Devasa yapay zeka yatırımları sürerken, bu yatırımların Amerikan ekonomisine katkısı ve verimlilik üzerindeki etkisi tartışılıyor.

Yapay zeka (AI) patlaması, ABD’nin üretmediği donanımların muazzam miktarda ithalatına bağlı.

Bu durum, yatırımın ölçeği ile bunun resmi istatistiklerde, özellikle de GSYİH’de nasıl yansıtıldığı arasında alışılmadık bir uyumsuzluk yaratıyor.

Bu bağlamda tüm yatırımlar GSYİH’ye eşit oranda yansıtılmıyor. Yapay zeka altyapısının kurulması büyük ölçüde ithal çiplere, sunuculara ve ağ ekipmanlarına dayanıyor.

Bu da yatırım patlamasının bir kısmının hükümetin büyüme hesaplamalarında dengelendiği anlamına geliyor.

Yapay zeka, resmi verilerde kendine ait kapsamlı bir kategoriye sahip değil. Bu da iktisatçıları, yapay zekanın katkısını temel yatırım ve ticaret kategorilerinden çıkarsamaya itiyor.

Federal Rezerv (Fed) iktisatçıları Paul Soto, Mason Thieu ve Jeffrey Allen, bu ay yayınladıkları bir makalede şöyle yazıyor:

“Ulusal hesaplarda yapay zeka ile ilgili yatırımlara ayrılmış özel bir kalem bulunmaması ve altyapı geliştirmenin temelini oluşturan ekipmanların ithalat payının yüksek olması nedeniyle, son dönemdeki GSYİH büyümesinin ne kadarının yapay zeka ile ilgili yatırımlar tarafından desteklendiğini kesin olarak ölçmek daha büyük bir zorluk teşkil ediyor.”

Amerikan ekonomisi ilk çeyrekte yıllık bazda %2,1 oranında büyüdü. Fed iktisatçıları, yapay zeka harcamalarının (yani yazılım, veri merkezleri, enerji altyapısı ve bilgi işlem ekipmanlarına yapılan yatırımların) GSYİH büyümesine yaklaşık 0,73 puanlık bir katkı sağladığını tahmin ediyor.

Fakat ithal edilen yapay zeka ile ilgili parçaların yarattığı olumsuz etki olmasaydı, yapay zeka ile ilgili yatırımların tahmini katkısı daha büyük olurdu.

Sadece bilgisayar, çevre birimleri ve parçaların net ithalatı, büyümeden 0,45 puan düşürdü.

ABD’nin ithalatında yapay zeka ürünlerinin payı artıyor

Minneapolis Fed iktisatçısı Michael Waugh’un araştırmasına göre, yapay zeka ile ilgili ürünler, 2023’teki %15’lik orandan artış göstererek 2025 yılında ABD’nin toplam ithalatının %23’ünü oluşturdu.

Bu ithalatın yaklaşık yarısını bilgisayar donanımı oluşturuyor.

Geri kalan kısım ise yapay zeka veri merkezlerinin kurulması ve işletilmesi için gerekli olan elektrikli ekipman, ağ donanımı ve soğutma sistemleri gibi ürünleri içeriyor.

Trump yönetimi, bu yapay zeka ile ilgili girdilerin çoğunu geniş kapsamlı gümrük vergilerinden büyük ölçüde muaf tutmuştu.

2025 yılının sonlarında yapay zeka yatırımları ve ticaret dinamikleri daha da dikkat çekiciydi. Şirketler yılın son üç ayında yapay zeka donanımına büyük miktarda para aktardı ama ithalat hesaba katıldığında GSYİH’ye sağlanan artış büyük ölçüde ortadan kalktı.

Fed iktisatçıları, yapay zeka yatırımlarının net etkisinin “çeyrekler arasında önemli ölçüde değişiklik gösterdiğini, zira ithalatın keskin bir şekilde arttığı çeyreklerde bilgisayar, çevre birimleri ve parçaların net ihracatından kaynaklanan olumsuz etki, brüt yatırımın büyük bir kısmını dengelediğini” belirtiyorlar.

Net ihalat büyümeyi negatif etkiliyor

Fed iktisatçıları, ithalat hesaba katılmadan önce ilgili kategorilerdeki harcamaların GSYİH’ye yaklaşık 0,75 puanlık katkı sağlamasına rağmen, yapay zeka altyapı yatırımlarının GSYİH’ye sadece 0,14 puanlık katkı sağladığını tahmin ediyorlar.

Yapay zeka ekipmanlarının net ithalatı ise büyümeyi 0,61 puan düşürdü.

İktisatçılar, ekonominin Nisan-Haziran döneminde yıllık bazda %1,8 oranında büyüdüğünü öngörüyor. Rapor bugün (30 Temmuz) açıklanacak.

Goldman Sachs, yapay zeka ile ilgili ekipman harcamalarından kaynaklanan güçlü iş yatırımlarının yanı sıra, tüketici harcamalarında da bir toparlanma bekliyor.

Yapay zeka patlaması ayrıca, iktisatçıları ekonomiyi ölçme yöntemlerini yeniden düşünmeye zorluyor.

Büyümenin giderek daha fazla ithal donanım ve maddi olmayan yazılımlara dayanan teknolojilerden kaynaklanması nedeniyle, iktisadi faaliyetin geleneksel göstergelerini yorumlamak daha zor hale gelebilir.

Verimlilik meselesi: Artış AI’dan değil, sermaye kullanım oranı kaynaklı

Yapay zeka, birçok sektörde çalışanların verimliliğini artırıyor gibi görünüyor. ABD, son birkaç yılda ekonomi genelinde verimlilikte bir artış yaşadı. 

Fakat ilkinin, ikincisini mutlaka tetiklediği kesin değil. Tartışmaya yol açan yeni bir analiz, şirketlerin bir işçiden saat başına daha fazla üretim elde etmelerinin nedeninin, en azından şimdilik yapay zekayı yaygın olarak kullanmaktan ziyade, mevcut sermayeyi daha verimli kullanmalarından kaynaklandığını ortaya koyuyor.

Stripe’ın baş ekonomisti Ernie Tedeschi’ye göre, yapay zeka alanındaki gelişmeler bazı sektörlerde mikro düzeyde önemli kazançlar sağlıyor olabilir fakat şu ana kadar son birkaç yılın en önemli makro trendlerinden birinin itici gücü değil.

Son birkaç on yıldır beklenenin altında bir iyileşme kaydedildikten sonra işgücü verimliliğinde yaşanan artış, son birkaç yılda ABD ekonomisiyle ilgili en iyi haberlerden biri olmuştu.

Tedeschi, geçtiğimiz yıl boyunca çalışılan saat başına üretimin %2,5 arttığını, buna karşılık son 20 yılda yıllık artışın %1,6 olduğunu belirtti.

Bu fark küçük gibi görünebilir ama bu yüksek verimlilik sadece birkaç yıl boyunca sürdürülürse, birikimli bir etki yaratarak işçi başına gelir ve üretimi çok daha yüksek seviyelere çıkaracak.

Tedeschi, işgücü verimliliğinin artmış olmasına rağmen, toplam faktör verimliliğinin (yani sadece çalışma saati başına üretim değil, çalışma saati ve sermaye birimi başına üretim) pek değişmediğini tespit etti.

Sektörler genelinde inceleme yaptığında, yapay zeka kullanımının yaygın olduğu sektörlerde verimlilik artışının daha yüksek olduğunu fakat bu eğilimin pandemiden önce, yani yüksek kaliteli büyük dil modellerinin (LLM) yaygın olarak kullanılmaya başlanmasından önce, başladığını tespit etti.

Aksine, daha yüksek üretimin mevcut sermayenin daha verimli ve fazla şekilde kullanılmasından kaynaklandığını tespit etti.

Tedeschi şöyle yazdı:

“Halihazırda inşa edilmiş fabrikaların daha uzun süre çalışması, maliyeti karşılanmış sunucu rafları ve GPU kümelerinin daha fazla kullanılması ve mevcut otel odalarının daha fazla doluluk oranı gibi durumları düşünün. Ekonomistler buna ‘sermaye yoğunluğu’ veya ‘kullanım oranı’ diyor. Daha yüksek sermaye kullanım oranı, gerçek iktisadi kazançları temsil eder ama mikro verimlilikle aynı şey değildir.”

Tedeschi, Axios’a verdiği demeçte, ABD’nin yüksek verimlilik artışı yaşadığı bir dönemde olduğunu ve yapay zekanın da bu sürecin bir parçası olduğu ihtimalinin giderek daha olası hale geldiğini söylüyor ama uyarıyor:

“Fakat yapay zekanın bu süreçte nasıl bir rol oynadığı konusunda gerçekçi olmalıyız; çünkü bu, yapay zekanın büyüme yolunda sadece geçici bir dalgalanma mı, yoksa daha kalıcı ve dönüştürücü bir unsur mu olduğunu ayırt etmemize yardımcı olacaktır.”

Yapay zeka patlaması merkez bankalarını zorluyor

Merkez bankacıları, kağıt üzerinde fiyat istikrarını, güçlü bir işgücü piyasasını ve sağlam bir finansal sistemi korumaya çalışsalar da yapay zeka patlaması, bu üç alanda da karmaşıklığı artıran bir unsur olarak öne çıkıyor.

Uluslararası Ödemeler Bankası (BIS) tarafından hazırlanan bir rapor, yapay zekanın merkez bankacılarının politika belirlerken dayandıkları geleneksel göstergeleri belirsiz hale getirdiğini ortaya koyuyor.

Rapora göre bu durum, ekonominin hem arz hem de talep tarafını aynı anda etkiliyor ve hem yapısal hem de konjonktürel değişimleri tetikliyor.

ABD’de ve yapay zeka inovasyonunun diğer merkezlerinde, kısa vadede yaşanan yatırım patlaması, özellikle yarı iletkenler ve veri merkezlerinin diğer bileşenlerine yönelik talepte bir artışa yol açıyor.

Bu arada, borsadaki patlama, kağıt üzerindeki serveti artırarak tüketici talebini daha da artırıyor. Fakat bu servetin bir kısmının hayali olduğu ve er ya da geç patlayacak bir yapay zeka balonunun var olduğu yönünde endişeler var.

Yapay zekanın orta vadede büyük ölçekli iş kayıplarına yol açma riski mevcut olsa da, bunun gerçekleşmeye başladığına dair kanıtlar belirsiz.

Ayrıca, yapay zeka alanındaki ilerlemelerin üretkenlikte çok daha fazla artışa yol açtığı bir dünya, enflasyonu düşürmesi beklenen olumlu bir arz şokunu da beraberinde getiriyor.

BIS iktisatçıları Iñaki Aldasoro, Leonardo Gambacorta, Enisse Kharroubi ve Matthias Rottner şöyle yazıyor:

“Yapay zekanın etkilerine ilişkin büyük belirsizlik, para politikası ve finansal istikrar açısından çeşitli zorluklar ortaya çıkarıyor. Birincisi, yapay zeka hem konjonktürel hem de yapısal açıdan talep ve arzı aynı anda etkiliyor. Ayrıca, bu etkiler sektörden sektöre farklılık gösteriyor ve bu da altta yatan eğilimlerin değerlendirilmesini zorlaştırıyor. Belirsizliğin artması, politika ayarlamalarında hata yapma riskini artırıyor.”

Bugün sona eren politika toplantısında Fed’in yanı sıra yarın toplantı yapacak olan İngiltere Merkez Bankası ve Japonya Merkez Bankası da dahil olmak üzere merkez bankaları, temelde yapay zeka patlamasının bu değişkenleri hangi yöne, ne ölçüde ve hangi zaman diliminde değiştirdiğine dair gerçek zamanlı kararlar almak zorunda.