Yapay zeka ürünü geliştirmek istiyorsunuz. Hızlı ilerlemek için tescilli bir öncü modele mi yönelmelisiniz? Daha fazla kontrol için açık bir model üzerine mi inşa etmelisiniz? Kendi versiyonunuzu ince ayarlamalı mısınız? Yerelde mi çalıştırmalısınız? Birden fazla model mi kullanmalısınız? Ekonomi ve yetenekler tekrar değiştiğinde altı ay sonra stratejiyi değiştirmeli misiniz?
Tek bir doğru cevap olmayabilir. Ancak kurucular için yanlış seçim, hemen ardından gelen her şeyi etkileyebilir; maliyet, altyapı, marjlar, farklılaşma, hız ve kontrol.
Bu karar, 13-15 Ekim'de San Francisco'da düzenlenecek TechCrunch Disrupt 2026'nın Builders Stage'inde yapılacak "The Open vs. Closed AI Debate Is Just Getting Started" oturumunun merkezinde yer alıyor. Nvidia'nın Geliştirici Teknolojileri Direktörü Nader Khalil ve Küresel VC Ortaklıkları Başkanı Sydney Sykes tarafından yönetilecek oturumda, açık ve tescilli yapay zeka arasındaki ödünleşmeler ve her iki yaklaşımın kalıcı rekabet avantajı sağlayıp sağlayamayacağı tartışılacak.
Açık modeller hızla ilerledi. Nvidia Temmuz'da, ICML 2026'da kabul edilen 145 makalenin Nemotron açık modelleri ve veri setlerine atıf yaptığını, ayrıca robotik, otonom araçlar ve biyomedikal araştırmalarda diğer Nvidia açık model ailelerini kullanan araştırmalara da yer verildiğini açıkladı.
Aynı zamanda tescilli öncü laboratuvarlar da model yeteneklerini sürekli ileri taşıyor. Sonuç olarak pazar, açık modellerin kullanışlı olup olmadığı sorusundan ziyade, her yaklaşımın ticari açıdan nerede anlamlı olduğuna odaklanıyor.
Nvidia bile basit bir ya da ya da çerçevesini reddediyor. Bu yıl GTC'de CEO Jensen Huang, geleceğin tescilli karşısında açık değil, tescilli ve açık olacağını savundu. Bu ifade kulağa basit geliyor, ancak bir şirketi bu karar etrafında kurmak zorunda kaldığınızda işler karmaşıklaşıyor.
İki model benzer sonuçlar üretebiliyorsa düşük maliyet mi kazanır? Biri verileriniz üzerinde daha fazla kontrol sağlıyorsa ne olur? Yığının daha fazlasına sahip olmak savunulabilirlik yaratır mı, yoksa artık sürdürmeniz gereken bir altyapı mı olur? En iyi model her birkaç ayda bir değişiyorsa ürününüzü tek bir modele ne kadar sıkı bağlamalısınız? Khalil ve Sykes, TechCrunch Disrupt 2026'da bu soruları ele alacak.
Nader Khalil tartışmaya geliştirici ve altyapı perspektifinden yaklaşıyor. Nvidia'nın Geliştirici Teknolojileri Direktörü olarak açık kaynak ve yerel yapay zekadan sorumlu olan Khalil, daha önce Temmuz 2024'te Nvidia tarafından satın alınan yapay zeka altyapı şirketi Brev.dev'i kurucu ortak olarak kurmuştu.
Brev.dev, farklı ortamlarda GPU altyapısına erişimi kolaylaştırmak üzerine kurulmuştu. Nvidia'nın geliştirici dokümantasyonunda araçların, geliştiricilerin yapay zeka yazılımını tek bir hesaplama kaynağına kilitlenmeden genel bulut, özel bulut ve şirket içi altyapıda dağıtmasına olanak sağladığı belirtiliyordu.
Sydney Sykes ise Nvidia'nın Küresel VC Ortaklıkları Başkanı olarak girişim sermayesi ekosistemini tartışmaya getiriyor.
Böylece aynı karar farklı açılardan incelenebiliyor: geliştiricilerin inşa etmek için ihtiyaç duyduğu şey ve şirketlerin yatırım alabilir, ölçeklenebilir işletmeler haline gelmek için ihtiyaç duyduğu şey.
Açık-kapalı tartışmasının arkasında rahatsız edici bir başka soru daha var: Rekabet avantajınız gerçekten nerede yaşıyor?
Rakipler aynı tescilli API'ye erişebiliyorsa farklılaşma başka yerden gelmeli; tescilli veri, iş akışı, dağıtım, müşteri ilişkileri, ürün deneyimi veya uzmanlaşmış teknoloji gibi. Ancak açık bir model seçmek de otomatik olarak size bir hendek kazandırmıyor.
Esneklik ve potansiyel olarak daha fazla kontrol kazanıyorsunuz, ancak dağıtım, optimizasyon ve altyapı kararlarını da siz üstleniyorsunuz. Ekonomi iş yüküne ve ölçeğe bağlı olarak değişebiliyor.
Nvidia bu açık ekosisteme büyük yatırım yapıyor. Mart ayında piyasaya sürülen Nemotron 3 Super, ajansal iş yükleri için tasarlanmış açık 120 milyar parametreli bir model ve şirketler bunu tescilli modellerle birlikte kullanıyor, iki yaklaşımı birbirine karşıt olarak görmüyor. Bu hibrit gerçeklik tartışmanın en ilginç kısmı olabilir.
Bu oturum yapay zeka mühendisleri kitlesinin ötesinde faydalı.
Kurucuysanız seçim marjlarınızı, yatırım alma hikayenizi ve ürün yol haritanızı şekillendirebilir. Yatırımcıysanız, değerin yığın içinde nerede durduğunu anlamak gerçek savunulabilirliği, bir başkasının modeli üzerinde duran ince bir ürün katmanından ayırt etmenize yardımcı olabilir. İş birimi lideriyseniz bu durum satın alma, güvenlik, veri kontrolü, altyapı ve ileride sağlayıcı değiştirme özgürlüğünü etkiler. Geliştiriciler ve öğrenciler içinse bugün alınan teknik kararların etrafında inşa edilen iş modelleriyle nasıl doğrudan bağlantılı olduğunu anlamak için bir fırsat.
Kimse açık ya da tescilli yapay zekanın felsefi olarak hangisinin daha iyi olduğu konusunda soyut bir tartışmaya daha ihtiyaç duymuyor. İnşa edenlerin ihtiyacı olan şey ödünleşmeler hakkında daha net bir anlayış.
Nader Khalil ve Sydney Sykes, Builders Stage'de TechCrunch Disrupt 2026'da bir araya geliyor ve yapay zeka stratejinizde hangi tarafın yer alacağına karar verme zamanı.
