2025 yılı, yapay zeka (YZ) için bir dönüşüm yılı olurken, 2026 yılı bu teknolojinin pratik hale geleceği bir dönemi simgelemektedir. Artık odak, daha büyük dil modelleri geliştirmekten, YZ’yi kullanışlı hâle getirme çabasına kaymaktadır. Bu süreç, küçük modellerin uygulamalara entegre edilmesi, fiziksel cihazlara zekânın yerleştirilmesi ve sistem tasarımının insan iş akışlarıyla uyumlu hâle getirilmesi gibi çalışmaları içermekte.
TechCrunch ile görüşen uzmanlar, 2026’nın, kaba güçle ölçeklendirmenin ötesine geçip yeni mimarilerin araştırıldığı, göz alıcı demoların yerini hedeflenmiş uygulamaların aldığı ve özerklik vaat eden ajanların, insanların çalışmalarını gerçekten destekleyebildiği bir geçiş yılı olacağını öngörüyor.
Eğlencenin sona ermediği ancak sektörün gerçeklerle yüzleşmeye başladığı görülüyor.
Ölçekleme Yasaları Artık Yeterli Olmayacak
2012 yılında Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton’ın AlexNet makalesi, YZ sistemlerinin nesneleri tanımak için milyonlarca örneği inceleyerek nasıl “öğrenebileceğini” gösterdi. Bu yaklaşım hesaplama açısından maliyetliydi ama GPU’larla mümkün hale geldi. Sonuç? Bilim insanlarının farklı görevler için yeni mimariler icat etmesiyle tüm YZ araştırmalarında on yıl süren bir süreç.
Bu yoğun araştırmalar, 2020 civarında OpenAI’nın GPT-3’ü piyasaya sürmesiyle doruk noktasına ulaştı. Modelin tam 100 kat daha büyük yapılmasının, kodlama ve mantık yürütme gibi yetenekleri açığa çıkardığı görüldü. Bu, Kian Katanforoosh’un “ölçekleme çağı” olarak adlandırdığı döneme geçişi simgeliyor; bu dönem, daha fazla hesaplama gücü, daha fazla veri ve daha büyük transformerlara olan inancın hâkim olduğu bir süreçti.
Bugün birçok araştırmacı, YZ endüstrisinin ölçekleme yasalarının sınırlarını zorlamaya başladığını ve yeniden bir araştırma çağına geçiş yapılacağını düşünüyor.
Bazen Az Daha Fazladır
Büyük dil modelleri genel bilgiye mükemmel bir şekilde genelleşebilse de, birçok uzman, 2026 yılında kurumsal YZ benimsemesinin daha küçük, daha çevik dil modelleri tarafından yönlendirileceğini savunuyor. Bu küçük modeller, belirli alanlarda ince ayar yapılarak kullanılabilir.
AT&T’nin veri yöneticisi Andy Markus, “Uyarlanmış küçük modeller (SLM) büyük bir trend olacak ve 2026’da olgun YZ işletmeleri tarafından yaygın olarak kullanılacak çünkü maliyet ve performans avantajları kutudan çıktığı gibi büyük modellere göre kullanımı artıracak,” dedi. “Doğru bir şekilde ince ayar yapıldığında, büyük, genel modellere göre kesinlikte eşleşmekte ve maliyet ve hız konusunda mükemmel performans göstermektedir.”
Fransız açık ağırlıklı YZ girişimi Mistral da bu argümanı dile getirmekte; ince ayar yapılmış küçük modellerinin daha büyük modellere göre birçok benchmarkta daha iyi performans gösterdiğini savunmaktadır.
Deneyimle Öğrenmek
İnsanlar sadece dil yoluyla değil; dünyayı deneyimleyerek öğrenirler. Ancak büyük dil modelleri (LLM’ler) gerçekten dünyayı anlamaz; sadece bir sonraki kelimeyi ya da fikri tahmin ederler. Bu nedenle birçok araştırmacı, gelecekteki büyük sıçramanın dünyaya ait modellerden geleceğine inanmakta; YZ sistemleri, nesnelerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşimde bulunduğunu öğrenerek gerçek zamanlı tahminler yapabilir.
2026’nın dünyaya ait modeller için büyük bir yıl olacağına dair belirtiler artmakta. Yann LeCun, Meta’dan ayrılarak kendi dünyaya ait model laboratuvarını kurdu ve 5 milyar dolarlık bir değerleme arayışında olduğu söyleniyor. Google’ın DeepMind’ı, Genie üzerinde çalışmaya devam ediyor ve Ağustos ayında, gerçek zamanlı etkileşimli genel amaçlı dünyaya ait modeller geliştiren en son modelini piyasaya sürdü. Decart ve Odyssey gibi girişimlerin tanıtımı ile birlikte, Fei-Fei Li’nin World Labs’ı kendi ticari dünyasına ait modelini, Marble’ı tanıttı. Ekim ayında General Intuition, uzamsal akıl yürütme öğretmek için 134 milyon dolarlık bir başlangıç turu aldı ve video üretim girişimi Runway, Aralık ayında ilk dünyaya ait modelini, GWM-1’i yayımladı.
Araştırmacılar, uzun vadede robotik ve otonomiye potansiyel görse de, kısa vadede bu teknolojinin etkisinin öncelikle video oyunlarında görüleceği öngörülüyor. PitchBook, video oyunlarındaki dünyaya ait modellerin pazarının, 2022-2025 arası 1,2 milyar dolardan 2030’a kadar 276 milyar dolara yükselebileceğini öngörüyor; bu, teknolojinin etkileşimli dünyalar ve daha gerçekçi olmayan oyuncu karakterleri oluşturma yeteneğinden kaynaklanıyor.
Ajansik Ulus
Ajanlar, 2025 yılında öngörülen yüksek beklentileri karşılayamadı; bunun büyük bir nedeni de onları gerçekten çalışma yapılan sistemlerle bağlamanın zor olmasıydı. Araçlara ve bağlama noktalarına erişim olmadan, çoğu ajan pilot iş akışlarında sıkışıp kaldı.
Anthropic’ın Model Bağlam Protokolü (MCP), YZ ajanlarının veritabanları, arama motorları ve API’ler gibi dış araçlarla iletişim kurmasını sağlayan bir “Yapay Zeka için USB-C” olarak, eksik bağlantı unsurunu sundu ve hızla standart hale geldi. OpenAI ve Microsoft, MCP’yi kamuya açık şekilde benimsedi; Anthropic, son olarak bunu Linux Vakfı’nın yeni Ajansik AI Vakfı’na bağışlayarak açık kaynak ajansik araçların standartlaştırılmasına yardımcı olmayı amaçladı. Google da, AI ajanlarını ürünlerine ve hizmetlerine bağlamak için kendi yönetilen MCP sunucularını kurmaya başladı.
MCP, ajanların gerçek sistemlerle bağlantısının zorlaşmasını azaltırken, 2026 yılının ajansik iş akışlarının, demoların ötesine geçip günlük pratiğe geçiş yaptığı yıl olacağını öngörmekteyiz.
Otomasyon Değil, Tamamlama
Daha fazla ajansik iş akışının ortaya çıkması, işten çıkarma endişelerinin artması gibi algılar oluşturabilir; ancak Katanforoosh bunun doğru olmadığını düşünüyor.
“2026, insanların yılı olacak,” diyor.
2024’te, her AI şirketi, insanları işten çıkaracaklarına dair birbirine güvence verdi. Fakat teknoloji henüz buna hazır değil ve dalgalı bir ekonomi koşulunda, bu popüler bir söylem değil. Katanforoosh, önümüzdeki yıl, “Yapay zekanın düşündüğümüz kadar özerk çalışmadığını fark edeceğiz,” dedi ve tartışmaların, yapay zekanın insan iş akışlarını nasıl desteklediği üzerine yoğunlaşacağını belirtti.
Fiziksel Olmak
Küçük modeller, dünya modelleri ve kenar bilgisayarlarının gelişimi, makine öğreniminin fiziksel uygulamalarını mümkün kılacak şekilde uzmanlar tarafından öngörülmekte. “Fiziksel YZ; robotik, otonom araçlar, dronlar ve giyilebilir cihazlar gibi yeni AI destekli cihaz kategorilerinin piyasaya girmesiyle 2026’da ana akıma girecek,” diyor AT&T Ventures’ın başkanı Vikram Taneja, TechCrunch’a verdiği bir röportajda.
Otonom araçlar ve robotik, 2026’da fiziksel YZ için açık uygulama alanları olsa da, gerekli eğitim ve uygulama hala maliyetli. Giyilebilir cihazlar, diğer yandan, tüketici kabulü ile daha az maliyetli bir giriş sunmaktadır. Meta’nın Ray-Ban gözlükleri, bakıldığı nesne hakkında soruları cevaplayabilen asistanlarla teslim edilmeye başlandı ve AI destekli sağlık yüzükleri gibi yeni form faktörleri, daima açık veri işleme konseptini normalleştirmektedir.
“Bağlantı sağlayıcıları, bu yeni cihaz dalgasını desteklemek için ağ altyapılarını optimize etmek için çalışacak ve esnek bağlantı sunabilenler en iyi şekilde konumlanacaktır,” Taneja ekliyor.
