Yapay zeka (AI) artık niş bir teknoloji değil, küresel ekonomiyi ve jeopolitik güç dengelerini temelden yeniden şekillendiren, çağımızın en belirleyici devrimidir. Stanford Üniversitesi'nin alanında en yetkili kaynaklardan biri olarak kabul edilen Yapay Zeka Endeksi Raporu'nun da belirttiği gibi, yapay zeka yeteneklerindeki ilerleme "nefes kesici bir hızda" artmakta ve bu dinamik, teknolojiye liderlik edenler ile bu yarışta geride kalanlar arasında geri döndürülmesi son derece zor bir uçurum yaratmaktadır. Bu yeni küresel düzende, yapay zeka sadece bir rekabet avantajı olmaktan çıkmış, varoluşsal bir gereklilik haline gelmiştir. Liderler yenilikçiliği tekellerine alırken, geride kalanlar teknolojik olarak bağımlı bir tüketici konumuna düşme riskiyle karşı karşıyadır.

Bu yazının amacı, yapay zeka teknolojilerinde geride kalan ülkelerin ve şirketlerin maruz kalacakları stratejik zafiyetleri ve egemenlik kayıplarını ortaya koymaktır. Donanım bağımlılığından ekonomik rekabet gücünün erozyonuna, nitelikli yetenek kaybından stratejik otonominin yitirilmesine kadar uzanan bu riskler, eylemsizliğin maliyetinin ne kadar yüksek olduğunu gözler önüne sermektedir. Bu tehlikeli yörüngeyi anlamak için, yapay zeka geliştirmenin temel taşı olan ve yarışa katılımın önündeki ilk ve en büyük engeli oluşturan donanım ve sermaye zorluklarını incelemekle başlamak elzemdir.
 

En gelişmiş yapay zeka modellerini geliştirmek, üretimi bir avuç şirketin tekelinde olan ve erişimi son derece kısıtlı olan özel donanımlar ile astronomik finansal yatırımlar gerektirmektedir. Bu durum, yapay zeka yarışında geride kalan ülkeler ve şirketler için daha başlangıç çizgisinde aşılması neredeyse imkansız yeni bir jeopolitik kale duvarı örmektedir. Bu bölümde, donanım ve sermaye engellerinin, liderler ile takipçiler arasındaki makası nasıl geri dönülmez bir şekilde açtığı incelenecektir.
 

Yapay zekanın beyni olan gelişmiş yarı iletkenlerin üretimi, küresel bir darboğazla karşı karşıyadır. Bu pazar, Tayvanlı dökümhane devi TSMC'nin %62'lik ezici hakimiyeti altındadır. Samsung (%10) ve Intel gibi rakipleri ise verimlilik sorunları ve teknolojik tutarlılık eksiklikleri nedeniyle bu yarışta önemli ölçüde geride kalmıştır. Bu yoğunlaşma, tüm küresel yapay zeka ekosistemini Tayvan Boğazı'ndaki jeopolitik istikrarsızlığa karşı aşırı derecede kırılgan hale getirmekte ve küresel ilerleme için tek bir başarısızlık noktası (single point of failure) oluşturmaktadır.

Dahası, çip endüstrisi kendi içinde temel üretim zorluklarıyla boğuşmaktadır. Sektör, "tarihin en düşük seviyesindeki tape-out başarı oranı" ve "durgun verimlilik iyileştirmeleri" gibi ciddi sorunlarla yüzleşmektedir. "Tape-out", bir çip tasarımının başarılı olup olmadığını doğrulamak için üretim prototipinin oluşturulduğu kritik adımdır. Bu, yeni bir çip tasarlamanın bile milyarlarca dolarlık bir kumar olduğu ve başarısızlık oranlarının yüksekliğinin yeni oyuncular için pazara giriş bariyerini neredeyse aşılamaz kıldığı anlamına gelir.
 

Yapay zeka modellerini eğitmenin maliyeti, son birkaç yılda astronomik bir şekilde artmıştır. Bu durum, öncü araştırmaları yalnızca devasa finansal kaynaklara sahip aktörlerin erişebileceği bir alana hapsetmektedir. AI Index Raporu'ndaki veriler bu çarpıcı artışı net bir şekilde ortaya koymaktadır:

Bu fahiş maliyet artışı, en ileri düzey yapay zeka geliştirmeyi yalnızca Google, OpenAI ve Microsoft gibi endüstri devleri için mümkün kılmaktadır. Nitekim, 2024 yılında akademi kaynaklı "dikkate değer" olarak nitelendirilen sıfır yeni model üretilmiştir. Maliyetin bir diğer boyutu ise çevresel etkidir. Örneğin, GPT-4'ün eğitiminin tahmini olarak 588 ton karbondioksit eşdeğeri emisyona neden olduğu tahmin edilmektedir. Bu durum, sürdürülebilirlik ve operasyonel maliyetler açısından ek bir engel oluşturmaktadır.

Tedarik Zinciri Gerçekleri ve Operasyonel Gecikmeler

Küresel çip sıkıntısı ve tedarik zincirindeki aksaklıklar, yalnızca yeni AI modelleri geliştirmek isteyenleri değil, aynı zamanda mevcut AI çözümlerini kendi operasyonlarına entegre etmeyi hedefleyen şirketleri de doğrudan etkilemektedir. Sunucular, dizüstü bilgisayarlar ve ağ donanımları gibi temel BT ekipmanlarının tedarikinde bile haftalarca veya aylarca süren gecikmeler yaşanmaktadır. Bu durum, bir şirketin en iyi AI çözümünü satın alsa bile, bu çözümü çalıştıracak donanıma zamanında erişememesi gibi temel bir operasyonel risk yaratmaktadır.

Bu donanım ve sermaye duvarı sadece bir başlangıç engeli değil, aynı zamanda en iyi yeteneklerin neden başka yerlerde fırsat aradığının ve inovasyonun neden sadece birkaç merkezde filizlendiğinin de temel nedenidir. Bu durum, yarışın bir sonraki aşamasını daha da kritik hale getirmektedir.

2. Derinleşen İnovasyon Uçurumu: Hızlanan ve Affetmeyen Yarış

Donanım ve sermaye duvarını aşmayı başaran bir avuç lider, inovasyonun hızını tek başlarına belirlemekte ve teknolojik cepheyi sürekli olarak ileri taşımaktadır. Bu dinamik, geride kalanların aradaki farkı kapatmasını neredeyse imkansız hale getiren, kendi kendini besleyen bir döngü yaratmaktadır. Liderler sadece daha hızlı koşmakla kalmıyor, aynı zamanda yarışın kurallarını da sürekli olarak yeniden yazıyorlar.

Araştırma ve Geliştirmede Coğrafi Kutuplaşma

Yapay zeka inovasyonu, belirli coğrafi merkezlerde yoğunlaşmış durumdadır. Bu kutuplaşma, hem yatırım hem de en etkili araştırmalar düzeyinde kendini göstermektedir:

• Yatırım Hakimiyeti: 2024 yılında ABD'deki toplam özel yapay zeka yatırımı 109.1 milyar dolar olarak gerçekleşmiştir. Bu rakam, en yakın rakibi olan Çin'in (9.3 milyar dolar) tam 11.7 katıdır. Bu sadece bir finansman farkı değil, aynı zamanda yetenek, hesaplama gücü ve veriyi kendine çekerek ayrışmayı daha da hızlandıran bir "inovasyon çekim alanı" (gravity well) yaratmaktadır.
• Yayın Liderliği: Toplam yapay zeka yayın sayısında Çin lider konumda olsa da, en çok atıf alan ve dolayısıyla "en etkili" olarak kabul edilen yayınlarda liderlik ABD'dedir. Bu durum, araştırma çıktılarında bir kalite-nicelik dinamiğine işaret etmekte ve en çığır açıcı çalışmaların ağırlıklı olarak ABD merkezli kurumlardan çıktığını göstermektedir.

Endüstrinin Ezici Hakimiyeti ve Özelleşen İnovasyon

Yapay zeka inovasyonunun merkezi, üniversite kampüslerinden özel sektörün Ar-Ge laboratuvarlarına kaymıştır. AI Index verilerine göre, 2024 yılında endüstri 55 dikkate değer yapay zeka modeli üretirken, akademi sıfır model üretmiştir. Bu, basit bir istatistikten çok daha fazlasını ifade etmektedir: İnovasyon artık ezici bir çoğunlukla Google, OpenAI, Meta ve Microsoft gibi özel şirketlerin kapalı kapıları ardında gerçekleşmektedir. Bu durum, bu şirketlere geliştirilen teknolojinin yönü, erişilebilirliği ve hatta güvenlik standartları üzerinde tam bir kontrol sağlamakta, kamusal denetimi ve akademik katılımı kısıtlamaktadır.

Teknolojik Gelişimin Amansız Hızı

Yapay zeka sistemlerinin yetenekleri, en zorlu testleri bile rekor sürede aşacak bir hızla gelişmektedir. AI Index Raporu'na göre, MMMU, GPQA ve SWE-bench gibi yeni ve son derece zorlu karşılaştırma testleri (benchmark) bile tanıtıldıktan kısa bir süre sonra aşılmaktadır. Örneğin:

• Kodlama problemlerini çözme yeteneğini ölçen SWE-bench testinde, yapay zeka sistemlerinin başarı oranı 2023'te yalnızca %4.4 iken, 2024'te %71.7'ye fırlamıştır.
• Benzer şekilde, uzman seviyesinde sorular içeren GPQA testindeki başarı oranı sadece bir yılda %48.9 puan artmıştır. Bu, bir yıl önce aşılamaz görünen engellerin artık rutin olarak aşıldığını göstermektedir.

Bu amansız hız, geride kalan bir ülke veya şirketin belirli bir teknolojide uzmanlaşmaya çalıştığı sırada, teknoloji liderlerinin çoktan bir sonraki nesil yeteneklere geçtiği anlamına gelmektedir. Bu durum, "yakalama" oyununu neredeyse imkansız kılmakta ve geride kalanları sürekli olarak eskiyen bir teknolojinin takipçisi olmaya mahkum etmektedir.

Bu teknolojik uçurum sadece donanım veya yazılımla ilgili değildir; aynı zamanda bu karmaşık sistemleri inşa edecek, yönetecek ve geliştirecek olan insan sermayesiyle de doğrudan bağlantılıdır. Nitekim bir sonraki kriz kapısı, bu alandaki yeteneklerin küresel dağılımında ortaya çıkmaktadır.

3. Beşeri Sermaye Krizi:Küresel Yetenek Göçü

Donanım ve sermaye devlerinin belirlediği amansız inovasyon hızı, küresel bir mıknatıs etkisi yaratarak en değerli kaynağı—insan yeteneğini—kendi merkezlerine çekmektedir. Her teknolojik devrimin arkasındaki asıl itici güç insandır. Yapay zeka çağında bu kritik yetenek, belirli coğrafyalarda ve şirketlerde tehlikeli bir şekilde yoğunlaşmaktadır. Bu durum, dünyanın geri kalanı için stratejik bir "beyin göçü" krizine yol açmakta ve inovasyon kapasitelerini daha da zayıflatmaktadır.

Yetenek Yoğunluğunun Küresel Haritası

LinkedIn verilerine dayanan AI Index Raporu, yapay zeka becerilerinin küresel dağılımındaki eşitsizliği net bir şekilde göstermektedir. ABD, Hindistan ve İsrail gibi ülkelerde "göreceli AI beceri penetrasyon oranı" diğer ülkelere göre önemli ölçüde daha yüksektir. Bu, bu ülkelerin iş gücünün yapay zeka devrimine daha hazır ve adapte olduğunu göstermektedir.

Aynı zamanda, sektördeki cinsiyet eşitsizliği de endişe verici boyutlardadır. İncelenen her ülkede, yapay zeka yetenekleri arasında erkekler kadınlardan orantısal olarak daha fazladır. Küresel olarak, yapay zeka yeteneklerinin yalnızca %30.5'i kadındır. Bu durum, sektörün farklı bakış açılarından ve potansiyel bir yetenek havuzundan mahrum kaldığına işaret etmektedir.

Beyin Göçü Döngüsü

Yapay zeka alanındaki en parlak beyinler, daha iyi fırsatlar, daha yüksek maaşlar ve en ileri teknolojilerle çalışma imkanı sunan lider ülkelere ve şirketlere doğru akmaktadır. AI Index Raporu'ndaki "Net AI Yetenek Göçü" verileri bu durumu doğrulamaktadır. Birleşik Arap Emirlikleri, Suudi Arabistan ve Lüksemburg gibi ülkeler net yetenek akışını artırırken, İsrail ve Kanada gibi teknoloji merkezleri dahi yetenek kaybı yaşamaktadır.

Bu verilerin stratejik anlamı açıktır: Lider ülkeler ve şirketler, dünyanın dört bir yanından en iyi yetenekleri çekerek kendi inovasyon motorlarını daha da güçlendirmektedir. Bu sırada, geride kalan ülkeler en parlak beyinlerini kaybederek zayıflamakta ve kendi yerel yapay zeka ekosistemlerini kurma şanslarını yitirmektedir. Bu durum, geride kalanlar için içinden çıkılması zor bir kısır döngü yaratmaktadır.

Donanım, sermaye ve yetenek alanlarındaki bu birikimli dezavantajlar, soyut sorunlar olmanın ötesine geçerek, geride kalanlar için somut ekonomik ve jeopolitik sonuçlar doğurmaktadır.

4. Ekonomik ve Jeopolitik Sonuçlar: Bağımlılık ve Otonomi Kaybı

Önceki bölümlerde ortaya konan donanım erişimsizliği, sermaye yetersizliği ve yetenek açığı, ülkelerin ve şirketlerin ekonomik refahı, ulusal güvenliği ve stratejik bağımsızlığı üzerinde doğrudan ve yıkıcı etkilere sahiptir. Yapay zeka yarışında geride kalmak, sadece teknolojik bir dezavantaj değil, aynı zamanda ekonomik ve politik egemenliğin aşınması anlamına gelmektedir.

Ekonomik Bağımlılık ve Tüketici Konumuna Düşme

Kendi yapay zeka teknolojilerini geliştiremeyen ülkeler ve şirketler, kaçınılmaz olarak bu teknolojinin "tüketicileri" haline gelecektir. Bu durum, onları OpenAI, Google, Anthropic ve Microsoft gibi bir avuç yabancı teknoloji devinin insafına bırakacaktır. Bu bağımlılığın pratik sonuçları ağır olacaktır:

• Fahiş Lisans Bedellerine Mahkum Olmak: Kritik hizmetler için yabancı şirketlere sürekli artan bedeller ödemek zorunda kalmak.
• Stratejik Kontrol Kaybı: Teknoloji yol haritaları ve gelecekteki güncellemeler üzerinde hiçbir söz hakkına sahip olmamak.
• Egemenlik Riski: Ulusal dijital altyapının ve kritik verilerin, ticari veya jeopolitik çıkarları her an değişebilecek yabancı şirketlerin kontrolüne bırakılması.

Bu senaryoda, ülkeler ve şirketler inovasyonun yaratıcısı değil, yalnızca pasif birer kullanıcısı haline gelir ve değer zincirinin en alt basamağında yer alırlar.

Stratejik Otonomi Kaybı ve Ulusal Güvenlik Riskleri

Lider ülkeler, yapay zekayı şimdiden bir ulusal güvenlik meselesi olarak görmektedir. AI Index Raporu'nda bahsedilen ABD'nin "Hassas Kişisel Verilere Erişimin Engellenmesi Hakkında Başkanlık Kararnamesi" gibi federal düzenlemeler, bu stratejik bakış açısının en net göstergesidir. Kendi yapay zeka yeteneklerine sahip olmayan bir ülkenin karşılaşacağı riskler şunlardır:

• Veri Egemenliği: Kendi vatandaşlarının verilerini yabancı platformlarda işlemek zorunda kalarak veri egemenliğini kaybeder.
• Siber Güvenlik: Yapay zeka destekli sofistike siber saldırılara veya dezenformasyon kampanyalarına karşı savunmasız kalır.
• Savunma Sanayisi: Otonom sistemler ve akıllı savunma teknolojilerinde geri kalarak askeri caydırıcılığını yitirir.

"Değerler" Uçurumu ve Kültürel Emperyalizm

Yapay zeka sistemleri, üzerinde eğitildikleri verilerin ve onları geliştiren toplumların değer yargılarını ve önyargılarını miras alır. AI Index Raporu, kamuoyunun yapay zekaya bakış açısındaki derin bölgesel farklılıkları ortaya koymaktadır: Çin halkının %83'ü yapay zekanın faydalarına inanırken, bu oran ABD'de sadece %39'dur. Bu farklı bakış açıları, geliştirilen sistemlerin önceliklerini, güvenlik mekanizmalarını ve etik çerçevelerini doğrudan etkiler.

Geride kalan ülkeler, kendi kültürel normları veya etik değerleriyle uyumlu olmayan, Batı veya Çin merkezli veri setleri üzerinde eğitilmiş sistemleri "ithal etmek" zorunda kalacaklardır. AI Index Raporu, açıkça tarafsız olacak şekilde tasarlanan GPT-4 ve Claude 3 gibi en gelişmiş modellerin bile, belirli demografik gruplarla olumsuz terimleri ilişkilendiren veya cinsiyetçi rol ayrımlarını pekiştiren "örtük önyargılar" sergilemeye devam ettiğini ortaya koymaktadır. Bu, sadece teknolojik bir bağımlılık değil, aynı zamanda dijital alanda bir tür kültürel emperyalizmdir ve bir ulusun teknolojiyi kendi değerleri doğrultusunda şekillendirme yeteneğini kaybetmesi anlamına gelir.

Bu tablo karşısında stratejik atalet bir intihar senaryosudur. Ancak, doğru adımlar atılırsa kader kaçınılmaz değildir.

5. Sonuç: Stratejik Eylemsizlik Bir Seçenek Değildir

Bu yazının ortaya koyduğu gibi, yapay zeka devriminde geride kalmanın bedeli, birbirini tetikleyen ve derinleştiren bir zafiyetler sarmalından kaynaklanmaktadır: Donanım kıtlığı sermaye maliyetini patlatmakta, bu maliyet inovasyonu endüstri devlerine hapsetmekte ve bu tekel de dünyanın dört bir yanındaki en parlak beyinleri kendine çekerek geride kalanların ekosistemlerini çoraklaştırmaktadır. Bu durum, ülkeler ve şirketler için geçici bir dezavantaj değil, uzun vadeli bir stratejik zafiyettir. Ekonomik bağımlılık, otonomi kaybı ve ulusal güvenlik riskleri, eylemsizliğin kaçınılmaz sonuçlarıdır.

Ancak bu karamsar tablo, mutlak bir kader değildir. Geride kalan aktörler için, mevcut kaynakları ve koşulları dikkate alan akıllı ve odaklanmış stratejiler geliştirmek mümkündür. Öncü model geliştirme yarışında rekabet etmek yerine, aşağıdaki gibi adımlar atılabilir:

• Niş Hakimiyeti Stratejisi: Öncü model geliştirme yarışını bilinçli olarak terk edip, tarım, sağlık, lojistik veya yerel hizmetler gibi belirli ekonomik sektörlerde savunulabilir ve yüksek değerli pozisyonlar yaratmaya odaklanmak. Bu yaklaşım, daha az kaynakla somut ve ölçülebilir bir değer yaratma potansiyeli sunar.
• Stratejik İşbirlikleri ve Konsorsiyumlar: Benzer durumdaki ülkeler veya şirketler arasında veri, yetenek ve kaynakları birleştiren bölgesel konsorsiyumlar ve işbirliği platformları oluşturmak. Bu tür ittifaklar, tek başına aşılamayacak engellerin kolektif bir güçle aşılmasına olanak tanır.
• Eğitim ve Yetenek Geliştirme Seferberliği: Temel yapay zeka okuryazarlığını ve becerilerini geliştirmek için K-12'den üniversiteye kadar eğitim sistemlerine agresif bir şekilde yatırım yapmak. Uzun vadede kendi yetenek havuzunu oluşturmak, dışa bağımlılığı azaltmanın en sürdürülebilir yoludur.

Yapay zeka yarışında herkesin en önde olması mümkün değildir. Ancak stratejik planlama, akıllıca odaklanma ve kararlı eylemle her aktör, bu devrimden bir değer yaratabilir, ekonomik ve jeopolitik bağımsızlığını koruyabilir ve en kötü sonuçlardan kaçınabilir.

Bu yeni çağda, en büyük risk yanlış hamle yapmak değil, hiçbir hamle yapmamaktır.
 

Oktay Şükür
Yönetim İş Geliştirme Danışmanı