Amerika Birleşik Devletleri’nin Ocak 2025’te yürürlüğe koyduğu “AI Diffusion” adlı küresel düzenleme, teknoloji jeopolitiğinde deprem etkisi yarattı. Washington’ın yapay zekâ çipi tedarik zincirine getirdiği bu katı kısıtlamalar, uluslararası ilişkileri yeniden tanımlarken Türkiye’yi de kritik bir stratejik kavşağa sürüklüyor. Düzenlemenin temel mantığı, ülkeleri yüksek performanslı GPU (Grafik İşlem Birimi) erişimine göre üç kademeli bir sisteme tabi tutmak. Birinci kademe (Tier-1) ABD’nin NATO müttefikleri ve “Five Eyes” istihbarat paylaşım ağı üyelerinden oluşuyor. İngiltere, Kanada, Avustralya, Japonya ve Güney Kore gibi ülkeler bu grupta yer alıyor ve NVIDIA’nın H100, Blackwell B200 gibi en gelişmiş çiplerine sınırsız erişim hakkına sahipler. Üçüncü kademe (Tier-3) ise tam ambargo uygulanan Çin, Rusya, İran, Kuzey Kore ve Belarus’u kapsıyor. Bu ülkelerin Batı menşeli yapay zekâ donanımlarına erişimi kesin olarak yasak.

Türkiye ise Brezilya, Hindistan, Suudi Arabistan ve Birleşik Arap Emirlikleri ile birlikte ikinci kademede (Tier-2) konumlandırılmış durumda. Bu kategorideki ülkeler için tanımlanan kota yılda maksimum 50 bin adet GPU. Bu sayı teknik olarak NVIDIA H100 çiplerinin işlem gücüne eşdeğer. Yani Türkiye, A100, H100 veya daha yeni modellerden toplamda 50 bin GPU’luk bir işlem kapasitesini aşamıyor. Dikkat çeken bir detay ise bu erişimin “lisanslı kanallar” üzerinden yapılma zorunluluğu. ABD Ticaret Bakanlığı’nın onayladığı distribütörler dışında tedarik yasak. Ayrıca çiplerin kullanım alanları da sıkı denetime tabi; askeri veya çift kullanımlı (sivil-askerî) projelerde kullanım için ek izinler gerekiyor.

ABD’nin bu hamlesinin arkasında iki temel motivasyon var. Birincisi, Çin’in yapay zekâ alanındaki agresif yükselişini frenlemek. Çin hükümetinin 2030 yılına kadar yapay zekâda küresel lider olma hedefi, Washington’da derin endişe yaratıyor. İkincisi ise Rusya’nın özellikle savaş alanında yapay zekâ destekli otonom silah sistemlerini (İHA sürüleri, siber savaş algoritmaları) kullanması. ABD Savunma Bakanlığı’nın (Pentagon) 2024 raporları, Rusya’nın Ukrayna’da yapay zekâ destekli hedef tanıma sistemlerinin kullanım oranının %140 arttığını gösteriyor.

Türkiye’nin Tier-2’ye yerleştirilmesi ise çok katmanlı bir diplomatik mesaj içeriyor. Bir yandan ABD, Türkiye’nin NATO üyeliğini ve coğrafi önemini göz ardı edemezdi. Diğer yandan, Türkiye’nin Rusya ile S-400 füze sistemi anlaşması, Ukrayna savaşındaki dengeli tutumu ve son dönemde BRICS+ ülkeleriyle artan ekonomik iş birlikleri Washington’da tedirginlik yaratıyor. Bu nedenle Türkiye’ye “sınırlı erişim” statüsü uygun görüldü. Bu durum, Soğuk Savaş dönemindeki “yeşil kuşak” stratejisini anımsatan bir ara bölge politikası olarak yorumlanıyor.

Kota mekanizmasının en çarpıcı yönü ise esnekliğe açık olması. ABD Dışişleri Bakanlığı yetkilileriyle yapılan görüşmelerde, Türkiye’nin kotasını 100 bine çıkarabilmesi için karşılıklı taahhütlerde bulunması gerektiği vurgulandı. Bu taahhütlerin başında Rusya’ya yönelik teknoloji transferinin tamamen durdurulması geliyor. Özellikle Baykar TB2 ve Kızılelma gibi İHA’larda kullanılan görüntü işleme çiplerinin Rusya’ya satışının engellenmesi kritik ön şart. İkinci koşul ise ABD’nin insan hakları ve demokrasi standartlarına uyum konusunda “somut adımlar”. Özellikle F-35 programından çıkarılma kararını tetikleyen S-400 konusunda geri adım sinyalleri bekleniyor.

Bir diğer kritik kapı ise “onaylı son kullanıcı” (Approved End-User) statüsü. ABD, Tier-2 ülkelerindeki belirli kurumlara 320 bin GPU’ya varan erişim hakkı tanıyabilecek. Ancak bunun için üçlü bir denetim süreci var: Öncelikle kurumun askerî bağlantılarının olmaması, ikincisi veri güvenliği protokollerinin ABD standartlarına uygunluğu, üçüncüsü ise çiplerin izinsiz üçüncü ülkelere aktarılmaması için fiziksel denetim mekanizmalarının kurulması. Türkiye’de TÜBİTAK, ASELSAN ve HAVELSAN gibi kuruluşların bu statü için başvurması bekleniyor ancak savunma sanayii bağlantıları nedeniyle onay almaları oldukça zor görünüyor.

Peki 50 bin GPU kotası Türkiye’nin yapay zekâ hedefleri için ne anlama geliyor? Rakamları somutlaştıralım: Bir adet NVIDIA H100 çipi, büyük dil modellerini (LLM) eğitmek için ortalama 0.5 petaflop/saniye işlem gücü sağlıyor. GPT-4 düzeyinde bir modelin eğitimi için yaklaşık 25 bin H100 çipine ihtiyaç var. Yani Türkiye’nin yıllık kotası ancak iki adet büyük ölçekli model eğitimine yetecek düzeyde. Bu da üniversiteler, AR-GE merkezleri ve girişimler arasında şiddetli bir rekabet anlamına geliyor.

Türkiye’nin mevcut altyapısı ise bu kısıtlamaları daha da ağırlaştırıyor. 2024 sonu itibarıyla Türkiye’deki toplam yüksek performanslı GPU sayısının 18 bin civarında olduğu tahmin ediliyor. Bu kaynakların %70’i savunma sanayii projelerinde kullanılıyor. Geriye kalan 5-6 bin GPU ise akademik araştırmalar ve özel sektör projelerine dağılmış durumda. Oysa küresel rekabet için gereken minimum eşik yılda 200 bin GPU olarak hesaplanıyor. Örneğin Fransa’nın ulusal yapay zekâ stratejisi kapsamında 2025 sonuna kadar 500 bin GPU’luk bir altyapı kurması planlanıyor.

Bu tablo karşısında Türkiye’nin üç seçeneği var: İlki, ABD ile diplomatik pazarlıkları yoğunlaştırarak kotayı artırmak. İkincisi, alternatif tedarik kanalları geliştirmek. Üçüncüsü ise yerli çip üretimine hız vermek. İlk seçenek siyasi bedeller içeriyor. İkinci seçenek ise risklerle dolu. Çin’in Huawei aracılığıyla sunduğu Ascend 910 çipleri performans açısından NVIDIA’nın gerisinde kalıyor. Ayrıca Çin menşeli çiplerin kullanımı, ABD’nin ikinci kademe avantajlarını da kaybetme riski taşıyor. Rusya’nın Elbrus serisi çipleri ise askerî uygulamalara odaklı ve geniş ölçekli YZ eğitimi için uygun değil.

Bu noktada asıl kritik strateji yerli üretimde düğümleniyor. Türkiye’nin bu alandaki en somut adımı, TÜBİTAK BİLGEM ve ASELSAN iş birliğiyle geliştirilen “GÖBEK” çip projesi. 7 nanometre teknolojisiyle üretilmesi planlanan çip, askerî iletişim sistemleri için tasarlanmış olsa da yapay zekâ iş yüklerini destekleyecek mimariye sahip. Ancak uzmanlar, ticari ölçekte yapay zekâ eğitimi için gerekli olan 5 nm ve altı teknolojiye geçişin en az 3-5 yıl alacağı konusunda uyarıyor. Maliyet boyutu ise devasa: Bir adet 5 nm çip fabrikasının kurulum maliyeti 20 milyar doların üzerinde.

Savunma sanayiinde yaşananlar ise bir örnek teşkil ediyor. 1974 silah ambargosu sonrası başlayan yerli üretim hamlesi, 2000’lerde hız kazandı ve bugün İHA’larda dünya liderliğine uzandı. Baykar’ın Teknofest 2024’te tanıttığı “Kaan” projesinde kullanılan yerli görüntü işleme çipi, bu birikimin yapay zekâ alanına taşınabileceğini gösterdi. Ancak silah sistemlerinden farklı olarak yapay zekâ çipleri çok daha karmaşık bir tedarik zinciri ve uluslararası iş birliği gerektiriyor. Litografi makineleri gibi kritik ekipmanlara erişimde Hollanda’nın ASML şirketinin tekel konumu büyük engel.

Türkiye’nin önündeki en acil çözüm ise hibrit bir model olabilir: Kısa vadede, kotayı verimli kullanmak için ulusal bir GPU bulutu (Türkiye Yapay Zekâ Bulutu) kurulması. Orta vadede, Çin’in RISC-V açık kaynak çip mimarisini benimseyerek tasarım bağımsızlığı kazanmak. Uzun vadede ise 3 nm altı çip üretimi için Avrupa ve Uzak Doğu’da stratejik ortaklıklar geliştirmek. Güney Kore’nin Samsung ile, Tayvan’ın TSMC ile yaptığı gibi.

ABD’nin AI Diffusion düzenlemesi, Türkiye için teknolojik bağımsızlık yolunda tarihi bir dönüm noktası. 50 bin GPU’luk sınır, bir engel mi yoksa yerli atılımın kıvılcımı mı olacak? Bu sorunun yanıtı, sadece çip üretiminde değil, diplomatik manevra kabiliyetinde ve uzun vadeli stratejik sabırda yatıyor. Türkiye’nin savunma sanayiinde kat ettiği yol gösteriyor ki, krizler fırsata dönüştürülebilir. Ancak yapay zekâ yarışının dinamikleri çok daha sert, rekabet çok daha acımasız ve teknolojik uçurum çok daha derin. Bu koşullarda Türkiye’nin “çip bağımsızlığı” yolculuğu, Milli Mücadele kadar kritik bir sınav niteliğinde.