Google'ın Transformer'ı icat edip GPT'nin altyapısını oluşturmasına rağmen OpenAI'nin ürünleşme ve ölçek konusundaki kararlarıyla nasıl öne çıktığını keşfedin; bu, inovasyonun bilimden ürüne nasıl geçtiğine dair dersler içerir.
Google AI'ı "kaçırmadı"; aslında mevcut dalgayı mümkün kılan büyük bir parçayı icat etti—ve sonra bir başkasının bunu tanımlayan ürüne dönüştürmesine izin verdi.
Google araştırmacıları Transformer mimarisini yarattılar; GPT modellerinin arkasındaki ana fikir buydu. 2017'de yayımlanan “Attention Is All You Need” makalesi, dilin akıcı bir şekilde anlaşılması ve üretilmesi için çok büyük modelleri nasıl eğitebileceğimizi gösterdi. Bu çalışma olmasaydı, bildiğimiz şekliyle GPT var olmazdı.
OpenAI'nin başarısı sihirli yeni bir algoritma değil; bir dizi stratejik karardı: Transformer'ları çoğu kişinin pratik gördüğünden çok daha öteye ölçeklendirmek, devasa eğitim çalışmalarıyla eşleştirmek ve sonucu kullanımı kolay API'ler ve nihayetinde yüz milyonlarca insanın AI'ı somut hissetmesini sağlayan ChatGPT gibi bir tüketici ürünü olarak paketlemek.
Bu makale o seçimleri ve ödünleşmeleri ele alıyor; gizli dramlar veya kişisel kahramanlıklar üzerine değil. Google'ın araştırma kültürünün ve iş modelinin neden BERT-benzeri modellere ve aramada artımlı iyileştirmelere öncelik verdiğini, OpenAI'nin ise genel amaçlı üretken sistemlere çok daha riskli bir bahis oynadığını izliyor.
Aşağıda inceleyeceğiz:
AI stratejisi—araştırmanın nasıl ürüne, ürünün nasıl kalıcı avantaja dönüştüğünü umursuyorsanız—bu hikaye en iyi makaleye sahip olmanın ötesinde neyin önemli olduğuna dair bir vaka çalışmasıdır: en net bahisleri yapmak ve göndermeye cesaret etmek.
Google modern makine öğrenimine veri ölçeği ve dağıtık sistemlere optimize edilmiş mühendislik kültürü gibi iki büyük yapısal avantajla girdi. Bu altyapıyı AI'ya çevirdiğinde, alanın çekim merkezi haline hızla geldi.
Google Brain 2011–2012 civarında Jeff Dean, Andrew Ng ve Greg Corrado tarafından başlatılan yan bir proje olarak ortaya çıktı. Ekip, Google veri merkezlerini kullanarak çoğu üniversitenin erişemeyeceği büyüklükte modeller eğitmeye odaklandı.
DeepMind 2014'te yüksek profilli bir satın almayla katıldı. Google Brain ürünlere ve altyapıya daha yakınken, DeepMind uzun vadeli araştırmalara yöneldi: pekiştirmeli öğrenme, oyunlar ve genel öğrenme sistemleri.
Birlikte, Google'a benzersiz bir AI motor odası verdiler: biri Google'ın üretim yığınıyla gömülü, diğeri ise aylar hatta yıllar süren araştırmalara odaklı.
Bir dizi kamu zaferi Google'ın konumunu pekiştirdi:
Bu zaferler, en iddialı AI problemleri üzerinde çalışmak istiyorsanız Google veya DeepMind'e gitmeniz gerektiğini birçok araştırmacıya ikna etti.
Google, dünyanın AI yeteneklerinin olağanüstü bir kısmını bir araya topladı. Geoffrey Hinton gibi Turing Ödülü sahipleri ve Jeff Dean, Ilya Sutskever (OpenAI'ye gitmeden önce), Quoc Le, Oriol Vinyals, Demis Hassabis ve David Silver gibi kıdemli isimler az sayıda organizasyon ve binada çalışıyordu.
Bu yoğunluk güçlü geri besleme döngüleri yarattı:
Elit yetenek ve ağır altyapı yatırımı birleşimi, Google'ı sınırdaki AI araştırmalarının sıkça kaynağı yaptı.
Google'ın AI kültürü, cilalı tüketici AI ürünlerinden çok yayınlama ve platform inşa etme eğilimindeydi.
Araştırma tarafında normlar şunlardı:
Mühendislik tarafında Google altyapıya kaynak aktardı:
Bu seçimler Google'ın temel işleriyle yüksek düzeyde uyumluydu. Daha iyi modeller ve araçlar doğrudan Search alaka düzeyini, reklam hedeflemesini ve içerik önerilerini geliştirdi. AI bir genel yetenek katmanı olarak ele alındı; tek başına bir ürün kategorisi olarak değil.
Sonuç, AI bilimi ve altyapısında domine eden, bunu mevcut hizmetlere derinlemesine entegre eden ve ilerlemelerini etkili araştırmalarla yayınlayarak duyuran ama yeni, tüketici odaklı AI deneyleri yaratma konusunda temkinli davranan bir şirket oldu.
2017'de küçük bir Google Brain ve Google Research ekibi sessizce alanı yeniden şekillendiren bir makale yayımladı: “Attention Is All You Need” (Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan Gomez, Łukasz Kaiser ve Illia Polosukhin).
Temel fikir basit ama radikaldı: tekrar (recurrence) ve konvolüsyonları atıp sadece attention kullanan dizilim modelleri kurabilirsiniz. Bu mimariye Transformer denildi.
Transformer'dan önce en iyi dil sistemleri RNN ve LSTM tabanlıydı. İki büyük sorunları vardı:
Transformer her ikisini de çözdü:
Pozisyon bilgisi positional encodings ile eklenir; böylece sıra bilgisi yine de bilinmiş olur.
Tüm işlemler paralelleştirilebilir ve yoğun matris çarpımlarına dayandığı için Transformers temiz şekilde ölçeklenir. Bu ölçeklenme özelliği GPT, Gemini ve diğer sınır modellerin bel kemiğidir.
Aynı attention mekanizması metnin ötesine genellenebilir: görüntü yama'larına, ses çerçevelerine, video token'larına uygulanabilir. Bu mimariyi çok modlu modeller için doğal bir temel yaptı.
Kritik olarak, Google makaleyi açıkça yayımladı ve Tensor2Tensor gibi takip çalışmalarıyla mimariyi yeniden üretmeyi kolaylaştırdı. Araştırmacılar ve girişimler dünya çapında detayları okuyup tasarımı kopyalayabildi ve ölçeklendirebildi.
OpenAI tam da bunu yaptı. GPT‑1 mimari olarak bir Transformer decoder yığını ve bir dil modelleme hedefi idi. GPT'nin doğrudan teknik atası Google'ın Transformer'ıdır: aynı self-attention blokları, aynı positional encoding'ler, aynı ölçek bahisleri—ancak farklı bir ürün ve organizasyon bağlamında uygulandı.
OpenAI GPT'yi başlattığında, sıfırdan yeni bir paradigma icat etmiyordu. Google'ın Transformer planını alıp çoğu araştırma grubunun gitmeye cesaret edemeyeceği ya da olanak bulamayacağı kadar ileri taşıyordu.
Orijinal GPT (2018) esasen uzun metin dizilerinde sonraki tokeni tahmin eden basit bir hedefle eğitilmiş bir Transformer decoder'ıydı. Bu fikir doğrudan Google'ın 2017 Transformer mimarisine dayanıyordu; Google çeviri benchmark'larına odaklanırken, OpenAI "ölçeklenmiş sonraki kelime tahmini"ni genel amaçlı bir metin üreticinin temeli olarak gördü.
GPT-2 (2019) aynı tarifi 1.5B parametreye ve çok daha büyük bir web korpusuna ölçeklendirdi. GPT-3 (2020) 175B parametreye sıçradı, trilyonlarca token üzerinde büyük GPU kümelerinde eğitildi. GPT-4 bu paterni daha da ilerletti: daha fazla parametre, daha fazla veri, daha iyi kürasyon ve hesaplama; konuşma biçimli, kullanışlı bir model için RLHF gibi güvenlik katmanlarıyla sarıldı.
Bu ilerleme boyunca algoritmik çekirdek Google'ın Transformer'ına yakındı: self-attention blokları, positional encoding'ler ve katmanlı yapı. Atılım, amansız mühendislik ve saf ölçekti.
Google'ın erken dil modelleri (ör. BERT) anlayış görevlerine—sınıflandırma, arama sıralaması, soru-cevap—yönelirken, OpenAI açık uçlu üretim ve diyalog için optimize etti. Google makaleler yayıp bir sonraki makaleye geçerken, OpenAI tek bir fikri bir ürün hattına dönüştürdü.
OpenAI, Google, DeepMind ve akademik laboratuvarlardan gelen açık araştırmaları doğrudan absorbe etti: Transformer varyantları, optimizasyon püf noktaları, öğrenme oranı taktikleri, ölçek yasaları ve daha iyi tokenizasyon. Sonra OpenAI bu kamu sonuçlarını aldı ve tescilli eğitim çalışmaları ve altyapıya ağır yatırımlar yaptı.
Entellektüel kıvılcım—Transformers—Google'dan geldi. Bu fikri ölçeklendirmeye, bir API sunmaya ve tüketici sohbet ürününe yönelmek ise OpenAI'indi.
Google'ın derin öğrenmeyle erken ticari başarısı, ana para makinesi—arama ve reklamlari—daha akıllı hale getirmekten geldi. Bu bağlam, Transformer gibi yeni mimarileri nasıl değerlendirdiğini şekillendirdi. Arama ve reklamlara açık fayda sunan modelleri tercih etti; BERT mükemmel uyum sağlıyordu.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) encoder-only bir modeldir ve masked language modeling ile eğitilir: cümlenin parçaları gizlenir, model eksik tokenleri her iki taraftaki tam bağlamı kullanarak tahmin eder.
Bu eğitim hedefi Google'ın problemleriyle neredeyse kusursuz uyum sağladı:
Önemli olarak, encoder tarzı modeller Google'ın mevcut retrieval ve sıralama yığınına rahatça uyuyordu. Bunlar yüzlerce başka özellikle birlikte bir alaka sinyali olarak çağrılabiliyordu; böylece aramayı yeniden yazmadan iyileştirme sağlandı.
Google yanıtların güvenilir, izlenebilir ve paraya dönüştürülebilir olmasını ister:
BERT üçünü de arama UI'sını veya reklam modelini bozmadan iyileştirdi. GPT tarzı autoregresif jeneratörler ise mevcut iş modeline daha az belirgin ve doğrudan değer sundu.
Serbest biçimli üretim keskin iç endişeler doğurdu:
Politika incelemelerini geçen iç kullanımlar genellikle yardımcı ve sınırlı oluyordu: Gmail otomatik tamamlama, akıllı cevaplar, çeviri ve sıralama iyileştirmeleri. Encoder modeller sınırlandırılması, izlenmesi ve gerekçelendirilmesi daha kolaydı.
Google'ın çalışır durumda sohbet ve üretken prototipleri olduğunda bile temel soru: Mükemmel doğrudan cevaplar arama sorgularını ve reklam tıklamalarını azaltır mı? oldu.
Bir sohbet deneyimi tek seferde tam bir cevap verirse kullanıcı davranışı değişir:
Liderliğin içgüdüsü AI'yı aramayı güçlendirici bir unsur olarak entegre etmek, onu değiştirmek değil oldu. Bu da BERT'in geldiği yöne uydu—sıralama, zengin snippet'ler ve daha anlamlı sonuçlar—ancak GPT tarzı bir sohbet ürününe yönelik agresif yatırımın önünü kapadı.
Her bir karar mantıklıydı:
Topluca, Google kamuya yönelik GPT‑tarzı ürünlerin ürünleştirilmesine az yatırım yaptı. Araştırma ekipleri büyük decoder modelleri ve diyalog sistemlerini keşfetti, ama ürün ekiplerinin bir sohbet botunu piyasaya sürme konusunda güçlü teşvikleri yoktu: bu bot
OpenAI ise arama imparatorluğunu koruma zorunluluğu olmayan zıt bir bahis yaptı: kusurları olsa bile yüksek kapasiteli, açık erişimli sohbet arayüzünün büyük ölçekli talep yaratacağına inandı. Google'ın BERT ve arama uyumuna odaklanması, tüketiciye dönük üretken araçlarda geç kalmasına yol açtı ve ChatGPT'nin kategoriyi ilk tanımlamasına zemin hazırladı.
OpenAI 2015'te kâr amacı gütmeyen bir araştırma laboratuvarı olarak kuruldu. İlk yıllarda Google Brain veya DeepMind'e benziyordu: makaleler yayınlamak, kod paylaşmak ve bilimi ilerletmek.
2019'a gelindiğinde, sınır modellerin milyarlarca dolarlık hesaplama ve mühendislik gerektireceği anlaşıldı. Tamamen kâr amacı gütmeyen bir kuruluş bunun için fon toplamada zorlanabilirdi. Çözüm: OpenAI LP adında, kârı sınırlı (capped-profit) bir yapı oluşturmak oldu.
Yatırımcılar bir sınır dahilinde getiri elde edebiliyor; yönetim kurulu ise AGI'nin geniş fayda sağlama misyonunu korudu. Bu yapı, büyük finansman ve bulut hesaplama anlaşmaları yapmayı mümkün kıldı.
Pek çok laboratuvar incelikli mimariler veya özel sistemler üzerinde optimize ederken, OpenAI kaba ama net bir bahis yaptı: çok büyük, genel amaçlı dil modellerinin veri, parametre ve hesaplama ölçeği artınca beklenmedik derecede yetenekli olabileceği.
GPT‑1, GPT‑2 ve GPT‑3 basit bir formülü takip etti: çoğunlukla standart Transformer mimarisi, ama daha büyük, daha uzun eğitilmiş ve daha çeşitli metinlerle. Görevler için ayrı modeller yerine prompting ve fine‑tuning ile "bir büyük model, birçok kullanım" yaklaşımına dayandılar.
Bu sadece araştırma duruşu değil, iş stratejisiydi: tek bir API binlerce kullanım durumunu besleyebilirse OpenAI bir platform haline gelirdi.
2020'de piyasaya sürülen GPT‑3 API bu stratejiyi somutlaştırdı. Ağır on‑prem yazılım veya dar kapsamlı kurumsal ürünler yerine OpenAI basit bir bulut API'si sundu:
Bu yaklaşım, girişimler ve işletmelerin UX, uyumluluk ve alan bilgisiyle ilgilenmesine; OpenAI'nin ise daha büyük modeller eğitme ve uyumlamaya odaklanmasına izin verdi.
API ayrıca erken dönemde net bir gelir motoru yarattı. OpenAI, kusursuz ürünleri beklemek yerine ekosistemin kullanım durumlarını keşfetmesine izin verdi ve böylece onlar adına ürün AR‑GE'si yapılmış oldu.
OpenAI sürekli olarak modelleri tam olarak cilalanmadan göndermeyi seçti. GPT‑2 güvenlik endişeleriyle kademeli yayımlandı; GPT‑3 kontrollü bir betayla piyasaya girdi ve bariz kusurlar—halüsinasyonlar, önyargı, tutarsızlık—vardı.
Bu yaklaşımın en net ifadesi 2022 sonlarında çıkan ChatGPT oldu. En gelişmiş modellerden biri değildi ve çok rafine de değildi. Ama sunduğu şeyler şunlardı:
OpenAI modeli özelde sonsuzca ayarlamak yerine kamuyu devasa bir geri besleme motoru olarak kullandı. Koruyucular, moderasyon ve UX haftadan haftaya gerçek kullanım verileriyle evrildi.
OpenAI'nin ölçek bahsi devasa hesaplama bütçeleri gerektiriyordu. Microsoft ortaklığı burada belirleyiciydi.
2019'da başlayan ve yıllar içinde derinleşen işbirliği Microsoft'a:
OpenAI için bu, kendi bulutunu inşa etme veya finanse etme yükünü ortadan kaldırdı. Microsoft içinse Azure'ı farklılaştırmanın ve Office, GitHub, Windows ve Bing'i hızla AI ile donatmanın yolu oldu.
Tüm bu seçimler—ölçek, API‑öncelik, tüketici sohbeti ve Microsoft anlaşması—pekiştirici bir döngüye dönüştü:
OpenAI araştırma makalesi veya temkinli iç pilotların ötesinde, kullanıcıları, veriyi ve nakit akışını hızla ölçekleyerek ilerlemeyi hedefledi.
OpenAI 30 Kasım 2022'de ChatGPT'yi başlattığında, basit bir araştırma ön izlemesi gibi görünüyordu: tek bir sohbet kutusu, ücret duvarı yok ve kısa bir blog yazısı. Beş gün içinde bir milyon kullanıcıyı aştı. Haftalar içinde Twitter, TikTok ve LinkedIn ekran görüntüleri ve kullanım örnekleriyle doldu. İnsanlar tek bir araçla makaleler yazıyor, kod hata ayıklıyor, yasal e-postalar taslaklıyor ve iş fikirleri beyin fırtınası yapıyordu.
Ürün "Transformer tabanlı bir dil modelinin demosu" olarak değil, sadece: "Her şeyi sor. Bir cevap al." olarak sunuldu. Bu netlik teknolojiyi uzman olmayanlar için anında okunur hale getirdi.
Google içinde reaksiyon hayranlık değil alarm seviyesindeydi. Liderlik bir "code red" ilan etti. Larry Page ve Sergey Brin ürün ve strateji tartışmalarına geri çağrıldı. Yıllardır konuşma üzerine çalışan ekipler yoğun incelemeye tabi oldu.
Mühendisler Google'ın ChatGPT'ye yaklaşık yeteneklerde sistemleri olduğunu biliyordu. LaMDA, PaLM ve önceki Meena gibi modeller iç benchmark'larda akıcı konuşma ve muhakeme gösteriyordu. Ama bunlar kapalı araçlar, güvenliğe tabi demolar veya iç prototipler olarak kalmıştı.
Dışarıdan bakıldığında Google'ın hazırlıksız olduğu izlenimi hakim oldu.
Teknik olarak ChatGPT ile Google'ın LaMDA'sı kardeş sayılır: diyalog için ince ayar yapılmış büyük Transformer tabanlı dil modelleri. Fark esas olarak ürün kararlarındaydı.
OpenAI:
Google:
Baskıyı azaltmak için Google Şubat 2023'te Bard'ı duyurdu. Önizleme demo ChatGPT'nin konuşma sihrini taklit etmeye çalıştı.
Ancak öne çıkarılan bir cevap—James Webb Uzay Teleskobu keşifleriyle ilgili—yanlış çıktı. Hata dakikalar içinde fark edildi, Google'ın pazarlama materyalinde yer aldı ve bir günde Alphabet'in piyasa değerinden milyarlar götürdü. Bu olay acı bir anlatıyı pekiştirdi: Google geç kalmış, endişeli ve dikkatsizdi; OpenAI kendinden emin ve hazır görünüyordu.
Acı ironiydi: Model halüsinasyonları ve yanlış bilgiler dil modellerinde iyi bilinen sorunlardı. Fark, OpenAI'nin bunu kullanıcıların zihninde zaten bir "araştırma önizlemesi" ve uyarılarla normalleştirmiş olmasıydı. Google ise Bard'ı cilalı, yüksek riskli bir lansman olarak sundu ve basit bir gerçekle tökezledi.
ChatGPT'nin Google içi sistemlere karşı üstünlüğü sadece daha büyük model veya daha yeni algoritma değildi. Hızlı yürütme ve deneyimin netliği öndeydi.
OpenAI:
Google daha yavaş hareket etti, sıfır hata hedefiyle optimize oldu ve Bard'ı bir öğrenme aşaması yerine parlak bir lansman olarak çerçeveledi. Bard kullanıcılara ulaşana kadar ChatGPT kullanıcıların günlük alışkanlığı olmuştu.
Google içindeki şok sadece OpenAI'nin iyi bir AI'ye sahip olması değildi; çok daha küçük bir organizasyonun Google'ın katkıda bulunduğu fikirleri alıp, insanlar tarafından sevilen bir ürüne dönüştürmesi ve kimin AI'a liderlik ettiği algısını haftalar içinde yeniden tanımlamasıydı.
Google ve OpenAI benzer teknik temellerden başlasa da organizasyonel gerçeklikleri çok farklıydı. Bu fark GPT tarzı sistemlerle ilgili hemen her kararı şekillendirdi.
Google'ın temel işi arama ve reklamlardır; bu motor öngörülebilir, büyük nakit akışları sağlar ve kıdemli teşviklerin çoğu bunu korumaya bağlıdır.
Güçlü bir konuşma modelinin:
tehlikelerinin olduğu görüldü. Varsayılan tutum temkin oldu. Yeni bir AI ürünü, arama veya marka güvenliğine zarar vermeyeceğini kanıtlamalıydı.
OpenAI'de ise nakit ineği yoktu; varlıklarının sürmesi için değerli modeller göndermek, geliştirici ilgisini kazanmak ve büyük hesaplama anlaşmaları imzalamak gerekiyordu. Başlatmamanın riski, erken başlatmanın riskinden daha ağır geldi.
Google antitröst incelemeleri, gizlilik mücadeleleri ve küresel düzenlemelerle yaşamıştı. Bu geçmiş:
neden oldu.
OpenAI güçlü modellerin kamu önünde dağınık olacağını kabul etti. Koruma önlemleri vardı ama ürün riski kabul etme toleransı çok daha yüksekti.
Google'da büyük lansmanlar birçok komite onayından, çapraz organizasyon imzalarından ve karmaşık OKR müzakerelerinden geçer. Bu, Search, Ads, Cloud ve Android'i kesen ürünleri yavaşlatır.
OpenAI kararları küçük bir liderlik grubunda ve odaklanmış bir ürün ekipinde yoğunlaştırdı. ChatGPT, fiyatlandırma ve API yönü gibi kararlar hızlı alınabildi ve gerçek kullanım verisine göre ayarlandı.
Yıllarca Google'ın avantajı en iyi makaleleri yayımlamak ve en güçlü modelleri eğitmekti. Ama başkaları araştırmayı çoğaltabildiğinde üstünlük ürün tarafına kaydı:
OpenAI modelleri bir ürün zemini olarak gördü: API, sohbet arayüzü, kullanıcılardan öğrenme ve sonraki model jenerasyonuna geri besleme. Google ise en yetenekli sistemlerinin çoğunu iç araçlar veya dar demolar olarak tuttu. Ürünleştirmede geç kalındığında OpenAI zaten GPT etrafında alışkanlıklar, beklentiler ve bir ekosistem oluşturmuştu.
Fark, Transformer'ları kim daha iyi anladığı değil; kim o anlayışı yüz milyonlarca kişinin önüne koyacak şekilde yapılandırıldığıydı.
Teknik tarafta Google hâlâ güç merkezi. Altyapıda lider: özel TPU'lar, gelişmiş veri merkezi ağları ve büyük modeller eğitmenin rutin hale gelmesini sağlayan iç araçlar.
Google araştırmacıları mimariler (Transformer, attention varyantları, mixture-of-experts, retrieval-augmented modeller), ölçek yasaları ve eğitim verimliliğinde öncülük etti. Modern büyük ölçekli ML'yi tanımlayan pek çok makale Google veya DeepMind'dan çıktı.
Ancak bu inovasyonun çoğu dokümanlarda, iç platformlarda ve arama, reklam ve Workspace gibi dar kapsamlı özelliklerde kaldı. Kullanıcılar tek bir büyük "AI ürünü" yerine birçok küçük iyileştirme gördü.
OpenAI farklı bir yol izledi. Teknik olarak başkalarının yayımladığı fikirlerin üzerine inşa etti; avantajı bu fikirleri tek, net ürün hattına dönüştürmekti:
Bu paketleme ham model kabiliyetini insanların hızlıca benimseyebileceği bir şeye dönüştürdü. Google güçlü modelleri farklı marka ve yüzeyler altında sundu; OpenAI ise birkaç isim ve akışa odaklanarak dikkat çekti.
ChatGPT patladığında OpenAI, Google'ın daha önce sahip olduğu bir şeyi kazandı: varsayılan zihin payı. Geliştiriciler varsayılan olarak OpenAI üzerinde denedi, öğreticiler onun API'sine göre yazıldı ve birçok girişim "GPT üzerine inşa edilmiş" ürünler olarak sunuldu.
Altta yatan model kalitesi farkı—varsa bile—dağıtım farkının yanında gölgede kaldı. Google'ın teknik üstünlüğü ve araştırma motoru otomatik olarak pazar liderliğine dönüşmedi.
Ders: bilimi kazanmak yeterli değil. Net bir ürün, fiyatlandırma, anlatı ve entegrasyon yolu yoksa en güçlü araştırma motoru bile odakta olmayan bir oyuncu tarafından geride bırakılabilir.
ChatGPT Google'ı ürün yürütmede geride bıraktığını gösterince şirket kamuya açık bir "code red" başlattı. Ardından hızlandırılmış, bazen dağınık ama gerçek bir strateji reseti geldi.
Google'ın ilk cevabı Bard oldu—LaMDA üzerine inşa edilmiş ve sonra PaLM 2'ye yükseltilen bir sohbet arayüzü. Bard aceleyle ve temkinli bir şekilde hissediliyordu: sınırlı erişim, yavaş yayılma ve net ürün kısıtları.
Gerçek reset Gemini ile geldi:
Bu değişim Google'ı "sohbet botlarını deneyen arama şirketi" konumundan "amiral gemisi model ailesine sahip AI-odaklı platform" konumuna taşıdı—her ne kadar algı OpenAI'nın önünden başlamış olsa da.
Google'ın gücü dağıtımdadır; reset bu gücü kullanıcıların zaten bulunduğu yerlere entegre etmeye odaklandı:
Strateji: OpenAI yenilik ve marka kazanımında öne çıktıysa, Google hâlâ varsayılan varlık ve günlük iş akışlarına sıkı entegrasyonla yanıt verebilir.
Google erişimi genişletirken AI İlkeleri ve güvenlik duruşuna sıkı sarıldı:
Bu takas: güçlü koruyucular ve daha yavaş deneyleme vs OpenAI'nin daha hızlı iterasyonu ve ara sıra kamuya açık hatalar.
Model kalitesi açısından Gemini Advanced ve üst seviye Gemini modelleri birçok benchmark ve geliştirici raporunda GPT-4 ile rekabet edebilir görünüyor. Bazı multimodal ve kodlama görevlerinde Gemini önde; bazılarında GPT-4 halen çıtayı belirliyor.
Google'ın geride olduğu alanlar:
Google'ın karşı ağırlığı ise muazzam dağıtım (Search, Android, Chrome, Workspace) ve derin altyapısıdır. Bunları hızla hoş deneyimlere dönüştürebilirse algı farkını kapatabilir veya tersine çevirebilir.
Reset artık Google vs OpenAI ötesinde bir alanda gerçekleşiyor:
Google geç kaldığını kabul edip ciddi bir reset yaptı; bu onu artık üretken AI anından tamamen koparmıyor. Gelecek muhtemelen çok oyunculu: tek kazanan yok, inovasyon ve ürün hızını belirleyecek çok sayıda güçlü oyuncu var.
Bu, kurucular için birkaç güçlü sağlayıcı, güçlü açık model seçenekleri ve sürekli atılma-ödünleşme (leapfrogging) varsayarak strateji tasarlamak anlamına geliyor—tek bir AI yığınına veya markasına tüm bahisleri bağlamak yerine.
Google, kırılmayı icat edip yine de değerin ilk büyük dalgasını kaybedilebileceğini gösterdi. Ders hayranlık duymak değil; bunu tekrar etmemektir.
Her büyük araştırma sonucunu bir ürün hipotezi olarak ele alın.
Yeterince önemli bir sonuç yayınlanmaya değerse, müşteriye yönelik prototiplenmeye de değerdir.
İnsanlar ödüllendirildikleri şeyi yaparlar.
Transformer gibi derin bir fikir bulduğunuzda:
Marka ve güvenlik kaygıları geçerli; ama bunları sürekli gecikme gerekçesi yapmak da yanlıştır.
Kademeli risk modeli oluşturun:
Belirsizliği beklemek yerine kontrollü maruz kalma tasarlayın.
Google başkalarının GPT tarzı sistemler inşa etmesine imkan veren fikirleri ve araçları açtı; sonra büyük kısmını kenarda izledi.
Tek bir vizyoner lidere veya kahraman takıma bağlı kalmayın.
Google'ın en büyük eksiği, kendi keşiflerinin tüketicinin elinde neler yapabileceğini hafife almaktı.
Gelecekteki kırılmalar—ister modellerde, ister arayüzlerde, ister yeni hesaplama pratiklerinde olsun—dünyaya bunları hızla gönderip sahibi olan ekipler tarafından ticarileştirilecektir. Makaleyi yazan değil; ürünü sahiplenen organizasyon bir sonraki dalgayı kontrol eder.
Tam olarak değil, ama Google GPT'yi mümkün kılan temel teknolojiyi icat etti.
Yani Google entelektüel ve altyapı temelinin büyük bölümünü inşa etti. OpenAI ise bu temeli ChatGPT ve API'ler gibi ana akım ürünlere dönüştürerek ilk büyük değeri yakaladı.
Google, araştırma, altyapı ve arama üzerine kademeli iyileştirmeler üzerine odaklanırken; OpenAI tek, genel amaçlı bir ürünü piyasaya sürmeye odaklandı.
Temel farklar:
BERT ve GPT her ikisi de Transformer kullanır, ama farklı işler için optimize edilmişlerdir:
Serbest biçimli üretim Google için markaya, para kazanmaya ve yasal duruma yönelik birkaç risk doğuruyordu.
Başlıca endişeler:
OpenAI üç büyük bahis yaptı ve bunları tutarlı şekilde uyguladı:
Standart Transformer'ları aşırı ölçek (veri, parametre, hesaplama) ile zorladı; mimarileri sürekli değiştirmek yerine ölçek kanunlarına güvendiler.
Gerçek sürpriz ürün ve anlatıdandı, ham model kabiliyeti değil.
Bu, halk algısını tersine çevirdi: "Google AI'da lider" algısından "ChatGPT ve OpenAI AI'yı tanımlıyor" algısına. Google'ın gerçek eksikliği, kendi buluşlarının tüketiciye sunulduğunda ne olabileceğini hafife almaktı.
ChatGPT’nin üstünlüğü benzersiz algoritmalardan çok uygulama ve çerçeveleme kaynaklıydı.
Öne çıkan unsurlar:
Hikaye, derin teknolojiyi dayanıklı bir avantaja dönüştürmenin yollarını gösteriyor:
Büyük şirketler de, küçük girişimler de aynı hatayı yapabilir:
Bunu önlemek için:
Google hâlâ teknik açıdan güçlüdür ve Gemini ile agresif bir reset gerçekleştirdi:
Google'ın halen eksik olduğu alanlar:
Teknik olarak Google geride değildi; ama organizasyonel ve ürün açısından, halk algısı ve benimsenme alanında hamlede daha yavaştı.
BERT (Google):
GPT (OpenAI):
Google, aramayı daha akıllı hale getirmeye odaklandı; OpenAI ise insanlarla doğrudan konuşulabilecek esnek bir dil motoru yaratmaya odaklandı.
Büyüklüğü ve düzenleyici maruziyeti nedeniyle Google, radikal bir sohbet botunu erken ve geniş ölçekli şekilde sunmak yerine AI'yı mevcut ürünlere temkinli şekilde entegre etmeyi tercih etti.
Öncelikli API platformu:
Modelleri erken dönemde basit bir bulut API'si haline getirdiler; binlerce kişi olası kullanım durumlarını keşfetti ve üzerine ürün inşa etti.
Tüketici sohbetini amiral gemisi ürün yapmak:
ChatGPT herkes için AI'yı anlaşılır hale getirdi: "her şeyi sor, bir cevap al". Mükemmelliği beklemeden başlattılar, kullanıcıdan öğrendiler ve hızlı iterasyon yaptılar.
Bu hamleler, kullanıcı → veri → gelir → daha büyük modeller → daha iyi ürünler döngüsünü yarattı ve Google'ın daha yavaş, daha parçalı ürünleştirmesini geride bıraktı.
Google'ın Bard lansmanı ise reaktif, pazarlama ağırlıklı ve görünür hatalara daha az tolere edilebilecek şekilde sunuldu. Yani fark, Google’ın ChatGPT’yi inşa edememesi değil; OpenAI’nin gerçekten bunu piyasaya sürüp kamu önünde öğrenmeyi seçmesiydi.
Özet: teknik liderlik tek başına yeterli değil; ürün sahipliği olmadan bu liderlik kırılgan olur. Başkaları fikirlerinizi ürüne çevirirse, onlar dalganın önünü alır.
Yapmanız gerekenler, Google gibi devasa olmak değil; yapı ve hız konusunda esnek ve cesur olmaktır.
Gelecek muhtemelen çok kutuplu: birkaç güçlü kapalı sağlayıcı (Google, OpenAI vb.) ve hızla gelişen açık kaynak modeller. Google AI'ı "kaybetmedi" ama ilk üretken dalgayı kaçırdı ve sonra pivot yaptı. Yarış artık yalnızca kimin makaleyi önce yazdığı değil; kim daha hızlı uygulama, entegrasyon ve ekosistem derinliği sağlayacağı ile alakalı.
