OpenAI, GPT-5.3-Codex-Spark’ı Sırrıyla Yayınladı: 15x Hızlı Kodlama, Ama Sadece Cerebras’da

OpenAI, teknoloji dünyasını sarsan bir duyuru yaptı: GPT-5.3-Codex-Spark, kod yazma hızında 15 katlık bir sıçrama sağlıyor. Saniyede 1000’den fazla token üretebilen bu model, geliştiricilerin beklentilerini aşan bir performans sergiliyor. Ancak bu devrim, sadece Cerebras Chip’lerinde çalışıyor. Diğer tüm donanımlarda, bu modelin tamamı kilitli—hatta bazı geliştiriciler, bu durumu ‘yapay zekanın ilk özel donanım bağımlılığı’ olarak nitelendiriyor.

Neden Bu Kadar Hızlı?

ZDNET’in edindiği verilere göre, GPT-5.3-Codex-Spark, önceki GPT-5.3-Codex modelinden farklı olarak, kod üretimi sürecini tamamen yeniden tasarladı. Artık sadece metin tahmini değil, programlama mantığını doğrudan derin öğrenme katmanlarında simüle ediyor. Örneğin, bir Python fonksiyonu yazarken, model artık ‘döngü yapısı’ veya ‘hata yönetimi’ gibi soyut kavramları değil, gerçek kodun akışını, değişken isimlendirmelerini ve hatta kod stiliyle uyumlu şekilde üretiyor. Bu, önceki modellerin ‘kopyala-yapıştır’ tarzı tahminlerinden tamamen farklı bir seviyede.

Perfomans artışı, özellikle Cerebras’ın wafer-scale chip teknolojisi sayesinde mümkün oldu. Bu çipler, bir tek silikon parçasında 2.6 trilyon transistör barındırıyor. GPT-5.3-Codex-Spark, bu çipin yüksek bant genişliği ve düşük gecikme özelliğinden yararlanarak, modelin tüm ağırlıklarını aynı anda bellekte tutabiliyor. Sonuç? Model, her token üretimi için gerekli hesaplamaları paralel olarak yapıyor—bu da geleneksel GPU’larda yaşanan bellek taşınım gecikmelerini tamamen ortadan kaldırıyor.

Peki Neden Sadece Cerebras’da?

OpenAI’nin resmi açıklaması yok, ancak kaynaklar, bu stratejinin iki temel nedeni olduğunu söylüyor: 1) Teknolojik üstünlük koruma ve 2) Donanım ortaklığına dayalı yeni bir gelir modeli. Cerebras, 2025’te OpenAI ile birlikte ‘AI-Code-Optimized Infrastructure’ projesini başlatmıştı. Bu işbirliği, OpenAI’nin modelini sadece Cerebras donanımında çalıştırma hakkı veriyor. Bu, OpenAI’nin ‘yazılım’ değil, ‘donanım-çözüm’ paketi olarak satış yapma yoluna girdiğini gösteriyor.

Bu durum, NVIDIA gibi büyük donanım üreticileri için bir şok. NVIDIA’nın H100 ve B200 çipleri, şu ana kadar AI modeli çalıştırma piyasasının neredeyse tamamını kontrol ediyordu. Ancak OpenAI’nin bu hamlesi, AI modelinin ‘sadece bir yazılım’ olmadığını, ‘özel donanım ile bir bütün’ olduğunu gösteriyor. Bu, gelecekteki AI gelişmelerinde ‘donanım bağımlılığı’ kavramının standart hale geleceği anlamına geliyor.

Geliştiriciler Ne Düşünüyor?

GitHub ve Hacker News’ta paylaşılan yüzlerce yorum, bu haberi ikiye bölüyor. Bir taraf, ‘bu hızla geliştirme süreci 3 gün yerine 5 saatte bitiyor’ diyerek heyecanla karşılıyor. Özellikle startup’lar ve AI kodlama araçları üreticileri, bu modelin entegrasyonunu istiyor. Ancak diğer taraf, ‘OpenAI, açık kaynak ruhunu terk ediyor’ diye eleştiriyor. Bir geliştirici, ‘Bir modelin hızı 15 kat artsa da, sadece bir şirketin özel çipinde çalışıyorsa, bu teknoloji değil, bir kilit’ diyor.

OpenAI’nin 2023’te GPT-3’ü açık kaynak olarak yayınlamak yerine, API üzerinden sunma kararı, bu durumun öncüsüydü. Şimdi ise, modelin tamamı, özel donanımın dışında çalışmıyor. Bu, AI’nın ‘açık’ ve ‘demokratik’ bir teknoloji olma vaadini sorgulatıyor.

Gelecek İçin Ne Anlama Geliyor?

OpenAI’nin bu hamlesi, sadece bir modelin hızını artırmakla kalmıyor. Teknoloji endüstrisindeki bir dönüşümün başlangıcı olabilir: AI modeli üretimi, artık sadece algoritmalarla değil, özel donanım ekosistemleriyle belirleniyor. Cerebras gibi küçük şirketler, NVIDIA gibi devlere karşı rekabet edebilir hale geliyor. Ayrıca, şirketler artık ‘modeli al’ yerine, ‘model + donanım paketi’ alıyor. Bu, bulut sağlayıcılar için de yeni bir rekabet alanı yaratıyor.

Öte yandan, bu modelin eğitim verileri, kodlama kitaplıkları ve hatta açık kaynak projelerle nasıl entegre edildiği tamamen açıklanmadı. OpenAI, bu modelin eğitim veri setini paylaşmadı. Bu da, modelin neredeyse ‘siyah kutu’ haline gelmesi anlamına geliyor. Geliştiriciler, bu modelin neden bazı kodları tercih ettiğini, hangi paternleri öğrendiğini bilemiyor.

OpenAI, bu modeli ‘araştırmaya açık’ olarak duyurdu—ama sadece Cerebras donanımına sahip olanlar erişebiliyor. Bu, bilimsel açıdan ‘tekrarlanabilirlik’ ilkesini ihlal ediyor. Bilim, açık veri ve erişilebilirlik üzerine kuruludur. Bu model, bu prensibi zorluyor.

Belki de bu, AI tarihindeki ilk ‘kodlama devrimi’ değil, ilk ‘kodlama monopoli’.