1800'lerin başında Henry Maudslay adlı İngiliz bir mühendis, kusursuz vida dişi açabilen bir torna tezgahı inşa etti ve bu, tarihte yaşanmış en önemli gelişmelerden biri oldu...
Maudslay'den önce dişler elle, tek tek açılırdı; dolayısıyla hiçbir iki diş birbirinin aynısı olmazdı. Bir atölyedeki somun, yan atölyedeki civataya uymazdı. Bu yüzden dünyadaki her makine, yalnızca bir ustanın bir araya getirebileceği ve yine ancak bir ustanın tamir edebileceği eşsiz bir parçaydı.
Hiçbir şeyden bin tane üretemezdiniz çünkü parçaları birbirine uydurmanız mümkün değildi. Tüm sanayi dünyasının darboğazı buydu ve bu darboğaz, elinde eğe tutan bir insanın avucunun içindeydi.
Maudslay'in tornası her seferinde aynı dişi açıyordu. Bu da bir makinenin artık başka bir makinenin hassas parçalarını üretebileceği ve o parçaların birbirine tam oturacağı anlamına geliyordu. Bir nesil geçmeden, onun tezgahından türeyen takım tezgahları diğer her şeyin bileşenlerini üretmeye başladı ve Sanayi Devrimi, varlığından haberdar olmadığı bir vitese geçti.
Şimdi muhtemelen oturmuş "Raoul, 1800'lerden kalma vida dişleri hakkında ne diye yazıp duruyorsun?" diye düşünüyorsundur. Bana biraz kulak ver, çünkü büyük resme baktığında aynı şeklin tekrar tekrar ortaya çıktığını göreceksin.
İnsanlık tarihinin büyük bölümünde araçlar, onları yapan insanların hızında, yani yavaş yavaş gelişti... birkaç yüzyılda bir daha iyi bir saban. Sonra araçlar araç yapmaya başladı ve her döngü bir öncekinden daha hızlı işledi.
Buhar makineleri, lokomotiflerin parçalarını kesen torna ve delme tezgahlarını çalıştırdı; böylece buhar, daha fazla buhar makinesi taşıyan demiryollarını inşa etti.
Takım tezgahları, otomobilleri üreten montaj hatlarını kurdu. Bugün bilgisayarlar, daha iyi bilgisayarlara girecek çipleri tasarlıyor çünkü hiçbir insan milyarlarca transistörü elle yerleştiremez. Araçlar, bir sonraki araçları üretme işinin giderek daha fazlasını üstlendiğinde her şey hızlandı; çünkü döngünün yavaş olan kısmı, yani insan kısmı küçüldü.
Peki ya döngüdeki aracın bizzat zekanın kendisi olduğu durumda ne olur?
Bu Zaten Yaşanıyor
Kasım 2023'te OpenAI'nin muhtemelen ürün fikirleri üretmek, tasarlamak, kodlamak ve piyasaya sürmek için yapay zekayı nasıl kullanacağını çözdüğünü... yani yapay zekanın yapay zeka inşa ettiğini yazmıştım.
Mayıs 2026 itibarıyla Anthropic, kendi kod tabanına entegre ettiği kodların %80'inden fazlasının Claude tarafından yazıldığını açıkladı; bu oran, Şubat 2025'te Claude Code piyasaya sürülmeden önce tek haneli düşük seviyelerdeydi. Sınır modellerden (frontier model) birini inşa eden şirket, bir sonraki versiyonun üzerinde çalışacağı yazılımı büyük ölçüde o modele yazdırıyor.
OpenAI de Eylül ayında kendi versiyonunu yayımladı: Araştırma organizasyonu artık her bir günlük insan emeğine karşılık 3,1 agent-işgünü efor harcıyor ve araştırmacı başına düşen deney sayısı Ağustos ayında tüm zamanların en yüksek seviyesine ulaştı.
Geçen yılın Mayıs ayında DeepMind, kendi algoritmalarını yazıp test eden Gemini destekli bir agent olan AlphaEvolve'u tanıttı. Bulduğu şeyler arasında, Google'ın tüm küresel işlem kapasitesinin %0,7'sini sürekli olarak geri kazandıran bir zamanlama iyileştirmesi ve Gemini'nin kendi eğitim sürecindeki bir çekirdeği hızlandırarak eğitim süresini %1 kısaltan bir buluş vardı. Küçük yüzdeler bunlar; ta ki ne anlama geldiklerini idrak edene kadar: Bir yapay zeka, bir sonraki yapay zekayı inşa etmeyi ve çalıştırmayı ucuzlatıyor.
Bu, bir sonraki makinenin parçalarını kesen Maudslay'in tornasıdır.
Farklı Bir Darboğaz Türü
Bundan önceki her döngü fiziksel yükü omuzlarımızdan aldı. Torna eğelemeyi, montaj hattı kaldırmayı yaptı ve her birinin bir öncekinden daha hızlı işlemesinin tek sebebi buydu. Ama düşünme işi asla ortadan kalkmadı. Birinin oturup bir sonraki tornayı tasarlaması gerekiyordu. Birinin çipin ne işe yarayacağını çözmesi gerekiyordu. Makineler bir şeyler üretmekte ustalaştı ama yeni neslin fikirleri hâlâ bir insan kafasından, bir insan kafasının hızıyla çıkıyordu... ki dürüst olalım, bu pek hızlı değildir ve daha da hızlanmaz.
Tarih boyunca tavan hep buydu ve kimse bunu sorgulamadı, çünkü bunun için ne yapılabilirdi ki? Düşünen bir araç inşa edemezsiniz.
Ta ki şimdiye kadar. İlk kez dış kaynak olarak kullanılan şey zekanın kendisi ve bu yüzden ilerlemenin önündeki engel artık insanların ne kadar hızlı düşünebildiği değil, iki fiziksel unsur: Ne kadar enerjiyi işlem gücüne dönüştürebildiğiniz ve bunun her biriminden ne kadar zeka çıkarabildiğiniz. Bunların ikisi de üstel büyüme eğrisinde.
Ekrandan Taşıyor
Şu ana kadar anlattıklarımız bir yazılım hikayesi ama orada kalmayacak.
Benimle birlikte The Exponentialist yazan David Mattin, bir sonraki aşamayı "sürücüsüz bilim" olarak adlandırıyor. Ve hayır, Tesla'larla bir ilgisi yok, gerçi mantık aynı...
Demek istediği şu: Bilim her zaman insanın yönlendirdiği bir döngü olmuştur. Bir içgüdün olur, bir deney tasarlarsın, çalıştırırsın, çoğu zaman başarısız olur, nedenini incelersin ve daha iyi bir içgüdün olur. Dönüp dolaşır, her seferinde bir kişi, her turda aylar. Anladığımız her ilaç, her malzeme, fiziğin her zerresi o döngüden, o hızda çıktı.
Sürücüsüz bilim, döngüyü makineye devrettiğinde elde ettiğin şeydir. Yapay zekanın bilim insanlarına yardım etmesinden bahsetmiyoruz... keşifleri bizzat yapmasından bahsediyoruz. Yeni malzemeler, yeni moleküller, insanlığın geçen yıl henüz bilmediği şeyler; fikri bulan, testi yürüten, sonucu okuyan ve bir sonraki fikri üreten, döngüde hiç insan olmayan bir makineden çıkıyor. Dünyanın nasıl işlediğini çözme görevi dış kaynağa devrediliyor... ve bu bir bilimkurgu geleceğinde değil, şu anda oluyor.
2023'te DeepMind'ın GNoME modeli 2,2 milyon yeni kristal yapı öngördü ve bunların yaklaşık 380.000'i kararlıydı. Bu, malzeme bilimi tarihinde insanlığın bulduğundan daha fazla yeni malzeme demek; hem de herkes laboratuvara adım atmadan önce bir model tarafından bulundu.
Ardından Aralık 2025'te DeepMind ve İngiltere hükümeti, bu yıl açılacak otomatik bir malzeme laboratuvarını duyurdu. Burada robotlar günde yüzlerce aday malzemeyi sentezleyip test edecek ve yapay zeka bir sonraki partiyi seçecek. Eskiden bir araştırma grubunun her turu için aylar harcadığı döngü artık her gün işliyor ve insanlar deneyleri yürütmek için değil, sonuçları incelemek için oradalar.
Aynı şey robotlara da oluyor ve işleyiş şekli inanılmaz. 2025'te DeepMind, en iyi "kendini yazan bir video oyunu" olarak tanımlanabilecek Genie 3'ü piyasaya sürdü. Bir cümle yazın, mesela dağınık bir yatak odası, ekranda gerçek bir odanın fiziğiyle donatılmış simüle edilmiş bir oda oluştursun; böylece içinde hareket eden her şey, gerçek dünyada alacağı tepkinin aynısını alsın.
Sonra bir robotun beynini bu simülasyonun içine koyup ona odayı toplamasını söyleyebilirsiniz. Başarısız olur, tekrar dener, tekrar ve tekrar... milyonlarca kez, milyonlarca simüle edilmiş odada, bilgisayar hızında, tek bir gerçek eşyayı kırmadan veya fiziksel bir alan kaplamadan. Ardından öğrendiklerini gerçek bir robota yüklersiniz ve o robot gerçek bir yatak odasına girdiğinde ne yapacağını zaten biliyordur. DeepMind bunu şu anda robot agent'larıyla yapıyor ve kimse ders planını yazmıyor. Agent kendi görevlerini belirliyor ve kendi ödevini notluyor.
Eğer bu tür şeyler ilginizi çekiyorsa, David ve benim her hafta The Exponentialist'te yayımladığımız içerikler tam size göre. Real Vision bünyesinde hayata başladı, şimdi Substack'te kendi bağımsız yayını ve takip etmek isterseniz ücretsiz bir katmanı da var.
Ve Sonra Kendini Beslemeye Başlıyor
Yani makineler kendi kodlarını yazıyor, kendi modellerini geliştiriyor ve bilimi bizim yerimize yapmaya başlıyor. "Tamam," diyorsunuz, "ama herkesin duyduğu bir pürüz var..." Tüm bunlar elektrikle çalışıyor, hem de çok fazla elektrikle. Veri merkezleri şebekeleri zorluyor, çipler dünyadaki en nadir nesnelerden bazıları haline geldi ve er ya da geç bu işin elektriği mutlaka bitecek.
Ama bir makine insanların çözemediği sorunları çözebiliyorsa, yöneleceği ilk sorunlar kendi sorunları olacaktır. Az önce anlattığım malzeme laboratuvarları rastgele keşiflerin peşinde değil. Daha fazla depolayan bir batarya kimyasının, daha fazla dönüştüren bir güneş hücresinin, transistörleri daha sıkı paketleyen bir çipin peşindeler... yani enerjiyi ve işlem gücünü ucuzlatan şeylerin tam da kendisinin.
Ve bunların her biri, doğrudan onu bulan makineyi besliyor.
Daha iyi paneller ve bataryalar enerjiyi ucuzlatır, ucuz enerji işlem gücünü ucuzlatır, ucuz işlem gücü daha iyi modeller eğitir ve daha iyi modeller bir sonraki malzemeyi bulur. Herkesin endişe ettiği darboğaz, döngünün yutmak üzere tasarlandığı ilk şeydir.
Bunun altında bir yasa yatıyor: Wright Yasası. Bir şeyin kümülatif üretimi her ikiye katlandığında, maliyeti sabit bir yüzde oranında düşer. Güneş enerjisi onlarca yıldır bu yasayı izliyor. Yeni olan şey, tasarımı yapanın artık bir insan olmaması; bu yüzden ikiye katlanmalar daha hızlı geliyor ve maliyetler çiplerde, bataryalarda ve panellerde aynı anda daha hızlı düşüyor.
Çarkın her dönüşü bir sonrakini hızlandırıyor ve dışarıdan bir girdiye bağımlı değil. Bu döngünün önceki versiyonlarının bir turu tamamlaması on yıllar sürüyordu. Şimdiki ise aylar içinde dönüyor ve döndüren şey, bizzat geliştirilen şeyin kendisi.
Daha Ucuz, Daha Az Değil Daha Çok Demektir
Tamam, bu noktada akla gelen bariz itiraz ekonomik. Zeka bu kadar hızlı ucuzluyorsa, onu üreten şeylere daha az ihtiyacımız olacak... daha az çip, daha az veri merkezi, daha az güç.
Tam tersi oluyor ve bunun nedeni kömür çağından beri biliniyor. Jevons, bir kaynak daha verimli hale geldiğinde toplam tüketimin arttığını fark etti; çünkü ucuzluk, daha önce hiç uygulanabilir olmayan kullanım alanlarını açıyor. Buhar makinesini daha verimli hale getirin, ülke daha az değil daha fazla kömür yakar.
Zeka da tam olarak bunu yapıyor. a16z'nin 2024 sonundaki hesaplamalarına göre, eşdeğer yetenek için birim maliyeti yılda kabaca on kat düşüyor ve tüketim tavan yaptı. Ekim 2025 itibarıyla Google ayda yaklaşık 1,3 katrilyon token işliyordu; bu bir önceki yılın yirmi katından fazlaydı ve bu yılın Mayıs ayında rakam 3,2 katrilyona ulaştı. Düşünmenin maliyetindeki her düşüş, daha önce üzerine düşünmek için fazla pahalı olan bir problemin kilidini açıyor ve bu talebin bir tavanı yok çünkü çözülmemiş problemde kıtlık yok.
Sermaye harcamalarının (capex) duramamasının sebebi budur.
"Abartılıyor. Platonun zirvesine ulaştı."
Bunu birkaç ayda bir duyarım, genellikle bir önceki kadar göz kamaştırıcı olmayan bir sürümün hemen ardından. Heyecan bir hafta sürer, sonra her şey normale döner ve normal, insanların tüm bu sürecin yavaşladığına karar verdiği yerdir.
Kullandığım zihinsel model çocuk gelişimidir. Yürümeye çalışan ve sürekli düşen bir bebeği izleyip bacaklarının çalışmadığına ve bu iş için fazla aptal olduğuna kanaat getirebilirsiniz; ya da bir çocuğun ilk kelimelerini bekleyip ağzının konuşmak için uygun olmadığına karar verebilirsiniz. Ta ki bir anda yapıverene kadar. Bu modeller bebek; bazı alanlarda süper güçlere sahipler, bazılarında ise insan çocukların çok gerisindeler... ama bebekler hızlı öğrenir. Üç yıl sonra nerede olacaklarını, bu çeyrekte neleri yapamadıklarına bakarak değerlendirmek her seferinde yapılan hatadır. Üç yıl içinde kötü bir sohbet botundan, öğrettiğimiz her konuda insanların çoğunun çok üstünde puan alan bir şeye geçtik. Sırf bir önyargınız var diye, meşhur internet deyimiyle, "midcurve" yapmayın.
Bu Senin İçin Ne Anlama Geliyor?
Tüm bunların altındaki korku kişisel, o yüzden ben de kişisel olayım.
Teknik bir insan değilim. Ocak ayında cowork'e bir PDF verdim ve altı dakika içinde çalışan bir web sitesi aldım; ardından Real Vision'ın tüm platformlardaki etkileşimini gösteren bir kontrol paneli istedim ve onu da on beş dakikada teslim etti. O zamanlar kendimi biraz sibernetik hissettiğimi yazmıştım.
Bugün, bir dizi agent'a sahip tek bir kişi, eskiden koca bir firmanın ürettiğini üretebiliyor. Kitabım The Everything Code (3 Kasım'da çıkıyor ve şu an ön siparişte)'da, on yılı aşkın süresini geleneksel yollarla bir şirket kurmaya harcayan, sonra bir adım geri çekilip tek bir kış boyunca altı haneli GitHub yıldızına ulaşan ve OpenAI tarafından işe alınmasını sağlayan kişisel bir yapay zeka projesi inşa eden bir yazılım mühendisinin hikayesini anlatıyorum. Aynı beyin, aynı iş ahlakını uyguluyordu; değişen tek şey, üzerine inşa ettiği temeldi.
"Bu benim yerimi mi alacak?" sorusu egonuzun sorduğu sorudur ve yanlış sorudur. Altınızdaki iş katmanı, hoşunuza gitse de gitmese de sıkıştırılıyor; tıpkı Maudslay'in vidaları elle eğeleyen her ustanın işini sıkıştırması gibi. Daha iyi soru, o katmanı sizin yerinize taşıyabilecek bir makineyle ne yapacağınızdır. Süper güçlere kavuşanlar ise bir üst seviyeye, yani "en başta neyin inşa edilmeye değer olduğu" yargısına geçenler olacaktır.
Makineleri İnşa Eden Makinelere Sahip Olun
Döngünün size söylediği şey, değerin nerede biriktiğidir. Zeka zeka inşa ettiğinde, getiri döngüye sahip olana akar: Üzerinde çalıştığı işlem gücüne, o işlem gücünü besleyen enerjiye ve agent'lar makine hızında birbirleriyle işlem yapmaya başladığında yerleştikleri altyapıya. Bunlar, etrafından dolaşamayacağı şeylerdir ve tarihte ilk kez bunların her biri sıradan bir insanın da pay sahibi olabileceği şeyler.
Bu, Üstel Çağ'ın teoriden yaşanmış gerçekliğe geçişidir ve Ekonomik Tekillik çerçevemde yazdığım, 2030 ile 2032 arasındaki bir yere denk gelen pencereye doğru ilerliyor. Bu, makine ekonomisinin onu ölçmek için inşa edilmiş insan araçlarından (GSYİH, kazançlar, ücretler) daha hızlı hareket etmeye başladığı ve eski rakamların olup biteni açıklamakta yetersiz kaldığı noktadır. Şimdiden o zamana kadar olan yıllar, oyunun ta kendisidir.
Bu konudaki düşüncelerimin tamamı The Everything Code kitabında yer alıyor. Finansal sistemin neden bu kadar bozulduğunu, onlarca yıldır nasıl bir borç döngüsüne hapsolduğumuzu ve ardından Üstel Çağ'ın tam da şimdi gelmesinin neden aynı hikayenin diğer yarısı olduğunu anlatıyor.
Mekanizmayı gördüğünüzde bu yazıdaki her şey kaçınılmazdır ve tuhaf olan kısım, bunun aynı zamanda çıkış yolu olması: Makineler, dünyanın borçtan nihayet kurtulup büyümesini sağlayacak olan şeydir. Onlarca yıllık sıkışmışlığın ardından bu, iyimser olmak için bir nedendir ve argümanımı eksiksiz olarak sunduğum yer de bu kitaptır.
The Everything Code 3 Kasım'da çıkıyor ve bana bir iyilik yapın: Satın almayı planlıyorsanız, şimdi ön sipariş vermeyi düşünmenizden onur duyarım. Bunlar sıralamalar konusunda gerçekten işe yarıyor ve benim için çok şey ifade eder. Teşekkürler.
Ve bunlardan herhangi birini daha derinlemesine incelemek isterseniz, benimle sohbet etmeye devam edin! raoulpal.ai adresinde 30 yıllık düşüncelerimle eğitilmiş bir yapay zeka oluşturdum ve tamamen ücretsiz. Tartışmaya orada benimle devam edin.
