Vitalik Buterin’in ‘Computing Self-Sovereignty’ Vizyonu: Çözüm Kişisel Laptop Değil, Merkezsizleşmiş Compute Ağları mı?

Vitalik Buterin(Vitalik Buterin) 2026’yı ‘컴퓨팅 자기주권 되찾기’ yılı ilan etti. Google Docs yerine Fileverse, Gmail yerine ProtonMail, Telegram yerine Signal kullanıyor; hatta bulut yerine kendi dizüstü bilgisayarında doğrudan büyük dil modeli(LLM) çalıştırma denemelerine girişti. Dijital özerkliği koruma yönündeki bu hassasiyet haklı görülse de, yapay zekayı(AI) sadece ‘kişisel cihazda yerel çalıştırma’ ile çözmeye çalışan bu yaklaşımın, gerçek dünyanın sınırlarını görmezden gelen bir reçete olduğu yönünde eleştiriler yükseliyor.

AI altyapısındaki yoğunlaşma gerçekten de ciddi bir sorun. Amazon(AMZN), Microsoft(MSFT) ve Google(GOOGL) üçlüsü, küresel bulut altyapısı harcamalarının %66’sını kontrol ediyor. Bu pazarın yalnızca geçen yıl bir çeyreklik geliri 1.026 milyar dolar(yaklaşık 148 trilyon 9.463 milyar won) seviyesine ulaştı. Bizim yazdığımız neredeyse tüm prompt’lar bu şirketlerin altyapısından geçtiği anda, aslında bireye ait olması gereken ‘veri üzerindeki tasarruf hakkı’ fiilen elimizden çıkıyor. Dijital egemenliğe önem verenler için bu durum, ‘yapısal bir başarısızlık’ gibi hissettirmesi kaçınılmaz.

Buna karşılık Buterin’in sunduğu ‘çözüm’, AI’ı kişisel donanımda yerel olarak barındırma fikri. Yani mahremiyet uğruna işlem gücü ve ölçeklenebilirlikten vazgeçilmesini öneren bir tercih dayatılıyor. Hafif kullanımlar için bu yaklaşım belli ölçüde işe yarayabilir; küçük modellerle kişisel çıkarımlar yapmak ya da geliştiricilerin deneme amaçlı lokal model kullanması gibi senaryolarda anlamlı sonuçlar doğuruyor. Buterin de mevcut kullanım zorluklarını ve verimsizlikleri kabul etse de, zamanla bu sürtünmelerin azalacağını düşünüyor.

Sorun, gerçek anlamda ‘ölçek’ gerektiren AI tarafında ortaya çıkıyor. Model eğitimi, büyük ölçekli çıkarım süreçleri ve 7/24 çalışan AI ajanlarının işletilmesi, kişisel bir dizüstü bilgisayarın asla kaldıramayacağı düzeyde GPU gücü istiyor. Tek bir AI ajanını bile gece boyunca sürekli çalışır durumda tutmak için kesintisiz bir hesaplama kaynağı gerekiyor. Kullanıcı masasından kalktığı anda, ‘her zaman açık AI asistanı’ vaadi anında boşa düşüyor.

Kurumsal dağıtım ortamında ise günde binlerce GPU-saat tüketimi adeta taban seviye. Özel bir modeli eğiten bir startup, yüksek performanslı bir dizüstü bilgisayarın bir yılda üreteceği işlem gücünü yalnızca bir haftada tüketebiliyor. Daha iddialı araştırma ekipleri, bütçelerinin %80’inden fazlasını GPU altyapısına aktarmak zorunda kalabiliyor. ‘İnsan kaynağı, AR-GE, pazar genişleme’ için kullanılması gereken sermaye, ‘hesaplama maliyeti’ girdabına çekiliyor. Bu bedeli karşılayabilecek olanlar da genelde sermaye gücü yüksek dev teknoloji şirketleri oluyor; diğerleri doğal biçimde rekabet dışına itiliyor.

Yerel(host) çalıştırma yaklaşımı bu yapısal sorunu çözmüyor. Aksine, geliştiricilere ve şirketlere şu örtük ikilemi dayatıyor: ‘Küçük kal ve egemenliğini koru ya da ölçek büyütmek istiyorsan verilerini Amazon, Google, Microsoft’a teslim et.’ Pek çok inşacı için bu durum gerçek bir seçenekten çok, ‘çıkışı olmayan bir sokak’ anlamına geliyor.

‘탈중앙화(merkezsizleşme)’ özünde ‘küçülme’ değil, ‘ölçek ve egemenliğin birlikte var olabilmesi’ hedefini taşıyor. Kripto topluluğu bu çerçevenin ne kadar yanıltıcı olabileceğini herkesten iyi biliyor olmalı. Amaç, yetenekleri azaltarak bağımsız kalmak değil. Asıl mesele, ‘ölçek’ ile ‘egemenliğin’ bir arada var olabildiği bir yapı kurmak. Bu ilke, hesaplama gücü ve ‘compute’ alanına da birebir uygulanabiliyor.

Dünyanın dört bir yanında veri merkezlerine, şirketlere, üniversitelere ve bağımsız tesislere dağılmış milyonlarca GPU atıl durumda bekliyor. Yeni nesil ‘탈중앙화 컴퓨트(merkezsizleşmiş compute) ağları’, bu dağınık donanımı tek bir esnek, programlanabilir altyapıya dönüştürmeye başladı. Bu ağlar bugün 130’dan fazla ülkeye yayılmış durumda ve mevcut ‘hiper ölçekli’ bulut sağlayıcılarıyla aynı sınıfta GPU’lar ile uzman edge cihazları, kimi zaman %70’e varan maliyet avantajıyla sunulabiliyor.

Geliştiriciler artık tek bir sağlayıcıya bağımlı kalmadan, dünya çapındaki bağımsız operatör havuzundan yüksek performanslı GPU kümelerini ‘ihtiyaç anında(on-demand)’ tahsis edebiliyor. Fiyat, yıllar önce yapılmış uzun vadeli sözleşmelerle değil, gerçek zamanlı kullanım ve rekabet koşullarıyla belirleniyor. Tedarikçi tarafında ise, atıl duran donanım bir anda gelir üreten bir üretim varlığına dönüştürülebiliyor. Bulut altyapısı çevresindeki güç dengesi bu sayede temelden yeniden şekilleniyor.

Bu tür ‘açık compute piyasaları’nın etkisi, sadece maliyet düşüşüyle sınırlı kalmıyor. Büyük şirketlerin domine ettiği AI pazar yapısının bütünü üzerinde çatlaklar oluşturuyor. Bağımsız araştırma grupları, artık donanım limitlerine göre hedef küçültmek zorunda değil. Deney tasarımından model boyutuna kadar, araştırmacı neye ihtiyaç duyuyorsa, compute kaynağını ona göre ölçekleyebiliyor.

Yükselen piyasalardaki startup’lar da dev bulut sağlayıcılarla büyük kontratlar yapacak sermayeyi bulamadan, yerel ihtiyaçlara uygun AI çözümleri geliştirme şansı yakalıyor. Yerel dillere özel modeller, ülke içi sağlık sistemine uyarlanmış teşhis modelleri, bölgesel tarım ve meteoroloji verilerine optimize edilmiş tahmin modelleri gibi projeler, mevcut düzende çoğu zaman daha baştan ‘altyapı maliyeti bariyerine’ takılıp hiç başlayamıyordu.

Yerel veri merkezleri için de yeni bir pencere açılıyor. Eskiden büyük bulut sağlayıcılarının ‘toptan altyapı zincirine’ dahil olamayan bölgesel operatörlerin, pazarda tutunması bile zordu. Oysa 탈중앙화 컴퓨트 ağlarında, her bölgesel oyuncu dünya genelindeki talep sahipleriyle doğrudan eşleşebildiği küresel bir pazara çıkabiliyor. AI kaynaklı dijital uçurumu azaltmanın gerçekçi yolu, geliştiriciden ‘zayıf araçlarla yetinmesini’ istemek değil; ‘compute’un piyasa içinde nasıl dağıtıldığını yeniden tasarlamaktan geçiyor.

Buterin’in işaret ettiği gibi, AI altyapısındaki merkezileşmeye direnmek gerektiği konusunda ciddi bir itiraz yok. Ancak çözümün ‘kişisel dizüstüne geri çekilmek’ olmak zorunda olmadığı giderek netleşiyor. Ölçek ve bağımsızlığı aynı anda sunan dağıtık compute sistemleri halihazırda devreye girmiş durumda. Bundan sonrası, geliştiricilerin ve sektörün hangi yolu tercih edeceğiyle ilgili.

Kripto sektörü yıllardır 탈중앙laşmayı kendi kimliğinin odağına koydu. 탈중앙화 컴퓨트 ağları, bu vaadi somut biçimde ispatlayabilecek nadir fırsatlardan biri. ‘Dağıtık sistemler, merkezi alternatifleri performans, maliyet ve istikrar açısından gerçekten geride bırakabilir mi?’ sorusuna artık sadece teorik değil, doğrudan altyapının kendisiyle yanıt verme şansına sahipler.

Bu ağlar daha düşük maliyet, daha geniş erişim ve ‘tekil arıza noktası olmayan’ bir mimariyi hedefliyor. Gerekli teknolojinin ve altyapının önemli bir bölümü bugün hazır. Geriye kalan kısım, sektörün bunu gerçekten kullanarak AI altyapısındaki güç yapısını sarsıp sarsmayacağı; yoksa ‘küçük kalmayı’ dayatan sınırlı bir kişisel egemenlik anlayışına razı olup olmayacağı sorusuna dayanıyor.

2026’yı ‘컴퓨팅 자기주권(Computing Self-Sovereignty)’ yılına dönüştürme hedefi hâlâ geçerli. Ancak bu hedefin nasıl gerçekleşeceği, bireysel cihazlara geri çekilmekten çok, 탈중앙화 컴퓨트 temelli yeni bir piyasa düzeninin ne kadar hızlı ve ne kadar cesurca benimseneceğine bağlı görünüyor. Kriptonun uzun süredir hayalini kurduğu 탈중앙화 ideali, artık doğrudan AI altyapısının tam ortasında gerçek bir sınavdan geçiyor.