EVREN Yapay Zekâ Platformu: Kime Açık, Ne Sunuyor?

💡 Özet (TL;DR):

• EVREN nedir? Veri hazırlama, etiketleme, model geliştirme, eğitim ve çıkarımı aynı ekosistemde toplamayı hedefleyen kamu destekli bir yapay zekâ platformu.
• Kimler için? Öğrenciler, araştırmacılar ve AI geliştiren ekipler ana hedef kitle. Bireysel geliştirici olarak e-Devlet ile kayıt sırasında ek bir kurum veya meslek kanıtı istenmeden erişim sağladım.
• Nerede güçlü? GPU erişimi, Ar-Ge, kontrollü pilotlar ve açık ağırlıklı modelleri denemek için dikkate değer bir seçenek.
• Nerede temkinli olunmalı? İş-kritik üretim kullanımı için veri işleme şartları, erişim kontrolleri, kapasite, destek ve hizmet seviyesi taahhütleri görülmeden gerçek veriyi taşımamak gerekir.

TEKNOFEST 2026 Yapay Zekâ Dil Ajanları Yarışması'nın Video Analiz ve Karar Destek Sistemi kategorisinde 15 finalist ekip aynı altyapı üzerinde çalıştı. EVREN'in paylaştığı bilgilere göre ekiplerin kullanımına 8 NVIDIA H200 GPU, on modeli sunan tek bir endpoint ve her ekip için ayrı bir vektör veritabanı verildi. Ekipler altyapı kurmak yerine videolardaki olayları tespit etmeye, Türkçe özetler üretmeye ve risk değerlendirmeleri hazırlamaya odaklandı.

Bu örnek, EVREN'in ne vaat ettiğini lansman cümlelerinden daha iyi anlatıyor. Türkiye'deki araştırmacıların, öğrencilerin ve yapay zekâ geliştiren ekiplerin pahalı donanımı ayrı ayrı kurması yerine ortak bir üretim altyapısını kullanması hedefleniyor.

EVREN adı benim için ayrıca kişisel bir çağrışım taşıyor. Benim 46 yıldır devam eden bir “Evren projem” zaten var. :) Savunma Sanayii Başkanlığı da şimdi aynı adı yapay zekâ altyapısı için kullanmaya başlamış. Proje sayfasına girdiğimde her yerde adımın yazıyor olması güzel bir duygu. :)

EVREN'i ücretsiz GPU dağıtan bir kamu projesi diye özetlemek kolay. Fakat platformun iddiası bundan daha geniş. Veri hazırlama, etiketleme, model eğitimi, test, model paylaşımı ve çıkarım süreçlerini aynı ekosistemde toplamaya çalışıyor. Kullanıcılar veri seti, model veya etiketleme çalışmasıyla katkıda bulunuyor. Karşılığında kazandıkları kredilerle hesaplama kaynağına erişiyor.

Kamuya açık bilgiler araştırma ve kontrollü pilotlar için umut verici. Ancak bir şirketin iş-kritik sistemini taşıyacak üretim hizmeti, farklı bir değerlendirme gerektiriyor.

EVREN hangi problemi çözmeye çalışıyor?

Bir yapay zekâ projesinin maliyeti model kodundan ibaret değil. Veriyi toplamak ve etiketlemek, eğitim için GPU bulmak, deneyleri kaydetmek, modeli test etmek ve daha sonra bir API üzerinden çalıştırmak gerekiyor. Üniversite laboratuvarları, küçük ekipler ve erken aşamadaki girişimler bu parçaların her biri için ayrı bir engelle karşılaşabiliyor.

Savunma Sanayii Başkanlığı bünyesindeki Savunma Sanayii Yapay Zekâ Platformu çatısı altında geliştirilen EVREN, bu parçaları merkezi bir yapıda birleştirmeyi amaçlıyor. Kamuya açık tanıtımlarda veri hazırlamadan operasyonel kullanıma uzanan uçtan uca bir MLOps platformu olarak anlatılıyor.

MLOps burada modelin bir kez eğitilmesinden sonraki işleri de kapsıyor. Veri ve model sürümleri, eğitim çalışmaları, test sonuçları, erişim yetkileri ve modelin kullanıma sunulması aynı yaşam döngüsünün parçaları. EVREN'in kamuya açık anlatısı bu yaşam döngüsünün büyük bölümünü hedefliyor. Ne kadarının bugün çalışan ürün, ne kadarının gelişen yol haritası olduğunu anlamak için ise ürün dokümantasyonuna ihtiyaç var.

Katkı karşılığı GPU erişimi

EVREN'in en özgün tarafı kullandığı kredi modeli olabilir. Kullanıcıların veri seti yükleyerek, veri etiketleyerek veya model paylaşarak kredi kazanması, ardından bu kredileri GPU ve model servislerinde kullanması öngörülüyor.

Bu yaklaşım iki darboğazı aynı döngüde çözmeye çalışıyor. Araştırmacı hesaplama kaynağına erişirken platform da veri, etiket ve model biriktiriyor. Kaynağı yalnız parayla değil, ekosisteme yapılan katkıyla dağıtmak özellikle öğrenciler ve GPU bütçesi bulunmayan araştırma ekipleri için anlamlı olabilir.

Modelin nasıl işlediğini değerlendirmek için kredi ekonomisinin ayrıntılarını bilmek gerekiyor. Bir veri setinin kaç kredi kazandırdığı, verinin kalitesinin nasıl ölçüldüğü, bir eğitim işinin ne kadar kredi tükettiği ve yoğun saatlerde kuyruğun nasıl yönetildiği kamuya açık belgelerde net görünmüyor. Yüklenen veri ve modellerin lisans koşulları da kararın parçası.

Katkı modeli iyi tasarlanırsa platformu besleyen bir üretim döngüsü kurabilir. Kötü tasarlanırsa kullanıcıların düşük değerli veri yükleyerek kredi toplamaya çalıştığı, kaliteli katkının ise yeterince karşılık bulmadığı bir sisteme dönüşebilir. GPU sayısından önce bu teşvik mekanizmasının nasıl işletildiğine bakmak gerekir.

Açık ağırlıklı modeller tek API altında

EVREN, Eylül 2026'da LLM çıkarım hizmetini de duyurdu. Platformun açıklamasına göre 11 açık ağırlıklı model, Türkiye'de konumlanan H200 GPU kümesi üzerinde tek bir OpenAI uyumlu API ile sunuluyor. Listede metin ve kod modellerinin yanında görsel anlama, OCR, konuşmadan metne, embedding, reranking ve güvenlik modelleri de bulunuyor.

OpenAI uyumlu API, mevcut bir uygulamanın sağlayıcı değiştirmesini kolaylaştırabilir. Fakat uyumluluğun sınırı belgelerle görülmeli. İstek biçiminin benzemesi, streaming, tool calling, hata davranışı, rate limit, model parametreleri ve SDK desteğinin tamamının aynı çalışacağını garanti etmez.

Duyuruda promptların, yanıtların ve kullanım kayıtlarının Türkiye'de işlendiği, yurt dışına veri aktarılmadığı da belirtiliyor. Yerel veri işleme, sağlık, finans, kamu ve savunma gibi alanlarda başlı başına bir değerlendirme nedeni olabilir. Yine de bir sosyal medya duyurusu veri işleme sözleşmesinin, saklama politikasının veya KVKK değerlendirmesinin yerini tutmaz.

Bu konu EVREN'den daha geniş bir yazıyı hak ediyor. Bir sonraki yazıda yapay zekâ verisinin Türkiye'de işlenmesinin hangi sektörlerde ve hangi veri türlerinde anlamlı olduğunu ayrıca ele alacağım.

EVREN kimin için tasarlanmış?

Üniversite duyuruları öğrencileri, akademisyenleri ve araştırmacıları öne çıkarıyor. SSYZ'nin tanıtım paylaşımında ise girişimciler, start-up'lar ve akademisyenler için Ar-Ge fırsatlarından söz ediliyor. Platforma e-Devlet üzerinden kayıt çağrısı yapılıyor.

Bu bilgiler EVREN'in genel tüketiciye yönelik bir yapay zekâ uygulaması olmadığını gösteriyor. Hedef, model deneyen veya yapay zekâ sistemi geliştiren kişi ve ekipler. Ben de e-Devlet ile giriş yaparak kaydımı tamamladım. Bireysel geliştirici olarak öğrenci, araştırmacı veya savunma sanayii çalışanı olduğumu ispatlayan ek bir belge istenmedi; erişimde de sorun yaşamadım.

Bu tek deneyim, ilk kaydın dar bir meslek veya kurum doğrulamasına bağlı olmadığını gösteriyor. Yine de her kullanıcıya aynı kredi, GPU kapasitesi veya ticari kullanım hakkının tanındığı sonucu buradan çıkmaz. Kullanım koşulları, kredi tahsisi, kurumsal ekip oluşturma ve ticari kullanım şartları birbirinden farklı olabilir.

Bir tanıtım projesinden daha fazlası mı?

TEKNOFEST örneği, EVREN üzerinde çok ekipli gerçek bir çalışma yürütüldüğünü gösteriyor. EVREN'in etkinlik paylaşımında ekip başına izole vektör veritabanı ve eşit erişim gibi işletim ayrıntıları da veriliyor. Bu, platformun yalnız bir sunum ekranından ibaret olmadığına dair somut bir işaret.

Bağımsız kullanıcı gözlemleri şimdilik sınırlı. Platformu denediğini söyleyen Taner Özel, ilk izlenimlerini paylaştığı yazıda model eğitimi ve çıkarım yapabildiğini, denediği modellerde token hızlarını iyi bulduğunu aktarıyor. Embedding ve reranker modellerini görmüş. Hazır RAG yönetimi ile fine-tuning bölümünü ise bulamadığını belirtiyor.

Bu gözlem yararlı, fakat bir performans testi değil. Hangi modelin, kaç eşzamanlı istekle ve hangi ölçüm yöntemiyle denendiğini bilmiyoruz. Platformun kapasitesi, bekleme süreleri ve uzun dönemli kararlılığı için daha fazla kullanıcı deneyimine ihtiyaç var.

GPU kapasitesi konusunda da farklı rakamlar dolaşıyor. Bir üniversite duyurusunda eğitim için 48 H200 ve çıkarım için 8 A6000 yazarken, başka paylaşımlarda 64 H200 görülüyor. TEKNOFEST için açıklanan 8 H200 ise belirli bir etkinlik tahsisi. Bunlar farklı tarihlere veya kümelere ait olabilir. Resmî envanter ve tarih bilgisi olmadan tek bir kapasite rakamını EVREN'in değişmez özelliği gibi kullanmak doğru olmaz.

Colab, ticari bulut veya kendi GPU'nuzla aynı şey değil

EVREN'i Google Colab'ın yerli alternatifi diye anlatmak platformun veri, ekip ve katkı modelini eksik bırakır. SageMaker, Vertex AI veya Azure Machine Learning'in Türkiye'deki eşdeğeri demek de kurumsal hizmet ve yönetişim tarafında henüz gösterilmemiş kabiliyetler varsayar.

EVREN'in gerçek rakibi kullanım durumuna göre değişiyor. Bir öğrencinin alternatifi Colab olabilir. Bir savunma şirketinin alternatifi kendi GPU kümesi veya özel bulut olabilir. Bir girişim içinse ticari bir model API'siyle EVREN arasındaki farkı fiyatın yanında sözleşme, destek, kapasite garantisi ve verinin nerede işlendiği belirler.

Kurumsal kullanıma hazır mı?

Kamuya açık malzeme, EVREN'in araştırma ve prototip için dikkate değer bir altyapı olduğunu gösteriyor. İş-kritik üretim kullanımı için ise aşağıdaki bilgilerin açık olması gerekir:

• veri sorumlusu ve veri işleyen rollerini açıklayan sözleşmeler,
• prompt, yanıt, veri seti, model ve loglar için saklama ve silme politikası,
• kurumsal kimlik, servis hesabı, erişim iptali ve denetim kayıtları,
• tenant ve ağ izolasyonunun kapsamı,
• kapasite, kuyruk, rate limit, bakım ve hizmet seviyesi taahhütleri,
• model lisansları ile ticari kullanım koşulları,
• destek, olay yönetimi, yedekleme ve felaket kurtarma süreçleri,
• API sürümleme ve başka bir sağlayıcıya geçiş imkânı.

Bu maddelerin kamuya açık olmaması, platformda hiçbirinin bulunmadığını göstermez. Fakat kurumsal karar veren kişinin bunların varlığını tahmin etmesi de beklenemez. Özellikle hassas veri veya müşteriye verilen kesintisiz hizmet söz konusuysa teknik kabiliyet kadar sözleşme ve işletim modeli de ürünün parçasıdır.

EVREN sizin için anlamlı mı?

Bu tablo bir uygunluk onayı değil, nereden başlanacağını gösteren ilk eleme. En doğru yanıt, platforma kabul koşullarıyla beraber kullanılacak verinin ve beklenen hizmet seviyesinin görülmesiyle verilebilir.

EVREN'in değerini GPU sayısı belirlemeyecek

H200 sayısı kolay başlık oluyor. Oysa ortak bir yapay zekâ altyapısının değeri, donanımın ne kadar verimli ve güvenilir işletildiğiyle ortaya çıkar. Kullanıcılar ne kadar bekliyor? Katkıyla gelen veri ne kadar kullanılabilir? Deneyler tekrar üretilebiliyor mu? Modeller başka projelerde gerçekten değerlendirilebiliyor mu? Bir sorun çıktığında kiminle ve hangi hizmet seviyesiyle muhatap olunuyor?

EVREN, Türkiye'de yapay zekâ geliştiren ekiplerin donanım ve veri darboğazını birlikte çözmeye çalışan dikkate değer bir kamu altyapısı girişimi. Katkı karşılığı kaynak modeli de onu sıradan bir GPU kiralama hizmetinden ayırıyor. Bugünkü kamuya açık bilgiler, platformu denemek için yeterli bir gerekçe sunuyor. Kurumsal üretim kararı için ise ürünün teknik yüzü kadar sözleşme, dokümantasyon ve işletim yüzünün de görünür olması gerekiyor.

EVREN'in daha geniş bir soruyu gündeme getirmesi belki de en kalıcı katkısı olacak: Bir şirket yapay zekâ kullanırken verisini neden Türkiye'de işlemeyi tercih eder ve bunu sağlayan altyapıyı hangi ölçütlerle seçer?