Yapay Zeka
Google'ın Gemini'si Yapay Zeka Yarışında Öne Geçiyor Mu?
Securities.io titiz editoryal standartlarını korur ve incelenen bağlantılardan tazminat alabilir. Kayıtlı bir yatırım danışmanı değiliz ve bu bir yatırım tavsiyesi değildir. Lütfen şuraya bakın: bağlı kuruluş açıklaması.
Yapay zeka teknolojisinin gelişimi haklı olarak bir yarış olarak tanımlanıyor; OpenAI ve Anthropic gibi özel girişimler, Microsoft gibi teknoloji devleriyle kıyasıya rekabet ediyor. (MSFT -2.51%) ve Google (GOOGL -2.34%)Bu yarış, yalnızca yazılım geliştirmeye değil, aynı zamanda en yeni modelleri eğitmek için giderek daha büyük ve daha fazla enerji tüketen yapay zeka veri merkezleri inşa etmeye yönelik devasa sermaye harcamalarına yapılan yüz milyarlarca dolarlık yatırımla desteklendi.
Bu arada, Çin modelleri de hızla gelişiyor ve bu durum Batılı şirketlerin çabalarına aciliyet ve jeopolitik rekabet duygusu katıyor.
Son zamanlarda, özellikle dillerin yanı sıra fiziksel dünyayı da gerçekçi bir şekilde anlamaya odaklanan Gemini 3 Deep Think modelinin piyasaya sürülmesiyle Google'ın Gemini işlemcisi rakiplerinin önüne geçiyor gibi görünüyor. Ayrıca, Apple da Google'ı tercih ediyor. (AAPL -1.62%) Şirketin cihazlarındaki yapay zekayı desteklemek için çalışıyor ve yapay zeka çip üretimi alanında ilerleme kaydediyor.
İkizler 3 Derin Düşünce: Ne Değişti?
Deep Think Yayınlandı
12 Şubat'ta piyasaya sürülmesiyle birliktethGoogle, 2026 yılında Gemini 3 Deep Think ile, çoğunlukla arama ve dile odaklanan yapay zekâlardan (LLM'ler) fiziksel dünyayı anlayabilen daha genelci yapay zekâlara doğru kesin bir adım attı.
Bu önemli bir gelişme, zira "Fiziksel Yapay Zeka" sektörün izlediği yöndür ve bu trendi " başlıklı yazımızda daha ayrıntılı olarak inceledik."Fiziksel Yapay Zeka: 2026 İnsansı Robot Patlamasına Yatırım".
Şimdilik, yeni Deep Think, Google AI Ultra aboneleri için Gemini uygulamasında ve ilk kez seçilmiş araştırmacılar, mühendisler ve işletmeler için Gemini API aracılığıyla kullanıma sunulmuş durumda; bu da bu yapay zekayı sadece bir test modeli olmaktan çıkarıp ticari olarak kullanılabilir hale getiriyor.
Matematik ve Fen Bilimleri Öncelikli
Deep Think'i önceki Gemini sürümlerinden ve bir ölçüde diğer yapay zekâlardan ayıran şey, matematiksel anlayışa odaklanmasıdır.
LLM'ler, basit matematiksel görevlerde, hatta bazen basit toplama veya sıralı sayma işlemlerinde bile başarısız olarak, kötü performans göstermeleriyle bilinirler. Ancak Deep Think için durum böyle değildir; bu model, uzmanlaşmış ajanların araştırma düzeyinde matematiksel keşifler yapmasını sağlamıştır. Model, matematik ve fen bilimleri testlerinde diğer modellerden çok daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca kodlama görevlerinde de çok iyi performans sergilemektedir.
Kaynak: Google
Gemini Pro Preview ile arasındaki fark, Uluslararası Matematik Olimpiyatları veya Uluslararası Kimya Olimpiyatları gibi bilimsel konularla ilgili testlerde daha da belirginleşiyor; bu testlerde yaklaşık %82 puan alırken, önceki Google LLM modeli matematik testinde sadece %14 puan almıştı.
Kaynak: Google
Bu sonuçlar, verilerin çok az olduğu durumlarda yanılgıya düşen "klasik yapay zekâlardan" tamamen farklı bir mimari sayesinde mümkün oldu; ki bu durum, en son bilimsel keşifler için her zaman geçerli olacaktır.
Örneğin, saf matematik için, Gemini Deep Think tarafından desteklenen bir matematik araştırma ajanı (dahili kod adı Aletheia), aday çözümlerdeki hataları belirlemek için doğal dil doğrulayıcı özelliğine sahiptir. Bu, çözümlerin üretilmesi ve revize edilmesi için yinelemeli bir süreç sağlar. En önemlisi, bu ajan bir problemi çözemediğini kabul edebilir; bu da araştırmacılar için verimliliği artıran önemli bir özelliktir.
Kaynak: Google
Bu yaklaşım, doğru sonuçlar verme konusunda daha güçlü olmakla kalmayıp, aynı zamanda daha verimlidir; Aletheia'nın gösterdiği gibi, daha düşük çıkarım süresi hesaplamasıyla daha yüksek akıl yürütme kalitesi elde edilebilir.
Bu yaklaşım matematikten diğer fizik bilimlerine de genişletilebilir. Örneğin, Gemini Deep Think, kozmik sicimlerden kaynaklanan yerçekimi radyasyonunu hesaplamak için "Gegenbauer polinomlarını kullanan yeni bir çözüm" buldu.
Gerçek Bilim Uygulamaları
Bu performans, araştırmacılar tarafından şimdiden gerçek bilimsel uygulamalara dönüştürülmeye başlandı.
Örneğin, Rutgers Üniversitesi'nden matematikçi Lisa Carbone, Deep Think'i kullanarak Einstein'ın yerçekimi teorisi ve kuantum mekaniği üzerine oldukça teknik bir matematiksel makalede insan inceleyiciler tarafından gözden kaçırılan mantıksal bir hatayı buldu.
Deep Think, Duke Üniversitesi'ndeki Wang Laboratuvarı tarafından, daha önce ulaşılması zor bir hedef olan 100 mikrometreden daha büyük yarı iletken ince filmlerin yetiştirilmesi için bir yöntem tasarlamak amacıyla da kullanıldı.
Dağıtım, Donanım ve Stratejik İvme
Deep Think'in bu başarısı, Google'ın yapay zeka ekibi için diğer güzel haberlerin üzerine geldi.
En önemlisi, yapay zeka yarışının büyük ölçüde dışında kalan tek teknoloji devi olan Apple'ın, Gemini'yi Apple cihazlarında varsayılan yapay zeka olarak benimseme kararıydı. Bu bağlamda, OpenAI'nin Aralık 2025'te Google'ın ve diğer yapay zeka şirketlerinin ilerlemesiyle ilgili olarak "Kırmızı Alarm" ilan etmesi mantıklı geliyor..
"Gemini'nin kullanıcı tabanı, Ağustos ayında Nano Banana adlı görüntü oluşturucu uygulamasının piyasaya sürülmesinden bu yana artış gösteriyor ve Google, aylık aktif kullanıcı sayısının Temmuz ayındaki 450 milyondan Ekim ayında 650 milyona yükseldiğini belirtti."
OpenAI, kurumsal müşteriler arasında giderek popülerleşen Anthropic'ten de baskı görüyor."
Google'ın son dönemdeki başarılarından bir diğeri de yapay zeka çiplerinin başarısıdır. İlk olarak, Anthropic, Google'ın TPU adı verilen yapay zeka çiplerini kullanmaya başlayacağını duyurdu. (Tensor İşleme Birimleri), yapay zeka yazılımını desteklemek için 1 milyona kadar işlemci kullanmayı da içeriyor. Şimdi, Rakip yapay zeka şirketi Meta da Google'ın TPU'larını kullanarak bu yarışa katılıyor.Bu durum, Google'ın Nvidia'ya rakip olup olmadığı sorusunu gündeme getiriyor. (NVDA -2.17%) OpenAI için olduğu kadar.
(TPU'lar ve XPU'lar, FPGA'lar vb. gibi yapay zeka odaklı diğer donanımlar hakkında daha fazla bilgiyi "Yapay Zeka Donanımına Yatırım: CPU'lardan XPU'lara")
Alphabet'in Yapay Zeka Stratejisi: Ölçekli Dikey Entegrasyon
Kaydırmak için kaydırın →
| Firmamız | Model Odağı | Donanım Stratejisi | Dağıtım Kontrolü | Dikey entegrasyon |
|---|---|---|---|---|
| Alfabe | İkizler 3 Derin Düşünme (Matematik/Fen Bilimleri) | Kurum içi TPU'lar | Android + Arama + Potansiyel Apple Yönlendirmesi | Tam yığın (Çip → Bulut → Tüketici) |
| Microsoft/OpenAI | GPT Modelleri (Genel LLM) | Azure üzerinden Nvidia GPU'ları | Windows + Kurumsal SaaS | Kısmi |
| Meta | Lama (Açık siklet) | GPU'lar + Özel Silikon | Sosyal Platformlar | ılımlı |
| Antropik | Claude (Kurumsal Odak) | Google TPU'ları | API + Kurumsal Anlaşmalar | Düşük |
TPU'lara odaklanmak, Google'ın stratejisinin iyi bir göstergesidir. Gemini gibi sağlam LLM'ler ve Deep Think gibi gerçek dünya uygulamalarındaki üstün performans elbette çok önemlidir.
Ancak Google, yapay zekanın dağıtımının kontrolü ve maliyet yapısı + sermayeye erişim konularında sağlam bir konuma sahip.
Google'ın Android aracılığıyla mobil pazardaki varlığı zaten güçlü, ancak Apple ile yapılan anlaşmayla, belirli bir yapay zeka uygulamasına özel olarak yönlendirilmeyen çoğu yapay zeka isteğinin doğrudan veya dolaylı olarak Gemini'ye gitmesi neredeyse garanti altına alınmış oluyor.
Diğer bir etken ise TPU'lara olan bağımlılığın artmasıdır. Bazı raporlara göre TPU'lar Nvidia GPU'lardan yaklaşık %30 daha ucuz ve karşılaştırılabilir iş yüklerinde dolar başına 2-4 kat daha iyi performans sunuyor. Aynı işlem gücü için daha düşük enerji tüketimi sadece finansal bir sorun değil; aynı zamanda artan enerji arzı kısıtlamalarına rağmen yapay zeka veri merkezlerinin ölçeklendirilmesine de yardımcı oluyor.
Son olarak, TPU'lardan başlayarak doğrudan sahip olunan veri merkezlerine, kurumsal bulut platformuna ve ardından tüketici dağıtım kanalına kadar uzanan dikey entegrasyon düzeyi, sektörde eşsizdir; kurumsal alanda yalnızca Microsoft bir nebze yaklaşmaktadır.
Son olarak, yapay zeka altyapısının geliştirilmesi son derece maliyetli oldu. Yüz milyarlarca dolarlık çip ve veri merkezlerinin bedeli artık ödenmeli ve bu da her yıl bilançoda büyük amortisman maliyetleri yaratacaktır. Alphabet'in arama, YouTube, Android ve diğer ürünlerinden elde ettiği nakit akışlarının büyüklüğü, hem başlangıç maliyetlerini hem de bu altyapının gelecekteki bakımını karşılayabilmesini daha mümkün kılıyor.
İkizler burcu gerçekten öne mi geçiyor?
Yapay zekâ yarışının belirli bir "kazananını" ilan etmek kesinlikle erken. Örneğin, mevcut paradigmanın tamamı şu durumda alt üst olabilir: Artık birleşmiş olan xAI/Space şirketinin yörünge veri merkezleri, güçlü bir rekabet avantajı sağlıyor.
Ancak Google'ın lehine gelişen birkaç trend ortaya çıkıyor gibi görünüyor.
Birincisi, birçok teknoloji devinin geride kaldığı bir alan olan özel yapay zeka donanımına duyulan ihtiyaçtır; bu durum çip üreticilerine ve Google'a avantaj sağlamaktadır.
Diğer bir husus ise, hangi yapay zekayı kullanabilecekleri veya kullanmaları gerektiği konusunda çok fazla bilgi sahibi olmayabilecek genel halk için dağıtım kontrolünün önemidir. Bu açıdan bakıldığında, Apple ekosisteminin tamamına doğrudan erişim, Google'ı iPhone'larda varsayılan arama motoru haline getirme stratejisine benzerlik göstermektedir.Hatta bu durum, "çok avantajlı" olduğu gerekçesiyle 2025'in sonlarında ABD'de antitröst kararlarına bile yol açmıştı.).
Google, Deep Think'in matematik ve bilim alanındaki yetenekleriyle birleştiğinde, yapay zeka konusunda 2026'ya harika bir başlangıç yapıyor. Ancak OpenAI, Microsoft, Meta, Anthropic ve Alibaba gibi Çinli teknoloji devleri de dahil olmak üzere sayısız Çinli modelin baskısına karşı bu lider konumun uzun süre korunup korunamayacağı henüz belli değil. (BABA -2.18%) Ya da ByteDance—bu henüz belli değil.
