Yapay Zeka ve Robotik İki Farklı Ekonomik Gelecek Yaratıyor

Daha ve daha yetkin yapay zekaların ortaya çıkışı, birçok çalışan arasında otomasyon tarafından yer değiştirme korkusunu büyük ve haklı bir şekilde artırdı. Bu baskı, özellikle hizmet sektörü ve beyaz yakalı işlerde, şu ana kadar otomasyondan (örneğin imalat sektörüne kıyasla) büyük ölçüde korunmuş olanlarda belirgindir.

Bu arada, robotik, bazen “fiziksel AI” kavramıyla birleştirilen, yapay zekanın uygulanmasında bir sonraki adım olarak görülüyor.

Ancak pratikte, “yazılım AI” ve “fiziksel AI” (endüstriyel robotları da içeren) üretkenlik ve iş piyasası üzerindeki etkileri birbirinden çok farklı olabilir ve eşitsizlik yaratmada en kötü olanın yazılım AI olmayabileceği görülüyor.

Brezilya’daki São Paulo Üniversitesi ve Avusturya’daki Viyana Ekonomi ve İşletme Üniversitesi araştırmacılarının yeni bir çalışması, bu farklılıkları 52 ülke genelinde modelledi.

Her iki robot ve yapay zekâ da ekonomik büyümeyi artırırken, robotların ücret eşitsizliğini yükselttiği, yapay zekânın ise bunu azalttığı bulundu. Bulgularını World Development¹ dergisinde, “Endüstriyel robotlar ve yapay zekâ çağında ülkeler arasındaki beceri primi” başlığıyla yayımladılar.

Otomasyon, Yapay Zeka, Robotik ve İşler

Otomasyonda Bir Adım Daha

Çoğu kişi tarafından sıkça unutulan bir gerçek, dünyanın zaten AI/robotik devriminin ilk dalgasını yaşadığı; 1993 ile 2023 arasında işletilen endüstriyel robot sayısının dünya genelinde %689 artması.

Ve yeni bir otomasyon dalgası ekonomiyi vurmak üzere; özel yapay zeka (AI) yatırımları 2013 ile 2023 arasında %1159 artmış (ve sonrasında daha da artmıştır).

Tarihsel olarak, endüstriyel robotlar aracılığıyla otomasyon, rutin görevlerde düşük vasıflı çalışanları ağırlıklı olarak yer değiştirmiştir. Bu durum “beceri primi”, yani yüksek vasıflı ve düşük vasıflı çalışanlar arasındaki ücret farkını artırarak eşitsizliği yükseltmiştir.

Bu nedenle, devam eden AI uygulamaları ve yeni robotik teknolojiler için bu beceri primini ölçmek, genel ekonomi üzerindeki etkilerini ve özellikle iş piyasası ve ücret eşitsizliğini anlamak açısından önemlidir.

Robotlar, özellikle düşük vasıflı işleri yer değiştirebilse de, işgücüne daha geniş etkileri de olabilir. Örneğin, Brezilya’da robot benimsenmesi, işgücünün diğer bölümlerine kıyasla kadın ve vasıflı çalışan oranını artırmıştır.

Bu arada, 453 üniversite mezunu profesyonel üzerine yapılan bir başka çalışma, ChatGPT erişiminin düşük vasıflı çalışanlarda yüksek vasıflı çalışanlara göre daha belirgin bir verimlilik artışı sağladığını gösterdi.

Dolayısıyla, otomasyonun etkisi, robotlar ya da AI olsun, büyük ölçüde hangi çalışanları yer değiştirdiği ve hangi çalışanlara güç verdiğiyle belirlenir.

Ülke Çapında Veri Seti

Araştırmacılar, 52 ülkeden veri topladılar; bunların 34’ü yüksek gelirli, 12’si üst orta gelirli ve 6’sı alt orta gelirli olarak sınıflandırıldı. Örnek, 2019 verilerini kapsıyordu.

Düşük gelirli ülkeler dahil edilmedi, çünkü bu ülkelerde endüstriyel robot kullanımı ve AI yatırımları genellikle çok düşüktür. Çalışma için çeşitli kaynaklar birleştirildi.

Geleneksel fiziksel sermaye stoğu, Uluslararası Para Fonu (2025) veritabanından elde edildi.

Düşük vasıflı ve yüksek vasıflı işgücü verileri, Uluslararası Çalışma Örgütü (2025) tarafından sağlandı.

Endüstriyel robot stoğu, Uluslararası Robotik Federasyonu (2023) tarafından sağlandı ve robot başına ortalama fiyat satın alma gücü paritesi (PPP) ile ayarlandı.

AI teknolojilerine yapılan yatırım, AI dağıtımının bir göstergesi olarak, Güvenlik ve Yeni Teknolojiler Merkezi ve ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu verileriyle, Our World in Data platformu tarafından işlendi.

Dünya Genelinde Beceri Primi

Ortalama beceri primi 1,44 olup, Belçika (BEL) gözlelenen değere yakındır. En düşük tahmini değer 0,68 olup, Rusya (RUS) ve İzlanda (ISL) gözlemlerine yakındır; en yüksek değer ise 4,28 olup, Japonya (JPN) gözlemlenmiştir.

Daha geniş tablo, daha fazla robot stoğuna sahip ülkelerin genellikle daha yüksek bir beceri primi taşıdığını gösteriyor. Ancak, beceri primi ile AI yatırımı arasındaki bağlantı anlamlı değildir.

Kaynak: World Development

Beceri primini daha derinlemesine analiz ederken, araştırmacılar şunları buldu:

• Yüksek GSYİH’ye sahip ekonomiler, yüksek ve düşük vasıflı çalışanlar arasındaki ücret farkının daha büyük olma eğilimindedir.
• Yüksek gelirli ülkeler genellikle daha yüksek oranlı yüksek vasıflı çalışanlara sahiptir ve daha düşük bir beceri primi gösterirken, orta gelirli ekonomiler daha fazla değişkenlik gösterir.
• Daha yüksek verimliliğe (toplam faktör verimliliği (TFP) ölçüsüyle) sahip ülkeler, yüksek ve düşük vasıflı çalışanlar arasındaki ücret farkının daha küçük olma eğilimindedir.

Kaynak: World Development

Bu verilerden elde edilen bir diğer (beklenen) bulgu, GSYİH ile robot stoğu arasında pozitif bir ilişki olduğudur. Aynı durum GSYİH ve AI yatırımı için de geçerlidir.

Kaynak: World Development

Detaylar her ülkenin ekonomik durumu ve işgücünün yüksek/düşük vasıflı karışımına bağlı olsa da, ortalama olarak, çalışan başına robot stoğunda %1 artış, çalışan başına GSYİH’de %0,29 artışla ilişkilidir. Pakistan (PAK), Peru (PER), Mısır (EGY) ve Kolombiya (COL) gibi daha az gelişmiş ülkeler, çalışan başına daha düşük robot stoğuna sahip olduklarından, robot kullanımındaki artıştan en çok fayda sağlar.

Kaynak: World Development

Bu arada, AI yatırımlarında %1 artış başına çalışan başına GSYİH artışı neredeyse önemsiz olup, sadece %0,03’tür.

Eşitsizlik açısından, çalışan başına robot stoğunda %1 artış, ortalama %0,23’lük bir beceri primi artışıyla ilişkilidir. Öte yandan, AI yatırımlarında %1 artış, beceri priminde %0,018’lik bir azalma ile ilişkilidir; bu, AI’nın özellikle yüksek gelirli ülkelerde eşitsizliği azaltabileceğini göstermektedir.

AI ve Robotik Birleşiyor mu?

Bu çalışmada, robotik ve AI çoğunlukla iki tamamen ayrı kategori olarak ele alınmıştır; robotlar genellikle montaj hatları gibi ortamlarda endüstriyel robotları ifade eder.

Ancak yakın gelecekte, otomasyonun bir sonraki aşaması, çalışanları ve robotları daha yetkin hâle getiren AI sistemleriyle fiziksel makinelerin birleştirilmesini içerecek.

Fiziksel AI’nın AI’nın eşitsizliği azaltma etkisini koruyup korumayacağı belirsizliğini koruyor. AI, fiziksel iş yapan makinelere yerleştirildiğinde, çalışanları güçlendirebilir, onları yer değiştirebilir ya da her ikisini birden yapabilir. Sonuç, hangi görevlerin otomatikleştirildiğine ve çalışanlara makinelerle birlikte yeni yetenekler verilip verilmediğine bağlı olacaktır.

Dolayısıyla, birleşik etki, tarihsel örneklere kıyasla ücret eşitsizliğine olan baskısını azaltırken, daha geniş bir robot dağıtımını beraberinde getirebilir.

Bu nedenle, otomasyonun yoğun tartışılan ekonomik etkisi, sadece şirketlerin ne kadar yatırım yaptığına değil, bu yatırımın çalışanları ikame edip etmediğine ya da çalışanların neler başarabileceğini genişletip genişletmediğine de bağlı olacaktır.

Robotik ve AI’ye Yatırım

NVIDIA Corporation

NVIDIA (NVDA ) artık sadece bir oyun grafik kartı üreticisi değil, küresel AI donanım lideridir; mevcut GPU’larını AI hesaplama iş yükleri için özel olarak tasarlanmış yeni tasarımlara uyarlamıştır.

Bu durum, AI teknolojisine yapılan yatırım patlamasından en büyük fayda sağlayan ve dünyanın en değerli şirketi olmasını sağladı. Ancak NVIDIA, sadece bir hesaplama donanımı şirketi olmanın ötesine de evrimleşiyor.

Şirket, “fiziksel AI”yı, yani AI’nın robotik gövdelerde her yerde dağıtımını, BT teknolojisinin bir sonraki adımı olarak tanımlamış ve bu alandaki liderliğini pekiştirmek için güçlü adımlar atmıştır.

NVIDIA’nın Cosmos çerçevesiyle başlar; bu “dünya temel modeli”, yalnızca metin ya da sayıları değil, tüm karmaşıklığı ve karmaşık fiziğiyle gerçek dünyayı modellemek için sinir ağları kullanır.

Cosmos, “özerk araçlar (AV’ler), robotlar ve video analitiği AI ajanları için fiziksel AI geliştirmeyi hızlandırmak amacıyla açık dünya temel modelleri (WFMs), güvenlik sınırları ve veri işleme kütüphaneleri sunan bir platformdur.”

Birçok robotik ve otonom araç şirketi, fiziksel AI geliştirmelerini hızlandırmak için zaten Cosmos’u kullanıyor.

Kaynak: NVIDIA

Şirket, bu modeli 2026 yılının Robotik için bir ChatGPT Anı olarak görüyor; alan meraktan ya da araştırma projelerinden uygulama sayısının patlamasına geçiyor.

Daha sonra NVIDIA, AI destekli robotların eğitimi ve dağıtımı için Isaac-GROOT ve IsaacLab Arena’yı geliştirdi. Isaac, özellikle insansı robotlar için oluşturulmuş bir görsel-dil-eylem modeli olup, tam vücut kontrolü ve bağlamsal anlayış sunar.

Özellikle, Isaac modeli, $3.500 maliyetindeki NVIDIA robotik çip modülü Jetson AGX Thor ile çalıştırmak için nispeten düşük bilgi işlem gereksinimlerine sahiptir; bu, insansı bir robotun donanım maliyetini toplam fiyatının çok küçük bir kısmına indirir. Ayrıca, güç talebini sınırlandırarak robotların iyi bir özerklik sağlamasına yardımcı olur.

NVIDIA® Jetson Thor™ serisi modüller, fiziksel AI ve robotik için en üst düzey platformu sunar; 40 W ile 130 W arasında ayarlanabilir güçle 2070 FP4 TFLOPS AI hesaplama ve 128 GB bellek sağlar. NVIDIA AGX Orin™’a göre 7,5 kat daha yüksek AI hesaplama ve 3,5 kat daha iyi enerji verimliliği sunar.

Endüstriyel uygulamalar için NVIDIA’nın Omniverse’ı vardır; bu, endüstriyel dijital ikizler ve robotik simülasyonları gibi fiziksel AI uygulamaları geliştirmek için kütüphaneler ve mikro hizmetler koleksiyonudur.

Son olarak, tüm fiziksel AI araçlarını, robotları ve görevleri koordine etmek için NVIDIA OSMO bulunur; bu, fiziksel AI için özel olarak tasarlanmış bir “orkestratör” yazılımıdır. Kullanıcıların Isaac ve Cosmos dahil birden fazla AI aracını, fiziksel AI geliştirme sürecinin tüm aşamalarında – veri üretimi, eğitim, simülasyon, değerlendirme ve donanım-döngüsü testinde – koordine etmelerini ve birleştirmelerini sağlar.

Bu çeşitlilik, NVIDIA’yı AI ve robotik alanlarının yeni birleşik fiziksel AI alanına genişlemesinde en iyi tahminlerden biri haline getiriyor.

Bu durum, diğer uygulamalara uyum sağlamakta zorlanabilen eski endüstriyel robot üreticilerinden daha iyi bir konuma getiriyor. Bunun iyi bir örneği, ABB Robotics gibi en iyilerinin bile şimdi NVIDIA ile iş birliği yaparak endüstriyel robotların bir sonraki neslini sunuyor olmasıdır.

“Yeni RobotStudio HyperReality, 2026’nın ikinci yarısında kullanılabilir olacak ve üreticilerin üretimi ne kadar hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçeklendirebileceğini kökten değiştirecek; maliyetleri %40’a kadar azaltacak ve pazara giriş süresini %50 hızlandıracak.”

Genel olarak, bu durum NVIDIA’ya fiziksel AI’ye geçişte kıskanılacak bir rekabet avantajı sağlar.

Ancak potansiyel yatırımcılar, AI ve robotikteki potansiyel büyümenin, şirketin 2026’da piyasalar tarafından değerlenirken kullanılan çarpanları haklı çıkarıp çıkarmadığını belirlemeden önce, özellikle NVIDIA’nın zaten devasa piyasa değerini gibi diğer faktörleri de göz önünde bulundurmalıdır.

(Bu konular hakkında daha fazla bilgiye, tam yatırım raporlarımızda şunları okuyabilirsiniz: Physical AI ve Nvidia itself)

En Son NVIDIA Corporation (NVDA) Hisse Senedi Haberleri ve Gelişmeler

Referans Alınan Çalışma

^{1. Marcos J. Ribeiro ve Klaus Prettner. Endüstriyel robotlar ve yapay zekâ çağında ülkeler arasındaki beceri primi. World Development. Volume 208, Aralık 2026, 107538. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2026.107538}