Citi: Citi AI haftalık raporu: Gemini model sıralamasında yeniden zirvede, sözleşmelere bağlanan bellek arzı hesaplama maliyetlerini artırıyor

Gemini yeniden zirvede: Ticari etkisi neden sınırlı?

Google'ın yeni çıkardığı Gemini 4 Carbon, Artificial Analysis Zekâ Endeksi'nde 59 puanla ilk sırayı aldı; Google en son Şubat ayında Gemini 3.1 Pro ile zirveye çıkmıştı. Zirvedeki kapalı kaynaklı modelin lider açık modele karşı üstünlüğü 27 puana çıkarak Haziran ayından bu yana en yüksek düzeye ulaştı.
Bu değerlendirme, 27 Ekim tarihli endeks güncellemesinden sonra yapıldı ve yeni endeks ağırlıklı olarak özel veri kümelerine dayanıyor. Carbon şu anda yalnızca siber savunma uzmanlarının kullanımına açık; bu nedenle Citi, doğrudan ticari etkisinin sınırlı olabileceğini düşünüyor.
Artificial Analysis'in görev ölçümlerine göre Carbon, GPT-6 Astra'nın 2.4 katı çıktı tokeni kullanıyor; ancak listelenen fiyatlara göre görev başına maliyeti yalnızca %24 daha yüksek. Bunun nedenlerinden biri Carbon'un çıktı tokenlerinin daha ucuz olması.

Bellek fiyatları yükselirken birikmiş siparişler de artmaya devam ediyor. Citi, Micron'un HBM4 12 katmanlı ürününün fiyatının yıllık bazda iki kattan fazla artmasını bekliyor; SK hynix, 2027–2028 dönemi kapasitesinin yarısından fazlasını sattı, Micron 2027 mali yılı sevkiyatlarının %75 üzerindeki kısmını taahhüt etti ve Samsung kapasitesinin %60–%70 arasındaki bölümünü uzun vadeli anlaşmalara ayırmayı planlıyor.
Citi, lider modellerin Artificial Analysis görevlerindeki maliyetlerinin yaklaşık %80 kadarının önbelleğe alınmış bağlamdan kaynaklandığını belirtiyor. Hesaplama tasarımı tam kabinlere ve paylaşılan bellek havuzlarına kaydıkça belleğin yerini almak zorlaşıyor: Uzun vadeli sözleşmesi olmayan küçük yapay zekâ bulut sağlayıcıları, belleği spot fiyatlardan almak zorunda kalabilir ve bu da GPU kira artışlarından elde edilen geliri dengeleyebilir.
Kira fiyatlarındaki ayrışma şimdiden görülüyor: Kasım 2025 tarihinden bu yana daha fazla belleğe sahip B300 kirası %69 artarken H100 aynı dönemde %33 yükseldi.

Nvidia'nın Minerva sistemi, bileşen arızalarını yapay zekâ ile tahmin ediyor ve arızalar işleri yavaşlatmadan sorunları gidererek mevcut GPU'lardan daha fazla hesaplama gücü açığa çıkarıyor. Görevler uzadıkça bu yetenek daha değerli hâle geliyor: Bu yıl Nisan ayında lider model, insanların tamamlaması 17 saat süren görevleri %50 başarı oranıyla yerine getirdi; bir yıl önce karşılık gelen süre 2 saatti.
Citi, GPU kıtlığı sürdüğü sürece verimlilik artışlarının yakın vadeli altyapı talebini etkilemesinin olası olmadığını değerlendiriyor. Test ekipmanı üreticisi Teradyne, yapay zekâ talebinin artık bellek, ara bağlantılar ve entegre sistemler gibi alanları kapsadığını ve bunun ilgili gelirleri yıllık bazda %70 artırdığını belirtiyor.

Google DeepMind'ın Genie 4 modeli, robotların simülasyon eğitimini daha gerçekçi hâle getiriyor; ancak Citi, eğitimle öğrenilen işletim politikalarının etkili olduğunu yalnızca gerçek dünya verilerinin kanıtlayabileceğini ve bu nedenle erken benimseyenlerin veri avantajı biriktirebileceğini düşünüyor.
İmalat sektöründe yazılımın benimsenmesi hâlâ finans sektörünün gerisinde: Ramp kullanan şirketler arasında Eylül ayında üreticilerin %61 kadarı yapay zekâ yazılımına ücretli aboneyken finans şirketlerinde bu oran %74 idi. SAP, sipariş, envanter ve bakım sistemlerinden robotlara görev göndermeye başladı; bu da robotların benimsenmesine katılması için şirkete yazılım üzerinden bir giriş noktası sağladı.
9 Kasım ile ayın 12 günü arasındaki robot öğrenimi konferansı, simülasyon teknolojisinin pilot uygulamalardan robot filolarının devreye alınmasına kadar geçen süreyi kısaltıp kısaltmadığını gösterebilir; süre kısalırsa Citi, fiziksel yapay zekânın donanım ve çıkarım talebine katkısının hızlanabileceğini düşünüyor.