Yapay Zekâ
Google’un Gemini Artık AI Yarışında Lider mi?
Securities.io sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
AI teknolojisinin gelişimi, özel girişimler gibi OpenAI ve Anthropic’in Microsoft (MSFT ) ve Google (GOOGL ) gibi teknoloji devleriyle ayaküstü rekabet ettiği bir yarış olarak doğru bir şekilde tanımlanmıştır. Bu yarış, sadece yazılım geliştirmeye değil, aynı zamanda en yeni modelleri eğitmek için giderek daha büyük ve daha fazla enerji tüketen AI veri merkezleri inşa etmeye yönelik yüzlerce milyar dolarlık yatırımla desteklenmektedir.
Bu arada, Çin modelleri de hızla ilerliyor ve Batı şirketlerinin çabalarına bir aciliyet ve jeopolitik rekabet hissi katıyor.
Lately, it seems that Google’s Gemini is pulling ahead of its competitors, especially with the release of Gemini 3 Deep Think, a model focused on a realistic understanding not just of languages but also the physical world. In addition, Google is also being selected by Apple (AAPL ) to power the company’s devices’ AI and is progressing in the business of AI chip making.
Gemini 3 Deep Think: Ne Değişti?
Deep Think Yayını
With the release on February 12th, 2026, of Gemini 3 Deep Think, Google made a definitive step ahead in moving from AIs that are mostly focused on search and language (LLMs) toward more generalist AIs able to understand the physical world.
This is an important development, as “Physical AI” is the direction the industry is taking, a trend we explored in further detail in “Fiziksel AI: 2026 Humanoid Robot Patlamasına Yatırım.”
Şu anda, yeni Deep Think, Google AI Ultra aboneleri için Gemini uygulamasında ve ilk kez seçilmiş araştırmacılar, mühendisler ve işletmeler için Gemini API üzerinden kullanılabilir durumda, bu AI’ı sadece bir test modeli olmaktan çıkarıp ticari olarak da kullanılabilir kılıyor.
Matematik ve Bilimler Öncelikli
Deep Think’i önceki Gemini sürümlerinden ve bir ölçüde diğer AI’lardan ayıran özellik, matematiksel anlayışa odaklanmasıdır.
LLM’ler basit matematik görevlerinde kötü performans gösterir, bazen basit toplama ya da sıralı sayma bile yapamazlar. Deep Think için bu durum geçerli değildir; özel ajanların araştırma seviyesinde matematik keşfi yapmasına olanak tanımıştır. Model, matematik ve bilim testlerinde diğer modelleri büyük ölçüde geride bırakıyor. Ayrıca kodlama görevlerinde de çok iyi performans gösteriyor.
Kaynak: Google
Gemini Pro Preview ile fark, Uluslararası Matematik Olimpiyatları veya Uluslararası Kimya Olimpiyatları gibi bilimsel konulardaki testlerde daha da belirgindir; bu testlerde yaklaşık %82 puan alırken, önceki Google LLM modelinin matematik testinde sadece %14 puan almıştır.
Kaynak: Google
Bu sonuçlar, veri yetersiz olduğunda halüsinasyonlar yaşayan “klasik AI”lardan radikal bir şekilde farklı bir mimari sayesinde mümkün oldu; bu durum en yeni bilimsel keşifler için tanım gereği her zaman geçerli olacaktır.
Örneğin, saf matematik için, Gemini Deep Think tarafından desteklenen bir matematik araştırma ajanı (içeride Aletheia kod adıyla), aday çözümlerdeki hataları belirlemek için doğal dil doğrulayıcısı içerir. Bu, çözümler üretme ve revize etme sürecini yinelemeli hale getirir. Özellikle, bu ajan bir problemi çözemediğini kabul edebildiği için, araştırmacıların verimliliğini artıran kritik bir özelliktir.
Kaynak: Google
Bu yaklaşım sadece doğru sonuçlar vermekte daha güçlü olmakla kalmaz, aynı zamanda daha verimlidir; Aletheia, daha yüksek akıl yürütme kalitesinin daha düşük çıkarım süresi hesaplamasıyla elde edilebileceğini gösterdi.
Bu yaklaşım matematikten diğer fizik bilimlerine genişletilebilir. Örneğin, Gemini Deep Think, kozmik ipliklerden gelen kütleçekimsel radyasyonu hesaplamak için “Gegenbauer polinomları kullanan yeni bir çözüm” buldu.
Gerçek Bilim Uygulamaları
Bu performans, araştırmacılar tarafından gerçek bilimsel uygulamalara zaten dönüştürülüyor.
Örneğin, Rutgers Üniversitesi’nden matematikçi Lisa Carbone, Deep Think’i kullanarak Einstein’ın kütle çekim teorisi ve kuantum mekaniği üzerine yüksek teknik bir matematik makalesinde insan gözden geçirenlerin kaçırdığı mantıksal bir hatayı buldu.
Deep Think, Duke Üniversitesi’nden Wang Laboratuvarı tarafından da 100 mikrometreden büyük yarı iletken ince filmler yetiştirmek için bir tarif tasarlamak amacıyla kullanıldı; bu daha önce zor bir hedefti.
Dağıtım, Donanım & Stratejik Momentum
Deep Think’in başarısı, Google’ın AI ekibi için diğer iyi haberlerin üzerine ekleniyor.
En önemlisi, AI yarışına çoğunlukla katılmayan tek teknoloji devi Apple’ın Gemini’yi Apple cihazlarında varsayılan AI olarak benimseme kararıydı. Bu bağlamda, OpenAI’nin Aralık 2025’te Google’ın ilerlemesi ve diğer AI firmalarıyla ilgili bir “Kırmızı Kod” ilan etmesinin mantıklı olduğunu söyleyebiliriz.
“Gemini’nin kullanıcı tabanı, Ağustos ayında bir görüntü üreticisi olan Nano Banana’nın piyasaya sürülmesinden bu yana artıyor ve Google, aylık aktif kullanıcıların Temmuz’da 450 milyondan Ekim’de 650 milyona yükseldiğini söyledi.
OpenAI ayrıca, iş müşterileri arasında popülerleşen Anthropic’ten baskı altında.”
Google’ın son kazançlarından bir diğeri AI çiplerinin başarısıdır. İlk olarak, Anthropic, Google’ın TPUs (Tensor İşleme Birimleri) adlı AI çiplerini kullanmaya başlayacağını duyurdu, AI yazılımını desteklemek için bir milyona kadar işlemci kullanmayı da içeriyor. Şimdi, rakip AI şirketi Meta da Google’ın TPUs’ini kullanmaya katılıyor, bu da Google’ın Nvidia (NVDA )‘ye kadar OpenAI’ye rakip olup olmadığını sorgulatıyor.
(TPU’lar ve XPU’lar, FPGA’lar gibi AI odaklı donanımlar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz “AI Donanımına Yatırım: CPU’lardan XPU’lara“)
Alphabet’s AI Strategy: Vertical Integration at Scale
Kaydırarak kaydır →
| Şirket | Model Odak | Donanım Stratejisi | Dağıtım Kontrolü | Dikey Entegrasyon |
|---|---|---|---|---|
| Alphabet | Gemini 3 Deep Think (Matematik/Bilim) | Yerinde TPU’lar | Android + Arama + Potansiyel Apple Yönlendirmesi | Tam yığın (Çip → Bulut → Tüketici) |
| Microsoft/OpenAI | GPT Modelleri (Genel LLM) | Azure üzerinden Nvidia GPU’lar | Windows + Kurumsal SaaS | Kısmi |
| Meta | Llama (Açık Ağırlık) | GPU’lar + Özel Silikon | Sosyal Platformlar | Orta |
| Anthropic | Claude (Kurumsal Odak) | Google TPU’ları | API + Kurumsal Anlaşmalar | Düşük |
TPU’lara odaklanma, Google’ın stratejisinin iyi bir göstergesidir. Gemini gibi sağlam LLM’ler ve Deep Think gibi gerçek dünya uygulamalarındaki üstün performans elbette çok önemlidir.
Ancak AI dağıtımının kontrolü ve maliyet yapısı + sermaye erişiminde Google sağlam bir konuma sahiptir.
Google’ın Android aracılığıyla mobil pazardaki varlığı zaten güçlü, ancak Apple ile yapılan anlaşma, belirli bir AI uygulamasına yönlendirilmemiş çoğu AI isteğinin doğrudan veya dolaylı olarak Gemini’e gitmesini neredeyse garantiliyor.
Diğer bileşen, TPU’lara artan bağımlılıktır. Bazı raporlar, TPU’ların Nvidia GPU’larından yaklaşık %30 daha ucuz olduğunu ve benzer iş yüklerinde dolar başına 2–4 kat daha iyi performans sunduğunu belirtiyor. Aynı hesaplama için daha düşük enerji tüketimi sadece finansal bir sorun değil; aynı zamanda artan enerji arz kısıtlamalarına rağmen AI veri merkezlerinin ölçeklenmesine yardımcı oluyor.
Son olarak, TPUs’dan başlayarak doğrudan sahip olunan veri merkezleri, kurumsal bulut platformu ve ardından tüketici dağıtım kanalıyla başlayan dikey entegrasyon seviyesi, sektörde eşsizdir; sadece Microsoft, kurumsal alanda bir nebze yakın olabilmektedir.
Son olarak, AI altyapısının inşası son derece maliyetli olmuştur. Çipler ve veri merkezlerine yapılan bu yüzlerce milyar dolarlık yatırımlar artık ödenmek zorunda ve her yıl bilanço üzerinde büyük amortisman maliyetleri yaratmaktadır. Alphabet’in arama, YouTube, Android ve diğer ürünlerden elde ettiği nakit akışı ölçeği, bu başlangıç maliyetlerini ve altyapının gelecekteki bakımını karşılamada daha yetenekli olmasını sağlıyor.
Gemini Gerçekten Öne Çıkıyor mu?
AI yarışının belirli bir “kazananını” ilan etmek kesinlikle erken. Örneğin, birleşmiş xAI/Space’in yörüngesel veri merkezleri güçlü bir rekabet avantajı sağlarsa mevcut paradigma tamamen altüst olabilir.
Ancak Google’ın lehine gelişen birkaç eğilim ortaya çıkıyor gibi görünüyor.
İlk olarak, birçok teknoloji devinin geride kaldığı, özel AI donanımına ihtiyaç vardır; bu da çip üreticilerine ve Google’a avantaj sağlar.
Diğer ise, genel halk için dağıtım kontrolünün önemi; hangi AI’yi kullanabilecekleri ya da kullanmaları gerektiği konusunda çok fazla farkındalığı olmayan kullanıcılar. Bu bağlamda, Apple ekosistemine doğrudan erişim, Google’ın iPhone’larda varsayılan arama motoru olma stratejisini (bu durumun 2025 sonlarında ABD antitröst kararlarını “çok faydalı” olduğu gerekçesiyle getirdiği) yansıtıyor.
Derin Düşünme’nin matematik ve bilimdeki üstünlüğüyle birlikte, Google 2026’ya AI konusunda harika bir başlangıç yaşıyor. Bu lider konumun, OpenAI, Microsoft, Meta, Anthropic ve Alibaba (BABA ) ya da ByteDance gibi Çin teknoloji devlerinden gelen sayısız Çin modeli gibi rakiplerin itirazlarına karşı uzun süre korunup korunmayacağı henüz görülmemiştir.
