* Kapsam: Tortoise Global AI Index, Global AI Index (2026 edisyonu), Oxford Insights Government AI Readiness Index, Stanford HAI Global AI Vibrancy Tool ve AI Index Report, IMF AI Preparedness Index, OECD.AI ve UNESCO RAM. Rapor, endekslerin ölçtüğü farklı kapasite türlerini ayırır; son bölümde ise resmî olmayan, kaynaklar arası bir bileşik değerlendirme sunar.
Yönetici Özeti
Bu konuda belirtilen başlıca kaynaklar birlikte değerlendirildiğinde, yapay zekâ alanında devletlerin gelişmişliğine dair bizce iki temel sonuç ortaya çıkmaktadır. Birincisi, ABD (Amerika Birleşik Devletleri) ve Çin (Halk Cumhuriyeti), model geliştirme, araştırma, sermaye, hesaplama altyapısı ve sanayi ölçeği açısından küresel rekabetin merkezinde ve zirvesindedir. ABD, özellikle özel sektör yatırımı, önde gelen modeller, girişim ekosistemi ve veri merkezi kapasitesiyle öne çıkarken, Çin de yayın hacmi, patentler, sanayi uygulamaları ve devlet destekli teknoloji zincirlerinde güçlüdür[1][2]. İkincisi, “hazırlık” ve “yönetişim” ölçütlerinde Singapur, Birleşik Krallık, Fransa, Güney Kore, Hollanda, Danimarka ve Estonya gibi ülkeler farklı endekslerde üst sıralarda yer alabilmektedir [3][4][5].
Tortoise Media’nın 2024 Global AI Index’i 83 ülkeyi 122 göstergeyle, uygulama–yenilik–yatırım sütunlarında karşılaştırır. Bu endekste; ABD birinci, Çin ikinci, Singapur üçüncü, Birleşik Krallık dördüncü, Fransa beşinci ve Güney Kore altıncıdır. Hindistan ise ilk kez ilk 10’a girmiştir [1]. Ayrı bir yayın olan Global AI Index’in 2026 edisyonu ise, 190 hükümeti 47 göstergeyle dört eşit ağırlıklı sütunda değerlendirir; ABD, Çin, Birleşik Krallık, Singapur ve Güney Kore bu endekste ilk beştedir [2]. İki endeksin adlarının benzer olması, metodolojilerinin veya sıralamalarının aynı olduğu anlamına gelmez.
Oxford Insights’ın 2025 Government AI Readiness Index’i 195 hükümeti, kamu yararı için yapay zekâyı kullanma ve yönlendirme kapasitesi açısından değerlendirir. Bu edisyonda ABD birinci, Fransa ikinci ve Birleşik Krallık üçüncüdür; Çin ise sekizinci sıraya yükselmişdir [3]. IMF’nin AI Preparedness Index’i ise 174 ekonomi için dijital altyapı, beşerî sermaye, yenilik ve düzenleyici çerçeveyi ele alır; IMF, bu göstergenin teknoloji icat etme liderliğinden ziyade ekonomilerin yapay zekâyı benimsemeye ne kadar hazır olduğunu ölçtüğünü özellikle vurgular [4].
Stanford HAI’nin Global AI Vibrancy Tool’u ülke ekosistemlerini araştırma-geliştirme, ekonomi, altyapı, eğitim, politika ve yönetişim gibi boyutlarda karşılaştırır; genel sıralama verileri 2017–2024 dönemini kapsar. Stanford’ın yıllık AI Index Report’u ise tek bir sıralama değil, model performansı, yatırımlar, patentler, güvenlik, benimseme ve iş gücü hakkında kapsamlı bir veri derlemesidir [5][6]. OECD.AI ve UNESCO’nun Readiness Assessment Methodology (RAM) araçları da politika ve etik yönetişim analizi için yararlıdır; ancak bunlar, tüm ülkeleri tek bir listede sıralayan genel “AI güç” lig tabloları değildir [7][8].
Bu raporda kullanılan temel kavramlara dair açıklama:
- Yapay zekâ kapasitesi: Model, araştırma, sermaye, hesaplama gücü, insan kaynağı ve uygulama ekosistemini üretme ve sürdürme yeteneği.
- Kamu yönetimi hazırlığı: Devletin yapay zekâyı kamu hizmetlerinde kullanabilmesi, tedarik edebilmesi, düzenleyebilmesi ve risklerini yönetebilmesi.
- Etik yönetişim: Haklar, hesap verebilirlik, şeffaflık, kapsayıcılık ve denetim mekanizmalarını kurabilme kapasitesi.
- Bileşik sentez: Farklı endekslerin sonuçlarını ve bağımsız göstergeleri birlikte okuyarak oluşturulan analitik değerlendirme; resmî bir endeks değildir.
1. Araştırma Yöntemi ve Karşılaştırılabilirlik Sorunu
Endeksler arasında doğrudan karşılaştırma yapmanın önündeki temel sorun, ölçülen nesnelerin aynı olmamasıdır. Bir endeksin ilk sırası, ülkenin en güçlü temel modelini ürettiği anlamına gelebilir; başka bir endekste birincilik ise dijital kamu hizmetlerinin olgunluğu veya kurumsal düzenlemelerin niteliği anlamına gelebilir. Dolayısıyla, sıralamalar, ölçtükleri sorudan koparılarak yorumlanmamalıdır.
Bu raporda kaynaklar dört kümeye ayrılmıştır:
1-) Ulusal yapay zekâ kapasitesini ölçen endeksler: Tortoise Global AI Index ve Global AI Index’in 2026 edisyonu.
2-) Ekosistem ve yenilik performansını ölçen kaynaklar: Stanford HAI Global AI Vibrancy Tool ve yıllık AI Index Report.
3-) Kamu yönetimi ve ekonominin hazırlığını ölçen endeksler: Oxford Insights Government AI Readiness Index ve IMF AIPI.
4-) Politika ve etik yönetişim araçları: OECD.AI Policy Observatory ve UNESCO RAM.
Raporda kullanılan veri kesim tarihi Ekim 2026’dır. Bununla birlikte, en yeni yayın her zaman en güncel ölçüm yılını da kullanmaz: Tortoise’ın erişilebilen en güncel küresel endeksi 2024 edisyonudur; Stanford Vibrancy Tool’un ülke sıralaması 2024’e kadar uzanır; IMF AIPI’nin gösterge seti 2023 verilerini temel alır. 2026 tarihli bir raporun 2023 veya 2024 verisini kullanması, o veriyi otomatik olarak 2026 performansı yapmaz.
Bileşik sıralama hazırlanırken iki ilke gözetilmiştir. İlk olarak, bir endeksteki puan diğer endeksteki puanla doğrudan toplanmamıştır; ölçekler ve kapsanan göstergeler farklıdır. İkinci olarak, yeni ve metodolojisi yayımlanmış 2026 Global AI Index’i bir referans çıpası olarak kullanmakla birlikte, sonuçlar Tortoise, Stanford, Oxford ve IMF bulgularıyla çapraz kontrol edilmiştir. Kaynaklar arası veri boşlukları ve farklı yıllar nedeniyle raporda sahte bir kesinlik izlenimi yaratacak ondalıklı “küresel bileşik puanlar” üretilmemiştir.
Endeksleri okurken sorulması gereken sorular ise şöyle sıralanabilir:
- Ülke sayısı kaçtır ve hangi ülkeler kapsam dışındadır?
- Ölçüm, mutlak ölçeği mi (toplam yatırım, model sayısı, hesaplama gücü) yoksa nüfus/ekonomi başına yoğunluğu mu esas alır?
- Veri hangi yıla aittir; sıralama tarihi ile ölçüm yılı aynı mıdır?
- Eksik veriler tahminle mi doldurulmuştur, yoksa veri eksikliği açıkça mı işaretlenmiştir?
- Endeks özel sektörün teknik üretimini mi, devletin hazırlığını mı, yoksa etik yönetişimi mi ölçmektedir?
2. Tortoise Global AI Index (2024)
Tortoise Media’nın Global Artificial Intelligence Index’i 2019’da başlatılmıştır. Eylül 2024’te yayımlanan beşinci edisyon, 83 ülkeyi 24 kamu ve özel veri kaynağından derlenen 122 göstergeyle değerlendirmiştir. Bu endekste üç ana sütun ve yedi alt sütun vardır: uygulama (yetenek, altyapı, faaliyet ortamı), yenilik (araştırma, geliştirme) ve yatırım (ticari ekosistem, hükümet stratejisi) [1]. Endeks, mutlak kapasiteyi ve nüfus/ekonomi ölçeğine göre yoğunluğu birlikte değerlendirmeye çalışır.
Tortoise Global AI Index 2024 edisyonunda öne çıkan ülkeler
| Sıra / konum | Ülke | Endekste öne çıkan özellik |
| 1 | ABD | Yetenek, altyapı, temel modeller ve özel sektör yatırımı; toplam kapasitede belirgin ölçek avantajıyla, ABD, bu endekste ilk sıradadır. |
| 2 | Çin | Araştırma, patentler, sanayi uygulamaları ve devlet destekli ekosistem açısından, Çin, bu alanda ABD'nin tek ciddi rakibidir; ancak bazı göstergelerde veri kısıtları söz konusudur. |
| 3 | Singapur | Nüfus ve ekonomi ölçeğine göre yüksek yoğunluk; araştırma ve altyapıda güçlü performansla, Singapur, bu alanda lider devletlerdendir. |
| 4 | Birleşik Krallık | Ticari ekosistem, araştırma kurumları ve politika/standartlar alanlarında güçlü konumla, Birleşik Krallık, yapay zekâ alanında lider devletlerden birisidir. |
| 5 | Fransa | Açık modeller, temel araştırma, kamu harcamaları ve hesaplama kapasitesindeki ilerlemeyle, Fransa, bu alanda ciddi bir sıçrama içerisindedir. |
| 6 | Güney Kore | Sanayiye yönelik uygulama ve teknoloji üretim zincirleriyle, Güney Kore, yapay zekâ konusunda Asya'nın lider ülkelerindendir. |
| İlk 10 | İsrail, Kanada, Hindistan ve diğer yüksek kapasiteli ülkeler | İsrail, yatırım yoğunluğuyla; Kanada, kamu stratejisiyle; Hindistan ise geniş yetenek havuzuyla bu konuda öne çıkar. |
Tortoise’a göre, ABD ve Çin, yapay zekâ alanında diğer ülkelerden önemli ölçüde ayrışmaktadır. Singapur, İsrail ve İsviçre gibi daha küçük ekonomiler ise kapasitenin nüfusa ve ekonomiye oranlandığı “yoğunluk” ölçüsünde güçlüdür. Bu ayrım önemlidir: büyük ekonomiler mutlak ölçekte, küçük ve iyi uzmanlaşmış ülkeler ise kişi başına veya ekonomik ölçeğe göre ölçümlerde daha iyi görünebilir [1].
3. Global AI Index – 2026 edisyonu (Tortoise’tan farklı yayın)
Globalaiindex.org adresinde yayımlanan 2026 Global AI Index, Tortoise endeksiyle aynı türde bir çalışma değildir. Kurumun kendi açıklamasına göre, 190 hükümeti 47 gösterge ve 21 kaynakla değerlendirir; puanlar 0–100 aralığına normalize edilir ve dört sütuna eşit ağırlık verilir: kurumsal kapasite, teknik temeller, insan kaynağı ve yönetişim/güvenceler. Endeksin metodolojisi, kanıtlanmamış kapasitenin tahmin edilmesi yerine eksik kanıtın açıkça kaydedilmesini vurgular [2].
| 1 | ABD | 92,6 |
| 2 | Çin | 78,4 |
| 3 | Birleşik Krallık | 71,9 |
| 4 | Singapur | 70,8 |
| 5 | Güney Kore | 68,2 |
| 6 | Fransa | 66,4 |
| 7 | Almanya | 65,7 |
| 8 | Kanada | 64,9 |
| 9 | Japonya | 63,5 |
| 10 | İsrail | 62,8 |
| 11 | Hollanda | 62,1 |
| 12 | Hindistan | 60,4 |
| 13 | Birleşik Arap Emirlikleri | 59,6 |
| 14 | İsviçre | 58,9 |
| 15 | Avustralya | 57,8 |
Bu endeksin güçlü yanı, teknik kapasiteyi yönetişim güvenceleriyle birlikte ele almasıdır. Sınırlılığı ise, adından da anlaşılacağı üzere, hükümetlerin kurumsal kapasitesine odaklanması; özel sektörün model performansını, pazar payını veya askerî yapay zekâ kapasitesini tek başına tam olarak temsil etmemesidir. Ayrıca, bu, ikinci edisyonu yayımlanmış nispeten yeni bir ölçüm çerçevesidir; sonuçları köklü endekslerle karşılaştırırken metodoloji ve veri geçmişi dikkate alınmalıdır [2].
4. Oxford Insights Government AI Readiness Index (2025)
Oxford Insights endeksi, hükümetlerin yapay zekâyı kamu yararı için kullanma, yaygınlaştırma ve düzenleme kapasitesini ölçer. 2025 edisyonu 195 hükümeti kapsar ve önceki sürümlere göre yaklaşımını genişleterek devletin yalnızca kamu hizmetlerinde AI kullanmasını değil, aynı zamanda ulusal ekosistemi mümkün kılmasını ve riskleri kontrol altına almasını da dikkate alır [3]. Bu nedenle, endeks, teknoloji şirketlerinin en iyi modeli geliştirip geliştirmediğinden ziyade devlet kapasitesi ve kamu politikası sorusuna cevap verir.
2025 yılı tablosunda ABD 88,36 puanla birinci, Fransa 80,81 ile ikinci, Birleşik Krallık 77,75 ile üçüncü, Hollanda 77,18 ile dördüncü ve Güney Kore 76,89 ile beşincidir. Çin ise sekizinci sıraya yükselmiştir. Oxford Insights, Çin’in araştırma ve yerli teknoloji ekosisteminde kayda değer bir gelişme gösterdiğini belirtirken, dışarıdan yapılan ölçümlerde şeffaflık ve veri erişimi sorunlarının Çin’in konumunu olduğundan daha düşük gösterebileceği uyarısını da yapmaktadır [3].
Bu endeksin önemli katkısı, kamu yönetimi, düzenleyici kapasite, altyapı ve dayanıklılık gibi alanları görünür kılmasıdır. Buna karşılık, yüksek kamu hazırlığı; ileri düzey temel model üretimi, çip tasarımı veya küresel özel sermaye çekimiyle aynı şey değildir. Örneğin, bir ülke dijital kamu hizmetlerinde çok güçlü olabilir, ancak en ileri hesaplama altyapısı ve temel model geliştirme ölçeğinde aynı ölçüde güçlü olmayabilir.
5. IMF AI Preparedness Index (AIPI)
IMF’nin AI Preparedness Index’i, 174 ülke ve ekonominin yapay zekâyı benimsemeye ne ölçüde hazır olduğunu değerlendirir. Dört boyut kullanılır: dijital altyapı; beşerî sermaye ve iş gücü politikaları; teknolojik yenilik ve ekonomik bütünleşme; düzenleme ve etik. Kaynak veriler, uluslararası kurumların resmî istatistikleriyle anket temelli göstergeleri bir araya getirir [4].
IMF panosunda yüksek hazırlık puanlarına Singapur (yaklaşık 0,80), Danimarka (0,78), ABD (0,77), Hollanda (0,77) ve Estonya (0,75) gibi ekonomiler ulaşmıştır. Çin’in gösterge puanı yaklaşık 0,64 düzeyindedir. Bunlar Tortoise veya Stanford’daki “AI üretme gücü” sıralamalarıyla bire bir aynı değildir. IMF, AIPI’nin yapay zekâ icat etme liderliğini değil, ülkelerin teknolojiyi ekonomi çapında benimsemeye yönelik yapısal hazırlığını ölçtüğünü ve sıralamanın tek başına kesin bir hüküm olarak kullanılmaması gerektiğini açıkça belirtir [4].
IMF yaklaşımının avantajı, ülkelerin yalnızca teknoloji şirketlerine değil, bağlantı altyapısına, eğitim sistemine, iş gücü dönüşümüne ve hukuk düzenine de bakmasını sağlamasıdır. Dezavantajı ise, algı temelli bazı göstergelerin bulunması, verilerin gecikmeli olması ve çok ileri düzey model üretimi ya da askerî kullanım gibi konuları doğrudan ölçmemesidir.
Bu iki endeks neden farklı lider devletler çıkarır?
Oxford, kamu kurumlarının AI’ı kullanabilmesi ve yönetebilmesine; IMF ise bütün ekonominin benimseme koşullarına odaklanır. Bu nedenle, Fransa veya Birleşik Krallık gibi ülkeler hükümet hazırlığı açısından öne çıkarken, Singapur ve Danimarka gibi ülkeler altyapı, insan sermayesi ve düzenleyici ortamın birleşiminde öne çıkabilir. Bu sonuçlar, ülkenin mutlak model üretim hacminin daha yüksek olduğunu tek başına kanıtlamaz.
6. Stanford HAI: Global AI Vibrancy Tool ve AI Index Report
Global AI Vibrancy Tool
Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) tarafından sunulan Global AI Vibrancy Tool, ülke yapay zekâ ekosistemlerini karşılaştıran bir araçtır. Ülke sıralaması, 36 ülke ve 23 göstergeyi yedi sütun içinde karşılaştırır; ayrıca bazı tekil göstergeler için 66 ülkeye kadar uzanan daha geniş zaman serileri sunulur. Kullanıcılar, sütunların ve göstergelerin ağırlıklarını değiştirebilir. Bu esneklik yararlıdır; ancak kullanıcı ağırlıkları değiştiğinde ortaya çıkan sonuç artık tek ve sabit bir resmî sıralama değildir [5].
Stanford’un 2024 Vibrancy Tool sonuçlarına göre; ABD birinci, Çin ikinci, Birleşik Krallık ise üçüncü sıradadır. Hindistan dördüncü, Birleşik Arap Emirlikleri (BAE) beşinci, Fransa altıncı, Güney Kore yedinci ve Almanya sekizinci sırada yer almıştır. Bu tablo, Tortoise’un bazı sıralamalarıyla benzerlik gösterirken, Hindistan ve BAE gibi ülkelerin ekosistem, ekonomi veya araştırma bileşenleri üzerinden daha üst sıralara çıkabildiğini de göstermektedir [5].
Stanford AI Index Report
Yıllık AI Index Report, bir ülke lig tablosu değildir; araştırma ve geliştirme, teknik performans, güvenilir/ sorumlu AI, ekonomi, bilim, tıp, eğitim, politika ve kamuoyu gibi başlıklardaki eğilimleri derleyen geniş kapsamlı bir rapordur. Bu nedenle, bileşik sıralama oluşturulurken tek bir sıra puanı gibi kullanılmamalı; ülkelerin belirli alanlardaki güçlü ve zayıf yönlerini doğrulayan bir kanıt kaynağı olarak değerlendirilmelidir [6].
2026 raporunun öne çıkan bulgularına göre; 2025’te özel AI yatırımı ABD’de yaklaşık 285,9 milyar dolara ulaşmış; Çin’deki özel yatırım ise yaklaşık 12,4 milyar dolar olarak ölçülmüştür. Stanford, özel yatırım verilerinin Çin’in toplam harcamalarını eksik gösterebileceğini, çünkü devlet yönlendirmeli fonların da önemli bir rol oynadığını belirtir. Aynı rapor, ABD ve Çin modelleri arasındaki performans farkının 2025–2026 döneminde çok daraldığını; Çin’in yayın, patent ve sanayi robotları gibi bazı göstergelerde güçlü olduğunu vurgular [6].
2025 raporundaki geçmiş dönem göstergeleri de önemli bir ayrımı ortaya koymuştu: ABD merkezli kurumlar 2024’te 40 dikkat çekici AI modeli üretirken, Çin 15, Avrupa ise 3 model üretmiştir. Buna karşılık, Çin, AI yayınları ve patentlerinde güçlü bir konuma sahiptir [6]. Dolayısıyla, model sayısı, yayın hacmi, patent ve özel sermaye tek bir göstergede birleştirilmemelidir.
Stanford kaynakları hangi soruya cevap verir?
Vibrancy Tool: Ülkelerin araştırma, ekonomi, altyapı, eğitim ve politika bileşiminde göreli ekosistem performansı nedir?
AI Index Report: AI’ın küresel ölçekte hangi teknik, ekonomik, bilimsel ve toplumsal yönleri hızla değişmektedir?
Her iki kaynak da sonuçların bağlam içinde okunmasını gerektirir; AI Index Report’un bulguları tek başına bir ülke sıralaması oluşturmaz.
7. OECD.AI ve UNESCO RAM: Sıralamadan Çok Yönetişim
OECD.AI Policy Observatory
OECD.AI, ulusal yapay zekâ politikaları, ilkeler, uluslararası politika gelişmeleri ve göstergeler için bir gözlemevidir. OECD’nin 2026 tarihli çalışmaları, politika uygulamalarını ve AI yönetişimini karşılaştırmak için yararlıdır; ancak bütün ülkeleri model üretimi, yatırım ve hesaplama gücü bakımından tek bir puanda sıralayan, Tortoise ile aynı türde bir küresel endeks değildir [7].
UNESCO Readiness Assessment Methodology (RAM)
UNESCO RAM, Yapay Zekâ Etiği Tavsiye Kararı’nın uygulanmasına yardımcı olmak için geliştirilmiş bir ülke değerlendirme aracıdır. 195 nitel ve nicel soru; hukuk, sosyal-kültürel yapı, bilim ve eğitim, ekonomi, teknik ve altyapı olmak üzere 5 boyutta toplanır. UNESCO, RAM’in amacı bakımından bunun bir lig tablosu değil, ülkelerin etik ve insan merkezli AI yönetişimi kapasitesini değerlendirmeye ve iyileştirmeye yönelik bir teşhis aracı olduğunu açıkça belirtir [8].
Bu nedenle OECD.AI ve UNESCO RAM için “birinci ülke” ilan etmek metodolojik olarak uygun değildir. Bu kaynaklardan çıkarılabilecek karşılaştırmalar; hangi ülkelerin strateji, mevzuat, hesap verebilirlik, hakların korunması, kamusal denetim ve kapasite geliştirme alanlarında ilerlediği, hangi kurumsal boşlukların devam ettiği gibi nitel sonuçlardır.
Başlıca kaynakların karşılaştırmalı özeti
| Kaynak | Temel ölçüm | Kapsam / veri dönemi | Lider veya kullanım notu |
| Tortoise Global AI Index | Kapasite: uygulama, yenilik, yatırım | 83 ülke; 2024 edisyonu | ABD, Çin, Singapur; teknoloji ekosistemi karşılaştırması. |
| Global AI Index (2026) | Kamu kurumsal/teknik kapasite ve güvenceler | 190 hükümet; 2026 | ABD, Çin, Birleşik Krallık; 47 gösterge, dört eşit sütun. |
| Oxford Insights | Hükümetin AI’ı kamu yararına kullanma hazırlığı | 195 hükümet; 2025 | ABD, Fransa, Birleşik Krallık; devlet kapasitesi. |
| IMF AIPI | Ekonominin AI benimsemesine yapısal hazırlığı | 174 ekonomi; göstergeler 2023 | Singapur, Danimarka, ABD; kesin bir AI üretim sıralaması değildir. |
| Stanford Vibrancy Tool | AI ekosistemi ve göreli canlılık | 36 ülke; 2017–2024 sıralama serisi | ABD, Çin, Birleşik Krallık; ağırlıklar değiştirilebilir. |
| Stanford AI Index Report | Teknik, ekonomik, bilimsel ve toplumsal eğilimler | Yıllık rapor; 2026 edisyonu | Lig tablosu değildir; gösterge bazında liderler değişir. |
| OECD.AI | Politika, yönetişim ve göstergeler | OECD odaklı, göstergeye göre değişen kapsam | Tek bir küresel AI güç sıralaması yok. |
| UNESCO RAM | Etik ve insan merkezli yönetişim hazırlığı | 70’ten fazla ülkede uygulanmış süreç | Sıralama değil; ülke teşhisi ve reform yol haritası. |
8. Liderlik tek bir boyuttan ibaret değildir
Endeksleri bir arada değerlendirmek, küresel yapay zekâ liderliğinin hem yoğunlaştığını, hem de alanlara göre dağıldığını gösterir. ABD ve Çin toplam ölçek ve teknoloji üretimi bakımından merkezî konumdayken, diğer ülkeler belirli alt alanlarda rekabetçi üstünlükler kurabilmektedir.
| Boyut | Öne çıkan ülke/ülke grubu | Kanıta dayalı yorum |
| Özel sektör yatırımı ve girişim sermayesi | ABD | Stanford 2026 raporuna göre, 2025 özel AI yatırımı 285,9 milyar dolar; Çin için ise 12,4 milyar dolar. Çin’in devlet fonları, özel yatırım rakamlarında görünmeyebilir [6]. |
| Önde gelen temel modeller | ABD ve Çin | ABD kurumları, model sayısı ve şirket ölçeği açısından güçlü; Çin modelleri ise performans bakımından hızla yaklaşıyor [6]. |
| AI yayınları ve patentler | Çin | Stanford 2026, Çin’in yayın, atıf ve patent üretimindeki ağırlığını vurgular; patent sayısı tek başına ticari değerin veya kalitenin göstergesi değildir [6]. |
| Küresel AI ekosistemi / kapasite | ABD, Çin; ardından Singapur ve önde gelen Avrupa/Asya ekonomileri | Tortoise ve Global AI Index 2026’nın ilk sıraları bu örüntüyü destekler [1][2]. |
| Kamu yönetimi hazırlığı | ABD, Fransa, Birleşik Krallık; ayrıca Hollanda ve Güney Kore | Oxford 2025’te ilk beş; yönetişim ve kamu uygulamalarına odaklanan sonuçlar [3]. |
| Ekonomik benimsemeye hazırlık | Singapur, Danimarka, ABD, Hollanda, Estonya | IMF AIPI’nin yüksek puanlı ekonomileri; yapısal hazırlık ölçümüdür [4]. |
| AI yoğunluğu / kişi başına kapasite | Singapur, İsrail, İsviçre | Tortoise’un yoğunluk ölçüsü küçük ama uzmanlaşmış ekosistemleri görünür kılar [1]. |
| Sanayi robotları ve endüstriyel ölçek | Çin | Stanford 2026 raporuna göre Çin 2024’te küresel endüstriyel robot kurulumlarının %54’ünü gerçekleştirmiştir [6]. |
| Çip üretim zincirindeki kritik rol | Tayvan, Güney Kore, ABD, Japonya ve Hollanda’daki belirli aktörler | AI kapasitesi tek bir ülkeye ait değildir; ileri çip tasarımı, üretimi, ekipmanı ve paketleme farklı coğrafyalara yayılmıştır [1][6]. |
| Etik ve kurumsal yönetişim | Endekse göre değişir; OECD ve UNESCO doğrudan genel lider sıralaması vermez | Hukuk, denetim, haklar ve kamu güveni ayrı ayrı değerlendirilmelidir [7][8]. |
ABD–Çin karşılaştırmasının ana eksenleri
ABD’nin üstünlük alanları; büyük özel şirketler, risk sermayesi, ileri model geliştirme, bulut altyapısı, veri merkezleri, araştırmacı çekimi ve küresel yazılım ekosistemidir. Buna karşılık, yarı iletken tedarik zincirinde ABD, uluslararası üretim ortaklarına bağımlıdır. Stanford 2026, ABD’de 5.427 veri merkezi bulunduğunu ve bu sayının diğer ülkelerden on kattan fazla olduğunu bildirir [6].
Çin’in güçlü yanları; büyük iç pazar, sanayi ölçeği, araştırma yayınları, patentler, robotik ve devlet destekli yatırım kapasitesidir. Çin’in gelişmiş AI çiplerine ve bazı dış veri setlerine erişiminin sınırlı olması, ülke sıralamalarını etkileyebilir. Bu nedenle ABD–Çin farkı, endeksten endekse değişir: özel yatırım ve model sayısında ABD lehine daha geniş bir fark; yayın, patent ve sanayi uygulamalarında ise Çin lehine ya da daha dengeli bir tablo görülebilir [3][6].
Avrupa ülkeleri, ABD ve Çin’in toplam ölçeğine ulaşmasalar da araştırma, sanayi uygulamaları, insan sermayesi, kamu politikası ve düzenleyici çerçeveler açısından önemli bir kapasiteye sahiptir. Birleşik Krallık, Fransa, Almanya ve Hollanda’nın sıralamalardaki görünürlüğü bu çeşitliliği yansıtmaktadır. Singapur ve İsrail ise ölçekleri görece küçük olsa da uzmanlaşma, yetenek ve yatırım yoğunluğu açısından öne çıkmaktadır.
9. Bileşik karşılaştırma: yöntem ve sınırlılıklar
Aşağıdaki bileşik sıralama, rapordaki kaynakların sonuçlarını birlikte yorumlayan analitik bir sentezdir; herhangi bir uluslararası kuruluş tarafından yayımlanmış resmî bir endeks değildir. Sıralama, farklı ölçüm birimlerini doğrudan toplamak yerine, ülkelerin birden çok bağımsız kaynakta tekrar tekrar üst sıralarda yer almasına ve AI kapasitesinin temel alanlarında gösterdikleri performansa dayanır.
Kullanılan karar çerçevesi
| Bileşen | Ağırlık / işlev | Neden dahil edildi? |
| Genel kapasite çıpası | En yüksek yorum ağırlığı; Global AI Index 2026 | 190 hükümet ve dört eşit sütun üzerinden karşılaştırılabilir 0–100 puan sunar [2]. |
| Araştırma, model, yatırım ve uygulama | Çapraz kontrol; Tortoise 2024 ve Stanford AI Index | Teknik ve ekonomik üretim kapasitesini, model ve sermaye göstergelerini yakalar [1][6]. |
| Ekosistem canlılığı | Çapraz kontrol; Stanford Vibrancy Tool | Araştırma, ekonomi, eğitim, altyapı ve yönetişimi birlikte okur [5]. |
| Devlet ve ekonomik hazırlık | Destekleyici ölçüt; Oxford 2025 ve IMF AIPI | Kamu uygulaması ve ekonominin benimseme koşullarını gösterir [3][4]. |
| Etik yönetişim | Nitel kontrol; OECD.AI ve UNESCO RAM | Haklar, denetim ve kurumsal sorumluluk boyutlarının göz ardı edilmesini önler [7][8]. |
Sentezin temel mantığı şöyledir: Bir ülke yalnızca tek bir göstergede yüksek olduğu için üst sıraya taşınmaz. Üst sıralar; temel model ve araştırma üretimi, hesaplama ve dijital altyapı, sermaye/şirket ekosistemi, yetenek ve kamu kapasitesi alanlarının birden fazlasında güçlü kanıt bulunan ülkelere verilir. Stanford Vibrancy Tool’da yer almayan ülkeler için, bu eksiklik otomatik olarak sıfır puan anlamına gelmez; ancak kaynaklar arası karşılaştırmanın güven düzeyini düşürür.
Neden kesin bir matematiksel ortalama verilemez?
İlk olarak kaynaklar aynı yılları ölçmemekte, aynı ülkeleri kapsamamakta ve aynı değişkenleri kullanmamaktadır. Tortoise’un 2024 sıralaması, Stanford Vibrancy’nin 2024’e kadar uzanan serisi, Oxford’un 2025 hükümet hazırlığı ve IMF’nin 2023 göstergeleri doğrudan aynı ölçeğe dönüştürülemez. Bir puan normalizasyonu yapmak mümkün olsa bile, eksik verileri ve ölçüm farklarını açıklamadığı sürece ondalıklı bir sonuç vermek, gerçekte olmayan bir kesinlik yanılsaması yaratır. Bu nedenle, aşağıdaki sıralama analitik bir sıra önerisi olarak okunmalı; özellikle birbirine yakın konumlardaki ülkeler arasında kesin bir fark olduğu iddia edilmemelidir.
Sıralamanın yorum anahtarı
- 1–2: Küresel ölçekte kapsamlı kapasite; hem üretim, hem de sermaye ve altyapı bakımından öne çıkan iki ana güç.
- 3–5: Çok güçlü ekosistemler; araştırma, devlet kapasitesi, yetenek veya uzmanlaşma alanlarında küresel ölçekte etkili olan ülkeler.
- 6–10: Yüksek kapasiteli büyük sanayi ve araştırma ekonomileri; bazı alanlarda öncü, bazı alanlarda ise ilk beşin gerisinde.
- 11–20: Güçlü, ancak daha spesifik alanlarda uzmanlaşmış veya toplam ölçek/temel model üretiminde sınırlı ekosistemler.
- İlk 20 dışında kalan ülkeler için sıralama vermek, kaynaklar arası kapsama ve veri kalitesine bağlıdır; Türkiye için özellikle bu belirsizlik korunmuştur.
10. Bileşik Yapay Zekâ Gelişmişlik Sıralaması
Aşağıdaki tablo, Ekim 2026 itibarıyla erişilebilen kaynakların ortak örüntülerini yansıtan ilk 20’lik bir bileşik sıralamadır. Bu liste, kaynakların ham sıralamalarının aritmetik ortalaması değildir; genel kapasite, teknoloji üretimi, ekosistem gücü, kamu hazırlığı ve bağımsız kaynaklarda tekrar eden liderlik bulguları birlikte değerlendirilmiştir. 3–10 ve özellikle 11–20 arasındaki sıralar, farklı endekslerin farklı alanları ölçmesi nedeniyle daha düşük kesinlik taşır.
| Bileşik sıra | Ülke | Sentez gerekçesi / başlıca avantaj |
| 1 | ABD | Özel AI (yapay zekâ) yatırımı, önde gelen modeller, veri merkezleri, şirket ekosistemi ve araştırma kapasitesinde çok güçlü; birden fazla kaynakta lider. |
| 2 | Çin | Araştırma, patent, sanayi robotları, büyük iç pazar ve devlet destekli teknoloji ekosistemi; bazı ölçümlerde veri ve şeffaflık sınırlılıkları. |
| 3 | Birleşik Krallık | Araştırma, yetenek, politika/yönetişim ve ticari ekosistem; hem genel kapasite hem kamu hazırlığı sıralamalarında üst düzey. |
| 4 | Singapur | Kişi başına yoğunluk, altyapı, kamu hazırlığı ve ekonomik benimseme koşulları güçlü; ölçek bakımından ABD/Çin’den daha küçük. |
| 5 | Güney Kore | Yarı iletkenler, sanayi uygulamaları, araştırma ve kamu hazırlığı; teknoloji üretim zincirlerinde güçlü bir konum. |
| 6 | Fransa | Temel araştırma, açık modeller, kamu yatırımı ve kamu yönetimi hazırlığı; Avrupa’nın öne çıkan ekosistemlerinden. |
| 7 | Almanya | Sanayi AI’ı, mühendislik, araştırma ve kurumsal kapasite; temel model ölçeği ABD/Çin’den daha düşük. |
| 8 | Kanada | Araştırma ve yetenek, AI şirketleri ve kamu stratejisi; ABD’ye yakın ekosistem bağlantıları. |
| 9 | Japonya | Robotik, donanım ve sanayi uygulamaları; temel model ve özel yatırım ölçülerinde farklı profil. |
| 10 | İsrail | Yetenek, araştırma, girişimcilik ve nüfusa oranla yüksek yatırım yoğunluğu. |
| 11 | Hollanda | Dijital altyapı, kamu hazırlığı ve Avrupa teknoloji/yarı iletken ekosistemine bağlantılar. |
| 12 | Hindistan | Geniş AI yetenek havuzu, yazılım hizmetleri ve araştırma; hesaplama ve özel sermaye ölçeği büyüyor. |
| 13 | İsviçre | Araştırma kalitesi, kişi başına yetenek ve yüksek teknoloji uzmanlaşması. |
| 14 | Birleşik Arap Emirlikleri | Hedefli kamu yatırımları, model geliştirme girişimleri ve ekonomik AI’nin benimsenmesi. |
| 15 | Avustralya | Araştırma, kamu hazırlığı, eğitim ve dijital altyapı; küresel model üretim ölçeği sınırlı. |
| 16 | Danimarka | Ekonomik hazırlık, dijital altyapı ve düzenleyici/kurumsal olgunluk. |
| 17 | Finlandiya | Eğitim, dijital kamu kapasitesi ve yetenek geliştirme; daha küçük bir ticari ekosistem. |
| 18 | Tayvan | Kritik yarı iletken üretim zinciri ve teknik altyapı; ulusal AI ekosisteminin bazı ölçümleri endekslere göre farklılık gösterir. |
| 19 | Suudi Arabistan | Büyük ölçekli kamu yatırım taahhütleri ve hesaplama altyapısı hedeflerinin sonuçlarının sürdürülebilirliği, uygulamaya bağlıdır. |
| 20 | İsveç | Araştırma, dijital altyapı, sanayi ve yetenek; toplam model/sermaye ölçeği daha sınırlı. |
Bu sıralama, her ülkenin her alanda aynı ölçüde güçlü olduğu anlamına gelmez. Örneğin, Tayvan’ın çip tedarik zincirindeki stratejik rolü, bir hükümet hazırlığı endeksinde aynı derecede yüksek bir sıraya yerleşmeyebilir; Hindistan’ın yetenek havuzu ve araştırma ölçeği de kişi başına yoğunluk veya özel yatırım ölçütlerinde farklı sonuçlar verebilir.
11. Türkiye’nin Konumu ve Politika Çıkarımları
Türkiye’nin değerlendirilmesinde dikkat edilmesi gereken nokta, endekslerin aynı ülke profilini ölçmemesidir. 2026 Global AI Index’in kamu kurumsal kapasite odaklı sıralamasında, Türkiye, 190 hükümet arasında 50. sırada yer alır. Aynı tabloda Rusya ise 56. sıradadır [2]. Bu, söz konusu endeksin dört sütununda Türkiye’nin orta grupta bulunduğunu gösterir; ancak ülkenin bütün AI kapasitesine, özel sektörüne veya askerî uygulamalarına dair tek başına nihai bir hüküm değildir.
Stanford Vibrancy Tool’un genel sıralamasında Türkiye yer almadığı için, Türkiye’ye bu araçtan doğrudan bir sıralama atamak mümkün değildir [5]. IMF AIPI, Türkiye ekonomisinin AI’yi benimsemesine hazırlayan altyapı, insan sermayesi, yenilik ve düzenleme koşullarını değerlendirmek için tamamlayıcı bir kaynaktır; Oxford Insights ise kamu uygulamaları ve yönetişim hazırlığı açısından ayrı bir teşhis sunar [3][4]. Bu göstergelerden hareketle, Türkiye’nin bileşik ilk 20 listesine dahil edilmemesi, ülkenin önemsiz olduğu anlamına gelmez; bu raporun, kaynaklar arası ortak liderlik ölçütünü karşılayacak şekilde doğrulanmış, ancak eşzamanlı veri kapsamının yetersiz olduğu anlamına gelir.
Türkiye için izlenmesi gereken alanlar
- Hesaplama kapasitesi: Yüksek performanslı GPU erişimi, veri merkezi kapasitesi, enerji maliyeti ve ulusal araştırma altyapısı.
- Araştırma ve insan kaynağı: AI yayınlarının niteliği ve atıf etkisi, doktora eğitimi, araştırmacıların ülkede kalması ve sanayiyle bağlantılar.
- Ticarileşme: Girişim sermayesi, ölçeklenebilir AI şirketleri, kamu alımları ve yerli çözümlerin üretken sektörlerde kullanımı.
- Dil ve veri: Türkçe ve diğer yerel dillerde kaliteli veri kümeleri, değerlendirme testleri, açık kaynak katkıları ve güvenli veri paylaşımı.
- Kamu yönetişimi: Risk sınıflandırması, hesap verebilirlik, bağımsız denetim, kamu kurumlarında yetkinlik ve vatandaşların başvuru/itiraz yolları.
- Stratejik dayanıklılık: Çip, bulut, model ve yazılım tedarikinde tek kaynağa bağımlılığın azaltılması; uluslararası araştırma iş birliklerinin sürdürülmesi.
Sonuç
Endeksler birlikte değerlendirildiğinde, ABD ve Çin, yapay zekânın küresel teknoloji rekabetindeki iki merkezî aktörü olarak görünmektedir. Bununla birlikte, bu iki ülkenin avantajları aynı değildir: ABD sermaye, model şirketleri ve hesaplama altyapısında; Çin ise araştırma hacmi, patentler, sanayi ölçeği ve devlet destekli teknoloji geliştirmede güçlüdür. Birleşik Krallık, Singapur, Güney Kore, Fransa, Almanya, Kanada, Japonya ve İsrail gibi ülkeler farklı alt alanlarda rekabetçi üstünlükler taşımaktadır.
Kamu yönetiminin hazırlığı ve etik yönetişim, teknik kapasiteden ayrı boyutlardır. Oxford ve IMF gibi kaynakların farklı liderler çıkarması bir tutarsızlık değil, ölçtükleri soruların farklı olmasının sonucudur. OECD.AI ve UNESCO RAM ise genel sıralama üretmek yerine yönetişim kalitesini ve kurumsal eksikleri anlamaya yardım eder.
Bu rapordaki bileşik sıralama, güncel kaynaklar arasında ortak örüntüleri görünür kılmak için hazırlanmış analitik bir araçtır. Akademik veya politika belgelerinde kullanılırken her ülkenin tek bir sıra numarasına indirgenmemesi; kaynak, veri yılı ve ölçüm amacıyla birlikte raporlanması önerilir. En sağlam yaklaşım, tek bir endekse dayanmak yerine teknik üretim, yatırım, insan kaynağı, benimseme ve yönetişimi ayrı sütunlar halinde takip etmektir.
Prof. Dr. Ozan ÖRMECİ
KAYNAKÇA
[1] Tortoise Media (2024, 19 Eylül), "The Global Artificial Intelligence Index 2024; Global AI Index Methodology Report", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://www.tortoisemedia.com/2024/09/19/the-global-artificial-intelligence-index-2024.
[2] Global AI Index (2026), "The 2026 Index: 190 governments, 47 indicators; Methodology and full rankings", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://globalaiindex.org/.
[3] Oxford Insights (2026), "Government AI Readiness Index 2025", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://oxfordinsights.com/ai-readiness/government-ai-readiness-index-2025/.
[4] International Monetary Fund (2023), "AI Preparedness Index", Erişim Tarihi: 11.10.2o26, Erişim Adresi: https://www.imf.org/external/datamapper/AIPI.
[5] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2024), "Global AI Vibrancy Tool", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://hai.stanford.edu/ai-index/global-vibrancy-tool.
[6] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026), "The 2026 AI Index Report, including Economy and Research & Development chapters", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report.
[7] OECD, "OECD AI Policy Observatory", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://oecd.ai/.
[8] UNESCO, "AI Ethics and Governance Observatory: Readiness Assessment Methodology (RAM)", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://www.unesco.org/ethics-ai/en/node/321.
[9] Stanford HAI (2025), "The 2025 AI Index Report: Research and Development", Erişim Tarihi: 11.10.2026, Erişim Adresi: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/research-and-development.
