Türkiye'nin yapay zeka hamlesi: 10 milyar dolarlık plan, yerli dil modelleri ve büyüyen ekosistem

Teknolojiyi yıllardır takip eden biri olarak, büyük hedef açıklamalarına temkinli yaklaşmayı öğrendim. Yine de Türkiye'nin yapay zeka alanında 2026'da attığı adımlar, göz ardı edilmesi zor bir tablo çiziyor. Mesele tek bir ürün ya da tek bir şirket değil; ülkenin geleceğine yönelik geniş çaplı ve uzun vadeli bir planlama söz konusu. İşte bu bütünsel yaklaşım, benim ilgimi tek tek gelişmelerden çok daha fazla çekiyor.

On milyar dolarlık ulusal plan

İşin merkezinde ulusal bir strateji var. İstanbul'daki bir zirvede tanıtılan 2026-2030 Yapay Zeka Eylem Planı, 10 milyar dolarlık altyapı yatırımını, yerli sistemlerin kamu tarafından satın alınmasını ve 5 milyon kişiye eğitim verilmesini öngörüyor. Plan; toplumsal farkındalık, yapay zekanın kullanımı, yerli üretim ve yönetişim olmak üzere dört ana başlık altında toplanıyor. Kapsamı itibarıyla oldukça iddialı bir yol haritası.

Yerli dil modelleri önceliği

Planın en dikkat çeken önceliklerinden biri, Türkçe büyük dil modellerinin geliştirilmesi. Yapay zeka ürünü içeriklerin bilgi akışını giderek daha fazla şekillendirdiği bir dünyada, dil modelleri stratejik bir varlık hâline geliyor. T3 Vakfı ile Baykar iş birliğiyle yürütülen T3 projesi ve HAVELSAN'ın kurumsal platformu MAIN, Türkçe çalışabilen ve yerel ihtiyaçlara yanıt verebilen yerli çözümler oluşturma çabalarının öne çıkan örnekleri arasında.

Büyüyen bir ekosistem

Bu çabalar boşlukta ilerlemiyor. TRAI Yapay Zeka Girişim Haritası, Nisan 2026 itibarıyla 25 yeni girişimin eklenmesiyle 482 yapay zeka girişimine ulaştı. Aynı yıl düzenlenen Türkiye Yapay Zeka Zirvesi ise 420'den fazla kuruluştan 1800'ü aşkın katılımcıyı bir araya getirdi. Bu sayılar, alanın yalnızca devlet eliyle değil, girişimciler ve özel sektör tarafından da giderek daha güçlü şekilde sahiplenildiğini gösteriyor.

Savunmadan ilham alan bir model

Stratejinin arkasındaki mantık da açık. Türkiye, savunma sanayisinde yakaladığı teknolojik atılımı yapay zeka alanında da tekrarlamayı hedefliyor. Yani yabancı teknolojiye bağımlılığı azaltıp kendi yeteneklerini inşa etme yaklaşımı, bu kez veri altyapısından dil modellerine ve kamu uygulamalarına taşınıyor. Bir alanda işe yarayan bu yerlileşme mantığının, çok daha karmaşık olan yapay zekada da işleyip işlemeyeceği merak konusu.

Benim sakin değerlendirmem

Tüm bu iddialı hedeflere rağmen temkinimi koruyorum. Geçmişte açıklanan bazı taahhütlerin tam olarak hayata geçmediği hatırlanırsa, asıl sınavın uygulama aşamasında verileceği açıkça görülüyor. Büyük bütçeler ve etkileyici rakamlar, tek başına başarıyı garanti etmiyor. Yine de eğitimi, yerli üretimi ve altyapıyı bir arada ele alan bu yön, bana olgun ve gerçekçi bir tercih gibi görünüyor. Gerisini zaman ve kararlı bir uygulama gösterecek.