Google yöneticisi uyarıyor: İki yapay zeka girişim modeli ayakta kalamayabilir
LLM “wrapper”lar ve AI agregatörleri alarm veriyor
Generatif yapay zeka patlaması döneminde her dakika yeni bir girişim kuruldu. Ancak piyasa sakinleştikçe iki iş modeli öne çıkıyor: LLM wrapper olarak adlandırılan, mevcut büyük dil modellerini (ör. GPT, Gemini, Claude) bir ürün veya kullanıcı deneyimi katmanıyla saran girişimler ve bunların bir alt kümesi olan AI agregatörleri. Google’ın bulut, DeepMind ve Alphabet kapsamındaki küresel girişimler organizasyonunu yöneten Darren Mowry, bu tür şirketlerin önündeki göstergelerin kırmızıya döndüğünü söylüyor.
LLM wrapper’larının zaafı
LLM wrapper modelleri, arkadaki büyük dil modeline büyük oranda bağımlı kalarak sadece bir arayüz veya hafif bir IP katmanı ekliyor. Mowry’ye göre bu yaklaşım artık yatırımcıların ve pazarın sabrını zorlayan bir strateji: “Eğer arka uç modelin tüm işi yapmasına güveniyorsanız ve neredeyse beyaz etiket gibi davranıyorsanız, artık buna karşı sabır kalmadı.”
Fark yaratmanın yolu, ya yatay olarak belirgin bir farklılaşma sağlamak ya da dikey bir pazarda derin, geniş koruyucu hendekler (moat) oluşturmak. Kodlama yardımı veya hukuk alanı gibi gerçek IP ve uzmanlık içeren örnekler daha kalıcı olabiliyor.
Agregatörler neden risk altında?
AI agregatörleri, birden fazla LLM’i tek bir arayüzde veya API katmanında birleştirip sorguları yönlendiren platformlar olarak tanımlanıyor. Bu şirketler genellikle orkestrasyon, izleme, yönetişim ve değerlendirme araçları sunuyor. Ancak Mowry’nin uyarısı net: “Agregatör işine girmeyin.”
Gerekçesi şu: Kullanıcılar artık yalnızca arka plandaki erişim veya hesaplama kısıtlarına dayalı yönlendirmeden memnun değil; onlar için önemli olan, hangi modelin ne zaman ve neden seçildiğini garanti eden gerçek entelektüel mülkiyet ve akıllı yönlendirme mekanizmaları. Model sağlayıcılar kendilerine daha fazla kurumsal özellik ekledikçe, aradaki aracılar marj baskısı altında kalıyor.
Geçmişten ders: Bulut dönemindeki benzer sıkışma
Mowry, bulut dönemi örneğini aktarıyor: 2000’lerin sonu ve 2010’ların başında Amazon Web Services büyürken, AWS altyapısını yeniden satan birçok girişim ortaya çıktı. Amazon kurumsal araçlar geliştirdikçe ve müşteriler bulut yönetimini doğrudan öğrenince, aracı olarak kalmaya çalışanların çoğu elendi. Ayakta kalanlar ise güvenlik, geçiş (migration) veya DevOps danışmanlığı gibi gerçek hizmetler sunanlar oldu.
Hangi alanlara yatırım yapmalı?
Mowry, tercihini geliştirici platformları ve “vibe coding” gibi doğrudan geliştiricilere yönelik çözümlerden yana koyuyor; 2025’te bu alanlarda önemli yatırım ve büyüme görüldü. Ayrıca, güçlü yapay zeka araçlarını doğrudan tüketiciye ulaştıran doğrudan-tüketici (D2C) teknolojilerinin de potansiyeline dikkat çekiyor. Örneğin öğrencilerin yaratıcı işler üretmesini kolaylaştıran AI video üretim araçları gibi uygulamalar öne çıkabilir.
Bunların dışında Mowry, biyoteknoloji ve iklim teknolojileri alanlarının da veri bolluğu ve yaratılabilecek gerçek değerden dolayı yatırımcı ilgisini çekmeye devam ettiğini belirtiyor.
Sonuç
Özetle, yapay zeka alanında hızlı bir şekilde kopyalanabilen ürünlerle pazarda kalmak artık zor. Kurucuların ve yatırımcıların önceliği, sürdürülebilir rekabet avantajı sağlayan gerçek IP, dikey uzmanlık veya müşteriye doğrudan değer katan hizmetler olmalı. Aksi takdirde, LLM wrapper ve agregatör modelleri piyasa tarafından elenebilir.
