Geçtiğimiz hafta içinde Decagon CEO'su Jesse Zhang, dikkat çekici bir teoriyle gündeme geldi. "Herkes kurumsal dünyada açık kaynak yapay zeka hakkında yanılıyor" başlığıyla yayımladığı yazısında, yapay zeka ekonomisinin en ilginç çelişkilerinden birine parmak bastı: Olgunlaşan yapay zeka dağıtımları daha hafif modellere geçiş yapıyor; ama pahalı, son teknoloji sınır modellerine yapılan toplam harcama neredeyse kıpırdamıyor.

Bu, sınır modelleriyle açık kaynak modeller arasındaki ilişkiyi düşünmenin yeni bir yolu. Zhang'a göre bu ikisi rakip değil; aksine aynı yaşam döngüsünün iki aşaması. Pahalı sınır modelleri kullanım senaryolarını kanıtlamak için kullanılıyor, ardından bu senaryolar olgunlaştıkça daha ucuz açık kaynak alternatiflere devrediliyor.

Olgunlaşan kullanım alanları hafif modellere kaydıkça, yeni kullanım senaryoları da ortaya çıkmaya devam ediyor; sınır modellerine yapılan toplam harcama ise neredeyse hiç düşmüyor. Sonuç olarak, açık kaynak modellerin yükselişi sınır laboratuvarlarının pastasını küçültmüyor; pastanın kendisi büyümeye devam ediyor.

Zhang bu noktayı destekleyecek çok fazla veri paylaşmıyor, ancak verileri bulmak zor değil. Vercel'in yapay zeka ağ geçidi panosu, yalnızca geçtiğimiz hafta içinde DeepSeek'in token hacminde zirveye yerleştiğini ve şirketin altyapısından geçen tokenlerin üçte birinden fazlasını tek başına işlediğini gösteriyor. Popüler GLM-5.2 modelinin arkasındaki laboratuvar Z.ai ise aynı dönemde dördüncü sıraya yerleşerek dikkat çekici bir çıkış yakaladı.

Ancak toplam token harcamasına bakıldığında tablo büyük ölçüde değişmiyor: Anthropic, platformdaki toplam yapay zeka harcamalarının yarısından fazlasını hâlâ tek başına üstleniyor. Son dönemdeki değişimin büyük kısmı Anthropic'in kendi fiyat artışlarından kaynaklandığı için bu pay geçtiğimiz ay içinde biraz gerilemiş olsa da, düşüş anlamlı düzeyde değil.

Pazarın daha büyük ama biraz daha az kurumsal bir dilimini yansıtan OpenRouter da benzer bir hikâye anlatıyor. Genel kullanımda aslan payı DeepSeek V4Flash'a ait; model haftalık 5,3 trilyon token işliyor. En popüler sınır modeli olan Opus 4.8 ise 2 trilyon token civarında kalıyor. OpenRouter modelleri toplam harcamaya göre sıralamasa da, Opus 4.8'in ortalama token maliyetini V4Flash'ın yaklaşık 23 katı olarak kaydediyor (milyon token başına 1,37 dolar, karşılaştırma için V4Flash'ta yalnızca 6 sent). Bu da Opus'un hâlâ harcamaların aslan payını cebine indirdiği anlamına geliyor.

Bu rakamlar Nvidia'nın yeni oyuncusu Nemotron'u bile içermiyor. Nvidia'nın güçlü endüstri bağlantıları ve modelin kendi esnekliği sayesinde Nemotron, paketin en ön sıralarına fırlamaya hazırlanıyor.

Bu veriler Zhang'ın yapay zeka yaşam döngüsü teorisini tam olarak kanıtlamasa da, en azından bir şeyi net biçimde ortaya koyuyor: Sınır laboratuvarları, özellikle Anthropic, açık kaynakın yükselişinden şu ana kadar ciddi bir darbe yemedi. Bunun bir açıklaması, yapay zeka ile çözülebilir iş hacminin o kadar hızlı büyümesi ki, en üst modellerin erken aşamadaki dağıtımları domine ederek konumlarını koruyabilmesi. Zhang'ın ifadesiyle: "Sınır laboratuvarları keşfi elinde tutmaya devam edecek. Açık kaynak ise giderek üretimi sahiplenecek."

Başka bir açıklama ise şu: Müşteriler açık kaynağa yönelse bile, birçok kullanım senaryosu o kadar karmaşık ki, tamamen daha ucuz alternatiflerle değiştirilemiyor. Hangi açıklama geçerli olursa olsun, modellerin bu iki kademeli ekonomisi, yapay zeka ekosisteminde nispeten kalıcı bir özellik haline gelebilir.

Daha Eylül ayında, temel modelleri geliştiren laboratuvarların sonunda Starbucks'a kahve çekirdeği satar gibi meta bir konuma düşeceğini, yani uygulama katmanının tüm değeri toplayacağını yazıyordum. O öngörünün bazı parçaları gerçekleşti: dikey yapay zeka oyuncuları daha hafif modellere geçti ve "GPT sarmalayıcısı" girişimlerinin ekonomisi büyük ölçüde istikrarlı kaldı.

Ancak aynı zamanda şunu da görüyoruz: Token bazında bakıldığında, sınır sağlayıcıları pazardaki en cazip kısmı, yani premium token fiyatını elinde tutmayı başardı. Ve bunun yakın zamanda değişeceğine dair bir işaret görünmüyor.