Andrej Karpathy, 2026’da AI hakkında en önemli gözlemlerinden birini paylaştı: artık iki temelden farklı AI kullanıcı grubu var ve bunlar birbirleriyle tamamen farklı şeyler konuşuyor.

3,6 milyon görüntülemeyle tweeti, AI ile çalışan herkesin anlaması gereken büyüyen bir uçurumu tanımlıyor.

Grup 1: “AI Bir Oyuncak”

Bu grup ChatGPT’yi denedi — genellikle ücretsiz sürümü — geçen yıl bir ara. Halüsinasyonlar gördüler, ses modunun basit sorularda tökezlediği viral videolara güldüler ve AI’ın abartılı olduğu sonucuna vardılar.

Yaşadıkları konusunda yanılmıyorlar. 2025’in ücretsiz tier modelleri gerçekten sınırlı. Ama sorun şu: AI’ın zihinsel modellerini o noktada dondurdular ve hiç güncellemediler.

Karpathy’nin dediği gibi, bu eski ve artık kullanılmayan modeller günümüz sınır modellerinin kapasitelerini yansıtmıyor.

Grup 2: “AI Psikozası”

Bu grup, teknik alanlarda profesyonel olarak son teknoloji ajansal modeller kullanıyor — Claude Code, OpenAI Codex. Ayda 200 dolar ödüyorlar. Bu modellere bir bilgisayar terminali veriyorlar ve normalde günler veya haftalar süren sorunları çözdüklerini izliyorlar.

Karpathy, bu grubun “AI Psikozası” dediği şeyi yaşadığını söylüyor — sanrısal oldukları için değil, gelişmeler o kadar şaşırtıcı olmuş ki bunu bizzat deneyimlememiş birine aktarmak zor.

Uçurum Neden Var

Karpathy, AI kapasitesinin neden eşitsiz geliştiğine dair iki yapısal neden belirliyor:

1. Pekiştirmeli öğrenme, doğrulanabilir ödüllerle en iyi çalışır.

Kodlama, matematik ve araştırma gibi görevlerin net başarı kriterleri vardır — kod derleniyor mu? Testler geçiyor mu? Kanıt doğru mu? Bu alanlar, modelin başarıp başaramadığına dair somut geri bildirim aldığı RL eğitimine doğal olarak uygundur.

Yazma, tavsiye ve konuşma gibi görevlerin nesnel olarak değerlendirilmesi çok daha zor, bu yüzden daha yavaş gelişiyor.

2. B2B değer, kaynak tahsisini yönlendirir.

En büyük gelir fırsatları teknik/profesyonel alanlardadır. AI şirketleri en iyi ekiplerini oraya odaklıyor. Ses modu gibi tüketici özellikler, en fazla gelir yaratan B2B ürünlerine kıyasla daha az yatırım alıyor.

Çeviri Problemi

Sonuç tuhaf bir kopukluk. Şunlar aynı anda doğru:

Ücretsiz bir AI ses asistanı Instagram reels’lerinde basit soruları tökezleyecek
Ücretli bir ajansal AI tutarlı bir şekilde tüm bir kodu yeniden yapılandırmak için bir saat harcayacak

Her ikisi de 2026’da oluyor. Ama Grup 1’deki insanlar yalnızca birinciyi görüyor. Grup 2’deki insanlar yalnızca ikinciyi görüyor. Ve “AI” hakkında konuşmaya çalıştıklarında, tamamen farklı teknolojileri tanımlıyorlar.

Uçurumu Nasıl Aşarsın

Grup 1’deysen, Grup 2’ye giden yol farklı bir chatbot için ayda 200 dolar harcamakla ilgili değil. Nasıl AI kullandığını değiştirmekle ilgili — rastgele soru-cevap’tan yapılandırılmış bilgi çalışmasına.

İşte pratikte iki grubu ayıran şey:

Grup 1 davranışı:

ChatGPT açar, soru sorar, cevabı okur
Oturumlar arasında kalıcı bağlam yok
AI her seferinde sıfırdan başlar
AI’ı en kötü başarısızlığıyla yargılar

Grup 2 davranışı:

AI’ın başvurabileceği bilgi tabanları oluşturur
AI’a proje dosyalarına, belgelere ve araştırmalara erişim sağlar
AI’ı bellekli bir meslektaş gibi kullanır, arama motoru gibi değil
AI’ı en iyi kapasitesiyle yargılar

Temel içgörü: AI çıktısının kalitesi, ona verdiğin bağlamın kalitesiyle doğrudan orantılıdır.

Bağlam Oluşturma: Eksik Katman

Çoğu insan burada takılıp kalır. “AI’a daha iyi bağlam ver” duyduklarında, daha uzun komutlar yazmak veya daha fazla zaman harcamak anlamına geldiğini düşünürler. Bu brute-force yaklaşımı. Daha akıllı yaklaşım, AI’ın otomatik olarak erişebileceği kalıcı bir bilgi katmanı oluşturmaktır.

Pratikte nasıl göründüğü:

Web araştırmalarını yapılandırılmış Markdown olarak kaydet — Sayfaları yer işaretlemek veya alıntıları bir belgeye kopyalamak yerine, tüm içeriği temiz Markdown’a dönüştür. Bu, bilgiyi herhangi bir AI aracının alımlayabileceği bir formatta korur.
Aranabilir bilgi tabanlarında organize et — Kaydedilen içeriği proje, konu veya araştırma alanına göre gruplandır. Bu, AI’a neyi kaydettiğini hatırlamadan ilgili bağlamı bulma imkânı verir.
AI’ı bilginle bağla — MCP (Model Context Protocol) gibi araçlar, Claude’un kaydedilen içeriğini doğrudan aramasına ve başvurmasına izin verir. Bir soru sorduğunda, Claude önce bilgi tabanını kontrol eder ve cevapları genel eğitim verileri yerine seçilmiş araştırmana dayandırır.

Save’in mümkün kıldığı iş akışı budur. Kaydettiğin her web sayfası yerel bilgi tabanında bir Markdown dosyasına dönüşür. Save Vault’un yerleşik MCP sunucusu onu Claude’a bağlar. AI asistanın artık okuduğun ve araştırdığın her şeye erişimi var.

Bileşik Etki

Grup 1 ile Grup 2 arasındaki uçurum yalnızca hangi modeli kullandığınla ilgili değil. Zaman içinde oluşturduğun birikimli bağlamla ilgili.

Altı aylık belgeleri, Stack Overflow cevaplarını ve mimari makaleleri kaydetmiş bir geliştirici, kod tabanını, yığını ve özel sorunlarını anlayan bir AI asistanına sahiptir. Her seferinde ChatGPT’yi sıfırdan açan sıradan bir kullanıcının çalışması hakkında hiçbir şey bilmeyen genel bir aracı var.

Karpathy’nin gözleminin AI hype döngüsünün ötesinde önemli olmasının nedeni budur. Kapasite uçurumu kapanmıyor — genişliyor. Ve sınır çizgisi teknik beceri veya bütçe değil. AI etrafında yapılandırılmış bir bilgi pratiği oluşturup oluşturmadığın ya da onu yüceltilmiş bir arama motoru olarak muamele edip etmediğin.

Bugün Başla

Uçurumu geçmeye başlamak için ayda 200 dolar harcamana gerek yok. Her gün zaten karşılaştığın bilgiyi yakalamaya ve organize etmeye başlamalısın:

Save’i yükle ve gezinirken yararlı web sayfalarını Markdown’a dönüştürmeye başla
Bilgi tabanları oluştur ana çalışma veya ilgi alanların için
Claude’u bağla Save Vault’un MCP sunucusu aracılığıyla böylece AI asistanın kaydedilen içeriğine başvurabilsin
Tutarlı ol — günde 2-3 sayfa kaydet ve bilgi tabanının birikimine izle

Bir ay içinde, her AI etkileşimini temelden daha iyi kılan kişisel bir bilgi katmanına sahip olacaksın. Grup 1 ile Grup 2 arasındaki fark budur — ve bilgiyi nasıl yakaladığınla başlar, hangi model için ödeme yaptığınla değil.

Save, herhangi bir web sayfasını tek tıklamayla temiz Markdown’a dönüştürür ve yerel bilgi tabanına kaydeder. Save Vault’un MCP sunucusuyla Claude, cevaplamadan önce kaydedilen içeriğini arar. Save’i ücretsiz deneyin.