Bu yazımda, gümüş ve bakır talebinin ve fiyatının yönünü belirlemede yardımcı olacak kısa bilgiler vereceğim. Sizin de bildiğiniz üzere, son yılların en çok konuşulan buluşlarından biri olan yapay zekâ aslında yeni bir icat değildir. Kısaca tarihçesinden bahsedelim: Yapay zekânın tarihi, insanların makinelerin düşünebilme ihtimalini sorgulamasıyla başladı. 1950’de Alan Turing, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ortaya attı ve Turing Testi’ni geliştirdi. 1956’da Dartmouth Konferansı ile “yapay zekâ” kavramı resmen kullanılmaya başlandı. İlk dönemlerde bilgisayarlar problem çözme, satranç oynama ve mantıksal çıkarım yapma gibi alanlarda kullanıldı. Ancak teknoloji ve veri yetersizliği nedeniyle zaman zaman yapay zekâ çalışmaları yavaşladı. 2000’li yıllardan sonra internet, büyük veri ve güçlü işlemciler sayesinde yapay zekâ yeniden hız kazandı. 2010’lardan itibaren makine öğrenmesi ve derin öğrenme gelişti; görüntü tanıma, sesli asistanlar, çeviri sistemleri ve otonom araçlar yaygınlaştı. Günümüzde ise yapay zekâ; metin yazma, görsel üretme, analiz yapma ve karar destek sistemleri gibi birçok alanda hayatın önemli bir parçası hâline gelmiştir. Yapay zekânın tarihçesi kısaca böyledir. Şimdi siz “Yapay zekâ ile gümüşün ne alakası var?” diyeceksiniz. Yapay zekâ sistemlerinin çalışması için güçlü işlem birimlerine ihtiyaç vardır. Bunların en önemlileri CPU, GPU ve TPU gibi donanımlardır.
CPU, yani merkezi işlem birimi, bilgisayarın beynidir. Genel amaçlı işlemleri yapar. Yapay zekâda veriyi hazırlama, programı çalıştırma, dosyaları yönetme ve sistemin genel kontrolünü sağlama görevini üstlenir. Ancak CPU, çok büyük yapay zekâ modellerini eğitmek için tek başına yeterince hızlı değildir. Daha çok sistemin yönetim ve koordinasyon tarafında kullanılır.
TPU, yani Tensor Processing Unit, Google tarafından yapay zekâ işlemleri için özel olarak geliştirilen bir işlemcidir. Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinde kullanılan büyük matematiksel hesaplamaları çok hızlı yapar. TPU’lar, büyük veri setleriyle çalışan yapay zekâ modellerinin eğitilmesinde ve çalıştırılmasında kullanılır. Örneğin dil modelleri, görüntü tanıma sistemleri ve çeviri uygulamaları TPU gücünden yararlanabilir.
Kısaca söylemek gerekirse: CPU sistemi yönetir, TPU ise yapay zekâya özel ağır hesaplamaları hızlandırır. CPU genel amaçlıdır; TPU ise doğrudan yapay zekâ için tasarlanmış özel bir işlemcidir.
Şimdi kısaca bunlardan da bahsettiğimize göre, yapay zekâ çiplerinin üretiminde temel maddenin silisyum olduğunu söyleyebiliriz. Ancak çip içindeki elektrik bağlantılarında en önemli metallerden biri bakırdır. Altın daha çok bağlantı ve paketleme süreçlerinde sınırlı kullanılırken, gümüş iyi bir iletken olmasına rağmen çip üretiminde bakır kadar yaygın değildir. Bu yüzden yapay zekâ donanımları açısından silisyum temel madde, bakır ise kritik metal olarak öne çıkar. Son yıllarda bakır ve gümüş talebi artmış durumdadır; hatta arz açıkları oluşmaya başlamış ve bu açıkların her yıl daha da devam ettiği görülmektedir.
Yukarıdaki Tablo 1’de, Dünya Gümüş Araştırması’nın 2025 yılında yayımladığı tablo yer almaktadır. Tabloya baktığımızda, 2021 yılından bu yana gümüş talebinde açık devam etmektedir. Talep artışı yalnızca yapay zekâdan değil, aynı zamanda güneş panelleri gibi endüstriyel alanlardan da kaynaklanmaktadır.
Bununla birlikte, yapay zekânın verimlilikte artış getirdiği açıktır. Bu nedenle şirketler yatırım yapmaya devam edecek ve bu yatırımlar çerçevesinde bakır ve gümüş talebi giderek artacaktır.
Hocam gerçekten çok faydalı bir yazı olmuş, özellikle yapay zekanın tarihçesinden bahsetmeniz ve yapay zekanın maliyet yönüne dikkat çekmeniz aydınlatıcı ve açıklayıcı olmuş.
Çok teşekkür ederim Serkan Bey. Görüşleriniz bizim için çok değerli.