Veri Altyapısı Hazırlık Raporu 2026

Yapay zekâya yönelik talepler, altyapının hazır olma durumunu geride bırakıyor. Seagate tarafından 2.700'den fazla kurumsal teknoloji karar vericisi arasında yaptırılan yeni küresel araştırma, katılımcıların %99'unun yapay zekanın önümüzdeki üç yıl içinde depolama gereksinimlerini artıracağını beklediğini, ancak yalnızca %38'inin buna tamamen hazır olduğunu ortaya koydu.

Yapay zekâ yeni bir aşamaya girerken, bu hazırlık açığı daha da önemli hale geliyor. Yapay zekanın ilk dönemi, modelleme ve hesaplama alanındaki atılımlarla tanımlandı. Gelecek dönem, yapay zekayı verimli, sürdürülebilir bir şekilde ve uzun vadeli değeri ortaya çıkaracak biçimde ölçeklendirmek için gereken veri altyapısı kararlarıyla şekillenecektir. Kuruluşlar yeni bir gerçeklikle karşı karşıya: Yapay zekanın başarısı, altyapı yeniliklerine bağlıdır; veri artık bir maliyet merkezi değil, stratejik bir iş varlığıdır.

Bu bağlamda, araştırma, kuruluşların yapay zeka altyapısının geleceğine hazırlanırken karşılaştıkları çeşitli dinamikleri inceledi:

• Yapay zeka destekli veri büyümesi
• Yapay zeka altyapısı hazırlığı
• Altyapı yatırım öncelikleri
• Sürdürülebilirlik ve operasyonel verimlilik
• Depolama stratejisi ve uzun vadeli ölçeklenebilirlik

Veri stratejisine, yönetişime ve yapay zeka başarısı için gerekli sistemlere sürekli yatırım yapılmasının kritik önemini vurgulayan bu dinamikler yeni bir zorunluluk tanımlıyor: sürdürülebilir ölçeklendirme.

Sürdürülebilir Ölçeklendirme, yapay zeka kapasitesini ve iş değerini artırırken, onu destekleyen altyapının verimliliklerini sürekli olarak iyileştirme yeteneğidir. Politika yapıcılar, düzenleyiciler ve kamuoyu yapay zeka altyapısının büyümesini daha yakından incelerken, sürdürülebilir ölçeklendirme, güçlü ve sağlıklı bir yapay zeka ekonomisinin uzun vadeli yaşayabilirliğinde kritik bir rol oynayacaktır.

Aşağıda yer alan beş stratejik değişim, kuruluşların Sürdürülebilir Ölçeklendirmeyi nasıl uygulamaya koyduklarını ve en büyük fırsat ve zorlukların nerede olduğunu göstermektedir.

Yapay zekâ halihazırda ölçülebilir iş değeri üretiyor. Ankete katılanların %86'sı kuruluşlarının yapay zekâ yatırımlarından elde ettiği getiriyi orta veya önemli olarak nitelendirirken, %33'ü ölçülebilir önemli getiriler bildirdi. Bu sonuçlar, yapay zekayı mümkün kılan verilerin önemini daha da artırıyor. Modeller, uygulamalar ve kararlar verilere bağlı olduğunda, verilerin saklanması artık arka planda yürütülen bir işlev olmaktan çıkar. Bu, kuruluşun zaman içinde yapay zeka sonuçlarını iyileştirme yeteneğinin bir parçası haline gelir. Bu eğilim genel olarak piyasalarda yaygındır ve ABD'de (%87), Çin'de (%91), Hindistan'da (%91), Japonya'da (%75), Fransa'da (%82), İngiltere'de (%86) ve Almanya'da (%82) orta veya önemli getiriler bildirilmiştir.

Beklenen büyüme önemli düzeydedir. Ankete katılanların neredeyse tamamı, yapay zekanın üç yıl içinde depolama hacmi gereksinimlerini artıracağını öngörüyor. Her 10 kişiden 7'si en az %26'lık bir artış beklerken, bunların %32'si gereksinimlerin yarıdan fazla artacağını öngörüyor. Beklenti, Japonya'da %98'den Hindistan, Fransa, İngiltere ve Almanya'da %100'e kadar, ABD ve Çin'de ise %99'a kadar değişen oranlarla, piyasalar genelinde neredeyse evrenseldir.

Sonuç açık: kuruluşlar hem daha fazla veri hem de bu verilerin içinde saklı olan daha fazla değer için planlama yapmalıdır. Sadece acil kapasiteye odaklanan kısa vadeli bir yaklaşım, bilgilerin parçalanmasına, erişilemez olmasına veya yeniden kullanımının pahalı olmasına yol açabilir. Daha geniş bir bakış açısı, elde tutma, erişim ve yönetişim kararlarını, kuruluşun yapay zekanın yaratmasını beklediği gelecekteki değerle ilişkilendirebilir.

Bu değişim, liderlerin depolamayı tanımlama biçiminde zaten görülebiliyor. Katılımcıların yüzde doksan sekizi, yapay zekanın veri depolamayı arka ofis işlevinden stratejik iş altyapısına dönüştürdüğü konusunda hemfikir. Bu bulgu, önceliklerde bir değişikliğe işaret ediyor: depolama kararları artık kuruluşların verileri ne kadar hızlı bir şekilde kullanıma sokabileceklerini ve değerini ne kadar iyi koruyabileceklerini doğrudan etkiliyor. Bu görüş, Japonya ve Almanya'da %96'dan Hindistan'da %100'e, ABD ve İngiltere'de %99'a, Çin'de %98'e ve Fransa'da %97'ye kadar değişen oranlarda piyasalar genelinde tutarlı kalmaktadır.

Büyüt

Çoğu kuruluş izledikleri yöne güven duyduğunu ifade etse de, daha yakından bakıldığında gerçekliğin daha incelikli olduğu ortaya çıkıyor. Katılımcıların %83'ü yapay zekanın uzun vadeli veri taleplerine tamamen veya büyük ölçüde hazır olduklarını söylerken, yalnızca %38'i kendilerini tamamen hazır olarak değerlendiriyor. Algılanan hazırlık düzeyi, pazarlara göre büyük farklılıklar göstermektedir; Çin'de %96, Japonya'da %55, Hindistan'da %89, İngiltere'de %88, ABD ve Almanya'da %86 ve Fransa'da %74'tür.

Bulgular, yapay zekâya hazır olmanın yalnızca işlem gücü veya yatırımdan daha fazlasına bağlı olduğunu göstermektedir. Katılımcılar, yapay zeka stratejisi olgunluğu, bütçe ve kaynaklar, veri yönetimi ve yönetişimi konularında en sık karşılaştıkları eksiklikleri belirtmişlerdir. Dağıtım zorlukları da benzer bir hikaye anlatıyor. Operasyonel kısıtlamalar arasında, katılımcıların %53'ü veri kalitesi ve hazır bulunabilirliğini, %43'ü ise depolama altyapısını belirtirken, bu oran işlem gücü kullanılabilirliği için %27 ve enerji kısıtlamaları için %24'tür.

Ankete katılanlar, bilgi işlem kaynaklarının kullanılabilirliği ve enerji kısıtlamalarının önünde, veri kalitesi ve hazır olma durumunu (%53) ve depolama altyapısını (%43) en önemli yapay zeka uygulama zorlukları olarak belirtmişlerdir.

Büyüt

Ankete katılanlar, bilgi işlem kaynaklarının kullanılabilirliği ve enerji kısıtlamalarının önünde, veri kalitesi ve hazır olma durumunu (%53) ve depolama altyapısını (%43) en önemli yapay zeka uygulama zorlukları olarak belirtmişlerdir.

Hazırlık açığı nihayetinde bir veri altyapısı sorunudur. Sonuç olarak, kuruluşların yapay zekayı etkili bir şekilde ölçeklendirmek için veri saklama, yönetişim, depolama ve işlem gücünü uyumlu hale getiren koordineli bir veri altyapısına ihtiyaçları vardır.

Kuruluşlar, veri merkezi yatırımlarını giderek daha çok gerekli bir işletme gideri olarak değil, stratejik bir iş önceliği olarak görüyor. Katılımcıların dörtte üçünden fazlası bunu altyapı öncelikleri arasında ilk üçte sıralarken, beşte biri de bunu en yüksek öncelik olarak tanımlıyor.

Büyüt

Harcama görünümü ayrıca yapay zeka altyapısının GPU'ların ötesine uzandığını da gösteriyor. Kuruluşların yatırım öncelikleri listesinde güvenlik ve uyumluluk altyapısı ilk sırada yer alırken (%44), veri yönetimi/yönetişimi ikinci sırada (%43) yer alıyor. Yapay zeka ve GPU altyapısı ve depolama donanımının yenilenmesi, en büyük üçüncü yatırım önceliği olarak (%39) öne çıkıyor.

Dolayısıyla stratejik soru, yığındaki hangi tek katmanın en büyük bütçeyi alacağı değil. Burada önemli olan, altyapının tamamının verilerin yapay zeka sistemlerine akışını destekleyip destekleyemeyeceği, ileride değer kazanabilecek verileri koruyup koruyamayacağı ve yeni operasyonel kısıtlamalar yaratmadan ölçeklenebilir olup olamayacağıdır. Kuruluşlar bu bağımlılıkları birlikte değerlendirdiğinde yatırım daha fazla değer yaratır.

Enerji ve sürdürülebilirlik hususları, yapay zeka altyapısı planlamasını şimdiden etkiliyor. Ankete katılanların yüzde yetmiş yedisi, kuruluşlarının bu endişeler nedeniyle genişleme planlarını ertelediğini veya yeniden yapılandırdığını belirtiyor. Bu oran, planlanan yatırımlarını önemli ölçüde yeniden yapılandıran %36'yı ve küçük gecikmeler yaşayan %41'i içermektedir.

Bu bulgu, verimliliği geleceğe yönelik bir hedef olmaktan çıkarıp, mevcut bir planlama kısıtlamasına dönüştürüyor. Kuruluşların kapasitelerini artırmaları gerekiyor, ancak aynı zamanda bu büyümenin güç, alan, soğutma ve ekipman ömrü döngüsü üzerindeki etkilerini de anlamaları gerekiyor. En faydalı kararlar, liderlerin ölçülebilir işletme gereksinimleriyle ilişkilendirebildikleri kararlardır.

Katılımcılar ilerleme bekliyor. Katılımcıların yüzde otuz dokuzu depolama operasyonlarını bugün 'çok sürdürülebilir' olarak tanımlıyor. Faaliyetlerinin beş yıl sonraki durumunu göz önünde bulundurduklarında bu oran %61'e yükseliyor. Beklentiler, mevcut yatırım olanaklarına göre de değişiklik gösterir: Yıllık sürdürülebilirlik bütçesi 100 milyon dolar veya daha fazla olan kuruluşların %70'i, faaliyetlerinin beş yıl içinde 'çok sürdürülebilir' olmasını beklerken, bu oran 1 milyon doların altında olan kuruluşlarda %48'dir.

Kuruluşlar, sürdürülebilir altyapıyı giderek artan bir şekilde yalnızca çevresel raporlama üzerinden değil, operasyonel verimlilik üzerinden tanımlamakta ve ölçmektedir. Depolama donanımının çevresel etkisini değerlendirirken en sık dikkate alınan faktör, %62 oranında belirtilen güç tüketimidir. Cihazın kullanım ömrü ve dayanıklılığı %55 oranında artmaktadır. Ankete katılanların neredeyse tamamı, veri depolama ekipmanlarının kullanım ömrünün uzatılmasının veri merkezi operasyonlarının sürdürülebilirliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu konusunda hemfikir.

Bu bulgular, sürdürülebilir ölçeklendirmeye yönelik operasyonel bir bakış açısını desteklemektedir. Organizasyonlar, daha genel çevresel terminolojiye güvenmek yerine, enerji kullanımı, kapasite kullanımı, ekipman ömrü ve terabayt başına enerji maliyeti gibi faktörler üzerinden belirli altyapı tercihlerini değerlendirebilirler. Bu önlemler, sürdürülebilirlik hedeflerini altyapının günlük ekonomik yönleriyle ilişkilendirmeyi kolaylaştırıyor.

Yapay zekâ, kuruluşların başarılı olmak ve büyümek için ihtiyaç duyduğu verilerin miktarını, çeşitliliğini ve değerini artırdıkça, bu teknolojinin temelini oluşturan iş modelleri de giderek altta yatan veri altyapısı tarafından şekillendirilmektedir. Kapasite artırmak kadar önemli olan bir diğer husus da büyümenin ekonomik ve operasyonel verimliliğini optimize etmektir. Bu, kuruluşların kapasitelerini artırırken kaynak kullanımını, kar marjlarını ve uzun vadeli yatırım getirisini sürekli olarak iyileştirmelerini sağlayan altyapı tasarımına verimlilik odaklı ilkelerin uygulanması anlamına gelir.

Verimliliğe dayalı altyapıya doğru yaşanan değişim, kuruluşların benimsediği operasyonel uygulamalara da yansımaktadır:

• ABD'de %52'si depolama ve operasyonel ihtiyaçları belirlemek için yapay zekayı kullanıyor. %48, Çin: %55, Hindistan: %62, Japonya: %54, Fransa: %47, Birleşik Krallık: %53, Almanya: 42%).
• %46'sı yenilenebilir enerji kaynaklarına yatırım yapıyor (ABD: %44, Çin: %41, Hindistan: %58, Japonya: %37, Fransa: %45, Birleşik Krallık: %49, Almanya: 47%).
• ABD'de %40'ı, altyapıyı sürekli çalıştırmak yerine, gerçek veri ihtiyaçlarına göre güç dağıtımı yapıyor. %34, Çin: %44, Hindistan: %48, Japonya: %41, Fransa: %29, Birleşik Krallık: %41, Almanya: 40%).
• Veri altyapısı tarafından üretilen ısının %31'i yeniden kullanılıyor (ABD: %26, Çin: %37, Hindistan: %32, Japonya: %24, Fransa: %38, Birleşik Krallık: %31, Almanya: 33%).

Aynı verimlilik odaklı düşünce tarzı, depolama mimarisini de giderek daha fazla şekillendiriyor. İş yüküne göre ayarlanmış bir yaklaşım, bu değişimin bir örneğidir. Kuruluşlar, veri yaşam döngüsünün tamamına tek bir mimari uygulamak yerine, iş yükü gereksinimlerine göre performans, kapasite, verimlilik ve uzun vadeli değeri dengeleyen sistemler tasarlayabilirler. Bu, altyapı maliyetlerini ve kaynak taleplerini kontrol altında tutarken yapay zekanın ölçeklendirilmesi için daha pratik bir çerçeve oluşturur.

Yapay zeka ortamları, farklı performans, kapasite ve erişim gereksinimlerine sahip çeşitli veri türlerini kapsar. Eğitim verileri, aktif veri kümeleri, çıkarım bağlamı, model kontrol noktaları, kaynak içerik ve saklanan çıktılar, altyapı üzerinde aynı talepleri oluşturmaz. Yapay zekânın yaygınlaşmasıyla birlikte, verimlilik odaklı tasarım giderek daha önemli hale geliyor. Depolama teknolojilerini akıllı, çok katmanlı mimariler içinde iş yükü gereksinimleriyle uyumlu hale getiren kuruluşlar, ekonomik verimliliği artırabilir, işletme maliyetlerini düşürebilir ve uzun vadeli büyüme için daha dayanıklı bir temel oluşturabilir.

Yapay zekanın bir sonraki aşaması daha fazla veri üretecek, ancak kapasite tek başına hangi kuruluşların bu verinin değerinden faydalanacağını belirlemeyecek. Fark yaratacak unsur, büyüme ile birlikte gelen altyapı taleplerini verimli bir şekilde yönetirken, verilerin her zaman erişilebilir ve kullanıma hazır halde kalmasını sağlama yeteneği olacaktır.

Anket, bu çalışmaların zaten başlamış olduğunu gösteriyor. Kuruluşlar veri merkezi yatırımlarına öncelik veriyor, depolamanın rolünü yeniden değerlendiriyor ve genişleme planlarına verimlilik ve yaşam döngüsü hususlarını dahil ediyor. Ancak, büyük ölçüde hazırlıklı olmak ile tam olarak hazırlıklı olmak arasındaki uçurum hala çok büyük.

Bu açığı kapatmak, veri yaşam döngüsünün tamamını kapsayan bir altyapı stratejisi gerektiriyor. Kuruluşların hangi verileri üreteceklerini, farklı iş yüklerinin bu verilere ne kadar hızlı erişmesi gerektiğini, verilerin ne kadar süreyle değerini koruyabileceğini ve büyümeyi yönlendirecek operasyonel ölçütlerin neler olduğunu anlamaları gerekir. Bu kararlar, sürdürülebilir ölçeklendirme ve yapay zekadan kalıcı değer elde etme için temel oluşturmaktadır.