Yapay Zeka Gelirlerini Katmanlar Arasında Karşılaştırın

Yapay zeka pazarı dört katmanın tamamında (veri, hesaplama, modeller ve uygulamalar) hızla büyüdü. Örneğin, NVIDIA'nın veri merkezi geliri tek bir mali yılda (MY2024'ten MY2025'e, Ocak 2024 ve Ocak 2025'te sona eren) $47.5B'den $115.2B'ye yükseldi.

80'den fazla yapay zeka şirketinin gelir verilerini takip ettik. 2023'ten 2025'e kadar hesaplama, veri, modeller ve uygulamalar katmanlarında gelirlerin nasıl değiştiğini keşfedin.

Alt kategoriye göre yapay zeka gelir dağılımı

Not: Veri, hesaplama, model ve uygulama katmanları altında 20'den fazla alt kategori belirledik. Basitlik açısından, en yüksek gelire sahip 5 alt kategoriyi dahil ettik.

Yapay zeka gelir verilerini nasıl topladığımızı öğrenmek için metodolojiye bakın.

Yapay zeka gelir büyüme oranı

Yukarıdaki tablo, 2023'ten 2024'e ve 2024'ten 2025'e yapay zeka gelirlerindeki yüzdesel artışı göstermektedir. Örneğin, veri katmanındaki şirketlerin toplam geliri 2023'te $7.907B'den 2024'te $12.606B'ye ve 2025'te $17.974B'ye yükseldi; bu da 2023–2024 arasında ~%59 ve 2024–2025 arasında ~%43 artış anlamına geliyor.

Yukarıdaki tablo, 2023, 2024 ve 2025 yıllarında gelirin veri, hesaplama, model ve uygulama katmanları arasında nasıl dağıldığını göstermektedir.

Veri katmanı gelirleri

Veri katmanında, Databricks ($4.8B), Snowflake ($4.68B) ve MongoDB ($2.46B) 2025'te en yüksek gelire sahip. Bu üçü, her yapay zeka uygulamasının üzerinde çalıştığı temel veri altyapısına sahip oldukları için baskın durumda: lakehouse (Databricks), veri ambarı (Snowflake) ve operasyonel veritabanı (MongoDB). Hangi modellerin veya uygulamaların kazanacağından bağımsız olarak yapay zeka talebini yakalıyorlar.

Veri yığınının üst kısmı veri platformları tarafından domine edilse de, orta ve alt katmanlar farklı bir hikaye anlatıyor. Vektör veritabanları (Pinecone, Qdrant, Weaviate), RAG etrafındaki yıllarca süren heyecana rağmen hepsi $100M altı seviyesinde ve birkaç şirket bağımsız olarak uygulanabilirliklerini kanıtlamadan satın alındı.

Hesaplama katmanı gelirleri

NVIDIA, MY2025'te (Ocak 2025'te sona eren) $115.2B veri merkezi geliriyle hesaplama katmanında lider konumda; bu rakam MY2024'te $47.5B ve MY2023'te $15B idi. NVIDIA'nın mali yılı Ocak ayı sonunda bittiğinden, bu dönemler yaklaşık olarak takvim 2024, 2023 ve 2022'ye karşılık gelmektedir.

Qualcomm ($44.3B) ve AMD ($34.6B) tablodaki en büyük sonraki oyunculardır, ancak yapay zeka çip gelirleri daha geniş yarı iletken segmentleri içinde raporlandığından doğrudan karşılaştırılabilirlik sınırlıdır.

Hesaplamadaki ilginç dinamik, 2025'te CoreWeave ($5.1B), Lambda ($760M) ve Together AI ($300M) ile ikinci bir kademenin ortaya çıkmasıdır. bulut GPU oyuncularına artan ilginin olası bir açıklaması, mevcut GPU liderlerinin (AWS, Azure ve GCP gibi) pazar talebini karşılamada yetersiz kalmasıdır.

Açık soru şu: hangisi daha hızlı ilerliyor: sorgu başına hesaplamayı azaltan verimlilik kazanımları mı (daha küçük modeller, kuantizasyon), yoksa toplam talebi genişleten yeni kullanım durumları mı (ajanlar, video, kurumsal dağıtımlar). Verimlilik kazanırsa, hiper ölçekleyiciler pazarı absorbe eder; benimseme kazanırsa, uzman GPU bulutları büyümeye devam eder.

Model katmanı gelirleri

OpenAI ($13B) ve Anthropic ($7B) hızla diğerlerinden ayrışıyor. Diğer tüm büyük oyuncular: Mistral ($400M), Cohere ($240M), xAI ($500M), ElevenLabs (seste $330M) OpenAI ve Anthropic'e kıyasla çok daha alt seviyede kümelenmiş durumda.

ElevenLabs ses alanında, tek bir modaliteye odaklanmanın Mistral ($400M) ve Cohere ($240M) gibi genel amaçlı rakiplerle aynı gelir bandına ulaşabileceğini gösteriyor. Bu katmandaki en zor konum, büyük bir bulut dağıtım anlaşması veya çekici bir tüketici ürünü olmayan genel amaçlı bir model şirketi olmaktır. Mistral ve Cohere bu sorunla karşı karşıya.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Uygulama katmanı gelirleri

Uygulama katmanındaki örüntü, tüm bir iş akışını değiştiren yapay zeka yerel uygulamalarının en iyi performansı gösterdiğini ortaya koyuyor. Bunun sinyallerinden biri, Cursor, Replit, Lovable ve Bolt'un topluca, geliştiricilerin işi otomatikleştirebilen araçlar için daha fazla ödeme yapacağını gösterdiği kodlama kategorisidir.

Cursor'ın iki yılda $1M'dan $1B'a sıçraması ve Lovable'ın tek bir yılda $1M'dan $400M'a yükselmesi, veri setindeki en uç büyüme rakamlarıdır. Bunlar, yapay zekanın bir kodlama asistanı olmaktan çıkıp birincil geliştirme ortamı haline gelmesine geçişi işaret ediyor; bu da tipik SaaS büyümesini temelden değiştirdi.

Alt kategoriler açısından, sağlık hizmetleri yapay zekası (Abridge, Tempus) büyüyor, çünkü otomasyonun ROI'sinin kolayca ölçülebildiği yüksek değerli, düzenlemeye tabi alanlarda faaliyet gösteriyor.

Jasper YZ'nin geliri $120M'dan $55M'a düştü ve kısmen toparlanarak $88M'a yükselse de hala 2023 seviyesinin altında. Bu düşüş, iş akışı kilitlenmesi olmayan yatay yazma asistanlarının hem temel modeller (ChatGPT gibi) hem de kullanıcıların sahip olduğu araçlardaki gömülü özellikler (Notion YZ ve Google Docs gibi) tarafından yerinden edilme riski altında olduğunu gösteriyor.

Gelir tahminleri için metodoloji

Yapay zeka gelirlerine ilişkin kamuya açık verileri Sacra, GetLatka, Macrotrends ve Crunchbase gibi araştırma platformlarından; yatırımcı ilişkileri raporları, şirket haber odaları, resmi bloglar ve SEC dosyalamaları gibi şirketlere ait kaynaklardan; Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg gibi finansal medya kuruluşlarından; TechCrunch'tan teknoloji medyası raporlarından; ve halka açık şirketler için SEC EDGAR dosyalamaları gibi düzenleyici/resmi kaynaklardan topladık.

Gelir rakamları takvim yılı 2023, 2024 ve 2025'i veya bu tarihlere en yakın şekilde sona eren mali yılı yansıtmaktadır. Mali takvimlerdeki farklılıklar, farklı şirketler arasındaki karşılaştırmaları da etkileyebilir.

Not: Bu veri setindeki birçok özel şirket için (örneğin, Anthropic, Mistral, ElevenLabs ve Cursor), gelir rakamları esasen bilgilendirilmiş tahminlerdir.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{Yapay Zeka Gelirlerini Katmanlar Arasında Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-revenues}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 6 Ağustos 2026}
}

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder