Türkiye kendi dil modelini geliştiriyor. Peki onu fatura kesen bir ürüne dönüştürebilecek mi? Rafay CEO’su Haseeb Budhani bunun için ortak unsurlar bir araya gelmeli, diyor.
Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI)’nin düzenlediği sekizinci zirvedeyim. Wyndham Grand Levent’in yüksek tavanlı fuaye alanı sabahın erken saatlerinde dolmaya başlamıştı. Işıklar yukarıdan yumuşak biçimde süzülürken, siyah-beyaz zemin deseni kalabalığın adımlarını yönlendiriyor gibiydi. Panolar, ekranlar, tanıtım masaları…
Tüm bu hareketin ortasında, bir kelime kalabalığın içinden tekrar tekrar yükseliyordu: Model.
Kimisi “bizim model ne zaman devreye girer” diye soruyor, kimisi “LLM eğitiminde Türkçe zayıf kalmamalı” diyor. Bense o sırada sohbet ettiğim Rafay CEO’su Haseeb Budhani’nin söylemleri arasında kurduğu cümleyi soru olarak not defterime yazıyorum.
“Milli yapay zekâ faturaya dönüşebilir mi?”
Mesele ürünleştirebilmekte
Türkiye’nin milli yapay zekâ modeline yönelik çalışmaları, son bir yıl içinde belirgin bir ivme kazandı. Bu modellerin teknik olarak geliştirilmesi kadar, sürdürülebilir şekilde hayata geçirilmesi de tartışılıyor.
“Bir yapay zekâ modelini üretmek önemli ama asıl mesele, onu ürünleştirebilmek.”diyor Budhani.
Bunun için altyapı, güvenlik, erişim ve maliyet gibi unsurların birlikte düşünülmesi gerekiyor. Türkiye’de yürütülen çabaların önündeki en büyük sorun ticarileşme.
Bu noktada kamu destekli projelerle özel girişimlerin birlikte hareket etmesi, sadece model eğitimi değil, dağıtım kanalları, hizmet sunum altyapısı ve pazara erişim gibi alanlarda da bir yol haritası gerektiriyor. Türkiye büyük ölçekli modeller için GPU gücü ve verinin etik kullanımı gibi alanlarda belirli hazırlıklar yapıyor. Daha da önemlisi bu yapbozun tüm parçalarının bir araya gelmesi gerekiyor.
Hızla ticarileşebilmeli
Rafay Systems, küresel pazarda büyük dil modellerinin ticarileşmesini hızlandıran bir platform olarak biliniyor. Türkiye’de ise bu katkı sadece teknik destekle sınırlı değil. Rafay, modelin kullanıcıya etkili ve yaygın bir biçimde ulaşmasını mümkün kılacak bir dağıtım zemini sağlıyor.
“Modeliniz ne kadar iyi olursa olsun, onu üretime almak aylar sürebilir. Biz bu süreyi haftalara hatta günlere indirecek sistemler kuruyoruz.”
Budhani, ticarileşme sürecine hız katabileceklerini söylüyor. Bu ifade, Türkiye’de geliştirilecek milli dil modelinin kurumlara has biçimlerde özelleştirilmesini, API olarak sunulmasını ve regülasyonlara uyumlu dağıtımının sağlanmasını mümkün kılıyor.
Uygulanabilirlik şart
Türkiye’nin yerli yapay zekâ modeli girişimlerinde önemli aktörlerden biri de Kredi Kayıt Bürosu (KKB). Kloudeks üzerinden Türkçe veriye dayalı model geliştirme sürecinde önemli mesafe aldı. Bu tür kurumların veri kalitesi ve sektörel derinlik açısından oynayabileceği rol hayli önemli.
Ancak burada da akla gelen soru belli: KKB bu modeli sadece kendi sistemlerinde mi kullanacak, yoksa diğer sektörlere de açacak mı?
Budhani bu noktada yapay zekâ girişimlerinin kamu destekli kurumlarla çalışırken, ölçeklenebilirlikten taviz vermemesi gerektiğini hatırlatıyor.
“Bir modelin sektörel uygulanabilirliği yoksa yatırım geri dönüşü de sınırlı kalır.”
Bu değerlendirme, KKB gibi kurumların sadece geliştirici değil, aynı zamanda erken kullanıcı ve dağıtıcı rolünü üstlenmesi gerektiğini işaret ediyor.
Hibrit model gerekli
Yapay Zeka Zirvesi’ndeki yoğunluk yapay zekâ yatırımlarına yönelik kurumsal ilgiyi net biçimde gösteriyor. Ancak altyapı yatırımı kadar önemli olan bir diğer konu, bu modellerin ürünleştirilmesi için gerekli olan fon ve pazar eşleşmesi.
Türkiye’nin bu alanda, Ar-Ge teşvikleri, kamu fonları ve özel girişimlerin desteğini birleştirecek bir hibrit modele ihtiyacı var. Budhani, bu konuda net konuşuyor:
“Ticarileşme için yalnızca sermaye değil, güçlü kullanım senaryoları da lazım.”
Kim, neden ve ne için kullanacak? Bu sorulara net yanıt yoksa, modelin de rafta kalma ihtimali hiç de düşük değil.
Bakış açısı, yapay zekâ modellerinin son kullanıcıya yönelik bir ürüne dönüşmesini sağlayacak sektörler için özel çözüm ortaklıklarının geliştirilmesi gerektiğini işaret ediyor. Finans, sağlık, kamu hizmetleri ilk akla gelen alanlar arasında yer alıyor.
Dahası bu ortaklıkların sadece yazılım değil, satış ve dağıtım kanallarını da içermesi gerekiyor.
Cevap üç kelimede saklı olabilir
Budhani konuşurken kafamdaki sorular artıyor. Model var ama müşteri kim? Fon var ama ürün ne?
Türkiye, yapay zekâda teknoloji üretebilen ülkeler sınıfına geçmek üzere.
“Teknoloji üretmek, değer üretmekle aynı şey değil,” diyor.
Değer, ticarileşme sayesinde ortaya çıkar. O yüzden bir modelin kaderi GPU gücünden önce pazar tasarımında yazılı.
Yapay zekâda ticarileşme sadece bir başarı hikâyesi değil, bir iş modeli sorusudur.
Ve bu modelin formülü; teknoloji, dağıtım ve ortaklık kelimelerinde gizli olabilir.