OpenAI, GPT-5.3-Codex’i 15 kat hızlı yapan yeni çiple Nvidia’yı terk etti — ama bu sürpriz bir bedel taşıyor

OpenAI, kod üretmede devrim yarattı — ama bu kez hız, akıl yürütmenin bedelini ödüyor

OpenAI, yapay zekâ dünyasını yeniden tanımlayan bir hamleyle dikkat çekti: GPT-5.3-Codex’in yerini alan yeni model, GPT-5.3-Codex-Spark, kod üretme hızını 15 kat artırarak Nvidia’nın uzun süredir egemen olduğu alanda ilk büyük sıçramayı gerçekleştirdi. Bu performans artışı, yalnızca yazılım optimizasyonuyla değil, tamamen yeni bir donanım mimarisiyle mümkün hale geldi — Cerebras Systems’in ürettiği WSE-3 çipine dayanıyor.

Nvidia’nın monopoli kırıldı: Cerebras’ın sırrı nedir?

Reuters’a göre, OpenAI’nın bu geçiş, sadece bir teknoloji yükseltmesi değil, bir stratejik devrim. Nvidia’nın A100 ve H100 çipleri, son 5 yıldır AI model eğitimi ve çıkarım için standart olmuştu. Ancak Cerebras’ın WSE-3 çipi, 850.000+ çekirdekten oluşan tek bir silikon plakadan oluşuyor — bu, geleneksel GPU’ların binlerce küçük çip üzerinde dağıtılmış veri akışını tek bir, son derece geniş ve düşük gecikmeli yapıya dönüştürüyor. Bu yapı, kod üretimi gibi sürekli hafıza erişimi gerektiren görevlerde büyük avantaj sağlıyor.

TechCrunch’un raporuna göre, Spark modeli, bir Python fonksiyonu yazmak için 0.8 saniye yerine sadece 0.05 saniye harcıyor. Bu, bir geliştiricinin düşünme süresiyle hemen hemen eşleşen bir hız. Ancak burada kritik bir detay gizli: bu hız, modelin ‘anlamayı’ değil, ‘taklit etmeyi’ hızlandırmış olabilir.

15 kat hız, 3 kat hata: Gizli bedel

OpenAI’nın iç raporlarına dayanan bir kaynak, Spark’ın performansının ardında gizli bir kompromis olduğunu itiraf ediyor. Model, kod üretme hızını artırdıkça, karmaşık algoritmik problemlerdeki doğruluk oranı %32 düştü. Örneğin, bir veri yapısı tasarlamak veya çoklu iş parçacığı senkronizasyonu gerektiren bir kod parçası yazmak istendiğinde, Spark’in ürettiği kodlar %27 daha fazla mantık hatası içeriyordu. Bu, GPT-5.3-Codex’in ‘düşünme’ kapasitesinin, hız için yeterince optimize edilemediğini gösteriyor.

Yani: Spark, basit, tekrarlayan görevlerde (örneğin, bir REST API endpointi yazmak, bir veritabanı sorgusu oluşturmak) harika çalışıyor. Ama bir yapay zekâ sisteminin kendisini yeniden tasarlamak gibi bir görevde, geleneksel modellerden daha az güvenilir hale geliyor. Bu, bir araba üreticisinin motorunu hızlandırmak için motorun iç mekanizmasını basitleştirmesi gibi — hız artıyor, ama güvenilirlik kaybediliyor.

Neden bu değişiklik şimdi?

OpenAI’nın bu hamlesi, sadece teknolojik bir tercih değil, ekonomik bir zorunluluk. Nvidia’nın çiplerinin fiyatı, 2025 itibarıyla %140 arttı. Aynı dönemde, Cerebras, WSE-3 çipini OpenAI’ye %40 daha ucuz fiyata sundu — ve bu, OpenAI’nın milyarlarca dolarlık bulut maliyetlerini azaltmaya yardımcı oluyor. Ayrıca, Cerebras’ın çipinin enerji verimliliği, Nvidia’nın H100’ünden %60 daha iyi. Bu, iklim hedefleri ve sürdürülebilirlik politikaları açısından büyük bir avantaj.

Ancak bu, bir “hız mı, güvenilirlik mi?” sorusuna dönüşüyor. Geliştiriciler artık, hızlı kod üretimi için Spark’ı mı kullanmalı, yoksa daha yavaş ama daha akıllı olan GPT-5.3-Codex’i mi tercih etmeli? OpenAI, bu seçimi kullanıcıya bırakıyor: Spark’ı ücretsiz olarak sunarken, GPT-5.3-Codex’i premium abonelikte koruyor.

Gelecek: Hız mı, Anlam mı?

Bu olay, yapay zekâ endüstrisindeki bir dönüm noktasını işaret ediyor: Donanım, artık sadece destekleyici değil, modelin zihinsel yapısını bile şekillendiriyor. Cerebras gibi şirketlerin yükselişi, Nvidia’nın tek başına AI’ya sahip olma egemenliğini sona erdiriyor. Ama bu, bir kural değişikliği değil, bir değer değişikliği.

OpenAI’nın Spark modeli, kod üretiminin ‘hızlı’ kısmını çözdü. Ama kodun ‘doğru’ ve ‘anlamlı’ olması için hâlâ insan kontrolüne ihtiyaç var. Belki de geleceğin en değerli geliştiricileri, sadece kod yazanlar değil, hangi modelin ne zaman kullanılacağını bilenler olacak.

Yani: OpenAI, bir hız yarışında kazandı. Ama yapay zekânın gerçek yarışı — anlam, güvenilirlik ve yaratıcılık — hâlâ insan elinde.