Gate Ventures Araştırma İçgörüleri: Üçüncü Tarayıcı Savaşı: AI Ajanı Dönemindeki Giriş Savaşı

TL;DR

Üçüncü tarayıcı savaşı sessizce gelişiyor. Tarihe baktığımızda, 1990'larda Netscape ve Microsoft'un Internet Explorer'ından, açık kaynaklı Firefox ve Google'ın Chrome'una kadar tarayıcı savaşı, her zaman platform kontrolü ve teknolojik paradigma değişimlerinin yoğun bir tezahürü olmuştur. Chrome, hızlı güncelleme hızı ve entegre ekosistemi sayesinde baskın konumunu güvence altına almıştır, Google ise arama ve tarayıcı tekelinin yardımıyla bilgi erişimi için kapalı bir döngü oluşturmuştur.

Ama bugün, bu manzara sarsılıyor. Büyük dil modellerinin (LLM'ler) ortaya çıkışı, giderek daha fazla kullanıcının arama sonuçları sayfasına tıklamadan görevleri tamamlamasına olanak tanırken, geleneksel web sayfası tıklamaları azalıyor. Bu arada, Apple’ın Safari'deki varsayılan arama motorunu değiştirmeyi düşündüğüne dair söylentiler, Alphabet’in (Google’ın ana şirketi) kâr tabanını daha da tehdit ediyor ve piyasa, "arama ortodoksisi" konusunda huzursuzluk yaşamaya başlıyor.

Tarayıcı kendisi de rolünün yeniden şekillenmesiyle karşı karşıya. Sadece web sayfalarını görüntülemek için bir araç değil, aynı zamanda veri girişi, kullanıcı davranışı ve özel kimlik gibi birden fazla yeteneği barındıran bir konteyner. AI ajanları güçlü olsa da, karmaşık sayfa etkileşimlerini tamamlamak, yerel kimlik verilerine erişmek ve web sayfası öğelerini kontrol etmek için hala tarayıcının güven sınırına ve işlevsel kumanyasına güvenmektedirler. Tarayıcılar, insan arayüzlerinden ajanlar için sistem çağrı platformlarına evrim geçiriyor.

Bu makalede, tarayıcıların hala gerekli olup olmadığını inceliyoruz. Mevcut tarayıcı pazarını gerçekten sarsabilecek olanın başka bir "daha iyi Chrome" değil, yeni bir etkileşim yapısı olduğuna inanıyoruz: sadece bilgi görüntüleme değil, aynı zamanda görev çağrısı. Gelecekteki tarayıcılar, yalnızca okumakla kalmayıp aynı zamanda yazabilen ve çalıştırabilen AI ajanları için tasarlanmalıdır. Browser Use gibi projeler, sayfa yapısını anlamsal hale getirmeye çalışıyor, görsel arayüzleri LLM tarafından çağrılabilir yapılandırılmış metne dönüştürüyor, sayfaları komutlara haritalıyor ve etkileşim maliyetlerini önemli ölçüde azaltıyor.

Büyük projeler zaten deneme aşamasında: Perplexity, geleneksel arama sonuçlarını AI ile değiştiren yerel bir tarayıcı olan Comet'i inşa ediyor; Brave, arama ve engelleme yeteneklerini artırmak için LLM kullanarak gizlilik korumasını yerel akıl yürütme ile birleştiriyor; ve Donut gibi kripto merkezli projeler, AI'nın zincir üzerindeki varlıklarla etkileşim kurması için yeni giriş noktalarını hedefliyor. Bu projelerin ortak bir özelliği, tarayıcının çıktı katmanını güzelleştirmek yerine, giriş katmanını yeniden şekillendirme girişimidir.

Girişimciler için fırsatlar, girdi, yapı ve ajan erişimi üçgeninde yatmaktadır. Gelecekteki ajan tabanlı dünyanın arayüzü olarak tarayıcı, yapılandırılmış, çağrılabilir ve güvenilir "yetenekler" sunabilenlerin bir sonraki nesil platformun bir parçası olacağı anlamına geliyor. SEO'dan AEO'ya (Ajan Motoru Optimizasyonu), sayfa trafiğinden görev zinciri çağrısına kadar, ürün formu ve tasarım düşüncesi yeniden şekilleniyor. Üçüncü tarayıcı savaşı "girdi" üzerine gerçekleşiyor, "görüntü" değil. Zafer artık kullanıcının dikkatini kimin çektiği ile değil, ajanın güvenini kimin kazandığı ve erişim elde ettiği ile belirleniyor.

Tarayıcı Gelişiminin Kısa Tarihi

1990'ların başlarında, internet günlük hayatın bir parçası olmadan önce, Netscape Navigator sahneye çıktı; adeta dijital dünyaya milyonlarca kullanıcı için kapı açan bir yelkenli gibi. İlk tarayıcı olmasa da, gerçekten kitlelere ulaşan ve internet deneyimini şekillendiren ilk tarayıcıydı. İlk kez, insanlar grafiksel bir arayüz aracılığıyla web'de bu kadar kolay gezinebildiler, sanki tüm dünya birden erişilebilir hale gelmişti.

Ancak, şan genellikle kısa ömürlüdür. Microsoft, tarayıcıların önemini hızla fark etti ve Internet Explorer'ı Windows işletim sistemine zorla dahil etmeye karar verdi, böylece varsayılan tarayıcı haline geldi. Bu strateji, gerçek bir "platform katili" olarak, Netscape'in pazar hakimiyetini doğrudan zayıflattı. Birçok kullanıcı IE'yi aktif olarak seçmedi; daha ziyade, onu varsayılan olarak kabul ettiler. Windows'un dağıtım yeteneklerinden yararlanan IE, hızla sektör lideri haline gelirken, Netscape gerilemeye başladı.

Zorluklar içinde Netscape'in mühendisleri radikal ve idealist bir yol seçtiler — tarayıcının kaynak kodunu açtılar ve açık kaynak topluluğuna çağrıda bulundular. Bu karar, teknoloji dünyasında bir "Makedonya feragati" gibiydi, eski bir dönemin sonunu ve yeni güçlerin yükselişini işaret ediyordu. O kod daha sonra Mozilla tarayıcı projesinin temeli haline geldi, ilk olarak Phoenix (yeniden doğuşu simgeleyen) adıyla anıldı, ancak birkaç ticari marka anlaşmazlığından sonra nihayetinde Firefox olarak yeniden adlandırıldı.

Firefox, Netscape'in basit bir kopyası değildi. Kullanıcı deneyimi, eklenti ekosistemleri ve güvenlik konularında atılımlar gerçekleştirdi. Doğuşu, açık kaynak ruhunun zaferini simgeliyor ve tüm sektöre taze bir canlılık katıyordu. Bazıları Firefox'u, Osmanlı İmparatorluğu'nun Bizans'ın solgun ihtişamını devraldığı gibi, Netscape'in "ruhsal varisi" olarak tanımladı. Abartılı olsa da, bu karşılaştırma anlamlı.

Ancak, Firefox resmi olarak piyasaya sürülmeden önce, Microsoft altı sürüm Internet Explorer'ı çoktan piyasaya sürmüştü. Erken zamanlamasından ve sistem ile birlikte sunma stratejisinden yararlanarak, Firefox baştan itibaren bir yakalama pozisyonuna yerleştirildi ve bu yarışın aynı çizgiden başlayan eşit bir rekabet asla olmadığını sağladı.

Aynı zamanda, başka bir erken oyuncu sahneye sessizce girdi. 1994 yılında, Opera tarayıcısı Norveç'te doğdu, başlangıçta sadece bir deneysel projeydi. Ancak 2003'te 7.0 sürümünden itibaren, kendi geliştirdiği Presto motorunu tanıttı, CSS desteği, uyarlanabilir düzenler, sesli kontrol ve Unicode kodlaması için öncülük etti. Kullanıcı tabanı sınırlı olmasına rağmen, teknolojik olarak endüstriye sürekli olarak liderlik etti ve "geeklerin favorisi" haline geldi.

Aynı yıl, Apple Safari tarayıcısını piyasaya sürdü - bu önemli bir dönüm noktasıydı. O zamanlar, Microsoft, rekabeti sürdürmek ve antitröst incelemesinden kaçınmak için zor durumdaki Apple'a 150 milyon dolar yatırım yapmıştı. Safari'nin varsayılan arama motoru başından beri Google olmasına rağmen, bu Microsoft ile olan bağlantı, internet devleri arasındaki karmaşık ve ince ilişkileri sembolize ediyordu: işbirliği ve rekabet, her zaman iç içe.

2007'de, IE7 Windows Vista ile birlikte piyasaya sürüldü, ancak pazar tepkisi soğuk oldu. Öte yandan, Firefox, daha hızlı güncelleme döngüleri, daha kullanıcı dostu bir eklenti mekanizması ve geliştiricilere doğal çekim sayesinde pazar payını yaklaşık %20'ye çıkardı. IE'nin hakimiyeti gevşemeye başladı ve rüzgarlar değişiyordu.

Ancak Google farklı bir yaklaşım benimsedi. 2001'den beri kendi tarayıcısını planlamasına rağmen, CEO Eric Schmidt'i projeyi onaylamaya ikna etmesi altı yıl sürdü. Chrome, 2008'de, Safari tarafından kullanılan WebKit motoru ve Chromium açık kaynak projesi üzerine inşa edilerek piyasaya sürüldü. "Şişkin" bir tarayıcı olarak alay konusu oldu, ancak Google'ın reklamcılık ve marka oluşturma konusundaki derin uzmanlığıyla hızla yükseldi.

Chrome'un ana silahı özellikleri değil, sık güncelleme döngüsü (her altı haftada bir) ve birleşik çoklu platform deneyimiydi. Kasım 2011'de, Chrome ilk kez Firefox'u geçerek %27 pazar payına ulaştı; altı ay sonra, IE'yi geçerek rakipten baskın liderliğe dönüşümünü tamamladı.

Bu arada, Çin'in mobil interneti kendi ekosistemini oluşturuyordu. Alibaba'nın UC Tarayıcısı, 2010'ların başında özellikle Hindistan, Endonezya ve Çin gibi gelişen pazarlarda popülaritesini artırdı. Hafif tasarımı ve bant genişliğini tasarruf ettiren veri sıkıştırma özellikleriyle, düşük özellikli cihazlardaki kullanıcıları kendine çekti. 2015 yılına gelindiğinde, küresel mobil tarayıcı pazar payı %17'yi aştı ve Hindistan'da bir dönem %46'ya kadar çıktı. Ancak bu zafer uzun sürmedi. Hindistan hükümeti Çinli uygulamaların güvenlik incelemelerini sıkılaştırdıkça, UC Tarayıcısı önemli pazarlardan çıkmak zorunda kaldı ve eski ihtişamını yavaş yavaş kaybetti.

2020'li yıllara gelindiğinde, Chrome'un hakimiyeti kesin olarak tesis edilmişti ve küresel pazar payı yaklaşık %65 civarında stabilize olmuştu. Özellikle, Google'ın arama motoru ve Chrome tarayıcısı her ikisi de Alphabet'e ait olmasına rağmen, pazar perspektifinden bakıldığında bağımsız iki hegemonyayı temsil ediyorlar — ilki küresel arama trafiğinin yaklaşık %90'ını kontrol ederken, ikincisi çoğu kullanıcının internete eriştiği "ilk pencere" olarak hizmet vermektedir.

Bu çift tekel yapısını sürdürmek için Google hiçbir masraftan kaçınmadı. 2022'de, Alphabet, Google'ı Safari'de varsayılan arama motoru olarak tutmak için Apple'a yaklaşık 20 milyar dolar ödedi. Analistler, bu masrafın Google'ın Safari trafiğinden elde ettiği arama reklamcılığı gelirinin yaklaşık %36'sına denk geldiğini belirtti. Diğer bir deyişle, Google, kalesini savunmak için etkili bir şekilde bir "koruma ücreti" ödüyordu.

Ancak dalga bir kez daha değişti. Büyük dil modellerinin (LLM'ler) yükselmesiyle, geleneksel arama etkisini hissetmeye başladı. 2024'te, Google'ın arama pazarındaki payı %93'ten %89'a düştü. Hâlâ baskın olmasına rağmen, çatlaklar görünmeye başlamıştı. Daha da yıkıcı olanı ise Apple'ın kendi yapay zeka destekli arama motorunu piyasaya süreceği yönündeki söylentilerdi. Safari'nin varsayılan araması Apple'ın kendi ekosistemine geçerse, bu sadece rekabetçi ortamı yeniden şekillendirmekle kalmayacak, aynı zamanda Alphabet'in kârlarının temellerini de sarsabilirdi. Piyasa hızla tepki verdi: Alphabet'in hisse senedi fiyatı $170'ten $140'a düştü, bu yalnızca yatırımcı paniğini değil, aynı zamanda arama döneminin geleceği hakkında derin bir huzursuzluğu yansıtıyordu.

Navigator'dan Chrome'a, açık kaynak ideallerinden reklam odaklı ticarileşmeye, hafif tarayıcılardan AI arama asistanlarına, tarayıcıların savaşı her zaman teknoloji, platformlar, içerik ve kontrol üzerine bir savaş olmuştur. Savaş alanı sürekli değişiyor, ancak öz hiç değişmedi: kim Gate'i kontrol ederse geleceği tanımlar.

Girişim sermayedarlarının gözünde, LLM'ler ve AI çağında insanların arama motorlarına koyduğu yeni taleplerle yönlendiren üçüncü bir tarayıcı savaşının yavaş yavaş ortaya çıkmakta olduğu görülüyor. Aşağıda AI tarayıcı alanındaki bazı tanınmış projelerin fonlama detayları bulunmaktadır.

Modern Tarayıcıların Eski Yapısı

Tarayıcı mimarisi söz konusu olduğunda, klasik geleneksel yapı aşağıdaki diyagramda gösterilmektedir:

1. Müşteri — Ön Uç Girişi

Sorgu, en yakın Google Front End'ine HTTPS üzerinden gönderilir; burada TLS şifre çözme, QoS örnekleme ve coğrafi yönlendirme gerçekleştirilir. Anormal trafik tespit edilirse (örneğin DDoS saldırıları veya otomatik veri çekme), bu katmanda hız sınırlaması veya zorluklar uygulanabilir.

2. Sorgu Anlayışı

Ön yüz, kullanıcının yazdığı kelimelerin anlamını anlamalıdır. Bu üç adımı içerir:

• Nöral yazım düzeltme, "recpie" kelimesinin "recipe" haline dönüştürülmesi gibi.

• Eş anlam genişletmesi, örneğin “bisiklet nasıl tamir edilir” ifadesini “bisiklet onarımı” ile genişletmek.

• Niyet analizi, sorgunun bilgilendirici, yönlendirici veya işlemsel olup olmadığını belirler ve ardından uygun dikey isteği atar.

3. Aday Alma

Google'ın sorgu teknolojisi ters indeks olarak bilinir. İleri indeksle, bir dosyayı kimliği verildiğinde alırsınız. Ancak kullanıcılar, yüzlerce milyar dosya arasında istedikleri içeriğin tanımlayıcılarını bilmeyeceklerinden, Google geleneksel ters indeksi kullanır; bu, içeriğe göre sorgulama yaparak hangi dosyaların ilgili anahtar kelimeleri içerdiğini belirler.

Sonrasında, Google, anlamsal arama ile başa çıkmak için vektör indekslemeyi uygular; yani, sorguyla anlamca benzer içeriği bulmak. Metinleri, resimleri ve diğer içerikleri yüksek boyutlu vektörlere (gömülmelere) dönüştürür, ardından bu vektörler arasındaki benzerliğe dayanarak arama yapar. Örneğin, bir kullanıcı "pizza hamuru nasıl yapılır" diye arama yaptığında, arama motoru "pizza hamuru hazırlama kılavuzu" ile ilgili sonuçlar döndürebilir çünkü ikisi anlamsal olarak benzer.

Ters indeksleme ve vektör indeksleme yoluyla, ilk tarama aşamasında yaklaşık yüz binlerce web sayfası eleniyor.

4. Çok Aşamalı Sıralama

Sistem genellikle BM25, TF-IDF ve sayfa kalite puanları gibi binlerce hafif özellik kullanarak yüz binlerce aday sayfayı yaklaşık 1.000'e indirir ve bir başlangıç aday kümesi oluşturur. Bu tür sistemler topluca öneri motorları olarak adlandırılır. Kullanıcı davranışı, sayfa özellikleri, sorgu niyeti ve bağlamsal sinyaller de dahil olmak üzere çeşitli varlıklardan üretilen büyük özelliklere dayanırlar. Örneğin, Google kullanıcı geçmişini, diğer kullanıcılardan gelen geri bildirimleri, sayfa anlamlarını ve sorgu anlamını bir araya getirir ve ayrıca zaman (günün saati, haftanın günü) gibi bağlamsal unsurları ve son dakika haberleri gibi dış olayları dikkate alır.

5. Birincil Sıralama için Derin Öğrenme

Başlangıçta veri alma aşamasında, Google, sorguların anlamını anlamak ve devasa belge koleksiyonlarından en alakalı sonuçları filtrelemek için RankBrain ve Sinirsel Eşleme gibi teknolojiler kullanıyor.

RankBrain, 2015 yılında Google tarafından tanıtılan bir makine öğrenimi sistemidir ve kullanıcı sorgularının anlamını daha iyi anlamak için tasarlanmıştır, özellikle daha önce hiç görülmemiş sorgular için. Sorguları ve belgeleri vektör temsilcilerine dönüştürür ve en alakalı sonuçları bulmak için benzerliklerini hesaplar. Örneğin, "pizza hamuru nasıl yapılır" sorgusu için, hiçbir belgede tam anahtar kelime eşleşmesi olmasa bile, RankBrain "pizza temelleri" veya "hamur hazırlığı" ile ilgili içeriği tanımlayabilir.

2018'de başlatılan Neural Matching, sorgular ile belgeler arasındaki anlamsal ilişkileri daha iyi yakalamak için tasarlandı. Sinir ağı modellerini kullanarak, kelimeler arasındaki belirsiz ilişkileri tanımlayarak sorguları web içeriği ile daha iyi eşleştirir. Örneğin, "neden dizüstü bilgisayarımın fanı bu kadar gürültülü" sorgusu için, Neural Matching kullanıcının aşırı ısınma, toz birikimi veya yüksek CPU kullanımı hakkında sorun giderme bilgisi arıyor olabileceğini anlayabilir; bu terimler sorguda açıkça yer almasa bile.

6. Derin Yeniden Sıralama: BERT'in Uygulaması

İlgili belgelerin ilk filtrelemesinden sonra, Google sıralamayı iyileştirmek ve en alakalı sonuçların en üstte görünmesini sağlamak için BERT (Dönüştürücülerden İkili Kodlayıcı Temsilleri) uygular. BERT, cümleler içindeki kelimelerin bağlamsal ilişkilerini anlayabilen Dönüştürücüler üzerine kurulmuş önceden eğitilmiş bir dil modelidir.

Arama sırasında, BERT daha önceki aşamalarda elde edilen belgeleri yeniden sıralamak için kullanılır. Sorguları ve belgeleri birlikte kodlar, bunların alaka düzeylerini hesaplar ve ardından belgeleri yeniden sıralar. Örneğin, “kaldırım olmayan bir yokuşta park etme” sorgusu için, BERT “kaldırım olmayan” ifadesinin anlamını doğru bir şekilde yorumlayabilir ve sürücülere tekerleklerini kenara doğru döndürmeleri konusunda tavsiyelerde bulunan sonuçlar döndürebilir; bunun yerine durumu kaldırım olan bir durum olarak yanlış yorumlayabilir.

SEO mühendisleri için bu, web içeriğini hedefli bir şekilde optimize etmek amacıyla Google'ın sıralama ve makine öğrenimi öneri algoritmalarını dikkatlice incelemeleri gerektiği anlamına gelir, böylece arama sıralamalarında daha yüksek görünürlük elde edebilirler.

Neden AI Tarayıcıları Yeniden Şekillendirecek

Öncelikle, netleştirmemiz gereken bir konu var: form olarak tarayıcı neden hala var olmalı? AI ajanları ve tarayıcılar dışında üçüncü bir paradigma var mı?

Varoluşun yerine geçilemezlik anlamına geldiğine inanıyoruz. Neden yapay zeka tarayıcıları kullanabiliyor ama onları tamamen yerini alacak şekilde değiştiremiyor? Çünkü tarayıcı evrensel bir platformdur. Bu sadece verileri okumak için bir giriş noktası değil, aynı zamanda verileri girmek için de genel bir giriş noktasıdır. Dünya sadece bilgi tüketemez - aynı zamanda veri üretmeli ve web siteleriyle etkileşime geçmelidir. Bu nedenle, kişiselleştirilmiş kullanıcı bilgilerini entegre eden tarayıcılar geniş ölçüde var olmaya devam edecektir.

İşte ana nokta: evrensel bir Gate olarak, tarayıcı sadece veri okumak için değildir; kullanıcılar genellikle verilerle etkileşimde bulunma ihtiyacı duyarlar. Tarayıcı kendisi, kullanıcı parmak izlerini depolamak için mükemmel bir depo görevi görür. Daha karmaşık kullanıcı davranışları ve otomatik eylemler tarayıcı üzerinden gerçekleştirilmelidir. Tarayıcı, tüm kullanıcı davranış parmak izlerini, kimlik bilgilerini ve diğer özel bilgileri depolayarak otomasyonda güvenilmez çağrılara olanak tanır. Verilerle etkileşim bu modele evrilebilir:

Kullanıcı → AI Ajanını arar → Tarayıcı.

Başka bir deyişle, değiştirilebilecek tek kısım dünyanın doğal eğilimindedir—daha büyük zeka, kişiselleştirme ve otomasyona doğru. Elbette, bu kısım AI ajanları tarafından yönetilebilir. Ancak AI ajanları kendileri kişiselleştirilmiş kullanıcı içeriğini taşımak için uygun değildir, çünkü veri güvenliği ve kullanılabilirlik konusunda birden fazla zorlukla karşılaşırlar. Özellikle:

Tarayıcı, kişiselleştirilmiş içerik için bir havuzdur:

• Çoğu büyük model bulutta barındırılmaktadır ve oturum bağlamları sunucu depolamasına bağlıdır, bu da yerel şifreler, cüzdanlar, çerezler ve diğer hassas verilere doğrudan erişimi zorlaştırmaktadır.

• Tüm tarama ve ödeme verilerinin üçüncü taraf modellere gönderilmesi, kullanıcıların yeniden yetkilendirilmesini gerektirir; AB'nin DMA'sı ve ABD eyalet düzeyindeki gizlilik yasaları her iki taraf için de veri minimizasyonu talep etmektedir.

• İki faktörlü kimlik doğrulama kodlarını otomatik olarak doldurmak, kameraları çağırmak veya WebGPU çıkarsaması için GPU'ları kullanmak, hepsi tarayıcı kumandası içinde yapılmalıdır.

• Veri bağlamı tarayıcıya yüksek derecede bağımlıdır. Sekmeler, çerezler, IndexedDB, Service Worker Cache, passkey kimlik bilgileri ve uzantı verileri tarayıcı içinde saklanır.

Etkileşim Biçimlerinde Derin Değişiklikler

Başlangıçtaki konuya dönersek, tarayıcıları kullanma davranışımız genel olarak üç kategoriye ayrılabilir: veri okuma, veri girme ve veri ile etkileşim. Büyük dil modelleri (LLM'ler), verileri okuma verimliliğimizi ve yöntemlerimizi derinden değiştirmiştir. Kullanıcıların anahtar kelimelerle web sayfalarını araması, artık eski ve verimsiz bir uygulama gibi görünmektedir.

Kullanıcı arama davranışının evrimine gelince—hedef özetlenmiş cevaplar almak veya web sayfalarına tıklamak olsun—birçok çalışma bu değişimi zaten analiz etmiştir.

Kullanıcı davranış kalıpları açısından, 2024 yılında yapılan bir araştırma, ABD'de her 1.000 Google sorgusundan yalnızca 374'ünün bir açık web sayfası tıklamasıyla sonuçlandığını gösterdi. Diğer bir deyişle, neredeyse %63'ü "sıfır tıklama" davranışlarıydı. Kullanıcılar, hava durumu, döviz kurları ve bilgi kartları gibi bilgileri arama sonuçları sayfasından doğrudan elde etmeye alıştı.

Ancak, tarayıcıların büyük bir dönüşümünü gerçekten tetikleyebilecek şey veri etkileşim katmanıdır. Geçmişte, insanlar tarayıcılarla esasen anahtar kelimeler yazarak etkileşimde bulundular - tarayıcının kendisinin anlayabileceği maksimum düzey. Artık kullanıcılar, karmaşık görevleri tanımlamak için giderek daha fazla tam doğal dil kullanmayı tercih ediyorlar, örneğin:

• "Bana belirli bir dönemde New York'tan Los Angeles'a direkt uçuş bul."

• “New York'tan Şanghay'a ve ardından Los Angeles'a bir uçuş bul.”

İnsanlar için bile, bu tür görevler birden fazla web sitesini ziyaret etmeyi, bilgi toplamayı ve sonuçları karşılaştırmayı gerektirir. Ancak bu Ajans Görevleri, giderek AI ajanları tarafından devralınıyor.

Bu aynı zamanda tarihin seyrine de uyuyor: otomasyon ve zeka. İnsanlar ellerini serbest bırakma arzusundalar ve AI ajanları kaçınılmaz olarak tarayıcılara derinlemesine yerleşecek. Gelecekteki tarayıcılar, tam otomasyonu dikkate alarak tasarlanmalıdır, özellikle de:

• İnsanlar için okuma deneyimini, AI ajanları için makine yorumlanabilirliği ile nasıl dengeleyebiliriz.

• Bir tek web sayfasının hem son kullanıcıya hem de ajan modeline hizmet etmesini nasıl sağlarız.

Sadece bu iki tasarım gereksinimini karşılayarak tarayıcılar, AI ajanlarının görevleri yerine getirebileceği gerçekten kararlı taşıyıcılar haline gelebilir.

Sonraki adımda, tarayıcı kullanımına yönelik beş öne çıkan projeye odaklanacağız—Browser Use, Arc (The Browser Company), Perplexity, Brave ve Donut. Bu projeler, AI tarayıcı evriminin gelecekteki yönlerini ve Web3 ve kripto bağlamlarında yerel entegrasyon potansiyellerini temsil etmektedir.

Kullanıcı psikolojisi açısından, 2023 yılında yapılan bir anket, katılımcıların %44'ünün organik sonuçları, öne çıkan kesitlerden daha güvenilir bulduğunu göstermiştir. Akademik araştırmalar da tartışmalı durumlar veya tek bir otoriter gerçeğin eksik olduğu durumlarda, kullanıcıların birden fazla kaynaktan gelen bağlantılara sahip sonuç sayfalarını tercih ettiğini bulmuştur.

Başka bir deyişle, bazı kullanıcılar AI tarafından üretilen özetlere tam olarak güvenmiyor olsa da, davranışların önemli bir yüzdesi "sıfır tıklama" yönünde kaymıştır. Bu nedenle, AI tarayıcılarının doğru etkileşim paradigmasını keşfetmesi gerekiyor - özellikle veri okuma alanında. Büyük modellerdeki halüsinasyon problemi henüz tamamen çözülmediği için, birçok kullanıcı otomatik olarak üretilen içerik özetlerine tamamen güvenmekte zorlanıyor. Bu açıdan, büyük modellerin tarayıcılara entegre edilmesi, mutlaka yıkıcı bir dönüşüm gerektirmiyor. Bunun yerine, yalnızca doğruluk ve kontrol edilebilirlikte kademeli iyileştirmeler gerektiriyor - bu süreç zaten devam ediyor.

Tarayıcı Kullanımı

Bu, Perplexity ve Browser Use tarafından alınan büyük fonlamanın arkasındaki temel mantıktır. Özellikle, Browser Use, 2025'in erken döneminde en umut verici yenilik fırsatı olarak ortaya çıkmıştır ve bu durum hem kesinlik hem de güçlü büyüme potansiyeli taşımaktadır.

Tarayıcı Kullanımı, sonraki nesil tarayıcılar için bir anlamsal tanıma mimarisi oluşturma konusunda temel odak noktası ile gerçek bir anlamsal katman oluşturmuştur.

Browser Use, geleneksel "DOM = insanların görebileceği bir düğüm ağacı" tanımını "Semantic DOM = LLM'lerin okuyabileceği bir talimat ağacı" olarak yeniden yorumluyor. Bu, ajanların "piksel koordinatlarına" bağımlı olmadan kesin bir şekilde tıklayıp, doldurup ve yüklemelerini sağlar. Görsel OCR veya koordinat tabanlı Selenium kullanmak yerine, bu yaklaşım "yapılandırılmış metin → işlev çağrıları" yolunu alarak yürütmeyi hızlandırır, token tasarrufu sağlar ve hataları azaltır. TechCrunch bunu "AI'nin web sayfalarını gerçekten anlamasını sağlayan yapıştırıcı katman" olarak tanımladı. Mart ayında, Browser Use 17 milyon dolarlık bir tohum yatırım turunu kapattı ve bu temel yeniliğe yatırım yaptı.

İşte nasıl çalıştığı:

HTML render edildikten sonra, standart bir DOM ağacı oluşturur. Tarayıcı daha sonra ekran okuyucuları için daha zengin "roller" ve "durumlar" etiketleri sağlayan bir erişilebilirlik ağacı türetir.

1. Her etkileşimli öğe (buton, giriş, vb.) rol, görünürlük, koordinatlar ve yürütülebilir eylemler gibi meta verilerle JSON kesitine soyutlanmıştır.

2. Tüm sayfa, LLM'nin tek bir sistem isteminde okuyabileceği düzleştirilmiş bir anlamsal düğüm listesine çevrildi.

3. LLM, yüksek düzeyde talimatlar (örneğin, tıkla(node_id="btn-Checkout")) üretir, bu talimatlar daha sonra gerçek tarayıcıda tekrar edilir.

Resmi blog, bu süreci "web sitesi arayüzlerini LLM'lerin ayrıştırabileceği yapılandırılmış metne dönüştürmek" olarak tanımlıyor.

Ayrıca, bu standart W3C tarafından benimsenirse, tarayıcı girdi sorununu büyük ölçüde çözebilir. Şimdi, The Browser Company'den gelen açık mektubu ve vaka çalışmalarını inceleyeceğiz, böylece onların yaklaşımının neden hatalı olduğunu daha iyi anlayabileceğiz.

Arc

Tarayıcı Şirketi (Arc'ın ana şirketi), açık mektubunda Arc tarayıcısının düzenli bakım moduna gireceğini belirtti ve ekibin tamamen AI'ye odaklanmış bir tarayıcı olan DIA'yı geliştirmeye yönleneceğini duyurdu. Mektupta, DIA'nın belirli uygulama yolunun henüz belirlenmediğini de kabul ettiler. Aynı zamanda, ekip tarayıcı pazarının geleceği hakkında birkaç tahminde bulundu.

Bu tahminlere dayanarak, mevcut tarayıcı manzarasının gerçekten bozulması için anahtarın etkileşimin çıktı tarafını değiştirmek olduğuna inanıyoruz.

Aşağıda Arc ekibi tarafından paylaşılan gelecekteki tarayıcı pazarına dair üç tahmin bulunmaktadır.

https://browsercompany.substack.com/p/letter-to-arc-members-2025

İlk olarak, Arc ekibi web sayfalarının etkileşim için birincil arayüz olamayacağına inanıyor. Elbette, bu cesur ve zorlu bir iddia ve bu, kurucularının düşüncelerine karşı şüpheci kalmamızın ana nedenidir. Bizim görüşümüze göre, bu bakış açısı tarayıcının rolünü önemli ölçüde küçümsemekte ve ekibin AI tarayıcı yolunu keşfederken gözden kaçırdığı ana sorunu vurgulamaktadır.

Büyük modeller niyeti yakalamada mükemmel bir performans sergiliyor—örneğin, "bana bir uçuş ayarlamaya yardım et" gibi talimatları anlama. Ancak, bilgi yoğunluğunu taşıma konusunda yetersiz kalıyorlar. Bir kullanıcı bir gösterge paneline, Bloomberg Terminal tarzı bir deftere veya Figma gibi görsel bir tuvali ihtiyaç duyduğunda, hiçbir şey piksel düzeyinde hassasiyetle ince ayar yapılmış bir web sayfasını geçemez. Her ürünün ergonomisi—grafikler, sürükle-bırak işlevselliği, kısayol tuşları—yüzeysel bir süsleme değil, bilişi sıkıştıran temel imkanlardır. Bu yetenekler basit konuşma etkileşimleri ile kopyalanamaz. Gate.com'u örnek alırsak: bir kullanıcı bir yatırım eylemi gerçekleştirmek istiyorsa, yalnızca AI konuşmasına güvenmek yeterli değildir, çünkü kullanıcılar yapılandırılmış girdi, doğruluk ve bilginin net sunumuna büyük ölçüde bağımlıdır.

Arc ekibinin yol haritasında temel bir hata var: "etkileşim" in iki boyuttan oluştuğunu açıkça ayırt edemiyor - girdi ve çıktı. Girdi tarafında, AI'nin komut tarzı etkileşimlerin verimliliğini artırabileceği bazı senaryolarda görüşleri bir geçerlilik taşımakta. Ancak çıktı tarafında, varsayımları açıkça dengesiz, tarayıcının bilgi sunumu ve kişiselleştirilmiş deneyimler üzerindeki temel rolünü göz ardı ediyor. Örneğin, Reddit'in kendine özgü bir düzeni ve bilgi mimarisi varken, AAVE'nin tamamen farklı bir arayüzü ve yapısı var. Hem son derece özel verileri saklayan hem de çeşitli ürün arayüzleri sunan bir platform olarak, tarayıcının girdi tarafında sınırlı bir yerine geçebilirliği bulunurken, çıktı tarafındaki karmaşıklığı ve standartlara uymayan yapısı, onu bozmayı daha da zorlaştırıyor.

Buna karşılık, mevcut AI tarayıcılar çoğunlukla "çıktı özetleme" katmanına odaklanmaktadır: sayfaları özetleme, bilgi çıkarma, sonuçlar oluşturma. Bu, Google gibi ana akım tarayıcılar veya arama sistemlerine temel bir meydan okuma oluşturmak için yeterli değildir - yalnızca arama özetleri için pazar payını azaltmaktadır.

Bu nedenle, Chrome'un %66 pazar payını gerçekten sarsabilecek tek teknoloji "bir sonraki Chrome" olmaya mahkum değildir. Gerçek bir bozulma sağlamak için, tarayıcıların render modelinin, AI Agent döneminin etkileşim ihtiyaçlarına uyum sağlamak için temelde yeniden yapılandırılması gerekmektedir; özellikle de giriş tarafı mimari tasarımı açısından. Bu nedenle, Browser Use'un izlediği teknik yolu çok daha ikna edici buluyoruz - tarayıcıların temel mekanizmasındaki yapısal değişikliklere odaklanıyor. Herhangi bir sistem "atomik" veya "modüler" tasarımı başardığında, buradan elde edilen programlanabilirlik ve bileşenlenebilirlik yıkıcı potansiyeli açığa çıkarır. Bu, tam olarak Browser Use'un bugün izlediği yön.

Özetle, AI ajanlarının çalışması hala tarayıcıların varlığına büyük ölçüde bağımlıdır. Tarayıcılar, karmaşık kişiselleştirilmiş verilerin ana depoları olmanın yanı sıra, çeşitli uygulamalar için evrensel renderleme arayüzleri olduğundan, gelecekte etkileşim için temel Gate olarak hizmet vermeye devam edeceklerdir. AI ajanları, belirli görevleri tamamlamak için tarayıcılara derinlemesine entegre oldukça, kullanıcı verileri ve belirli uygulamalarla esasen giriş tarafı aracılığıyla etkileşimde bulunacaklardır. Bu nedenle, mevcut tarayıcı renderleme modelinin, AI ajanlarıyla maksimum uyumluluk ve adaptasyon sağlamak için yenilikçi bir şekilde geliştirilmesi gerekmektedir—sonuç olarak uygulamaları daha etkili bir şekilde yakalamalarına olanak tanıyacaktır.

Kafa karışıklığı

Perplexity, öneri sistemiyle tanınan bir AI arama motorudur. Son değerlemesi 14 milyar dolara yükseldi ve bu, Haziran 2024'teki 3 milyar dolardan neredeyse beş kat artış anlamına geliyor. Şu anda ayda 400 milyonun üzerinde arama sorgusu işliyor. Sadece Eylül 2024'te yaklaşık 250 milyon sorgu işledi ve bu, kullanıcı arama hacminde yıllık sekiz katlık bir artışa işaret ediyor; aylık aktif kullanıcı sayısı ise 30 milyondan fazla.

Ana özelliği, sayfaları gerçek zamanlı olarak özetleme yeteneğidir ve bu da güncel bilgilere erişimde güçlü bir avantaj sağlar. Bu yılın başlarında, Perplexity kendi yerel tarayıcısı Comet'i inşa etmeye başladı. Şirket, Comet'i yalnızca web sayfalarını "gösteren" değil, aynı zamanda onlarla "düşünen" bir tarayıcı olarak tanımlıyor. Resmi olarak, Perplexity’nin cevap motorunu tarayıcının derinlerine entegre edeceğini iddia ediyorlar ve bu, Steve Jobs'un felsefesine benzer bir "tam makine" yaklaşımını takip ediyor: AI görevlerini yalnızca yan çubuk eklentileri oluşturmak yerine tarayıcı seviyesinde derinlemesine entegre etmek.

Kısa yanıtlar ve alıntılarla desteklenen Comet, geleneksel "on mavi bağlantıyı" değiştirmeyi ve Chrome ile doğrudan rekabet etmeyi amaçlıyor.

Ancak Perplexity'nin hala çözmesi gereken iki temel sorun var: yüksek arama maliyetleri ve marjinal kullanıcılardan elde edilen düşük kar marjları. Perplexity şu anda AI arama alanında lider olsa da, Google 2025 I/O konferansında temel ürünlerinin büyük ölçekli bir akıllı yenilemesini duyurdu. Tarayıcılar için Google, Genel Bakış, Derin Araştırma ve gelecekteki Agentic yeteneklerini entegre eden AI Model adlı yeni bir tarayıcı sekmesi deneyimi başlattı. Tüm girişim "Proje Mariner" olarak adlandırılıyor.

Google, AI dönüşümünü aktif olarak ilerletiyor, bu da Yüzeysel özellik taklidi - Özet, Derin Araştırma veya Ajanlık gibi - gerçek bir tehdit oluşturmayacağı anlamına geliyor. Kaos ortamında yeni bir düzeni gerçekten kurabilecek olan, tarayıcı mimarisini sıfırdan yeniden inşa etmek, büyük dil modellerini (LLM'ler) tarayıcı çekirdeğine derinlemesine yerleştirmek ve etkileşim yöntemlerini temelden dönüştürmektir.

Cesur

Brave, kripto endüstrisindeki en eski ve en başarılı tarayıcılardan biridir. Chromium mimarisi üzerine inşa edilen bu tarayıcı, Google Mağazası'ndaki uzantılarla uyumludur. Brave, gizlilik ve tarama yoluyla token kazanma temelli bir model ile kullanıcıları kendine çekiyor. Gelişim yolu belirli bir büyüme potansiyelini göstermektedir. Ancak ürün perspektifinden bakıldığında, gizlilik gerçekten önemli olsa da, talep belirli kullanıcı grupları içinde yoğunlaşmaktadır. Daha geniş kamuoyu için, gizlilik bilinci henüz ana akım bir karar verme faktörü haline gelmemiştir. Bu nedenle, mevcut devleri alt etmek için yalnızca bu özelliğe güvenmek başarısız olma olasılığı yüksektir.

Şu anda, Brave 82.7 milyon aylık aktif kullanıcıya (MAU) ve 35.6 milyon günlük aktif kullanıcıya (DAU) ulaşmış durumda ve yaklaşık %1–1.5 pazar payına sahip. Kullanıcı tabanı sürekli bir büyüme göstermiştir: Temmuz 2019'da 6 milyon, Ocak 2021'de 25 milyon, Ocak 2023'te 57 milyon ve Şubat 2025 itibarıyla 82 milyonu aşmıştır. Bileşik yıllık büyüme oranı çift hanelerde kalmaktadır.

Brave, aylık yaklaşık 1.34 milyar arama sorgusunu işliyor, bu da Google'ın hacminin yaklaşık %0.3'ü.

Brave, gizlilik odaklı bir AI tarayıcısına yükselmeyi planlıyor. Ancak, kullanıcı verilerine sınırlı erişimi, büyük modeller için mümkün olan özelleştirme seviyesini azaltıyor ve bu da hızlı ve hassas ürün iterasyonunu engelliyor. Gelecek Agentic Browser döneminde, Brave belirli gizlilik odaklı kullanıcı grupları arasında istikrarlı bir pay koruyabilir, ancak baskın bir oyuncu haline gelmesi zor olacaktır. AI asistanı Leo, daha çok bir eklenti geliştirmesi olarak işlev görüyor—bazı içerik özetleme yetenekleri sunuyor, ancak AI ajanlarına tam bir geçiş için net bir stratejisi yok. Etkileşimdeki yenilik yetersiz kalıyor.

Donut

Son zamanlarda, kripto endüstrisi Agentic Tarayıcılar alanında da ilerleme kaydetti. Erken aşama proje Donut, Hongshan (Sequoia Çin), HackVC ve Bitkraft Ventures liderliğinde 7 milyon dolar bir ön tohum turunda fon topladı. Proje hala erken kavramsal aşamada olup, "Keşif - Karar verme - ve Kripto-native Uygulama" olarak entegre bir yetenek elde etme vizyonuna sahiptir.

Temel yön, kriptoya özgü otomatik yürütme yollarını birleştirmektir. a16z'nin tahmin ettiği gibi, ajanlar gelecekte ana trafik Kapısı olarak arama motorlarının yerini alabilir. Girişimciler artık Google'ın sıralama algoritmaları etrafında rekabet etmeyecek, aksine ajan yürütmesinden gelen trafik ve dönüşümler için savaşacaklar. Sektör bu trende zaten "AEO" (Cevap / Ajan Motoru Optimizasyonu) adını vermiştir, hatta daha da ileri giderek "ATF" (Ajanik Görev Tamamlama) olarak adlandırmıştır—burada amaç artık arama sıralamalarını optimize etmek değil, kullanıcılara sipariş verme, bilet alma veya mektup yazma gibi görevleri tamamlayabilen akıllı modellere doğrudan hizmet etmektir.

Girişimciler için

Öncelikle, şunu kabul etmek gerekir: tarayıcı kendisi internet dünyasında en büyük onarılmamış “Kapı” olmaya devam ediyor. Dünya genelinde yaklaşık 2.1 milyar masaüstü kullanıcı ve 4.3 milyardan fazla mobil kullanıcı ile veri girişi, etkileşimli davranış ve kişiselleştirilmiş parmak izi depolama için ortak taşıyıcı olarak hizmet veriyor. Sürekliliğinin nedeni, inat değil, tarayıcının doğasında yatan ikili doğasıdır: hem veri okuma için giriş noktası hem de yazma eylemleri için çıkış noktasıdır.

Bu nedenle, girişimciler için gerçek yıkıcı potansiyel, "sayfa çıktısı" katmanını optimize etmekte yatmıyor. Google benzeri AI genel bakış işlevlerini yeni bir sekmede yeniden oluşturmak mümkün olsa bile, bu yine sadece eklenti katmanında bir yineleme olur, temel bir paradigma kayması değil. Gerçek atılım "girdi tarafında" yatıyor - AI ajanlarının ürününüzü belirli görevleri tamamlamak için aktif bir şekilde nasıl çağıracağını bilmektir. Bu, bir ürünün ajan ekosistemine entegre olup olamayacağını, trafiği yakalayıp yakalayamayacağını ve değer dağılımında pay alıp almayacağını belirleyecektir.

Arama çağında rekabet tıklamalarla ilgiliydi; ajan çağında ise rekabet aramalarla ilgilidir.

Eğer bir girişimciyseniz, ürününüzü bir API bileşeni olarak yeniden hayal etmelisiniz—bir akıllı ajan tarafından yalnızca anlaşılmakla kalmayıp aynı zamanda çağrılabilen bir şey. Bu, ürün tasarımının başlangıcından itibaren üç boyutu dikkate almanızı gerektirir:

1. Arayüz Yapısı Standartlaştırması: Ürününüz çağrılabilir mi?

Bir ajanın bir ürünü çağırma yeteneği, onun bilgi yapısının standartlaştırılıp net bir şemaya soyutlanıp soyutlanamayacağına bağlıdır. Örneğin, kullanıcı kaydı, sipariş verme veya yorum gönderme gibi anahtar eylemler bir anlamsal DOM yapısı veya JSON eşlemesi ile tanımlanabilir mi? Sistem, ajanın kullanıcı iş akışlarını güvenilir bir şekilde çoğaltabilmesi için bir durum makinesi sağlıyor mu? Sayfadaki kullanıcı etkileşimleri betimlenebilir mi? Ürün, istikrarlı web kancaları veya API uç noktaları sunuyor mu?

Bu, Tarayıcı Kullanımının fon toplamada başarılı olmasının tam nedenidir—tarayıcıyı düz bir HTML işleyicisinden LLM'ler tarafından çağrılabilir bir anlamsal ağaç haline dönüştürdü. Girişimciler için, web ürünlerinde benzer bir tasarım felsefesini benimsemek, AI ajanları döneminde yapılandırılmış uyum için hazırlık yapmak anlamına gelir.

2. Kimlik ve Erişim: Ajanlara "güven bariyerini aşmalarında" yardımcı olabilir misiniz?

Ajanların işlemleri tamamlaması veya ödeme ve varlık fonksiyonlarını çağırması için güvenilir bir aracıya ihtiyaçları vardır—siz o aracı olabilir misiniz? Tarayıcılar doğal olarak yerel depolamayı okuma, cüzdanlara erişme, CAPTCHA'ları yönetme ve iki faktörlü kimlik doğrulamasını entegre etme yeteneğine sahiptir. Bu, görevleri yerine getirmek için bulut tabanlı modellere göre daha uygun hale getirir. Bu, özellikle varlık etkileşim arayüzlerinin standartlaştırılmadığı Web3'te geçerlidir. “Kimlik” veya “imza yeteneği” olmadan, bir ajan ilerleyemez.

Kripto girişimcileri için bu, son derece hayal gücü gerektiren bir beyaz alan açıyor: "blok zincir dünyasının MCP (Çok Yetenekli Platformu)." Bu, evrensel bir komut katmanı (ajanların Dapp'leri çağırmasına izin veren), standartlaştırılmış bir sözleşme arayüzü seti veya hatta hafif bir yerel cüzdan + kimlik merkezi formunu alabilir.

3. Trafik Mekanizmalarını Yeniden Düşünmek: Gelecek SEO değil, AEO / ATF.

Geçmişte, Google'ın algoritmasını yenmeniz gerekiyordu; şimdi AI ajanlarının görev zincirlerine entegre olmanız gerekiyor. Bu, ürününüzün net görev granülaritesine sahip olması gerektiği anlamına geliyor: bir "sayfa" değil, çağrılabilir yetenek birimlerinin bir serisi. Ayrıca, Ajan Motoru Optimizasyonu (AEO) için optimize etmeye başlamak veya Ajanik Görev Tamamlama (ATF) ile uyum sağlamak anlamına geliyor. Örneğin, kayıt süreci yapılandırılmış adımlara basitleştirilebilir mi? Fiyatlandırma bir API aracılığıyla çekilebilir mi? Stok gerçek zamanlı olarak erişilebilir mi?

Farklı LLM çerçeveleri arasında farklı çağrı sözdizimlerine uyum sağlamanız gerekebilir; çünkü örneğin OpenAI ve Claude, fonksiyon çağrıları ve araç kullanımı konusunda farklı tercihlere sahiptir. Chrome, eski dünyanın terminalidir, yeni dünyanın kapısı değildir. Geleceğin projeleri tarayıcıları yeniden inşa etmeyecek, aksine tarayıcıları ajanlara hizmet ettirecek—yeni nesil "talimat akışları" için köprüler inşa edecek.

İnşa etmeniz gereken şey, ajanların dünyanızı çağırdığı "arayüz dili"dir.
Kazandığınız şey, akıllı sistemlerin güven zincirinde bir yer olmaktır.
İnşa etmeniz gereken, bir sonraki arama paradigmasında bir "API kalesi" dir.

Eğer Web2 kullanıcı dikkatini UI aracılığıyla yakaladıysa, Web3 + AI Agent dönemi, çağrı zincirleri aracılığıyla ajan yürütme niyetini yakalayacaktır.

Feragatname

Bu içerik bir teklif, talep veya öneri anlamına gelmez. Herhangi bir yatırım kararı almadan önce her zaman bağımsız profesyonel danışmanlık almanız gerekmektedir. Lütfen Gate ve/veya Gate Ventures'in bazı veya tüm hizmetleri kısıtlı bölgelerde kısıtlayabileceğini veya yasaklayabileceğini unutmayın. Daha fazla bilgi için geçerli kullanıcı sözleşmesini okuyun.

Gate Ventures Hakkında

Gate Ventures, Gate'in risk sermayesi koludur ve merkeziyetsiz altyapı, ekosistemler ve uygulamalara yatırım yapmaya odaklanmaktadır—Web 3.0 döneminde dünyayı yeniden şekillendirecek teknolojiler. Gate Ventures, toplumu ve finansın etkileşim biçimini yeniden tanımlamak için takımları ve girişimleri yenilikçi düşünce ve yeteneklerle güçlendirmek amacıyla küresel endüstri liderleriyle çalışmaktadır.

Web Sitesi: https://www.gate.com/ventures