GÜNDEM: Küresel Çip Krizi ve Yapay Zeka Talebi
Türkiye'nin Geleneksel BT Sektörü Üzerindeki Etkileri
Günümüzün bilgi teknolojileri (BT) manzarası, iki güçlü ve eş zamanlı kuvvetin etkisi altında şekillenmektedir: temel donanımların tedarikinde yaşanan ciddi kısıtlamalar (küresel çip krizi) ve yapay zeka (AI) devriminin tetiklediği benzeri görülmemiş bir talep artışı. Özellikle Türkiye BT sektöründeki işletmelerin tedarik zorluklarını aşarak rekabet avantajını koruyabilmeleri için bu dinamiği stratejik olarak anlamaları hayati önem taşımaktadır. Temel sorun, tüm dijital teknolojilerin temel bileşenlerinin tedarikinin giderek zorlaşması ve tam da bu dönemde tarihin en kaynak-yoğun teknolojisi olan yapay zekanın kitlesel ölçekte benimsenmesidir. Bu yazı, yarı iletken endüstrisindeki arz yönlü krizin derinlemesine bir analiziyle başlayarak bu karmaşık etkileşimi incelemektedir.
Arz Krizi: Yarı İletken Sektöründeki Darboğazlar
Küresel çip krizi, yalnızca lojistik bir sorun değil, aynı zamanda ileri yarı iletken üretiminin aşırı karmaşıklığı ve yüksek risklerinden kaynaklanan temel bir krizdir. Bu arz yönlü sorun, tüm BT sektörünün karşılaştığı zorlukların temelini oluşturmaktadır. Üretimdeki temel darboğazlar, sektörün talebi karşılama kapasitesini ciddi şekilde kısıtlamaktadır.
Temel üretim zorlukları iki ana başlık altında toplanabilir:
-
Düşük "Tape-Out" Başarı Oranları: Bir çip tasarımının başarılı olup olmadığını doğrulamak için son haline getirilmiş tasarımın bir dökümhaneye gönderilerek prototipinin üretilmesi süreci olan "tape-out", tarihi bir düşüş yaşamaktadır. Bu düşüş, sektörün 28nm'den 14/7nm(*) gibi daha küçük ve karmaşık düğümlere geçişi ve özellikle otomotiv ve endüstriyel sektörlerde güvenlik özelliklerinin tasarımlara entegre edilmesi gibi faktörlerle ilişkilidir.
-
Durgun Üretim Verimliliği ("Yield"): Bir dökümhanenin "can damarı" olarak kabul edilen çip verimliliği ("yield"), toplam üretilen çip sayısına oranla işlevsel olan çiplerin yüzdesini ifade eder. Düşük verimlilik oranları, sektörün büyümesini engelleyen önemli bir darboğaz olmaya devam etmektedir.
Bu üretim zorluklarının yanı sıra, dökümhane pazarı oldukça yoğunlaşmış bir yapı sergilemektedir. Sadece birkaç büyük oyuncu, en son teknoloji üretim kapasitesine sahiptir.
|
Kriter |
TSMC(**) |
Samsung |
Intel |
|
Pazar Payı (2024) |
%62'lik ezici pazar payıyla hakim konumdadır. |
%10'luk bir pazar payına sahiptir. |
Aradaki farkı kapatmaya çalışan ikincil bir oyuncu konumundadır. |
|
Teknolojik Liderlik |
2022'de 3nm'lik seri üretime erken geçerek avantaj sağlamıştır. |
Süreç teknolojisi ve verimlilikle ilgili zorluklar yaşamaktadır. |
20A (2nm) ve 18A (1.8nm) süreçleri için agresif bir zaman çizelgesi belirlemiştir. |
|
Önemli Müşteriler |
Apple, AMD ve Nvidia gibi yüksek değerli müşterilere sahiptir. |
TSMC'ye kıyasla üst düzey müşterileri çekmekte zorlanmaktadır. |
Daha önemli bir oyuncu olmak için daha fazla müşteri çekmeyi hedeflemektedir. |
Yarı iletken endüstrisindeki bu köklü üretim zorlukları ve pazar yoğunlaşması, yapay zeka sektöründen gelen talep patlamasıyla birleşerek mevcut krizi daha da derinleştirmektedir.
Talep Patlaması: Yapay Zeka Devriminin Donanım İhtiyacı
Yapay zeka devrimi, bilişim gücüne yönelik doymak bilmez bir iştah yaratarak donanım tedarik zincirlerini dönüştürmektedir. Bu durum, doğrudan önceki bölümde ele alınan gelişmiş yarı iletkenlere yönelik devasa bir talebe dönüşmektedir. Gelişmiş yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken kaynaklar katlanarak artmakta ve donanım tedarik zinciri üzerinde yoğun bir baskı oluşturmaktadır.
Stanford HAI raporundan alınan veriler, yapay zeka modeli geliştirmenin ölçeğindeki ve maliyetindeki üstel büyümeyi açıkça göstermektedir:
-
Artan Eğitim Maliyetleri: 2017'de orijinal Transformer modelinin tahmini eğitim maliyeti yaklaşık 670 dolar iken, 2023'te OpenAI'nin GPT-4 modelinin maliyeti yaklaşık 79 milyon dolara yükselmiştir. Bu maliyet artışı, en son teknoloji yapay zeka için gereken kaynakların ne denli büyüdüğünü göstermektedir.
-
Devasa Bilişim (Compute) Gereksinimleri: AlexNet'in eğitimi için gereken 470 petaFLOP'luk bilişim gücü, orijinal Transformer modeli için 7.400 petaFLOP'a çıkmıştır. Bu eğilim, modellerin artan karmaşıklığını ve veri hacimlerini yansıtmaktadır.
-
Endüstri Hakimiyeti: 2024 yılında endüstri 55 önemli yapay zeka modeli üretirken, akademi hiç üretememiştir. 2014'ten bu yana en çok önemli model üreten kurumlar Google (187), Meta (82) ve Microsoft (39) olmuştur. Bu durum, modern yapay zeka geliştirmenin ne kadar kaynak-yoğun olduğunun altını çizmektedir.
Bu teknolojik gelişmelerle paralel olarak, yapay zekanın kurumsal dünyada benimsenmesi de hızla artmaktadır. Stanford HAI ve McKinsey & Company anket verilerine göre, en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanan kuruluşların oranı 2023'te %55 iken 2024'te %78'e fırlamıştır. Özellikle üretken yapay zeka kullanımı, 2023'teki %33'lük orandan 2024'te %71'e çıkarak iki kattan fazla artmıştır.
Bu eğilimlerin nihai sonucu şudur: Kaynak-yoğun yapay zeka sistemlerinin bu denli yaygın bir şekilde iş dünyasına entegrasyonu, yüksek performanslı çipler için aralıksız ve büyük ölçekli bir talep yaratmakta ve bu talep, daha önce tartışılan arz yönlü darboğazlarla doğrudan çarpışmaktadır.
Kesişim Noktası: Geleneksel BT Sektörüne Yansımalar
Sınırlı ve yoğunlaşmış çip arzının, kaynak-yoğun yapay zeka talebindeki patlamayla çarpışması, dünya genelindeki geleneksel BT sektörü için somut ve yıkıcı etkiler yaratmaktadır. Bu durum, işletmelerin en temel teknoloji tedarik süreçlerini bile yeniden düşünmelerini gerektiren bir baskı ortamı oluşturmaktadır.
Bu arz-talep dengesizliğinin işletmeler için doğrudan sonuçları şunlardır:
-
Uzatılmış Tedarik Süreleri: Dizüstü bilgisayarlar, sunucular, yönlendiriciler ve ağ donanımları gibi temel ekipmanların teslim süreleri haftalarca, hatta aylarca uzayabilmektedir.
-
Operasyonel Riskler: BT alımlarını ertelemenin sonuçları arasında haftalar süren kesintiler, gelir kaybı, proje gecikmeleri ve çalışan verimliliğinde düşüş yer almaktadır.
-
Güvenlik Zafiyetleri: Yeni ekipmanları beklerken güncelliğini yitirmiş veya arızalı cihazlara güvenmek, işletmeleri ciddi siber güvenlik risklerine maruz bırakmaktadır.
Küresel ölçekteki işletmeler için temel çıkarım, rutin teknoloji yükseltmelerinin ve tedarik süreçlerinin artık operasyonel kesinti risklerini azaltmak için ciddi bir ön planlama gerektirmesidir.
Bu küresel etkiler, Türkiye pazarındaki işletmeler için de benzer zorluklar anlamına gelmektedir. Ancak, yerel pazarın dinamikleri ve stratejik yanıtları, bu zorlukların üstesinden gelmede belirleyici olacaktır.
Türkiye Perspektifi: Yerel BT Sektörü İçin Zorluklar ve Stratejiler
Türkiye, küresel teknoloji ekosisteminin bir parçası olarak aynı tedarik zinciri baskılarına maruz kalmaktadır. Ancak ülkenin kendine özgü özellikleri ve alacağı stratejik kararlar, bu küresel krize vereceği yanıtı şekillendirecektir.
Türk işletmelerinin karşılaşması muhtemel temel zorluklar şunlardır:
-
Ekipman Tedarik Gecikmeleri: Küresel benzerleri gibi Türk şirketleri de yeni işe alımları ve genişleme projelerini etkileyen, çalışan dizüstü bilgisayarları ve ağ altyapısı gibi kritik donanımlar için uzun bekleme süreleriyle karşı karşıyadır.
-
Verimlilik ve Gelir Kaybı: Gerekli donanımın zamanında temin edilememesi, operasyonel kesintilere ve proje gecikmelerine yol açarak üretkenliği ve geliri doğrudan olumsuz etkileyebilir.
-
Artan Güvenlik Riskleri: Tedarik gecikmeleri nedeniyle eskiyen ekipmanların kullanılması, Türk işletmelerini daha büyük siber güvenlik zafiyetlerine maruz bırakmaktadır.
Bu zorlukları hafifletmek için Türk işletmelerinin benimseyebileceği proaktif stratejiler bulunmaktadır:
-
İhtiyaçları Önceden Tahmin Etme: Şirketler, teknoloji ihtiyaçlarını aylar öncesinden öngörmelidir. Örneğin, yeni bir çalışan işe başlamadan en az 30 gün önce dizüstü bilgisayar siparişi verilmeli, sunucu gibi kritik altyapı bileşenleri ise 60-90 gün öncesinden planlanmalıdır.
-
Proaktif Yükseltme: Eskiyen ekipmanlar, bir kriz anında tepki vermek yerine arızalanmadan önce değiştirilmelidir.
-
Yönetilen BT Hizmetlerinden (MSP) Faydalanma: Yönetilen BT Hizmet Sağlayıcıları ile ortaklık kurmak, toplu ekipman siparişlerine ve güçlü satıcı ilişkilerine erişim sağlayarak bekleme sürelerini potansiyel olarak en aza indirebilir.
Bu stratejik planlamayı destekleyecek önemli bir unsur, Türkiye'nin yetenek havuzudur. Stanford HAI raporuna göre Türkiye, bilgi, teknoloji ve iletişim (ICT) mezunları arasında en iyi cinsiyet eşitliğine sahip ülke olarak öne çıkmaktadır. Bu nitelikli iş gücü, mevcut ortamda gereken karmaşık ve proaktif planlama ile teknoloji yönetimi stratejilerini uygulamak için kritik bir stratejik varlıktır.
Sonuç ve Stratejik Bakış
Geleneksel BT sektörü, yarı iletken tedarikindeki temel sınırlamalar ile yapay zeka patlamasının yarattığı üstel talep arasında sıkışmış durumdadır. Bu yeni normal, işletmelerin teknoloji tedarikine yönelik yaklaşımlarını temelden değiştirmelerini zorunlu kılmaktadır. İleriye dönük olarak, dayanıklılık ve rekabet gücü oluşturmak için belirli stratejik zorunluluklar öne çıkmaktadır.
-
Proaktif Planlama Esastır: Kritik BT donanımları için "tam zamanında" tedarik modeli artık geçerli değildir. Uzun vadeli tahmin ve planlama, operasyonel süreklilik için bir zorunluluk haline gelmiştir.
-
İş Birliği ve İnovasyon Zorunludur: Bu zorlukların üstesinden gelmek, tasarım ve üretimi iyileştirmek için yapay zeka destekli araçlardan yararlanmak da dahil olmak üzere sektör genelinde koordineli çabalar gerektirmektedir.
-
Yetenek Havuzu Stratejik Bir Avantajdır: Türkiye'nin geliştirmekte olduğu gibi nitelikli bir teknik iş gücü, teknolojik kesintileri yönetmek ve üstün planlama yoluyla tedarik zorluklarını rekabet avantajına dönüştürmek için hayati önem taşımaktadır.
Oktay Şükür
Yönetim İş Geliştirme Danışmanı
(*) nm (nanometre) değeri, yarı iletken üretim teknolojisinin
“ölçek düğümünü” (process node) ifade eder. Bu değer, bir çip üzerindeki
transistörlerin boyutunu ve
yoğunluğunu gösterir.
-
28nm: 2010'ların başında yaygın kullanılan, daha “büyük” ve üretimi nispeten kolay bir teknolojidir.
-
14nm ve 7nm: Çok daha yeni, daha küçük, daha hızlı, daha az enerji tüketen ama aynı zamanda üretimi çok daha karmaşık ve maliyetli teknolojilerdir.
(**) Taiwan Semiconductor Manufacturing Company - yarı iletken çip üreticisi