"Shallotpeat" Projesi ve "Zor Zamanlar": Sam Altman'ın şirket içi yazışmaları OpenAI'nin en büyük krizini ortaya koyuyor

Ve 650 milyar dolarlık sorun: OpenAI'nın başarıya mahkum olmasının nedeni

Kasım 2025'te, teknoloji endüstrisinin tektonik plakaları kökten değişti. Uzun bir süre OpenAI, yeni yapay zeka çağının dokunulmaz hükümdarı olarak kabul edildi; Silikon Vadisi'ndeki devlere inovasyonun nasıl işlediğini gösteren bir Davut gibiydi. Ancak bu yenilmezlik aurası çatlamaya başladı. Google Gemini 3'ün piyasaya sürülmesi ve Anthropic'in Claude modellerinin hızla yükselişiyle birlikte, durum değişti. Yapay süper zekaya doğru muzaffer bir yürüyüş olarak başlayan süreç, OpenAI için artık teknolojik durgunluğa ve ekonomik gerçeklere karşı varoluşsal bir savaşa dönüştü.

Durum paradoksal: OpenAI borsada hiç bu kadar değerli olmamıştı, ancak teknolojik liderliği hiç bu kadar kırılgan olmamıştı. Sam Altman'ın 500 milyar dolarlık değerlemeye sahip şirketi, genellikle köklü teknoloji devlerine ayrılmış bir alana adım atarken, piyasa değeri ile gerçek kazanç gücü arasında tehlikeli bir uçurum bulunuyor. 13 milyar dolarlık yıllık gelir, devasa zararlar ve yüz milyarlarca dolarlık altyapı taahhütleriyle tam bir tezat oluşturuyor. Bu agresif büyüme modeli, OpenAI piyasadaki tartışmasız en iyi ürüne sahip olduğu sürece işe yaradı. Ancak bu varsayım artık yerle bir oldu.

Google, Gemini 3 ile yalnızca teknolojik olarak yetişmekle kalmadı, aynı zamanda kritik alanlarda OpenAI'yi geride bıraktı. Ön eğitimin yeniden canlanması ve kendi ekosistemine büyük ölçüde entegre olmasıyla, arama motoru devi, derin ceplerinin, tescilli donanımlarının ve veri işlemede onlarca yıllık deneyiminin, bir girişimin öncü olma avantajından daha ağır bastığını kanıtlıyor. OpenAI'nin aceleyle gerçekleştirdiği stratejik yeniden yapılanma -dahili "Shallotpeat" projesiyle sembolize edilen- daha önce salt "akıl yürütme modelleri" üzerine yaptığı yatırımın karşılığını almadığının bir itirafı niteliğinde.

Aşağıdaki makale, bu güç kaymasının anatomisini analiz ediyor. Teknik yanlış hesaplamaların, finansal ip cambazlıklarının ve rekabetin yeniden canlanmasının, yalnızca OpenAI'nin geleceğini değil, aynı zamanda tüm yapay zeka sektörünün yapısını da yeniden tanımlayabilecek zehirli bir karışımı nasıl yarattığını aydınlatıyor.

İçin uygun:

• Yapay Zeka devrimi bu mu? Gemini 3.0 ve OpenAI: Mesele daha iyi model değil, daha iyi strateji.

Yapay zekanın eski avangardı geleceği için mücadele ederken, Google ham teknolojik gücüyle güç dengesini değiştiriyor.

Yapay zeka alanında küresel hakimiyet yarışı Kasım 2025'te dramatik bir hal aldı. OpenAI'nin yıllardır güvenli liderlik pozisyonu olarak kabul edilen durum, aylar içinde tehlikeli bir savunma duruşuna dönüştü. Google'ın Gemini 3'ünün piyasaya sürülmesi, yalnızca teknolojik bir dönüm noktası olmakla kalmadı, aynı zamanda yapay zeka pazarının mimarisi hakkındaki temel varsayımları da sorguladı. OpenAI CEO'su Sam Altman, şirket içi bir yazışmasıyla çalışanlarını zor günler konusunda uyardı ve Google'ın son dönemdeki ilerlemelerinin şirket için geçici ekonomik zorluklar yaratabileceğini kabul etti. Bu alışılmadık derecede samimi değerlendirme, yakın zamana kadar aşılmaz görünen bir pozisyonun kırılganlığını ortaya koyuyor.

Bu değişimin büyüklüğü, ancak sektörün değerleme mantığı bağlamında netlik kazanıyor. OpenAI şu anda yaklaşık 500 milyar dolarlık bir değerlemeye sahip olmasına rağmen, yıllık geliri yalnızca 13 milyar dolar. Piyasa değeri ile gerçek gelir arasındaki bu aşırı fark, üstel büyüme ve sürdürülebilir teknolojik üstünlük varsayımına dayanıyor. Google'ın Gemini 3 modeli ise bu varsayımların her ikisini de aynı anda çürütüyor. Model, neredeyse tüm standartlaştırılmış ölçütlerde OpenAI'nin GPT-5.1 modelini geride bırakarak, OpenAI'nin hâlâ geliştirmeye çalıştığı yetenekleri kanıtlıyor.

Ekonomik etkileri, pazar payındaki kısa vadeli değişimlerin çok ötesine uzanıyor. OpenAI yılda yaklaşık sekiz milyar dolar harcıyor ve geçen yıl beş milyar dolar zarar bildirdi. Bu açık, ancak yatırımcıların teknolojik liderliğine olan güvenine bağlı olan sürekli sermaye girişleriyle sürdürülebilir. Bu liderlik zayıflarsa, tüm finansman mantığı çöker. Durum, yakıtı biten ve hala maksimum hızda seyreden hızlı bir trene benziyor.

Sam Altman'ın iç yazışmalarının birincil kaynağı, teknoloji sektöründe uzmanlaşmış bir haber yayını olan The Information'dır.

Muhtıra ilk olarak The Information'da 20 Kasım 2025'te yayınlanmıştı. Orijinal makalenin başlığı "Altman Muhtırası, Yeniden Yükselen Google Nedeniyle 'Sert Titreşimler' Tahmin Ediyor" veya "OpenAI CEO'su, Yeniden Yükselen Google'ı Yakalayan Olası Ekonomik Karşı Rüzgarlara Hazırlanıyor" idi.

Bilgi'nin bu muhtırayı yayınlaması daha sonra çok sayıda başka medya kuruluşu tarafından da ele alındı, bunlar arasında şunlar yer aldı:

• Times of India
• Ekonomik Zamanlar
• Outlook İş
• Fütürizm

Notun kendisi, Sam Altman'ın OpenAI çalışanlarına gönderdiği bir iç yazışmaydı ve görünüşe göre şirket içindeki bir kaynak tarafından The Information'a sızdırılmıştı. Notta Altman, Google'ın ilerlemesinden kaynaklanan "geçici ekonomik olumsuzluklar" konusunda uyarıda bulundu ve "sert hava koşulları" beklediğini belirtti.

Teknolojik atılımın anatomisi

Google'ın Gemini 3 ile elde ettiği başarı, tükendiği varsayılan bir geliştirme metodolojisinin kökten yeniden değerlendirilmesine dayanıyor. Yapay zeka modellerinin devasa veri kümelerinden öğrendiği temel aşama olan ön eğitim, araştırma camiasının bir kısmı tarafından büyük ölçüde tükenmiş olarak değerlendirildi. Yıllardır daha büyük modeller ve daha fazla veriyle öngörülebilir performans iyileştirmeleri vaat eden ölçekleme ilkeleri, fiziksel ve ekonomik sınırlarına ulaşmış gibi görünüyordu. OpenAI ise stratejik odağını, çıkarım sırasında daha uzun düşünme süreleri sayesinde performanslarını artıran o1 gibi sözde akıl yürütme modellerine kaydırarak yanıt verdi.

Ancak Google, sözde başarısızlığa mahkûm işlemcinin hâlâ önemli bir potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Google DeepMind'ın başkanı Demis Hassabis, bu öngörüyü özlü bir şekilde özetledi: Artık nesilden nesile üstel performans sıçramaları olmasa da, ön eğitime yapılan yatırımların getirisi olağanüstü derecede iyi olmaya devam ediyor. Gemini 3 Pro, doktora düzeyinde bilimsel akıl yürütme alanında GPQA Diamond kıyaslamasında %91,9'luk bir başarıya ulaşarak GPT-5.1'i neredeyse dört puan geride bırakıyor. Soyut görsel akıl yürütme alanındaki performansı ise daha da etkileyici: ARC-AGI-2 kıyaslamasında %31,1'lik bir başarıya ulaşan Gemini 3, GPT-5.1'in performansını neredeyse iki katına çıkarıyor ve kendi öncülünü altı kattan fazla geride bırakıyor.

Bu teknolojik üstünlüğün ekonomik önemi, somut uygulama alanlarında kendini göstermektedir. Algoritmik problem çözmede Gemini 3 Pro, LiveCodeBench Pro'da 2439'luk bir Elo puanına ulaşarak GPT-5.1'in neredeyse 200 puan üzerine çıkmıştır. Bu, akademik bir ölçüt değil, bu modelleri kullanan geliştiricilerin verimliliğinin doğrudan bir göstergesidir. OpenAI'nin gelirinin %70'ini API erişimi ve kurumsal müşterilerden elde ettiği bir pazarda, teknolojik yetersizlik anında gelir kayıplarına yol açmaktadır.

OpenAI'nin ön eğitim sorunları, yerleşik ölçekleme optimizasyonlarının artık işe yaramadığı GPT-5'in geliştirilmesi sırasında ortaya çıktı. Şirket, performansı iyileştirmeye yönelik geleneksel yöntemlerin etkinliğini yitirdiğini fark etti. Buna karşılık OpenAI, GPT-4.5'ten önemli ölçüde daha düşük bir ön eğitim bütçesiyle GPT-5'i geliştirdi, ancak bunu takviyeli öğrenme kullanarak yoğun bir eğitim sonrası optimizasyonuyla telafi etti. Bu strateji kısa vadede başarılı oldu, ancak yapısal bir zafiyet yarattı: OpenAI, yenilikçi yetenekler üretirken temel model temelini ihmal eden bir metodolojide uzmanlaşmıştı.

Stratejik yeniden konumlandırma ve Shallotpeat projesi

Altman'ın yazısı sadece sorunu teşhis etmekle kalmıyor, aynı zamanda OpenAI'nin karşı stratejisini de özetliyor. Özünde, tespit edilen eğitim öncesi eksiklikleri gidermek için özel olarak tasarlanmış, Shallotpeat kod adlı yeni bir modelin geliştirilmesi yer alıyor. İsmin kendisi bile programatik: Arpacık soğanları turba toprağında kötü yetişiyor ve alt tabaka ideal olmaktan uzak. OpenAI böylece mevcut modellerinin temelinin yüzey optimizasyonuyla giderilemeyecek zayıflıklar içerdiğini kabul ettiğini gösteriyor.

Shallotpeat'in geliştirilmesi, daha kapsamlı bir stratejik yeniden yapılanmanın parçasıdır. Altman, yazısında, OpenAI'yi geçici olarak dezavantajlı duruma düşürse bile, oldukça iddialı yatırımlara odaklanmanın gerekliliğini vurguluyor. Bu yatırımlardan biri, yeni modellerin geliştirme döngülerini önemli ölçüde kısaltmayı amaçlayan bir meta yaklaşım olan yapay zeka araştırmalarının otomasyonudur. Bu yalnızca verimlilik optimizasyonu değil, aynı zamanda rekabet alanını kökten değiştirme girişimidir: Yapay zeka sistemleri kendi evrimlerini hızlandırabilirse, muazzam kaynaklara sahip yerleşik oyuncuların yapısal avantajlarını azaltabilir.

OpenAI'nin mali durumu, bu stratejinin aciliyetini vurguluyor. Şirketin, Microsoft ve diğer iş ortaklarına altyapı taahhütlerini yerine getirebilmesi için 2029 yılına kadar kârlılığa ulaşması gerekiyor. Bu taahhütler, önümüzdeki birkaç yıl içinde 650 milyar doları aşacak mevcut bulut altyapısı taahhütlerine kıyasla yıllık yaklaşık 60 milyar dolara ulaşıyor. Bu taahhütler ile mevcut 13 milyar dolarlık gelirler arasındaki tutarsızlık, sorunun boyutunu gözler önüne seriyor.

OpenAI aynı zamanda Microsoft'a olan bağımlılığını azaltmak için bir çeşitlendirme stratejisi izliyor. Ocak 2025'te duyurulan ortaklık düzenlemesi, OpenAI'nin Oracle gibi rakiplerinin bilgi işlem kaynaklarını da ilk kez kullanmasına olanak tanıyor. Microsoft yeni kapasite için ilk reddetme hakkını saklı tutarken, bu ayrıcalık artık ortadan kalkmış durumda. OpenAI için bu, potansiyel olarak yeni modelleri eğitmek için gereken devasa GPU kümelerine daha hızlı erişim anlamına geliyor. OpenAI, Oracle, SoftBank ve Microsoft arasındaki bir iş birliği olan Stargate girişimi, dört yıl boyunca veri merkezlerine 500 milyar dolar yatırım yapmayı planlıyor. Teksas, Abilene'deki ilk tesis, Nvidia GB200 GPU kümeleriyle halihazırda faaliyette.

İş modelinin ekonomik kırılganlığı

Önde gelen yapay zeka şirketlerinin iş modelleri, ağ etkilerine ve teknolojik bağımlılıklara örtük bir şekilde güvenmeye dayanmaktadır. OpenAI bu stratejiyi önemli bir başarıyla uygulamıştır: ChatGPT, Kasım 2025'te haftalık yaklaşık 700 ila 800 milyon aktif kullanıcıya ulaşarak Şubat ayındaki sayının iki katına çıkmıştır. Platform, günlük 2,5 milyar sorguyu işliyor ve dünya çapında en çok ziyaret edilen web siteleri arasında beşinci sırada yer almaktadır. Bu kullanıcı tabanı başlangıçta aşılmaz bir hendek gibi görünse de, dönüşüm oranları temel bir zayıflığı ortaya koymaktadır: kullanıcıların yalnızca yaklaşık %4 ila %10'u abonelik ücreti ödemektedir.

Dolayısıyla ekonomik sürdürülebilirlik iki kritik varsayıma bağlıdır: Birincisi, kullanıcı tabanının katlanarak büyümeye devam etmesi, böylece düşük dönüşüm oranlarının bile mutlak gelir artışlarını mümkün kılması; ikincisi, teknolojik üstünlüğün kullanıcıları platforma bağlaması ve rakipler için geçiş maliyetlerinin yüksek kalması. Google'ın Gemini 3'ü her iki varsayımı da çürütüyor. Teknik eşitlik, hatta yetersizlik, OpenAI'yi giderek daha fazla metalaşan bir pazarda birbirinin yerine geçebilen bir sağlayıcı haline getiriyor.

Maliyet yapısı bu sorunu daha da kötüleştiriyor. Büyük dil modellerini eğitmek ve operasyonel olarak devreye almak, devasa bilgi işlem kaynakları gerektiriyor. OpenAI projeleri, 2024'ten 2030'a kadar 450 milyar doları aşan bütçeler hesaplıyor ve toplam taahhütleri yaklaşık 650 milyar dolar seviyesinde ve bunların bir kısmı 2030'un ötesine uzanıyor. Bu yatırımların gelirle karşılanması gerekiyor ve bu da pazar payına bağlı. Bir kısır döngü ortaya çıkıyor: OpenAI pazar payını kaybederse, gelir azalıyor, bu da daha fazla yatırım yapma kabiliyetini kısıtlıyor ve dolayısıyla teknolojik rekabet gücünü daha da azaltıyor.

Karşılaştırmalı analizler, sorunun boyutunu gözler önüne seriyor. Claude modelini kullanan doğrudan bir rakip olan Anthropic'in şu anda değeri 170 milyar dolar ve yıllık geliri 4 milyar dolar olarak tahmin ediliyor. OpenAI ve Anthropic'in, mevcut değerlemelerini haklı çıkarabilmeleri için, Alphabet veya Microsoft ile karşılaştırılabilir %27'lik bir serbest nakit akışı marjı varsayıldığında, 2030 yılına kadar toplam gelirlerinin 300 milyar doların üzerine çıkması gerekiyor. Buna karşılık, yapay zeka çiplerinin lider sağlayıcısı Nvidia'nın 2030 yılına kadar yalnızca 350 milyar dolar gelir elde etmesi bekleniyor.

Yapısal avantaj sahibi olarak Google

Google'ın yapay zeka yarışındaki konumu, çeşitlendirilmiş gelir akışlarına sahip yerleşik bir ekosisteme entegrasyonu nedeniyle OpenAI'dan temelde farklıdır. Şirket, öncelikle reklam ve bulut hizmetleri aracılığıyla yıllık 300 milyar doların üzerinde gelir elde etmektedir ve bu da yapay zeka gelişiminin kısa vadede kârlı olması gerekmeyen stratejik bir yatırım olarak görülmesini sağlamaktadır. Bu finansal sağlamlık, Google'ın OpenAI gibi saf yapay zeka oyuncularının gelir elde etme konusunda acil baskı altında olduğu alanlarda denemeler yapmasına ve yatırım yapmasına olanak tanımaktadır.

Dağıtım avantajları da aynı derecede önemlidir. Google, Gemini'yi günlük milyarlarca sorguyu işleyen arama motoruna, 1,5 milyardan fazla kullanıcısı olan Gmail'e, Google Dokümanlar'a, E-Tablolar'a ve tüm Workspace paketine entegre ediyor. Bu her yerde bulunma, pasif görünürlük sağlıyor: kullanıcılar, yapay zeka araçlarını aktif olarak aramak zorunda kalmadan günlük dijital iş akışlarında Gemini ile karşılaşıyor. GPT-5.1 veya Claude Sonnet 4.5 belirli ölçütlerde biraz daha iyi performans gösterse bile, Google modelini milyarlarca kişinin gözüne sunuyor.

Teknolojik dikey entegrasyon bu avantajları daha da artırıyor. Google, TPU'ları (Tensor İşlem Birimleri) kullanarak kendi yapay zeka çiplerini geliştiriyor, tüm bulut altyapısını kontrol ediyor ve onlarca yıllık veri toplama deneyimiyle edinilmiş benzersiz eğitim kaynaklarına sahip. Tüm değer zinciri üzerindeki bu kontrol, maliyetleri düşürüyor ve üçüncü taraf sağlayıcıların erişemediği optimizasyonlara olanak tanıyor. Bir Reddit yorumcusunun özlü bir şekilde ifade ettiği gibi: Google, donanımı, veri merkezlerini, dağıtım kanallarını ve bilginin kendisini kontrol ediyor.

Tarihsel emsaller, erken dönem pazar liderliğini abartmamak konusunda uyarıda bulunuyor. Internet Explorer, 1990'ların sonlarında %90'ın üzerinde pazar payıyla tarayıcı pazarına hakimdi ve aşılmaz olarak görülüyordu, ancak on yıl içinde teknik olarak üstün alternatifler tarafından marjinalleştirildi. Bir zamanlar internet erişimiyle özdeşleşen Yahoo ve AOL, Google ve diğerleri tarafından yerinden edildi. Dikey entegrasyon eksikliği veya finansal kırılganlık gibi yapısal dezavantajlar aşılamadığında, teknoloji pazarlarında öncü olma avantajları genellikle geçicidir.

Yatırımcı bakış açısı ve değerleme riskleri

OpenAI'nin 500 milyar dolarlık değerlemesi, teknoloji sektörünün tarihindeki mevcut kazançlar ile piyasa değeri arasındaki en büyük farklardan birini temsil ediyor. Bu değerleme, yaklaşık 38'lik bir gelir çarpanı anlamına gelirken, köklü teknoloji devleri 5 ila 15 arasında değişen çarpanlarla işlem görüyor. Bu primin gerekçesi, OpenAI'nin gelişmekte olan yapay zeka pazarında orantısız bir paya sahip olacağı varsayımına dayanıyor.

Bu varsayım, ampirik gelişmelerle giderek daha fazla sorgulanıyor. Mart 2025'te OpenAI'ye 300 milyar dolar değer biçen en son finansman turu, beş kat fazla talep gördü. Değerlemeyi 500 milyar dolara çıkaran Kasım ayındaki bir sonraki tur ise, yeni sermaye enjeksiyonları yoluyla değil, mevcut hisselerin ikincil satışları yoluyla sağlandı. Bu, piyasa algısında bir değişime işaret ediyor: erken yatırımcılar kısmi gerçekleşme fırsatlarından yararlanırken, yeni yatırımcılar ek birincil sermaye sağlamaya daha az istekli.

Dot-com balonuyla karşılaştırma kaçınılmaz. Sam Altman, piyasa koşullarını dot-com patlamasıyla karşılaştırarak ve aşırı yatırımcı coşkusuna karşı uyararak, bir yapay zeka balonu beklediğini kamuoyuna açıkladı. Aynı zamanda, veri merkezi genişlemesine trilyonlarca dolar harcama yapılacağını öngörüyor ve ekonomistlerin endişelerine, herkesi OpenAI'nın işini yapmasına izin vermeye çağırarak yanıt veriyor. Bu söylem, temel değerleme sorularının yeni bir paradigmaya atıflarla bir kenara bırakıldığı 1990'ların sonlarındaki kibri hatırlatıyor.

Reuters ve diğer kurumlardan analistler, OpenAI ve Anthropic'in toplam değerlemelerini haklı çıkarmak için 2030 yılına kadar toplam yıllık gelirlerinin 300 milyar doları aşması gerektiğini hesapladılar. Bu, iki şirketin birlikte, yapay zeka yongalarında tartışmasız pazar lideri olan Nvidia ile neredeyse aynı geliri elde etmesi gerektiği anlamına geliyor. Google, Microsoft, Meta ve diğer birçok oyuncunun artan rekabeti göz önüne alındığında, bu senaryo giderek daha düşük bir ihtimal gibi görünüyor.

Durum, yapay zeka pazarındaki gelişmelerle daha da kötüleşiyor. MIT tarafından yapılan bir araştırma, şirketlerin %95'inin üretken yapay zekaya yaptıkları yatırımlardan ölçülebilir getiri elde edemediğini ortaya koydu. Bu bulgu, Kasım ayında teknoloji sektöründe önemli bir satış dalgasına yol açtı ve Nvidia %3,5, Palantir ise neredeyse %10 değer kaybetti. Piyasalar, yapay zekadan beklenen getirilerin gerçekleşmediğine dair her türlü belirtiye giderek artan bir tedirginlikle tepki veriyor.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki ABD uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Ön Eğitim Çağının Rönesansı ve Algoritmik Atılımlar

Google'ın Gemini 3 ile elde ettiği başarı, performans artışının temel kaynağı olarak ön eğitimin yeniden canlandığını gösteriyor. Bu gelişme, ölçeklendirmenin sonunu ilan eden söylemlerle çelişiyor. Gerçek ise daha incelikli: Ön eğitim artık katlanarak artan bir performans artışı sağlamasa da, doğru yöntemler kullanıldığında sistematik ve önemli iyileştirmeler elde edilebilir.

Gemini 3'ün mimarisi çeşitli algoritmik yenilikleri bir araya getiriyor. Model, Google DeepMind Baş Bilim İnsanı Jeff Dean tarafından geliştirilen, uzmanlardan oluşan bir yapı kullanıyor. Bu mimari, her sorgu için parametrelerin yalnızca bir kısmını etkinleştirerek yüksek kapasiteyi korurken verimliliği de artırıyor. Gemini 3 ayrıca, basit metinden görsele çevirinin ötesine geçen ve karmaşık görsel akıl yürütme görevlerini de içeren çok modlu entegrasyon yetenekleri sergiliyor.

Gemini 3'ün Derin Düşünme modu, Google'ın OpenAI'nin akıl yürütme modellerine verdiği yanıtı temsil ediyor. Google, ön eğitim ve akıl yürütmeyi birbiriyle rekabet eden paradigmalar olarak ele almak yerine, her ikisini de entegre ediyor. Derin Düşünme, Humanity's Last Exam kıyaslamasında yardımcı araçlar olmadan %41, kod yürütmeyle ARC-AGI-2'de ise %45,1 başarı elde ediyor. Bu sonuçlar, ön eğitim ve test zamanı hesaplama arasındaki ikilemin yanlış bir ikilem olduğunu gösteriyor: optimum sistemler her iki yaklaşımı da birleştiriyor.

Bu bulgunun rekabet dinamikleri açısından önemi abartılamaz. OpenAI, ön eğitim ölçeklemesi artık işe yaramadığı için test zamanı hesaplamalarında uzmanlaşmıştı. Google, doğru bir şekilde ele alındığında ön eğitimin hala potansiyel taşıdığını kanıtlıyor. Bu, OpenAI'nın yalnızca teknolojik olarak geride kalmakla kalmayıp, aynı zamanda eksik olduğu kanıtlanan bir metodolojiye stratejik olarak da güvendiği anlamına geliyor.

Demis Hassabis, bu bütünleşik vizyonu çeşitli röportajlarında dile getirdi. Yapay Genel Zeka'ya giden yolun yalnızca ölçeklendirme değil, birden fazla inovasyon gerektirdiğini vurguluyor. Bu inovasyonlar arasında, karmaşık görevleri uzun süreler boyunca izleyebilen aracı sistemler, fiziksel gerçekliğin dahili temsillerini geliştiren dünya modelleri ve sistemlerin sınırlı sayıda örnekten genelleme yapmasını sağlayan meta öğrenme yetenekleri yer alıyor. Google tüm bu alanlara sistematik olarak yatırım yaparken, OpenAI öncelikli olarak akıl yürütmeye odaklandı.

İçin uygun:

• Küresel bir karşılaştırmada yapay zeka stratejileri: Bir karşılaştırma (ABD, AB, Almanya, Asya ve Çin)

Akıl yürütme modellerinin rolü ve sınırlamaları

OpenAI'nin o1 modeli ve halefleri, yapay zeka geliştirmede köklü bir paradigma değişimini temsil ediyor. Bu sistemler, öncelikli olarak daha büyük modeller ve daha fazla eğitim verisi üzerinden ölçeklendirme yapmak yerine, daha uzun akıl yürütme zincirleri geliştirmek için çıkarım sırasında hesaplama süresi harcıyor. Bu yaklaşım, doğrulanabilir sonuçların geri bildirim işlevi gördüğü matematik, kodlama ve biçimsel mantık gibi belirli alanlarda etkileyici bir başarı elde etti.

Ancak bu yaklaşımın sınırlamaları giderek daha belirgin hale geliyor. Apple araştırmacıları tarafından yapılan bir çalışma, problemler en ufak bir değişiklikle bile akıl yürütme modellerinin performansının önemli ölçüde düştüğünü gösterdi. Matematik problemlerindeki sayıları veya isimleri değiştirmek bile gözle görülür performans kayıplarına yol açıyor. Daha da kötüsü: Mantıksal olarak alakasız ancak yüzeysel olarak makul bilgiler eklemek, o1-preview için %17,5, o1-mini için %29,1 ve daha düşük performanslı modeller için %65,7'ye varan performans düşüşlerine neden oldu.

Bu bulgular, akıl yürütme modellerinin aslında genel problem çözme stratejileri geliştirmediğini, esas olarak öğrenilmiş kalıpları kopyaladığını göstermektedir. Belirli problem türlerini ezberlemiş, ancak biraz farklı formülasyonlarla karşılaştıklarında başarısız olan öğrenciler gibi davranırlar. Bu yalnızca akademik bir eleştiri değil, aynı zamanda doğrudan pratik sonuçları da vardır: Standartlaştırılmış formülasyonları olmayan karmaşık, çok yönlü problemleri içeren gerçek dünya uygulamalarında, bu sistemler güvenilmezliğini korumaktadır.

Muhakeme modellerinin maliyet yapısı, sınırlamalarını daha da kötüleştirir. Ön eğitimin en yoğun işlem gerektiren aşama olduğu geleneksel modellerin aksine, muhakeme modelleri için bu ilişki tersine döner. Eğitim sonrası ve çıkarım baskın maliyet faktörü haline gelerek ölçeklendirmeyi ekonomik olarak zorlaştırır. OpenAI, kullanıcılar orantılı olarak daha fazla ödeme yapmaya istekli olmasa da, her bir o1 sorgusu için benzer GPT-4 sorgularına kıyasla önemli ölçüde daha fazla işlem gücü harcamak zorundadır.

Google'ın akıl yürütme yeteneklerini eğitim öncesi optimize edilmiş modellere entegre etmesi daha üstün bir yaklaşım olabilir. Deep Think özellikli Gemini 3, o1 ile karşılaştırılabilir veya daha iyi bir akıl yürütme performansı elde etse de daha güçlü bir temel üzerine inşa edilmiştir. Bu, optimum mimarinin akıl yürütmeyi eğitim öncesi yerine değil, sağlam bir temel modelin tamamlayıcısı olarak kullandığını göstermektedir.

Rekabet dinamikleri ve Anthropic'in yakalama çabaları

Anthropic'in Claude ailesi, özellikle Sonnet 4.5, yapay zeka rekabetinde ciddi bir üçüncü güç olarak kendini kanıtlıyor. Claude Sonnet 4.5, gerçek dünya yazılım mühendisliği problemleri için SWE-bench Doğrulanmış Kıyaslamasında %77,2'lik bir başarı elde ederek bu kritik uygulama alanında lider model haline geldi. Paralel test zamanı hesaplamasıyla bu performans %82'ye yükseliyor; bu da ne GPT-5.1'in ne de Gemini 3'ün erişemeyeceği bir seviye.

Anthropic'in güvenlik ve uyuma yönelik stratejik odağı, belirli bir ödeme isteğine sahip bir niş yaratıyor. Finans, sağlık ve siber güvenlik gibi sıkı düzenlemelere tabi sektörlerdeki şirketler, güçlü güvenlik mekanizmalarını açıkça entegre eden modellere giderek daha fazla öncelik veriyor. Claude Sonnet 4.5, güvenlik ölçütlerinde %98,7'lik bir başarıya ulaşıyor ve dalkavukluk, aldatma, güç arayışı ve sanrısal muhakeme eğilimlerini azaltıyor. Bu özellikler yalnızca pazarlama özellikleri değil, kurumsal müşterilerin gerçek endişelerini de ele alıyor.

Claude Sonnet 4.5'in karmaşık, çok aşamalı muhakeme ve kod yürütme görevlerini 30 saatten uzun süre sürdürebilme yeteneği, onu otonom aracılar için ideal bir model haline getiriyor. Bu, yapay zeka sistemlerinin genişletilmiş iş akışlarını bağımsız olarak yönettiği hızla büyüyen bir pazar. OpenAI ve Google bu segmentte rekabet ediyor, ancak Anthropic erken uzmanlaşma sayesinde bir adım öne geçti.

Claude'un fiyatlandırması bu konumlandırmayı yansıtıyor. Milyon başına üç dolar girdi token'ı ve milyon başına 15 dolar çıktı token'ı ile Claude, birçok kullanım durumu için GPT-5.1'den daha ucuz, ancak bazı açık kaynaklı alternatiflerden daha pahalı olan orta fiyat segmentinde yer alıyor. Bu fiyatlandırma yapısı, Anthropic'in stratejisini gösteriyor: düşük fiyatlarla kitlesel pazara değil, üstün kalite ve güvenlikle premium segmente.

Anthropic'in 170 milyar dolarlık değerlemesi ve yıllık 4 milyar dolarlık tahmini geliri, OpenAI'nin kat kat değerlemesinden daha az uçuk görünse de iddialı olmaya devam ediyor. Yatırımcı mantığı farklı: Anthropic, kendisini bir oligopol pazarında bir devralma hedefi veya uzun vadeli bir oyuncu olarak konumlandırıyor, bir pazar hakimi olarak değil. Bu daha mütevazı hedef, paradoksal olarak, OpenAI'nin "ya hep ya hiç" stratejisinden daha sürdürülebilir olabilir.

Veri kıtlığı ve sentetik çözümler

Tüm yapay zeka geliştiricileri için temel bir zorluk, yüksek kaliteli eğitim verilerinin giderek azalmasıdır. Epoch AI, modellerin şu anda 4,6 ila 17,2 trilyon token ile eğitildiğini tahmin ediyor. Ücretsiz olarak erişilebilen internet metinlerinin büyük kısmı zaten tüketilmiş durumda. Gelecekteki performans iyileştirmeleri artık yalnızca eğitim veri kümelerinin boyutunu artırarak elde edilemez; daha yüksek kaliteli veya daha çeşitli veriler gerektirir.

Yapay zeka sistemleri tarafından üretilen eğitim içeriği anlamına gelen sentetik veriler, potansiyel bir çözüm olarak tartışılıyor. Bu yaklaşım özünde paradoksaldır: Modeller, önceki modeller tarafından üretilen veriler kullanılarak eğitilmelidir. Bu, hataların ve önyargıların nesiller boyunca artmasıyla sonuçlanan model çökmesi riskini taşır. Ancak, çeşitlilik ve kalite kontrollerine sahip, özenle seçilmiş sentetik veri kümeleri, doğal verilerde bulunmayan nadir uç durumlar yaratabilir.

Google, arama motoru, Gmail, YouTube, Google Haritalar ve sürekli olarak yeni, çeşitli ve insan yapımı veriler üreten diğer birçok hizmeti aracılığıyla veri toplamada yapısal avantajlara sahiptir. Bu veri akışları yalnızca hacimli olmakla kalmaz, aynı zamanda uzunlamasına yapılandırılmıştır ve bu da zamansal kalıpları ve gelişmeleri tespit etmeyi mümkün kılar. OpenAI ise karşılaştırılabilir veri kaynaklarından yoksundur ve bu durum giderek artan bir şekilde yayıncılarla ortaklıklara, medya şirketleriyle lisans anlaşmalarına ve sentetik veri üretimine dayanmaktadır.

Yasal durum bu asimetriyi daha da kötüleştiriyor. Yayıncı ve yazarların OpenAI'ya telif hakkı ihlali nedeniyle açtığı çok sayıda dava, geçmiş verilere erişimi kısıtlayabilir ve gelecekteki veri toplama faaliyetlerini yasal olarak riskli hale getirebilir. Google, web sitelerini arama dizini için taramanın, yapay zeka gelişimine fayda sağlayan yerleşik ve yasal olarak geçerli bir uygulama olduğunu savunabilir. Bu yasal belirsizlik, köklü teknoloji devlerinin aynı ölçüde üstlenmediği ek riskleri OpenAI'ya yüklemektedir.

Uzun vadeli bir bahis olarak süper zekâ

Altman'ın yazısı, kısa vadeli rekabet baskılarına rağmen süper zekâya ulaşmaya odaklanmanın gerekliliğini defalarca vurguluyor. Bu söylem stratejiktir: Mevcut yatırımları ve kayıpları, gelecekteki dönüştürücü kazanımlara işaret ederek haklı çıkarır. Süper zekâ, ilgili tüm alanlarda insan zekâsını geride bırakan ve kendi gelişimlerini hızlandırma potansiyeline sahip varsayımsal yapay zekâ sistemlerini ifade eder.

Uzmanların bu gelişmenin zamanlamasına ilişkin tahminleri önemli ölçüde farklılık göstermektedir. 8.500'den fazla tahminin analizi, süper zekânın öncüsü olan Yapay Genel Zeka'nın başarısı için 2040 ile 2045 arasında bir ortalama öngörmektedir. Anthropic'ten Dario Amodei ve Elon Musk gibi bazı önemli isimler, bazı durumlarda 2026 ila 2029 gibi erken tarihler öngörmektedir. Sam Altman'ın kendisi de hedef tarih olarak 2029'u belirlemiştir.

Bu tartışmanın ekonomik önemi değerleme mantığında yatmaktadır: Süper zekâ beş yıl içinde elde edilebilirse ve OpenAI gelişiminde lider olmaya devam ederse, bu neredeyse mevcut tüm değerlemeleri haklı çıkarır. Ancak, süper zekâ 20 yıl uzaktaysa veya OpenAI lider kalmayı başaramazsa, değerlemenin temeli çöker. Yatırımcılar bu nedenle yalnızca teknolojiye değil, aynı zamanda varsayımsal gelecek senaryolarındaki belirli zaman çizelgelerine ve piyasa konumlarına da yatırım yaparlar.

Altman'ın temel odak noktası olarak belirlediği yapay zekâ araştırmalarının otomasyonu, bu zaman çizelgelerini kısaltabilir. Bağımsız olarak hipotez üreten, deneyler tasarlayan, modeller eğiten ve sonuçları yorumlayan sistemler, geliştirme hızını önemli ölçüde artıracaktır. Google DeepMind, özellikle AlphaGo benzeri planlama algoritmalarını dil modellerine entegre ederek benzer yaklaşımlar üzerinde çalışmaktadır. Asıl soru, bu tür meta-yapay zekâ sistemlerinin geliştirilip geliştirilmeyeceği değil, bunları önce kimin uygulayacağıdır.

Piyasa yapısı ve oligopol oluşumu

Yapay zeka pazarı hızla üç ila beş baskın oyuncunun yer aldığı bir oligopoliye dönüşüyor. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft ve Meta, rekabette ön saflarda kalmak için gereken finansal kaynaklara, teknik yeteneğe ve altyapıya sahip. Giriş engelleri artık çok yüksek: Son teknoloji bir modelin eğitimi birkaç yüz milyon dolara mal oluyor, binlerce son teknoloji GPU'ya erişim gerektiriyor ve en iyi araştırmacılardan oluşan ekipler gerektiriyor.

Meta'nın Llama, Mistral veya Allen AI'nın Olmo gibi açık kaynaklı modelleri, belirli kullanım durumları için alternatifler sunar, ancak mutlak performansta tescilli sınır modellerinin gerisinde kalır. Bu modellerin önemi, büyük bütçeleri olmayan geliştiriciler için yapay zeka yeteneklerinin demokratikleştirilmesinde ve API erişim fiyatlarını düşüren rekabetçi bir baskı oluşturulmasında yatar.

Çin, Alibaba Qwen, Baidu Ernie, ByteDance ve diğer oyuncular gibi şirketlerle eş zamanlı olarak kendi bağımsız yapay zeka ekosistemini geliştiriyor. Bu modeller giderek Batı sistemleriyle eşitliğe ulaşıyor, ancak farklı düzenleyici çerçeveler, ihracat kontrolleri nedeniyle son teknoloji çiplere sınırlı erişim ve dil engelleri nedeniyle küresel pazardan kısmen ayrılıyor. Yapay zeka gelişiminin jeopolitik boyutu, parçalanmış internete benzer şekilde paralel, bölgesel olarak baskın ekosistemlere yol açabilir.

OpenAI için bu oligopol, marjinal pozisyonların istikrarlı olmadığı anlamına geliyor. Şirket ya kendini lider sistemlerden biri olarak sürdürülebilir bir şekilde kuracak ya da sermaye yoğunluğu nedeniyle terfi etmenin neredeyse imkansız olduğu ikinci bir kademeye düşecek. Yatırımcılar bu dinamiği anlıyor ve bu da aşırı değerleme oynaklığını açıklıyor: İkili sonuçlarda, olasılıklar sürekli olarak yeniden değerlendirilir ve olasılık değerlendirmesindeki küçük değişiklikler büyük değerleme değişimlerine yol açar.

Dikey entegrasyon stratejik bir zorunluluktur

Microsoft'un Kasım 2025'te OpenAI'nin çip ve sistem tasarım fikri mülkiyet haklarını lisanslaması, stratejik bir yeniden yapılanmaya işaret ediyor. Anlaşma, Microsoft'a OpenAI'nin tescilli çip tasarım portföyüne kapsamlı erişim sağlıyor ve Microsoft'un yeni nesil yapay zeka işlemcileri için geliştirme döngülerini önemli ölçüde kısaltabilir. Bu, önde gelen bulut sağlayıcılarının donanım altyapıları üzerinde daha fazla kontrol sağlamayı hedeflediği dikey entegrasyona doğru daha geniş bir eğilimin parçasıdır.

Google, yıllardır TPU'lar geliştiriyor ve bu sayede silikondan yazılıma kadar tüm yığını kontrol ediyor. Amazon, kendi Trainium ve Inferentia yongalarını geliştiriyor. Microsoft ise kendi yapay zeka hızlandırıcılarına büyük yatırımlar yapıyor. Özel silikona doğru bu yönelim, genel amaçlı GPU'ların belirli yapay zeka iş yükleri için yetersiz kaldığının farkına varılmasını yansıtıyor. Özel yongalar, belirli işlemler için kat kat daha iyi verimlilik sağlayarak maliyetleri düşürüp performansı artırabilir.

OpenAI bu dikey entegrasyondan yoksundur. Şirket, başta Nvidia olmak üzere harici çip tedarikçilerine bağımlıdır ve Microsoft, Oracle ve diğer şirketlerin bulut altyapısını kullanır. Bu bağımlılıklar maliyet dezavantajları ve stratejik zafiyetler yaratır. Fikri mülkiyet lisanslaması için Microsoft ile ortaklık kurmak bu açığı kapatmaya yönelik ilk adım olabilir, ancak kendi donanımını geliştirmek yıllar alır ve OpenAI'nin hala geliştirmesi gereken bir uzmanlık gerektirir.

Ekonomik etkileri önemlidir. Kendi donanım kontrolüne sahip model operatörleri, maliyetlerini kat kat azaltarak daha agresif fiyatlandırma stratejilerine olanak tanıyabilir veya alternatif olarak daha yüksek kâr marjları elde edebilir. Google, TPU kullanımıyla maliyetlerini önemli ölçüde azaltabileceğinden, Gemini'yi OpenAI'nin zarar ettiği fiyatlarla sunabilir. Bu teorik bir olasılık değil, halihazırda piyasa dinamiklerini etkileyen pratik bir gerçekliktir.

Netscape ve Yahoo'dan OpenAI'ya: Tarih tekerrür mü ediyor?

2025'teki gelişmeler, yapay zeka sektöründeki bireysel öncülerin tartışmasız liderliğinin sonunu işaret ediyor. OpenAI'nin üretken yapay zeka devriminde belirleyici bir oyuncu olarak konumu, teknolojik eşitlik, yerleşik teknoloji devlerinin yapısal dezavantajları ve finansal kırılganlık gibi temel sorunlarla karşı karşıya. Şirket, eş zamanlı krizleri yönetme zorluğuyla karşı karşıya: Google'a teknolojik olarak yetişmek, büyük kayıplara rağmen finansal sürdürülebilirliği sağlamak, konsolide olan bir pazarda stratejik olarak yeniden konumlanmak ve hızlı büyümenin operasyonel karmaşıklığıyla başa çıkmak.

Google'ın Gemini 3 ile elde ettiği başarı, teknoloji yoğun pazarlarda kaynak derinliğinin, dikey entegrasyonun ve sabırlı sermayenin çevik inovasyona kıyasla yapısal avantajlar sunduğunu göstermektedir. Ürünler olgunlaşırken ve ölçek ekonomileri elde edilirken yıllarca zararları karşılayabilme yeteneği paha biçilmez bir avantajdır. OpenAI ve benzeri yapay zeka şirketleri, yatırımcı beklentilerinin belirlediği zaman dilimleri içinde kârlılığa ulaşmak zorundadır; Google ise çözümler gerçekten pazara hazır olana kadar denemeler yapabilir.

Yapay zeka pazarının geleceği, muhtemelen her biri farklı stratejik nişleri işgal eden üç ila beş baskın sağlayıcıdan oluşan bir oligopol tarafından karakterize edilecektir. Üstün dağıtım kapasitesine sahip dikey olarak entegre bir genel sağlayıcı olarak Google, kurumsal odaklı bir entegratör olarak Microsoft, güvenlik ve uyum uzmanı olarak Anthropic ve geliştirici ekosistemleri için açık kaynaklı bir şampiyon olarak Meta. OpenAI'nin bu takımyıldızdaki gelecekteki konumu belirsizliğini korumakta ve kritik olarak Shallotpeat projesinin tespit edilen ön eğitim eksikliklerini giderip gidermediğine ve şirketin tarihsel marka liderliğinin ötesinde sürdürülebilir bir rekabet avantajı sağlayıp sağlayamayacağına bağlıdır.

Yatırımcılar, kurumsal müşteriler ve teknoloji uzmanları için bu yeniden yapılanma, risklerin ve fırsatların yeniden değerlendirilmesi anlamına geliyor. İlk pazar liderlerinin konumlarını koruyacakları varsayımı giderek daha fazla sorgulanıyor. Teknolojik değişimin hızı, son teknoloji araştırmaların sermaye yoğunluğu ve yerleşik dağıtım kanallarının gücü, yapısal avantajların genellikle tarihsel inovasyon liderliğinden daha önemli olduğu bir dinamik yaratıyor. Önümüzdeki yıllar, çevik öncülerin teknoloji devlerinin ezici gücüne karşı koyacak kaynaklara ve stratejik vizyona sahip olup olmadığını veya Netscape, Yahoo ve diğer ilk internet öncülerinin hikayesinin yapay zeka çağında tekrarlanıp tekrarlanmayacağını gösterecek.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla