Yapay Zekâ Altyapısı

Bir modeli eğitmek ya da çalıştırmak isteyen ekip bugün pratikte üç kapıya gider: AWS, Google Cloud, Azure. Bu sağlayıcılar kapasiteyi kendi veri merkezlerinde tutar, saatlik fiyatlar listedir ve büyük müşteriye ayrılan kapasite önce tahsis edilir. Sonuç, sıra beklemektir. 2023 ile 2024 arasında AWS üzerindeki H100 kümelerinde bekleme sürelerinin 8 ile 12 ay arasına çıktığı, orta ölçekli bir iş yükünün bulut faturasının milyon dolar seviyelerini bulduğu raporlanıyor (Go2Mars Labs · 2026-05-17, bağımsız doğrulanmadı).

Arz tarafındaki yoğunlaşma aynı dönemde arttı. xAI’nin Colossus kümesinin 550.000 NVIDIA GPU’yu topladığı, OpenAI, Oracle ve SoftBank ortaklığındaki Stargate girişiminin Teksas’ta 450.000 GPU’luk bir kampüsü devreye aldığı bildiriliyor (aynı kaynak). Bu ölçekte alım yapan birkaç oyuncu, fiyatı ve teslim sırasını fiilen belirler. Küçük araştırma ekipleri için sorun paranın yetmemesi değil, sıranın gelmemesidir.

İkinci problem veri tarafındadır. Bir modelin hangi veriyle eğitildiği çoğu zaman dışarıdan görünmez. Veriyi üreten taraf (site sahibi, fotoğrafçı, hasta, sürücü) ne izin verdiğini bilir ne de karşılığını alır. Üçüncü problem çıktı tarafındadır: bir servis “GPT sınıfı bir model kullandım” dediğinde kullanıcının bunu doğrulama yolu yoktur, faturanın hangi hesaplamaya karşılık geldiği kanıtlanamaz.

Merkeziyetsiz yığın bu üç noktaya ayrı ayrı dokunur. Boşta duran donanımı pazara sokarak arzı genişletir, veri sahipliğini kayda bağlar, çıkarımın gerçekten yapıldığını kriptografik olarak veya donanım tabanlı güvenli bölgelerle kanıtlamayı hedefler. Bunların hangisi bugün üretimde çalışıyor, aşağıdaki bölümlerin konusu.

Yığın beş adımdır. Her adımda merkeziyetsizleştirmenin bir kazancı ve bir bedeli vardır.

1. Veri toplama ve sahiplik. Veri, katkı sağlayanların kimliğine bağlı olarak toplanır ve kullanım izni zincire yazılır. Kazanç: katkı izlenebilir hale gelir, gelir paylaşımı otomatikleşir, tekil bir şirketin veri tekeli zayıflar. Kayıp: veri kalitesi düşer. Ödeme teşviki varsa üretilen verinin bir kısmı çöp olur ve ayıklama maliyeti alıcıya kalır. Kişisel veri söz konusuysa kayıt kalıcılığı ile silme hakkı çelişir.

2. Depolama. Veri kümesi ve model ağırlıkları çok sayıda bağımsız düğüme parçalanarak yazılır, saklandığı kriptografik kanıtla ispatlanır. Kazanç: tek bir sağlayıcının veriyi silmesi, erişimi kapatması ya da fiyatı tek taraflı yükseltmesi zorlaşır. Maliyet genellikle bulut arşiv katmanının altındadır. Kayıp: okuma gecikmesi ve verim, eğitim döngüsünün ihtiyacına göre yüksektir. Büyük eğitimlerde veri GPU’nun yanında durmak zorundadır; uzak bir depolama ağı bu iş için doğrudan kullanılmaz, çoğunlukla arşiv ve dağıtım katmanı olarak kullanılır.

3. Hesaplama ve eğitim. İş yükü, dünyanın farklı yerlerindeki sağlayıcıların GPU’larına dağıtılır ve ödeme tokenle yapılır. Kazanç: fiyat, listeyle değil teklifle oluşur; boşta duran donanım gelir üretir. Çıkarım ve grafik işleme gibi parçalanabilir yükler için tasarruf gerçektir. Kayıp: büyük modellerin eğitimi GPU’lar arasında çok yüksek bant genişliği ister. Coğrafi olarak dağılmış düğümler arasındaki gecikme bu işi verimsiz kılar. Ayrıca sağlayıcı doğrulanmış bir kurum olmadığı için donanımın gerçekten iddia edilen model olduğunu ve işin ortasında düşmeyeceğini garanti eden bir sözleşme yoktur.

4. Model dağıtımı. Model ağırlıkları ve sürüm geçmişi açık bir kayda alınır, kullanım koşulları koda gömülür. Kazanç: hangi modelin hangi sürümünün kullanıldığı denetlenebilir, model bir şirketin izniyle değil lisansla dolaşır. Kayıp: açık dağıtım kötüye kullanımı da kolaylaştırır ve geri alma imkânı yoktur. Ağırlıklar kamuya açıldığında ticari değerin korunması yalnızca lisans hukukuna kalır, teknik bir engel kalmaz.

5. Çıkarımın doğrulanması. Kullanıcı, kendisine dönen cevabın söylenen modelden ve söylenen girdiden çıktığını kanıtla görmek ister. İki yol denenir: sıfır bilgi ispatı (hesaplamanın doğruluğunu matematiksel olarak kanıtlar) ve güvenli çalışma bölgeleri (donanım üreticisinin imzasına dayanır). Kazanç: servis sağlayıcının modeli sessizce küçük ve ucuz bir modelle değiştirmesi tespit edilebilir hale gelir. Kayıp: ispat üretmek hesaplamanın kendisinden kat kat pahalıdır ve büyük dil modelleri için üretim ölçeğinde yaygın kullanım örneği yoktur. Donanım tabanlı yol ise güveni merkeziyetsizleştirmez, çip üreticisine devreder.

Bu beş adımın hepsi aynı olgunlukta değil. Zayıf halka 3. ve 5. adımlardır; ağın anlattığı hikâye ile ölçülebilen kullanım arasındaki fark en çok orada açılır.

Bu alanda tek bir resmi ölçüm yoktur. Rakamlar ağların kendi panellerinden, ticari araştırma evlerinden ve borsa bloglarından gelir; tanımlar birbirinden farklıdır. Tablo genelinde bağımsız doğrulanmadı notu geçerlidir.

İki ek veri, olgunluk farkını gösteriyor. Filecoin’in kapasite kullanım oranı 2025 için yaklaşık %31 olarak raporlandı (BingX derlemesi · 2025-12-25). Arweave üzerinde saklanan toplam veri 2026 başı itibarıyla yaklaşık 347 TiB, günlük yükleme yaklaşık 33 GiB (0G blogu · 2026-03-20; kaynağın kendisi rakip bir depolama ağı olduğu için taraflıdır).

Okurken üç uyarı gerekir. Birincisi emisyon ile gelir aynı şey değildir: token dağıtımı sağlayıcıyı ağda tutar, ama müşteri parası anlamına gelmez. Bittensor örneğindeki 52 milyon dolar ile 2,4 milyon dolar arasındaki fark bu ayrımın en açık ölçümüdür. İkincisi kayıtlı kapasite ile aktif kapasite arasındaki uçurum: io.net verisinde oran yaklaşık elli katıdır. Üçüncüsü kaynak taraflılığı: karşılaştırmalı maliyet iddialarının çoğu ölçümü yapan ağın kendi belgelerinden ya da onu tanıtan içeriklerden gelir.

Maliyet. Merkeziyetsiz ağların saat başı GPU fiyatı bugün gerçekten düşüktür ve fark küçük değildir. Ancak toplam maliyet yalnızca saat ücreti değildir. Veri taşıma, kurulum, düşen düğümün işi baştan başlatması ve yönetim iş gücü hesaba katıldığında kısa süreli tekil işlerdeki avantaj, sürekli çalışan kurumsal yükte daralır.

Hız. Parçalanabilir yüklerde (çıkarım, render, toplu işleme) fark önemsizdir. Tek bir büyük modelin dağıtık eğitiminde merkezi kümeler açık ara öndedir; sebep ekonomik değil fiziksel, düğümler arası bant genişliği ve gecikmedir.

Güvenilirlik. Bugünkü en net fark budur. Bulut sağlayıcıları sözleşmeye bağlı hizmet seviyesi taahhüdü verir ve kesinti halinde tazminat yükümlülüğü altına girer. Merkeziyetsiz ağların çoğunda karşı taraf anonim bir sağlayıcıdır; teminat ve itibar puanı vardır, sözleşmeye bağlanmış hizmet garantisi genellikle yoktur. Kurumsal alıcının en çok takıldığı yer fiyat değil bu maddedir.

Donanım sağlayıcıları. Veri merkezi artığı kapasite satan operatörler, kripto madenciliğinden GPU kiralamaya geçen şirketler ve tek kart bağlayan bireysel katılımcılar. Bu grubun ağda kalması token gelirinin donanım amortismanını karşılamasına bağlıdır.

Pazar operatörleri. Arzı toplayan, iş yükünü planlayan ve faturalamayı yapan protokoller. Pratikte bu katman çoğu ağda merkezidir: planlayıcı kod kapalı olabilir, kimin işi alacağını operatör belirler.

Model ve alt ağ geliştiricileri. Ağın üzerinde model eğiten, ince ayar yapan ya da bir görev için özelleşmiş alt ağ kuran ekipler. Gelirlerinin ne kadarının müşteriden, ne kadarının emisyondan geldiği bu grupta en kritik ayrımdır.

Veri katkıcıları ve toplayıcılar. Tarama, etiketleme, sensör verisi ya da kişisel veri paylaşımı yoluyla girdi üretenler ve bunu paketleyip satanlar.

Doğrulayıcılar ve ölçüm sağlayıcıları. İşin yapıldığını, çıktının kalitesini ve sağlayıcının dürüstlüğünü denetleyen taraf. Merkeziyetsiz iddiasının test edildiği yer burasıdır: doğrulama az sayıda aktörde toplanmışsa ağın merkeziyetsizliği ölçüm katmanında biter.

Kurumsal alıcılar. Şu an ağırlıklı olarak kripto yerlisi projeler, araştırma ekipleri ve maliyete duyarlı küçük şirketler. Düzenlemeye tabi büyük kurumların girişi hizmet seviyesi taahhüdü ve veri uyumu koşullarına bağlıdır.

Türkiye’de kripto varlık faaliyeti tanımlı bir çerçeveye oturmuştur. 2 Temmuz 2024 tarihli 7518 sayılı Kanun ile Sermaye Piyasası Kanunu’na eklenen 35/B ve 35/C maddeleri kripto varlık hizmet sağlayıcılarını SPK’nın izin ve denetimine bağladı; 13 Mart 2025 tarihli ve 32840 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanan tebliğlerle kuruluş, faaliyet ve saklama esasları düzenlendi. Pratik sonucu şudur: lisanslı bir platform üzerinden bu alandaki tokenlerin alım satımı ve saklanması tanımlı bir zemindedir.

Donanım tarafında Türkiye’den yapılabilecek olan açıktır. Bir şirket ya da birey elindeki GPU kapasitesini bu ağlara sağlayıcı olarak bağlayabilir; teknik engel yoktur. Burada belirleyici olan mevzuat değil ekonomidir: elektrik maliyeti, donanımın ithalat ve amortisman yükü ve token gelirinin dalgalanması. Ağın ödemesi tokenle yapıldığı için gelir kaleminin kur ve token fiyatı riski taşıdığı hesaba katılmalıdır.

Kişisel veri tarafında 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu geçerlidir ve yurt dışına veri aktarımı 2024’te yapılan değişiklikle standart sözleşme ve benzeri mekanizmalara bağlanmıştır. Bir Türk şirketinin müşteri verisini düğümleri yurt dışında olan bir depolama ağına yazması bu nedenle kendiliğinden serbest değildir.

Net olmayanları olduğu gibi yazmak gerekir:

• Merkeziyetsiz depolamada silme hakkı. Kalıcı olacak şekilde yazılan bir veri, KVKK’nın silme ve unutulma haklarıyla nasıl bağdaştırılır? Bu soruya dair bağlayıcı bir Kurul yaklaşımı bu araştırmada doğrulanamadı. Net değil.
• Yapay zekâya özel çerçeve. Türkiye’de yapay zekâ kullanımını doğrudan düzenleyen yürürlükte bir özel kanunun 2026 Ağustos itibarıyla varlığı ve kapsamı birincil kaynaklardan doğrulanamadı. Net değil.
• Vergi. Bir Türkiye’de yerleşik sağlayıcının ağdan token olarak aldığı kiralama gelirinin vergisel sınıflandırılması doğrulanamadı. Net değil.
• Kurumsal satın alma. Bir Türk şirketinin bu ağlardan hesaplama hizmeti satın alırken karşı tarafı tanımlama, fatura ve transfer fiyatlandırması yükümlülüklerini nasıl karşılayacağı doğrulanamadı. Net değil.

Bu sayfa hukuki görüş değildir. Somut bir işlem için mevzuata ve yetkili bir danışmana bakmak gerekir.

Son doğrulama: 2026-08-13. Piyasa büyüklüğü, kapasite ve gelir rakamlarının tamamı ticari kaynaklara ya da ağların kendi beyanlarına dayanır ve bağımsız doğrulanmamıştır. Bu sayfa yatırım tavsiyesi ya da hukuki görüş değildir.