Yapay Zeka Kod Savaşları Kızışıyor

Bu, The Stepback adlı, teknoloji dünyasından temel bir hikayeyi ele alan haftalık bir bülten. AI kodlama ve vibe-kodlama patlamaları hakkında daha fazla bilgi için David Pierce’i takip edin. The Stepback, abone olanların gelen kutularına sabah 8’de ulaşır. Abone olmak için The Stepback burada.

Kod yazma, AI ile ilgili pek konuşulmadan önce bile büyük bir uygulamaydı. 2021 yazında, dünya “ChatGPT” kelimesini bilmiyorken, Microsoft, kar amacı gütmeyen OpenAI ile ortaklıklarının ilk ürününü piyasaya sürdü: GitHub Copilot adındaki araç, geliştiricilerin kod yazarken onlara önerilerde bulunan bir araçtı. İlk başta iyi çalışmıyordu ve sadece “kısıtlı teknik önizleme” aşamasındaydı, ancak bir milyondan fazla geliştirici denemek için kaydoldu.

Büyük dil modellerinin yazılım geliştirme süreçlerini daha basit ve daha hızlı hale getirebileceği aşikardı. Kodun büyük bir kısmı nispeten yapılandırılmış ve açıktır; programlama dilleri genellikle son derece iyi belgelenmiştir ve eğitim modelleri için çevrimiçi kullanıma sunulmuş devasa bir kod yelpazesi bulunmaktadır. Başlangıçta birkaç firma, LLM’lerin kod yazmayı daha hızlı hale getirebileceğini düşünüyor; tıpkı Google’ın otomatik tamamlama aracı gibi sonraki kelimeyi tahmin ederek. Ancak, bir süre sonra LLM’lerin bazı kodları sizin yerinize yazmasını umut ediyorlardı. Belki de, hepsini!

Yıllardır teknoloji endüstrisindeki birçok şirket, “düşük kod” ve “kod yok” yazılımlarını geliştirmek için mücadele ediyordu. Kullanıcılara sonsuz ayar listeleri ve karmaşık menüler sunmak yerine, insanlar için yazılımlarını kendilerinin oluşturmasını sağlama fikri ortaya atıldı. Uzun bir süre boyunca, bu oldukça sorunluydu: Zapier ve Apple Kısayolları gibi karmaşık iş akışları oluşturma araçları ortaya kondu; veya Notion ve Airtable gibi, anlaşılması zor olabilen çok esnek yazılımlar ortaya çıktı.

Erken dönemlerde bile, AI kodlama araçlarının bir gün iyi bir iş modeline dönüşebileceği çok açıktı. Geliştiriciler pahalıdır; ürün yaratımı uzun zaman alır. Şirketlerin daha az geliştirici istihdam etmesine veya geliştiricilere daha verimli hale gelmelerine yardımcı olabilecek her araç, yazılım şirketlerine kolayca satılabilir görünüyordu. Eğer teknoloji işe yararsa, ürünler kendiliğinden satılacaktır. Cursor ve Windsurf gibi şirketler, AI kodlama araçları etrafında iş kurmaya çalışırken, OpenAI, Google, Anthropic ve diğerleri, geliştiriciler için yeni ürünler geliştirmeye başladılar.

Başlangıçta, AI kodlama araçlarına güven duyulmazdı. Birkaç yıl boyunca, belki birkaç satırı tamamlayabilirlerdi ama her zaman kontrol edilmesi gerekiyordu. 2023 yılının sonlarında Simon Willison, bir programcı ve blog yazarı olarak LLM’leri “garip kodlama stajyerleri” olarak tanımladı. Bu stajyerlerin kodlayıcıları daha çok yönlü ve güçlü hale getirip getiremeyeceğini veya sonunda onların yerini alıp alamayacağını sorguladı.

2025’in başlarında, Anthropic, Claude Code adında bir ürün çıkardı ve bu, birçok insan için bu sorunun çok daha acil hale gelmesini sağladı.

2025’in sonlarında, Anthropic yeni bir sürüm geliştirdi olan Claude LLM, Opus 4.5 adını taşıyor. Anthropic’in kıyaslamalarına göre, şimdiye kadar yapılmış en iyi Claude modeli olsa da, bazı çığır açan AI teknolojisi gelişmelerinden biri gibi görünmüyordu. Ancak birkaç hafta sonra, tatil döneminde birkaç serbest saati olan geliştiriciler, yeni modeli Claude Code’da test etmeye başladılar ve neredeyse evrensel bir sonuçla karşılaştılar: çalışıyor. Önceden dikkatlice komut vermek ve incelemek zorunda kaldığınız bu araç, bir kaç cümleyi çalışan bir prototipe dönüştürebilir hale geldi. Claude Code’un yaratıcısı Boris Cherny, AI’in kodunun yüzde 100’ünü yazdığını belirtmişti. “Bu, benim için herkes için olduğu kadar şaşırtıcıydı,” dedi The Verge ile bu yıl önceki bir görüşmesinde. Kodlama aracı olarak mümkün görünmeyen bir şekilde, Claude Code viral oldu.

Claude Code, yazılım dünyasının hayal gücünü bir hayli yakalamış olabilir, ancak Anthropic’in rakipleri de geride kalmadı. OpenAI’nin Codex’i, 2025’te Claude Code’un birkaç ay sonrasında piyasaya sürdü ve güçlü, popüler bir kod yazma aracı haline geldi. Google, Gemini modeli için bir komut satırı arayüzü başlattı ve son zamanlarda AI Studio uygulamasına daha fazla kodlama özelliği ekledi.

Artık AI kodlama, ilk gerçekten ana akım AI kullanım durumu gibi görünüyor — ayrıca potansiyel olarak büyük bir AI iş modeli. Claude Code’un bu anı, Anthropic için gelirde bir patlama yaşanmasını sağladı; OpenAI’nin en üst düzey yöneticilerinden biri yakın zamanda ekibine “yan görevlerden” vazgeçip Anthropic ve Claude Code ile rekabet etmeye odaklanmasını söyledi. Hem OpenAI hem de Anthropic, bu yıl halka açılmayı planlıyor, bu da her iki şirketin de topladıkları milyarlarca dolar ve tükettikleri milyarlar üzerindeki hesaplarını gösterecek bir şeye ihtiyaç duyacağı anlamına geliyor. Görünüşe göre herkesin en iyi fikri kod yazmak.

Adaletli olmak gerekirse, bu denklemi öncelemek oldukça mantıklı bir tahmin. Silikon Vadisi’ndeki şirketler, aniden çalışanlarını en çok token kullanımı için rekabet etmeye zorluyor ve GPU erişimini işe alım aracı olarak kullanıyorlar, ayrıca AI harcamalarını duyurmakla övünüyorlar. Nvidia CEO’su Jensen Huang, yüksek ücretli bir mühendisin yılda 250 bin dolar değeri AI tokenları harcamadığından endişelenmesi gerektiğini ifade etti. Geliştiriciler AI kodlama araçlarının kariyerlerini sona erdireceğinden korksalar da, onları en hızlı şekilde benimsemek için bir yarış startedir. 2025’teki bir çalışma, katılımcıların yüzde 98’inin AI kodlama araçlarını “haftada birkaç kez” kullandıklarını buldu.

Geliştiricilerin yanı sıra başka insanlar da bu araçlardan yararlanıyor. 2025 Şubatında, AI endüstrisinin bir veterineri olan Andrej Karpathy, “vibe coding” terimini yarattı. “Bir proje veya web uygulaması oluşturuyorum,” yazdı X’te, “ama bu gerçek bir kodlama değil – ben sadece şeyler görüyorum, şeyler söylüyorum, şeyler çalıştırıyorum ve kopyala-yapıştır yapıyorum ve çoğu zaman çalışıyor.”

Karpathy’nin daha akıllıca bir ifade bulamaması üzücü, çünkü vibe coding terimi öne çıktı. Adı ve fenomeni: kod yazamayan veya yazmakta zorlanan birçok kişi, aniden işlevsel yazılımları kendileri oluşturmaya başladı. Bu kişilerin bir kısmı, aksi takdirde sunumlar veya Figma mockupları yaparlardı; düşük işlevselliğe sahip prototipler yeterli olmaktaydı ve bu kodlama araçları, düşük işlevselliğe sahip prototipler oluşturmada oldukça yetkin olduklarını kanıtladılar. Ancak vibe coding’in bazı riskleri de var; kötü kodun neden olabileceği sorunlar ve bu araçlara bilgisayarınıza ve verilerinize erişim izni vermekle ilgili riski içermektedir. Sisteme güvenmek ile çıktıyı doğrulamak arasındaki fark oldukça büyük.

Yazılım geliştirici krizi daha yeni başlıyor. Silikon Vadisi’ndeki şirketler, genellikle AI’yi Bahane göstererek, binlerce çalışanını işten çıkarıyor. “Kısıtlı bir ekip; geliştirdiğimiz araçları kullanarak daha fazla iş yapabiliyor ve bunu daha iyi gerçekleştirebiliyor,” yazdı Block CEO’su Jack Dorsey, şirketin yüzde 40’ının işten çıkarıldığını açıklayan bir notta. “Ve zeka aracının yetenekleri her hafta daha da artıyor.” Block’un durumu ve diğer birçok yerde, AI, pandemi dönemindeki aşırı istihdamın bir tür bahane olabilir, ancak teknoloji endüstrisi, net bir şekilde üretkenliği artırmanın ve iş gücünü azaltmanın yolu olarak AI’ya odaklanıyor.

AI kodlama araçları geliştikçe, yazılım işinde de büyük bir dönüşüm yaşanabilir. Başkalarının yazılımlarına neden binlerce doları harcayasınız ki Claude Code sizin için, tam istediğiniz gibi inşa etsin? Bunun bazıları SaaSpocalypse olarak adlandırıyor ve yazılımları değerleme şeklimizi köklü bir şekilde yeniden düşünmeyi öngörüyor. Diğerleri ise AI odaklı her şeyi yapabilen başarılı bir yeni nesil girişim için uygun olduğumuzu düşünüyor. Ancak bazıları bunun abartıldığını öne sürüyor ve Salesforce’un oldukça iyi olacağını söylüyor. Sonuç olarak, yazılım endüstrisi, hayal edilemeyecek yüksekliklere ve değerlere ulaşmasına rağmen, aniden sarsıntılı bir zemin üzerinde gibi görünüyor.

Geliştirici spektrumunun diğer ucunda ise vibe coderlar var. Çoğu insan için, mevcut en basit AI kodlama araçları bile fazla. Kod okumak zorunda kalıyorsunuz; Terminal erişimi gerektiriyor; az çok herkesin bilmesi gereken cevapları gerektiriyor. AI kodlama hala pek çok hata, büyük gizlilik sorunları ve kötü niyetli kişilerin bunları nasıl istismar edebileceği ile ilgili birçok risk barındırıyor.

Claude Cowork gibi ürünlerle, Anthropic, Claude Code’un teknolojisini daha erişilebilir ve daha az korkutucu hale getirmeye yönelik denemelere başladı — sadece bilgisayarınızdaki bazı dosyalara erişim veriyorsunuz ve onu çalışmaya bırakıyorsunuz. Perplexity Computer gibi ürünler, insanların LLM’lere cihazlarındaki her şeye erişim verip veremeyeceklerini araştırıyor, böylece AI araçları dosyaları düzenleyebilir, mesajları cevaplayabilir, hatta sizin adınıza alışveriş yapabilir. Temel teknoloji işe yaramaya başlıyor, ancak bu araçların nasıl kullanılacağı ve insanların bunu isteyip istemeyeceği net değil.