Çinli yapay zekâ şirketleri küresel açık ağırlık pazarını nasıl ele geçirdi?

Bu avantajın verilere yansıması şöyle:

İndirmelerde dönüm noktası: Qwen, Llama'yı geride bıraktı

İlk belirgin sinyal, dünyanın en büyük açık kaynak yapay zekâ model platformu Hugging Face'ten geldi. Alibaba'nın Qwen model ailesi, Eylül 2025'te Meta'nın Llama ailesini geçerek platformda en çok indirilen büyük dil modeli ailesi oldu .

MIT ve Hugging Face'in ortak çalışmasına göre, Ağustos 2024-Ağustos 2025 döneminde Çin menşeli açık ağırlık modelleri Hugging Face'teki küresel indirmelerin yüzde 17'sini aldı. Bu oran, ilk kez ABD'li geliştiricilerin yüzde 15,8'lik payını aştı . Yalnızca büyük dil modelleri dikkate alındığında Çin'de geliştirilen modeller aynı dönemde platformdaki tüm LLM indirmelerinin yüzde 41'ini oluşturdu .

Hugging Face verilerine dayanan China Daily haberine göre, 2026'nın ortasında Çinli modellerin dünya genelindeki kümülatif indirme sayısı 100 milyonun üzerine çıktı .

OpenRouter'da token hacmi: yüzde 2'nin altından çoğunluğa

İndirme sayıları geliştirici ilgisini gösteriyor. Token tüketimi ise modellerin ne ölçüde kullanıldığını ortaya koyuyor. Geliştiricilerin farklı büyük dil modellerine erişmesini sağlayan en büyük tarafsız yönlendirme platformu OpenRouter, 2026'nın başında haftada 20 trilyondan fazla token işliyordu. Platformdaki veriler, dengelerin ne kadar hızlı değiştiğini gösteriyor .

Çin menşeli modellerin haftalık token hacmindeki payı, yaklaşık 18 ay içinde yüzde 2'nin altından çoğunluğa yükseldi . Mayıs 2026'da Çinli açık ağırlık modelleri, OpenRouter'da tüketilen tüm tokenların yaklaşık yüzde 61'ini oluşturdu .

Temmuz 2026'da Çinli modeller, OpenRouter'ın küresel kullanım sıralamasında ilk beş sıranın tamamını ilk kez aldı. Token hacmine göre Xiaomi'nin MiMo-V2.5 modeli birinci olurken onu DeepSeek, MiniMax, Alibaba'nın Qwen ailesi ve Moonshot'ın Kimi modelleri izledi .

Bu verilerin tek bir yönlendirme platformundaki kullanımı ölçtüğünü ve küresel yapay zekâ pazarının tamamını tek başına temsil etmediğini not etmek gerekiyor. Yine de geliştirici ve API trafiğindeki yön değişimini açık biçimde ortaya koyuyor.

ABD'li şirketlerde kullanım hızla arttı

ABD açısından en dikkat çekici göstergelerden biri kurumsal kullanımda görüldü. 2026'nın ortasında Çinli yapay zekâ modelleri, OpenRouter üzerinden ABD şirketlerinin kullandığı kurumsal API tokenlarının haftalık en yüksek yüzde 46'sını aldı. ABD menşeli modellerin payı aynı ölçümde yüzde 35,7'de kaldı . Çinli modellerin payı yalnızca bir yıl önce yüzde 2'nin altındaydı.

Çin menşeli modeller, 8 Şubat 2026'dan bu yana platformdaki kurumsal token hacminin her haftasında en az yüzde 30'undan sorumlu oldu .

Bu değişimin arkasında iki temel unsur öne çıktı: rekabetçi performans ve çok daha düşük maliyet. Örneğin Moonshot'ın Kimi K2.5 modeli bazı ilk kıyaslama testlerinde Anthropic'in Claude Opus modeline yaklaştı; ancak kullanım maliyeti yaklaşık yedide bir düzeyindeydi . DeepSeek'in V3.1 modeli ise bir milyon giriş tokenı için 2 yuan (0,28 dolar), bir milyon çıkış tokenı için 8 yuan (1,10 dolar) ücretlendiriliyor .

Çin'de iç tüketim de katlandı

Küresel dağıtımın yanı sıra Çin'in iç pazarı da devasa bir kullanım artışı yaşadı. Çin Ulusal Veri İdaresi, günlük yurt içi token tüketiminin Mart 2026'da 140 trilyonu aştığını bildirdi. Bu, 2024'ün başındaki 100 milyar seviyesine kıyasla 1.000 kattan fazla artış anlamına geliyor .

ByteDance'in Doubao adlı yapay zekâ asistanı tek başına Mayıs 2024'te günde yaklaşık 100 milyar token işlerken, Mart 2026'da bu sayı 120 trilyonun üzerine çıktı. Böylece iki yıl içinde yaklaşık 1.000 katlık bir sıçrama yaşandı .

Bu yükselişi sağlayan üç yapısal etken

Veriler, Çinli şirketlerin avantajını tek bir “çığır açan” modele değil, birbiriyle bağlantılı üç unsura dayandırıyor:

1. Yayın hızının yüksek olması. Nisan 2026'nın sonlarından Haziran ortasına kadar geçen birkaç haftada DeepSeek, Alibaba'nın Qwen'i, Moonshot'ın Kimi'si ve Zhipu'nun GLM'i gibi Çin laboratuvarlarından öncü modellere yakın performans sunan dört açık ağırlık model yayımlandı .
2. Esnek lisanslar. Modeller MIT, Apache 2.0 ve değiştirilmiş MIT lisanslarıyla kullanıma sunuldu. Bu lisanslar, modellerin indirilmesini, değiştirilmesini ve geniş ölçekte dağıtılmasını kolaylaştırıyor .
3. Maliyet avantajı. Çinli laboratuvarlar API erişimi için ABD'li rakiplerinden çok daha düşük ücret talep ediyor. Performans farkı kapanırken bu fiyat avantajı da korunuyor .

Sonuç olarak Çinli şirketler yalnızca model yeteneklerinde ABD'ye yetişmeye çalışmıyor. Açık ağırlık katmanında dağıtım ve kullanım hacmi bakımından kendini besleyen bir üstünlük kuruyorlar. Ücretsiz ya da düşük maliyetli erişim, esnek lisanslar ve hızlı sürüm takvimi daha fazla geliştiriciyi çekiyor; artan kullanım da geri bildirim, deneyim ve yeni sürümler için kaynak sağlıyor.

USCC'nin “iki döngü” stratejisi olarak tanımladığı bu mekanizma, 2026'nın ortası itibarıyla Çinli şirketlere açık ağırlık yapay zekâ ekosisteminde belirgin bir liderlik kazandırmış görünüyor .