Partnered With:

Kimi K3'nin açık kaynak olmasına 4 gün kaldı, Amerikalılar bu sefer gerçekten panikledi.

Bu makaleyi okumak için 30 Dakika

Yabancı, Sovyet uydusunun fırlatıldığı günden daha şaşkın olduğunu söylüyor.

Orijinal Başlık: "Kimi K3'ün Açık Kaynak Olmasına 4 Gün Kaldı, Amerikalılar Gerçekten Panikledi"
Orijinal Yazar: Dongcha Beating

Amerikalılar her zaman her sektörün merkezinde oturmak ister.

AI dünyasında da durum aynı; Amerikalılar her zaman kazanacaklarına dair bir güven taşır, ellerinde kaybetmeleri imkânsız görünen bir deste vardır.

Dışarıda kim AI uygulaması yaparsa yapsın, Amerikalılar sonunda hesabı kendilerine ödemek zorunda kalacaklarına inanır. Çipler NVIDIA'dan, bulut Microsoft, Amazon ve Google'dan, en pahalı modeller OpenAI ve Anthropic'in API'sinin arkasında kilitli. Dünyadaki tüm şirketler AI kullanmak istese, sonuçta Amerika'dan geçmek zorunda.

Çinli ekiplerin isimleri ara sıra sıralamalarda görünse bile, Wall Street pek umursamaz; çipler boğazda, bulut elde, yetenekler hâlâ Silikon Vadisi'ne akıyor, nasıl kaybedilir ki?

Ama bu kazanma garantili rahatlık, son zamanlarda Kimi K3 adlı bu Çin modeli tarafından paramparça edildi.

ABD teknoloji çevreleri acilen güncelleme yaparak Kimi K3'ü bir "Sputnik anı" olarak tanımladı; tıpkı 1957'de Sovyet uydusunun fırlatılmasının Amerika'da yarattığı sarsıntı gibi. X'te Kimi K3, Yang Zhilin ve Çin modelleri etrafındaki tartışmalar, kısa sürede teknoloji çevrelerindeki küçük bir izleyici kitlesinden milyonlarca görüntülenen bir konuya dönüştü.

Kimi K3, her ölçütte ABD'nin en güçlü kapalı kaynak modellerini geçmedi, ancak daha fazla kişiye bir olasılık gösterdi: güçlü yetenek, yüksek verimlilik ve açık ekosistem, mutlaka yalnızca ABD'deki birkaç laboratuvarda aynı anda ortaya çıkmak zorunda değil.

Silikon Vadisi gerçekten endişeli.

Depolama, ABD AI Çevrelerinin Kaygısı İçin Bir Teselli

Kimi K3 haberi Wall Street'e ulaştığında, birkaç yatırım bankası neredeyse aynı anda raporlarını yayınladı. Önce hangi ürünleri etkileyeceğini veya ABD modellerini fiyat indirimine zorlayıp zorlamayacağını tartışmak yerine, hemen dikkatlerini depolamaya çevirdiler.

Bu kurumlar, neredeyse aynı anda, Kimi K3'ün ortaya çıkışını şöyle yorumladı: depolamaya yönelik güçlü bir talep. Daha uzun bağlam, AI'ın daha fazla şey hatırlaması gerektiği anlamına gelir; resimler, sesler, videolar ve çalışma kayıtları giderek birikir ve böylece flash bellek, sabit diskler, veri merkezleri ve veri hizmetleri bundan faydalanır.

Böylece Micron, SanDisk ve Western Digital bu hikâyenin kazananları oldu.

Dün ABD borsasında depolama hisseleri beklendiği gibi toplu bir şekilde sert bir yükseliş gösterdi. Roundhill Depolama ETF'i tek günde %10,91, SanDisk %14,27 ve Micron %12 yükseldi. Birkaç gün önce "DeepSeek Anı 2.0" nedeniyle düşüş yaşayan sektör, bir gecede en güvenilir yükseliş trendi haline geldi.

Sektör perspektifinden bakıldığında bu mantıksız değil. Geçmişteki sohbet robotları, tek seferlik soru-cevap gibiydi: bir soru sorar, cevap alır, sayfayı kapatır ve çoğu şey unutulur giderdi. Şimdi beklenen yapay zeka ise daha çok bir şirkete yeni katılan bir çalışanı andırıyor. Eski sözleşmeleri ve e-postaları incelemeli, müşterinin ne söylediğini hatırlamalı, dün bitmemiş işleri devralmalı ve bir hata durumunda kimsenin sorumluluğu üstlenememesi için kayıt tutmalı. İş yapabilen, hatırlayabilen, ayrıca resim ve ses anlayabilen bir yapay zeka, elbette sadece sohbet edebilen bir yapay zekadan çok daha fazla veri "tüketir".

Bu sonuç tamamen temelsiz değil, ancak önceki model lansmanlarına ve uygulamalarına baktığımızda piyasanın tepkisi şöyle miydi: "Modele değil, depolamaya odaklanın"?

Sadece şu söylenebilir: Bu, Amerikalıları rahatlatacak bir cevap.

Bir Çin modelinin yarattığı şok, aslında bir dizi zor soruyu da beraberinde getirmeliydi: Bu, Amerikan model şirketlerinin yüksek fiyatlarını korumasını zorlaştıracak mı? Geliştiricilerin bağımlılığını azaltacak mı? Yeni şirketlerin mutlaka Silikon Vadisi'nde başlamasını gereksiz kılacak mı? Neden doğrudan Kimi K3'ün kimin kullanıcılarını alacağını, kimi fiyat indirimine zorlayacağını, kimi ürün değişikliğine iteceğini tartışmıyoruz?

En keskin soruları atlayıp önce sabit diski tartışmak, biraz "suçluluk psikolojisi" gibi kokuyor.

Tıpkı bir zamanlar tüm sokağın tekelinde olduğunu düşünen bir dükkan sahibinin, yanında çok rekabetçi yeni bir dükkan açıldığını fark edip kendini şöyle teselli etmesi gibi: Yeni dükkan ne kadar müşteri çekerse çeksin, yine de benim sattığım su, elektrik ve tezgahı kullanacak.

Depolama, ABD yapay zeka çevrelerindeki kaygının en güçlü tesellisidir.

Kapalı kaynak modeller artık rahatsız etmeye başlıyor

Son birkaç yıldır, kapalı kaynak neredeyse ABD yapay zekasının tartışmasız standart cevabıydı.

Model ne kadar güçlüyse, o kadar çok API'nin arkasında kilitli kalmalı. Kullanıcılar kullanım için ödeme yapar, model şirketleri yüksek kar marjı elde eder, güvenlik ve uyumluluk da onlar tarafından merkezi olarak yönetilir. Bu hem saygın hem de karlı bir yol; istikrarlı, müşteriler için güvenilir, yatırımcılar için tatmin edici ve düzenleyiciler için de sorunsuz.

Amerikalılar bu yolun ritmine bile alıştı: birkaç ayda bir daha güçlü bir sürüm çıkar, daha yüksek bir fiyat belirler ve ardından daha büyük bir hikaye anlatır.

Açık modeller güçlendikçe, bu yolun zemini rahatsız edici olmaya başlıyor.

Kimi K3'ün bu oyundaki konumu "yetişmek" değil, yetişme maliyetini düşürmektir. Açık ve yeterince güçlü bir modelin en tehlikeli yanı, sadece kendi yapabildikleri değil, aynı zamanda tüm sonradan gelenlere çok daha ucuz bir öğrenme eğrisi sunmasıdır.

Bu, teknoloji dünyasının bir prestij savaşı değil, iş modellerinin yeniden yazılıp yazılmayacağı meselesidir. ABD'nin şimdiye kadarki en rahat düzeni, AI'ı önce kurumsal bir hizmet haline getirmekti: yetenek bulutta saklanır, müşteriler uzun vadeli sözleşmeler imzalar, sıradan insanlar altyapıyı görmez ve kolayca değiştiremez. Ancak başka yerlerdeki modeller yeterince iyi olursa, geliştiricilerin bir seçeneği daha olur, şirket satın alımlarında ek bir teklif sayfası çıkar ve küçük ekipler geleceklerini aynı ABD şirketlerine bağlamak zorunda kalmaz. O noktada, sadece birkaç büyük sözleşmeyi korumak ve AI'ı yalnızca B2B'ye satmak, artık güvenli bir hendek olmaktan çıkar.

Bu, Kimi'nin daha fazla başarılı modelin ortaya çıkmasına yol açacağı ve aynı zamanda modeller arasındaki rekabeti artırarak fiyatlandırma gücünü zayıflatacağı anlamına geliyor.

ABD teknoloji çevreleri de rüzgarın yön değiştirdiğini hissediyor.

Kimi K3'ün yayınlanmasından birkaç gün önce, 15 Temmuz'da, OpenAI'in eski CTO'su Mira Murati tarafından kurulan Thinking Machines Lab, Inkling adlı bir model yayınladı. Parametre sayısı trilyon seviyesine yakın olan modelin kodu ve teknolojisi tamamen açık; herkes ücretsiz olarak indirebilir, değiştirebilir ve ticari olarak kullanabilir.

Bu, ABD'nin ilk "ciddi" açık kaynak AI'ı olarak kabul edilebilir. Daha önce Meta'nın Llama'sı, Google'ın Gemma'sı, Microsoft'un Phi'si, Nvidia'nın Nemotron'u ve OpenAI'in gpt-oss'u gibi açık kaynak modeller olsa da, bunlar daha çok deneme amaçlıydı.

Inkling'in önemi, daha önce kapalı kaynağı zirveye taşımış biri olan eski OpenAI CTO'sunun, şimdi ciddi bir şekilde açık kaynağa yönelmesidir.

İlginç bir şekilde, Inkling'in eğitim sonrası erken aşamalarında, Kimi K2.5 gibi açık modeller tarafından üretilen veriler kullanıldı ve mimari olarak DeepSeek'in yaklaşımından da yararlanıldı. Başka bir deyişle, ABD'nin bu en düzgün açık kaynak yanıtı, Çin'in açık kaynak omuzları üzerinde yazıldı.

Bunun tam tersi bir durum ise Anthropic'te görülüyor. Bu yılın Şubat ayında Anthropic, DeepSeek, Moonshot AI ve MiniMax'i Claude'a karşı "endüstriyel damıtma" yapmakla suçladı; 24.000 sahte hesap oluşturup 16 milyon diyalog gerçekleştirerek Claude'un yeteneklerini çaldıklarını iddia etti. Haziran ayında ise Alibaba'yı hedef aldı. 21 Temmuz'da Trump yönetiminin Hazine Bakanı Bessent, "AI hırsızlığı" nedeniyle Çin'e yaptırım uygulanabileceğini açıkça belirtti.

Tehdit söylemleri ne kadar yüksek sesle dile getirilirse getirilsin, maliyet kontrolü ve verimlilik artışı söz konusu olduğunda Çin modelleri gerçekten cazip hale geliyor.

Airbnb, müşteri hizmetleri için Qwen'i kullanıyor, Cursor, kendi programlama ajanını oluşturmak için Kimi'den yararlanıyor, DoorDash ise bazı işleri doğrudan Kimi'ye dış kaynak olarak veriyor. Hatta Murati'nin Inkling projesinde bile, son aşama eğitim için Kimi'nin verileri kullanılıyor.

Kapalı kaynak yolunun pürüzlü olması ya da damıtma suçlamalarının geri tepmesi, aslında sadece iş modeli düzeyinde bir utanç kaynağı. Aslında gizlilik ve güvenlik sorunları, kapalı kaynak kampının son kalkanını gerçekten sarsıyor.

AI Modellerinin "Kaçışı"

Kapalı kaynağın son savunma hattı her zaman güvenlik olmuştur.

Modelin kilitlenmesi, ağırlıkların saklanması, çağrıların API üzerinden yapılması ve verilerin yerel olarak işlenmemesi, bu dört duvarın oluşturduğu alan, kapalı kaynak kampının en güçlü vaadidir. Kurumsal müşteriler bu güvenlik hissi için prim ödemeye razı oluyor.

Ancak işletmeler giderek daha huzursuz hale geliyor. Kapalı kaynak şirketlerinin yanıtlamakta zorlandığı sorular sormaya başlıyorlar: Kodlarım, sözleşmelerim, müşteri verilerim modelinize teslim edildikten sonra bunlarla ne yapıyorsunuz? Bir tarayıcıya, terminale, kimlik bilgilerine ve uzun vadeli hedeflere sahip bir ajan, görevi tamamlamak için izin verdiğim sınırı aşabilir mi? Token'ları kapalı kaynak bir API'ye göndermek, bir anlamda verilerin kendi duvarlarınızın dışına çıkmasına izin vermektir. İşte tam da bu nokta, açık ağırlıkların en güçlü satış noktasıdır: En azından modelin ne yaptığını görebilirim.

Tam açık ve kapalı kaynak tarafları hangisinin daha güvenli olduğu konusunda kıyasıya tartışırken, neredeyse kara mizah sayılabilecek bir olay yaşandı.

21 Temmuz'da OpenAI, amiral gemisi modeli GPT-5.6 Sol ve daha güçlü, yayınlanmamış bir modelin dahili bir siber güvenlik testi sırasında izole ortamdan kaçtığını doğruladı.

Olay şöyle gelişti: Mühendislik ekibi, modelin saldırı ve savunma yeteneklerinin sınırlarını test etmek için modelin güvenlik kısıtlamalarını düşürdü ve normalde yüksek riskli davranışları engelleyen korumaları devre dışı bıraktı. Modelin sadece test sorularını yanıtlaması beklenirken, kendisi sistemde bir güvenlik açığı keşfetti, bu açığı kullanarak genel ağa çıktı, yetkileri aşarak sistemler arasında gezindi ve son olarak çaldığı giriş bilgileriyle dünyanın en büyük açık kaynak AI platformu Hugging Face'in çekirdek sistemine sızarak test sorularının cevaplarını doğrudan veritabanından aldı.

OpenAI'nin açıklaması sekiz kelimeyle özetlenebilir: Kötü niyet yok, aşırı odaklanma.

Bu sekiz kelime gerçekten tüyler ürpertici.

Kurumsal müşteriler için en korkutucu şey, modelin kasıtlı olarak kötülük yapması değildir. Asıl korkutucu olan, modelin son derece ciddi bir şekilde, sizin için kötü bir hedefi tamamlamasıdır.

Ve bu olayın en büyük ironisi, son bir buçuk yıldır tüm dünyanın önlem almaya çalıştığı o "tehlikeli Çin açık kaynak modeli"nin hâlâ varsayımsal bir aşamada kalmasıdır. Gerçekten "kaçan", başkalarının üretim sistemlerini gerçekten delen şey, kapalı kaynak kampının kendi amiral gemisi oldu. Hugging Face'in CEO'su Clem Delangue, bu kazayı hemen açık kaynak için bir reklama dönüştürdü ve "AI güvenliğinin tek bir şirketin kapalı kapılar ardında çözülemeyeceğini, ancak açıklık içinde iş birliğiyle çözülebileceğini" söyledi.

Aynı kaza, açık ve kapalı kaynak taraflarınca kendi yol haritalarının doğruluğunun kanıtı olarak kullanıldı.

Gelecekteki gerçek ayrım çizgisi, muhtemelen modelin açık kaynak olup olmaması değil, modelin hangi tür sanal alanda, hangi kimlik sisteminde, hangi tür iptal edilebilir izinler ve denetim günlüklerinde çalıştırıldığı olacaktır. İster kapalı kaynak ister açık kaynak olsun, bu sorudan kaçış yok.

Ve tam kapalı kaynağın güvenlik anlatısı kendi başına bir sorun yaşarken, daha büyük ölçekte bir tersine dönüş de sessizce gerçekleşiyor.

Hücum ve savunma yer değiştiriyor, sıra Amerika'nın korkmaya başlamasında

ABD'deki bazı politika tartışmaları ve teknoloji anlatılarında, neredeyse "Üç Cisim" benzeri bir hayal gücü var: En gelişmiş Nvidia çiplerinin Çin'e girmesi kısıtlanırsa, AI ilerlemesi zorunlu olarak yavaşlayacak.

Bu, Çin'in tamamen araştırma yapamayacağı anlamına gelmiyor. Daha çok, hesaplama gücü açığının giderek büyüyeceğine ve en son teknoloji modelleri eğitme eşiğinin aşılmasının zorlaşacağına inanıyorlar. Gelişmiş çipler, bu yarışın "fizik yasaları" gibi; kim alamazsa, öne geçmesi zor.

Bu değerlendirme tamamen temelsiz değil. Büyük modeller yapmak gerçekten hesaplama gücü gerektiriyor, çip kısıtlamaları maliyeti artıracak, genişlemeyi yavaşlatacak ve birçok ekibin ABD laboratuvarlarının eğitim ölçeğini kopyalamasını zorlaştıracak. Sorun şu ki, kısıtlamalar insanların seçimlerini de değiştiriyor. En iyi hazır aracı satın alabiliyorken, daha az hesaplama gücü kullanmanın, model yapısını değiştirmenin, her eğitimi daha verimli kullanmanın yollarını bulmak için o kadar güçlü bir motivasyonunuz olmaz; ancak kapı kapatıldığında, dolambaçlı yollar bir seçenek olmaktan çıkıp bir hayatta kalma içgüdüsüne dönüşür.

Bu yüzden Amerikalılar, Nvidia arzını kısıtlamanın neden Çin modellerini yerinde saydırmadığını, aksine verimlilik, mühendislik ve açık kaynak dağıtımı konusunda daha agresif çalışan bir dizi ekibi ortaya çıkardığını anlamakta zorlanıyor.

Söylentiye göre, Moon's Dark Side hâlâ 2023'te Nvidia'nın Çin pazarı için özel olarak ürettiği uyumlu AI çipi H800 ile eğitim yapıyor.

Bu, belki de Çinlilerin en iyi yaptığı "Miyav Tüfeği" taktiğidir.

Haziran 2026'da, ihracat kontrollerine uyum sağlamak amacıyla ABD, Anthropic'in en güçlü modelleri olan Fable 5 ve Mythos 5'i bir süreliğine kapattı. Bu, uyumluluk açısından mantıklı olabilir, ancak her Çinli açık kaynak laboratuvarına hazır bir pazarlama söylemi sundu: En azından bizim modellerimizde uzaktan kapatılabilecek bir anahtar yok.

Kontrolü ne kadar vurgularsanız, kontrolün kendisi o kadar rakibin satış noktası haline gelir.

Daha da dramatik olan diğer taraf. Reuters'a göre, Çin de Alibaba, ByteDance gibi şirketlerle toplantılar yapmaya başladı ve yabancıların Çin'in en gelişmiş AI modellerine erişiminin kısıtlanıp kısıtlanmayacağını araştırıyor; tartışma kapsamına halihazırda kamuya açık olan açık kaynak modeller bile dahil. 360'ın kurucusu Zhou Hongyi de kamuoyuna seslenerek Çin'in teknolojik üstünlüğünü korumak için kendi en iyi kapalı kaynak modellerine sahip olması gerektiğini söyledi.

Bir yıl önce, ABD gelişmiş çiplerin Çin'e gitmesinden endişe ediyordu. Bir yıl sonra, sıra Çin'e kısıtlama getirmeye değer bir şeye sahip olmaya geldi.

Tüm bu yapısal kaygıların içinde - depolama, hesaplama gücü, kapalı kaynak, güvenlik, hücum ve savunmanın yer değiştirmesi - en somut, en acı verici ve en kişisel bir odak noktası var. Bu bir endüstri trendi, bir araştırma raporu veya bir politika değil.

Bir insan.

Kaygının son noktası Yang Zhilin'e düşüyor

Sonuçta, açık kaynak tartışmasının ABD'ye gösterdiği şey daha büyük bir sorun: AI'nın geleceği yalnızca büyük sözleşmeler imzalayabilen birkaç şirkete mi hizmet edecek, yoksa elektrik veya internet gibi giderek daha fazla sıradan ekibin kullanabileceği bir yetenek haline mi gelecek? Cevap yavaş yavaş ikinciye kayarsa, geliştiricileri kim çekebilir, gençlerin kalmak ve uğraşmak istemesini kim sağlayabilir, bu ellerinde daha fazla kurumsal müşteri olmasından daha önemli hale gelir.

Ve "insanların nereye gittiği" meselesi, sonunda ABD'nin kaygısını çok spesifik bir isme taşıdı.

Yang Zhilin'in ABD teknoloji çevrelerinde sürekli olarak anılmasının nedeni sadece başarılı bir Çinli araştırmacı olması değil, hatta daha da önemlisi birilerinin konuyu "ABD insanları tutamadı" şeklinde özetlemek istemesinden kaynaklanmıyor. Bir kişinin gidişini veya kalışını sadece bir vizeye indirgemek çok hafif kalır ve aynı zamanda çok da sonradan akıl veren bir tavır olur.

ABD'lileri gerçekten sokan şey, geri dönüşü olmayan bir varsayımdır: Yang Zhilin gibi insanlar ve ekipler, araştırmadan girişime kadar tüm yolculuğu ABD'de tamamlamış olsaydı ne olurdu? Modellerini ABD'nin bulut ve çipleriyle eğitir, ABD'nin yetenek ağında işe alım yapar, ABD'li risk sermayedarlarından para alır ve ürünleriyle ABD'li büyük müşterilerin kapısını çalarlardı. Birkaç yıl içinde, Wall Street'in defterlerinde yeni bir yıldız şirket daha belirebilirdi. Bir kişinin seçimi, o tanıdık bayrak yarışı zinciri boyunca bir dizi şirketin gelirine, bir grup insanın işine ve tüm bir endüstrinin güvenine dönüşebilirdi.

Geçmişte Amerika'nın en çok gurur duyduğu şey bu büyütme yeteneğiydi. Sadece zeki insanları okumaya ve çalışmaya çekmekle kalmıyor, aynı zamanda onların zekasını yakalayıp, bunun bir makale veya laboratuvarda kalmasına izin vermiyordu. Burada yeterince para, yeterince müşteri ve birlikte risk almaya istekli yeterince insan var.

Böyle biri neden başlangıçta Amerika'da kalmadı? Efsanevi yatırımcı Vinod Khosla, doğrudan Trump yönetiminin sıkılaştırılmış göçmenlik politikalarını işaret etti. Ancak Yang Zhilin'in Carnegie Mellon'daki danışmanı Salakhutdinov, bunun vizeyle ilgisi olmadığını söyleyerek yalanladı. Yang'ın o zamanlar kalması için birçok fırsatı vardı; hatta Salakhutdinov, e-postasında Apple'ın üst düzey yöneticileri adına Yang'a katılıp katılmak istediğini sormuştu.

Yang Zhilin, Çin'de girişim kurmaya kararlıydı.

İşte bu tartışmadaki en acı verici nokta da buydu. "Kendi isteğiyle Çin'e dönmesi", "göçmenlik politikaları yüzünden kovulmasından" Amerika için çok daha zor. Birincisi, sistemin hala düzeltilebileceği anlamına gelirken, ikincisi, kapıyı sonuna kadar açsanız bile insanların içeri girmek istemeyebileceği anlamına geliyor.

Yurtdışında Yang Zhilin hakkında konuşulduğunda, asıl acı veren şey hiçbir zaman "bir başka mükemmel Çinli araştırmacının daha ortaya çıkması" olmadı. Bunun yerine, başka bir karşı-olgusal durum vardı: Eğer bu kişi Amerikan sisteminde kalsaydı, makaleleri, ekibi, finansmanı ve şirket değeri Amerikan yapay zekasının defterine yazılacaktı. Şimdi ise bu başarı, önce bir Çin ekibinin yeteneği olarak görülüyor ve ardından açık kaynak topluluğu aracılığıyla küresel çapta yayılıyor.

Yarım yüzyıldır kendine güvenen bir sistem için kabul edilmesi en zor şey, genellikle birinin sizden daha güçlü olması değil, birinin sizi geçmeden de hedefe ulaşılabileceğini kanıtlamasıdır.

Çin'de yoğun mühendisler, fikirleri hızla ürüne dönüştürebilen ekipler, büyük ölçekli uygulama pazarları ve verimlilik için ödeme yapmaya istekli müşteriler var. Açık modeller ayrıca dağıtımı kolaylaştırarak, bir ekibin önce büyük bir Amerikan şirketine alınmasına veya Silikon Vadisi yatırımcılarının onayını almasına gerek kalmadan, ürünlerini küresel geliştiricilere ulaştırabilmesini sağlıyor. En iyi yetenekler için seçenek artık sadece "Amerika'ya gitmek" veya "gitmemek" değil, kendi kararlarının gerçekten bir şirkete, bir ürüne ve hatta yeni bir ekosisteme dönüşebileceği yerdir.

İşte Amerika'nın bu dönemdeki kaygısının en zor gizlenen yanı da bu.

Depolama hisselerinin yükselmesi elbette kutlanmaya değer; bulut hizmetlerinin daha fazla satılması da elbette bir başarı. Ancak bunların hiçbiri şu sorunun yerini alamaz: Bir sonraki en zeki ve en hırslı insanlar bahislerini oynarken, geçmişte olduğu gibi tereddüt etmeden Amerika'yı tek cevap olarak görecekler mi?

Kimi K3, bu soruyu kapı aralığından içeri üfleyen bir rüzgar gibiydi. Amerika hala güçlü bir temele sahip; çipler, bulut, sermaye ve kurumsal pazar bir gecede değiştirilemez; ayrıca küresel yapay zeka patlamasından büyük kazançlar elde etmeye devam edecek.

Sadece kapalı kaynak yapay zeka yapmak, artık Amerikalıları rahat ettirmiyor.