World Market Atlas’ın gelişmesine destek olun
Şirket değerlemesi sipariş ederek projenin gelişimine de destek olursunuz.
Projeyi destekleyin
Bireysel yatırımcılara yönelik bağımsız bir proje olan World Market Atlas’ın gelişmesine katkıda bulunun. Desteğiniz, analizler hazırlamamıza ve araçlarımızı geliştirmemize yardımcı olur.
Piyasa yorumları
Piyasalara, ekonomiye ve yatırımcılar için önemli olan olaylara bakış açım.
OpenAI ve Anthropic’in zararları: en ileri model yarışının ekonomisi ve finansal verileri karşılaştırmanın güçlüğü
Veriler 23 Eylül 2026 itibarıyladır. Medyada bildirilen rakamlar, tarihsel sonuçlar ve tahminler metin boyunca birbirinden ayrılmıştır.
Özet
Bu makale, en ileri yapay zekâ modellerini geliştiren iki önde gelen özel şirketin, OpenAI ve Anthropic'in faaliyet zararlarını, nakit tüketimini ve gelecekteki altyapı taahhütlerini inceliyor. Analiz, her şirketin “zararını” tanımlayan, bütünüyle karşılaştırılabilir ve kamuya açık biçimde doğrulanmış tek bir rakam bulunmadığını gösteriyor. Mevcut kaynaklar farklı ölçütler kullanıyor: faaliyet zararı, net zarar, negatif serbest nakit akışı, nakit tüketimi ve düzeltilmiş faaliyet kârı.
The Information'ın aktardığı hissedar belgelerine göre OpenAI'ın, 2026'nın ilk çeyreğinde $5.7 milyar gelir elde ederken $3.7 milyar nakit tükettiği bildirildi. Reuters, bu rakamları bağımsız olarak doğrulayamadığını belirtti. Financial Times'ın aktardığı bir tahmin daha da büyük bir ölçeğe işaret ediyor: habere göre OpenAI, 2026–2030 döneminde toplam $278 milyar negatif serbest nakit akışı bekliyor. Ancak bu, gerçekleşmiş bir zarar değil, bir tahmindir. Reuters
Anthropic için medya kaynakları, 2024'te yaklaşık $5.6 milyar nakit tüketimine ve bunun 2025'te $3 milyara indirilmesi planına işaret ediyor. Haberlere göre Anthropic, 2026'da ilk kez pozitif düzeltilmiş faaliyet sonucu öngördü. Bu, kendiliğinden pozitif net kâr veya pozitif serbest nakit akışı anlamına gelmez. Reuters
Anahtar kelimeler: OpenAI, Anthropic, yapay zekâ, nakit tüketimi, faaliyet zararı, serbest nakit akışı, hesaplama kapasitesi, en ileri modeller.
1. Giriş
Üretken yapay zekânın gelişimi, gelirleri olağanüstü hızla büyüyen; aynı zamanda veri merkezlerine, işlemcilere, enerjiye, iletim ağlarına, bulut altyapısına ve yüksek nitelikli çalışanlara daha önce görülmemiş ölçekte yatırım gereksinimi duyan şirketler ortaya çıkardı. OpenAI ve Anthropic, bu yarışın önde gelen katılımcıları arasında.
Finansal durumlarını değerlendirmek, geleneksel halka açık şirketleri analiz etmekten daha zor. Her ikisi de özel şirket olarak faaliyet gösteriyor ve ABD borsalarında işlem gören şirketlerin yıllık raporlarıyla karşılaştırılabilir, eksiksiz ve standartlaştırılmış konsolide finansal tablolarını kamuya açıklamıyor. Bu nedenle zararlarına ilişkin bilgilerin çoğu yatırımcı belgelerinden, hissedar sunumlarından, medyanın elde ettiği materyallerden veya yönetim açıklamalarından geliyor.
Reuters, birkaç olayda The Information veya Financial Times tarafından ilk kez yayımlanan rakamları bağımsız olarak doğrulayamadığını açıkça belirtti. Bu nedenle yöntem açısından doğru ifade, “OpenAI kesin olarak belirli bir tutarda zarar etti” değil; “belirli bir yayın kuruluşunun aktardığı belgelere göre şirketin belirli bir sonuç kaydettiği bildirildi” şeklindedir. Reuters
2. Araştırma yöntemi ve kaynak hiyerarşisi
Makale, belge analizini kullanıyor. Kaynaklar üç gruba ayrılıyor:
İmzasız sosyal medya paylaşımları, doğrulanmamış çevrimiçi derlemeler ve özgün kaynağı belirlenemeyen rakamlar analiz dışında tutuldu.
3. “Zarar” tek bir kavram değildir
OpenAI ve Anthropic hakkındaki tartışmalarda, farklı finansal ölçütler sıklıkla birbirine karıştırılıyor.
Faaliyet zararı, şirketin esas faaliyet maliyetleri gelirlerini aştığında ortaya çıkar. Bu maliyetler altyapıyı, araştırma ve geliştirmeyi, çalışan ücretlerini, satış ve yönetim giderlerini kapsar.
Net zarar, finansman maliyetleri, özkaynak araçlarının değerindeki değişimler, vergiler veya tek seferlik yeniden yapılandırma etkileri gibi faaliyet dışı kalemleri de içerir. Bu nedenle faaliyet zararından belirgin biçimde yüksek veya düşük olabilir.
Nakit tüketimi, şirketin faaliyetlerini ve yatırımlarını finanse etmesiyle bağlantılı olarak nakit kaynaklarının azalmasını ifade eder. Muhasebe zararıyla aynı değildir.
Negatif serbest nakit akışı, işletmenin ürettiği nakit akışlarının yatırımlarını finanse etmeye yetmediği anlamına gelir. Yapay zekâ laboratuvarlarında hem devam eden hesaplama maliyetleri hem de veri merkezi kapasitesi için yapılan çok yıllı anlaşmalar önemli olabilir.
Düzeltilmiş faaliyet kârı, hisse bazlı ücretlendirme gibi bazı giderleri dışarıda bırakabilir. Bu nedenle pozitif düzeltilmiş faaliyet sonucu, pozitif net kârla eşdeğer değildir.
Başka bir sorun, yıllıklandırılmış gelir hızı kullanımından doğar. Bu ölçüt, tam on iki ayda kazanılmış geliri ölçmek yerine son satış temposunu ileriye yansıtır. Anthropic, bu ölçütü son 28 gündeki kullanıma dayalı satışları 13 ile, aylık abonelik gelirini ise 12 ile çarparak tanımladı. Reuters Breakingviews'a göre Anthropic'in kuruluşundan 2025 sonuna kadar GAAP geliri $5 milyarı aşarken, açıklanan yıllıklandırılmış gelir hızı Şubat 2026'da zaten $19 milyara ulaşmıştı. İki rakam da doğru olabilir; ancak tamamen farklı şeyleri ölçerler. Reuters
4. OpenAI — çok yüksek sermaye tüketimi eşliğinde gelir büyümesi
4.1. 2026 ilk çeyrek rakamları
The Information'ın aktardığı hissedar belgelerine göre OpenAI'ın:
Reuters, bu bilgiyi 16 Haziran 2026'da yayımlarken haberi bağımsız olarak doğrulayamadığını belirtti. Reuters
Nakit tüketiminin gelire oranı yaklaşık olarak şöyleydi:
(3.7 ÷ 5.7) × 100% ≈ 64.9%
Bildirilen nakit tüketimi, böylece çeyreklik gelirin her bir doları başına yaklaşık 65 sente karşılık geliyordu. Bu oran faaliyet marjı olarak yorumlanmamalıdır: nakit tüketimi yatırımları, geçmiş taahhütlerden doğan ödemeleri ve işletme sermayesindeki değişimleri içerebilir.
4.2. 2025'e ilişkin kamuya açık olmayan rakamlar
Fortune, Haziran 2026'da gazeteci Ed Zitron ve Financial Times tarafından elde edilen OpenAI finansal tablo kopyalarını aktardı. Bu materyallere göre şirketin 2025 gelirinin yaklaşık $13.07 milyar, maliyet ve giderlerinin $34 milyar, faaliyet zararının ise yaklaşık $20.92 milyar olduğu bildirildi. Fortune
Bu rakamlar önemlidir; ancak halka açık bir şirketin raporuyla aynı temelde erişilebilen, kamuya açık biçimde doğrulanmış ve denetlenmiş sonuçlar olarak sunulmamalıdır. Medyanın elde ettiği belge kopyalarından geliyorlar. Dolayısıyla bu makalede, tartışmasız bir kamu finansal tablosu yerine destekleyici materyal işlevi görüyorlar.
Rakamlar doğruysa, faaliyet zararı gelirin yaklaşık %160'ına, toplam maliyetler ise satışların yaklaşık 2.6 katına karşılık gelir. Bu ölçek, hızlı gelir büyümesinin araştırma, altyapı, modelleri kullanıma sunma, dağıtım ve organizasyonun genişlemesi maliyetlerini karşılamaya henüz yetmediğini düşündürüyor.
4.3. 2030'a kadar tahmin
OpenAI'ın gelecekteki finansman gereksinimine ilişkin en önemli rakam, Financial Times'ın incelediği bildirilen bir şirket sunumundan geliyor. Reuters'a göre OpenAI şu tahminlerde bulunuyor:
Bu rakamların tamamı, gerçekleşmiş sonuçlar değil, şirket içi bir sunumun tahminleridir. Reuters haberi yayımlamadan önce OpenAI, haber hakkında doğrudan yorum yapmadı. Reuters
Bu plan, satışlar çok hızlı büyüse bile şirketin çok yıllı negatif nakit akışı dönemi beklediği anlamına gelir. Bu açıdan OpenAI'ın stratejisi altyapı geliştirmeye benziyor: şirket, varlıkların yarattığı gelir maliyetlerini bütünüyle karşılamadan önce hesaplama kapasitesini güvence altına alıyor.
4.4. Zararların finansmanı
OpenAI, 31 Mart 2026'da resmen, $852 milyar yatırım sonrası değerleme üzerinden $122 milyar taahhüt edilmiş sermaye topladığını açıkladı. Şirket ayrıca aylık yaklaşık $2 milyar gelir ürettiğini bildirdi. Bu bilgiler doğrudan şirketten geliyor; ancak kârlılığı doğrulamıyor. OpenAI
Yatırımcılardan sağlanan sermaye, ne satış geliridir ne de kâr. Negatif nakit akışlarının karşılanmasına, araştırmanın finanse edilmesine ve gelecekteki hesaplama kapasitesi tedariki için anlaşmalar yapılmasına yardımcı olur.
5. Anthropic — yüksek nakit tüketiminden bildirilen düzeltilmiş kârlılığa
5.1. 2024–2025 döneminde nakit tüketimi
Reuters, Şubat 2025'te The Information'a dayanarak Anthropic'in:
Anthropic, o dönemde Reuters'ın yorum talebine yanıt vermedi. Özellikle $3 milyarın, sonradan doğrulanmış yıllık sonuç değil, 2025'e ilişkin bir tahmin olduğu önemlidir. Reuters
Bu nedenle “Anthropic, 2025'te $3 milyar zarar etti” yazmak uygun değildir. Doğru ifade, Şubat 2025'te şirketin tüm yıl için yaklaşık $3 milyar nakit tüketimi öngördüğünün bildirilmiş olmasıdır.
5.2. Pozitif faaliyet sonucuna ilişkin ilk bildirilen tahmin
Reuters Breakingviews, Mayıs 2026'da Anthropic'in ilk çeyrekte $4.8 milyar gelir elde ettiğini ve ikinci çeyrek için $10.9 milyar beklediğini bildirdi. Habere göre şirket ayrıca bu dönem için $559 milyon düzeltilmiş faaliyet kârı öngörüyordu; bu, söz konusu ölçüte göre ilk kârlı çeyrek olacaktı. Reuters
Tahmin edilen düzeltilmiş faaliyet marjı yaklaşık olarak şöyleydi:
(0.559 ÷ 10.9) × 100% ≈ 5.1%
Reuters'a göre bu ölçüt, yeni modellerin eğitiminin tüm maliyetini içeriyor; ancak hisse bazlı ücretlendirmeyi dışarıda bırakıyordu. Dolayısıyla düzeltilmemiş faaliyet kârı veya net kârla eşdeğer değildi. Reuters
Financial Times, Eylül 2026'da Anthropic'in hissedarlarına art arda ikinci çeyrek için pozitif düzeltilmiş faaliyet kârı tahmini sunduğunu bildirdi. Reuters yine bilgiyi bağımsız olarak doğrulayamadığını belirtti; Anthropic de yayın öncesinde yanıt vermedi. Reuters
Bu tahminler, Anthropic'in faaliyet ekonomisinde olası bir iyileşmeye işaret ediyor; ancak şirketin şu sonuçlara ulaştığını henüz kanıtlamıyor:
5.3. Anthropic ile OpenAI neden düzeltme yapılmadan karşılaştırılamaz?
Reuters Breakingviews, Anthropic'in gelirinden dağıtım ortaklarına ait payın düşülmediğini belirtti. Buna karşılık OpenAI'ın, Microsoft'un payı düşüldükten sonraki geliri sunduğu bildirildi. Bu nedenle Anthropic tarafından bildirilen $1 gelir, OpenAI tarafından bildirilen $1 ile mutlaka aynı şeyi ifade etmez. Reuters
Maliyet tarafında da benzer bir sorun var. Anthropic'in düzeltilmiş faaliyet sonucu, hisse bazlı ücretlendirmeyi dışarıda bırakıyordu. Hızla büyüyen bir teknoloji şirketinde bu ücretlendirme, hemen nakit çıkışına yol açmasa da ekonomik açıdan önemli olabilir.
Dolayısıyla mevcut rakamlar, Anthropic'in kesin biçimde OpenAI'dan daha kârlı olduğu sonucunu sorumlu bir şekilde çıkarmaya yetmez. Yalnızca Anthropic'in pozitif düzeltilmiş faaliyet kârına daha hızlı ulaşan bir yol bildirdiği söylenebilir.
5.4. Anthropic'in finansmanı ve altyapı taahhütleri
Anthropic, Şubat 2026'da resmen $380 milyar yatırım sonrası değerleme üzerinden $30 milyarlık finansman turu açıkladı. O sırada $14 milyar yıllıklandırılmış gelir hızı bildirdi. Anthropic
Anthropic, Nisan 2026'da Amazon'la, on yılda AWS teknolojilerine $100 milyardan fazla harcama taahhüdü ve 5 GW'a kadar hesaplama kapasitesinin güvence altına alınmasını içeren bir anlaşma açıkladı. Amazon aynı zamanda önceki $8 milyarın üzerine $5 milyar yatırım yapmayı, ayrıca $20 milyar daha yatırım yapma olanağıyla birlikte taahhüt etti. Anthropic
$100 milyar, Anthropic'in bugünkü zararı değildir. Gelecekte yerine getirilecek çok yıllı bir sözleşme taahhüdüdür. Bununla birlikte pozitif düzeltilmiş faaliyet kârı bildiren bir şirketin bile, gelecekteki altyapısı için devasa miktarda sermayeyi güvence altına almak zorunda olduğunu gösterir.
6. Mevcut rakamların özeti
Tablo, mevcut rakamların tutarlı bir karşılaştırma serisi oluşturmadığını gösteriyor. Bazı satırlar tarihsel sonuçları, bazıları tahminleri temsil ediyor; gelir ve kârlılık tanımları da farklılaşıyor.
7. Zararların başlıca nedenleri
7.1. En ileri modellerin eğitim maliyetleri
Ben Cottier ve ortak yazarlarının araştırması, hesaplama gereksinimi en yüksek ileri modellerin amortisman dikkate alınarak hesaplanan eğitim maliyetinin, 2016'dan itibaren yılda ortalama yaklaşık 2.4 kat arttığını gösteriyor. Yazarlar, incelenen projelerde hesaplama donanımının model geliştirme maliyetlerinin yaklaşık %47–64'ünü, özkaynağa dayalı ücretlendirme dahil araştırma ve geliştirme personelinin ise yaklaşık %29–49'unu oluşturduğunu tahmin etti. Enerjinin kendi payı çok daha küçüktü; genellikle %2–6 düzeyindeydi. arXiv
Çalışma, OpenAI veya Anthropic'in gerçek muhasebe kayıtlarını sunmuyor. Donanım, enerji, bulut ve personel verilerine dayanan bir maliyet modelidir. Önemi, eğitim maliyetlerinin elektrik alımının çok ötesine uzandığını göstermesidir. En önemli kalemler; işlemciler, sunucular, ağlar, altyapı amortismanı ve yüksek ücretli araştırma ekiplerinin çalışmasıdır.
7.2. Kullanıcılara hizmet sunmanın maliyeti
Eğitim tamamlandıktan sonra da model, her kullanıcı sorgusu için maliyet üretir. Bu çıkarım maliyeti; işlemcileri, belleği, ağları, veri merkezlerini ve enerjiyi kapsar.
Stanford AI Index, yaklaşık GPT-3.5 düzeyinde performansa ulaşan bir sistemin çıkarım maliyetinin, Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 kattan fazla azaldığını bildirdi. Donanım maliyetleri yılda ortalama yaklaşık %30 düşerken, enerji verimliliği yılda yaklaşık %40 arttı. Stanford HAI
Birim maliyetlerin düşmesi, toplam harcamanın mutlaka azalacağı anlamına gelmez. Kullanıcı sayısı, yanıt uzunluğu, ajan kullanımı ve daha gelişmiş modellere talep, donanım verimliliğinden daha hızlı büyürse toplam çıkarım faturası artmaya devam edebilir.
7.3. Hesaplama kapasitesi yarışı
Yapay zekâ laboratuvarları, hesaplama kapasitesini yıllar öncesinden güvence altına alıyor. Bu durum; gelişmiş hızlandırıcıların, transformatörlerin, şebeke bağlantılarının, soğutma sistemlerinin ve uygun donanıma sahip veri merkezlerinin sınırlı bulunabilirliğini yansıtıyor.
OpenAI'ın 2030 sonuna kadar öngördüğü $856 milyar altyapı harcaması ile Anthropic'in on yılda AWS teknolojilerine $100 milyardan fazla harcama taahhüdü, en ileri model geliştirmenin yalnızca yazılım üretiminden çok bir altyapı işine benzemeye başladığını gösteriyor. Reuters
7.4. Araştırma giderleri ve modellerin hızla eskimesi
Yeni bir model, aylarca araştırma, deney ve güvenlik testi gerektirebilir. Buna rağmen rakipler yeni nesil modellerini sunduğunda teknolojik üstünlüğü hızla aşınabilir.
Bu durum, araştırma ve geliştirme harcamalarının ekonomik açıdan daha hızlı değer kaybetmesine yol açar. Bir model teknik olarak çalışır durumda kalabilir; ancak fiyatının düşürülmesi veya daha yeni bir sistemle değiştirilmesi gerekebilir. Bu risk, eğitim maliyetlerine sürekli yeniden katlanma baskısını artırır.
8. Tartışma: zararlar zayıflık göstergesi midir?
Büyük zararlar, bir şirketin iş modelinin otomatik olarak etkisiz olduğu anlamına gelmez. Hızlı genişleme sırasında bir işletme, müşteri kazanmak, teknoloji geliştirmek ve gelecekteki altyapıyı güvence altına almak için bilinçli olarak negatif nakit akışını kabul edebilir.
Aynı zamanda devasa miktarda sermaye toplama becerisi, sürdürülebilir kârlılığı kanıtlamaz. Yatırımcı finansmanı, gelirin şu kalemleri karşılamaya başlaması gereken zamanı yalnızca erteler:
çıkarım maliyetleri + ortakların payları + araştırma ve eğitim + çalışan ücretleri + altyapı + diğer maliyetler
En büyük risk, model fiyatlarının eğitim ve hizmet sunma maliyetlerinden daha hızlı düşmesidir. OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI ve açık model sağlayıcıları arasındaki rekabet, fiyatları aşağı yönlü baskılayabilir. Böyle bir ortamda kullanıcı sayısındaki hızlı artış, marjların aynı oranda büyümesine mutlaka dönüşmez.
Buna karşılık programlama, belge analizi, müşteri hizmetleri ve idari süreçlerde artan otomasyon, basit sohbet robotu etkileşimlerinden çok daha değerli gelirler yaratabilir. Bu nedenle ekonomik açıdan kilit nokta yalnızca token hacmi değil, belirli bir iş problemini çözmek için ücret talep edebilme yeteneğidir.
9. Araştırmanın sınırlılıkları
Temel sınırlılık, iki şirket için aynı temelde hazırlanmış, kamuya açık ve eksiksiz finansal tabloların bulunmamasıdır. Bundan dört sorun doğuyor.
İlk olarak bazı rakamlar, medyanın aktardığı şirket içi belgelerden geliyor. İkinci olarak tarihsel sonuçlar bazen geleceğe yönelik tahminlerle karşılaştırılıyor. Üçüncü olarak şirketlerin gelir tanımları farklı. Dördüncü olarak düzeltilmiş sonuçlar; hisse bazlı ücretlendirme veya dağıtım ortaklarının payları gibi ekonomik açıdan önemli kalemleri dışarıda bırakabiliyor. Reuters
Bu nedenle mevcut materyallerle iki şirket için bütünüyle karşılaştırılabilir EBITDA, EBIT, net kâr veya serbest nakit akışı marjları hesaplanamaz.
10. Sonuçlar
OpenAI, olağanüstü büyük sermaye gereksinimi olan bir şirket olmaya devam ediyor. 2026'nın ilk çeyreğine ilişkin son haber, $5.7 milyar gelire karşı $3.7 milyar nakit tüketimine işaret ediyor; ancak Reuters bu rakamları bağımsız olarak doğrulamadı. $278 milyar negatif serbest nakit akışına ilişkin çok yıllı tahmin, yönetimin en azından on yılın sonuna kadar yoğun altyapı finansmanının süreceğini beklediğini düşündürüyor. Reuters
Anthropic de çok yüksek maliyetlere katlandı; bu, 2024 için bildirilen yaklaşık $5.6 milyar nakit tüketiminde görülüyor. Buna karşılık 2026 rakamları, pozitif düzeltilmiş faaliyet kârına geçişe işaret ediyor. Bu, kalıcı net kârla eşdeğer değildir: ölçüt, diğer kalemlerin yanı sıra hisse bazlı ücretlendirmeyi dışarıda bırakıyordu ve ortak paylarının muhasebeleştirilmesi OpenAI'ın yaklaşımından farklıydı. Reuters
Mevcut kanıtlar üç temel sonucu destekliyor:
İki şirketin zararları, hesaplama kapasitesini kontrol etmeye yönelik daha geniş bir yarışın parçası olarak anlaşılmalıdır. Bu modelde hesaplama kapasitesi, yalnızca cari bir gider değil, stratejik bir üretim kaynağına dönüşüyor. OpenAI ve Anthropic'in nihai ekonomik değeri, bugün güvence altına alınan altyapının ürettiği gelirin, gelecekteki finansman, bakım ve sürekli yenileme maliyetlerini aşıp aşmadığına bağlı olacaktır.
Kaynakça
Yayınlar, yazarın yayınlandığı andan itibaren kişisel görüşlerini yansıtır. Bunlar yatırım tavsiyesi değildir.