Minimal bir dil modeli köprüsü; curl, SSH ve DNS üzerinden bile sohbet botuna ulaşmanızı sağlıyor. Tarayıcı olmayan ortamlarda, örneğin uzak bir sunucuda, hızlı soru sormak için tasarlanmış. Fikir olarak zekice, kullanımı çok hafif.

github.com/Deep-ai-inc/ch.at

yapay zeka altyapısına yapılan sermaye harcaması (capital expenditure). veri merkezi binası, soğutma, elektrik altyapısı ve en pahalı kalem olan gpu sunucularının tamamını kapsar.

2026 rakamları sektörün geldiği ölçeği gösteriyor: yalnızca beş şirketin — amazon, alphabet, microsoft, meta ve oracle — planladığı harcama 660-690 milyar dolar bandında. bu, birçok ülkenin yıllık bütçesinden büyük bir rakam ve tek bir teknoloji bahsine yapılıyor.

capex'in tartışmalı olmasının sebebi muhasebe tarafında: bu harcamalar yıllara yayılarak amortize edilir, dolayısıyla kârı ilk yıl tam vurmaz. ancak nakdi bugün çıkar. amazon'un serbest nakit akışının negatife dönmesi, microsoft/alphabet/meta'nınkinin sıkışması bu yüzden.

bir de amortisman süresi tartışması var: şirketler gpu'ları uzun ömürlü varlık gibi amortize ediyor, ancak eleştirmenler donanımın çok daha hızlı eskidiğini, dolayısıyla kârın olduğundan iyi göründüğünü savunuyor. yapay zeka balonu tezinin en teknik ayağı bu.

haziran 2026'da açıklanan, 2026-2030 dönemini kapsayan ulusal yapay zeka stratejisi. resmi gazete'de yayımlanarak yürürlüğe girdi.

dört eksen üzerine kurulu: 'fark et', 'istifade et', 'üret' ve 'yönet' — toplam 16 öncelikli eylem içeriyor. isimlendirme farkındalıktan üretime, oradan da düzenlemeye uzanan bir sıralama hedeflediklerini gösteriyor.

somut hedeflerden öne çıkanlar: kamu yatırım programlarında yapay zeka projelerine en az %2 pay ayrılması ve kamu kurumlarının yerli çözümler için 'ilk kullanıcı ve referans müşteri' rolü üstlenmesi — ki bu, yerli girişimler için en kritik madde olabilir çünkü erken aşama şirketin en büyük sorunu ilk kurumsal müşteriyi bulmaktır. ayrıca yapay zeka büyüme fonu, 2030'a kadar veri merkezi kurulu gücünün 1 gigavata çıkarılması, 10 bin ileri düzey uzman ve 100 bin uygulama profesyoneli yetiştirilmesi hedefleri var.

toplamda 1 trilyon lirayı aşan ekonomik değer öngörülüyor. planın gerçek sınavı hedeflerin büyüklüğü değil, kamu alımı ve insan kaynağı ayaklarının fiilen işleyip işlemeyeceği olacak.

google'ın 27 yıllık kıdemli mühendisi ve baş bilim insanı jeff dean'in; google brain'in kurucularından quoc le, google deepmind araştırma başkan yardımcısı oriol vinyals ve google kıdemli üyesi (senior fellow) sanjay ghemawat ile birlikte kurduğu yapay zeka girişimi. amaç oldukça iddialı: bilimsel keşif sürecinin kendisini otomatikleştirmek.

şirketin adı da bu iddiayı özetliyor: "keşif döngüsü". klasik bilimsel yöntem hipotez kur, deney tasarla, sonucu değerlendir, hipotezi güncelle döngüsünden ibaret; discovery loop bu döngüyü yapay zeka ajanlarına devrederek aynı anda binlerce deneyi paralel biçimde başlatıp yönetmeyi hedefliyor. böylece bir araştırmacının aylar süren deneme-yanılma sürecini makine hızında ve ölçeğinde tekrarlamayı vaat ediyor. şirket, bir "public benefit corporation" (kamu yararı gözeten şirket) statüsünde kuruldu; yani kâr amacının yanına, bilimsel keşfi hızlandırma misyonunu tüzük düzeyinde ekliyor.

ilk hedef alanı kendi mutfakları: makine öğrenmesi araştırma ve mühendisliğinin otomasyonu, yani yeni model mimarilerini, eğitim tekniklerini ve optimizasyon yöntemlerini bizzat yapay zeka ajanlarının keşfetmesi. şirketin yol haritasında bunun ardından donanım tasarımı, ilaç keşfi ve temiz enerji gibi çok daha karmaşık ve yüksek etkili alanlara genişleme var.

finansman tarafında radical ventures ve khosla ventures tohum turuna liderlik ediyor. dikkat çekici olan, google'ın da kurucu yatırımcı ve bulut ortağı sıfatıyla masada olması; yani şirket, kendi eski baş bilim insanının bağımsız girişimine hem yatırımcı hem altyapı sağlayıcısı olarak destek veriyor.

jeff dean'in ayrılışı sembolik açıdan da önemli. mapreduce, bigtable ve tensorflow gibi altyapı taşlarının mimarı olan, google'ın yapay zeka stratejisinde çeyrek asırdır merkezi rol oynayan bir ismin kariyerinin bu noktasında büyük teknoloji şirketinden ayrılıp bağımsız bir araştırma girişimi kurması, "büyük laboratuvarların en değerli varlığının insan sermayesi olduğu" tezini bir kez daha doğruluyor. 2010'larda openai'ı kuran kadronun da büyük ölçüde google/deepmind kökenli olması, bu tarz bir göçün ilk örneği olmadığını gösteriyor.

kısa vadede en çok merak edilen soru şu: yapay zekayı bilimsel keşfin ölçeklendirilmesinde kullanma fikri (google deepmind'ın alphafold ve "ai co-scientist" gibi projeleriyle de örtüşen bir vizyon), discovery loop çatısı altında google'ın kurumsal önceliklerinden özgürleşmiş halde daha mı hızlı ilerleyecek, yoksa büyük dil modeli laboratuvarlarının zaten yürüttüğü benzer ar-ge çabalarıyla mı çakışacak? cevabı, yakın gelecekte hem yapay zeka araştırmacılığının hem de bilimsel yöntemin kendisinin nasıl değişeceğine dair önemli ipuçları verecek.

kişisel verilerin korunması kanunu kısaltması. 6698 sayılı, 2016'da yürürlüğe giren türkiye'nin veri koruma kanunu.

Kişisel veri işleyen herkesi — tek kişilik e-ticaretçiden holdinge — kapsayan çerçevedir: veriler ancak belirli, açık ve meşru amaçlarla işlenebilir; ilgili kişi aydınlatılır, gerektiğinde açık rızası alınır, verisi üzerinde bilgi alma ve silme talep etme hakları vardır. Denetleyici otorite kişisel verileri koruma kurumudur; belirli ölçekteki veri sorumluları için verbis kayıt yükümlülüğü ve ihlallerde idari para cezaları uygulanır.

Girişimci pratiğinde dört sık temas noktası: sitedeki aydınlatma ve gizlilik metinlerinin gerçek veri akışını yansıtması, ticari elektronik ileti izinlerinin usulünce alınması (e-posta pazarlaması buradan geçer), müşteri verisinin gereğinden uzun saklanmaması ve çalışan verilerinin de kapsamda olduğunun unutulmaması. Avrupa'ya satış yapanlar için kardeş düzenleme: gdpr