Yukarıdaki soru – [$GOOG](https://x.com/search?q=%24GOOG&src=cashtag_click) gerçekten değerinin altında mı? – yatırım forumlarında hararetli, Rorschach testi benzeri tartışmalara yol açan popüler bir konu ve aynı zamanda bireysel yatırımcıların bir işlem yapmadan önce üstlendikleri araştırma türlerinin tipik bir örneği.
Aynı zamanda, günlük yatırım için yapay zekanın durumuna dair harika bir pratik test. Özellikle, günümüz yapay zekasının yatırımcıların gerçek içgörüler elde etmesine ve iddialarının arkasına güvenilir veriler koymasına yardımcı olup olamayacağını anlamak istiyoruz. $HOOD gibi platformların işlemler için yapay zeka desteği sunduğu göz önüne alındığında, bu oldukça güncel bir konu.
Önce yöntemler, sonra cevaplar.
Peki, yapay zeka gerçekten yeni bir içgörü sunuyor mu?
Testlerimize Claude Opus 4.8 ile başlıyoruz. Şu anda Anthropic'in halka açık en güçlü modeli. Claude'a kutudan çıktığı haliyle $GOOG hakkında soru sorduk ve hangi analizi yaptığını, verilerini nereden aldığını ve nihayetinde cevabın ne kadar kullanışlı olduğunu inceledik.
Claude, toplayıcı web sitelerini sorgulayarak başladı. Bu kaynaklar, F/K oranını $GOOG'un 10 yıllık ortalamasına ve sektöre göre karşılaştırdı. Claude ayrıca, satış tarafı derecelendirmelerinin ortalamasını temsil eden fiyat hedeflerini de çekti – bunlar önceden ortalanmış olarak geldi: MarketBeat'in tek seferde "41 analist" konsensüsünü derlemesi, bir diğerinde ise "Güçlü Al" ortalaması yaklaşık 429 dolar. Claude, biri Simply Wall St'ten, diğeri Peter Lynch tarzı bir formülden olmak üzere iki adil değer rakamına atıfta bulundu; bunlar, bir web aramasının ilk sayfasında dönen perakende odaklı modelleri temsil ediyordu.
Fiyat hedeflerini örnek alarak, analist listesine, tarihlere veya "konsensüs" hedeflerinin arkasındaki ortalama alma yöntemine erişimimiz olmadığını fark ettik. Ayrıca Claude'ın alt görev üzerindeki iki geçişinin nihai sayı üzerinde anlaşamadığını gözlemledik. Bu, açık web'den çekilen birçok veri gibi, Claude'ın analizinin de, içlerinde ne olduğu veya kritik olarak, hesaplamanın dışında ne bırakıldığı hakkında fazla bir içgörü olmadan işaret numaralarına dayandığı anlamına geliyor. Bu ilk analiz için, Claude'ın tüm rakamlarının bu tür ikincil kaynaklardan çekildiğini bulduk.
(Not: Broadcom ($AVGO) kazançlarını takip edenler için, analist hedeflerinin web'den alınmasının etkisi gerçek zamanlı olarak görüldü: kazanç açıklamasından sonraki 15 dakika içinde, CNBC ve Reuters geliri bir "kaçırma" olarak bildirirken, WSJ ve Yahoo Finance bunu bir "beklenti üstü" olarak duyurdu. Dikkatli olmayan yapay zeka algoritma yatırımcısının vay haline…)
Claude'ın nihai cevabı, web konsensüsünün yetkin bir özetiydi. Manşetlerden ve daha iyi forum gönderilerinden beklenebilecek aynı üç yükseliş ayağı ve aynı düşüş riskleriyle bir açıklama yaptı. Çıkarımımız, forumlarda takılan sıradan yatırımcıların işini gerçekten hızlandırdığı yönünde. Ancak bunun bir sonucu da, varsayılan olarak profesyonel yatırımcıların kullandığı analiz ve modelleme tekniklerini kullanmaması veya şirket değerlemelerini oluşturdukları verilere erişmemesidir. Bu yönleriyle, kutudan çıktığı haliyle Claude, profesyonel yatırımcıların bilgi birikimini bizlere aktarma konusunda çok az şey yapıyor.
Bu nedenle, Claude'a tekrar sorduk ve bu sefer ona herhangi bir yatırımcının kullanımına açık, özel olarak oluşturulmuş bir MCP sunucusu olan deepKPI aracılığıyla 10 yıllık operasyonel KPI'lar, SEC dosya metinleri, segment ve rakip özetleri erişimi verdik.
Bu bilgiyle Claude çok daha derine indi. İlk olarak, $GOOG'un operasyonel geçmişini analiz etmek için segmentleri (Cloud, Hizmetler, Diğer Bahisler), nakit akışı ve sermaye harcaması geçmişini, hisse sayısını ve vergi oranını ve yönetim yorumlarını parçalara ayırarak başladı. Şirketin bugün nerede olduğunu değerlendirmek ve bunu geçmişiyle uyumlu hale getirmek için kalan performans yükümlülüğü, trafik edinme maliyeti ve çalışan başına gelir gibi kalemlere daldı. Ayrıca, tipik bir kurumsal düzeyde operasyonel model oluşturmak için deepKPI verilerini bir e-tabloya çekmeyi teklif etti, ancak bu makalenin amacı doğrultusunda bunu yapmadık.
Somut değerleme konusuna gelelim:
Damıtılmış web görüşü, $GOOG yaklaşık 389 dolardayken ve 10 yıllık ortalama 27 olan bir sektörde (sektör ortalaması 35'e daha yakın) geçmiş F/K oranı 29 civarındayken, gruba kıyasla biraz ucuz ve kendi geçmişine göre biraz pahalı olduğu yönündeydi. Satış tarafı hedefleri 412 ila 443 dolar arasında değişiyordu, ancak iki adil değer modeli aynı hisse senedi için 112 dolar farklıydı. Sonuç, tanıdık yükseliş ayakları ve düşüş riskleriydi ve değerinin altında/üstünde sorusunda bir netlik yoktu; bu, r/valueinvesting gibi forumların genellikle vardığı noktadır.
deepkpi'nin verilerini eklediğimizde, Claude şirketin sağlığı hakkında rakiplerine ve tarihsel normlara göre çok daha derin bir analiz yapabildi. Örneğin, web cevabı, serbest nakit akışına göre girişim değerinin 70'in üzerinde olmasına dayanıyordu ve bu bir elek tarafından pahalı olarak kategorize edilmişti. Ancak dosyalara girdiğimizde, rakamlar yeniden çerçevelendi: 2025 serbest nakit akışı yaklaşık 73 milyar dolardı ve kazançlar patlarken zaten sabitti ve yapay zeka inşası, 2026 sermaye harcamasını kabaca ikiye katlayarak 91 milyar dolardan 175-185 milyar dolara çıkarırken, serbest nakit akışını 15-25 milyar dolara çekiyor. Dolayısıyla 72x, şirketin ne kadar pahalı olduğuna dair bir karar olarak değil, geleceğe büyük bir bahis yaparken hareket halindeki bir şirketin anlık görüntüsü olarak alınmalıdır. Son makalemize göre, bu bahis hem rakipler arasında en büyüğü hem de temel işlere göre en az riskli olanıdır. Bu, bu sayının yorumunu tamamen değiştiriyor.
deepKPI destekli analiz ayrıca $GOOG'un temel işinin kaldıraçlarına da indi. Cloud'un sözleşmeli birikmiş iş yükünün tek bir çeyrekte 108 milyar dolardan 157,7 milyar dolara çıktığını belirtti. Segment gelirinin 2,0 katından 2,7 katına. Çoğu son 24 ayda muhasebeleştirildiğinden, bu, Cloud'un önümüzdeki yıllarda %30'un üzerinde büyüme potansiyeline sahip olduğunun kanıtı olarak hizmet etti. Claude ayrıca, %24 civarındaki segment marjlarını iki hiper ölçekleyici rakip olan AWS ve Azure ile karşılaştırdı ve marjlarının daha iyi olduğunu belirtti: %30'ların başında. Bu, ulaşılabilir ve anlamlı bir kâr optimizasyonu alanı olduğunu, işletmenin gelecekteki sağlığına işaret eden başka bir işaret olduğunu gösterdi.
Claude, operasyonel verilerden web konsensüsünde olmayan iki önemli kaldıracı daha ortaya çıkardı. Birincisi, $GOOG'un reklamlara trafik çekmek için ne ödediğiydi: ağ sitelerinde yayınlandığında çok, $GOOG'un Arama, YouTube ve Gmail gibi kendi mülklerinde yayınlandığında ise az. Bu iş, 265 milyar dolarlık bir reklam tabanında 2 puanlık bir artışla giderek daha fazla $GOOG mülklerine kayıyor ve kârın büyüdüğünü ve daha fazla büyüme potansiyeli olduğunu gösteriyor. Diğer kaldıraç ise verimlilikti. Çalışan başına gelir, yıllarca sabit kaldıktan sonra yükselmeye başladı. Bu önemlidir çünkü veri merkezi inşası, marjlarını aşındıracak yıllarca sürecek amortisman giderine dönüşecek ve artan çalışan başına çıktı, marjları ters yöne itecektir. Bu, $GOOG'un yapay zeka yatırımını meyvesini verirken temel işini desteklemek için adımlar attığının bir başka göstergesidir.
Bir araya getirildiğinde, operasyonel analiz, Cloud'un rakiplerinin altında kazanç elde ettiğini ve bu farkı kapatma sürecini beslemek için sağlıklı bir birikmiş iş yüküne sahip olduğunu, reklam işinin daha kârlı hale geldiğini ve çalışan başına çıktının arttığını gösterdi. Claude + deepKPI, "çarpanının gösterdiğinden daha iyi" sorusuna en iyi cevabın, bu kaldıraçları test etmemize olanak tanıyan bir modelle verilebileceği sonucuna vardı.
Bireysel yatırımcılar olarak, bu zamanı yatırıma dönüştürebilir veya eğitimli bir tahmin yapabiliriz, ancak bahsimizi yönlendiren şeyler çok açıktır: rakiplere karşı bulut verimliliği, reklam kanalı karışımı ve çalışan verimliliği. Bu düzeydeki içgörü ve anlayış, web tartışması özetimizden çok daha somut ve nettir ve orijinal soruya, sadece forumlara göz atarak açıkça görülmeyen, test edilebilir bir içgörü düzeyi getirir.
Sonucumuz, yapay zeka modellerinin bireysel yatırımcılar için dosyaların ve verilerin güçlü yorumlayıcıları olduğu, ancak onları ikincil web verilerinden uzaklaştırmak ve deepKPI'nin KPI zaman serileri ve dosya işaretlemeleri gibi birincil kaynak verilerine yönlendirmek için adımlar atılması gerektiğidir. Ayrıca onlara, deepKPI'nin yaptığı gibi, bu verileri uzman bir şekilde yorumlama becerileri vermeliyiz. Ancak, özellikle yapay zeka hizmetleri veri ve analitik araçlarına erişim fiyatını aşağı çekerken – Daloopa gibi mevcut hizmetler için koltuk başına 10.000+ dolardan deepKPI için ayda 20 dolara veya bazı kullanımlar için ücretsize – bireysel yatırımcılar ve profesyonel yatırımcılar arasındaki uzun süredir var olan uçurum anlamlı bir şekilde değişiyor. Ve hızlı bir şekilde.
