AI tarafındaki hızlı büyüme, GPU’ların ekonomik değerine ilişkin eski kabulleri değiştirmeye başlamış görünüyor. NVIDIA CEO’su Jensen Huang, SpaceX CEO’su Elon Musk ve yarı iletken tedarik zinciri konusunda yakından izlenen yatırımcı Gavin Baker, farklı platformlarda benzer bir noktaya dikkat çekti: GPU’lar artık klasik anlamda hızla değer kaybeden varlıklar değil.
Elon Musk, SpaceX’in 2026 üçüncü çeyrek finansal görüşmesinde bunun temel nedenini AI yazılımındaki ilerlemeye bağladı. Musk’a göre modeller geliştikçe aynı güç tüketimi başına elde edilen “yararlı zeka” artıyor. Bu da watt başına hesaplama değerini zaman içinde aşağı değil, yukarı taşıyor. Musk, bunun eski H100 sistemlerinin bile yeni oldukları döneme kıyasla daha yüksek kiralama ücretleri görebilmesini açıkladığını belirtti.
Jensen Huang ise GTC Berlin’de GPU yaşam döngüsünün artık eskiden düşünülen 4 yıl seviyesinden 8 yıl veya daha üstüne çıkabildiğini söyledi. Huang, NVIDIA sistemlerinin yaygın kullanımı, yüksek performansı ve yazılımla sürekli güncellenebilmesi sayesinde uzun süre verimli kalabildiğini vurguladı. Ona göre bu sistemler hem üretken, hem farklı kullanım alanlarına uyarlanabilir, hem de dayanıklı.
Gavin Baker da GPU saatlik kiralama maliyetlerinin sert biçimde yükseldiğini ifade etti. Buradaki temel mantık, bir GPU saatinden daha fazla ve daha kullanışlı token üretilebildikçe o GPU saatinin ekonomik değerinin artması. Yani token fiyatları düşse bile, hesaplama kaynağının değeri ters yönde hareket edebiliyor.
Bu tablo özellikle AI inference ekonomisiyle bağlantılı. Huang, 1 GW AI hesaplama altyapısının yaklaşık $50 billion maliyetle kurulup yılda yaklaşık $40 billion gelir üretebildiğini, dolayısıyla geri ödeme süresinin 1 yılın biraz üzerinde olduğunu söyledi. Musk da AI hesaplama kapasitesinin GW başına $30 billion ile $50 billion arasında fiyatlandığını ve geri dönüş süresinin 1 yılın altında kalabildiğini dile getirdi.
Eski nesil A100 ve H100 hızlandırıcıların beklenenden yüksek ikinci el değeri koruması, B200 için ise ilk maliyetin %158’ine ulaşan artık değer örneği, pazardaki eğilimi somutlaştırıyor. Kısacası GPU, kullanım dışı kaldığında değersizleşmek yerine ikinci el zincirinde ekonomik üretkenliğini sürdürmeye devam ediyor.
