2025 MAD (ML, AI, Data) Sektör Haritası

 (mattturck.com)
38 puan yazan GN⁺ 2025-11-07 | 2 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Tek bir görselde özetlenen 2025 MAD sektör haritası: Bubble & Build ve bu yılın 25 temasının açıklaması
  • 2025 yapay zeka ve veri pazarı, aşırı ısınmış yatırım ile gerçek dağıtımın bir arada bulunduğu bir ortamda, sohbet botu merkezli yapıdan araçlar, bellek ve akıl yürütme modelleriyle donatılmış ajan sistemlerine geçiyor
  • 25 temel trend üzerinden balon, altyapı, araştırma, jeopolitik, iş dünyası, altyapı, uygulamalar gibi tüm alanlardaki değişim özetleniyor
  • Bu MAD haritası, logo sayısını 2.000'in üzerindeyken yaklaşık 1.150'ye düşürüyor ve NVIDIA, Databricks, OpenAI gibi hyperscaler'lar ile kategori liderlerinin payını artırarak pazar yoğunlaşmasını yansıtıyor
  • Yeni olarak ajan yığını ve yerel AI (cihaz üstü LLM) bölümleri ekleniyor; açık kaynak alanı ise genel yapıya entegre edilerek akış veri–altyapı–AI–ajan–uygulama şeklinde yeniden düzenleniyor
  • Genel olarak balon ile somut inşa faaliyetinin (Bubble & Build) aynı anda ilerlediği bir pazar yapısı var ve enerji, dağıtık altyapı, ajanlaşma temel eksenler olarak öne çıkıyor

Genel bakış ve editoryal yön

  • 2025 baskısı MAD Landscape, 2012'den bu yana 11. sürüm ve şimdiye kadarki en büyük yapısal yeniden düzenleme yapıldı
    • Logo sayısı 2.000'in üzerindeyken yaklaşık 1.150'ye düşürülerek okunabilirlik artırıldı ve hyperscaler'lar ile kategori liderlerine daha fazla alan ayrıldı
    • Açık kaynak kutusu kaldırıldı, bunun yerine ajan yığını ve yerel AI bölümleri eklendi
  • Sonuç olarak, veriden altyapıya, ML/AI'a, ajanlara ve uygulamalara uzanan basit ve net bir katmanlı yapı oluştu
  • Yüksek çözünürlüklü PDF ve aranabilir etkileşimli sürüm - mad.firstmark.com olarak sunuluyor

Makroekonomi ve pazar

  • 1. Freni olmayan balon dinamikleri
    – Pazar yeniden şişmiş durumda ama 1999'dan farklı; sermaye bol, değerlemeler stratosfer seviyesinde ve özellikle ajanlar, frontier AI ve hızlı büyüyen şirketler için bir "AI primi" uygulanıyor
    • Paradigma değişimlerinde sık görüldüğü gibi, sermaye harcamaları/işletme giderleri önce geliyor; inişin gerçekleşebilmesi için talebin büyük ölçekte hayata geçmesi gerekiyor, ancak alışkanlıkların değişmesi zaman alıyor ve benimseme eşit dağılmıyor
    • Pek çok ekip 996 düzeyinde yoğunlukla çalışarak ürün çıkarma hızını artırıyor ancak tükenmişlik riski de yükseliyor
    • 2025'in paradoksu, hem abartının hem de temellerin birlikte yükselmiş olması; tarihsel olarak serpinti, ödülden önce gelebilir
    • Bu yılın hissi gerginlik ve ivmelenme
  • 2. Kırılganlık: döngüsellik ve müşteri yoğunlaşması
    – Büyük büyüme rakamlarının altında, çok fazla sermaye az sayıdaki oyuncuya akıyor
    • Bazı anlaşmalar döngüsel görünüyor: OpenAI, NVIDIA ile büyük ölçekli GPU satın alma anlaşması yaparken NVIDIA da OpenAI'ye büyük yatırım taahhüdünde bulunuyor; ayrıca AMD ile de milyarlarca dolarlık çip anlaşmaları imzalarken OpenAI'nin hisse alım opsiyonu bulunuyor
    • Benzer bir örüntü tüm yığına yayılıyor; sektördeki finansman ve tedarik anlaşmaları model laboratuvarları, çip üreticileri, bulut sağlayıcıları ve AI girişimlerini karşılıklı bağımlı bir ağa bağlıyor ve "round-tripping" endişeleri doğuruyor
    • Müşteri yoğunlaşması nedeniyle AI ekosisteminin şoklara dayanıklılığı düşüyor: harcamaların önemli bölümü az sayıdaki hyperscaler ve frontier laboratuvarından geçiyor, birçok çığır açan tedarikçi de birkaç büyük müşteriye bağımlı
  • 3. Büyük resim belirsiz, kısa vadeli görünüm ise fazlasıyla somut
    – İlerlemenin tıkanıp tıkanmadığı ya da bir sonraki üstel büyümenin kaçırılıp kaçırılmadığı konusunda görüşler ayrışıyor; AGI/ASI'ye giden yol tanımlanmış değil, tanımın kendisi de belirsiz ve kıyamet tellallarının davulu da artık daha sessiz
    • Buna karşılık kısa ve orta vadede tablo son derece somut: video, metin ve kodun tamamına yayılan bir AI slop çığı geliyor ve buna istihdam konusunda daha acil kaygılar eşlik ediyor
    • Ne kadar büyük, ne kadar hızlı ve kimin için değişeceği artık doğrudan bir mesele; insani, politik ve toplumsal tepkiler ise teknolojinin hızının gerisinde kalıyor
  • 4. Araştırma laboratuvarları vs. yerleşik şirketler: farklı bilançolar, aynı rekabet
    – Yapay zekaya hakim olma yarışı hiç olmadığı kadar sert ve oyun alanı eşit değil
    • Büyük teknoloji şirketleri geniş dağıtım ağlarına, dev ürün portföylerine ve paketleme, bekleme, yıpratma savaşını finanse edebilecek bütçelere sahip
    • Google, 2025'te arka arkaya gelen ses getiren AI lansmanlarıyla açık biçimde ivme kazandı; Meta ise SuperIntelligence Lab ile hedeflerini büyüttü; ikisi de muazzam gelir çekirdekleri ve neredeyse sınırsız bilançolar üzerinde faaliyet gösteriyor
    • Bağımsız frontier laboratuvarlarının değerlemelerini haklı çıkarabilmeleri için çığır açan ilerlemelere ihtiyaçları var
    • Yeni isimler — SSI, Thinking Machines, Reflection — en üst lige katıldı ve ajan/akıl yürütme heyecanı yükseliyor (dağıtım engelleri ise sürüyor)
    • OpenAI açık ara lider ve savaş kasasını büyütmeye devam ediyor; Anthropic de geri kalmıyor ama sermayenin bu ölçekte daha ne kadar sürdürülebileceği soru işareti
    • Her iki durumda da kazanan kullanıcılar oluyor. Yerleşik şirketler paket çözümler sunuyor, laboratuvarlar ise göz kamaştırıcı hızda ilerliyor
  • 5. IPO'lar ve halka açık şirketler: pencere (seçici biçimde) açık
    – CoreWeave'in mart ayındaki çıkışı, piyasanın ihtiyaç duyduğu şeyi sundu: temiz bir AI altyapı IPO'su ve sonrasında iyi işlem gördü
    • Palantir, tartışmaların merkezindeki karşılaştırma noktası; premium EV/NTM çarpanıyla (yakın dönemde yaklaşık 80–90x) işlem görüyor ve bu durum geç aşamadaki başvuru sahiplerini cesaretlendirecek
    • Sıradakiler: Cohere, IPO'nun "yakında" mümkün olduğunu söyledi; Dataiku bankalarını seçti, Cerebras ise yeni finansmanın ardından S-1 başvurusunu geri çekti
    • İlk 10 civarındaki özel AI oyuncusunun, sermayeye erişim ve stratejik esneklik düşünüldüğünde halka açılmak için çok az teşviki var;
      ancak Databricks'in (>$100B özel değerleme) ve frontier laboratuvarlarının (OpenAI, Anthropic) sonunda halka açılması halinde rekor kıran IPO'lar bekleniyor
  • 6. M&A: konsolidasyon ve yetenek savaşı
    – Büyük oyuncular eksiksiz bir ajan yığını kurmaya çalıştı ancak bunun beklenenden zor olduğunu fark edip satın alma tarafına yöneldi; buna rağmen manşetlere çıkan anlaşmalar bile durduruldu (Adobe–Synthesia, SoftBank–Agility)
    • Bu nedenle "satın al mı, inşa et mi" doğal bir tercih değil
    • Başarılı olanlar cerrahi hassasiyetteydi: kurumsal ajan alanında ServiceNow–Moveworks ($2.85B); veri kontrol düzlemini güçlendirmek için Salesforce–Informatica (yaklaşık $8B)
    • Veri altyapısı kendi içinde birleşiyor: dbt Labs ve Fivetran (tamamı hisse; ≈$600M ARR), veri toplama ile dönüşümü aynı çatı altında birleştiriyor
    • En gürültülü hikâye yetenek ve acqui-hire cephesinde: özellikle Meta çok agresif davrandı
      – Scale AI'nin yaklaşık %49'unu yaklaşık $14–15B karşılığında alarak Alexandr Wang'i süperzekâ hamlesine kattı, ardından 9 haneli tazminat çıtası koyup OpenAI araştırmacılarını işe aldı; bu da ne pahasına olursa olsun elde tutma yönünde bir kısır döngü yarattı
    • Sonuç olarak 2025, nokta atışı satın almaların, ekip alımlarının ve yaratıcı yapıların yılı
      • Entegrasyon riski ve antitröst incelemeleri altında, gerçek anlamda büyük ölçekli anlaşmalar hâlâ nadir

Araştırma ve frontier

  • 7. Çıkarım + RL frontier’ı sürüklüyor
    – Bu yılın en büyük sıçraması daha büyük transformer’lar değil, modelleri hesaplamayı düşünmeye yoğunlaştıracak şekilde eğitmek oldu
    • DeepSeek R1 ve "o-serisi" tarzı modellerin yaygınlaştırdığı çıkarım için pekiştirmeli öğrenme—token’ları çıkarıma ayırma—matematik, kod ve çok adımlı planlama genelinde ibreyi oynattı
    • Müfredat tasarımı, ödül tasarımı ve araç kullanımına yönelik geri bildirim döngüleri, ham model boyutundan daha önemli hale geliyor
    • RL her derde deva değil—kötü ödüller hâlâ kötü alışkanlıklar öğretiyor—ama doğru ölçeklendiğinde ön eğitim için muazzam bir kaldıraç sağlıyor
    • Sıradaki zorluk, kod ve matematiğin ötesine geçip "doğru" ile "yanlış"ın her zaman net olmadığı dağınık gerçek dünya işlerine genellemek;
      burada iş sonuçlarından insan geri bildirimine, GDPVal gibi yeni benchmark’lara (uçtan uca görev zinciri puanlaması) kadar daha zengin sinyaller önemli
  • 8. Yapay zeka yavaşlıyor mu? Karşı görüş bizi dürüst tutuyor
    – Bazı üst düzey araştırmacılar—MAD podcast konukları da dahil (Sholto Douglas, Julian Schrittwieser, Jerry Tworek)—hâlâ çok sayıda düşük asılı meyve olduğunu ve mevcut ön eğitim + RL paradigmasıyla yıllarca ilerleme kaydedilebileceğini söylüyor
    • Diğerleri ise temkin çağrısı yapıyor: Andrej Karpathy, "ajanlar 10 yıl uzakta" diyor; Rich Sutton’ın Bitter Lesson yaklaşımı genel yöntemler + compute’un el ayarı optimizasyonunu yendiğini savunuyor; Yann LeCun ise dünya modelleri ve öz-denetimli tahmini farklı bir rota olarak öne itiyor
    • Bu tür tartışmalar sağlıklı: leaderboard tiyatrosu azalıyor, ölçülülük, red team ve gerçek işler artıyor
  • 9. Hızla ilerleyen frontier’lar: yaratıcı bilim yapan yapay zeka; robotik
    – Laboratuvarda "Move 37" fikirleri görüyoruz—modeller, insanların önce denemeyeceği sezgi dışı hipotezler ve yollar öneriyor
    • AlphaFold 3 biyomoleküler etkileşimlere yöneldi; GNoME yaklaşık 2,2 milyon olası kristali ortaya çıkardı; Yale × Google’ın Cell2Sentence-Scale 27B modeli tek hücre verilerinden potansiyel kanser tedavisi yollarını işaretledi
    • Biyolojinin ötesinde robotik de hızlanıyor:
      robotik foundation modelleri (büyük havuzlanmış veri kümeleri üzerinde eğitilmiş vision-language-action politikaları) robotlar ve görevler arasında aktarımı iyileştirirken,
      mobil manipülatörler daha fazla gerçek dünya saati biriktiriyor ve otonom laboratuvar ekipmanları tasarla–inşa et–test et döngüsünü sıkılaştırıyor
    • Yapay zeka Nobel düzeyinde bir atılım sağlayabilir mi ya da faydalı işleri güvenilir biçimde yapan saha robotları üretebilir mi?
      • İkisi de her çeyrekte daha yakınmış gibi hissettiriyor
  • 10. Açık kaynak (open-weight) ayakta kalıyor—zorlu bir yıldan geçerek
    – DeepSeek’in R1 anı (ve open-weight türevleri) tonu belirledi, ancak Llama 4 beklentileri karşılamadı ve Meta, izin verici yayınlar konusunda daha katı bir tutuma işaret etti
    • Mistral dalgalandıktan sonra yeniden ivme kazandı; Qwen3 ise sessizce birçok stack’te "yeterince iyi" varsayılan platform haline geldi
    • Olumlu tarafta, AI2 gerçek varlıklar göndermeyi sürdürüyor (OLMo/OLMo-2, Dolma ölçeğinde veri); Reflection AI’nın aldığı yatırım da "Amerika’nın DeepSeek’i" anlatısını yeniden canlandırdı
    • Şirketler hâlâ kontrol (Control) ve veri yerleşimi (Residency) istiyor; startup’lar ise hâlâ marj istiyor
    • Gelecek hibrit görünüyor: mümkün olduğunda açık kaynağa yönlendir, gerektiğinde frontier’a sıçra
    • NPU’lar her yere inerken küçük modeller önemli bir rol oynayacak;
      en sağlıklı stack’ler çoğul kalacak—açık ve kapalı, bulut ve cihaz, büyük ve küçük—din savaşları ya da vendor lock-in olmadan

Jeopolitik (Geopolitics)

  • 11. Çin paralel bir yapay zeka stack’i kuruyor
    – Çin, NVIDIA ve CUDA’ya daha az bağımlı uçtan uca bir yol inşa ediyor:
    büyüyen bir yazılım katmanının (CANN, MindSpore) altında Huawei Ascend 910B/910C,
    bunun üstünde de yerel veri ve politikalara uyarlanmış yerli modeller (DeepSeek, Qwen3, Kimi, ERNIE vb.) bulunuyor
    • DeepSeek anının ardından Çin modelleri için büyük bir yıl oldu; Qwen ve Kimi prodüksiyonda ölçeklenirken,
      artık yalnızca "yeterince iyi" değiller, birçok alanda rekabetçiler
    • İhracat kontrolleri ilerlemeyi yavaşlattı ama durdurmadı;
      yerelleşme artık bir özellik haline gelirken teknik ayrışma yaşanıyor: uyumlu, giderek daha kendine yeterli ve bazı alanlarda lider konumda
  • 12. Egemen (Sovereign) AI slogandan tedarike geçiyor
    – "Yerel compute üzerinde yerel model kurma" fikrinin arkasında artık donanım, bütçe ve gerçek alıcılar var
    • Birleşik Krallık Isambard-AI’yi devreye aldı ve grid bağlantısını tamamladı
    • IndiaAI 34.000’den fazla GPU’yu aştı ve sübvansiyonlu tahsislere başladı
    • Körfez ülkeleri G42 × Cerebras (Condor Galaxy) aracılığıyla ulusal "AI factory"lerini büyütmeyi sürdürüyor
    • Avrupa kendi şampiyonlarını yetiştiriyor—Mistral artık ASML tarafından da destekleniyor—OpenAI ise egemenlik taleplerini karşılamak için AB/Birleşik Krallık veri yerleşimini devreye alıyor
  • 13. Enerji yeni compute darboğazına dönüşüyor ve devletler bunun farkına varıyor
    – Yeni darboğaz GPU değil, elektrik
    • Veri merkezi yer seçimi artık megawatt sözleşmelerini, su haklarını ve şebeke ara bağlantılarını takip ediyor
    • Hükümetler, nasıl dökümhane çekiyorlarsa şimdi de AI factory çekiyor
    • Egemen PPA’lar ve nükleer/yenilenebilir ortak yerleşim bekleniyor (Birleşik Krallık’ın Isambard-AI şebeke bağlantısı; Google – TVA/Kairos SMR pilotu; Microsoft-Helion Fusion PPA)
    • Elektrik öncelikli teşvikler, modellerin nerede eğitileceğini ve hangi bölgelerin yapay zeka kurulum yarışını kazanacağını şekillendirecek
    • İhracat kontrolleri hâlâ önemli, ancak takvimi artık kilowatt’lar belirliyor

Yapay zeka işi

  • 14. Dağıtım icadı yener (bir kez daha)
    – Yapay zeka yerel startup kuşağının tamamı, gördüğümüzden daha hızlı büyüyor
    • Ürünler sosyal medyada viral oluyor; yönetim kurulları yapay zeka konusunda kaygı duymaya ve merak duymaya devam ederken bu durum test ve deney dalgasını hızlandırıyor
    • Geriye kalan soru dayanıklılık (Durability): Bu gerçek ARR mi, yoksa kullanıcı kaybeden deneysel gelir mi?
    • Mevcut oyuncular çoğu zaman dağıtım avantajına sahip: iOS/Android, Windows Copilot, Chrome, Salesforce Einstein, ServiceNow Now Assist ile paketlenmiş asistanlar
      — ama bu her zaman böyle değil
    • Ortaklıklar ve entegrasyonlar eğriyi bükebilir:
      • Cursor, VS Code ile daha da derinleşiyor;
      • Supabase, Lovable dalgasına biniyor;
      • daha sessiz kazananlar IDE, CRM ve dokümanların içine sızıyor
    • Ürünler, üretim anında var olarak başarı yakalıyor: yazma, kodlama, vaka gönderimi
      • Gömülü olan, "daha iyi" olanı yeniyor ve gerçek kullanıma göre ölçeklenebiliyor
  • 15. Marj ve fiyatlandırma: arazi kapmadan uçağı indirmeye
    – Kullanım arttığında ve müşteriler en yeni, en akıllı modelleri istediğinde maliyetler keskin biçimde yükseliyor
    • Acı gerçek: Başkasının frontier modeli üzerine oturuyorsanız büyüme sizi negatif brüt marja çevirebilir
      — Windsurf ve Cognition hikayeleri bu konuda uyarıcı nitelikte
    • VC finansmanı arazi kapma yarışını destekleyebilir, ancak kötü birim ekonomilerini sonsuza dek örtemez
    • Yapay zeka startup'ları uyum sağlıyor: temel olarak daha küçük, daha ucuz modeller, zirve anlar için yedek kapasite, agresif önbellekleme
    • Baskın yaklaşım giderek sonuca göre fiyatlandırma oluyor
      — kapatılan her vaka başına, çözülen her ticket başına vb.
      — garantili throughput seçenekleriyle birlikte, gelirin gerçek sonuçları takip etmesini sağlıyor
    • Kazananlar, maliyet disiplinini ve gerçek değeri ölçen fiyatlandırmayı aynı anda yürütenler olacak
  • 16. Kurumsal yapay zeka: inşa etmek demodan daha yavaş (ama ticarileşiyor)
    – Kurumsal dağıtımlar, sosyal medyadaki gösterişli demolardan daha yavaş ilerliyor
    • Alıcılar, otonomiyi devreye almadan önce ajan yönetişimi, alıntılar, kaynaklar, PII işleme, denetim izleri ve kurumsal sistemlerle sıkı bağlantılar istiyor
    • Kullanım senaryolarının tanımlanması ve uygulanmasında somut ilerleme var
      • Yapay zeka müşteri hizmetleri, yapay zeka kodlama ve iç chatbot'lar açık kazananlar
      • Birçok sektör veya şirkete özel stratejinin tam olarak ortaya çıkması için özelleştirme, veri pipeline'ları ve politika çalışmaları gerekiyor
    • "Accenture aşaması" geride kaldı ve artık yay görünür hale geldi
      — copilot'tan dar ajanlara, oradan yönetilen otomasyona
      — talep giderek sağlamlaşıyor
    • Mevcut oyuncular bu talep dalgasında dağıtım avantajına sahip ve CRM/ERP/ITSM (Salesforce, ServiceNow, Microsoft) içinde "ajan platformları" piyasaya sürüyor
      • Guardrail'leri, telemetriyi ve onayları tek yerde paketliyorlar
    • Genel olarak küresel 2000 kurumsal pazarı, yapay zeka satın alma ve dağıtma konusunda ciddi biçimde ısınıyor, ancak henüz kaynama noktasına gelmiş değil

Yapay zeka altyapısı

  • 17. NVIDIA hakim, ama çeşitlendirme artık gerçek
    – Blackwell GB200 rack'leri hâlâ referans noktası, ancak alıcılar artık Google TPU, AMD MI350 ve belirli footprint'lerde Intel Gaudi 3'ü de ekliyor
    • Rack ölçeğindeki tasarımlar TCO'yu belirlerken, alıcılar fiyat/performans ve tedarik için satıcıları karıştırıyor, tek satıcılı monokültür yerine daha akıllı scheduler'lar altında heterojen cluster'lar işletiyor
  • 18. Yerel yapay zekanın yükselişi: cihaz, yakın edge, özel bulut
    – Dizüstü bilgisayarlar ve telefonlardaki yeni NPU'lar gerçek işleri cihaza itiyor: hızlı, multimodal ve varsayılan olarak özel
    • İş çok büyük olduğunda, genel herkese açık endpoint'ler yerine yakındaki veya satıcının işlettiği bir "özel bulut"a sarkıyor (ör. Apple'ın Private Cloud Compute'u)
    • LM Studio ve Ollama gibi araçlar yerel modelleri click-to-run hale getiriyor
    • On-device, hızlı UX'i ve kişisel bağlamı üstleniyor; bulut ise daha ağır çıkarımı ve paylaşılan belleği işliyor
    • Fabrikalarda, kliniklerde ve otomobillerde yakın edge kutuları bant genişliğini, gizliliği ve uptime'ı koruyor
    • En iyi ürünler cihaz, edge ve bulut arasında sorunsuz handoff sağlıyor
  • 19. Ajan stack'i bir altyapı katmanına dönüşüyor
    – Uygulamaların altında yeni bir runtime var: planner'lar ve tool calling, structured output ve function katalogları, kısa/uzun süreli bellek (vektör, grafik), sandbox tool execution, onaylar, durum bilgili orkestrasyon
    • Bunun etrafında ise görev odaklı değerlendirme sistemleri, politika/guardrail'ler, izleme ve maliyet telemetrisi, veri seti/sürüm kontrolü, rollback yer alıyor
    • 2024'te "App Glue" gibi görünen şey, artık kendi SLA'ları ve satın alma kalemleri olan bir platform katmanına benziyor
  • 20. Uyumluluk, güvenlik ve red team artık varsayılan
    – Güvenlik ve uyumluluk bir checkbox değil; prodüksiyonda yapay zeka çalıştırmanın bedeli
    • Güncellenen rehberler (ör. OWASP'ın LLM Top 10'u, prompt injection playbook'ları) standardı belirliyor
      • Verinin nereden geldiğini göstermek, prompt/tool/karar kayıtları tutmak, politikaları uygulamak, jailbreak direncini kanıtlamak
    • Şirketler; hizmet sunumu ve depolama gibi katmanlara bağlı kanıt, denetim izi ve net "break-glass (acil açma)" prosedürleri bekliyor
    • Değerlendirilemiyor, izlenemiyor ve yönetilemiyorsa o şey altyapı değildir

Veri altyapısı

  • 21. Bir çağın sonu, birleşmenin başlangıcı
    – "Modern veri stack'i"nin parçalanması şimdi konsolidasyona yol açıyor:
    • dbt Labs ve Fivetran birleşiyor
    • Databricks gibi platformlar, build ve buy arasında neredeyse eşit bölüşüm yaparak waterfront'u (batch ve streaming, vektör ve grafik, feature store, yönetişim) kapsamanın yollarını sürdürüyor
    • Çerçeve, "warehouse vs lakehouse" tartışmasından kontrol düzlemi olarak object storage + open table + tarafsız katalog modeline kayıyor
    • Modelleme, taşıma, feature'lar, değerlendirme veri setleri, lineage ve politikalar yapay zeka serving'i ve ajan runtime'larıyla birleşiyor
    • Pratikte veri altyapısı ile yapay zeka altyapısı tek bir düzleme çöküyor ve değer, aradaki boşluklardan sızıyor
  • 22. Ancak veri temelleri her zamankinden daha önemli
    – Sağlam tablolar ve kataloglar, kalite ve lineage, düşük gecikmeli sorgu motorları; ajanlar, arama ve değerlendirme öncelikli CI için ön koşul haline geldi, artık sonradan düşünülen şeyler değil
    • Grafik ve vektör destekli arama, blog yazılarından çıkıp birer kalıba dönüşüyor
    • Gözlemlenebilirlik (Observability) artık prompt'lar, araçlar ve maliyet boyunca genişliyor
    • Uyumluluk, performansla aynı düzlemde yer alıyor
    • Bu alan yeniden ivme kazanıyor
      • ClickHouse'un gerçek zamanlı analitikteki yükselişi (artık vektörle birlikte), ölçekte hız talebini gösteriyor
      • Yerel ve edge stack'leri, bulut belleğini desteklemek için hâlâ net sözleşmelere ihtiyaç duyuyor
    • Veri ortadan kalkmıyor; yapay zekanın kontrol alanına yükseliyor

Uygulamalar ve ajanlar

  • 23. Büyük laboratuvarlar ve platformlar yığının üst katmanlarına çıkıyor
    – Frontier laboratuvarları ve yerleşik oyuncular artık yalnızca model API’leriyle yetinmiyor
    • OpenAI, Anthropic ve Google/Gemini uygulama katmanı ürünleri çıkarmayı sürdürüyor
      • sesli asistanlar, masaüstü uygulamaları, ekip planları, e-posta, dokümanlar ve CRM’e bağlı workflow builder’lar gibi
    • Bu durum platform riskini ve doğrudan rekabeti tetikliyor
      • model sağlayıcısı arayüzü ve bundle’ı sahiplenirse yarın sizin alanınıza girebilir
    • En ileri giden taraf OpenAI
      • domain uzmanlarını (ör. eski bankacılar) işe alıp workflow öğretiyor
      • ChatGPT içine ticaret rail’leri ekliyor
        • ChatGPT öncelikli bir tarayıcı çıkarıyor
          — Anthropic ekip/proje akışlarını derinleştiriyor ve Claude Code’u piyasaya sürdü
    • Gemini ise tüketici ve Workspace yüzeylerini güçlendiriyor
    • Bu arada modeller, "wrapper" katmanının büyük bir kısmını içine alıyor
      • first-party structured outputs, function calling, memory, browse/code/vision/voice araçları, hafif otomasyon, hatta ticaret bile
    • Kullanıcılar hız kazanıyor
      — halihazırda iyi çalışan özelliklerden yararlanabiliyorlar
    • Startup’lar için wrapper döngüsü ince → kalın → yeniden daha ince
      • ilk UI’lar gerçek ürünlere (data bridge, workflow, compliance) dönüştü ama platform birçok özelliği çekirdeğe geri aldı
  • 24. Vibe coding, 2025’in hit’i
    – Kodlama ajanları bir yenilik olmaktan çıkıp günlük alışkanlığa dönüştü
    — repository okuma, sandbox ayağa kaldırma, değişiklik planlama, PR açma, test çalıştırma, diff’i açıklama
    — hatta artık "video coding" demoları, screen cast üzerinde UI’yi yöneten ajanlar gösteriyor
    • Benimsenme oranı şaşırtıcı düzeyde:
      • Cursor ve Claude Code, şimdiye kadarki en hızlı büyüyen geliştirici araçları arasında diye sıkça anılıyor
      • birkaç ay içinde 9 haneli ARR patikasına girdikleri görülüyor
    • Craft, otomatik tamamlamadan yönlendirme ve incelemeye kaydı; yığın ise GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, Codeium/Windsurf, Devin ve benzerleriyle uçtan uca workflow’lara genişledi
    • Ürün tarafında Vercel v0, Lovable ve Replit, "Describe, then ship" yaklaşımını küçük ekipler için üretim döngüsüne dönüştürdü
    • Sorun tarafında ise özellikle profesyonel olmayan geliştiriciler için kalıcılık önemli; ilk kohortların davranışı, bu alışkanlıkların kod araması kadar kalıcı olabileceğini gösteriyor
  • 25. Modaliteler parlıyor
    – Görüntü, video ve ses yeni bir vitese geçti: Veo3, Runway ve Sora sinematik üretimi öne taşıyor
    • ElevenLabs ve Synthesia, yüksek kaliteli ses ve avatar çalışmalarını günlük hale getiriyor
    • gerçek zamanlı sesli ajanlar akıcı konuşmaları sürdürüyor ve araçları çalıştırıyor
    • görsel modeller artık kırılgan şablonlara gerek duymadan UI’leri, grafikleri ve saha fotoğraflarını analiz ediyor
    • video editörleri kliplerden doğrudan kaynağı belli storyboard sahnelerine geçiyor
    • Bu arada Genie 3’ten Fei-Fei Li grubunun yeni çalışmalarına kadar world model’ler, etkileşimli ortamlarda algılamayı ve eyleme geçmeyi hedefliyor
      • Bu da yaratıcı yazılım ile operasyonel yazılım arasındaki sınırı bulanıklaştırıyor
    • Ölçüt, "altyazı ekleyebiliyor mu?" sorusundan "modlar arasında güvenilir biçimde algılayıp plan yapabiliyor ve harekete geçebiliyor mu?" sorusuna kayıyor
    • 2026, modaliteler için büyük bir yıl olacak

Kapanış düşünceleri

  • 2025 MAD manzarası, balonlaşma ve birikim olmak üzere iki işi aynı anda yapan bir pazarın haritası
  • Gerçekliği yansıtmak için logolar azaltılıp ağırlıklandırma artırılarak yeniden çizildi
  • Hyperscaler’lar ve saf oyun liderleri uçta konumlanırken, ajanlar ile veri/kontrol düzlemleri ortada buluşuyor; hızı artık yalnızca GPU’lar değil enerji de belirliyor
  • Hikâye akışları, topografinin tamamında birbirini yankılıyor
    • açık ağırlıklı modeller esnekliğini korurken laboratuvarların her biri uygulamalara doğru genişliyor
    • veri ve yapay zeka altyapısı birleşti
    • demoların gerisinde kalsa da kurumsal dağıtımlar gerçekleşiyor
    • kodlama ajanları günlük alışkanlığa dönüştü
  • Buradan sonrası tek bir sürümden daha geniş bir ufka açılıyor:
    dağıtım, marjlar, yönetişim ve güç tüketimi dengelendiğinde zeka altyapıya dönüşüyor ve
    bir sonraki dalga, tüm sektörü ileri taşıyan bileşik ilerlemelere yol açacak

İlgili okumalar

2 yorum

 
ragingwind 2025-11-10

"Dağıtım, marj, yönetişim ve elektrik tüketimi ayarlandığında zekâ altyapıya dönüşecek ve bir sonraki dalga, tüm sektörü ileri taşıyan bileşik bir gelişime yol açacak" bunun ne zaman olacağını bilmiyoruz, ancak düzen yerine oturduktan sonra bunun üzerinden çok sayıda yük ve yolcu taşınacak.