Bu hafta All In konferansında podcast ile ilgisi olmayan bir etkinlikte dünya modelleri üzerine bir paneli yönettim ve bu bana yapay zekâ dünyasının en gizemli köşelerinden birine bakma fırsatı verdi. Alandaki büyük oyuncular Yann LeCun’un AMI Labs’ı ve Fei-Fei Li’nin World Labs’ı. Her iki şirket de çokça ses getirdi ve yatırım topladı ama para kazanma konusunda oldukça geride görünüyor. TechCrunch’ın 24 Ocak 2026’da yayımlanan “AI laboratuvarları para kazanmaya çalışıyor mu?” testinde de benzer şekilde düşük puan alıyorlar.
Özünde dünya modelleri mekânsal zekâyı otomatikleştirmekle ilgili. Bu yüzden alan robotikten etkileşimli videoya, daha karmaşık otonom sürüş sistemlerine kadar heyecan verici ve kazançlı pek çok yöne evrilebilir.
Ticari olarak teknolojinin nerede kullanılacağını sormaya başlayınca durum belirsizleşti. Bulabildiğim en yetkili isim, panelde benimle birlikte olan AMI Labs’ın kurucu ortağı ve Dünya Modelleri Başkan Yardımcısı Michael Rabbat oldu. Şirketin tam olarak ne üzerinde çalıştığını sorduğumda çekimser davrandı. “Hazır olduğumuzda konuşuruz” dedi. E-posta üzerinden yaptığı açıklamada durumu netleştirdi: “Hala araştırma ve inşa aşamasındayız, bu yüzden ürün planları veya zaman çizelgesi hakkında kamuya açık konuşmuyoruz.”
AMI bir yıldan daha genç olduğu için sessiz kalması anlaşılabilir. Ancak bu çekingenlik tüm dünya modelleme alanına yayılıyor. World Labs’ın Marble’ı alanda en gelişmiş ürün gibi görünüyor ve gösterimleri doğrudan medya üretimi, video oyunları için keşfedilebilir ortamlar oluşturma ya da CGI efektleri arasında değişiyor. Robotik kullanım alanları da var ama platform genel olarak yetenekleri göstermek için tasarlanmış izlenimi veriyor.
Bu gizlilik şirketlerin tedarikçilerine bile uzanıyor. Aynı konferansta dünya modeli işine veri sağlayan Physicl’in CEO’su Alex de Vigan ile konuştum. Verilerinin neyin inşasında kullanışlı olduğunu bildiğini ama bunun tam olarak ne olduğunu bilmediğini söyledi. “Daha fazla şey anlatmalarını isterim. Ne üzerinde çalıştıklarını bilsek daha faydalı veri üretebiliriz” dedi.
Gizemin bir kısmı dünya modellerinin bir fikir olarak ne kadar çok yönlü olduğundan kaynaklanıyor. En basit hali, otonom sürüş araçlarını çalıştıran yapay zekâ modellerine benzeyen gezilebilir bir dünya haritası. Aynı modelleme yaklaşımı bir Waymo’nun trafikte ilerlemesine yardımcı olabildiği gibi bir insan benzeri robotun kutu taşımasına da yardımcı olabilir ya da birkaç dakikalık video görüntüsünü keşfedilebilir bir ortama dönüştürebilir. AMI, Nabia ortaklığı üzerinden imalat, biyomedikal, robotik ve hatta doktorlar için yapay zekâ yazılımı alanlarına da ayak bastı bile. Elbette bunların hepsini takip etmeyecek ama belki bir ya da iki tanesi öne çıkıyordur?
Dünya modeli teknolojisi üzerine kurulabilecek pek çok uygulanabilir iş olduğu konusunda kimse şüphe duymuyor ve fon toplaması kolay olduğu sürece tek bir alana odaklanma baskısı da yok. Hatta odaklanmamanın iyi bir nedeni var. AMI yarın bir insan benzeri OpenClaw ya da yeni nesil Hollywood görselleştirme sistemi geliştirdiğini duyursa, diğer birçok laboratuvar bir anda alana ilgi duymaya başlar. Kısa sürede laboratuvar, diğer dünya modeli şirketlerinin, yeni laboratuvarların ve hatta OpenAI ile Anthropic’in rekabetiyle karşı karşıya kalır.
Bazı açılardan bu, kolay fonlamanın ters yüzü. Rakipleriniz de fon toplayabiliyor ve sizi radar altında inşa etmeye izin veren aynı para, pazara giden yol netleştiğinde pek çok potansiyel rakibi de finanse ediyor. Rekabet kaçınılmaz olsa bile mümkün olduğunca geciktirmek en iyisi ve bu da tam olarak ne inşa ettiğinizi gizli tutmak anlamına geliyor.
Cixin Liu hayranları bunu karanlık orman senaryosu olarak tanıyacaktır: Ormanda kimlerin olduğunu bilmiyorsanız dikkat çekmemek en iyisidir.
Yazı ilk olarak 18 Eylül 2026’da yayımlandı.
