Günümüzde yapay zeka, teknolojik gelişmelerin merkezinde yer alan ve birçok alanda dönüşüm sağlayan bir bilim dalı haline gelmektedir. Yapay zeka, insan zekasını taklit eden ve belirli görevleri otomatikleştirme yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesini amaçlayan bir disiplindir. Farklı bilim dallarından beslenen bu teknoloji, özellikle veri analitiği, algoritmik öğrenme yöntemleri ve bilişsel modelleme gibi alanlarda önemli ilerlemeler kaydetmektedir.
Yapay zeka sistemleri, büyük veri analizinden otonom sistemlere, sağlık hizmetlerinden finans sektörüne kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Endüstriyel üretimde otomasyonu artırarak verimliliği yükselten, sağlık alanında hastalıkların teşhisinde yüksek doğruluk oranları sunan yapay zeka, günlük yaşamın ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Bununla birlikte, etik, güvenlik ve iş gücü dinamikleri gibi konular yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte tartışılan önemli meseleler arasında yer almaktadır.
Yapay zekanın temelini oluşturan makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yöntemler, son yıllarda büyük gelişmeler kaydetmekte olup özellikle büyük dil modellerinin (Large Language Models – LLMs) ortaya çıkışı ile birlikte yeni bir döneme girildiğinin habercisidir. LLM’ler, büyük miktarda veriyi işleyerek insan benzeri metinler üretebilen gelişmiş yapay zeka sistemleridir. ChatGPT gibi modeller, doğal dil işleme yetenekleri sayesinde insanlarla anlamlı diyaloglar kurabilmekte, metin yazımı, müzik besteleme, görsel oluşturma ve programlama gibi çok çeşitli alanlarda kullanılabilmektedir. Bu tür yapay zeka tabanlı sistemler, akademik dünyadan sanat ve eğlence sektörüne, iş dünyasından sağlık hizmetlerine kadar pek çok alanda etkisini hızla artırmaktadır. Özellikle yaratıcı üretken yapay zeka modelleri, yazılı içeriklerin oluşturulmasından sanatsal eserlerin üretilmesine kadar birçok alanda insanların iş yapış biçimlerini değiştirmektedir.
Yapay zeka, insan zekasını taklit etmeye yönelik sistemlerin geliştirilmesini amaçlayan disiplinler arası bir araştırma alanı olarak, son yüzyılın en önemli teknolojik devrimlerinden birini temsil etmektedir. Alan Turing’in 1950’de yayımladığı Computing Machinery and Intelligence adlı makalesi, makinelerin düşünme yeteneği hakkında temel soruları gündeme getirmiş ve Turing Testi ile bir makinenin insan benzeri zekaya sahip olup olmadığını değerlendirme yöntemini ortaya koymuştur (Copeland, 2025). 1956 yılında düzenlenen Dartmouth Konferansı ise yapay zekanın bağımsız bir akademik alan olarak tanınmasını sağlamış ve John McCarthy tarafından “Artificial Intelligence” terimi literatüre kazandırılmıştır (Mucci, 2024).
Yapay zekanın erken dönem çalışmaları, satranç oynayabilen ve matematiksel problemleri çözebilen programların geliştirilmesiyle ilerleme kaydetmiş olsa da, 1970’lerde finansal desteklerin azalmasıyla birlikte araştırmaların yavaşlamasına neden oldu. Ancak 1980’lerde, kural tabanlı uzman sistemlerin gelişimi ve ticari kullanımlara entegrasyonu, yapay zekanın yeniden yükselişe geçmesini sağladı. Özellikle Geoffrey Hinton’ın geri yayılım (backpropagation) algoritması üzerine yaptığı çalışmalar, yapay sinir ağlarının eğitim süreçlerini iyileştirerek makine öğrenimi tekniklerinde önemli bir dönüm noktası yarattı (Cbot.com, 2025).
2010’lu yıllardan itibaren büyük veri analitiği, artan hesaplama gücü ve derin öğrenme algoritmalarındaki ilerlemeler, yapay zekanın gelişim hızını artırdı. Özellikle büyük dil modellerinin (Large Language Models – LLMs) yükselişi, doğal dil işleme alanında devrim niteliğinde gelişmelere yol açtı. ChatGPT, Bard, Claude ve Gemini gibi modeller, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilerek insan benzeri metin üretme, soru-cevap sistemleri geliştirme, kod yazma, yaratıcı içerikler üretme gibi birçok alanda kullanım imkânı sunmaktadır. Tüm bunlara Ocak 2025 Deepseek tarafından çıkarılan R1 modeli gibi farklı versiyonlarda dahil olmaktadır (Scott, 2025).
LLM tabanlı uygulamalar metin üretimi ile sınırlı kalmayarak görüntü, ses ve video üretiminde de olağanüstü bir gelişim göstermektedir. Midjourney ve DALL·E gibi sistemler sanat ve tasarım alanında yeni ufuklar açarken, MusicLM gibi yapay zeka tabanlı müzik sistemleri bestecilikte yeni bir dönemi başlattı. Böylece üretken yapay zeka türleri neredeyse tüm alanlara yayılarak uzmanlaşmaya başladı. Bu sayede her alanın kendisine has özelliklerle donatılan yapay zeka uygulamaları insanların üretkenliklerini yeni seviyelere taşımaktadır (Bluemarkacademy.com, 2025).
Bununla birlikte, yapay zekanın hızlı yükselişi etik, güvenlik ve toplumsal dinamikler açısından yeni tartışmaları da beraberinde getirmektedir. Derin sahtecilik (deepfake) teknolojileri, sahte haber üretimi ve yapay zekanın iş gücü üzerindeki etkileri gibi konular, uluslararası düzenleyiciler ve akademik çevreler tarafından yakından incelenmektedir. Ayrıca, yapay zekanın üreticisi tarafından kaynaklanan önyargılar içerebilmesi ve veri gizliliği sorunları, etik çerçevede ele alınması gereken önemli meseleler arasında yer almaktadır.
Yapay zeka sektörünün ekonomik dinamiklerine bakacak olursak küresel ölçekte hızla büyüyerek ekonominin çeşitli alanlarında derin etkiler yaratmaktadır. 2024’de yaklaşık 136.6 milyar dolar olan küresel yapay zeka pazarının, 2025’te 500 milyar dolara ve 2030 yılına kadar 1.85 trilyon dolara ulaşması beklenmektedir. Bu büyüme, yapay zekanın başta sağlık, finans, otomotiv, perakende ve üretim olmak üzere pek çok sektörlerde artan uygulamalarıyla desteklenmektedir. Özellikle bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerinin gelişimi, yapay zeka çözümlerinin entegrasyonunu kolaylaştırmaktadır. Böylece küresel ekonomiye 2030 yılına kadar 15.7 trilyon dolar katkı sağlaması öngörülmektedir. Bu katkının 6.6 trilyon doları iş gücündeki verimlilik artışlarından, 9.1 trilyon doları ise tüketici talebindeki artıştan kaynaklanacağı tahmin edilmektedir. Dahası 2030’a kadar 133 milyon yeni iş oluşturma potansiyeli de bulunmaktadır (Rana ve Kuş, 2024).
Yapay zeka sektörüne yapılan yatırımları incelediğimizde Amerika Birleşik Devletleri (ABD), Avrupa ve Çin arasında şimdiden bir rekabet ortamının oluştuğunu görebilmekteyiz. 2023 yılında Amerikan şirketlerinin yapay zeka sektörüne yatırımları toplamda 67.2 milyar dolar iken en yakın takipçisi olan Çin’de bu rakam sadece 7.7 milyar dolar seviyesindeydi. Onu sırasıyla 3.7 milyar dolarla İngiltere, 1.9 milyar dolarla Almanya, 1.8 milyar dolarla İsveç ve 1.6 milyar dolarla Fransa takip etmekteydi (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, 2024). Lakin piyasaya Kasım 2022’de sürülen ChatGPT gibi LLM bazlı uygulamaların açtığı yeni imkanlar ve ufuklar, yatırımların kısa sürede katlanmasının önünü açtı. 2024’de sadece Microsoft, Google, Meta ve Amazon gibi ABD merkezli teknoloji devlerinin yapay zeka yatırımları 215 milyar doları geçti. Bunun içerisinde Amazon’un kendi sermaye harcamaları 100 milyar doları geçerken bunun büyük bir bölümü yapay zeka altyapısına yöneldi. Dahası Google’ın çatı şirketi olan Alphabet firması 2024’deki 52.5 milyar dolar olan yatırım miktarını 2025’te 75 milyar dolara çıkarmayı planladığını duyurdu (Rattner, 2025).
Yapay zeka yarışında geride kalmak istemeyen ülkelerde de gerek devlet destekli gerekse özel sektör yatırımlarında artışlar görülmektedir. Örneğin ABD’nin en yakın takipçisi olan Çin’de ise yapay zeka sektörüne yapılacak olan yatırımların miktarında önemli artışlar kaydedilmektedir. Bunların arasında en büyük atılımlardan birisi de Eylül 2023’te açıklanan 40 milyar dolarlık devlet destekli bir yatırım fonunun kurulmasıdır. Bu fonun miktarı Mayıs 2024’te 47 milyar dolara çıkarıldı (Zhu, 2023; Reuters, 2024). Lakin ABD’deki gibi yapay zeka modülleri geliştirme yatırımlarının aksine Çin yapay zeka sektörü için hayati öneme sahip olan yarı iletken çip sektörünü geliştirmeye odaklanmaktadır. Oluşturulan bu fonun da büyük bir kısmının yarı iletken sektörünün geliştirilerek Çin’in teknoloji bağımsızlığına katkı sağlaması beklenmektedir. Bu fon, Çin’in bugüne kadar yarı iletken sektörüne yönelik en büyük yatırımı olup, ülkenin kritik teknolojilerde kendi kendine yeterlilik hedefine verdiği önemi açıkça ortaya koymaktadır. Bu yatırımlar, Çin’in uluslararası ticaret kısıtlamalarından kaynaklanan zorlukları aşma ve 2030 yılına kadar yapay zeka alanında küresel lider olma stratejisinin bir parçasıdır (Lin, 2024). Çünkü ABD, ABD Teknolojisini Kullanan Yabancı Şirketler Kanunu gereğince, müttefik ülkelerine ve teknoloji tedarikçilerine Çin’e gelişmiş çip ihracatını engelleyen yaptırımlara uymaları konusunda baskı uygulamaktadır. Bu nedenle Çin’deki yatırımların başını devletin yatırımları çekmekte olup yapay zeka sektörünün daha temel sorunlardan birisi olan çip üretimi ve gelişimine odaklanmaktadır (Lin, 2024).
Bu rekabetin en somut örnekleri arasında sektörün lider firmalarından olan ABD merkezli Nvidia şirketinin gelişmiş H100 çipine rakip olabilmesi için Huawei Technologies şirketinin Ascend 910C’yi üretmiş olmasıdır (Lin, 2024). Dahası Çin’de 2023’de kurulan özel Deepseek yapay zeka şirketinin ABD kısıtlamaları dışında kalan çok daha düşük güçteki grafik kartları ve çiplerle çalışan ve ABD merkezli ChatGPT uygulamasına benzer kalitede servis verdiği iddia edilen R1 modelini 20 Ocak 2025’te piyasaya sürüldü (Soo, 2025). Böylece Çin’in yapay zeka yarışında hem çip üretimi hem de kısıtlamalara rağmen yapay zeka modelleri konusunda yeni yöntemlerle karşı hamlelerini hayata geçirmekte olduğu görülmektedir.
Hızla gelişmekte olan yapay zeka sektöründe yer alabilme yarışında Avrupa Birliği’de (AB) geride kalmamak adına InvestAI adlı büyük ölçekli bir girişim başlatarak, yapay zeka alanındaki gücünü artırmak için toplam 200 milyar avroluk yatırım yapacağını duyurdu. Bu stratejik hamle, Avrupa’nın yapay zeka alanında lider bir konuma gelmesini, küresel rekabette ABD ve Çin ile yarışmasını ve yenilikçiliği teşvik etmesini hedeflemektedir. Proje kapsamında AB, 50 milyar avro kamu fonu sağlayacak ve özel sektör de 150 milyar avroluk ek yatırım yapacaktır. Bu yatırımın çoğunluğunun Airbus, ASML, Siemens, Infineon, Philips, Mistral ve Volkswagen gibi büyük şirketler tarafından yapılması öngörülmektedir (Avrupa Birliği Komisyonu, 2024; Chee, 2025).
InvestAI girişiminin önemli bir kısmı, dört büyük yapay zeka giga fabrikası kurmaya ayrılacaktır. Bu fabrikalar, 100.000 adet ileri düzey çip ile donatılacak ve gelişmiş yapay zeka modellerinin eğitilmesi için gerekli altyapıyı oluşturacaktır. Aynı zamanda, bu tesisler bilim insanları ve teknoloji şirketleri için iş birliği ortamı sağlayarak, gelişmiş yapay zeka modellerinin herkes tarafından erişilebilir olmasını kolaylaştıracaktır. Böylece, yapay zeka teknolojilerinin gelişimi demokratikleşirken, Avrupa genelinde büyük bir teknoloji ekosistemi oluşturulması planlanmaktadır (Avrupa Birliği Komisyonu, 2024). Bu yatırım planından anlaşıldığı üzere AB’nin stratejisi ABD ve Çin’den farklı olarak ortak bir ekosistemin altyapısının oluşturulmasıyla farklı ülkelerin ve şirketlerin bir arada çalışabileceği ve yeniliklerle ürünlerini geliştirebileceği bir ortam hazırlanmasına odaklanmaktadır.
Türkiye’de de yapay zeka alanında önemli gelişmeler yaşanmaktadır. 2024’de Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin Yapay Zeka Girişimleri Haritası (TRAI) tarafından yayınlanan bilgiler bu alandaki girişimci sayısının 379’a çıktığını göstermektedir (dijitalajanslar.com, 2025). Bu rakamı 2017’deki 24 girişimle karşılaştırdığımızda neredeyse 16 kat arttığını görebilmekteyiz. Toplamda ise 1.195 firma faaliyet göstermektedir (Hürriyet, 2024). Tüm bu girişimler içerisinde sayısı en hızlı artanlar üretken yapay zeka alanındaki firmalardır. Ayrıca, üretken yapay zekanın Türkiye ekonomisine yıllık %5 oranında, yani yaklaşık 1,2-1,4 trilyon Türk lirası (50-60 milyar ABD doları) ilave katkı sağlayacağı tahmin edilmektedir. Bu katkının, üretken yapay zeka ile çalışan kişilerin üretkenliğe katkısı, otomasyonla boşa çıkan zamanın yeniden değerlendirilmesi ve yeni katma değerli faaliyetlere yönlendirilmesi gibi faktörlerden kaynaklanacağı belirtilmektedir. Öte yandan Tortoise Global AI indeksine göre de Türkiye’nin yapay zeka kapasitesi içerisinde operasyonel ortamın oldukça uygun olduğu belirtilirken altyapı yatırımlarının ise güçlendirilmesi gerektiği ortaya konulmaktadır (Thelle v.d., 2024).
Türkiye’de yapay zeka alanında yasal düzenlemeler ve teşvik programları giderek artmakta, bu alandaki ekosistemin gelişimine yönelik kapsamlı adımlar atılmaktadır. Haziran 2024’te Türkiye Büyük Millet Meclisi’ne sunulan Yapay Zeka Kanunu tasarısı, yapay zeka teknolojilerinin güvenli, etik ve adil kullanımını sağlamayı, kişisel verilerin korunmasını garanti altına almayı ve gizlilik haklarının ihlalini önlemeyi amaçlamaktadır (Çakmak, 2024; Ercan, 2024). Bu düzenleme, yapay zekanın toplumsal ve ekonomik etkilerini göz önünde bulundurarak, bu teknolojilerin sorumlu bir şekilde geliştirilmesine ve uygulanmasına yönelik önemli bir çerçeve sunmaktadır.
Bunun yanı sıra, yapay zeka ekosisteminin güçlendirilmesi adına çeşitli teşvik ve destek programları hayata geçirilmektedir. TÜBİTAK, yapay zeka projelerini teşvik etmek amacıyla çeşitli mali destek mekanizmaları sunmaktadır. Özellikle 1711 – Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı, müşteri kuruluşların ihtiyaçları doğrultusunda yapay zeka tabanlı ürün ve çözümler geliştirilmesini teşvik etmekte ve Türkiye’deki yapay zeka ekosistemini harekete geçirmeyi hedeflemektedir. Buna ek olarak, 1501, 1507 ve 1511 programları, yapay zeka alanında yürütülen Ar-Ge ve inovasyon projelerine mali destek sağlayarak sektörün gelişimini hızlandırmaktadır (Tubitak, 2024). KOBİ’ler için önemli bir finansman kaynağı olan KOSGEB’in Teknoyatırım Destek Programı ise küçük ve orta ölçekli işletmelerin yapay zeka tabanlı projelerine yönelik hibe ve finansman imkanları sunmaktadır (Kosgeb, 2024).
Eğitim alanında da yapay zeka ekosisteminin gelişimini destekleyici adımlar atılmaktadır. Halihazırda 20 üniversitede dijital ve yapay zeka tabanlı programlar bulunurken, Yükseköğretim Kurulu, 2025 yılı itibarıyla 50 üniversitede daha dijital ve yapay zeka tabanlı programlar açmayı planlamaktadır (Yök, 2025). Bu girişim, Türkiye’de yapay zeka alanında nitelikli insan kaynağı yetiştirilmesine önemli katkılar sunarak, akademi ve sanayi arasındaki etkileşimi artırmayı amaçlamaktadır.
Türkiye, yapay zeka ve teknoloji alanlarında yaptığı yatırımlarla küresel rekabetteki konumunu güçlendirmeye devam etmektedir. Son yıllarda teknoloji girişim ekosistemi büyük bir ivme kazanmış ve 2020-2024 döneminde yaklaşık 4.7 milyar dolar yatırım almıştır (Gönültaş, 2024). Yapay zeka alanında faaliyet gösteren firma sayısı da giderek artmakta olup, bu durum Türkiye’nin yapay zeka ekosisteminin hızla geliştiğini ve desteklendiğini göstermektedir. Özellikle HİT-30 Yüksek Teknoloji Yatırım Programı kapsamında, yüksek öncelikli teknoloji alanlarında özel nitelikli projelere 30 milyar dolar değerinde kapsamlı destek ve teşvikler sağlanmaktadır (Türkiye Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2024). Bu program, Türkiye’nin yüksek teknoloji üretim kapasitesini artırmayı ve katma değerli üretimi teşvik etmeyi hedeflemektedir. Bu yatırımlar sonucunda Türkiye, dünya genelinde en çok yapay zeka yatırımı yapan ilk 20 ülke arasına girmiştir (Yalçın, 2024). Bu sıralama, Türkiye’nin yapay zeka alanındaki potansiyelini ve bu alana verilen önemi ortaya koymaktadır. Tüm bu gelişmeler Türkiye’nin yapay zeka alanındaki hedeflerini güçlendirmek amacıyla Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 2021-2025 Ulusal Yapay Zeka Stratejisi’ne uyumlu olarak gelişmektedir (Moss, 2021). Bu strateji, Türkiye’nin yapay zeka ekosistemini geliştirmeyi ve daha agresif yatırım planlarının temelini oluşturmayı amaçlamaktadır.
Türkiye’deki yapay zeka pazarının 2024 yılından itibaren yıllık %28,72 oranında büyüme göstererek, 2030 yılına kadar 7,37 milyar dolarlık bir pazar büyüklüğüne ulaşması hedeflenmektedir (ERAI, 2024). Savunma sektörü, yapay zeka yatırımlarında öncü bir konumda bulunurken, Aselsan gibi şirketler bu alanda öne çıkmaktadır. Türkiye’deki girişimlerin yatırım çekme ekosistemine dair bazı rakamları ele aldığımızda, 2024’de toplam 577 yatırım turu içerisinde girişimciler 1.41 milyar dolarlık yatırım aldılar. Yapay zeka girişimcileri 715.8 milyon dolarlık yatırım çekerek aslan payına sahip oldular (Ekonomigazetesi.com, 2025). Ayrıca, Türk yapay zeka savunma şirketi RobotEye AI, ARZ Portföy’den 12,5 milyon dolar değerinde yatırım aldı (Yıldırım, 2024). Türkiye Teknoloji Fonu ve Teknoloji ve İnovasyon Fonu gibi girişimler de, yerel inovasyonu desteklemek ve yüksek katma değerli teknolojilere yatırım yaparak ülkenin ekonomik kalkınmasına doğrudan katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Bu yatırımlar ve programlar, Türkiye’nin teknoloji ve yapay zeka alanlarında küresel ölçekte daha rekabetçi bir konuma gelmesine katkı sağlamaktadır. Yapay zeka ve yüksek teknolojiye yönelik bu büyük çaplı yatırımlar, hem yerli hem de uluslararası yatırımcılar için Türkiye’yi cazip bir pazar haline getirmekte ve uzun vadede ülkenin yenilikçi teknoloji ekosistemini güçlendirmektedir.
Sonuç olarak, Türkiye’de yapay zeka alanında hem yasal düzenlemeler hem de teşvik programları aracılığıyla kapsamlı bir ekosistem inşa edilmektedir. Bu gelişmeler, yapay zeka teknolojilerinin güvenli, etik ve etkin bir biçimde geliştirilmesi ve uygulanması için uygun bir zemin hazırlamaktadır. Türkiye, yapay zekanın geniş çapta kullanımı için güçlü bir operasyonel ortama sahip olmakla birlikte, strateji, altyapı ve inovasyon dinamikleri açısından gelişimini sürdürmelidir. Yapay zekadan tam anlamıyla fayda sağlamak için iş gücünün yeniden eğitilmesi, yapay zeka ile ilgili yeni becerilerle donatılması, Ar-Ge faaliyetlerinin artırılması ve ticari atılımların hızlandırılması gerekmektedir. Özetle, yapay zeka sektörü hem küresel ölçekte hem de Türkiye özelinde hızlı bir büyüme göstermekte ve ekonomiye önemli katkılarda bulunmaktadır. Bu büyümenin sürdürülebilirliği için stratejik yatırımların ve politikaların hayata geçirilmesi büyük önem taşımaktadır.
Kaynakça:
Avrupa Birliği Komisyonu (2024). AB, yapay zekaya 200 milyar avroluk yatırımı harekete geçirmek için InvestAI girişimini başlattı. Alınan yer: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_467. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Bluemarkacademy.com (2025). En iyi generative AI uygulamaları nelerdir? Alınan yer: https://bluemarkacademy.com/en-iyi-generative-ai-uygulamalari/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Cbot (2025). Yapay zekanın tarihçesi ve uygulamaları. Alınan yer: https://www.cbot.ai/tr/yapay-zekanin-tarihcesi-ve-uygulamalari/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Chee, Yun, Foo (2025). Von der Leyen, AB’nin yapay zekanın 50 milyar euroluk destek alma çabasında olduğunu açıkladı. Alınan yer: https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/eus-ai-push-get-50-bln-euro-boost-eus-von-der-leyen-says-2025-02-11/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Copeland, Jack (2025). Yapay zekanın tarihçesi. Alınan yer: https://www.britannica.com/science/history-of-artificial-intelligence. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Çakmak.av.tr (2024). Türkiye’de yapay zeka alanındaki ilk kanun teklifi Meclise sunuldu. Alınan yer: https://cakmak.av.tr/makale/turkiyede-yapay-zeka-alanindaki-ilk-kanun-teklifi-meclise-sunuldu/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Dijitalajanslar.com (2025). TRAI yapay zeka girişimleri haritasında girişim sayısı 379’a ulaştı. Alınan yer: https://www.dijitalajanslar.com/trai-yapay-zeka-girisimleri-haritasinda-girisim-sayisi-379-a-ulasti/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Ekonomigazetesi.com (2025). Girişim yatırımlarının gözdesi ‘yapay zeka’ ve ‘biyoteknoloji’. Alınan yer: https://www.ekonomigazetesi.com/sektor-haberleri/girisim-yatirimlarinin-gozdesi-yapay-zeka-ve-biyoteknoloji-56037/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
ERAI (2024). Türkiye’nin sanayi devriminde yapay zeka: üretimin geleceğini dönüştürmek. Alınan yer: https://eraiturkey.com/news/ai-in-turkeys-industrial-revolution/. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Gönültaş, Bahadır (2024). Türkiye’nin teknoloji girişim ekosistemi son 4 yılda 4,7 milyar dolarlık yatırım aldı. Alınan yer: https://www.aa.com.tr/tr/ekonomi/turkiye-nin-teknoloji-girisim-ekosistemi-son-4-yilda-4-7-milyar-dolarlik-yatirim-aldi/3401882. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Hürriyet (2024). Türkiye’de yapay zeka firmalarının sayısı bin 195’e yükseldi. Alınan yer: https://bigpara.hurriyet.com.tr/haberler/teknoloji-haberleri/turkiyede-yapay-zeka-firmalarinin-sayisi-bin-195-e-yukseldi_ID1480512/. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi Başkanlığı (2024). Kobi Teknolojik Ürün Yatırım (Teknoyatırım) Destek Programı. Alınan yer: https://www.kosgeb.gov.tr/site/tr/genel/destekdetay/6443/kobi-teknolojik-urun-yatirim-teknoyatirim-destek-programi. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Lin, Liza ve Huang, Raffaele (2024). Huawei, Nvidia’ya meydan okuyacak ve ABD yaptırımlarını aşacak yeni bir çip hazırlıyor. Alınan yer: https://www.wsj.com/tech/ai/huawei-readies-new-chip-to-challenge-nvidia-surmounting-u-s-sanctions-e108187a. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Moss, Sebastian (2021). Türkiye Ulusal Yapay Zeka Stratejisini açıkladı. Alınan yer: https://aibusiness.com/verticals/turkey-publishes-its-national-artificial-intelligence-strategy. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Mucci, Tim (2024). Yapay zekanın tarihçesi. Alınan yer: https://www.ibm.com/think/topics/history-of-artificial-intelligence. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Rana, Aylin ve Kuş, Aydin (2024). Küresel yapay zeka pazarı 2030’a kadar 1,81 trilyon dolarlık büyüklüğe ulaşacak. Alınan yer: https://www.aa.com.tr/tr/ekonomi/kuresel-yapay-zeka-pazari-2030a-kadar-1-81-trilyon-dolarlik-buyukluge-ulasacak/3413908. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Rattner, Nate (2025). Teknoloji devleri yapay zeka harcamalarını katlayarak artırmaktadır. Alınan yer: https://www.wsj.com/tech/ai/tech-giants-double-down-on-their-massive-ai-spending-b3040b33. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Reuters (2024). Çin yarı iletken sektörünü güçlendirmek için üçüncü fonunu 47.5 milyar dolarla kurdu. Alınan yer: https://www.reuters.com/technology/china-sets-up-475-bln-state-fund-boost-semiconductor-industry-2024-05-27/. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Scott, Mike (2025). ESG İzleme: DeepSeek, yapay zekanın nasıl gelişeceği konusunda derin sorular ortaya koyuyor. Alınan yer: https://www.reuters.com/sustainability/sustainable-finance-reporting/esg-watch-deepseek-poses-deep-questions-about-how-ai-will-develop-2025-02-10/. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Soo, Zen (2025). DeepSeek yapay zeka endüstrisini salladı. Diğer Çin yapay zeka modelleri üzerine kısa bir inceleme. Alınan yer: https://apnews.com/article/china-ai-models-usa-technology-92d10dc20e3110b2774a5bc8f976e8f9. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) (2024).Yapay Zeka İndeks Raporu 2024. Alınan yer: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Thelle, Martin, Lundberg, Thor, Hovmand, Bodil, Woltman, Hans, Virtanen, Laura ve Tranholm-Mikkelsen, Nikolaj (2024). Yapay zekanın Türkiye’deki ekonomik potansiyeli. Alınan yer: https://cms.implementconsultinggroup.com/media/uploads/articles/2024/Üretken-yapay-zekanın-Türkiye’deki-ekonomik-potansiyeli/Yapay-zekanın-Türkiye’-deki-ekonomik-potansiyeli.pdf. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (2024). Ulusal Destek Programları. Alınan yer: https://tubitak.gov.tr/tr/destekler/sanayi/ulusal-destek-programlari. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Tutan, Ercan (2024). Yapay zekanın idari yargıda kullanılması. Bilişim Hukuku Dergisi, 2024 (2), 1-98. Alınan yer: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4002065. Erişim tarihi: 05.02.2025.
Türkiye Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2024). Yüksek Teknoloji Yatırım Fonu Hit-30. Alınan yer: https://hit30.sanayi.gov.tr/. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Yalçın, Funda (2024). Türkiye, yapay zeka yatırımlarında dünyada ilk 20’ye girdi. Alınan yer: https://fintechtime.com/2024/03/turkiye-yapay-zeka-yatirimlarinda-dunyada-ilk-20ye-girdi/. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Yıldırım, Göksel (2024). Türk yapay zeka savunma firması 12,5 milyon dolar değerlemeyle yatırım aldı. Alınan yer: https://www.aa.com.tr/en/artificial-intelligence/turkish-ai-defense-firm-secures-investment-at-valuation-of-125m/3196076. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Yükseköğretim Kurulu (2025). Yükseköğretim Kurulu Başkanı Özvar duyurdu: Dijital ve yapay zekâ temelli programları bulunan üniversite sayısı 20’den 70’e çıkıyor. Alınan yer: https://www.yok.gov.tr/Sayfalar/Haberler/2025/yapay-zeka-bolumleri-olan-universite-sayisi.aspx. Erişim tarihi: 06.02.2025.
Zhu, Julie, Huang, Kevin, Mo, Yelin ve Liu, Roxanne (2023). Özel haber: Çin, çip endüstrisini canlandırmak için 40 milyar dolarlık devlet fonu başlatacak. Alınan yer: https://www.reuters.com/technology/china-launch-new-40-bln-state-fund-boost-chip-industry-sources-say-2023-09-05/. Erişim tarihi: 04.02.2025.
Not: Bu blogda ifade edilen görüşler yazarın kendi görüşleri olup Enstitü’nün yayın politikasını yansıtmamaktadır.