Dijital teknolojiler dünyayı ABD ve Çin’den oluşan iki kutuplu bir yapıya sürüklüyor. Bu süreci belirleyen etkenler nelerdir? Orta ölçekli ülkeler ne yapabilir?
Makine düşünebilir mi?
Ord. Prof. Dr. Cahit Arf’ın Atatürk Üniversitesi’nde 1958 yılında verdiği Halk Konferansı’nın başlığı çok çarpıcı: Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir? (Arf, 1959). Cahit Arf bu konuşmasında bir makinenin nasıl düşünebileceğini örnekler ve devre şemaları ile açıklıyor ve “Makinelerin bazı işleri insan beynine nazaran çok daha çabuk yapabilmelerine mukabil anlayış yani alış kapasiteleri büyük bir salonu doldurabilecek kadar büyük olanlarında bile tenevvü bakımından insan beyninden çok düşük” olduğunu, “insan beyninin kendi kendisini kendi inisiyatifi ile tekemmül ettirmesine mukabil makine[nin] yapıldığı gibi” kaldığını, fakat “kendi kendisini tekemmül ettiren makine tasarlama”nın mümkün olduğunu söylüyor. Arf ayrıca quantum hesaplamayı da öngörüyor: “nisbeten küçük sayıda atom içinde ceryan eden olaylar böyle makinelerin işleyişinde müessir hale getirilebirse, makinelerin estetik bakımdan da insan beynine benzetileceği ümit edilebilecektir.” Fakat böyle çalışan bir makinenin uzun yüzyıllar sonra yapılabileceğini, belki de hiçbir zaman yapılamayacağını vurguluyor.
Cahit Arf’ın bu konuşması yapay zekâya ilişkin kuramsal çalışmaların yapıldığı bir dönemde Türkiye’deki araştırmacıların niteliğini ve konumunu göstermesi açısından önemli. Fakat makinelerin bilgi işleme kapasitesindeki yetersizlikler sonucu yapay zekâya ilişkin çalışmalar uzun süre kuramsal düzeyde kaldı, pratiğe dönüşemedi.
Mikroişlemcili bilgisayarların 1970’lerin sonlarından itibaren gelişmesi ve yaygınlaşması ile yapay zekâ çalışmalarında 1980’lerde bir patlama yaşandı. Fakat büyük beklentilere karşın pratik uygulamaların başarılamamasının yarattığı hayal kırıklığı sonucu 1990’larda yapay zekâ araştırmaları ve yatırımları azaldı. İngilizce yayınlarda “artificial intelligence” kavramının kullanılma sıklığındaki değişim bu gelişmeleri özetliyor (bkz. Şekil 1).
Şekil 1. Yapay zekâ (artificial intelligence) kavramının İngilizce yayınlarda kullanılma sıklığı
Kaynak: Google Books Ngram Viewer, 9 Mart 2026.
2010’lardan sonra makine öğrenmesi (machine learning) ve derin öğrenme (deep learning) kavramları ve uygulamaları yaygınlaşmaya başladı. Farklı bilimsel alanlarda rutin olarak kullanılan yöntemlerin “makine öğrenmesi” olarak tanımlanması, bu gelişmelere şüpheli bir şekilde yaklaşılmasına yol açtı. Fakat özellikle 2022’de yayınlanan ChatGPT ve bunun ardından gelen diğer büyük dil modelleri yapay zekâ alanında yaşanan niteliksel dönüşümün göstergesiydi. Artık yapay zekâ hepimizin gündeminde ve yaşamında yer alıyor.
Dijital teknolojiler, ölçek ekonomileri, ağ dışsallıkları
Aslında yapay zekâ son yıllarda hızla gelişen ve yaygınlaşan dijital teknolojilerin bir örneği. Yapay zekâ da diğer dijital teknolojiler gibi ülke içi ve ülkeler arasında (teknolojik, iktisadi ve askeri) farklılıkların artmasına, dünya ölçeğinde kutuplaşmaya yol açıyor.
Dijital teknolojilerin kutuplaştırıcı etkisinin iki temel nedeni var: ölçek ekonomileri ve ağ dışsallıkları. Dijital teknolojilerde ölçek ekonomileri sabit maliyetlerin çok yüksek, değişken maliyetin ise sıfıra yakın olmasından kaynaklanıyor. Örneğin Google Harita’yı oluşturmak için dünya genelinde detaylı harita ve uydu görüntülerinin derlenmesi, bu verilerin sürekli güncellenmesi, verilerin tutulacağı veri depolarının hazırlanması, kullanıcıların aramalarına hızlı yanıt verecek işlemci kapasitesinin kurulması ve tüm bu işlemleri yapacak programların geliştirilmesi gerekli. Bütün bu faaliyetler çok büyük kaynak gerektiriyor ve tamamen sabit maliyet niteliğinde. Bu sistem kurulduktan sonra ek bir kullanıcının maliyeti ise pratikte yok gibi, çünkü ürün dijital olduğu için internete bağlı olmak ürünü kullanmak için yeterli. Bu durum adeta bir doğal tekel konumu oluşturuyor, bu alana yeni girecek bir firmanın da en az Google’ın ölçeğinde yatırım yapması gerekiyor, ki bu pek çok devlet için bile karşılanamayacak bir ölçek.
Dijital teknolojilerin ikinci özelliği de ağ dışsallıkları, yani kullanıcı sayısı artıkça daha değerli/faydalı/tercih edilir olmaları. Sosyal medya platformlarında ağ dışsallığı, doğrudan kullanıcıların birbirleri ile etkileşim içinde olmalarından kaynaklanıyor. Fakat dijital teknolojilerin büyük bir kısmında ağ dışsallığı aslında kullanıcının sağladığı verilerden kaynaklanıyor. Bu teknolojiler kullanıldıkça biriken kullanıcı verileri teknolojinin daha etkin ve faydalı olmasını sağlıyor. Yine Google Maps’den örnek verirsek, her kullanıcı konumu ve hareketi hakkında veri oluşturur, hatta bu veri program(lar) kullanılmadığı durumda bile aktarılmaya devam eder. Böylece Google trafik verilerini anlık olarak oluşturabilir. Benzer bir durum yapay zekâ uygulamaları için de geçerli. Bu uygulamaların daha fazla kullanılması daha fazla veri sağlıyor ve uygulamalar daha fazla eğitilebiliyor. Böylece ağ dışsallıklarının oluşturduğu bu verimli döngü sayesinde tekelleşme eğilimi oluşuyor.
Ölçek ekonomileri ve ağ dışsallıkları dijital teknolojilerden önce de vardı, fakat dijital teknolojilerde ürün, adı üzerinde dijital; değişken üretim maliyetinin sıfıra yakın olması ve dijital ürünlerin çok hızlı bir şekilde küresel ölçekte yaygınlaşabilmesi sonucu ölçek ekonomileri ve ağ dışsallıkları çok daha belirleyici hale geldi.
Teknolojik gelişme konusunda dünyanın öncü ülkesi, en azından 19. yüzyılın sonlarından itibaren, hep ABD oldu. Pek çok yeni teknoloji bu ülkede geliştirildi ve yaygınlaştırıldı, fakat diğer ülkeler de ya bu yenilikleri kısa sürede uyarlayabildi, ya da benzerlerini geliştirebildi. Dijital teknolojiler de büyük ölçüde önce ABD’de geliştirildi. Fakat yukarıda kısaca açıkladığımız ölçek ekonomileri ve ağ dışsallıkları nedeniyle ABD’nin bu teknolojilerdeki baskın konumu giderek daha da güçlendi, ABD ile diğer ülkeler arasında büyük bir uçurum oluştu. Örneğin Forbes dergisinin yayınladığı verilere göre 2025 yılında toplam satış hasılatı 52.9 trilyon dolar[1] olan dünyanın en büyük 2000 firmasının 612’si ABD’de kurulan firmalar (Forbes, 2025). Aynı listeye göre bilişim teknolojileri, yazılım ve hizmet sektöründeki en büyük 10 firmanın yedisi ABD (Alphabet, Microsoft, Meta Platforms, Oracle, Cisco Systems, IBM ve Salesforce), birer tanesi ise Çin (Tencent Holdings), Almanya (SAP) ve İrlanda’da (Accenture) kurulmuş.
İki kutup: ABD ve Çin
Günümüzde ABD’nin dijital teknolojilerdeki üstünlüğüne karşılık aradaki farkı kapatabilen bir ülke olduğunu söyleyebiliriz: Çin. Çin’in dijital teknolojilerdeki gelişiminin en çarpıcı göstergelerinden biri 2023 yılında kurulmuş olan DeepSeek’in Ocak 2025’te açıkladığı yapay zekâ modeli R1 oldu. Şubat 2026’daki yeni yıl şenliklerinde ByteDance’ın geliştirdiği Seedance 2.0 ve Unitree Robotics’in geliştirdiği insansı robotların şovları Çin’in bu alandaki başarılarının tekil olmadığını gösterdi. Çin’in dijital teknolojilerdeki hızlı gelişiminin arkasındaki en önemli etkenler biri devasa ölçeği ve misyon odaklı sanayi politikalarıyla ölçek avantajını etkin bir şekilde kullanabilmesi.
Çin’in ölçeği ve sanayi politikaları, bu teknolojilerin hızlı bir şekilde yaygınlaşması için yeterli değil. Bu nedenle Çinli firmaların hemen hepsi açık kaynak ve açık ağırlık (open weights) yaklaşımı ile kaynak kodu ve/veya büyük dil modellerinde kullandıkları ağırlıkları ücretsiz bir şekilde kullanıma açıyor. Bunun sonucunda, başta küçük ve yenilikçi firmalar olmak üzere pek çok kişi ve kurum Çin modellerini kullanmaya yöneliyor. Bu modellerin yaygınlaşması yukarıda belirttiğimiz verimli döngünün çalışmasını sağlıyor: bu modellerin kullanıcı sayısı arttıkça modeller daha hızlı geliştiriliyor ve kullanıcılar için daha cazip hale geliyor. Çinli firmaların açık kaynak ve açık ağırlık yaklaşımı ile elde ettikleri başarıdan dolayı, Beyaz Saray’ın Temmuz 2025’de açıkladığı yapay zekâ eylem planında “açık kaynak ve açık ağırlık modelleri[nin], bazı iş alanlarında ve dünya çapındaki akademik araştırmalarda küresel standartlar haline” gelebileceğine dikkat çekilip, ABD hükümetinin açık modeller için destekleyici bir ortam yaratması bir strateji olarak benimsendi (The White House, 2025).
Çin’in yeni dijital teknolojiler alanındaki konumunu pekiştirebilecek bir başka faktör de bu teknolojileri makineler, robotlar, otomobiller, cep telefonları gibi fiziksel ürünlere entegre edebilme yeteneği. Çin bu tip fiziksel ürünlerin imalatında gelişmiş olduğu için bu entegrasyonu ABD dahil diğer ülkelerden çok daha kolay ve etkin bir şekilde gerçekleştirebiliyor.
Mevcut koşullarda Çin’in dijital teknolojilerde ölçek ekonomilerinden ve ağ dışsallıklarından yararlanabilecek bir konuma geldiğini, bu nedenle dünyanın teknolojik olarak iki kutuplu olmaya başladığını, bu iki kutup ile dünyanın geri kalanı arasındaki teknolojik uçurumun giderek açıldığını/açılacağını söyleyebiliriz. “Dünyanın geri kalanı” derken Avrupa Birliği’ni de bu grupta saydığımızı belirtelim.
Bir öneri
İki kutuplu dünyaya doğru giderken Türkiye gibi orta ölçekli ülkeler ne yapabilir? Mevcut koşullarda teknolojik gelişmeyi dijital teknolojiler belirliyorsa ve bu teknolojilerde ölçek ekonomileri ve ağ dışsallıkları önemliyse, gerekli üretim ölçeğine ve ağ büyüklüğüne ulaşamayan ülkelerin çok fazla şansının olmadığını söyleyebiliriz. Orta ölçekli ülkelerin gerekli üretim ölçeğine ve ağ büyüklüğüne ulaşabilmeleri için tek seçeneği bu teknolojileri yine orta ölçekli ülkeler ile birlikte açık kaynak modeli kullanarak geliştirmeleri ve kendi geliştirdikleri platformları/modelleri kullanmaları. Bu ülkeler başkalarına ücretsiz olarak veri sağlayarak kendi bağımlılıklarını yeniden-üreteceklerine, bugüne kadar ürettikleri tüm eserlere ve günlük yaşamlarında anlık olarak ürettikleri verilerine sahip çıkıp, bu verileri/bilgileri diğer orta ölçekli ülkeler ile paylaşıp, açık kaynak yaklaşımıyla hep birlikte (alternatif) dijital platformlar ve modeller geliştirebilirler.
Cahit Arf örneğinde görüldüğü gibi orta ölçekli ülkeler aslında bu konuda önemli bir birikime sahip. Fakat bu yönde bir dönüşüm ancak belirli bir ölçeğin yakalanması, yani kıt kaynakların belirli alanlarda yoğunlaştırılmasını sağlayacak bir eşgüdüm ile mümkün. Bu eşgüdümü sağlayacak olan da tabii öncelikle uzun dönemli, sistemli ve sürekli bir şekilde uygulanacak olan sanayi politikası.
Bir eleştiri
Orta ölçekli ülkelerin dijital teknolojilerde geride kalmaması için sanayi politikasının önemi açık; fakat bu ülkelerin çoğunda yönetimlerin bu yönde bir irade göstermediği, gösteremediği de bilinen bir gerçek. Bu nedenle bu ülkelerdeki özerk davranma kapasitesine sahip tüm kuruluşların, örneğin üniversitelerin, uzun dönemli bir sanayi politikasını beklemeden bu yönde adımlar atması gerekir.
Bu noktada, yayına başlayalı daha birkaç hafta olmasına karşın düşün hayatımızda önemli bir yer edinen Katman Portal’a da bir eleştiri getirmemiz gerekiyor. Katman Portal’ın yazarlara gönderdiği Yazar Rehberi’nde şöyle deniliyor: “Yazarların katkılarını Word formatında (.docx) göndermeleri gerekmektedir.” Peki, “geniş halk kesimlerinin refahı”nı gözeten, “eleştirel ve çoğulcu bir tartışma zemini” yaratmayı hedefleyen Katman Portal neden tüm yazarlarını tek bir seçeneğe, hem de Microsoft’a mahkûm ediyor?
Kaynakça
Arf, C. (1959), Atatürk Üniversitesi 1958-1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları I, Üniversite Çalışmalarını Muhite Yayma ve Halk Eğitimi Yayınları Konferanslar Serisi No 1, Erzurum: Atatürk Üniversitesi.
Forbes, Global 2000 List, https://www.forbes.com/lists/global2000/
The White House (2025). Winning the Race: America’s AI Action Plan. Executive Office of the President of the United States. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf
Notlar
-
Bu 2000 firmaların büyüklüğünü göstermek için aynı yıl ABD’nin gayri safi yurt içi hasılasının 30.6 trilyon dolar olduğunu belirtelim. ↑