Yapay Zekâ Laboratuvarı Flapping Airplanes, 1 Milyar Dolarlık Seri A Yatırımı Aldı
Flapping Airplanes, Index Ventures liderliğinde 1 milyar dolarlık Seri A yatırım turu kapattığını duyurdu. Yapay zekâyı çok daha az veriyle ve daha az hesaplama gücüyle eğitmeyi hedefleyen San Francisco merkezli laboratuvar, yatırımı 21 Ekim 2026’da açıkladı.
Girişim, bu yılın başında Index’in de öncülük ettiği tohum turuyla yola çıkmıştı. Index ortağı Mark Xu, yeni turla birlikte Flapping Airplanes’in yönetim kuruluna katılıyor.
Flapping Airplanes veriyle değil verimlilikle yarışıyor
Şirketi Ben Spector (CEO), Asher Spector ve Aidan Smith kuruyor. Ekibin çıkış noktası, yapay zekânın kat kat daha verimli olabileceği inancı. Index’in yatırım notuna göre kurucular, sektörün alışkanlıklarını sorgulayıp işe sıfırdan başlamayı tercih ediyor.
Ekibin öne çıkan çalışması ‘megakernel’ yaklaşımı. Bu yöntemde bir programın tamamı GPU üzerinde tek bir kernel olarak çalışıyor; adımlar arasındaki boşluklar kapanıyor ve mevcut çiplerden daha fazla verim alınıyor.
Birkaç düzine kişilik ekip tüm katmanlarda çalışıyor
Index’e göre Flapping Airplanes’te yalnızca birkaç düzine kişi çalışıyor ve herkes San Francisco’da ofiste görev yapıyor. Ekip, GPU çekirdeklerinden ön eğitime, son eğitimden çıkarıma kadar bütün yığını kendi içinde yürütüyor. İşe alımda yaş ve geçmiş deneyim yerine beceri ve gelişim hızına bakıldığı belirtiliyor.
Index, verimlilik kazanımlarının robotik, algoritmik ticaret ve yaşam bilimleri gibi veri ya da maliyet engeli nedeniyle yapay zekânın henüz tam yayılamadığı alanlarda fark yaratacağını savunuyor.
Yapay zekâda yarış, daha çok hesaplamadan daha akıllı hesaplamaya kayıyor
Yapay zekâ yatırımlarının büyük bölümü hâlâ çip ve veri merkezi kapasitesine akıyor; Tenstorrent’in 1,5 milyar dolarlık turu bunun yakın tarihli örneklerinden biri. Flapping Airplanes’in turu ise fonların bu kez mevcut donanımdan daha fazlasını çıkarmayı vaat eden bir araştırma ekibine gittiğini gösteriyor.
Türkiye’deki yapay zekâ girişimleri için de çıkarım net: sınırlı bütçeyle çalışan ekipler açısından asıl rekabet avantajı, model boyutundan çok veri ve hesaplama verimliliğinden geçebilir.
