırken aynı anda yeni donanımdan elde ettiği gelirin baskı altında kalmasına yol açabilir.
Nvidia ikinci el GPU pazarını yapay zekâ altyapısının parçası hâline getirmek istiyor
Finans dünyasında bu durum “wrong-way risk” olarak adlandırılan bir risk türüne karşılık geliyor. Temel sorun, Nvidia’nın ödeme yükümlülüğünün şirketin esas faaliyetlerinin de zayıfladığı koşullarda büyüyebilmesi. Yapay zekâ yatırımlarının beklenenden hızlı yavaşlaması veya daha verimli teknolojilerin mevcut GPU altyapısına duyulan ihtiyacı azaltması durumunda, ikinci el donanım değerleri tahminlerin altında kalabilir. Buna rağmen Nvidia CEO’su Jensen Huang, şirketin işlemcilerinin klasik PC donanımı gibi hızla değer kaybeden ürünler olarak değerlendirilmemesi gerektiğini savunuyor. Huang’a göre yapay zekâ sunucuları farklı müşterilere, bulut hizmetlerine veya işletmecilere aktarılabildiği için kullanım ömürleri boyunca gelir üretmeye devam edebilir ve bu geniş kullanıcı havuzu donanımın kalan değerini destekleyebilir.
Model, Nvidia’yı geçmişte Lucent Technologies’in uyguladığı finansman yöntemleriyle karşılaştıran yorumları da beraberinde getirdi. Telekomünikasyon ekipmanı üreticisi Lucent, dotcom balonu sırasında müşterilerine kendi ürünlerini satın alabilmeleri için finansman sağlamış ve piyasanın çökmesiyle ciddi sorunlarla karşılaşmıştı. Nvidia’nın durumu tamamen bu örnekten bağımsız değil; şirket OpenAI ve Anthropic gibi yapay zekâ laboratuvarlarının yanı sıra CoreWeave, Nebius, Firmus ve Lambda gibi altyapı sağlayıcılarına milyarlarca dolarlık yatırımlar ve finansman bağlantılarıyla destek verdi. Bloomberg’in hesaplamasına göre şirketin yaz aylarında üzerinde çalıştığı karşılıklı bağlantılı anlaşmaların toplam büyüklüğü 750 milyar dolara kadar ulaşıyor. Buna rağmen yeni modelde sermayenin ve temel finansman riskinin büyük bölümü Nvidia yerine bağımsız kurumsal yatırımcılar tarafından üstleniliyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Google Pixel Tag 29 dolarlık fiyatıyla AirTag’in karşısına çıkıyor
Türkiye’de yurt dışı dijital hizmet pazarı 320 milyar TL’ye ulaştı
Apple iPhone’ları kullanıma hazır teslim etmeyi planlamış
WhatsApp dolandırıcılık şüphesi gördüğünde kullanıcıyı uyaracak
Apple iPhone Ultra’da Samsung’un çözemediği soruna odaklandı
Huang da X üzerinden yaptığı açıklamada söz konusu düzenlemenin “döngüsel finansman” olup olmadığı yönündeki eleştirilere doğrudan yanıt verdi. Nvidia CEO’suna göre amaç, uzun vadeli bağımsız kurumsal sermayeyi yapay zekâ altyapısı pazarına çekmek. Şirketin GPU değerinin yalnızca belirli bölümünü koruma altına alması bu noktada Lucent örneğinden ayrılan temel unsurlardan biri oluyor. Bununla birlikte model, Nvidia’nın donanımına gelecekte de yeterli talep bulunacağı varsayımına dayanıyor. Bu varsayımın geçerliliği, yapay zekâ hizmetlerinin kullanımındaki büyümenin devam etmesine ve eski nesil hızlandırıcıların yeni işlemciler çıktıktan sonra da ekonomik biçimde çalıştırılabilmesine bağlı olacak.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Yeni finansman kaynaklarına duyulan ihtiyaç ise büyük teknoloji şirketlerinin son yıllardaki yüksek altyapı harcamalarıyla yakından ilişkili. Oracle gibi şirketler borç yüklerini artırırken Google yeni hisse ihraçlarına başvurdu ve Meta da veri merkezi yatırımları için yüksek miktarda nakit kullanıyor. Microsoft CEO’su Satya Nadella’nın son finansal sonuç görüşmesinde 1873 yılındaki demiryolu yatırımlarının ardından yaşanan finansal krizi ele alan bir kitabı önermesi de bugünkü sermaye harcamalarının ölçeğine yönelik tartışmalarla örtüşüyor. Demiryolları döneminde olduğu gibi, hızla büyüyen altyapının gelecekteki talebi olduğundan yüksek tahmin etme ihtimali yapay zekâ sektörü için de geçerli. Dolayısıyla Nvidia’nın planının başarısı yalnızca finansal mühendisliğe değil, veri merkezlerinde kurulan işlem kapasitesinin önümüzdeki yıllarda gerçekten kullanılmasına bağlı.
Nvidia açısından ikinci el GPU pazarının güçlenmesi bu belirsizliği kısmen dengeleyebilir. En yeni Blackwell veya sonraki mimarilere ihtiyaç duymayan şirketler, araştırma kurumları ve girişimler daha eski GPU’ları düşük maliyetle kullanarak çıkarım, model uyarlama veya daha küçük ölçekli eğitim görevlerini gerçekleştirebilir. Açık ağırlıklı yapay zekâ modellerinin yaygınlaşması da her iş yükünde en pahalı ve en yeni donanımın kullanılmasını zorunlu olmaktan çıkarıyor. Öte yandan performans başına enerji tüketimi, bellek kapasitesi ve yazılım desteği gibi etkenler eski hızlandırıcıların ekonomik ömrünü belirlemeye devam edecek. Yeni GPU nesillerinin verimlilik farkı çok hızlı büyürse düşük satın alma fiyatına rağmen eski donanımı çalıştırmanın elektrik ve işletme maliyeti avantajı ortadan kaldırabilir.
Nvidia’nın 500 milyar dolara kadar ulaşabilecek planı bu nedenle yalnızca daha fazla veri merkezi inşa edilmesini sağlayacak bir finansman düzenlemesi olarak değerlendirilemiyor. Şirket aynı zamanda GPU’ların kullanım ömrü boyunca alınıp satılabildiği, farklı kullanıcı gruplarına aktarılabildiği daha likit bir donanım pazarı oluşturmak istiyor. Bunun Nvidia için belirgin bir avantajı var; ikinci el değeri güçlü kalan bir GPU, ilk satın alma sırasında veri merkezi işletmecileri açısından da daha cazip bir varlığa dönüşebilir. Buna karşılık yapay zekâ talebindeki sert bir düşüş, hem yeni GPU satışlarını hem de Nvidia’nın korumayı taahhüt ettiği ikinci el değerlerini aynı anda etkileyebilir. Planın dengesi de tam olarak burada kuruluyor: Nvidia yapay zekâ altyapısına daha fazla kurumsal sermaye çekebilirken, bunun karşılığında yıllanmış GPU’larının gelecekte de gerçek ve sürdürülebilir bir kullanım alanına sahip olacağına finansal olarak güvence vermiş oluyor.
