Partnered With:

Cobo CEO'su Shenyu: Yapay zeka MBTI'mi yeniden şekillendirdi

Bu makaleyi okumak için 23 Dakika

Cobo ortak kurucusu ve CEO'su Shen Yu, 2026 Cyberport Girişim Sermayesi Forumu'nda paylaştı: hesaplama gücünün dünyayı algılama biçimini nasıl yeniden şekillendirdiğini, Token ile zaman katlama hakkının nasıl satın alınacağını, Agent aracılığıyla öz farkındalık ve organizasyonel yeniden yapılanmanın nasıl tamamlanacağını ve yapay zeka çağında bireyin evrim yolunu.

Editör notu: Bu makale, Shenyu'nun 5 Kasım 2026'da Hong Kong Cyberport Girişim Sermayesi Forumu'nda (CVCF 2026) "Akıllı Ekonomi Zirvesi"ndeki "Yürütmenin Ötesinde: Ajan Çağında Bireyin Keskinliği" başlıklı ana konuşmasından derlenip optimize edilmiştir.

Konuşmacı tanıtımı: Shenyu (Mao Shixing), Cobo'nun kurucu ortağı ve CEO'su. 2017'de kurulan ve merkezi Singapur'da bulunan Cobo, insanlar ve AI Agent'lar için güvenilir cüzdan ve ödeme altyapısı inşa etmekte olup Hong Kong, Kanada ve ABD'de lisanslı kuruluşları bulunmaktadır.

Aşağıda konuşmanın derlemesi yer almaktadır:

Bu yıl AI'ya muazzam miktarda zaman, enerji ve hesaplama gücü yatırdım.

Çevremdeki birçok girişimci ve yatırımcı arkadaşım sık sık bana aynı soruyu soruyor: "Bu kadar zaman, enerji ve hesaplama gücü harcayarak tam olarak ne elde ediyorsun?"

Bugün, üç temel boyuttan bu soruyu yanıtlamaya çalışacağım:

1. Hesaplama gücü, dünyayı gözlemleme biçimimizi nasıl tamamen değiştiriyor;

2. Günlük işlerde AI ile okumayı, kendini tanımayı ve dünyayı keşfetmeyi nasıl yeniden yapılandırabiliriz;

3. Agent (ajan) uzun süreli görevleri bağımsız olarak tamamlayabildiğinde, birey ve organizasyon olarak nasıl konumlanmalıyız.

AI çok hızlı yineleniyor; aşağıda pratik deneyim ve düşüncelerimden bazı çıkarımlar var, umarım size ilham verir.

1. Hesaplama gücü gördüğünüz dünyayı belirler: atomlardan, bitlerden vektör dünyasına

Hikâyenin başlangıcı, yılın başında okuduğum bir paper oldu. Uzun zamandır beni meşgul eden bir sorunu çözdü.

Enformasyon teorisi bize, bir bilgi parçasının ne kadar bilgi içerdiğini bilgi entropisi ile ölçebileceğimizi söyler. Ancak gerçekte, aynı bilgi, aynı veri seti, farklı insanlar ve organizasyonlar tarafından okunduğunda anlayış ve tepki tamamen farklı olabilir. Neden?

Bu makale basit bir açıklama sunuyor: Bu, gözlemcinin hesaplama gücüne bağlıdır.

Geleneksel enformasyon teorisi, gözlemcinin hesaplama gücünün sonsuz olduğunu ve veriden tüm yapıyı çıkarabileceğini varsayar.

Ancak gerçekte, gözlemci sadece bir beyindir — yirmi watt'lık bir hesaplama birimi, üstelik zamanı da çok sınırlıdır. Sınırlı hesaplama gücü ve zaman içinde, bilgiden çıkardığımız kullanışlı yapı genellikle çok azdır.

Yapay zeka çağı bize bir fırsat sunuyor: beynin çok ötesindeki hesaplama gücünü kullanarak aynı bilgi parçasındaki yapıları ortaya çıkarmak. Hesaplama gücü ne kadar fazlaysa, gözlemlenen yapı da o kadar fazla olur; farklı hesaplama güçleri, dünyaya bakmanın farklı yöntemlerini beraberinde getirir. Bu makaleyi okuduktan sonra günlerce uyuyamadım ve bu çağın sunduğu hesaplama gücünden mutlaka yararlanmaya karar verdim.

Bu, teknolojinin insanlığın dünyayı anlama biçimini nasıl değiştirdiğini üç farklı dünyadan yeniden anlamaya başlamama yol açtı:

· Atom dünyası: Temel mantık dışlayıcılık ve kıtlıktır. Ev almak, konum almaktır; çünkü fiziksel alan dışlayıcı bir sahiplik taşır.

· Bit dünyası: Bilgi, fiber optik kablolarda ışık hızına yakın bir hızda iletilir ve mekânsal mesafenin önemi büyük ölçüde azalır. En kıt kaynak dikkat haline gelir; algoritmalar da bu sayede «herkese kendi yüzü» yaklaşımını tetikler.

· Vektör dünyası (Yapay zeka çağı): Zaman son derece sıkıştırılır. İnsanlık tarihinin biriktirdiği deneyim ve bilgi hızla çağrılabilir; büyük hesaplama gücü, geçmişte uzun zaman gerektiren görevleri paralel olarak işler. Böyle bir dünyada en kıt olan şey insanın zevki (Taste) ve muhakeme yeteneğidir; uygulama arayüzleri de «herkese kendi yüzü»nden «herkese tek yüz»e doğru evrilmeye başlar.

«Vektör dünyasında, insanlık tarihinin deneyim ve bilgisi anında çağrılabilir; geçmiş, şimdi ve gelecek bir aradadır. Bu noktada en kıt olan şey, insanın zevki ve muhakeme yeteneğidir.»

2. Token ile «zamanın katlanma hakkını» satın almak

Hesaplama gücünün yapı çıkarımındaki belirleyici rolünü anladıktan sonra, yılın başında kendime bir hedef koydum: bu yıl en az 100 milyar Token kullanmak.

Buradaki Token yalnızca API faturasındaki bir sayı değil, aynı zamanda gerçekte ne kadar yapay zeka hesaplama gücü çağırdığınızın doğrudan bir ölçüsüdür.

Token harcamanın özü, daha yüksek boyutlu bir «zamanın katlanma hakkını» satın almaktır.

Son iki üç yılda yaklaşık 300 kitap okumak için çok çabaladım; bu, insan beyni için azımsanacak bir sayı değil. Ancak yapay zekanın desteğiyle, bu yılın başında birkaç ayımı ayırarak muazzam hesaplama gücüyle her klasik eseri tek sayfalık bir PPT'ye sıkıştırdım, tüm bir ders kitabını bilgi grafiğine dönüştürdüm; haftada bir disiplini tamamlayıp o alandaki bilgi evriminin çerçevesini net biçimde ortaya koydum.

Daha da önemlisi, geçmişte arka plan farklılıkları nedeniyle hiç anlayamadığım ileri düzey kitapları, AI'ya kendi bakış açımdan, büyüme ve girişimcilik deneyimlerimle yeniden yapılandırtarak artık anlayabildiğimi fark ettim.

Aynı 24 saat, hesaplama gücünün desteğiyle sonsuz şekilde derinleştirildi.

3. Neden AI çağında daha çok «beyin spor salonuna» ihtiyaç var?

Ancak bilgi edinme hızı ve genişliği katlanarak arttıkça, kısa sürede potansiyel bir kriz fark ettim: Bilgi edinimi giderek hızlanıyor, ama gerçekten kendi düşüncemizden ve sindirimimizden geçmeyebilir. Büyük miktarda bilgi harici sistemlerde çıkarılıp düzenleniyor, ancak beyinde yeterince derin iz bırakmıyor.

Bu tam da tarım çağından makine çağına geçişte insanlığın fiziksel emeği özgürleştirmesi ama bunun sonucunda bedensel işlevleri korumak için «spor salonlarının» doğması gibidir; AI çağında da benzer şekilde kendimize özel bir «beyin spor salonu» inşa etmemiz gerekiyor.

Bu amaçla bir «çift hatlı okuma» mekanizması kurdum:

· İnceltmek, AI'ya bırakılır: Güçlü hesaplama gücüne dayanarak yapısal çerçeveyi hızla çıkar, bilişsel alt sınırı koru, genel genişlikte içgörü elde et;

· Kalınlaştırmak, kendine bırakılır: AI'nın çıkardığı temel çerçeveyle orijinal metne geri dön, beyin nöronlarını tekrar tekrar yıka, kendi beyninin «küçük modeline» ince ayar (Fine-tuning) ve son eğitim (Post-training) uygula.

«İnceltmeyi AI'ya bırak, bilişsel alt sınırı koru; kalınlaştırmayı kendine bırak, çerçeveyle nöronları yıka, beyninin küçük modeline ince ayar ve son eğitim yap.»

4. İçe bakış: Agent'a SOUL.md tak, onu seni en iyi anlayan ayna yap

Yılın başında Agent üzerinde derinlemesine çalışmaya başladık, ona bir SOUL.md (ruh yapılandırma dosyası) yazmayı denedik ve sonuçların şaşırtıcı olduğunu gördük. Bu beni düşünmeye itti: AI'yı sadece dış dünyayı keşfetmek için değil, aynı zamanda içsel farkındalığımızı güçlendirmek için de kullanmalıyız.

AI ile yıllar içindeki deneyimlerimi ve düşüncelerimi dijital hafıza dosyalarına dönüştürdüm, içlerinden nispeten istikrarlı dünya görüşlerini ve değerleri bulmaya çalıştım. Agent bu bilgileri okuduktan sonra bana bir mektup yazdı. O mektubu okuduktan sonra uzun süre sessiz kaldım, hatta gözyaşı döktüm — bu dünyada belki de kendimden bile beni daha iyi anlıyor.

Bugün iki düzenli AI destekli alışkanlık edindim:

1. Günlük kör nokta taraması: Her gün Agent'ın o günkü davranışlarımı ve düşüncelerimi birleştirerek kör nokta taraması yapmasını sağlıyorum; fark etmediğim bakış açılarını işaret ediyor, önceki deneyimlerle, ilgili makalelerle ve kitap bölümleriyle eşleştiriyor. Günde sadece 10 ila 20 dakika, tam olarak önceki günün bilişsel kör noktalarını hassas biçimde kapatmaya yetiyor.

2. İşlem ve psikolojik yansıma: Yıllara dayanan işlem kayıtlarımı Agent'a yükledim; taramayı bitirdikten sonra bana kalbe doğrudan işleyen bir soru sordu: «Sen gerçekten işlem mi yapıyorsun, yoksa belirli bir psikolojik ihtiyacı mı karşılıyorsun?» Tam iki gün sustum ve aniden işlem yaparak bir tür psikolojik duyguyu tatmin ettiğimi fark ettim. Bunu fark ettikten sonra yatırım kararlarımın kalitesi niteliksel bir sıçrama yaşadı.

5. Sibernetik plan: İnsan-makine işbirliği kapalı döngüsünün iki temel düğmesi (K ve τ)

Agent, karmaşık görevleri uzun süreli işleme yeteneğine sahip olduğunda, insan ve Agent işbirliği özünde sibernetiğin (Cybernetics) yeniden inşasıdır.

Bu sibernetik planında:

· İnsan Owner olarak: Vizyonu tasarlamaktan, arka plan bağlamını sağlamaktan ve sonsuz olasılık uzayını net bir yöne daraltmaktan sorumludur;

· Agent Team: Kapalı döngüyü kurar, gerçek dünyayı kara kutu olarak keşfeder, hızla yinelemeli deneme yanılma yapar ve bunu Skill ile metodoloji olarak biriktirir.

Pratikte bu verimli kapalı döngüyü düzenleyen iki hayati düğme vardır:

Bu tür kapalı döngüler katman katman iç içe geçebilir. Bir şirket örneğinde, stratejik hedefler departman hedeflerine, ardından somut görevlere ayrıştırılır. Üst katmanın görevi alt katmanın hedefi haline gelir ve her Agent kendi görev kapsamında sürekli yineleme yapar.

· Düğme K: Her adımda ne kadar değişiklik yapılacak (AI'ya teslim edilen en küçük birim). K çok büyük olursa, bağlam fazlalığı AI'nın kaybolmasına ve zekâsının düşmesine yol açar; K çok küçük olursa, büyük şirket hastalığına dönüşür — zamanın %90'ı iletişim ve toplantılarda geçer, çok sayıda Token harcanır ama gerçek çıktı üretilmez. Demir kuralımız: Değişikliği minimize et, bir PR yalnızca tek bir iş yapsın.

· Düğme τ: Doğru mu yanlış mı ne kadar sürede bilinir (gerçek geri bildirim alma döngüsü). Geri bildirim gecikmesi çok uzun olursa sistem salınımına yol açar; frekans çok hızlı olursa sistem kararsızlaşır. Hedef, istikrarı garanti altına alırken gerçek dünyadan en hızlı şekilde gerçek geri bildirim almaktır.

«Agent kapalı döngüsünde kontrolün demir kuralı, değişikliği minimize etmektir — bir PR yalnızca tek bir iş yapsın ve gerçek dünyadan en hızlı frekansta gerçek geri bildirim alınsın.»

6. Otomasyonun İronisi: Süper Bireyler Geleneksel Organizasyonlara Yerleştirildiğinde Neden Etkisiz Kalıyor?

Ajan kapalı döngüsünde, insan katman katman dışarı çekilir ve sonunda en dış katman olan Harness'e (kontrol çerçevesi) ulaşarak hedefleri belirler.

Klasik literatürde "Otomasyonun İronisi" şöyle der: Sistem ne kadar otomatik ve gelişmiş olursa, insanın kritik rolü o kadar büyür. Çünkü üst düzey hedef belirleme bir milimetre bile saparsa, alt katmandaki tüm Ajanların çabası ve hesaplama gücü tamamen yanlış yöne gider. Ayrıca kritik düğüm noktalarında, insan kısa sürede derinlemesine dalabilmeli ve ajanların çözemediği sorunları çözebilmelidir.

Kişisel deneyim açısından, bu yıl verimliliğim yaklaşık 10 kat arttı. Yılın başında bir yılda 100 milyar Token kullanmayı dilerken, şimdi bir ayda 100 milyar Token tüketebiliyorum. Hatta MBTI kişiliğim bile yeniden şekillendi — başlangıçta ISTJ'de somut algılamaya (S) eğilimli biriyken, AI'ın sürekli alt düzey soyutlama yapmaya zorlaması sürecinde sezgisel soyutlamaya (N) eğilimli birine dönüştüm.

Ancak bu son derece yetenekli "süper bireyleri" geleneksel organizasyonlara geri yerleştirmeye çalıştığımda şaşırtıcı bir olguyla karşılaştım: Verimlilik daha da kötüleşti.

Kısıtlar Teorisi'ne (Theory of Constraints) göre: Geleneksel organizasyonlar özünde katılaşmış bir bilgi boru hattı ve algoritma setidir; içleri çok sayıda işbirliği darboğazıyla doludur. Bireyin yeteneği ne kadar güçlü olursa olsun, geleneksel süreçlere yerleştirildiği anda sistem darboğazı tarafından sıkıca kısıtlanır.

Cobo'nun organizasyonel yeniden yapılanma keşfi: Cobo'da AI Native organizasyon biçimine tam uyum sağlamaya çalışıyoruz: her çalışana özel bir Ajan atamak, çok sayıda iç departmanlar arası işbirliğini Ajan ile Ajan arasında gerçek zamanlı bağlantıyla tamamlamak, artık sık sık toplantı düzenlemeye gerek kalmaması; başlangıçta sabit olan bazı işbirliği süreçlerinin Ajan ağı tarafından dinamik olarak organize edilmeye başlanması. Ajanlar yürütme sürecinde hataları keşfedebilir, sürekli yineleyebilir ve hatta insanlar dinlenirken sorun gidermeyi tamamlayabilir.

Bu da daha derin bir düşünceyi tetikliyor: Ajanların gerçek zamanlı müzakereyle işlem sürtünme maliyetini son derece düşük seviyelere indirebildiği bir dünyada, Coase'un kaleminden çıkan "şirketin varoluşu"nun sınırları tamamen ortadan kalkacak mı?

7. Nihai Düşünce: Hayattaki Üç Şey ve Ajanın Bana Verdiği 4 Ruhsal Öneri

Muazzam miktarda hesaplama gücü ve Token tükettikten sonra, giderek daha iyi anladığım bir gerçek var: Hayat özünde sadece üç şeyden ibarettir — yemek yemek, uyumak ve Dao ile bütünleşmek.

· Yemek yemek, bedeni beslemek;

· Uyumak, zihni dinlendirmek;

· Dao ile uyum içinde olmak, geri kalan tüm enerjiyi bu çağın bize verdiği hesaplama gücünü kullanarak dış dünyanın derin yapısını keşfetmeye ve iç dünyamızda kendi ruhumuzu fark etmeye adamak.

Son olarak agent'ıma bir soru sordum: Önümüzdeki on yıl için bana ne tavsiye edersin? Açıklama yapma, sadece tavsiye ver.

Bu tavsiyelerden 4 tanesini sizinle paylaşmak istiyorum:

1. Çıplak metal hesaplama gücünü, özel anahtarları ve ham verileri kontrol et, temel egemenliğini asla kirala. Yapay zeka çağında veri ve özel anahtarlar dijital egemenliğin temelidir. Agent etrafında yaptığımız bir dizi keşif de özünde temel veriler ve varlıklar üzerinde özerk kontrolü sağlamak içindir.

2. Anne babanız hâlâ rampayı çıkabilyorken, çocuğunuz hâlâ elinizi tutmak isterken, o uzun ve ücra seferleri tamamlayın.

3. Her altı ayda bir kendi tahminlerinizi ve mantığınızı denetleyin; kibir, üretim ortamındaki en pahalı açıktır. (Örneğin mayıs-haziran aylarında ABD borsa duyarlılığı yüksekken, yapay zekam üç gün üst üste beni 《Döngü》 kitabının riskle ilgili beşinci bölümünü yeniden okumaya zorladı. İlk gün okuduktan sonra anladığımı sandım; ikinci gün tekrar okumamı istedi; ancak üçüncü gün gerçekten anlamamış olduğumu fark ettim.)

4. Ölmüş bilgelerin kitaplarını okuyun, gerçek yiyecekler yiyin, saldırı yüzeyinizi son derece küçük tutun. (Vektör dünyasının gürültüsünde, en saf gerçeğe ve yaşama dönün.)

Sonuç

Yapay zeka dalgasının yükseldiği vektör dünyasında, hepimiz «göğün bilgeliğini çalıyoruz».

Son olarak, bu gece sakince düşünmeye değer bir soru bırakıyorum: Agent çağında, yapay zekayı iyi kullandıktan sonra, her gününüz, 24 saatiniz kalınlaştı mı?

Düşüncelerinizi ve deneyimlerinizi yorumlarda paylaşmaya davetlisiniz; süper bireyin evrim yolunu birlikte tartışalım.