Yapay zekâ yarışında ibre Çin’e döndü: Veriler ne söylüyor?

Alibaba’nın Qwen ailesi de 2026’nın başında Hugging Face’te 700 milyondan fazla kümülatif indirmeye ulaşarak Meta’nın Llama ailesini geçti . Çin’de geliştirilen açık kaynaklı büyük dil modellerinin toplam indirme sayısının nisan sonu itibarıyla dünya genelinde 10 milyarı aştığı bildirildi .

Ancak bu rakamlar ekosistemin tamamına eşit dağılmış bir ilgiyi göstermiyor. Hugging Face CEO’su Clem Delangue’nin aktardığı verilere göre platformdaki modellerin yaklaşık yarısı 200’den az toplam indirmeye sahip. En çok indirilen 200 model — tüm modellerin yalnızca yüzde 0,01’i — indirmelerin yüzde 49,6’sını topluyor . Yani Çin’in yükselişi, aynı zamanda birkaç büyük model ailesinin ağırlığını artırdığı yoğunlaşmış bir pazara işaret ediyor.

OpenRouter’da kullanım dengesi değişti

OpenRouter, farklı büyük dil modellerine tek bir arayüz ve API üzerinden erişim sağlayan bir yönlendirme platformu. Şirketler burada fiyat, hız ve performansı karşılaştırarak her görev için uygun modeli seçebiliyor.

Platformdaki kullanım verileri değişimin daha doğrudan bir göstergesini sunuyor:

• Mayıs 2026’da Çin menşeli açık ağırlıklı modeller, OpenRouter’da tüketilen tokenların yaklaşık yüzde 61’ini oluşturdu .
• 24 Şubat 2026 haftasında Çinli modeller, en çok kullanılan 10 model arasındaki token hacminin yüzde 61’ini aldı: 8,7 trilyon tokenın 5,3 trilyonu Çin menşeli modellerden geldi .
• ABD’li kurumsal müşterilerde Çin menşeli modellerin payı, 8 Şubat 2026’dan itibaren her hafta en az yüzde 30 oldu; bu oran yıl ortasında haftalık bazda yüzde 46’ya kadar çıktı. Önceki 12 aylık ortalama ise yüzde 11’di .
• Altı Çinli sağlayıcı, mayıs ayında OpenRouter’ın haftalık token hacminin yüzde 60’tan fazlasını birlikte oluşturdu .
• 2026 ilkbaharında OpenRouter’daki en popüler altı modelin tamamı Çinli şirketler tarafından geliştirilen açık modellerdi. Anthropic’in Claude Opus 4.7 modeli yedinci sırada kaldı .

Burada önemli bir ayrım var: Yüzde 61’lik oran, OpenRouter’daki tüm modellerin her dönemdeki toplamını değil, belirli bir dönemdeki önde gelen modeller arasındaki token payını ifade ediyor. Buna rağmen, kullanımın birkaç ay içinde Çin menşeli modellere doğru kaydığına dair güçlü bir sinyal oluşturuyor.

Yarışın öne çıkan Çinli oyuncuları

2026’da en az sekiz büyük Çinli laboratuvar rekabetçi açık ağırlıklı modeller yayımladı :

Çinli laboratuvarların 2026’da dünyanın geri kalanının toplamından daha fazla rekabetçi açık ağırlıklı model yayımladığı öne sürüldü . Bu modellerin önemli bölümü MIT veya Apache 2.0 gibi daha esnek lisanslarla dağıtıldı .

Anthropic ve diğer ABD’li şirketler üzerindeki baskı

Çinli modellerin yükselişi, ABD şirketlerinin yalnızca geliştirici topluluğundaki görünürlüğünü değil, kurumsal kullanım payını da etkiliyor. Anthropic’in Claude Opus 4.7’sinin OpenRouter popülerlik sıralamasında altı Çinli açık modelin arkasında, yedinci sırada yer alması bu değişimin en görünür örneklerinden biri .

Z.ai’ın 13 Haziran 2026’da MIT lisansıyla yayımladığı GLM-5.2, Artificial Analysis Intelligence Index’te dördüncü, Code Arena’nın ön yüz kodlama sıralamasında ise ikinci sıraya yerleşti. Bu, açık ağırlıklı bir modelin kapalı, öncü sistemlere karşı ulaştığı en yüksek sıralamalardan biri olarak değerlendirildi . Ayrı güvenlik değerlendirmelerinde GLM-5.2’nin, Anthropic’in erişimi kısıtlanan Mythos modeliyle siber güvenlik testlerinde benzer sonuçlar verdiği ve bunu daha düşük maliyetle yaptığı belirtildi .

DeepSeek V4 ise SWE-Bench’te yüzde 81’in üzerinde puan alarak Claude’a kıyasla token başına yaklaşık onda bir maliyetle benzer kodlama performansı sundu . Anthropic CEO’su Dario Amodei de Batılı şirketlerin 10 kata varan maliyet avantajı nedeniyle Claude’dan DeepSeek, Qwen ve Kimi gibi Çinli modellere yöneldiği uyarısında bulundu .

ABD hükümetinin Anthropic’in Mythos 5 ve Fable 5 modellerine yabancıların erişimini kısıtlaması da ters etki yaratmış olabilir. Karar, bazı küresel müşterilerin erişim sürekliliği daha yüksek ve indirip kendi altyapısında çalıştırabilecekleri alternatiflere yönelmesine katkı sağladı . Fortune, bu sürecin daha ucuz Çinli modeller için alan açtığını yazdı .

Şirketler neden model yönlendirmesine geçiyor?

Değişimin temelinde büyük ölçüde maliyet hesabı var. CNBC’nin 7 Temmuz 2026 tarihli haberine göre ABD’li şirketler, yapay zekâ iş yüklerinin giderek daha büyük bir bölümünü OpenRouter gibi platformlar üzerinden Çinli açık ağırlıklı modellere yönlendiriyor .

Bu yaklaşımda şirket tek bir modele bağlı kalmıyor. Basit bir sınıflandırma görevi daha ucuz bir modele, karmaşık kodlama veya muhakeme işi ise daha güçlü bir modele gönderiliyor. Sektörde model yönlendirme olarak adlandırılan bu yöntem, her görevi yeterli performansı sağlayan en ucuz modele aktarmayı amaçlıyor .

Çinli modellerin ön plana çıkmasının nedeni de burada ortaya çıkıyor: Kaynaklar, bu modellerin öncü ABD modellerine kıyasla benzer kaliteyi yaklaşık beşte bir ila onda bir maliyetle sunabildiğini belirtiyor . Kurumsal ölçekte milyarlarca token işlendiğinde, küçük birim fiyat farkları bile toplam bütçede önemli tasarruflara dönüşebiliyor.

Washington’da inceleme ve olası satın alma kısıtlamaları

ABD-Çin Ekonomik ve Güvenlik İnceleme Komisyonu, Çinli yapay zekâ şirketlerinin rekabet gücünü değerlendiren raporunda, Çinli laboratuvarların önde gelen Batılı modellerle arasındaki performans farkını daralttığı sonucuna vardı .

Washington, Anthropic’in bazı modellerine yönelik erişim kısıtlamalarını zaten uygulamaya koymuş durumda. Ancak bu adım, müşterileri daha açık ve kendi kontrol edebilecekleri sistemlere yönlendirdiği gerekçesiyle eleştirildi .

ABD yönetiminin Çinli yapay zekâ modellerinin federal kurumlar tarafından satın alınmasını sınırlayacak düzenlemeleri değerlendirdiği bildirildi. Bununla birlikte, 2026 ortası itibarıyla bu alanda kesinleşmiş bir federal yasak bulunmuyordu. Business Insider, Anthropic’e yönelik kısıtlamaların daha açık modeller geliştiren şirketlerin konumunu güçlendirebileceğini ve Çin’in ABD merkezli sağlayıcılara bağımlılığın jeopolitik risk taşıdığını savunmasına fırsat verebileceğini belirtti .

Pekin de denizaşırı erişimi sınırlayabilir mi?

Stanford HAI’nin DigiChina değerlendirmesi, Çin’deki açık ağırlıklı yapay zekâ ekosisteminin tek bir şirketten ibaret olmadığını ve Pekin’in olası politika seçeneklerini değerlendirdiğini ortaya koydu. Bu seçenekler arasında Çinli modellerin yurt dışına dağıtımına yönelik kontroller de bulunuyor .

Buna rağmen 2026 ilkbaharı itibarıyla Çinli laboratuvarlar MIT ve Apache 2.0 gibi daha esnek lisanslarla modeller yayımlamayı sürdürdü. New York Times, Çinli modellere ABD’de o tarihte herhangi bir kısıtlama uygulanmadığını aktardı . Pekin’in henüz denizaşırı erişimi sınırlamaması, mevcut küresel dağıtımın Çinli şirketlere ve ülkenin stratejik hedeflerine fayda sağlıyor olabileceğini düşündürüyor; ancak bu, kaynaklarda kesinleşmiş bir politika gerekçesi olarak sunulmuyor.

Yeni risk: Bir tekelin yerini başka bir tekelin alması

Açık ağırlıklı modellerin yükselişi, şirketlerin tek bir ABD’li sağlayıcıya bağımlılığını azaltabilir. Ancak bu durum otomatik olarak daha çeşitli ve dengeli bir ekosistem anlamına gelmiyor.

Hugging Face verileri, indirmelerin çok küçük bir model grubunda yoğunlaştığını gösteriyor: En popüler 200 model, platformdaki tüm indirmelerin yüzde 49,6’sını oluşturuyor . Bu nedenle sektörün önündeki soru yalnızca “Çin mi, ABD mi?” değil. Daha temel soru, şirketlerin OpenAI veya Anthropic gibi kapalı sağlayıcılara bağımlılıktan kurtulurken bu kez Qwen, DeepSeek ya da başka birkaç baskın aileye bağımlı hale gelip gelmeyeceği.

Sonuç

2026 ilkbaharı, yapay zekâda açık model katmanının küresel güç dengesini değiştirmeye başladığı bir dönüm noktası oldu. Çinli açık ağırlıklı modeller Hugging Face’te yüzde 41’lik indirme payına ve yaklaşık 1,15 milyar kümülatif indirmeye ulaşırken, OpenRouter’da bazı ölçümlerde token kullanımının yüzde 60’ından fazlasını aldı .

DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi ve MiniMax gibi şirketler performans farkını daraltırken lisans ve fiyat avantajlarını da korudu. ABD’li şirketler bu modelleri giderek daha fazla maliyet azaltma ve model yönlendirme stratejilerinin parçası olarak kullanıyor.

Ancak bu değişim, sağlayıcı yoğunlaşması sorununu ortadan kaldırmıyor. Görünen o ki yapay zekâ dünyası tek bir kapalı ABD’li sağlayıcıya bağımlılıktan uzaklaşırken, birkaç güçlü Çinli açık model ailesinin belirlediği yeni bir yoğunlaşma dönemine giriyor.