Capgemini Araştırma Enstitüsü tarafından hazırlanan yeni bir rapora göre, çoğu büyük kuruluş, maliyetleri kontrol altında tutmak için açık ağırlıklı yapay zeka modellerinin kullanımını artırmayı planlıyor. Raporda, on şirketten yaklaşık altısının yapay zekaya geçen yıl beklediklerinden veya bütçelediğinden önemli ölçüde daha fazla harcadığı ortaya çıktı.

Eylül 2026'da 10 ülke ve 13 sektörden 500 üst düzey yöneticinin katıldığı bir ankete dayanan rapor, kuruluşların %59'unun yapay zekaya beklenenden çok daha fazla harcama yaptığını ortaya çıkardı. Etkilenen kuruluşlar arasında harcamalar ortalama olarak beklenenden %24 daha yüksekti ve ankete katılan kuruluşların %21'i yapay zeka bütçelerini %30'dan fazla aştı. Çalışmanın temel bulgusu (Reuters'ın bildirdiği gibi, çoğu büyük firmanın faturaları sınırlamak için daha yüksek açık ağırlıklı yapay zeka kullanımını planladığı yönünde), kurumsal yapay zeka stratejilerinin maliyet disiplini aşamasına girdiğine işaret ediyor. Bulgular, işletmelerin modelleri nasıl satın alıp dağıtacaklarını yeniden düşünen daha geniş AI endüstrisi kapsamına rastlıyor.

Para nereye gidiyor

Rapor, işletmelerin yapay zeka dağıtımının toplam maliyetini tahmin etme biçimindeki kalıcı bir boşluğun altını çiziyor. Model kullanımı ve belirteçler gibi doğrudan harcamaların ötesinde kuruluşlar, hafife alınması kolay dolaylı maliyetleri de hesaba katmalıdır: Yapay Zeka çıktılarının insan gözetimi, Yapay Zeka tarafından oluşturulan hataların düzeltilmesi ve yönetişim çalışmaları.

Ankete katılan yöneticilerin yarısı, yapay zeka harcamalarının tam maliyetine ilişkin yeterli görünürlük olmadan onaylandığını söyledi ve yalnızca %56'sı, benimseme ölçekleri arttıkça yapay zeka maliyetlerinin nasıl değişeceğini tahmin etme yeteneklerinden emin olduklarını söyledi. Başka bir deyişle, çoğu kuruluş için yapay zeka bütçeleri, yapay zekayı geniş ölçekte çalıştırmanın gerçekte ne kadara mal olduğunu kimse tam olarak anlamadan önce belirlendi.

Capgemini Invent CEO'su Volker Darius rapora eşlik eden bir açıklamada, "Maliyet disiplini tek başına karlı bir yapay zeka mülkü yaratamayacak, tıpkı maliyet kontrolü olmadan değer yaratmanın sürdürülebilir olmayacağı gibi" dedi. "Kuruluşların maliyet, kalite ve iş değerini birlikte ölçmesi ve her görev için en uygun modeli kullanması gerekiyor."

Tek satıcılı bahislerden çok modelli stratejilere

Artan harcamalar, işletmeleri yapay zeka stratejilerini yapısal olarak yeniden düşünmeye sevk ediyor. Beş yöneticiden üçünden fazlası, kuruluşlarının önümüzdeki 12 ay içinde çoklu model stratejisini benimsemesini ve maliyet, performans, hız ve iş gereksinimlerine göre farklı yapay zeka modelleri seçmesini bekliyor.

Bu, birçok işletmenin sohbet robotlarından belge işlemeye kadar her şey için bir veya iki sınır model sağlayıcısı üzerinde standartlaştığı son iki yılın modelinden bir uzaklaşmaya işaret ediyor. Çoklu model yaklaşımı, şirketlerin basit, yüksek hacimli görevleri daha ucuz modellere yönlendirmesine ve pahalı sınır modellerini gerçekten gerektiren işler için ayırmasına olanak tanır.

Rapora göre, neredeyse beş kuruluştan üçü, açık ağırlıklı modellerin (parametreleri halka açık olan ve şirketin kendi altyapısında çalıştırılabilen modeller) ve belirli görevler için ayarlanmış daha küçük, özel modellerin kullanımını genişletmeyi planlıyor.

Açık ağırlıklı modeller neden güzel vakit geçiriyor?

Açık ağırlık segmenti, tescilli, yalnızca API modellerine alternatif olarak hızla büyüdü. Açık ağırlıklı modeller kendi kendine barındırılabildiğinden, istikrarlı, öngörülebilir iş yüklerine sahip kuruluşlar, jeton başına faturalandırmayı önleyebilir ve öngörülebilirlik için ticaret altyapısı ve operasyon maliyetleri gibi farklı bir maliyet eğrisi üzerinde pazarlık yapabilir. Sektör analizleri, açık ağırlık modellerinden elde edilen tokenlerin maliyetinin benzer tescilli tokenların çok altında olduğunu tahmin ediyor; ancak toplam ekonomi, kullanıma ve şirket içi mühendislik kapasitesine bağlı.

Capgemini bulguları, AI harcamalarının açıkça yarattığı değerden daha hızlı artması nedeniyle hesabın açık ağırlıklı ve küçük modellere doğru kaydığını gösteriyor. Bu çerçevede maliyet baskısı, yapay zekanın reddedilmesi değil (firmaların %59'u planlanandan daha fazla yapay zeka kullandığı için fazla harcama yaptı, daha az değil) fakat her model doların nereye gittiği konusunda kesinlik talebidir.

Yapay zeka pazarı için ne anlama geliyor?

Raporun çıkarımları aynı anda birkaç yönde kesiliyor. Tescilli model satıcıları için bu, kurumsal alıcıların, daha küçük veya açık bir modelin işe yarayacağı premium fiyatlı sınır API'lerinden uzaklaşmaya giderek daha fazla istekli olduklarının sinyalini veriyor. Bulut ve altyapı sağlayıcıları için çoklu model stratejileri, daha heterojen iş yükleri ve modeller arasında geçişi ucuz hale getiren hizmet araçlarına yönelik daha fazla talep vaat ediyor.

İşletmelerin kendileri için mesaj, yapay zeka maliyet yönetiminin deneysellikten ziyade finansal planlamaya daha yakın bir disiplin haline geldiği yönündedir. Raporun yapay zeka harcamalarının yarısının tam maliyet görünürlüğü olmadan onaylandığını ortaya koyması, birçok kuruluşun optimizasyon yapmadan önce daha iyi ölçümlere ihtiyaç duyacağını gösteriyor.

Capgemini Araştırma Enstitüsü raporu, kurumsal yapay zeka pazarının bir sonraki aşamasının yapay zekayı kimin benimsediği değil, onu karlı bir şekilde dağıtan tarafından tanımlanacağına ve büyük kuruluşlar içindeki model karışımının çok daha çeşitli hale gelmek üzere olduğuna dair giderek artan anket kanıtlarına katkıda bulunuyor.

---

Yapay Zekanın Önünde Olun

En son yapay zeka haberlerini, analizlerini ve buluşlarını tek bir yerden alın.

Daha fazla AI haberini okuyun →