Yapay zekâ alanındaki yetenek rekabeti, teknoloji şirketlerinin en deneyimli araştırmacıları bünyelerine katmak için sunduğu yüksek değerli anlaşmalarla yeni bir boyuta ulaşıyor. Bu rekabetin öne çıkan isimlerinden Andrew Tulloch, Meta’daki yaklaşık 11 aylık görevinin ardından Anthropic’e katıldı. Claude yapay zekâ modellerinin geliştiricisi olan Anthropic’te Tulloch’un model eğitimi, çıkarım süreçleri ve performans optimizasyonu üzerinde çalışacağı bildirildi.

Tulloch’un Meta’ya geçişinde gündeme gelen rakamlar ise teknoloji dünyasında geniş yankı uyandırdı. İspanyol spor gazetesi MARCA, 31 Ekim 2026 tarihli haberinde altı yıllık sözleşmenin toplam değerinin 2 milyar dolara ulaşabileceğini öne sürdü. Daha önce The Wall Street Journal’ın aktardığı teklif tutarı ise 1,5 milyar dolara kadar çıkabiliyordu. Ancak bu rakamlar, Tulloch’a tamamı kesin ve garanti edilmiş maaş olarak ödenecek miktarlar şeklinde değerlendirilmemeli.

Teklifin değeri ile garanti edilmiş maaş aynı değil

Haberlerde yer alan 1,5 ila 2 milyar dolarlık tutarlar, uzun vadeli bir anlaşmanın olası toplam değerine ilişkin tahminlerdir. Böyle paketlerde temel ücretin yanı sıra hisse senedi ödülleri, performansa bağlı teşvikler ve zaman içinde gerçekleşmesi gereken koşullar bulunabilir. Bu nedenle açıklanan toplam değer, çalışanın sözleşme süresince kesin olarak elde edeceği nakit miktarı anlamına gelmez.

MARCA’nın aktardığı 2 milyar dolarlık tahmin, altı yıla eşit biçimde bölündüğünde yılda yaklaşık 333 milyon dolarlık bir değere karşılık gelir. Daha önce bildirilen 1,5 milyar dolarlık üst sınır da aynı şekilde hesaplandığında yılda 250 milyon dolara ulaşır. Fakat bu hesaplamalar, tutarın her yıl eşit olarak ödeneceğini ya da tamamının garanti edildiğini göstermez; yalnızca bildirilen toplam rakamların süreye bölünmesiyle elde edilen yaklaşık değerlerdir.

Meta, Tulloch için gündeme gelen yüksek rakamların doğruluğuna daha önce itiraz etti. Ayrıca Axios’un Ekim 2025’teki haberine göre Tulloch’un kabul ettiği anlaşma, başlangıçta kendisine sunulduğu bildirilen tekliften daha düşük bir değere sahipti. Kabul edilen sözleşmenin kesin mali şartları kamuoyuna açıklanmadığından, nihai paketin toplam değeri ve hangi koşullara bağlı olduğu bilinmiyor.

Bu ayrım, Tulloch’un kazancını profesyonel sporcuların yıllık gelirleriyle karşılaştırırken de önem taşıyor. Haberlerdeki yıllık karşılıklar, doğrulanmış maaş bilgileri değil, uzun vadeli tekliflerin toplam değerinden yapılan basit hesaplamalardır. Dolayısıyla Cristiano Ronaldo ve Lionel Messi gibi en yüksek gelirli futbolcularla yapılan kıyaslamalar, yapay zekâ sektöründeki ücret rekabetinin büyüklüğünü anlatan bir karşılaştırma olarak görülmeli; kesin ve eşdeğer yıllık kazanç bilgisi olarak sunulmamalıdır.

Meta, OpenAI ve Thinking Machines Lab deneyimi

36 yaşındaki Avustralyalı araştırmacı Andrew Tulloch, yapay zekâ sektöründe farklı şirketlerde edindiği deneyimle tanınıyor. Meta’da yaklaşık 11 yıl çalıştıktan sonra 2023’te OpenAI’a geçti. OpenAI’daki görevinde GPT-4o, GPT-4.5 ve o3 gibi modellerin geliştirilmesine katkı sağladığı bildirildi. Büyük ölçekli modellerin eğitimi ve iyileştirilmesi konusundaki deneyimi, onu sektörün talep gören araştırmacılarından biri hâline getirdi.

Tulloch, OpenAI’dan ayrıldıktan sonra şirketin eski teknoloji yöneticisi Mira Murati ile Thinking Machines Lab girişiminin kurucuları arasında yer aldı. Bu dönem, araştırmacının yalnızca büyük teknoloji şirketlerinde çalışmakla kalmayıp yeni yapay zekâ girişimlerinin kurulmasında da rol üstlendiğini gösterdi. Daha sonra Meta’nın yeni bir araştırma ekibi oluşturma çalışmaları kapsamında şirkete yeniden katıldı.

Ekim 2025’te Meta’nın TBD Lab adlı araştırma biriminde göreve başlayan Tulloch, şirkette yaklaşık 11 ay kaldı. Böylece kariyerinde Meta’dan OpenAI’a, oradan girişim kuruculuğuna ve yeniden Meta’ya uzanan bir çizginin ardından Anthropic’e geçmiş oldu. Bu hareketlilik, yapay zekâ araştırmacılarının kariyerlerinin artık tek bir şirkette uzun süre çalışmakla sınırlı olmadığını ve uzmanların farklı kurumlar arasında hızla geçiş yapabildiğini ortaya koyuyor.

Muse duyurusu ve ayrılışın zamanlaması

Tulloch’un Meta’dan ayrılışı, şirketin Muse adlı yapay zekâ asistanını duyurmasının kısa süre sonrasına denk geldi. Muse, kullanıcıların bazı dijital işlerini onlar adına gerçekleştirebilen bir yapay zekâ ajanı olarak tanıtıldı. E-posta gönderme, çevrim içi alışveriş yapma ve benzeri görevleri yerine getirme kapasitesi, sistemin yalnızca sorulara yanıt veren bir sohbet aracı olarak değil, belirli işlemleri yürütebilen bir yardımcı olarak konumlandırıldığını gösteriyordu.

Semafor’un 9 Eylül 2026 tarihli haberine göre Tulloch, Meta’nın yeni açık kaynaklı yapay zekâ modellerinin ve Muse’un kullanıma sunulmasını bekleyerek ayrılışını erteledi. Bu bilgi, araştırmacının şirketteki çalışmaların belirli aşamalarının tamamlanmasını önemsediğine işaret etse de ayrılma kararının tek başına Muse’la bağlantılı olduğunu kanıtlamıyor. Kamuya açık bilgiler, Tulloch’un Meta’dan ayrılma nedenini kesin biçimde açıklamıyor.

Tulloch’un Anthropic’te üstleneceği bildirilen sorumluluklar, yapay zekâ modellerinin geliştirilmesinde kritik görülen teknik alanları kapsıyor. Model eğitimi, sistemin verilerden öğrenmesi için yürütülen süreçleri; çıkarım, eğitilmiş modelin yeni girdilere yanıt üretmesini; performans optimizasyonu ise bu işlemlerin daha hızlı, verimli veya güvenilir yapılmasını ifade ediyor. Bu alanlardaki uzmanlık, gelişmiş modellerin hem geliştirilmesi hem de gerçek kullanıcıların hizmetine sunulması açısından önem taşıyor.

Uzman araştırmacılar neden bu kadar değerli?

Yapay zekâ şirketleri arasındaki rekabet yalnızca daha fazla işlemci, veri merkezi veya eğitim verisi edinme mücadelesinden ibaret değil. Bu kaynakları etkili biçimde kullanabilecek deneyimli araştırmacılar ve mühendisler de şirketlerin başarısında belirleyici rol oynuyor. Büyük dil modellerini eğitmek, sistemlerin yanıt kalitesini artırmak, çalışma maliyetlerini düşürmek ve yapay zekâ ajanlarını güvenilir hâle getirmek; farklı uzmanlıkların bir araya gelmesini gerektiriyor.

Meta, OpenAI, Anthropic ve Google gibi şirketlerin deneyimli çalışanları işe almak için yüksek bütçeler ayırması, bu uzmanlıkların sınırlı sayıda kişide toplanmasıyla ilişkilendiriliyor. Bir araştırmacının bilgi birikimi, geliştirme süreçlerine katkı sunmasının yanı sıra yeni ekiplerin kurulmasına, teknik önceliklerin belirlenmesine ve modellerin pazara daha hızlı ulaştırılmasına da yardımcı olabilir. Bu nedenle bazı işe alım paketleri, yalnızca mevcut bir pozisyonun ücretinden ziyade uzun vadeli teşvikleri de içerebiliyor.

Tulloch’un Meta’dan ayrılması aynı zamanda önemli bir başka konuya dikkat çekiyor: Büyük yatırımlarla kurulan araştırma ekiplerinde çalışanları elde tutmak, yeni uzmanları işe almak kadar zor olabilir. Yüksek ücret tek başına çalışanların bir şirkette kalmasını garanti etmez. Araştırma ortamı, teknik hedefler, ekip yapısı ve geliştirilen ürünlerin yönü gibi unsurlar da kariyer tercihlerini etkileyebilir. Tulloch’un kişisel gerekçeleri açıklanmadığı için ayrılışını belirli bir nedene bağlamak mümkün değildir.

Tulloch’un Anthropic’teki yeni ücret paketi kamuoyuna açıklanmış değil. Bu nedenle Meta döneminde kendisi için gündeme gelen tekliflerin ne kadarının kabul edilen sözleşmeye yansıdığı veya Anthropic’teki toplam kazancının ne olduğu bilinmiyor. Kesin mali koşullar paylaşılmadıkça, milyar dolarlık rakamlar doğrulanmış kişisel gelir olarak değil, basında yer alan teklif ve sözleşme değeri iddiaları olarak aktarılmalıdır.

Andrew Tulloch’un kariyerindeki son geçiş, yapay zekâ alanında deneyimli insan kaynağının stratejik önemini ve büyük şirketler arasındaki işe alım rekabetinin ulaştığı ölçeği gösteriyor. Meta’dan Anthropic’e uzanan bu hareket, aynı zamanda sektördeki ücret haberlerini değerlendirirken toplam paket değeri, garanti edilmiş maaş ve koşullu teşvikler arasındaki farkı gözetmenin neden gerekli olduğunu ortaya koyuyor.