Anthropic, Seri F turunda yaklaşık 18 trilyon won yatırım aldı

• Anthropic, ICONIQ liderliğinde gerçekleşen Seri F yatırım turunda 13 milyar dolar ($13B, 18 trilyon won) yatırım aldı
• Bu yatırımla Anthropic'in şirket değeri 183 milyar dolar ($183B, 254 trilyon won) olarak değerlendirildi
• Gelir büyümesi keskin biçimde artarken, 2025 Ağustos itibarıyla yıllıklandırılmış gelir bazında 5 milyar dolara ulaştı
• Claude Code ve API dahil çeşitli ürünler, iş dünyası ve geliştirici pazarında hızla genişliyor
• Yatırımın kurumsal müşteri talebine yanıt verme, güvenlik araştırmalarını güçlendirme ve küresel açılımı büyütme için kullanılması planlanıyor

---

Anthropic, Seri F yatırımı ve büyüme durumu

Seri F yatırımının özeti

• Anthropic, ICONIQ liderliğinde gerçekleşen Seri F turu aracılığıyla 13 milyar dolar yatırım aldı
• Bu yatırımla Anthropic'in yatırım sonrası şirket değeri 183 milyar dolar olarak değerlendirildi
• ICONIQ dışında, Fidelity Management & Research Company ve Lightspeed Venture Partners da ortak liderlik yaptı
• Altimeter, Baillie Gifford, BlackRock bağlantılı fonlar, Blackstone, Coatue, D1 Capital Partners, General Atlantic, General Catalyst, GIC, Goldman Sachs Alternatives, Insight Partners, Jane Street, Ontario Teachers' Pension Plan, Qatar Investment Authority, TPG, T. Rowe Price, WCM Investment Management, XN gibi çeşitli önde gelen küresel yatırımcılar da tura katıldı

Anthropic'in büyümesi ve gelir durumu

• CFO Krishna Rao, "Fortune 500 şirketlerinden yapay zeka tabanlı girişimlere kadar müşteriler, Anthropic'in frontier modellerini ve platformunu kritik işlerde kullanıyor" vurgusunu yaptı
• Müşteri tabanının genelinde talep katlanarak artıyor
• Claude'un piyasaya sürülmesinden (Mart 2023) bu yana gelir büyümesi çok hızlı ilerledi
  • 2025'in başında yıllık gelir 1 milyar dolara ulaştı
  • 2025 Ağustos'ta yıllık gelir 5 milyar doları aşarak, şirket tarihin en hızlı büyüyen teknoloji şirketlerinden biri olarak değerlendirildi

Teknoloji gücü ve güvenliğe odaklanma

• Anthropic'in büyümesi; üst düzey teknik yetenek, güvenlik odaklı yaklaşım ve frontier araştırmaların (hizalama·yorumlanabilirlik vb.) etkisiyle destekleniyor
• Bu unsurlar, modellerin performansı ve güvenilirliğinin temelini oluşturuyor
• Şirket şu anda 300 binden fazla kurumsal müşteriye hizmet veriyor ve yıllık 100 bin doların üzerinde gelir getiren hesaplara sahip büyük müşteri sayısı son bir yılda 7 kat arttı

Ürünler ve müşteri genişlemesi

• Platform genelinde iş dünyası, geliştirici ve bireysel kullanıcı pazarlarının tamamında yüksek büyüme kaydediliyor
  • Kurumsal müşteriler için API ve sektöre özel ürünler sunularak, karmaşık entegrasyon süreçleri olmadan güçlü yapay zeka benimsemesi destekleniyor
  • Geliştiriciler, Mayıs 2025'te genel kullanıma açılan Claude Code'u temel araçlardan biri olarak benimsiyor
  • Claude Code, yalnızca 3 ay içinde 500 milyon doların üzerinde yıllık gelir elde etti ve kullanım oranı 10 kattan fazla arttı
  • Bireysel kullanıcılar için Pro ve Max planları üzerinden günlük ve profesyonel işler için gelişmiş yapay zeka özellikleri sunuluyor

Yatırımcı değerlendirmesi ve gelecek planları

• ICONIQ ortağı Divesh Makan, "araştırma mükemmeliyeti, teknik liderlik ve müşteri odaklılık" sayesinde Anthropic'in olağanüstü bir büyüme rotasında ilerlediğini belirtti
• Kurumsal liderler de Claude'un güvenilirliğine ve uzun vadeli vizyonuna yüksek puan veriyor
• Seri F fonunun kurumsal talebe yanıt kapasitesini genişletme, güvenlik araştırmalarını derinleştirme ve küresel operasyonları büyütme gibi alanlarda kullanılması planlanıyor
• Hedef, güvenilir, yorumlanabilir ve ayarlanabilir yapay zeka sistemleri inşa etmek

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Yapay zeka alanında hesaplama gücü rekabetinin inanılmaz derecede kızıştığı hissediliyor; artık küçük bir ülkenin GSYH’si düzeyinde sermaye, GPU ve elektrik altyapısı olmadan rekabet etmek bile zor. Asıl oyunu TSMC ve elektrik şirketleri kontrol ediyor. Yalnızca yetenek yetmiyor; 100 bin adet H100 ve özel bir elektrik santrali yoksa iş bitiyor. 13 milyar doların önemli bir kısmı da gerçek operasyon giderlerinden çok, peşin ödenmiş hesaplama kapasitesi olabilir. Adeta Manhattan Projesi ölçeğinde bir altyapının özel sektöre geçtiği hissi var. Eskiden 100 milyon dolarla GPT-4 eğitmek mümkündü ama bunun yakında 1 milyar, 10 milyar dolara çıkması bekleniyor. Gelecekte bu rakamlar bile ucuz gelebilir. GPT-7 düzeyinde bir şey için belki egemen varlık fonu gerekebilir.
  • LLM dönemi korkunç; çünkü inovasyonun büyük kısmı, elinde devasa sermaye olan yerleşik büyük şirketlerin öncülüğünde çıkıyor. Kullanım abonelik modeliyle olduğu için kullanıcının neredeyse hiç kontrolü yok. Hype o kadar büyük ki, sahada gerçekten işe yarayıp yaramadığını bile bilmeyen C-level yöneticiler bunu dayatıyor. Hangi yapay zeka çözümünün seçileceği de çoğu zaman tedarikçiyle mevcut ilişkilere bağlı oluyor. Sanki son 10 yılın teknoloji sektöründeki en kötü eğilimleri tek bir yerde toplanmış gibi.
  • Her yeni model çıktığında maliyet/fayda oranının giderek kötüleştiği hissediliyor. Eski modellerle kıyaslandığında bile çoğu zaman ciddi bir fark ayırt edilemiyor. Video tarafı hızlı ilerliyor gibi görünüyor ama buna paralel olarak hesaplama maliyeti de fırladığı için yeni endişeler doğuyor.
  • En şaşırtıcı olan, son teknoloji modellerin yaklaşık 6 ay içinde eski hale gelmesi. Bu kadar kısa aralıklarla devasa para yakmanın sürdürülebilir olduğunu düşünmüyorum. AGI’nin birkaç nesil içinde geleceğine güçlü bir inanç yoksa bu yapının uzun vadede ayakta kalması zor.
  • Dario’nun Cheeky Pint’te söyledikleri alıntılanarak şöyle açıklanıyor: “Her modeli ayrı bir şirket gibi düşünürseniz, 2023’te 100 milyon dolara bir model eğitiliyor, 2024’te 200 milyon dolar gelir üretiyor; aynı yıl 1 milyar dolar yatırılıp bir sonraki model yapılıyor ve ertesi yıl 2 milyar dolar gelir geliyor. Bu şekilde başlangıçta toplam zarar çok büyük olsa da her model kendi içinde kâr ediyor sayılabilir. Ama aynı anda giderek daha pahalı yeni şirketler kurduğunuz bir yapı oluşuyor, bu yüzden gereken para sürekli büyüyor. Bu sistem denge ölçeğine ulaştığında uzun vadede ya genel kârlılık çok iyi olacak ya da model performansının artık artmadığı bir noktaya gelinecek ve o zaman aşırı yatırımın ardından her şey sönümlenebilir.” Sonuç olarak, hangi ölçekte dengeye oturacağı ve aşırı şişmenin yaşanıp yaşanmayacağı hâlâ bilinmiyor. Bağlantı: Cheeky Pint podcast
  • Bu çılgınlığın geride fazla fazla nükleer enerji kapasitesi bırakması ve sonunda elektrik fiyatlarını düşürmesi halinde, bunun atmosferden karbon yakalamayı mümkün kılabileceğine dair iyimserlik var. Orta vadede Çin, elindeki fazla elektrik sayesinde üst düzey modellerde benzersiz bir konuma gelebilir; ABD ise onlarca yıldır ihmal edilen elektrik şebekesini onarmakla uğraşıyor olabilir.
• Bu fonlama turu 5 milyar dolar hedefiyle başlayıp 13 milyar dolara kadar şişti. Böyle durumlar genelde ya aşırı sıcak piyasa havasından yararlanmak istendiğinde ya da bu kadar yüksek bir değerlemeyle ileride para toplamanın zor olacağı düşünüldüğünde görülür. İçeriden verilen sinyal yapay zeka yatırımcıları açısından olumsuz görünüyor. Yüzlerce yorumu okuyunca ortada çok fazla kafa karışıklığı, belirsizlik ve gerçek dışı beklenti olduğu hissediliyor; önceki balonlara benziyor. Eğitim maliyetleri hızla artarken yeni modellerin getirdiği iyileşme azalıyor, bu da görünümü endişe verici kılıyor. Zenginlik tanımı gereği belirsiz bir kavram; iş birliği ve değişim yoluyla muğlak biçimde oluşuyor. Sonuçta bu yatırımın haklı çıkması için LLM’lerin gerçekten zenginlik üretmesi gerekiyor. Hızla somut değer gösteremezlerse bir anda çökme riski yüksek. Finans sektöründe çalışan biri olarak gözlem şu: finansçılar asla dâhi değil. 13 milyar doları yönetiyor olmaları onları otomatik olarak çok zeki yapmıyor; çoğu sadece para peşinde koşan mevcut aktörler. Bu yüzden onların mutlaka üstün içgörü sahibi olduğunu sanmamak lazım.
  • Eğer sulandırma oranı %20 olsaydı buna katılabilirdim ama %3’ten %7’ye çıktıysa, büyük ölçekli ek tahsis yapılmış olması aslında daha olumlu bir sinyal sayılabilir. Durumu kötü şirketler bir turu doldurmakta bile zorlanır.
• Bu fonlama büyüklüğü, yakında bir şeylerin patlayacağı hissini veriyor. Rekabette kalabilmek için muazzam nakit yakmak gerekiyor; bu da oyunu yalnızca birkaç oyuncunun oynayabileceği hale getirdi ve buna rağmen henüz kârlı bir iş modeli gösteren yok. Modeller giderek birbirine yaklaştığı için teknik giriş bariyeri de zayıf; herkesin yapabildiği ve cevabın büyük para olduğu bir duruma dönmüş durumda. İş açısından çok riskli bir yapı; teknoloji etkileyici ama sonunda yatırımcıların çoğunun zarar yazacağı düşünülüyor.
  • Bir süre buna katılmıştım ama son dönemde biraz fikrim değişti. En yeni modeli doğrudan özelleştirip kurum içinde kullanabildiğiniz durumla sadece API kullandığınız durum arasında deneyim farkı çok büyük. Cursor ile Claude Code kıyaslandığında, aynı model olsa bile doğrudan inşa edilip kullanıldığında kalite tamamen farklı hissediliyor. Mac ve Windows kıyaslaması gibi; sonuçta modeli ve aracı birlikte tasarlayıp sunan entegre yapı ciddi bir avantaj sağlıyor.
  • Yine de bu konuda tam ikna olmuş değilim; Anthropic API üzerinden inference hizmetini oldukça pahalı sunsa da insanlar maliyeti üstlenip kullanmaya devam ediyor.
  • “Herkes model yapmayı biliyor, yeter ki para olsun” sözü; farklılaştırılmış kalite, verimlilik, ortaklıklar gibi birçok unsuru göz ardı eden bir iddia.
  • Uzun süre dayanamayacağı söylenen yapılara örnek olarak, “Herbalife bile hâlâ borsada” şeklinde şakacı bir yorum yapılıyor.
  • Bu kadar büyük paralar döndüğü için, balon patlayıp işin boş olduğu ortaya çıkarsa tüm pazar çok sert sarsılır.
• Olumsuz yorum çok fazla. Büyüme potansiyeli yüksek yeni bir pazarın lider oyuncusu, 13 milyar doları 20x gelir çarpanına yakın bir değerlemeyle toplamayı başardıysa, bunun mutlaka balon işareti olduğu söylenemez. Bu yatırımcılar da irrasyonel ya da aptal insanlar olmayacaktır. Balon olma ihtimali var ama çok hızlı hüküm vermemek gerekir.
  • Gelirin 20 katı değerlemenin balon işareti değil mi denince, bunun zaten balonun tanımı olup olmadığı soruluyor.
  • SoftBank ve WeWork olayı hatırlatılıyor.
  • “Bu yatırımcılar aptal değildir” sözü, geçmişte balon patlamadan hemen önce de hep söyleniyordu deniyor.
  • Aynı yatırımcıların SBF tarafından da kandırıldığını hatırlatanlar var. SBF, finansalları anlatacak düzgün bir spreadsheet bile ortaya koyamamışken yatırım almıştı.
• YouTube’un 2006’da 1,65 milyar dolara satın alındığında birçok kişinin bunu delilik saydığı hatırlatılıyor. Buradan, bireysel sezginin piyasa bilgisinin yanında ne kadar güvenilmez olabileceği vurgulanıyor. Kişi piyasadan daha fazlasını bildiğini düşündüğünde genelde yanılma ihtimali yüksektir. Sadece kendi haklılığına kanıt aramak tehlikelidir. Eğer yatırım seviyesi gerçekten irrasyonelse, bunun ne ölçüde, neden ve gelecekte nasıl sonuçlanacağını somut biçimde öngörmenin çok zor olduğu dersi çıkarılıyor.
  • Buna karşı, YouTube örneğini vermenin de bir bakıma kendi içinde çelişkili olduğu söyleniyor.
  • Bunun yalnızca başarılı örnekleri öne çıkaran bir hayatta kalan yanlılığı olup olmadığı soruluyor; Google’ın Motorola’yı, Microsoft’un Nokia’yı satın alması gibi birçok başarısız örnek de var. WeWork de 12 milyar dolar yatırım alıp sonunda battı.
  • 183 milyar dolarlık değerlemeyi, 20 yıl önceki 1,65 milyar dolarlık YouTube satın alımıyla kıyaslayıp makul bulma mantığı ikna edici gelmiyor.
• Beklenen gelir 9 milyar dolar (yıllıklandırılmış ARR) ve brüt kâr marjı %60 ise — bulut sağlayıcılarla ortaklık durumunda %30 — bu, yüksek büyüme bağlamında birim ekonomi seviyesinde de fena görünmüyor. 20x çarpan da büyüme hızına bakınca o kadar çılgın sayılmaz. Asıl mesele, yıl sonuna kadar bu rakamların gerçekten gerçekleşip gerçekleşmeyeceği. Mayıs’ta 3 milyar, Temmuz’da 5 milyardı; yani ayda 200-400 milyon dolar büyüme var.
  • Yatırımcıların buna bakıp neye göre yatırım yaptığını merak edenler var. Bunun temettü ya da mevcut kâr için olmadığı açık; sonuçta tamamen hisse fiyatı artışına oynanıyor. Demek ki piyasanın gerçekten değer yaratacağına inanılıyor ve yapı bu inançla dönmeye devam ediyor.
• Yapay zekaya para ve hesaplama gücü yığmaya dayalı bugünkü yaklaşım kısa vadeli bir çözüm gibi görünüyor. İnsan beyni nükleer santral düzeyinde enerji kullanmadan da öğrenebiliyor; bu nedenle gelecekte asıl kritik inovasyon noktasının verimlilik olacağı düşünülüyor. Bunun yarın mı yoksa 5 yıl sonra mı geleceği bilinmiyor ama yapay zeka şirketleri o ana kadar tam gaz devam etmek zorunda.
  • Kuantum hesaplamanın çözüm olup olmayacağı konusunda emin olunmasa da, çok daha verimli ve güçlü, tamamen yeni bir hesaplama paradigmasına — örneğin kuantum hesaplama — ihtiyaç olduğu hissediliyor.
  • Enerji maliyetleri yüksek kalırsa yapay zeka yatırımı yapmak, sonuçta enerji üretim maliyetinin düşeceğine bahse girmekle aynı şey olacak. Enerji fiyatı düşerse hesaplama rekabetindeki giriş bariyeri de çöker. Verimlilik tarafında bir kırılım gelirse bunun yarı iletkenden çok model tarafında ortaya çıkması daha olası; ama o yenilik şirket içinde tutulamazsa rekabet bariyeri yine yok olur.
  • İnsan beyninin nükleer santral kullanmıyor olmasının nedeni, evrimsel olarak bunun son derece karmaşık ve zor olması olabilir. Biz nükleer santral kullanmayı öğrendiysek, çok daha yüksek zekâya ulaşmak da mümkün olabilir. Nükleer enerji kullanmanın daha yüksek zekâ üretmeyeceğini söyleyen bir kural yok.
• LLM inference hizmetleri her zaman bulut veri merkezi seviyesinde %99,999 erişilebilirlik gerektirmez. Bu yüzden küçük yatırımcılar depolarına GPU kurup açık kaynak LLM’leri çalıştırarak müşterileri yönlendirirse, hizmet bir gün kapansa bile büyük zarar değil sadece o günün geliri kaybolur. Çamaşırhane ya da depo yatırımı gibi basit bir pasif yatırım alanı olarak da öne çıkabileceği düşünülüyor.
  • Bir yorumcu, yapay zeka işlerinin %80’ini OpenAI batch mode ile yürüttüğünü ve bunun kendisini çok rahatlattığını söylüyor. Anında yanıt modunda ise sürekli gergin olmak gerekiyor. Copilot heyecanı söndükten sonra, LLM kullanımının belirleyici araçlar oluşturmada güçlü ama kendi başına araç olarak zayıf olduğu algısının artacağı; bunun da hem kullanım miktarını hem de aciliyet düzeyini azaltacağı düşünülüyor.
• Iconiq (Mark Zuckerberg’in aile ofisi) bu turdaki lider yatırımcılardan biriydi.
• Ontario Teachers' Pension Plan’ın yatırımcılar arasında görülmesi, Kanada kamu emeklilik fonunun Anthropic’e yatırım yapıp yapmadığı sorusunu doğuruyor.
  • Ontario Teachers', venture/growth fonlamasında çok aktif ve birçok fonun önde gelen LP’lerinden biri. Yine de toplam yatırım portföyü içinde bu alanın payı oldukça küçük. Referans bağlantıları: Crunchbase / OTPP resmi site
  • Bu tür dev yatırımların çoğu, emeklilik fonları gibi çok büyük sermaye yöneten kurumları gerektiriyor. SoftBank gibi oyuncular büyük sermaye tahsisi planları sunduğunda, pratikte bundan daha iyi bir alternatif kalmıyor.
  • “Kamu emeklilik fonu”nun (memur ve kamu çalışanlarının emeklilik birikimleri) “kamu parası”ndan (devlet bütçesi vb.) farklı olduğu söyleniyor. Elbette emeklilik fonları büyük zarar ederse devletin devreye girmesi gerekebilir; bu anlamda kısmen bağlantı kurulabilir. Ancak tek bir yatırım yüzünden çökecek kadar büyük bir ağırlık genelde tek hisseye verilmez.
  • Bu emeklilik fonu, VC dünyasında uzun süredir çok önemli bir yatırımcıydı; hatta bir yorumcu, bir dönem maaşını dolaylı olarak bu sayede aldığını hatırlatıyor.