2027’ye giderken yatırımcıların Nvidia’nın ötesinde izlemesi gereken yeni AI zinciri

Dr. Artunç Kocabalkan | BS Ekonomi

AI yatırım hikâyesinin ilk aşaması oldukça basitti.

Daha fazla model → daha fazla hesaplama → daha fazla GPU.

Nvidia bunun en büyük kazananı oldu.

Fakat 2026’nın ikinci yarısına geldiğimizde denklem değişmeye başlıyor.

Artık sorun yalnızca GPU üretmek değil.

Üretilen GPU’yu çalıştırabilmek.

Bir AI veri merkezinin içine milyarlarca dolarlık çip koyabilirsiniz. Fakat yeterli elektrik bağlantınız, transformatörünüz, şalt ekipmanınız, soğutmanız ve optik bağlantınız yoksa elinizde dünyanın en pahalı ama çalışmayan bilgisayarı kalır.

IEA’nın hesaplamaları bu problemi açık biçimde ortaya koyuyor. Küresel veri merkezi elektrik tüketiminin 2030’a kadar iki kattan fazla artarak yaklaşık 945 TWh seviyesine ulaşması bekleniyor. ABD’de ise veri merkezleri 2030’a kadar oluşacak elektrik talebi artışının neredeyse yarısından sorumlu olabilir. (IEA)

Daha çarpıcı olanı rack yoğunluğu.

IEA’ya göre gelişmiş bir AI sunucu rack’inin 2027’deki tepe elektrik ihtiyacı yaklaşık 65 hanenin elektrik tüketimine eşdeğer hale gelebilir. AI sunucularının güç yoğunluğu 2020-2025 arasında yaklaşık 11 kat arttı; 2027’ye kadar bunun dört kat daha yükselmesi bekleniyor. (IEA)

Dolayısıyla AI yatırım döngüsünün ikinci aşamasına giriyoruz:

COMPUTE → POWER → COOLING → CONNECTIVITY.

1. Nvidia hâlâ makinenin kalbi

Burada Nvidia hikâyesinin bittiğini düşünmek ciddi hata olur.

NVIDIA son çeyrekte 96,2 milyar dolar gelir açıkladı.

Data Center geliri:

89 milyar dolar.

Yıllık büyüme:

%117.

Şirketin toplam geliri ise yıllık %106 arttı. (NVIDIA Newsroom)

Bu rakamların bize söylediği şey önemli:

AI compute talebinde henüz klasik anlamda bir çöküş yok.

Ancak yatırımcı açısından soru değişiyor.

Eskiden:

GPU talebi ne kadar büyüyecek?

sorusunu soruyorduk.

Şimdi:

Bu GPU’ların tamamını çalıştıracak fiziksel altyapı aynı hızda kurulabilecek mi?

sorusunu sormamız gerekiyor.

Ve burada yeni darboğaz ortaya çıkıyor.

2. Broadcom: AI yalnız GPU değildir

AI yatırım zincirinin Nvidia dışındaki en önemli göstergelerinden biri Broadcom.

2 Eylül’de açıklanan son sonuçlar olağanüstü.

Q3 AI semiconductor geliri:

16,7 milyar dolar.

Yıllık büyüme:

%221.

Şirket Q4’te AI semiconductor gelirinin yaklaşık 21,7 milyar dolara ulaşmasını bekliyor.

Broadcom CEO’su Hock Tan özellikle custom AI accelerators ve networking talebinin çok güçlü olduğunu söylüyor. (Broadcom Inc.)

Reuters’ın aktardığı şirket tahminleri daha da çarpıcı:

Broadcom AI chip gelirinin FY2027’de yaklaşık 115 milyar dolara, 2028’de ise 230 milyar dolara ulaşabileceğini öngörüyor. (Reuters)

Bu noktada AI yatırım tezini yalnız NVDA üzerinden okumak giderek eksik kalıyor.

Nvidia genel amaçlı hızlandırılmış hesaplamanın kralı olabilir.

Broadcom ise hyperscaler’ların kendi ASIC’lerini geliştirdiği yeni dünyanın en önemli kazananlarından biri olabilir.

3. Asıl sessiz patlama: AI OPTICS

Burada Fabrinet tartışmasına geliyoruz.

Fabrinet klasik anlamda bir AI çip şirketi değil.

Fakat AI kümeleri büyüdükçe yüz binlerce GPU’nun birbirleriyle çok yüksek hızlarda haberleşmesi gerekiyor.

Bunun sonucu:

elektronlardan fotonlara geçiş.

Yani optical networking.

Fabrinet FY2026 gelirini yaklaşık 4,6 milyar dolara çıkardı.

Yıllık büyüme:

%36.

Son çeyrek geliri ise %45 artarak 1,316 milyar dolar oldu. (Fabrinet)

Daha önemlisi müşteri yapısı.

FY2026 gelirlerinin:

Cisco: %19,9

Nvidia: %16,3

Nokia: %10,7

Amazon: %10,5

olduğu bildiriliyor. (FinancialFilings)

Dört müşteri toplamda yaklaşık:

%57,4.

Burada Erkan Tekcan’ın dikkat çektiği risk son derece doğru.

Şirket müşteri sayısı açısından çeşitlenmiş görünse de ekonomik faktör açısından çeşitlenmiş değil.

Çünkü Cisco, Nvidia, Nokia ve Amazon farklı şirketler olsa da hepsi aynı temel makro değişkenden besleniyor:

AI/data-center capex.

Hyperscaler yatırımları aynı anda yavaşlarsa müşteri çeşitlendirmesi Fabrinet’i tamamen korumaz.

Bu FN’nin en önemli riskidir.

Ama diğer tarafta şirketin operasyonel büyümesi olağanüstü.

Fabrinet gelecek çeyrek için 1,375-1,425 milyar dolar gelir öngörüyor. (Fabrinet)

Bu nedenle son fiyat düşüşü tek başına şirket hikâyesinin bozulduğu anlamına gelmiyor.

Buradaki problem daha çok:

AI trade + valuation + yükselen uzun vadeli faizler.

4. Wall Street de “optics” tarafına dönüyor

Bu hafta Deutsche Bank’ın yayınladığı çalışma özellikle önemli.

Deutsche Bank analisti Gianmarco Conti, AI altyapısındaki yeni yatırım aşamasını kabaca “make and move light” şirketleri olarak tanımlıyor.

Bankanın Buy verdiği şirketler arasında:

Lumentum
Coherent
Arista Networks
Cisco
HPE

bulunuyor.

Özellikle Lumentum ve Coherent ön plana çıkarılıyor. (MarketWatch)

Bunun arkasında Nvidia’nın yaptığı stratejik hamle var.

Nvidia mart ayında Lumentum için 2 milyar dolarlık yatırım açıkladı.

Amaç yeni nesil AI data-center optical teknolojilerinin kapasitesini büyütmek. (Lumentum Investor Relations)

Benzer biçimde Coherent’e de yaklaşık 2 milyar dolarlık yatırım açıklandı. (Reuters)

Lumentum’un son çeyrek geliri:

1,01 milyar dolar.

Şirket gelecek çeyrekte:

1,225-1,275 milyar dolar

gelir bekliyor. (Lumentum Investor Relations)

Coherent tarafında ise Datacenter & Communications segmenti şirket gelirlerinin yaklaşık %75’ine ulaşmış durumda ve bu segment yıllık yaklaşık %41 büyüyor. (Coherent Inc)

Dolayısıyla Fabrinet tek başına değerlendirilmemeli.

Şu zinciri beraber okumak gerekiyor:

LITE – COHR – FN – MRVL – AVGO – ANET.

AI cluster büyüdükçe GPU kadar GPU’lar arasındaki iletişim de değerli hale geliyor.

5. Fakat daha büyük darboğaz elektrik

Burada Musk’ın işaret ettiği temel meseleye geliyoruz.

GPU üretmek birkaç yıllık semiconductor kapasite planlamasıyla çözülebilir.

Elektrik şebekesi aynı hızda büyümüyor.

Bir veri merkezi birkaç yılda kurulabilirken yeni enerji üretimi, transmission hatları, substations ve transformers çok daha uzun yatırım döngülerine sahip.

IEA tam olarak bu zamanlama uyumsuzluğuna dikkat çekiyor. (IEA)

Bunun piyasa karşılığı ise şu şirketler:

GEV
ETN
VRT
PWR
FIX

Ve buradaki bilanço verileri AI elektrik tezini destekliyor.

6. GE Vernova: AI’nın elektrik santrali

GE Vernova Q2 sonunda yaklaşık:

176 milyar dolar backlog

bildirdi.

Daha önemlisi şirketin data-center Electrification siparişleri yalnızca yılın ilk yarısında 5 milyar doların üzerine çıktı.

Bu rakam 2025 yılının tamamının iki katından fazla. (GE Vernova)

Şirket aynı zamanda gas turbine kapasitesini büyütüyor.

2026:

20 GW

2028:

24 GW

2030 hedefi:

30 GW.

AI data-center yatırımlarının doğal gaz türbinleri üzerindeki etkisi artık teorik değil.

Sipariş defterine girmiş durumda.

7. Eaton: AI’ın elektrik tesisatçısı

Eaton veri merkezinin görünmeyen ama vazgeçilmez tarafında.

Switchgear.

UPS.

Power distribution.

Electrical protection.

Transformers.

Electrical Americas siparişlerinin 12 aylık hareketli ortalaması Q1’de %42 arttı.

Şirket bunun önemli nedenlerinden birinin data-center momentum olduğunu açıkça söylüyor.

Electrical segment backlog’u da yıllık %48 büyümüş durumda. (Eaton)

Bu yüzden ETN’yi yalnız “sanayi şirketi” olarak değerlendirmek artık yanlış.

AI infrastructure proxy’sine dönüşüyor.

8. Vertiv: AI’nın klima şirketinden çok daha fazlası

Vertiv hikâyesinin merkezinde iki kelime bulunuyor:

POWER + COOLING.

Q2 satışları:

3,274 milyar dolar.

Yıllık büyüme:

%24.

Organik büyüme:

%18.

Adjusted operating profit büyümesi:

%51.

Üstelik Vertiv dün çok stratejik bir hamle yaptı.

Utility Innovation Group’u 1,45 milyar dolar nakit + performansa bağlı ilave ödeme yapısıyla satın alma anlaşması açıkladı.

Amaç microgrid, switchgear ve onsite power çözümlerini Vertiv’in data-center sistemlerine eklemek. (Reuters)

Bu önemli.

Çünkü veri merkezi şirketleri artık sadece şebekeden elektrik beklemek istemiyor.

Kendi elektrik altyapılarını kurmaya başlıyorlar.

9. Quanta Services: elektrik şebekesinin kazma-kürek hissesi

Quanta Services AI hikâyesinin daha az teknolojik ama belki daha vazgeçilmez tarafında.

Transmission.

Substation.

Grid interconnection.

Electrical infrastructure.

Q2 gelirleri:

9,56 milyar dolar.

Bir yıl önce:

6,77 milyar dolar.

Toplam backlog:

53,4 milyar dolar.

Electric segment backlog’u ise:

43,8 milyar dolar. (Quanta Services, Inc.)

AI veri merkezi elektriğini üretebilirsiniz.

Ama onu veri merkezine ulaştıramıyorsanız üretimin hiçbir anlamı yok.

PWR tam olarak bu köprüde duruyor.

10. Comfort Systems: AI’nın tesisatçısı

Comfort Systems USA belki de grubun en az “AI şirketi” gibi görünen hissesi.

Ama mekanik tesisat, HVAC, electrical installation ve data-center construction açısından kritik.

Q2 gelir:

3,27 milyar dolar.

Geçen yıl:

2,17 milyar dolar.

EPS:

6,53 dolar → 12,53 dolar.

Backlog:

8,12 milyar dolar → 14,06 milyar dolar.

Bu da yaklaşık %73’lük yıllık backlog artışı demek.

AI trade’in giderek semiconductor endeksinden sanayi şirketlerine yayılmasının en güzel örneklerinden biri FIX.

11. İşte asıl yatırım haritası

Ben AI yatırım zincirini artık beş katmanda değerlendirirdim.

Bu tablo AI yatırım tezinin neden giderek genişlediğini anlatıyor.

GPU tek başına AI factory değildir.

12. ETF almak isteyen yatırımcı açısından

Tek şirket seçmek istemeyen yatırımcı için semiconductor ETF’leri hâlâ en kolay araçlardan biri.

Fakat ETF seçerken çok önemli bir fark var.

SMH

VanEck Semiconductor ETF – SMH

Oldukça konsantre.

27 Ağustos itibarıyla yaklaşık:

NVDA %22,9
TSM %9,5
AVGO %5,9
AMD %5,3
MU %5,3

ağırlığındaydı. (VanEck España | Proveedor de ETF)

Dolayısıyla SMH aslında büyük ölçüde:

Nvidia + mega-cap semiconductor momentum

yatırımıdır.

NVDA’yı özellikle güçlü tutmak isteyen yatırımcı için mantıklı.

Ama konsantrasyon riski yüksek.

13. SOXX

iShares Semiconductor ETF – SOXX

Daha dengeli.

Son verilerde önde gelen pozisyonlar arasında:

NVDA
MU
AMD
AVGO
MRVL
INTC
AMAT
TSM
LRCX
KLAC

bulunuyor. (BlackRock)

Fakat burada önemli bir uyarı var.

SOXX’un Ağustos ortasındaki P/E oranı yaklaşık 65 seviyesindeydi ve üç yıllık beta yaklaşık 2,08 idi. (BlackRock)

Yani “ETF aldım, riski çözdüm” diye düşünmemek gerekiyor.

Semiconductor ETF’i hâlâ yüksek beta yatırım aracıdır.

14. XSD: daha eşit ağırlıklı alternatif

SPDR S&P Semiconductor ETF – XSD ise farklı.

1 Eylül itibarıyla:

Impinj %3,88
Nvidia %3,07
Ambarella %3,07
Micron %2,96
AMD %2,87
Broadcom %2,81

civarında. (State Street Global Advisors)

Burada Nvidia hakimiyeti çok daha düşük.

Dolayısıyla:

SMH = winner concentration

SOXX = large-cap semiconductor basket

XSD = daha eşit ağırlıklı semiconductor breadth

şeklinde düşünülebilir.

15. Fakat benim asıl dikkat edeceğim yer ETF’in dışında

Burada kritik yatırım sonucu çıkıyor.

Eğer Musk’ın öne sürdüğü darboğaz tezi doğruysa, yalnız semiconductor ETF almak problemi tam yakalamıyor.

Çünkü darboğaz:

GPU değilse,

yatırımın marjinal kazananı da GPU üreticisi olmayabilir.

Bu durumda yatırım zincirini şöyle düşünmek gerekir:

NVDA / AVGO

↓

FN / LITE / COHR / ANET

↓

VRT / ETN

↓

GEV / PWR / FIX

Yani AI trade giderek NASDAQ’tan sanayi sektörüne doğru sızıyor.

16. Üstelik Texas’tan çok önemli bir uyarı geldi

Burada tezin diğer tarafını da görmek gerekiyor.

AI data-center projeksiyonlarının tamamının gerçekleşeceğini varsaymak tehlikeli.

Reuters’ın 1 Eylül tarihli araştırmasına göre ABD’deki data-center elektrik bağlantısı talepleri 700 GW’ı aşmış durumda.

Bu, mevcut ABD data-center elektrik kullanımının on katından fazla.

Texas bu nedenle bazı yeni bağlantıları durdurup talepleri denetlemeye başladı.

Sektör buna:

“ghost demand”

diyor. (Reuters)

Yani aynı data-center projesi farklı bölgelerde bağlantı başvurusu yapabiliyor veya finansmanı henüz kesinleşmemiş projeler talep listelerine girebiliyor.

Bu nedenle:

700 GW talep var → 700 GW data center yapılacak

sonucu kesinlikle çıkarılmamalı.

Bu AI altyapı yatırımının en önemli aşağı yönlü risklerinden biri.

17. İkinci büyük risk: faiz

Esen Raifoğlu’nun Fabrinet yorumundaki bence en kritik cümle buydu:

“AI trade bu durmayan 10 yıllıklarla şu ara sakat olabilir.”

Bu mesele hafife alınmamalı.

Çünkü AI devrimi artık yalnız teknoloji hikâyesi değil.

Devasa bir sermaye finansmanı hikâyesi.

Morgan Stanley analizine göre yedi büyük teknoloji şirketinin AI ile bağlantılı toplam harcama taahhütleri yaklaşık 3 trilyon dolara ulaşmış durumda. (Axios)

JPMorgan Private Bank ise AI yatırımlarına bağlı corporate debt issuance’ın bu yıl 220 milyar doların üzerine çıktığını belirtiyor. (Reuters)

Bu yüzden ABD 10 yıllıkları yükselmeye devam ederse iki farklı kuvvet aynı anda çalışır:

AI şirketlerinin gelir beklentileri yükselir.

Ama o gelirlerin bugünkü değeri düşer.

Yüksek duration hisselerde problem tam olarak budur.

Muhteşem şirket + yanlış fiyat = kötü yatırım olabilir.

18. Bu yüzden Fabrinet konusunda yaklaşımım farklı

FN’nin %29 düşmüş olması tek başına alım gerekçesi değildir.

Ama şirketin:

%36 yıllık gelir büyümesi,

%45 son çeyrek büyümesi,

güçlü yeni çeyrek guidance’ı,

AI optics exposure’ı

düşünüldüğünde şirketi yalnız fiyat grafiğine bakarak çöpe atmak da doğru değil. (Fabrinet)

Ben burada üç gösterge izlerdim:

Hyperscaler capex.

AI optics siparişleri.

ABD 10 yıllık tahvil faizi.

İlk ikisi yukarı, üçüncüsü aşağı giderse FN’nin risk/getiri profili çok hızlı değişebilir.

19. Lululemon ve On Holding neden bu çalışmanın içinde?

İlk bakışta AI ile ilgisiz görünüyorlar.

Ama aslında aynı makro hikâyenin diğer tarafındalar.

AI şirketleri:

CAPEX BOOM

yaşıyor.

Consumer şirketleri ise:

MARGIN + TARIFF + DEMAND

problemleriyle uğraşıyor.

On Holding Q2’de CHF 850,3 milyon satış gerçekleştirdi.

Constant currency büyüme:

%21,6.

Gross margin:

%65,4.

DTC büyümesi:

%34,3.

Apparel:

%56,2.

APAC:

%54,7. (investors.on-running.com)

Bunlar kötü rakamlar değil.

Problem Amerika.

Americas constant-currency büyümesi yalnızca %13 seviyesine geriledi.

Dolayısıyla ONON’daki temel soru gerçekten şu:

Amerika’daki yavaşlama geçici bir execution problemi mi?

Yoksa premium running markasının saturation sinyali mi?

Cevabı birkaç çeyrek belirleyecek.

SONUÇ: AI TRADE’İN İKİNCİ PERDESİ BAŞLIYOR

2023-2025 yatırım stratejisi oldukça kolaydı:

AI = Nvidia.

2026-2028 dönemi muhtemelen bu kadar basit olmayacak.

Çünkü AI ekonomisinin fiziksel sınırlarına ulaşıyoruz.

Çip gerekiyor.

Ama çipten sonra:

elektrik gerekiyor.

Elektrikten sonra:

transformatör gerekiyor.

Sonra:

switchgear.

Cooling.

Optical networking.

Transmission.

Construction.

Dolayısıyla önümüzdeki dönemin asıl yatırım sorusu bana göre:

“Bir sonraki Nvidia kim?” değil.

Daha doğru soru şu:

“Nvidia’nın sattığı bütün bu çipleri kim çalıştıracak?”

Bugünkü veriler dört kümeyi özellikle öne çıkarıyor:

Çekirdek AI: NVDA – AVGO

Optics/networking: FN – LITE – COHR – ANET

Power/cooling: ETN – VRT

Grid/buildout: GEV – PWR – FIX

ETF tarafında ise SMH, Nvidia ağırlığı yüksek agresif seçenek; SOXX, büyük semiconductor üreticilerine daha dengeli dağılım; XSD ise tek bir mega-cap’e bağımlılığı azaltan daha eşit ağırlıklı yaklaşım olarak ayrışıyor. (VanEck España | Proveedor de ETF)

Ancak burada son derece önemli bir paradoks var.

AI’nın uzun vadeli yatırım hikâyesi güçlenirken, AI hisselerinin kısa vadeli yatırım matematiği bozulabilir.

Çünkü 10 yıllık ABD faizi yükseldikçe bu şirketlerin gelecekte yaratacağı muazzam nakit akımlarının bugünkü değeri düşüyor.

Bu nedenle ben 2027’ye giderken yalnız GPU satışlarını değil, üç grafiği yan yana koyardım:

AI CAPEX.
DATA-CENTER POWER DEMAND.
ABD 10 YILLIK FAİZİ.

Üçü beraber okunmadan AI yatırımı artık okunamaz.

Ve belki de bu döngünün en büyük sürprizi şu olacak:

AI devriminin ikinci büyük serveti çip üretenlerden değil, o çiplere elektrik, soğutma ve bağlantı sağlayanlardan yaratılabilir.