Büyük Teknoloji Şirketleri, 500 Milyon Dolarlık Faturalar Birikince Yapay Zeka Token'larını Geri Çekiyor

Amazon, Meta, Microsoft ve Uber, son haftalarda dahili yapay zeka token tüketim metriklerini geri çekti. Çalışanlar ölçülebilir bir iş çıktısı olmadan milyarlarca dolar değerinde hesaplama gücü tüketti. Bu, teknolojinin ana akım haline gelmesinden bu yana kurumsal yapay zeka harcamalarındaki en önemli düzeltme oldu.

"Sadece yapay zeka kullanmak için lütfen yapay zeka kullanmayın," dedi Amazon'un mühendislikten sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Dave Treadwell bu hafta çalışanlara. "Müşteri sorunlarını çözmek, iş sorunlarını çözmek ve yenilik yapmak için yapay zekayı kullanın."

Amazon, Business Insider'a göre 29 Mayıs'ta Kiro geliştirici platformunda yapay zeka token kullanımını takip eden dahili liderlik tablosu KiroRank'i kapattı. Pano, çalışanları "tokenmaxxing" yaparak puanlarını şişirmeye teşvik etmişti. Bu, yapay zeka ajanları aracılığıyla anlamsız görevler çalıştırarak token tüketmek ve sıralamalarda yükselmek anlamına geliyordu. Bir Amazon sözcüsü, aracın "kullanımdan kaldırıldığını" doğruladı ve "kullanım uğruna yapay zeka kullanımını teşvik etmek için asla tasarlanmadığını" söyledi.

Bu geri çekilme münferit değil. Meta, aynı hafta Claudenomics adlı kendi yapay zeka kullanım liderlik tablosunu kapattı. Fortune'a göre bu pano, 85.000 çalışan arasında token tüketimini takip ediyor ve en iyi 250 kullanıcıyı öne çıkarıyordu. Uber'in COO'su Andrew Macdonald, yakın zamanda şirketin artan yapay zeka harcamaları ile başarılı ürün teslimatı arasında net bir ilişki bulamadığını söyledi. Bunun nedeni, mühendislerinin Nisan ayına kadar tam yıllık Claude Code bütçesini tüketmesiydi. Microsoft, bu ayın başlarında Deneyimler ve Cihazlar bölümündeki Claude Code lisanslarını iptal etti ve mühendisleri kendi GitHub Copilot CLI'sına yönlendirdi.

Tokenları üretkenlik metriği olarak ele almanın maliyeti

Tokenlar, büyük dil modellerinin metni işlemek ve yanıtlar oluşturmak için kullandığı birimlerdir. Token bazlı fiyatlandırmada maliyetler, sonuçlarla değil kullanımla ölçeklenir. Şirketler, sonuçları ölçmeden tüketimi teşvik ettiğinde, sayıları şişirmenin bireyler için rasyonel ancak bütçeler için yıkıcı olduğu bir sistem yarattı.

İsmi açıklanmayan bir şirket, Axios'a göre kullanım limitleri belirlemeyi unutarak tek bir ayda Anthropic'in Claude'u için 500 milyon dolar harcadı. Bu tek müşteri, Anthropic'in tahmini 4,7 milyar dolarlık yıllık gelir akış hızının yaklaşık sekizde birini oluşturuyordu. Şirket kamuoyuna açıklanmadı, ancak sosyal medyadaki spekülasyonlar, 2026'da öncelikle yapay zeka ve veri merkezlerine olmak üzere yaklaşık 200 milyar dolar sermaye harcaması yapan Amazon'a odaklanmış durumda.

Amazon, Fortune'a göre geliştiricilerinin %80'inden fazlasının haftalık olarak yapay zeka araçlarını kullanması hedefini belirlemişti. Şirket şimdi ham token sayılarını "normalleştirilmiş dağıtımlar" adı verilen bir metrikle değiştirdi. Bu metrik, tüketilen tokenları değil, fiilen piyasaya sürülen yapay zeka destekli kodu ölçüyor.

Duolingo CEO'su Luis von Ahn yakın zamanda benzer bir iç sürtüşmeyi kabul etti. "Gerçek sonuçlar konusunda hesap verebilir değiliz," dedi Nisan ayında bir podcastte. Şirket, yapay zeka kullanımını çalışan performans değerlendirmelerine bağlama planını geri çekmişti.

Bunun yapay zeka altyapı harcamaları için anlamı

Geri çekilme, yapay zeka yatırımlarından vazgeçildiği anlamına gelmiyor. Amazon'un 200 milyar dolarlık CapEx taahhüdü devam ediyor. Google, I/O konferansında Gemini kullanımının Mayıs 2025'te aylık 480 trilyon tokenden Mayıs 2026'da aylık 3,2 katrilyon tokene fırladığını duyurdu. Bu artış, büyük ölçüde temel sohbet robotu sorgularından çok daha fazla hesaplama gücü tüketen ajan yapay zeka ve kodlama araçları tarafından yönlendiriliyor.

Ancak tüketim temelli metriklerden sonuç temelli metrikler geçiş, kurumsal yapay zeka değerinin nasıl ölçüldüğünde anlamlı bir değişimi temsil ediyor. Token başına yapay zeka araçları satan şirketler (Anthropic ve daha az ölçüde OpenAI dahil), müşteriler bütçeleri sıkılaştırırken yatırım getirisini gösterme konusunda artan baskıyla karşı karşıya. Microsoft'un GitHub Copilot'u gibi dahili araç sağlayıcıları, şirketler harcamaları entegre platformlara yönlendirdikçe fayda sağlayacak konumda.

Çinli yapay zeka laboratuvarı DeepSeek, V4 teknik raporunda modelinin dahili olarak Claude Sonnet 4.5'ten daha iyi performans gösterdiğini ve daha düşük maliyetli olduğunu belirtti. Bu, kurumsal yapay zeka rekabetinin bir sonraki aşamasının ham tüketimle değil, verimlilikle tanımlanacağının bir hatırlatıcısı.

Yatırımcılar için mesaj incelikli. GPU'ları yapay zeka eğitimi ve çıkarım iş yüklerinin büyük çoğunluğuna güç veren Nvidia, token yarışının birincil yararlanıcısı oldu. Kurumsal müşteriler daha fazla token yerine görev başına daha az token için optimize etmeye başlarsa, yapay zeka hesaplama talebi büyüme eğrisi düzleşebilir. Nvidia hisseleri, veri merkezi gelirinde sürekli üstel büyüme fiyatlandırarak ileriye dönük kazancın yaklaşık 35 katından işlem görüyor.

"Şirketler hala işleri çözmeye çalışıyor," dedi Prime Capital Financial CIO'su Will McGough, Wall Street Journal'a. "Daha fazla yapay zeka kullan"dan "işe yarayan yapay zekayı kullan"a geçiş daha yeni başlıyor.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz.