Citi ve BofA’ya Göre Kimi K3 Satış Dalgası Neden Bellek Çipleri İçin Aslında Boğa Sinyali? İşte 160 Yıllık ‘Jevons Paradoksu’

Ancak Wall Street'in iki büyük bankası tam tersi bir görüş benimsedi. Citi ve Bank of America Securities, bu satış dalgasının tamamen yanlış bir bahis olduğunu savundu ve bunu açıklamak için 160 yıllık bir ekonomik teoriye başvurdu: Jevons Paradoksu.

Jevons Paradoksu Argümanı Nedir?

Citi ve Bank of America Securities'e göre Kimi K3'ün verimlilik atılımı, toplam bellek çipi talebini azaltmak yerine artıracak. Çünkü token başına çıkarım (inference) maliyetini düşürmek, yapay zekayı çok daha erişilebilir ve yaygın hale getirecek. Bu, Jevons Paradoksu'nun klasik bir örneğidir. Bankalara göre, 16 Temmuz'daki satış dalgası yanlış yönde bir bahisti .

Citi'nin Görüşü: Peter Lee Paradoksu Doğrudan Zikrediyor

Citi yarı iletken analisti Peter Lee, Jevons Paradoksu'nu açıkça dile getiriyor. Teknolojik verimlilik artışının, kullanımın birim maliyetini düşürdüğünü ve bunun tarihsel olarak toplam kaynak tüketiminde düşüşe değil, artışa yol açtığını belirtiyor . Lee, K3'ün lansmanından aylar önce kaydedilen bir Citi Araştırma podcast'inde şunları söyledi: "Bence bu tür bir yazılım verimliliği bellek için bir tehdit değil. Talebi olumlu etkiliyor çünkü yapay zekayı daha ucuz ve daha kullanışlı hale getiriyor, bu da gelişmiş çiplere olan talebin daha da arttığı bir satın alma döngüsünü tetikliyor. Yani bu Jevons paradoksu gibi" .

Lee'nin Kimi K3 mimarisinin neden daha fazla bellek talebi yaratacağına dair gerekçeleri şöyle:

• 1 Milyon Token Bağlam Penceresi: Her uzun bağlamlı çıkarım çağrısı, yüksek bant genişlikli bellekte (HBM) ve sunucu DRAM'ında saklanması gereken büyük bir KV önbelleği tüketir. Daha ucuz token fiyatlandırması, kullanıcıların bu milyon token'lık bağlamı daha sık doldurması anlamına gelir .
• MoE Seyrekliliği Bellek İçin Bir Yanılsamadır: Model her token için 896 uzmandan sadece 16'sını etkinleştirse de (~50 milyar aktif parametre), dinamik uzman yönlendirmesini desteklemek için 2,8 trilyon ağırlığın tamamı sistem belleğine yüklenmelidir. Açık ağırlıkların kendi sunucularında barındırılması (27 Temmuz), terabaytlarca sunucu DDR5 ve kurumsal SSD'ye sahip kümeler gerektirecektir .
• Ajan Tabanlı İş Akışları: K3'ün optimize edildiği çok adımlı akıl yürütme döngüleri, görev başına birçok sıralı çıkarım çağrısı üretir ve her biri bellek bant genişliği tüketir. Daha ucuz çıkarım, daha uzun ajan zincirlerini ekonomik olarak uygulanabilir kılar ve görev başına bellek tüketimini artırır .
• Açık Ağırlıkların Kendi Sunucularında Barındırılması: 27 Temmuz'da ağırlıklar kamuya açıldığında, işletmeler ve araştırmacılar yalnızca API erişimine güvenmek yerine kendi örneklerini çalıştıracak. Her bir yerel dağıtım, kendi özel bellek havuzunu gerektirir ve bu da kurulu toplam bellek miktarını katlayarak artırır .

Citi ayrıca bellek fiyat tahminlerini keskin bir şekilde yükseltti. 2026'da DRAM fiyatlarının %200'e varan oranda artabileceğini ve HBM fiyatlarının 2026'nın dördüncü çeyreğinde çeyreklik bazda %30 artış gösterebileceğini öngörüyor .

Bank of America Securities'in Görüşü: Vivek Arya Aynı Mantığı Uyguluyor

Bank of America, Kimi K3 hakkında yayınladığı yorumlarda "Jevons Paradoksu" ifadesini açıkça kullanmamış olsa da, satış öncesi ve sonrası çağrıları aynı mantıkla örtüşüyor:

• "Yaz Düzeltmesi, Sonbahar Toparlanması": BofA, yarı iletkenlerdeki geri çekilmeyi yapısal bir talep değişimi değil, mevsimsel bir ruh hali değişikliği ve sağlıklı bir düzeltme olarak nitelendirdi. Yapay zeka altyapı inşasının yeniden başlamasıyla birlikte sonbaharda bir toparlanma öngördüler .
• Bellek 'Düşük Değerlenmiş ve Genişlemeye Hazır': 7 Temmuz tarihli bir raporda BofA, bellek çiplerinin daha geniş yarı iletken sektörüne kıyasla sadece 10 kat kazançla işlem gördüğünü belirterek bunları bir alım fırsatı olarak önerdi .
• Uzun Vadeli Yapay Zeka Talebi Tezi Bozulmamıştır: BofA, 2026 yarı iletken görünümünde, küresel yarı iletken satışlarının ilk kez 1 trilyon doları aşacağını (yıllık %29 artış) ve bellek (HBM, DDR5, NAND) ana büyüme itici gücü olacak .
• Kimi K3 Sonrası BofA Yatırımcılara Panik Yapmamalarını Söyledi: 17 Temmuz'da Vivek Arya, K3 kaynaklı satışları "mevsimsel ruh hali değişiklikleri" ve bellek maliyet enflasyonu korkularına bağladı ve bellek üreticileri için temellerin sağlam olduğunu belirtti .

Mimarisi Neden Boğa Senaryosunu Güçlendiriyor?

Her İki Bankanın da Dayandığı Tarihsel Emsal

Ocak 2025'teki DeepSeek-R1 satış dalgası da aynı modeli izlemişti: Daha ucuz, verimli bir Çin modeli yarı iletken paniğine neden olmuş, ardından dağıtım genişledikçe çip talebi hızlanmıştı . Citi ve BofA, Kimi K3'ü "DeepSeek 2.0" olarak görüyor: Aynı korku ve Samsung, SK Hynix ve Micron gibi bellek üreticileri için büyük olasılıkla aynı nihai sonuç .

Sektör verileri de bu tezi destekliyor. TrendForce, 2026'da HBM talebinin yıllık bazda %70 artacağını ve HBM'nin toplam DRAM wafer üretiminin %23'ünü tüketeceğini öngörüyor . Analistler, yapay zeka veri merkezlerinin 2026'da yüksek kaliteli DRAM'ın yaklaşık %70'ini tüketebileceğini tahmin ediyor .

Piyasada bu argümanın etkisi kısa süreli de olsa görüldü. 20 Temmuz'da Chosun Ilbo'nun haberine göre, Jevons Paradoksu'na atıfta bulunan bir menkul kıymetler notu, Samsung ve SK Hynix hisselerinin satış dalgası derinleşmeden önce kısa bir süreliğine pozitife dönmesine neden oldu .

Bankaların Söylemedikleri

Bu tezin sınırlarını belirtmek önemlidir. Bankalar, satış dalgasının mantıksız olduğunu iddia etmiyor, sadece yönünün yanlış olduğunu söylüyor. BofA, düşüşün bir kısmının bellek maliyet enflasyonu korkularından kaynaklandığını açıkça kabul etti . Ayrıca Bank of America, Kimi K3 hakkında yayınlanmış yorumlarında "Jevons Paradoksu" ifadesini açıkça kullanmadı; mantıklarının uyumu, satış öncesi ve sonrası çağrılarından çıkarılıyor .

Özet

Her iki banka da kısa vadeli piyasa korkusunu kabul ediyor, ancak tutarlı pozisyonları şu: Kimi K3'ün düşük maliyeti ve açık ağırlıkları, yapay zeka benimsenmesini genişletecek, toplam çıkarım hacmini artıracak ve bellek talebini yükseltecek. İlk kez 19. yüzyıl kömür tüketiminde gözlemlenen Jevons Paradoksu, 2026'da yapay zekanın yarı iletken talebini anlamak için en güvenilir çerçeve olabilir.