Yapay zeka geliştiricisi Anthropic kısa süre önce, 2024 Aralık ayında yaklaşık 1 milyar dolar olan yıllıklandırılmış gelirinin önemli ölçüde artarak 3 milyar dolara ulaştığını bildirdi.
Sadece beş ayda gerçekleşen bu sıçrama, yapay zeka hizmetlerine yönelik kurumsal talebin arttığını gösteriyor.
Kaynaklara göre, şirketin yıllıklandırılmış geliri 2025 Mart’ına kadar 2 milyar doları aşmıştı.
Anthropic’in büyümesi, özellikle kod oluşturma konusunda, şirketler tarafından geniş çapta kullanılan yapay zeka modellerinden kaynaklanıyor.
San Francisco merkezli şirket, Alphabet ve Amazon tarafından destekleniyor ve bu yılın başlarında 3,5 milyar dolarlık bir finansman turunu tamamladıktan sonra 61,4 milyar dolar değerlemeye ulaştı.
Rakip OpenAI’nin 2025’in sonuna kadar 12 milyar doları aşan gelir elde etmesi beklenirken, bir girişim kapitalisti Anthropic’in büyüme hızının SaaS şirketleri arasında “eşi görülmemiş” olduğunu belirtti.
Yapay Zeka Kurumsal Benimsenmesi, Yıllarca Süren Deneylerden Sonra Dönüm Noktasına Ulaştı
Anthropic’in olağanüstü gelir artışı, daha geniş pazarın yapay zeka deneylerinden uygulamaya geçişini işaret ediyor.
Sadece beş ayda 1 milyar dolardan 3 milyar dolara yükselme, şirketlerin %63’ünün yapay zeka benimsenmesinin gelir artışına yol açtığını ve yüksek performans gösterenlerin yapay zekayı beş veya daha fazla işlevde uyguladığını bildiren McKinsey’in bulgularıyla uyumlu bir hızlanmayı temsil ediyor.
Bu hızlı büyüme, erken benimseme aşamalarıyla çelişiyor. Avanade’nin araştırmasına göre, 2018 gibi erken bir tarihte, kuruluşların hala %44’ü kavram kanıtlama aşamasındaydı.
Yapay zeka kurumsal pazarı beklenenden daha hızlı olgunlaşıyor ve şirketler pilot programlardan tam ölçekli konuşlandırmaya geçiyor; bu, yöneticilerin geride kalma korkusunu yansıtıyor (Avanade’nin araştırmasında, katılımcıların %85’i yapay zeka benimseme hızının yavaş olmasından endişe duyuyordu).
Uygulama sürecinde belgelenmiş birçok zorluğa rağmen bu hızlanma yaşanıyor ve bu da şirketlerin veri kalitesi sorunlarının, yetenek boşluklarının ve benimsemeyi daha önce yavaşlatan entegrasyon zorluklarının üstesinden gelmenin yollarını bulduğunu gösteriyor.
Hızla gelişen yapay zeka alanında, Anthropic’in katlanarak büyümesi, piyasadaki önemli bir dinamik kaymayı gösteriyor. Bu büyümesadece tesadüfi bir başarı öyküsü değil, işletmelerin yapay zekaya bakış açısında temel bir değişimin yaşandığının açık bir göstergesi. Yıllardır yapay zekanın potansiyeliyle ilgili artan bir ilgi var ve birçok şirket operasyonları nasıl kolaylaştırabileceğini, karar almayı nasıl geliştirebileceğini ve inovasyonu nasıl yönlendirebileceğini araştırarak yapay zeka ile deneyler başlattı. Ancak sadece deney yapmak ile yapay zekayı iş süreçlerine gerçekten entegre etmek arasında önemli bir fark var. Anthropic’in hızlı gelir artışı, giderek daha fazla şirketin bu farkı başarıyla kapattığını ve yapay zeka yatırımlarından somut ekonomik faydalar elde etmeye başladığını gösteriyor.
McKinsey’in araştırması, şirketlerin önemli bir kısmının zaten gelir artırmak için yapay zekayı kullandığını belirterek bu eğilimi daha da doğruluyor. Özellikle, yapay zeka teknolojilerini kuruluş genelinde uygulayan şirketler daha büyük gelir artışı gösterdi; bu da yapay zekanın stratejik ve kapsamlı bir şekilde uygulanmasının dönüştürücü sonuçlar doğurabileceğini gösteriyor. Bu bulgular sadece teorik spekülasyonlar değil, şirketlere yapay zeka benimseme stratejilerine öncelik vermeleri için ikna edici bir gerekçe sunuyor. Yapay zeka giderek daha yaygın hale geldikçe, yapay zekayı etkili bir şekilde entegre edebilenlerin rekabette öne çıkma, yeni büyüme fırsatlarını yakalama ve sektör gelişmelerinin ön saflarında yer alma olasılığı daha yüksek olacaktır.
Ayrıca, yapay zeka kurumsal pazarının mevcut durumu birkaç yıl öncekiyle keskin bir tezat oluşturuyor. 2018’de, kuruluşların önemli bir kısmı hala yapay zeka kavram kanıtlama aşamasındaydı ve bu da yapay zeka teknolojilerinin yaygın entegrasyonunun hala uzak bir olasılık olduğunu açıkça gösteriyordu. Kavram kanıtlamaları, yapay zeka çözümlerinin fizibilitesini ve potansiyelini değerlendirmeyi amaçlıyordu, ancak genellikle yapay zekanın gerçek dünyadaki ortamlarda tam ölçekli konuşlandırılmasını ve çalıştırılmasını içermiyordu. Bu sınırlama, işletmelerin yapay zeka yeteneklerinden tam olarak yararlanmasını engelledi ve o sırada yapay zeka benimseme hızının neden daha yavaş olduğunu açıklıyor.
Ancak, durum önemli ölçüde değişti. Günümüzde yapay zeka kurumsal pazarı beklenenden daha hızlı olgunlaşıyor ve giderek daha fazla işletme kavram kanıtlamalardan tam ölçekli konuşlandırmaya geçiyor. Bu kayma, şirketlerin sadece yapay zekanın potansiyeline güvenmekle kalmayıp, aynı zamanda yapay zekayı büyük ölçekte uygulamak için etkili stratejiler ve altyapılar geliştirdiğini gösteriyor. Bu kayma, yapay zeka teknolojilerinin artan erişilebilirliği, veri kullanılabilirliğinin artması ve yapay zeka çözümlerini anlama ve uzmanlık konusundaki gelişmeler de dahil olmak üzere çeşitli faktörlerden kaynaklanmaktadır.
Yöneticilerin yapay zeka benimseme hızının yavaş olmasından duyduğu endişe, yapay zeka benimsenmesinin hızlanmasını daha da sağladı. Avanade’nin araştırmasına göre, yöneticilerin büyük çoğunluğu yapay zekayı yeterince hızlı benimseyememekten endişe duyuyordu. Bu endişe yersiz değil, çünkü yapay zekanın çeşitli sektörlerde iş modellerini bozma potansiyeline sahip olduğunun farkındalığını yansıtıyor. Yapay zekayı benimsemeyen şirketler, kendilerini dezavantajlı bir durumda bulabilir ve yapay zeka kullanan rakiplerle rekabet etmekte zorlanabilirler. Bu endişeden yola çıkarak, şirketler yapay zeka girişimlerine öncelik vermeye ve yapay zeka uygulamalarını hızlandırmanın yollarını aktif olarak aramaya zorlanıyor.
Uygulama sürecinde bilinen zorluklara rağmen, yapay zeka benimsenmesinin hızlandırılmış bir şekilde gerçekleşmekte olduğunu belirtmek önemlidir. Yapay zeka çözümlerinin uygulanması karmaşık olabilir ve veri kalitesi sorunları, yetenek boşlukları ve entegrasyon zorlukları gibi sorunların çözülmesini gerektirir. Veri kalitesi, yapay zeka modellerinin doğruluğu ve güvenilirliği için kritik öneme sahiptir ve şirketler genellikle verilerinin kalitesini ve bütünlüğünü sağlama konusunda zorluk çekerler. Ayrıca, yapay zeka çözümleri tasarlama, geliştirme ve konuşlandırma becerilerine ve uzmanlığına sahip profesyonellere yönelik yüksek bir talep vardır. Son olarak, yapay zeka sistemlerini mevcut BT altyapısıyla ve iş akışlarıyla entegre etmek karmaşık ve zaman alıcı olabilir.
Bu zorluklara rağmen, işletmeler bu engelleri aşmak ve yapay zeka benimsemesini hızlandırmak için kararlıdır. Bu, işletmelerin daha olgun hale geldiğini ve yapay zeka uygulamasıyla ilişkili karmaşıklıkların üstesinden gelmek için daha donanımlı olduğunu gösteriyor. İşletmeler, yapay zeka çözümlerinin başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlamak için veri yönetimi çerçeveleri uygulamaya, yapay zeka profesyonellerini eğitmeye ve sağlam entegrasyon stratejileri geliştirmeye yatırım yapıyor. Bu uygulama zorluklarını çözerek, işletmeler yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir ve yapay zeka odaklı dönüşümlerin tüm faydalarını elde edebilir.
Yapay Zeka Piyasası, Herkese Uyan Tek Bir Yaklaşım Yerine Uzmanlaşmış İş Modellerine Doğru Evrimleşiyor
Bu makale, başlıca yapay zeka şirketlerinin iş modellerindeki belirgin farklılıkları vurguluyor: Anthropic kurumsal satışlara, OpenAI ise tüketiciye yönelik bir iş kurmaya odaklanıyor.
Bu uzmanlaşma, gelir yapılarına yansıyor: Anthropic’in gelirinin yaklaşık %85’i kurumsal yönelik API hizmetlerinden gelirken, OpenAI’nin gelirinin %73’ü tüketici sohbet robotu aboneliklerinden ve sadece %27’si API kullanımından geliyor.
Farklı yaklaşımlar, ilk genel ürünlerin sonunda belirli müşteri gruplarına yönelik uzmanlaşmış çözümlere ayrıldığı teknoloji piyasasındaki tarihsel modelleri yansıtıyor.
Yapay zeka pazarı, 2025’teki 757,58 milyar dolardan %19,20’lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla 2034’e kadar beklenen 3,68 trilyon dolarlık değere doğru genişledikçe, bu uzmanlaşma kritik öneme sahip ve farklı segmentlerde çeşitli iş modellerinin gelişmesi için alan yaratıyor.
Bu farklılık aynı zamanda bu şirketlerin farklı teknolojik önceliklerini de yansıtıyor: Anthropic, güvenlik açısından kritik kurumsal uygulamalar için anayasal yapay zeka çerçevesini vurgularken, OpenAI çok yönlülüğe ve geniş erişilebilirliğe odaklanıyor.
Yapay zeka çeşitli sektörlerde giderek daha fazla yaygınlaştıkça, yapay zeka piyasasında bir paradigma kayması yaşanıyor. “Herkese uyan tek bir yaklaşım” çağı geride kaldı ve artık yapay zeka geliştiricileri ve sağlayıcıları iş modellerini ve teknolojik vizyonlarını belirli müşteri gruplarına ve kullanım senaryolarına göre uyarlıyor. Yapay zeka alanındaki iki dev olan Anthropic ve OpenAI, mevcut yapay zeka piyasasının çeşitliliğini ve dinamizmini vurgulayan ve birbirinden farklı stratejiler izleyen bu dönüşüme öncülük ediyor.
Anthropic, kurumsal satışlara odaklanan stratejik bir yaklaşım benimsemiştir. Anthropic, işletmelerin yapay zeka çözümlerine olan talebinin arttığını fark ederek, kendisini kurumsal müşterilerine özel yapay zeka hizmetleri sağlayan tercih edilen bir tedarikçi olarak konumlandırmıştır. Anthropic, kurumsal satışlara odaklanarak, işletmelerin genellikle dile getirdiği benzersiz ihtiyaçları ve gereksinimleri karşılayabilmektedir. Bireysel tüketicilerin aksine, işletmelerin yapay zeka çözümleri uygulanırken dikkate alınması gereken belirli iş hedefleri, mevcut altyapıları ve mevzuata uyum yükümlülükleri vardır.
Anthropic’in iş modelinin özünde, işletmelerin yapay zekayı çeşitli operasyonel yönlere entegre etmelerini sağlamak için tasarlanmış API hizmetleri yer almaktadır. Bu API’ler, işletmelerin kod oluşturma, veri analizi, doğal dil işleme ve daha fazlası için Anthropic’in gelişmiş yapay zeka modellerinden yararlanmasını sağlar. API’ler sağlayarak, Anthropic işletmelerin yapay zekayı mevcut sistemlerine ve iş akışlarına kolayca entegre etmelerini sağlayarak verimliliklerini, üretkenliklerini ve karar alma yeteneklerini artırır.
Öte yandan, OpenAI işini tüketiciye yönelik bir model üzerine inşa etmiştir. Bireysel kullanıcıların yapay zeka uygulamalarına yönelik potansiyel çekiciliğini fark eden OpenAI, sohbet robotu abonelikleri gibi tüketiciye yönelik ürünler geliştirmeye ve piyasaya sürmeye odaklanmıştır. OpenAI’nin sohbet robotları yaygın olarak popülerlik kazanmış ve yapay zeka odaklı konuşmalar yoluyla bilgi, eğlence ve yardım arayan büyük bir kullanıcı tabanını cezbetmiştir.
OpenAI’nin tüketiciye yönelik stratejisi büyük bir başarı elde etmiştir ve sohbet robotu abonelikleri önemli miktarda gelir sağlamıştır. Bununla birlikte, OpenAI ayrıca işletmelere yapay zeka hizmetleri sunmanın potansiyelini de fark etmiş ve gelir yapısının önemli bir bölümünü API kullanımına ayırmıştır. Bu, OpenAI’nin hem bireysel tüketicilerin hem de kurumsal müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayan karma bir iş modeli izlediğini gösteriyor.
Anthropic ve OpenAI’nin iş modellerindeki farklılıklar, uzmanlaşma olarak adlandırılan teknoloji piyasasındaki daha büyük bir eğilimi yansıtıyor. Teknoloji sektörünün ilk dönemlerinde, şirketler genellikle geniş bir kitleye hitap eden genel amaçlı ürünler yaratmaya çalışıyorlardı. Ancak, teknoloji geliştikçe ve müşteri ihtiyaçları giderek daha karmaşık hale geldikçe, uzmanlaşmaya yönelik ihtiyaç da daha belirgin hale geldi.
Günümüzde işletmeler, özel gereksinimlerini karşılayan uzmanlaşmış çözümlerin seri üretilmiş, genel amaçlı ürünlerden daha ideal olduğunun farkındalar. Bu uzmanlaşma, şirketlerin yapay zeka çözümlerini benzersiz iş hedeflerine, sektör dinamiklerine ve rekabet ortamlarına göre uyarlamalarını sağlar.
Yapay zeka piyasası genişlemeye devam ettikçe, farklı segmentlerde çeşitli iş modellerinin ortaya çıkması bekleniyor. Bazı şirketler sağlık, finans veya üretim gibi belirli sektörlerdeki işletmelere yapay zeka çözümleri sağlamaya odaklanabilir. Diğer şirketler, müşteri hizmetleri, pazarlama veya tedarik zinciri yönetimi gibi yapay zekanın belirli bir uygulamasına odaklanabilir. Şirketler uzmanlaşarak derin bir uzmanlık geliştirebilir, güçlü marka bilinirliği oluşturabilir ve rekabet avantajı elde edebilir.
Anthropic’in anayasal yapay zeka çerçevelerine ve OpenAI’nin çok yönlülüğe odaklanması da iş modellerindeki farklılıkları yansıtıyor. Anayasal yapay zeka, yapay zeka sistemlerinin güvenliğine ve etik olmasına öncelik veren bir yapay zeka geliştirme yaklaşımıdır. Anthropic, sağlık ve finans gibi güvenlik açısından kritik kurumsal uygulamalarda güvenli ve güvenilir yapay zekanın gerekli olduğunun farkındadır. Anthropic, anayasal yapay zekayı vurgulayarak, güvenliğe ve uyumluluğa öncelik veren kurumsal müşterilerle güven ve güvenilirlik oluşturmayı amaçlamaktadır.
Öte yandan, OpenAI çok yönlü ve geniş çapta erişilebilir yapay zeka sistemleri geliştirmeye odaklanmıştır. OpenAI, çeşitli görevlere ve alanlara uygulanabilen uyarlanabilir yapay zeka modelleri oluşturmayı amaçlamaktadır. OpenAI’nin çok yönlülüğe odaklanması, daha geniş bir kullanıcı tabanına ulaşmalarını sağlamıştır.