Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan’ın açıkladığı 2026-2030 Türkiye Yapay Zeka Vizyonu ve Eylem Planı, önceki stratejilerden farklı olarak “dijital egemenlik” kavramını merkeze koyuyor. Plan, “Fark Et”, “İstifade Et”, “Üret” ve “Yönet” olmak üzere dört temel eksen üzerine inşa edilirken, yerli büyük dil modeli (LLM) “Bilge”, Türkiye’de kurulacak yapay zeka altyapıları stratejinin omurgası olarak sunuluyor. Hedef ise Türkiye’yi yapay zeka alanında dünyanın ilk 20 ülkesi arasına taşımak.
Bu yaklaşım, dünyada ortaya çıkan yeni eğilimlere paralel gözüküyor. ABD yapay zekayı ulusal güvenlik meselesi ilan ederken, Avrupa Birliği “teknolojik egemenlik” söylemini güçlendiriyor, Çin ise kendi dil modellerini ve çip ekosistemini kuruyor. Türkiye’nin de ilk kez açık biçimde “yapay zeka bağımsızlığı” ve “veri egemenliği” hedefi koyması stratejik açıdan önemli bir değişim anlamına geliyor.
Strateji belgesinin tam metni henüz yayımlanmadığı için bütçe, yönetişim modeli, Bilge’nin teknik mimarisi ve performans göstergeleri gibi kritik başlıklarda kesin değerlendirme yapmak mümkün değil. Bu nedenle mevcut analizler, Cumhurbaşkanı’nın açıkladığı hedefler ve kamuoyuna yansıyan bilgiler üzerinden yapılabiliyor.
Bir yandan da hatırlatalım, bir önceki yapay zeka stratejisi 2021-2025 arasını kapsayacak şekilde, o zamanlar var olan (şimdi çoğu çalışanı siber güvenlik başkanlığı altına geçen) Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi tarafından yayınlanmıştı. O zamanki en önemli eleştirilerimiz altyapı ve eğitim konusundaydı. 2024 yılında ne kadar uygulandığına dair bir analiz de yapmıştık.
Stratejinin Güçlü Yanları
Yeni yayınlanan planın en güçlü tarafı, yapay zekayı yalnızca yazılım meselesi olarak değil, bir altyapı ve egemenlik meselesi olarak ele alması. Bilge gibi yerli bir büyük dil modelinin geliştirilmesi de önemli. Bilge;
- Türkçe’nin korunması,
- Kamu verilerinin yurtdışına çıkmaması,
- Kritik sektörlerde yabancı modellere bağımlılığın azaltılması,
- Savunma ve kamu uygulamalarında milli çözümler geliştirilmesi
açısından önemli avantajlar sağlayabilir. Ayrıca kamunun “ilk müşteri” rolü üstlenmesi de dikkat çekici. ABD’de Palantir, OpenAI ve Anthropic’in büyümesinde Pentagon ve federal kurumların etkisi büyük olmuştu. Türkiye de benzer bir modeli uygulamaya çalışıyor.
Eksik Olan Ne?
Ancak planın en büyük açığı, dünya yapay zeka yarışının artık yalnızca model geliştirmekten ibaret olmaması. Bugün OpenAI, Google, Anthropic, Meta ve xAI’ın rekabet ettiği alanlarda başarıyı belirleyen üç unsur var: Çip, Veri merkezi, Elektrik.
Türkiye’nin stratejisinde yerli model ve uygulama tarafı anlatılırken, bu üç başlıkta yeterince somut hedefler yok. Oysa yapay zekanın geleceğini belirleyen unsur artık algoritmadan çok hesaplama gücü (compute). ABD’de ve Körfez ülkelerinde yüz milyarlarca dolarlık veri merkezi yatırımları yapılırken Türkiye’nin bırakın hiper ölçekli veri merkezi kapasitesini, –BTK’nın vizyonsuzluğu sonucu– normal veri merkezleri sektörü bile oluşamadı ve büyüyemedi. Bu nedenle stratejinin güçlü yönleri dediğimiz ifadeler, aynen 2021-2025 stratejisi gibi “lafta” kalabilir.
Bir diğer önemli eksik ise insan kaynağı. Türkiye’nin güçlü mühendisleri var ancak küresel ölçekte rekabet eden araştırmacı sayısı hâlâ sınırlı. Bugün, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI seviyesinde model geliştirecek araştırma yoğunluğu Türkiye’de henüz yok. Bunu bir soru ile ifade edelim; Türkiye’de son 5 yılda kaç araştırmacı NeurIPS, ICML, ICLR gibi en üst konferanslarda temel model geliştirme alanında lider yazar olarak yer aldı? Bu soru stratejinin insan kaynağı tarafındaki açığını ortaya koyuyor.
Diğer yandan yerli model geliştirmek kadar o modeli geliştirecek araştırmacıları ülkede tutmak da kritik. Türkiye’de dünya ölçeğinde tanınan LLM araştırmacıları vardı ancak önemli bir kısmı artık Türkiye dışında çalışıyor.
Örneğin:
- Deniz Yuret : Türkçe LLM’ler, düşük kaynaklı diller ve dil modeli adaptasyonu konusunda uluslararası yayınları bulunan en tanınmış isimlerden biri. Turkish LLM benchmark çalışmalarında da yer alıyor.
- Abdullatif Köksal
- Arda Yüksel
- Lütfi Kerem Şenel
Bu araştırmacılar Türkçe LLM değerlendirmeleri, benchmark’lar ve Türkçe dil modelleri üzerine uluslararası literatürde görülen isimler arasında yer alıyor. Ancak bugün OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta veya xAI seviyesinde model geliştiren ekiplerde Türkiye kökenli araştırmacılar olsa da, Türkiye’nin içinde faaliyet gösteren ve dünya sıralamasında ilk ligde yer alan bir LLM araştırma merkezi henüz yok.
Bilge Başarılı Olabilir mi, TÜBİTAK Bilge ekibi ne durumda?
Türkiye’nin en ciddi girişimi şu anda TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zeka Enstitüsü tarafından yürütülen Bilge projesi. Amaç Türkçe odaklı temel model geliştirmek ve kamu uygulamalarında kullanmak olarak veriliyor. Eğer Bilge sadece bir “Türkçe fine-tuned model” olacaksa başka; sıfırdan eğitilmiş gerçek bir “foundation model” olacaksa bambaşka bir yatırım ve araştırma ölçeği gerekiyor. Bu ayrım henüz kamuoyuna net anlatılmış değil.
TÜBİTAK son birkaç yıldır Türkçe LLM, tokenizer ve veri setleri üzerinde çalışıyor. Fakat burada kritik soru şu: “Bilge, GPT-5 ile mi yarışacak, yoksa Türkiye’nin kamu ve özel sektör ihtiyaçlarını mı karşılayacak?”
Yani haberleri okuduğunuzda “Türkiye kendi GPT’sini yapıyor” izlenimi oluşuyor. Ama hedefler, bütçeler, altyapı ve takvim incelendiğinde daha çok, “Türkçe ve kamu odaklı egemen yapay zeka altyapısı” hedefine işaret ediyor.
Stratejide iki farklı dil aynı anda kullanılıyor. Kamuya verilen mesaja bakarsak, Türkiye kendi LLM’ini geliştiriyor, dijital bağımsızlık geliyor, Bilge yerli GPT olacak. Bu söylem siyasi olarak anlaşılır çünkü kamuoyunun ilgisini çekiyor. Bilge’nin başarısı, teknik özelliklerinden çok konumlandırılmasına bağlı olacak. Eğer Bilge’nin amacı, GPT-5’i geçmek, Claude’u yenmek, Gemini ile yarışmak olarak tanımlanırsa başarı ihtimali düşük. Çünkü öyle bir kaynak (araştırmacı, altyapı vs) yok.
Teknik metinlerde görünen hedefe bakarsak ise, kamu hizmetleri, e-Devlet, hukuk, eğitim, sağlık, savunma, Türkçe veri egemenliği çok daha fazla vurgulanıyor. Bu da ikinci senaryonun ağır bastığını düşündürüyor.
Eğer birinci hedef gerçekçi olsa yani “OpenAI, Anthropic, Google ile yarışacağız” deniyorsa stratejide şu başlıkların olması gerekirdi:
- 50-100 bin GPU hedefi
- Birkaç milyar dolarlık compute yatırımı
- Türkiye AI Cloud
- Ulusal veri merkezi programı
- Uluslararası araştırmacı transfer programı
- Çip erişim stratejisi
Ama özellikle hesaplama yeteneği (compute) konusu neredeyse hiç konuşulmuyor. Oysa bugün GPT-4, Claude Opus, Gemini Ultra seviyesinde yarışın temel belirleyicisi algoritma değil, GPU.
Ama ikinci hedef için oldukça mantıklı. Eğer hedef “Türk kamu sektörünün OpenAI’a bağımlı olmaması” ise Bilge mantıklı. Örneğin, SGK, Adalet Bakanlığı, Gelir İdaresi, e-Devlet, Sağlık Bakanlığı, Savunma Sanayii için GPT-5 seviyesinde bir model gerekmiyor. Gereken şey, Türkçe’yi iyi anlaması, mevzuatı bilmesi, veriyi Türkiye’de tutması ve güvenilir olması olacaktır. Bu açıdan Bilge’nin başarı şansı yüksek.
Ama stratejiye yönelik açıklamalar şu soruya cevap vermiyor, “Bilge bir ürün mü, Bir araştırma projesi mi, Bir ulusal platform mu?” Bu net değil. Mesela Fransa’da Mistral açıkça bir şirket. Çin’de DeepSeek açıkça bir şirket. OpenAI zaten şirket. Bilge ise, devlet projesi mi, vakıf modeli mi, ekosistem mi tam belli değil. Bu nedenle yatırımcı da, üniversite de, özel sektör de nerede konumlanacağını tam anlayamayabilir.
Aslında Fransa’nın Mistral’i, Almanya’nın Aleph Alpha’sı veya Çin’in DeepSeek’i de tam olarak bu nedenle geliştirildi. Hiçbiri OpenAI’ı tamamen yenmek için değil, ülkelerinin dijital egemenliğini korumak için ortaya çıktı.
Üniversitelerde eğitim yeterli mi?
Bence en büyük sorun burada. Türkiye’de, ODTÜ, İTÜ, Boğaziçi, Koç Üniversitesi, Bilkent Universitesi, Sabancı Universitesi, Ege Üniversitesi gibi kurumlarda güçlü makine öğrenmesi ve doğal dil işleme ekipleri bulunuyor. Ama dünya artık yalnızca algoritma öğretmiyor. Bugün bir frontier model geliştirmek için, 10.000+ GPU, petabaytlarca veri, yüz milyonlarca dolar bütçe ve çok disiplinli araştırma ekipleri gerekiyor.
Türkiye’deki üniversitelerin çoğunda öğrenciler hâlâ, PyTorch kullanmayı, model fine-tune etmeyi, RAG kurmayı öğreniyor. Ama henüz OpenAI veya DeepMind ölçeğinde temel model eğiten araştırma altyapısı yok.
Ayrıca bu tür bir çalışma için, hesaplama gücü (GPU kümeleri), veri merkezi kapasitesi, uzun vadeli araştırma fonu, akademi-sanayi ortaklığı, araştırmacıyı ülkede tutacak ücret ve kariyer sistemi eksik.
Bugün Türkiye’den çıkan iyi araştırmacıların önemli kısmı birkaç yıl sonra, OpenAI, Google DeepMind, Nvidia, Meta, Microsoft, Amazon, gibi şirketlere gidiyor.
Yani Türkiye’nin LLM alanında yetenek sorunu değil, ölçek sorunu var. Üniversiteler iyi mühendis yetiştiriyor. Fakat dünya ile rekabet edecek temel model geliştirmek için gereken altyapı ve sermaye henüz yeterli değil. Bilge projesinin başarısı da büyük ölçüde model mimarisinden çok şu soruya bağlı olacak: “Türkiye, araştırmacıyı, veriyi, GPU’yu ve enerjiyi aynı çatı altında toplayabilecek mi?”
Eğer bunu başarabilirse Bilge, Türkçe ve kamu uygulamalarında çok başarılı olabilir. Eğer başaramazsa, Bilge teknik olarak başarılı olsa bile OpenAI, Anthropic veya Google’ın gölgesinde kalacaktır.
Strateji Uygulanabilir mi?
Planın uygulanabilirliği teknikten çok finansmana bağlı. Türkiye’nin önümüzdeki beş yılda, yüksek kapasiteli veri merkezleri, bugünkünden daha yüksek enerji altyapısı, GPU kümeleri, araştırma fonları ve uluslararası yetenek çekme programları oluşturması gerekiyor.
Eğer strateji yalnızca Bilge ve birkaç kamu projesiyle sınırlı kalırsa beklenen dönüşüm gerçekleşmez. Ancak Bilge’nin etrafında, veri merkezleri, ulusal bulut altyapısı, yapay zeka çip erişimi, kamu alımları, özel sektör teşvikleri oluşturulabilirse Türkiye ilk kez gerçek anlamda bir yapay zeka ekosistemi kurabilir.
Özetle, Türkiye’nin yeni Yapay Zeka Eylem Planı’nın en önemli tarafı, ilk kez açık biçimde “dijital egemenlik” kavramını merkeze yerleştirmesi. Bu, dünyadaki jeopolitik gelişmelere uyumlu. Ancak dijital egemenlik yalnızca yerli dil modeliyle sağlanamaz. Bugünün yapay zeka savaşında asıl güç; veri merkezleri, enerji, çip erişimi ve insan kaynağında yatıyor.
Bilge önemli bir başlangıç olabilir. Fakat Bilge’nin başarısı, onu çevreleyen ekosistemin ne kadar güçlü kurulacağına bağlı olacak. Türkiye’nin önündeki asıl soru artık “yerli model geliştirebilir miyiz?” değil; “yerli yapay zeka ekonomisi kurabilir miyiz?” sorusu. Yani stratejinin başarısı Bilge’nin parametre sayısı ile değil; Türkiye’nin veri merkezi, enerji, GPU ve araştırmacı ekosistemini aynı anda oluşturup oluşturamayacağı ile anlaşılacak.
Kaynak : 