Yapay Zeka Sektöründe Değişen Dinamikler: Temel Modellerin Rolü ve Gelecek Vizyonu

Temel modellerin önemi nedir?

Bu soru belki de ilk bakışta basit görünebilir, ancak AI girişimleriyle yaptığım konuşmalarda sıkça gündeme geliyor. Artık, önceden “GPT sargıları” olarak adlandırılan işletmelerle (mevcut AI modellerinin üzerine arayüzler inşa eden şirketler) daha fazla etkileşimde bulunmaya başladılar. Günümüzde, girişim ekipleri AI modellerini belirli görevler için özelleştirmeye odaklanmış durumda ve temel modeli, gerektiğinde değiştirilebilecek bir emtia olarak görüyorlar. Bu yaklaşım, özellikle Boxworks konferansında gözlemlendi; etkinlik, AI modellerinin üzerine inşa edilen kullanıcı odaklı yazılımlara adanmış gibiydi.

Bunun temel sebebi, ön eğitim aşamasındaki ölçeklenme avantajlarının yavaşlamış olması. Bu, AI’nın ilerlemesini durdurduğu anlamına gelmiyor, ancak büyük veri setleri kullanarak AI modellerini eğitmek, temel modellerin tek alanı olarak artık azalan getirilerle karşı karşıya. Daha iyi bir AI kodlama aracı oluşturmak istiyorsanız, ön eğitim için yeniden milyarlarca dolarlık sunucu süresi harcamak yerine, ince ayar yapma ve arayüz tasarımına odaklanmanız daha mantıklı. Anthropic’in Claude Code’undaki başarı, temel model şirketlerinin bu diğer alanlarda da oldukça yetenekli olduğunu gösteriyor; ancak bu, artık eskiye oranla daha dayanıklı bir avantaj değil.

Kısacası, AI rekabet ortamı, en büyük AI laboratuvarlarının avantajlarını zayıflatan bir şekilde değişiyor. İnsan yeteneklerini aşabilen bir AGI için bir yarış yerine, yakın gelecekte yazılım geliştirme, kurumsal veri yönetimi ve görüntü üretimi gibi farklı iş alanları öne çıkıyor. İlk hareket avantajı dışında, temel model oluşturmanın bu işlerde herhangi bir avantaj sağlayıp sağlamadığı belirsiz. Üstelik, açık kaynak alternatiflerinin bolluğu, uygulama katmanında rekabeti kaybederlerse temel modellerin fiyat avantajı olmaması anlamına gelebilir. Bu durum, OpenAI ve Anthropic gibi şirketleri düşük marjlı bir emtia işinde arka uç tedarikçilerine dönüştürebilir; bir kurucu bana, “Starbucks’a kahve çekirdekleri satmak gibi” ifadelerini kullandı.

Bu durum, AI işinde ne denli dramatik bir değişiklik olabileceğini gözler önüne seriyor. Günümüzün AI patlaması boyunca, AI’nın başarısı, özellikle OpenAI, Anthropic ve Google gibi temel model geliştiren şirketlerin başarılarından ayrı düşünülemezdi. AI’ya dair iyimser olmak, bu şirketlerin dönüştürücü etkisinin onları nesil önemi taşıyan şirketler haline getireceğine inanmak demekti. Hangi şirketin ön plana çıkacağı konusunda tartışmalar yapılabilse de, temel model şirketinin krallığın anahtarlarına sahip olacağı açıktı.

O zamanlar, bunun doğru olduğuna dair birçok neden vardı. Yıllarca temel model geliştirme, tek AI işiydi ve hızlı ilerleme, onların liderliğini aşılması zor bir noktaya getirmişti. Silikon Vadisi’nin platform avantajına duyduğu derin sevgi de unutulmamalı. AI modellerinin nasıl para kazanacağına dair varsayımlar, elde edilen faydaların büyük çoğunluğunun, en zor kopyalanabilen çalışmaları yapan temel model şirketlerine akacağı yönündeydi.

Son bir yılda bu hikaye daha karmaşık hale geldi. Başarılı üçüncü taraf AI hizmetleri sayıca artmış olsa da, bunlar genellikle temel modelleri karşılıklı olarak kullanıyor. Girişimler için, ürünlerinin GPT-5, Claude veya Gemini’nin üzerinde olup olmadığı artık önem taşımıyor; kullanıcılarının fark etmeden model değiştirebileceğini bekliyorlar. Temel modeller hala gerçek ilerleme kaydediyor, ancak artık herhangi bir şirketin sektördeki büyük bir avantajı korumasının plauzibilitesi düşük görünüyor.

Artık, ilk hareket avantajının çok da belirgin olmadığına dair birçok gösterge mevcut. a16z’den girişim sermayesi yatırımcısı Martin Casado’nun belirttiği gibi, OpenAI, kodlama modeli ve görüntü ve video için üretken modeller sunan ilk laboratuvar oldu; ancak bu kategorilerin hepsini rakiplerine kaybetti. “Görünüşe göre, AI teknolojisi yığınında doğuştan bir koruma alanı yoktur,” şeklinde bir sonuç çıkardı Casado.

Elbette, temel model şirketlerini henüz dışlamamalıyız. Hâlâ marka bilinirliği, altyapı ve akıl almaz derecede büyük nakit rezervleri gibi birçok kalıcı avantajları bulunuyor. OpenAI’nin tüketici işinin, kodlama işine kıyasla daha zor kopyalanabilir olabileceği ve sektör olgunlaştıkça başka avantajların ortaya çıkabileceği düşünülüyor. AI gelişiminin hızlı temposu göz önüne alındığında, mevcut ilginin alt eğitim alanında altı ay içinde tersine dönebilmesi mümkün. En belirsiz olan ise, genel zeka yolundaki yarışın, ilaçlar veya malzeme bilimi gibi yeni keşiflerle sonuçlanabilmesi ve AI modellerinin değerini radikal bir şekilde değiştirebilmesidir.

Ancak bu arada, her zaman daha büyük temel modeller inşa etme stratejisi, geçen yıla göre çok daha az cazip görünüyor; ayrıca Meta’nın milyar dolarlık harcama hamlesi de oldukça riskli görünmeye başlıyor.