Yapay zeka teknolojisinin hızla ticarileşmesi, risk sermayesi (VC) dünyasının köklü yatırım paradigmalarını temelden değiştirdi. Teknoloji dünyasının önde gelen isimleri, TechCrunch Disrupt 2025 sahnesinde yaptıkları açıklamalarda, AI girişimlerine yatırım yapmanın geçmişteki teknolojik değişimlerden farklı bir yaklaşım gerektirdiğinde hemfikir.

Cowboy Ventures Kurucusu ve Yönetici Ortağı Aileen Lee, bu dönemi “tuhaf bir zaman” ('funky time') olarak nitelendiriyor. Lee, bazı yapay zeka şirketlerinin bir yıl içinde “sıfırdan 100 milyon dolarlık gelire sıçrayabildiği” bir ortamda, geleneksel yatırım ölçütlerinin geçerliliğini yitirdiğini belirtiyor. Bu hızlı büyüme rekorlarına, hukuksal yapay zeka (AI) alanında faaliyet gösteren Harvey örnek verilebilir; şirket, Ağustos 2025 itibarıyla yıllık yinelenen gelirinin (ARR) 100 milyon doları aştığını duyurmuştu.

Hız Tek Başına Yeterli Değil: Yeni Yatırım Algoritması

Aileen Lee’nin firmasının araştırmasına göre, Series A yatırımcıları artık sadece hızlı gelir artışını aramıyor. Lee, yatırım değerlendirmesini “farklı değişkenler ve farklı katsayılar içeren bir algoritma” olarak tanımlıyor. Bu yeni algoritmada öne çıkan kritik faktörler şunlar:

• Veri Üretimi: Girişimin sürekli olarak yeni ve değerli veri üretip üretmediği.
• Rekabetçi Kale (Moat): Pazarda rakiplerin kolayca kopyalayamayacağı güçlü bir avantajın olup olmadığı.
• Kurucu Geçmişi: Kurucuların geçmiş başarıları ve teknik yetkinlikleri.
• Teknik Derinlik: Ürünün altyapısının ve teknolojisinin ne kadar gelişmiş olduğu.

Bu değişkenlerin ağırlığı, şirketin sektörel konumuna göre farklılık gösterebiliyor. Yani, bir SaaS girişimine bakış açısı ile bir temel model geliştiren girişime bakış açısı aynı değil. Örneğin, hukuksal yapay zeka alanındaki lider girişimlerden biri olan Harvey, rakiplerin kopyalayamayacağı güçlü avantajlar yaratmak için 'etik duvarlar' ve küresel çaptaki 'veri ikameti' gerekliliklerine uyumlu karmaşık bir 'çok oyunculu' platform mimarisi inşa etmeye odaklanıyor. Bu stratejiler, şirketin değerlemesini kısa sürede 8 milyar dolara taşımasında kritik rol oynadı. Hukuksal yapay zeka Harvey'in bu 8 milyar dolarlık değerlemesine dair detaylara hukuksal yapay zeka Harvey'in 8 milyar dolar değerlemesi başlıklı içeriğimizden ulaşabilirsiniz.

GTM mi, Teknoloji mi? Tartışmanın Odağı Değişiyor

DVx Ventures Kurucu Ortağı ve CEO’su Jon McNeill’in dikkat çektiği bir başka nokta ise, başlangıç aşamasından 5 milyon dolar gelire hızla ulaşan birçok girişimin bile takip eden turlarda (Series A) fon bulmakta zorlanması. McNeill’e göre bu, yatırımcıların artık tohum aşamasındaki girişimlere bile olgun şirketler için uyguladıkları sıkı standartları uyguladığı anlamına geliyor.

“Çoğu durumda, öne çıkan şirketlerin en iyi teknolojiye sahip olmadığını düşünüyorum. Onların en iyi pazara giriş (Go-to-Market – GTM) stratejisine sahip olduğunu düşünüyorum.” - Jon McNeill

McNeill, Series A yatırımcılarının girişimlerin müşteri çekme ve elde tutma yeteneklerine neden bu kadar yakından baktığını bu sözlerle açıklıyor: Hızla benimsenen ve paraya çevrilebilen bir strateji, saf teknik mükemmeliyetten daha değerli hale geldi.

İnovasyon Hızı Baskısı ve Sektörün Erken Aşaması

Yatırım baskıları sadece finansal metriklerle sınırlı değil. Aileen Lee, AI girişimlerinin ürün güncellemelerini ve yeni özelliklerini emsalsiz bir hızda yayınlamak zorunda olduğunu belirtiyor. OpenAI ve Anthropic gibi devlerin sürekli yenilik sunma hızına yetişmek, girişimler için hayati bir zorunluluk haline geldi. Bu durum, piyasaya hızlı çıkış yapma ile mükemmel bir ürün sunma arasındaki ince çizgiyi belirginleştiriyor.

Bu rekabet sadece şirketler arasında değil, aynı zamanda ulusal stratejiler arasında da yaşanıyor. Databricks'in kurucu ortağı ve YZ araştırma firması Laude'nin eş kurucusu Andy Konwinski, Amerika Birleşik Devletleri'nin (ABD) yapay zeka liderliğini hızla Çin'e kaptırma riskiyle karşı karşıya olduğu konusunda sert bir uyarıda bulundu. Konwinski'ye göre, Çinli şirketler (DeepSeek, Alibaba Qwen) hükümet desteğiyle açık kaynak (open source) inovasyonunu teşvik ederken, ABD'deki önde gelen laboratuvarların (OpenAI, Anthropic) yeniliklerini tescilli (proprietary) tutması bilimsel etkileşimi engelliyor ve uzun vadede ABD'nin rekabet gücünü zayıflatıyor. Bu stratejik risk ve Konwinski'nin ABD'nin açık kaynak modeline geçmesi gerektiği yönündeki uyarıları hakkında detaylı bilgiye ABD'nin Yapay Zeka Liderliği, Çin'in Açık Kaynak Stratejisi ve Konwinski Uyarısı başlıklı içeriğimizden ulaşabilirsiniz.

Bu devlerin rekabet gücünü korumak için ne kadar büyük maliyetlere katlandığı, sektördeki risk algısını da kökten değiştiriyor. Örneğin, sektör lideri OpenAI'ın 2027 yılına kadar 100 milyar dolarlık gelir hedefine ulaşma yolunda, yaklaşık 1.4 trilyon dolarlık devasa bir veri merkezi taahhüdüne girdiği biliniyor. Daha da önemlisi, sızdırılan finansal detaylar, şirketin model çalıştırma (çıkarım/inference) maliyetlerinin (2025'in ilk 9 ayında tahmini 8.65 milyar dolar) gelirlerini aşma potansiyeli taşıdığını gösteriyor. Bu durum, yapay zeka girişimlerinin sadece hızlı gelir elde etmesinin değil, aynı zamanda operasyonel verimlilik ve maliyet yönetimi konusunda da ne kadar derin olması gerektiğini gözler önüne seriyor. OpenAI ve Microsoft arasındaki finansal sırların sızdırılmasıyla ortaya çıkan gelir, maliyet ve çıkarım (inference) verileri hakkında detaylı bilgiye OpenAI Microsoft finansal sırları, gelir, maliyet ve inference verileri başlıklı içeriğimizden ulaşabilirsiniz.

Ancak tüm bu yüksek beklentilere rağmen, panelistler yapay zeka sektörünün hala çok erken aşamalarında olduğu konusunda hemfikir. Jang’ın belirttiği gibi, “Büyük Dil Modelleri (LLM) alanında bile açık ara kazananlar yok. Rakipler onların peşinde.” Bu, yapay zeka alanında yenilikçi yaklaşımlara sahip yeni girişimler için, algılanan liderleri yerinden etme fırsatının hala bulunduğunu gösteriyor.

Kaynak

Bu haberin hazırlanmasında TechCrunch Disrupt 2025'teki risk sermayesi tartışmaları baz alınmıştır.