Yapay zeka (AI) denince akla hemen OpenAI, Anthropic ve Google gibi teknoloji devleri geliyor. Bu şirketlerin geliştirdiği milyarlarca dolarlık temel modeller, uzun süredir sektörün tek gerçeği olarak kabul ediliyordu. Ancak bu sarsılmaz görünen hakimiyet, artık ciddi bir tehditle karşı karşıya. Sektördeki yeni bir görüşe göre, bu devler gelecekte tüm kârı toplayan platformlar olmak yerine, Starbucks'a kahve çekirdeği satan isimsiz bir tedarikçiye dönüşebilir.
Bu çarpıcı benzetme, yapay zeka girişimcileri arasında giderek daha fazla kabul görüyor. Eskiden küçümsenerek 'GPT sarmalayıcı' (GPT wrapper) olarak adlandırılan, yani mevcut bir model üzerine arayüz geliştiren şirketler, artık sektörün en dinamik oyuncuları haline geldi. Onlar için hangi temel modelin (GPT-5, Claude veya Gemini) kullanıldığı bir teferruat. Asıl odak noktaları, bu modelleri belirli görevler için özelleştirmek ve son kullanıcıya kusursuz bir deneyim sunmak.
Büyük Modellerin Büyüsü Neden Bozuluyor?
Bu değişimin temelinde, temel modelleri sadece daha büyük veri setleriyle eğitmenin getirdiği faydaların azalması yatıyor. Yani, modellere milyarlarca dolar daha harcayarak veri yüklemek, artık eskisi kadar büyük bir performans artışı sağlamıyor. Bu durum, 'azalan verimler' yasasının teknoloji dünyasındaki en net örneklerinden biri. Artık ilerleme, modelin ilk eğitiminden ziyade, 'ince ayar' (fine-tuning) ve 'pekiştirmeli öğrenme' (reinforcement learning) gibi süreçlerle sağlanıyor.
Örneğin, daha iyi bir kodlama asistanı yapmak istiyorsanız, yeni bir temel model inşa etmek yerine mevcut bir modeli kodlama verileriyle özelleştirmek çok daha verimli. Bu da rekabet avantajını, en büyük modele sahip olandan alıp, en iyi kullanıcı deneyimini ve özelleştirmeyi sunana veriyor.
Ancak bu 'daha iyi kullanıcı deneyimi' arayışı, sanıldığından çok daha karmaşık. Kodlama asistanları özelinde yaşananlar, bu durumu net bir şekilde gözler önüne seriyor. Sektörde 'vibe coding' olarak adlandırılan yeni bir gerçeklik ortaya çıktı. Fastly tarafından yapılan bir araştırmaya göre, geliştiricilerin %95'i yapay zeka tarafından üretilen kodları düzeltmek için ek zaman harcıyor. Bu durumun, deneyimli kıdemli yazılımcıları adeta birer ‘yapay zeka bebek bakıcısına’ dönüştürdüğü ve onların zamanının önemli bir kısmını, AI tarafından üretilen hatalı veya verimsiz kodları denetlemekle geçirmelerine neden olduğu belirtiliyor. Bu da gösteriyor ki, temel modellerin üzerine bir arayüz eklemek, değer yaratmak için yeterli değil; asıl zorluk, bu araçları insan uzmanlığıyla harmanlayarak güvenilir ve verimli hale getirmekte yatıyor.
Starbucks Analojisi: Değer Nerede Yaratılıyor?
Bir girişimcinin ortaya attığı bu analoji durumu mükemmel özetliyor: OpenAI ve Anthropic gibi şirketler, en kaliteli kahve çekirdeklerini (temel modelleri) üretiyor olabilir. Ancak asıl parayı kazanan, bu çekirdekleri alıp üzerine marka, deneyim ve katma değer ekleyerek bir fincan kahveyi on katı fiyata satan Starbucks'tır (uygulama geliştiricileri). Eğer açık kaynaklı modellerin artmasıyla temel modeller birer emtia haline gelirse, bu dev şirketler düşük kâr marjlarıyla çalışan birer hammadde tedarikçisine dönüşme riskiyle karşı karşıya kalabilir.
İlk Hamle Avantajı Bir Efsane mi?
Geçmişte Silikon Vadisi, platform avantajına ve ilk hamleyi yapanın pazarı domine edeceği fikrine sıkı sıkıya bağlıydı. Ancak yapay zeka bu kuralı da yıkıyor gibi görünüyor. Risk sermayesi şirketi Andreessen Horowitz'in (a16z) ortaklarından Martin Casado, bu durumu net bir şekilde ortaya koyuyor:
OpenAI; kodlama, görüntü ve video üretimi alanlarında model çıkaran ilk laboratuvardı. Ancak bu üç kategoride de liderliği rakiplerine kaptırdı. Gördüğümüz kadarıyla, yapay zeka teknoloji yığınında doğası gereği kalıcı bir rekabet avantajı bulunmuyor.
Şeytanın Avukatı: Devleri Henüz Gözden Çıkarmayın
Elbette, büyük temel model şirketlerini tamamen silmek için henüz çok erken. Bu şirketlerin elinde hala çok güçlü kozlar var. Marka bilinirliği, devasa altyapı güçleri ve neredeyse sınırsız nakit rezervleri, onları kolay lokma yapmıyor. Özellikle OpenAI'ın ChatGPT gibi doğrudan tüketiciye ulaşan ürünlerinin başarısını taklit etmek, bir kodlama aracını kopyalamaktan çok daha zor olabilir.
Ayrıca, yapay zekanın baş döndürücü gelişim hızı, bu trendin altı ay içinde tamamen tersine dönmesine neden olabilir. Genel Yapay Zeka (AGI) yarışında yaşanacak beklenmedik bir atılım, örneğin ilaç veya malzeme biliminde devrim yaratacak bir keşif, temel modellerin değerini yeniden zirveye taşıyabilir. Ancak o gün gelene kadar, sadece daha büyük modeller inşa etme stratejisi, geçen yıla göre çok daha riskli ve daha az çekici görünüyor.
Bu AGI yarışı, bazı eleştirmenler tarafından 'tüm insanlığa fayda sağlama' vaadiyle sunulan bir tür ideoloji olarak görülüyor. Gazeteci Karen Hao'ya göre bu durum, teknoloji devlerini adeta bir yapay zeka imparatorluğu kurmaya itiyor. Bu imparatorluğun inşası ise devasa bir maliyetle geliyor: Meta'nın bu yıl altyapıya 72 milyar dolar harcaması, Google'ın 2025 projeksiyonunun 85 milyar dolara ulaşması ve OpenAI'ın 2029'a kadar 115 milyar dolar nakit harcamasının beklenmesi, bu yarışın ne denli kaynak tükettiğini gösteriyor. Üstelik bu maliyetin ardında, gelişmekte olan ülkelerde çok düşük ücretlerle veri etiketleyen ve rahatsız edici içeriklere maruz kalan emekçilerin oluşturduğu göz ardı edilen bir insani bedel de yatıyor.
Bu riskli ortam, bizzat OpenAI'ın en tepesindeki isim tarafından da dile getiriliyor. OpenAI Yönetim Kurulu Başkanı Bret Taylor, sektörde 90'ların sonundaki dot-com çılgınlığına benzer bir yapay zeka balonu uyarısında bulunuyor. Taylor'a göre, teknolojinin kendisi devrimsel olsa da mevcut heyecan dalgası sürdürülemez projelere ve aşırı değerlemelere yol açıyor ve bu süreçte birçok aceleci yatırımcı büyük paralar kaybedebilir. Bu durum, sadece temel model stratejisinin değil, tüm ekosistemin bir 'düzeltme' dönemine girebileceğine işaret ediyor.
Bu analiz, TechCrunch'ta yayınlanan bir makalede yer alan görüşlerden derlenmiştir. Orijinal içeriğe buradan ulaşabilirsiniz.
