OpenAI Nasıl Rekabet Edecek?
(ben-evans.com)- OpenAI, kendine özgü bir teknolojik üstünlük olmadan büyük bir kullanıcı tabanı oluşturdu; ancak kullanıcı etkileşimi ve sürekliliği düşük, ayrıca ağ etkisinin bulunmadığı bir yapıya sahip
- Şu anda 6'dan fazla kuruluş, eşdeğer seviyede frontier modeller yayımlıyor ve birkaç haftalık aralarla birbirlerini geçiyor; yani hiçbir şirket, rakiplerinin yakalayamayacağı yapısal bir üstünlük kurabilmiş değil
- Google ve Meta, mevcut ürünlerini ve dağıtım kanallarındaki avantajlarını kullanarak pazar payını hızla büyütüyor; ChatGPT içinse farklılaşmamış bir üründe erken avantajı korumak yapısal olarak zor
- OpenAI, çip ve altyapıdan tüketici uygulamalarına uzanan bir full-stack platform stratejisi sunuyor; ancak Windows veya iOS benzeri ağ etkileri ya da ekosistem kilidi yok
- Asıl stratejik mesele, henüz icat edilmemiş yeni nesil yapay zeka deneyimleri ve kullanım senaryolarını kimin yaratacağı; üstelik her şeyi tek başına icat etmek de mümkün değil
- Sonuçta OpenAI'nin rekabet gücü, sürekli icra kabiliyetine ve pazara uyum hızına bağlı; bu da bir stratejiden çok günlük uygulama yarışına benziyor
OpenAI'nin dört temel sorunu
- 1. OpenAI'nin kendine özgü teknoloji ya da ürün avantajı yok; kullanıcı tabanı büyük olsa da etkileşim, bağlılık ve ağ etkisi zayıf
- Modelin kendisi rakiplerle benzer seviyede ve tüketici ürününde product-market fit eksikliği var
- 2. Yapay zeka pazarında değer yakalama yapısı ve ürün deneyimi hızla değişiyor. Mevcut devler ve binlerce girişimci yeni özellikler, deneyimler ve iş modelleri geliştirirken, foundation modellerin düşük marjlı genel amaçlı altyapıya dönüşme riski bulunuyor
- 3. OpenAI ve Anthropic, mevcut ürün tabanlı dağıtım ve nakit akışı olmadan sermaye yoğun bir sektöre girmek zorunda kalıyor (Cross the Chasm)
- Mevcut ürünleri olan şirketlerin de kendi işlerini bozması gerekiyor; ancak Google'ın yapay zekada başarısız olacağı söylenen dönem çoktan geride kaldı
- 4. Araştırma odaklı organizasyon yapısı nedeniyle ürün yol haritası ve strateji üzerindeki kontrol sınırlı
- Sabah e-postanı açtığında araştırma ekibi bir şeyi çözmüş oluyor ve işin, bunu bir butona dönüştürmek haline geliyor
> "Jakub ve Mark uzun vadeli araştırma yönünü belirledi. Birkaç aylık çalışmanın ardından şaşırtıcı sonuçlar çıktı ve bir araştırmacı bana ulaşıp, 'Gerçekten harika bir şey keşfettim. Bunu sohbette nasıl kullanacaksınız? Kurumsal ürünümüze nasıl uygulayacaksınız?' diye sordu"
> OpenAI Ürün Sorumlusu Fidji Simo (2026)
> "Müşteri deneyiminden başlayıp geriye doğru teknoloji geliştirmelisiniz. Teknolojiden başlayıp bunu nereye satacağınızı düşünmemelisiniz."
> Steve Jobs (1997)
- OpenAI, mükemmel teknolojiye ve iddialı yeteneklere sahip; ancak 2000'lerdeki Google ya da 2010'lardaki Apple'ın aksine, başkasının yapamayacağı ve açıkça çalışan bir şeye sahip değil
- Sam Altman'ın son dönemdeki hamleleri, müzik durmadan önce kağıt üzerindeki değeri daha dayanıklı stratejik bir pozisyona dönüştürme girişimi olarak yorumlanabilir
Model rekabetçiliği: kendine özgü teknolojik üstünlük olmayınca liderliğin kalıcılığı zayıflıyor
- Şu anda yaklaşık 6'dan fazla kuruluş, neredeyse eşdeğer seviyede frontier modeller yayımlıyor ve birkaç haftalık aralarla birbirlerini geride bırakıyor
- Benchmark'lar arasında farklar olsa da genel tablo aynı
- Meta şu an eğrinin dışında kalmış durumda; Apple, Amazon ve Microsoft henüz frontier seviyesine ulaşamadı; Çin ise yaklaşık 6 ay geriden geliyor ve büyük ölçüde başkalarının araştırmalarına dayanıyor
- Windows, Google Arama, iOS ve Instagram'da gördüğümüz türden, pazar payının kendi kendini güçlendirdiği ağ etkileri mevcut model rekabetinde yok
- Sürekli öğrenme (continuous learning) gibi bir atılım ağ etkisini mümkün kılabilir; ancak bu şu anda planlanabilir bir konu değil
- Özel/veriye kapalı veri erişimi gerçek ölçek etkileri yaratabilir; ancak kullanıcı verisi / dikey veri (SAP, Salesforce, yatırım bankası spreadsheet'leri vb.) üzerinden doğacak ölçek etkilerinin nasıl görüneceği belirsiz ve mevcut platform şirketleri zaten çok fazla veriye sahip
Kullanıcı tabanı: geniş ama sığ etkileşim ve zayıf kullanım alışkanlığı
- OpenAI'nin 800-900 milyon kullanıcısı var; ancak bu sayı 'haftalık aktif kullanıcı' bazında ve DAU yerine WAU açıklanması dikkat çekici
- Haftalık aktif kullanıcı sayısının öne çıkarılması, kullanıcıların çoğunun bunu günlük alışkanlığa dönüştüremediğini ve bu yüzden bağlılık/stickiness düzeyinin düşük olduğunu düşündürüyor
- ChatGPT kullanıcılarının yalnızca yaklaşık %5'i ücretli abonelik ödüyor; bkz. yaklaşık %5
- ABD'li gençlerde de günde birkaç kez kullanmaktan ziyade haftada birkaç kez ya da daha az kullananların oranı çok daha yüksek; bkz. haftada birkaç kez ya da daha az kullanım
- '2025 Wrapped' promosyon verilerine göre kullanıcıların %80'i 2025 yılında 1.000'den az mesaj gönderdi; bu da günlük ortalamada yaklaşık 3'ten az prompt anlamına geliyor
- Kullanıcıların çoğu modeller arasındaki kişilik veya vurgu farklarını algılamıyor; 'memory' gibi bağlılığı artırmayı hedefleyen özellikler de gerçek ağ etkisi değil, yalnızca tutunma mekanizması
- "Bilgisayar kullanma biçimini dönüştürme" iddiasına rağmen, haftada birkaç kez kullanım söz konusuysa bunun hayatı değiştirdiğini söylemek zor
- OpenAI de model yetenekleri ile gerçek kullanım arasındaki 'capability gap' olduğunu kabul ediyor; bu da dolaylı biçimde net bir product-market fit olmadığını ifade ediyor
Reklam stratejisi ve etkileşimi derinleştirme çabası
- OpenAI'nin reklam projesi, maliyet açısından ücretsiz kullanıcıların %90'dan fazlasına hizmet vermenin giderini karşılamayı, ayrıca reklamverenlerde erken konumlanma ve öğrenme avantajı elde etmeyi amaçlıyor
- Stratejik olarak amaç, ücretsiz kullanıcılara da en yeni ve en güçlü (yüksek maliyetli) modelleri sunarak etkileşimi derinleştirmek
- Fidji Simo, "yayılım ve ölçek en önemli şey" dedi
- Ancak bugün ChatGPT ile ne yapacağını düşünemeyen bir kullanıcıya daha iyi bir model vermenin etkileşimi artırıp artırmayacağı belirsiz
- Kullanıcılar boş ekran problemi (blank screen problem) nedeniyle takılıyor olabilir ya da chatbot formatının kendisi ilgili kullanım senaryosu için uygun olmayabilir
Gemini ve Meta AI'nin pay kazanması, Netscape benzetmesi: farklılaşmayan chatbot'lar
- Farklılaşmamış ürünlerde erken benimsenme avantajını korumak zordur; rekabet de genellikle marka ve dağıtım kanallarına kayar
- Gemini ve Meta AI'nin hızla pazar payı kazanması bunu gösteriyor; sıradan kullanıcıya ürünler neredeyse aynı görünüyor
- Llama 4, teknoloji topluluğu tarafından başarısız sayılmış olsa da Meta'nın rakamları iyi görünüyor
- Anthropic'in Claude'u benchmark'larda üst sıralarda olsa da tüketici stratejisi veya ürünü yok ve tüketici farkındalığı neredeyse sıfır
- Claude Cowork, Git kurulumu gerektirecek kadar teknik bir seviyede
- ChatGPT'yi Netscape'e benzeten bir görüş var: Microsoft'un ürün farklılaştırmasının zor olduğu bir pazara dağıtım gücüyle girmesine benziyor
- Web tarayıcılarında farklılaşmanın zor olmasıyla chatbot'larda farklılaşmanın zor olması aynı yapısal sorun: ikisi de sonuçta bir giriş kutusu ve bir çıkış kutusundan ibaret
- Tarayıcıdaki son başarılı ürün yeniliği sekmeler ile arama/URL çubuğunun birleşmesiydi
- Microsoft tarayıcı pazarını ele geçirdi ama bunun sonunda pek önemi kalmadı: asıl değer yakalama başka yerde oluştu
- ChatGPT uygulaması yalnızca 'thin wrapper'; sırf özellik ekleyerek farklılaşmak zor
- Kullanıcı deneyimi yeniliği bir sonraki aşamanın anahtarı; ancak buna kimin liderlik edeceği belirsiz. Bunun neden OpenAI olması gerektiğine dair net bir cevap yok
- Silikon Vadisi'ndeki tüm girişimciler 'üretken yapay zekanın ikinci aşama deneyimini' icat etmeye çalışırken, "Bunu planlayıp gerçekten ben yapabilir miyim?" sorusu ortaya çıkıyor
OpenAI'nin platform stratejisi ve sınırları
- Geçen yıl OpenAI'nin tepkisi, "her şeyi, aynı anda, dün" gibiydi: uygulama platformu, tarayıcı, sosyal video uygulaması, Jony Ive iş birliği, sağlık araştırması, reklamlar, trilyon dolarlık sermaye harcaması açıklamaları vb.
- Daha önce başarılı olmuş platform biçimlerini, bunların neden çalıştığını anlamadan kopyalama eğilimi vardı: "Platformlarda uygulama mağazası olur, o halde bizim de app store'a ihtiyacımız var" yaklaşımı gibi
- Sam Altman, geçen yılın sonunda bir diyagramla genel stratejiyi anlattı ve Bill Gates'in ünlü sözünü kullandı: "Bir platformun tanımı, kendisinden çok partnerleri için değer yaratmasıdır"
- Stratejinin yapısı: çip ve altyapıdan yukarı doğru kurulan bir full-stack platform şirketi; her katman diğerini güçlendiriyor, bulut, çip ve modelin hepsi sağlanıyor ve ekosistem ile ağ etkileri kazanılıyor
- Ancak bu, Windows veya iOS'un çalıştığı modeldi ve bugün OpenAI'de bu tür platform/ekosistem dinamikleri yok
- CFO'nun açıkladığı sermaye harcaması-gelir ilişkisi diyagramı da gerçek bir flywheel değil
Sermaye harcaması (Capex) yarışı: masaya oturmanın koşulu
- Büyük dört bulut şirketi geçen yıl altyapıya yaklaşık 400 milyar dolar harcadı; bu yıl ise en az 650 milyar dolar planlıyor
- OpenAI, gelecek için 1,4 trilyon dolar ve 30 gigawatt hesaplama taahhüdü iddia etti; ancak somut bir zaman çizelgesi yok ve 2025 sonu itibarıyla fiili kullanım 1,9 gigawatt
- Mevcut işlerden gelen büyük nakit akışları olmadığı için finansman (bir kısmı hâlâ tamamlanmamış) ve başkalarının bilançoları kullanılıyor; bunun bir bölümü de 'circular revenue'
- Uzun vadede yapay zeka altyapı maliyetleri, uçak üretimi ya da yarı iletken üretimine benzer bir yapıya dönüşebilir: ağ etkisi yoktur ama her nesilde daha zor ve daha pahalı hale geldiği için yatırımı sürdürebilen az sayıda şirketten oluşan oligopol bir yapı oluşur
- Her iki yılda transistor sayısının ikiye katlandığını söyleyen Moore's Law ile, en ileri yarı iletken fab maliyetinin her dört yılda ikiye katlandığını anlatan Rock's Law karşılaştırması yapılıyor
- Sam Altman'ın yıllık 1 trilyon dolarlık sermaye harcaması ima etmesi, bir tür 'kendini gerçekleştiren kehanet' oluşturmaya çalışma çabası; üç yıl önce geliri olmayan bir şirketin irade gücüyle masaya oturma girişimi
- Ancak masaya oturmanın bunun ötesinde bir avantaj sağlayıp sağlamadığı belirsiz: TSMC, en ileri çiplerde fiili tekel konumunda olsa da yığının üst katmanlarında kaldıraç veya değer yakalama gücü çok sınırlı
API, standartlar ve ağ etkilerinin olasılığı ve sınırları
- Geliştiriciler belirli bir foundation modeli kullanarak ürünler inşa etse bile, kullanıcılar hangi modelin kullanıldığını bilmez ve umursamaz
- Bulut işletmek, yığının üst katmanındaki üçüncü taraf ürün ve hizmetler üzerinde kaldıraç sağlamaz
- Yeni fark şu: modellerle web sitelerinin birbiriyle konuşabildiği standartlar ve protokoller alfabesi çorbası ortaya çıkıyor (OpenClaw heyecanı bunun bir kısmını yakalıyor)
- Web siteleri kendi işlevlerini dışa açarak ChatGPT içinde doğrudan emlak araması veya alışveriş sepeti gösterebilir
- Bir ajana Instagram'daki bir tarife bakıp malzemeleri Instacart üzerinden sipariş etmesi söylenebilir
- OpenAI, ChatGPT hesabının tüm bunları birbirine bağlayan yapıştırıcı olmasını öneriyor ve bunun ağ etkisine dönüşebileceğini ima ediyor
- Ancak burada 'widget fallacy' sorunu var: karmaşık ürünlerin basit standart arayüzlerle soyutlanabileceği yönündeki tekrar eden yanılgı
- Bu, 10 yıl önceki "API yeni BD'dir" fikriyle aynı ve çoğu başarısız oldu
- Demoda havalı görünen şey ile gerçek iş akışındaki etkileşim modeli arasında büyük fark var
- Hiçbir şirket başka bir şirketin basit bir API çağrısına indirgenmek istemez: dağıtım ile müşteri ilişkisini kontrol etme arasındaki temel gerilim ortadadır
- Bu sistemler soyut API'lerle birbirine bağlansa bile, kullanıcıların veya geliştiricilerin neden özellikle tek bir sisteme kilitleneceği belirsiz
- OpenAI ve Gemini farklı standartlar kullansa bile geliştiricilerin ikisini de desteklememesi için bir neden yok; bu, iOS ve Android için ayrı uygulama geliştirmekten çok daha az kod gerektirir
- Tinder, Zillow ve Workday'e aynı hesapla giriş yapmanın mantıklı olup olmadığı da tartışmalı
Temel soru: 'güç' eksikliği
- Platform, ekosistem, kaldıraç ve ağ etkisi gibi terimler teknoloji sektöründe sık kullanılıyor ama gerçek anlamları çoğu zaman belirsiz
- Asıl kavram 'güç (power)': yani kullanıcı istemese bile onu belirli bir sistemi kullanmaya zorlayan güç
- Microsoft, Apple, Facebook ve Amazon bu tür bir güce sahip
- Platformların gerçekten başardığı şey, tüm teknoloji endüstrisinin yaratıcı enerjisini kullanarak her şeyi kendin icat etmek zorunda kalmadan büyük ölçekte inşa edilmesini sağlamak; ama tüm bunların yine kendi sistemi üzerinde gerçekleşmesi
- Foundation modellerin kesinlikle çarpan etkisi var; ancak rakipler aynı şeyi yapabiliyorsa neden herkesin özellikle tek bir şirketin modelini kullanması gerektiği açıklanamıyor
- Rakipler ne kadar para ve emek harcarsa harcasın her zaman daha iyi durumda kalmayı sağlayan yapısal bir neden yoksa, geriye sadece günlük icra kabiliyeti (execution) kalır
- İcra kabiliyetindeki üstünlük bir hedef olabilir ve bazı şirketler bunu uzun süre koruyabilmiştir; ama bu strateji değildir
Sonuç
- OpenAI, teknoloji, ürün ve ekosistem açısından tekel niteliğinde bir üstünlüğe sahip değil
- Büyük kullanıcı tabanı ve sermaye gücüne rağmen, sürdürülebilir rekabet avantajı henüz tamamlanmış değil
- Platform ağ etkilerinin yokluğu, ürün farklılaştırmasının sınırları ve altyapı yatırımlarındaki belirsizlik başlıca riskler
- Sonuçta OpenAI'nin rekabet gücü, günlük icra kabiliyetine ve pazara uyum hızına bağlı
Notlar
- ZIRP dönemindeki 'sermayeyi silah olarak kullanma' stratejisi ile karşılaştırma: düşük faiz ortamında şirketler ucuz sermayeyle ölçek kazanıp bunu ağ etkileriyle savunmaya çalıştı; bu Uber'de işe yaradı ama ağ etkisi olmayan WeWork'te başarısız oldu — OpenAI de ağ etkisinin olmaması bakımından benzer
- Tamamen farklı bir sonuç da mümkün: farklı boyut ve biçimlerde çok sayıda modelin var olduğu, bazılarının edge üzerinde ücretsiz çalıştığı ve AI altyapı oligopolünün SQL altyapı oligopolü kadar anlamsız hale geldiği bir dünya ortaya çıkabilir
- Microsoft, Google, Apple ve Meta, kazananın her şeyi aldığı etkiler içinde bile kendilerinin kazandığını hiç düşünmedi; hep arkalarına baktılar
- Andy Grove'un "Yalnızca paranoyaklar hayatta kalır" sözü bu psikolojinin simgesel ifadesi
- Intel, bir zamanlar hem ağ etkilerine hem de teknolojik üstünlüğe sahipti; sonra ikisini de kaybetti
1 yorum
Hacker News görüşleri
İnsanlar OpenAI'ın yapışkanlığını (stickiness) küçümsüyor
Neredeyse 1 milyar kullanıcısının olması gerçekten ciddi bir giriş engeli
Eşim de her gün ChatGPT kullanıyor ama başka bir şeyi denemek için bir neden görmüyor
Çok fazla sohbet geçmişi var, bu yüzden taşınmak zor; reklam tabanlı gelir modeli de doğal bir tercih gibi görünüyor
Tüketici pazarında OpenAI diğer rakiplere göre avantajlı bir konumda
Ortada neredeyse hiç ağ etkisi ya da arayüz öğrenme etkisi yok ve yalnızca sohbet geçmişi bu değeri açıklamak için yeterli görünmüyor
Üstelik ileride çoğu cihaz ve uygulamada AI özellikleri varsayılan olarak yer alacağından, sonunda işin backend API seviyesinde emtialaşması çok muhtemel
Ücretsiz kullanıcılar reklamlar çoğalırsa hemen başka bir ücretsiz hizmete geçer gibi görünüyor
Nitekim partnerim de son kesinti sırasında DeepSeek'e geçti ve geri dönmedi
The Register yazısı da aynı şeyi söylüyor
Hatta Google daha avantajlı olabilir — e-posta, fotoğraflar, konum geçmişi gibi kişisel verileri AI'a entegre ederse çok daha güçlü kişiselleştirme mümkün olur
Kurumsal tarafta da Google Docs ve GCP ile entegrasyon doğal olur
Uzun vadede “AI + birkaç Google mühendisi” ile bir ekibi ikame eden bir model bile mümkün görünüyor
Aynı anda çok fazla hedefe oynamaya çalışırken “herkese biraz, kimseye tam değil” gibi bir konuma düşme riski var
Altyapıya doğrudan sahip olmaması da kaygı unsuru
Trend değişirse OpenAI da Grok ya da Perplexity gibi geri plana itilebilir
İlgili yazı: MIT Technology Review
Yerel modellerin kullanım senaryolarının çoğunu kapsayacak seviyeye gelmesinin ne kadar süreceğini merak ediyorum
Yaklaşık 5 yıl sonra bugünün OpenAI'ı, 1970'lerin VAX sistemleri gibi görünebilir
Sonuçta yerel LLM'lerin yeterince iyi olması için Google'ın API erişimine izin vermesi gerekecek
Tüketici GPU'larında VRAM büyüme hızına bakınca 2035'ten önce yüksek performanslı yerel modeller çalıştırmak zor görünüyor
Daha hızlı modeller iyi olur ama yine de pahalı çipler gerekecek ve tüketici ürününe dönüşmesi zaman alacak gibi duruyor
Veri merkezleri ev sunucularından çok daha verimli olduğu için yerel modeller niş bir tercih olarak kalabilir
Ben gizlilik odaklı AI sohbet hizmetlerini tercih ediyorum
Proton'un Lumo+'ı ile DuckDuckGo'nun Duck.ai hizmetini karşılaştırıp Lumo+'ı seçtim
Sohbet geçmişi Proton verileriyle entegre oluyor ve tüm cihazlardan erişilebiliyor
Teknik işler için Gemini Plus ya da Anthropic kullanıyorum ama kişisel konuşmalarda özel AI kullanıyorum
Ailede sağlık sorunları gibi hassas durumlarda mahremiyet koruması varsayılan olmalı
Gizlilik riski teorik kalıyor; pratikte ise fayda çok daha büyük
Ben hassas işler için Tinfoil üzerinde Kimi-k2 kullanıyorum
BigLabs'ten çok farklı değil ama privatemode.ai ya da confer.to gibi Apple AI düzeyinde gizlilik hedefleyen hizmetler de var
Bu yazının OpenAI'ın ekonomik savunma gücünü en iyi analiz eden makale olduğunu düşünüyorum
OpenAI sanki piyasayı kendisini “çökertilemez bir varlık” haline getirecek bir strateji izliyor
AI rekabetinin ülkeler arası politik rekabete yayılması da bu stratejinin bir parçası gibi görünüyor
Halkta AI'a karşı ciddi bir şüphecilik var ve başarısız olsa bile toplumsal etkisi çok büyük olmayabilir
Google Gemini entegrasyon açısından en iyisi (Android, WearOS, Google Home, ses tanıma vb.)
Anthropic Claude'un gücü ise kodlama entegrasyonu
Meta açık kaynak sayesinde görünürlüğünü koruyor ama pazarı yönlendiren bir oyuncu değil
Frontend UX tarafında Claude daha iyi ama Codex fiyat/performans açısından en iyi seçenek
Açık kaynak topluluğu için erişilebilir bir yapı olduğundan ClaudeCode'un farklılaştırıcılığı zayıf
OpenAI “Bellek neredeyse doldu” reklamını göstermeye başladıktan sonra birden fazla AI'ı paralel kullanmaya başladım
Grok, Alexa+, Gemini Plus, Copilot, Claude Code, Opencode gibi araçlara dağıtıyorum
Hiçbirine bağımlı olmama yapısı hoşuma gidiyor
Gerekirse istediğim an başka bir hizmete geçebilirim
Dikey entegrasyonun (vertical integration) sunduğu fırsatlar küçümseniyor
Anthropic önce kendi IDE'sini yapmayacağını söyleyip sonra Claude Code'a yöneldi; benzer şekilde hukuk, sağlık gibi alanlara genişleme ihtimali büyük
Açık kaynak modeller 6 ila 12 ay geriden geldiği için fark açılabilir
Yalnızca kod üretimi açısından bakarsak zaten yeterince kullanılabilir düzeye gelmiş olacaktır
AGI gerçekleşirse tüm bilgi temelli şirketler anlamsız hale gelebilir
Yeni bir AI şirketinin kolayca girmesi zor görünüyor
“Muhasebeciler için Claude” gibi bir ürün genel Claude'dan daha pahalıysa bunu savunmak zor olur
AI gelişimi sürerse bugünkü Steve Jobs tarzı kullanıcı merkezli felsefe, AI'ın yönüyle örtüşmeyebilir
ChatGPT, belirli bir kullanıcı sorununu çözmek için yapılmış değil; tesadüfen pazarlanabilir hale gelen bir üründü
Apple hâlâ AI'ı nasıl ele alacağını bilmiyor gibi görünüyor ama Anthropic ya da OpenClaw gibi araç odaklı yaklaşımı öğrenmesi gerekiyor
OpenAI'ın da öğrenilecek yanları var ama Apple ya da Google kadar avantajlı bir konumda değil
Sonuçta AI pazarı çok daha çeşitli bir ekosisteme doğru gidecek
İngilizce ana dili olan biri olarak Kosta Rika'yı ziyaret ettiğimde, yerel halkın dil bariyeri olduğunda sık sık ChatGPT ile çeviri yaptığını gördüm
Bu tür AI kıyamet senaryosu yazıları çoğunlukla şirket değeri açısından konuşuyor
Ama insanlık açısından bakınca aslında daha iyimser bir tablo var
Bu nesil bilişimde belirli bir şirket, insanları istemedikleri bir yöne sürükleme gücüne sahip olmayabilir
Bu da iyi bir şey