Tüketici yapay zekâsında büyüme var, kârlılık yok

Tüketicilere yönelik yapay zekâ ürünleri son günlerde yeniden ilgi toplamaya başladı. Meta’nın kişisel asistanı Muse ve bu ürüne eşlik eden pelüş görünümlü Jolly karakteri beklenenden daha fazla ilgi gördü. OpenAI ise bir gün önce Dots adlı, benzer biçimde çizgi karakter estetiğine sahip kişisel asistanını yayımladı. Seyahat rezervasyonu yapma, restoranlarda yer ayırtma ve abonelik iptal etme gibi işleri kullanıcı adına gerçekleştiren Instinct de 10 milyar dolarlık değerlemeye ulaştı.

Bu ürünler, yapay zekâ asistanlarının günlük görevlerde daha güvenilir hâle geldiği fikrini güçlendiriyor. Kullanıcılar yalnızca soru sormak yerine, asistanlardan doğrudan işlem yapmasını bekliyor. Yatırımcılar açısından bakıldığında bu tablo, yapay zekânın geniş kitlelere açıldığı ilk dönemi hatırlatıyor. Daha önce mümkün olmayan bir ürün kategorisinin oluştuğu düşüncesi, tüketici yapay zekâsına yönelik iyimserliği destekliyor.

Ancak teknoloji tarafındaki ilerleme, iş modelinin aynı hızda iyileştiği anlamına gelmiyor. Yapay zekâ şirketleri için asıl sorun, ürünlere ilginin bulunmaması değil; kullanıcıların ne kadar ödeme yapmaya istekli olduğu ve bu gelirin hizmeti çalıştırma maliyetlerini karşılayıp karşılamadığı. En popüler tüketici ürünlerinde bile abonelik gelirlerinin belirli bir tavanla karşılaşmaya başladığı görülüyor.

Ücretli kullanıcı oranı yavaş artıyor

Andreessen Horowitz’in altı aylık pazar raporunda yer verilen veriler, tüketici yapay zekâsının ekonomik tablosunu ortaya koyuyor. Bu veriler, yaz aylarında hazırlanan PNC araştırmasından alınmış. Mayıs itibarıyla tüketicilerin yüzde 2,2’si yapay zekâ hizmetleri için ödeme yapıyordu. Ödeme yapan kullanıcıların ortalama aylık harcaması ise 31 dolar seviyesindeydi.

Rapor, pazarın henüz erken aşamada olduğunu ve yapay zekâ kullanımının olgunlaşması için geniş bir alan bulunduğunu savunuyor. Buna karşın verilerdeki artışın oldukça doğrusal ilerlediği görülüyor. Modellerin performansı büyük ölçüde gelişmesine rağmen ödeme yapan kullanıcıların oranında ve kişi başına harcamada aynı ölçekte bir sıçrama yaşanmıyor. GPT-5.2 ile Astra arasındaki büyük performans farkının bile ilgili grafikte sınırlı bir değişim olarak görünmesi, teknik gelişmelerin doğrudan gelire dönüşmediğini gösteriyor.

ABD’deki farklı araştırmalar da benzer bir tablo çiziyor. Bank of America, mart ayında ABD’li tüketicilerin yaklaşık yüzde 3’ünün yapay zekâ hizmetleri için ödeme yaptığını açıkladı. Bu oran, önceki yıla kıyasla yüzde 40 artış anlamına geliyor. Menlo’nun eylül ayında yayımladığı araştırma ise daha iyimser bir sonuç ortaya koydu: Yetişkinlerin dörtte biri her gün yapay zekâ kullanıyor ve bu grubun yarısı ücretli hizmetlerden yararlanıyor.

Gelir artışı yüksek maliyet sorununu çözmüyor

Tüketici yapay zekâsının temel açmazı yalnızca gelir miktarıyla ilgili değil. Bu hizmetleri sürekli çalışır durumda tutmak, geleneksel çevrim içi abonelik ürünlerine kıyasla çok daha pahalı. Kullanıcı her soru sorduğunda, içerik ürettiğinde veya asistanından bir işlem talep ettiğinde hesaplama kaynakları tüketiliyor. Kullanım arttıkça gelir de artabiliyor; fakat maliyetler de aynı şekilde büyüyor.

Netflix, geniş kitlelere ulaşmış çevrim içi hizmetler için bir karşılaştırma noktası olarak ele alındığında, 325 milyon abone üzerinden kişi başına 34 dolarlık gelir yıllık 11 milyar dolara denk geliyor. Bu toplam, OpenAI’ın işletme maliyetlerinin üçte birinden daha azını karşılıyor. Tüketici aboneliklerinin geniş bir tabana yayılması bile, yapay zekâ hizmetlerinin yüksek çalışma maliyetleri nedeniyle tek başına yeterli olmayabilir.

Bu nedenle sektörün büyük bölümü kurumsal müşterilere ve belirli iş alanlarına yöneliyor. Şirketler, işletmelere sunulan sözleşmelerle daha yüksek ve öngörülebilir gelir elde etmeye çalışıyor. Tüketici odaklı Muse, Dots ve Instinct gibi ürünler bu eğilime meydan okuyor olabilir; ancak onların da uzun vadede aynı maliyet baskısıyla karşılaşması bekleniyor. Kişisel asistanların günlük görevlerde başarılı olması, ticari açıdan sürdürülebilir olduklarını kanıtlamaya yetmiyor. Tüketici yapay zekâsının önündeki asıl sınav, daha yetenekli modeller üretmekten çok, bu modelleri kullanıcıların ödemeye razı olduğu fiyatlarla kârlı biçimde çalıştırabilmek olacak.