Dünyada her yıl 50 milyon ton elektronik ve elektriksel atık üretiliyor. Bu israfın büyük bir kısmını ürünün eskidiği gerekçesiyle; telefonlar, bilgisayarlar, buzdolapları ve diğer elektronik eşyalar oluşturuyor. Bu cihazlar, onarılması çok zor veya pahalı olduğu için zamanla kullanılamaz hale gelmektedir.
Şirketler, kolay erişilebilir ve daha ucuz malzemeler kullanarak ve yaşlandıkça bilgisayar ve telefonlarda yazılım güncellemelerini kısıtlayarak maliyetlerini düşürüyorlar. Apple, Microsoft ve diğer elektrik ve elektronik firmaları da parça ve tamirlerini maliyetli hale getirerek ömrü kısa olan ürünleri satmaya devam ediyor.
Tamir hakkı yasasının getirildiği Kaliforniya'da, ailelerin elektronik parçaları değiştirmek yerine tamir edebilmek için yılda 330 dolar tasarruf edebileceği tahmin ediliyor. Tamir hakkı yasaları tüm dünyada, Avustralya'da, AB'de, Fransa'da, Birleşik Krallık'ta ve ABD'nin Massachusetts ve New York eyaletlerinde kabul edildi ve edilmeye devam ediliyor. Yakın zamanda yürürlüğe giren bu yasaların çoğu, çamaşır makineleri ve buzdolapları gibi ev tipi elektronik cihazları kapsıyor. Fransa’da uygulamada olan yasalar ise telefonlar ve dizüstü bilgisayarları da kapsıyor. Şimdiye kadar akıllı telefon ve dizüstü bilgisayar üreticileri çevresel atık sorununa tepki vermek için çok az şey yaptı. Örneğin Apple, yıllar süren tüketici ve yasal baskıların ardından bir self servis tamir programı başlattı. Bu şekilde, tüketicilerin akıllı telefonlarını tamir etmelerine veya yükseltmelerine izin veren şirketler tarafından yapılan küçük ölçekli girişimlerin örnekleri var ancak bunların daha yaygın olarak oluşturulması gerekiyor.
Tamir hakkını daha erişilebilir kılmak ve daha fazla atık yığınını önlemek için teknoloji şirketleri çok daha fazlasını yapabilir.
* Tamirler daha hızlı olmalı
* Yedek parçalar daha ucuz olmalı
* Yedek parçalara erişim sınırlandırılmamalı
* Ürünler tamire uygun tasarlanmalı
Hizmetteki cep telefonlarının büyük çoğunluğu 4G/LTE ağlarında çalışıyor ve dünya 5G'ye geçişe başladı. Ancak ABD'de 10 milyon kadar telefon hala 3G hizmetine güveniyor. Ayrıca Kindles, iPad ve Chromebook gibi bazı eski cihazların hücresel ağ işlevleri 3G ağlarına bağlı. Benzer şekilde, ev güvenliği, araç navigasyon ve eğlence sistemleri ve güneş paneli modemleri gibi bazı eski internet bağlantılı sistemler 3G kullanmaya devam ediyor. Tüketicilerin bu sistemleri yükseltmesi veya değiştirmesi gerekecek.
Peki telekomünikasyon operatörleri neden 3G ağlarını kapatıyor? Aslında bu durum, 3G ile 4G/LTE ve 5G gibi sonraki teknolojiler arasındaki farkla başlıyor. Örneğin; bir aile gezisi hayal edin. Eşiniz telefonda gidilecek yerde yapılacak etkinlikleri ayarlıyor, genç kızınız telefonundan müzik yayını yapıyor ve arkadaşlarıyla sohbet ediyor ve küçük kardeşi arkadaşlarıyla çevrimiçi bir oyun oynuyor. Tüm bu ayrı konuşmalar ve veri akışları, görünüşte aynı anda hücresel ağ üzerinden iletiliyor.
Bir sayfalık mesajdan bir kağıda yüz tane yazmak mı? Yüz kağıda yüz mesaj yazmak mı?
100 farklı arkadaşınıza, her kişi için bir özel mesaj olmak üzere, bir sayfa kağıt kullanarak mesaj yazdığınızı hayal edin. 3G ağlarında kullanılan çoklu erişim teknolojisi, arkadaşlarınıza her mesajı bir sayfanın tamamını kullanarak yazmak gibidir. Bu nedenle tüm mesajlar birbirinin üzerine yazılır. Ancak her mesajı benzersiz bir renkte yazmanıza olanak tanıyan farklı renklerde özel bir kalem setiniz ve her arkadaşınızın sadece o kişiye yönelik rengi ortaya çıkaran özel bir gözlüğü var.
Ancak renkli kalem sayısı sabittir. Bu nedenle sahip olduğunuz renkli kalem sayısından daha fazla kişiye mesaj göndermek istiyorsanız, renkleri karıştırmaya başlamanız gerekecektir. Artık bir arkadaş özel lenslerini uyguladığında, diğer arkadaşlara verilen mesajların bir kısmını görecek. Diğer mesajları okumak için yeterli şekilde göremezler.
3G ağları tarafından kullanılan çoklu erişim teknolojisine Kod Bölmeli Çoklu Erişim veya CDMA denilmektedir. CDMA, Qualcomm'un kurucusu Irwin M. Jacobs ve diğer önde gelen elektrik mühendisleri tarafından icat edildi. Teknik, 20. yüzyılın başlarına kadar izlenebilen bir fikir olan yayılı spektrum kavramına dayanmaktadır. Jacobs'ın 1991 tarihli makalesi, CDMA'nın o sırada sistemlere göre hücresel kapasiteyi birçok kat artırabildiğini gösterdi.
CDMA, tüm hücresel kullanıcıların sinyallerini her zaman ve tüm frekanslar üzerinden gönderip almasını sağlamaktadır. Bu nedenle, 100 kullanıcı aynı anda bir arama başlatmak veya bir hücre servisini kullanmak isterse, 100 sinyali iletişim kurdukları süre boyunca tüm hücresel spektrum üzerinde birbiriyle örtüşecektir. Örtüşen sinyaller parazit oluşturur. CDMA, her kullanıcının benzersiz bir imzaya sahip olmasına izin vererek parazit sorununu çözer. Bunun için her kullanıcının sinyalini kurtarmak için kullanılabilen bir kod dizisi sağlanır. Kod, kağıt analojimizdeki renge karşılık gelir. Sistemde aynı anda çok fazla kullanıcı varsa kodlar çakışabilir. Bu, kullanıcı sayısı arttıkça daha da kötüleşen parazite yol açar.
3G’den neden vazgeçiyoruz?
Yapay zeka, daha önce ulaşılamaz olarak kabul edilen birçok alanda biz insanları geçmeyi başardı. Bunlara satranç, atari oyunları, Go, sürücüsüz araçlar ve çok daha fazlasını dahil edebiliriz. Bu hızlı teknolojik ilerlemenin finansal hizmetler sektörü üzerinde de büyük etkisi oldu. Sektörde giderek daha fazla yönetici, kendi şirketlerinin artık “bankacılık lisansına sahip teknoloji şirketleri” olduklarını söylüyor.
Ayrıca, teknoloji girişimleri perakende bankacılık, emeklilik veya kişisel yatırımlar gibi alanlarda yerleşik finansal kurumlara giderek daha fazla meydan okuyor ve finansal teknoloji endüstrisi (fintech) hızlı bir şekilde büyüyor. Hatta finans endüstrisinde yapay zeka, para kazanma işlemlerinde insanlardan daha doğru kararlar verebiliyor. International Journal of Data Science and Analytics'te yayınlanan yeni bir çalışma, yapay zekanın para kazanmada insanlardan daha iyi olup olmadığına ışık tuttu. Quant hedge fonları olarak adlandırılan bazı uzman yatırım şirketleri, yatırım karar verme süreçlerinde yapay zeka kullandıklarını söylüyor. Ancak resmi performans bilgilerini yayınlamıyorlar. Ayrıca bazılarının milyarlarca doları yönetmesine rağmen, daha büyük yatırım endüstrisinin boyutuna göre niş ve küçük kalıyorlar.
Wojtek Buczynski’nin baş yazarlığını yaptığı “A review of machine learning experiments in equity investment decision‑making” başlıklı makalede, akademik araştırmacılar tarafından 2000 ve 2018 yılları arasında yayınlanan 27 hakemli çalışma analiz edildi. Bunların makine öğrenimi algoritmalarını kullanan farklı türde borsa tahmin deneylerini tanımlandı. Hemen hemen tüm durumlarda, yazarlar en yüksek performanslı modellerini deneylerinin birincil ürünü olarak sundular. Yani en iyi sonucun özenle seçilmiş olduğu ve tüm optimal olmayan sonuçların göz ardı edildiğini söyleyebilirim. Bu yaklaşım, herhangi bir stratejinin yalnızca bir kez uygulanabildiği ve sonucunun açık kâr veya zarar olduğu gerçek dünya yatırım yönetiminde işe yaramıyor.
Birden fazla versiyonu çalıştırmak ve ardından en başarılı olanı temsili olarak sunmak finans sektörü gibi kritik bir sektörde büyük sorunlara yol açabilir. Örneğin biri negatif yüzde 40, diğeri negatif yüzde 20 ve üçüncüsü pozitif yüzde 20 kazanan üç varyantı çalıştırırsak ve sonra sadece pozitif yüzde 20 kazancı gösterirsek bu yanlış bir temsil olur. İncelenen modeller, yaşamın birçok alanında muazzam bir başarının işareti olan yaklaşık yüzde 95 gibi çok yüksek bir doğruluk düzeyine ulaştı. Ancak piyasa tahmininde, bir algoritma zamanın yüzde 5 de olsa yanlışlık payı varsa sonuç felaket olabilir. Bu hatanın sonu sadece kârı değil, aynı zamanda tüm temel sermayeyi de ortadan kaldırabilir.
Ayrıca incelenen çalışmalardaki modellerin hiçbiri AB yasal yönergesi MIFID II veya iş etiği gibi mevcut mali düzenlemeleri dikkate almıyor. Yani yapay zekanın finans yatırımlarında söz sahibi olması için önünde aşması gereken teknik, etik ve güven problemleri var diyebilirim.
Robotlar, yapay zeka ve otonom sistemler dünya genelinde hastanelerde giderek daha fazla kullanılıyor. Bu sistemler; cerrahi prosedürler ve hayati belirtilerin alınmasından güvenliğe yardımcı olmaya kadar çeşitli görevlerde yardımcı oluyorlar. Bu tür "tıbbi robotların", otomatik sistemler aracılığıyla ameliyatlarda hassasiyeti artırmaya ve hatta ilaç dağıtımında insan hatasını azaltmaya yardımcı olduğu birçok kez görüldü.
Birçoğumuz 2014 yılında tanıtılan ve duyguları okuduğu iddia edilen Japon Pepper robotun gülen yüzüne aşinadır. "Duygusal" robot çalışmaları, son dönemlerde daha da yoğunlaşıyor.
Açıkçası, robotların insan doktorların ve hemşirelerin yerini alması gerekmiyor. Ne de olsa korkan ve hasta olan insanlar, birinin elini tutmasını, karmaşık konuları açıklamasını, empati kurmasını ve endişelerini dinlemesini bekliyor. Ancak robotların sağlık hizmetlerinin geleceğinde ve gelecekteki olası pandemilerle başa çıkmada hayati bir rol oynayacağını düşünüyorum.
Bu yüzden tıbbi robotların mevcut sisteme tıpkı insan çalışanlar gibi entegre olabilmeleri kritik bir öneme sahip. Geçmişteki araştırmalar, yüz işaretlerimizin bir kişinin güvenme yeteneğini etkileyebileceğini göstermişti. Pinney Joel yazarlığında Cardiff Metropolitan Üniversitesi’nden yayınlanan Robots and Uncertainty isimli araştırmada başlangıç olarak, dünyanın dört bir yanından 74 kişiyle bir anket yapıldı ve onlara günlük yaşamda bir robot doktora güvenip güvenmeyecekleri soruldu. Katılımcıların sadece yüzde 31'i güvenebileceklerini söyledi. İnsanlar ayrıca robotların polis memuru ve pilot gibi diğer yüksek riskli işleri üstlendiğini görme konusunda da isteksizdi.
Yüz ifadelerinin önemi
Mutlu/Gülümseyen yüzleri temsil eden robotlar genel olarak kabul görüyor ve daha çok güveniliyor. Bununla birlikte çarpık, öfkeli ve tanıdık olmayan yüzlere sahip robotlar “belirsiz ve rahatsız” ve doğası gereği güvenilmez olarak sınıflandırılıyor.
Ayrıca araştırmada insan gözü olan bir robot tasarlandığında bu da büyük ölçüde kabul görmedi ve katılımcıların yüzde 86'sı görünüşünü beğenmediğini söyledi. Katılımcılar, yüzü, ağzı ve gözleri ile insanlara benzeyen bir robot istediklerini belirttiler. Ancak en önemlisi, insan özelliklerinin aynı temsili değil, hala bir robot gibi görünmelerini, istediler.
Hem yüz hem de göğüs ekranlarının etkisini değerlendirmek için bir dizi ayırt edici değişiklik yapıldı. Örneğin elle çizilmiş yüzler, mutlu çizgi film yüzleri ve sayborg yüzler olduğu gibi kırık ve bulanık ekranlar ya da üzerlerinde hata mesajları olan ekranlar kullanıldı. Katılımcılardan, yalnızca robotun görünümüne dayanarak hangi robotun karmaşık matematik problemlerine doğru cevabı gösterdiğine karar vermeleri istenildi. Çok sayıda katılımcı tekrar tekrar sadece mutlu veya tarafsız bir yüze sahip robota güvenmeyi tercih etti.
Facebook Ekim 2021'de Meta ismiyle yeniden markalaştı ve Metaverse ile yeni markası adı altında önemli bir duyuruya imza attı. Metaverse, sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) gibi teknolojiler kullanılarak gerçek ve dijital dünyaların entegre edildiği bağlantılı bir üç boyutlu sanal dünya vizyonunu tanımlıyor. Bu sürükleyici ortama VR kulaklıklar, AR gözlükleri ve akıllı telefon uygulamaları gibi araçlarla erişilebiliyor.
Kullanıcılar dijital avatarlar olarak buluşuyor ve iletişim kuruyor, yeni alanlar keşfediyor, içerikler oluşturuyor. Buradaki fikir, metaverse'in sosyalleşebileceğimiz, oynayabileceğimiz, çalışabileceğimiz ve öğrenebileceğimiz işbirlikçi bir sanal alan haline gelmesi üzerine kurulu. The Sandbox gibi sanal oyun platformlarında ve Decentraland gibi sanal dünyalarda halihazırda birkaç metaverse var.
Metaverse’de son dönemde dikkat çeken ise gayrimenkul patlaması oldu. Temel olarak dijital sanat öğeleri videolar, resimler, müzik veya 3B nesneler, sanal gayrimenkul de dahil olmak üzere çeşitli varlıklar için bir NFT oluşturabiliyor. Metaverse ile dijital dünyadaki arsalar, NFT olarak satışa çıkıyor ve burada yeni bir talep patlaması yaşanıyor.
Örneğin, Decentraland, her biri yaklaşık 15 metrekare olan 90 bin parça parsel araziden oluşuyor. Haziran 2021'de, Republic Realm adlı bir dijital gayrimenkul yatırım fonunun, Decentraland'da bir arsayı temsil eden bir NFT satın almak için 900 bin dolardan fazla harcama yaptı. Kasım 2021'de ise Metaverse Group, Decentraland'daki arsalarını 2.4 milyon dolar karşılığında satın aldı. Peki bu arsalar nasıl mı kullanılıyor? Alıcıya göre alan, dijital moda etkinliklerine ev sahipliği yapmak ve avatarlar için sanal giysiler satmak için kullanılabiliyor. Bu arsaların gelecekte toplantılara, etkinliklere, konserlere, fiziksel dünyada yaşadığımız birçok şeye ev sahipliği yapması bekleniyor.
Sanal bir dünyada hayali “arsa” satın almak için binlerce, hatta milyonlarca dolar harcama fikri, dürüst olmak gerekirse, saçma geliyor. Ancak son aylarda, meta veri tabanındaki sanal araziye önemli yatırımlar görüyoruz. Sanal bir oyun dünyası olan The Sandbox'ta açıklanmayan bir miktar karşılığında gayrimenkul satın alan PwC, bu alana son giren şirketlerden biri oldu. PwC gibi bir dünya devinin de sanal dünyada bir arazi alması, bu alandaki yatırımların devam edeceğine işaret ediyor. Bu arsaların nasıl bir gelir ekosistemi oluşturacağını ise önümüzdeki günlerde göreceğiz.
Efsanevi Alman kaleci Manuel Neuer: "Plan yapabilirsiniz, ancak bir futbol sahasında ne olacağı önceden kestirelemez." demişti. Aslında bu duygu, futbolun neden dünya çapında en popüler spor olduğunu ortaya koyuyor.
Victor Martins Maimone and Taha Yasseri tarafından yapılan ve Royal Society Open Science’da yayınlanan “Football is becoming more predictable” isimli makale, futbol maçlarının sonuçlarının daha öngörülebilir hale geldiğini ortaya koyuyor. Araştırmacılar, 11 büyük Avrupa liginde 26 yılda (1993-2019) oynanan yaklaşık 88.000 maçın verilerine dayanarak futbol maçlarının sonuçlarını tahmin etmek için bir bilgisayar modeli geliştirdi. Model, ev sahibi takımın mı yoksa deplasman takımının mı kazanacağını önceden belirli sayıda maçtaki performanslarına bakarak tahmin etmeye çalıştı. Ortaya çıkan modelde, yaklaşık yüzde 75’lik bir doğruluk oranına ulaşıldı.
Yıllar içinde futbol maçlarının sonuçlarını tahmin etmenin daha kolay hale geldiği görüldü. Örneğin; 1993'teki maçların yüzde 60'ında bir Bundesliga (Alman ligi) maçının galibini doğru bir şekilde tahmin edebilirken, performansı 2019'da yüzde 80’e yükseldi. Zaman içinde daha fazla para ve daha yüksek bahislerin oyunu daha rekabetçi hale getirmesinin aslında durumu daha rekabetçi hale getirmesi gerekiyordu. Ancak bir sezonda aynı ligdeki takımlara bakıldığında, son yıllarda puanların takımlar arasında çok daha az eşit dağıldığı görülüyor. Bu nedenle çalışmada, geleneksel olarak ekonomide servet ve gelir eşitsizliğini ölçmek için kullanılan Gini katsayısı hesaplanarak nicelleştirildi. Gini katsayısı büyük liglerde 0,12'den 0,20'ye yaklaşık yüzde 70 arttı. Bu, genel olarak daha güçlü ekiplerin daha başarılı olurken, daha zayıf ekiplerin daha az başarılı olduğu anlamına geliyor.
Futbol taraftarlarının bileceği gibi, en heyecan verici oyunların çoğu, güçlü bir takım daha zayıf bir takımın sahasında oynadığında gerçekleşir. Taraftarlarının romantik desteğine güvenen daha zayıf ev sahibi takımın sahadan galip ayrılması pek sürpriz değildir. 1990'ların başında yüzde 30'luk bir ilk ev sahibi avantajı gözlemlendi. Yani maçı kendi evinde oynayan takımın kazanma potansiyeli yüzde 30 daha fazlaydı. on sezonlarda ev sahibi avantajı kademeli olarak sadece yüzde 15'e düştü. Başka bir deyişle, son iki buçuk yılda yarı yarıya azaldı.
Bu nedenle, zayıf takımların evlerinde oynamaktan fayda sağlama şansları giderek azalıyor. Bunun nedeni ise kısmen, ulaşım ve antrenmanın son birkaç yılda önemli ölçüde gelişmesi, deplasmanda oynamanın lojistik zorluklarını en aza indirmesi ve oyuncuların uyum sağlamasını kolaylaştırması olabilir.
Robotların her geçen gün hangi mesleği yerine getireceği hakkında birçok farklı içerik çıkıyor. Bu robotların, aslında normal olan ancak çoğu kişinin içten içe ‘utanç verici’ olarak düşündüğü durumlarda hayat kurtarıcı bir rolünün olduğunu görüyoruz. Valentina Pitardi liderliğinde yapılan hizmet robotlarına yönelik araştırma bu konuyu açıklığa kavuşturuyor.
Araştırma kapsamında yapılan bir deneyde 170 katılımcıdan, bir hemoroid sorunu için tıbbi klinik ziyareti ayarladıklarını hayal etmeleri istendi. Yarısı bir insan resepsiyonistle, yarısı da robotik bir resepsiyonistle konuşmayı hayal etti. İnsanların bu durumdaki utanç düzeyleri ölçülde ve tıbbi durumları hakkında bir resepsiyon görevlisi yerine bir robota bilgi vermek zorunda kaldıklarında insanların daha az utandıkları tespit edildi.
Aslında sürpriz olmayan bir şekilde insanlar, diğer insanların bizim hakkımızda ne düşünebileceği veya hissedebileceği konusunda endişlenip utanma eğilimindeler. Tüketici davranışı alanındaki diğer araştırmalar, yalnızca hayal edildiğinde bile başkalarının varlığının utanç uyandırmak için yeterli olduğunu gösterdi. Araştırma, insanların robotların yargı oluşturabileceğine veya duygu gösterebileceğine inanmadıkları için robotlardan utanmadıklarını gösteriyor. İkinci deneyimde ise katılımcılardan mantar önleyici bir tedavi almak için bir eczanede olduklarını hayal etmeleri istenildi. Önceki çalışmada olduğu gibi grupları ayrıldı. Bu yüzden yarısı bir insan eczacıyla, diğer yarısı da bir robotla konuşmayı hayal etti. Daha sonra sadece ne kadar utanacaklarını değil, aynı zamanda robotun duygular ve yargılar gibi belirli zihinsel yetenekleri olduğunu düşündüklerini de ölçtük. Katılımcılar, robotların her ikisinden de yoksun oldukları için fikir sahibi olamayacaklarını hissettiler.
Sophia gibi insansı robotların son sürümleri, çok çeşitli insan ifadelerini taklit edebiliyor ve hatta onlara isim vererek onları insanlaştırıyoruz. Buna rağmen araştırma grubu, katılımcıların robotların davranışlarını yargılamadığını düşündüklerini buldu.
Robotlar yargılamaz
İnsanları bir durumdan çıkarmak geçmişte utancı azaltmak için kullanılmıştır. Örneğin tüketiciler, mağazalardaki garip etkileşimlerden kaçınarak otomatlardan prezervatif ve tampon gibi ürünleri satın alabiliyor. Yakın zamanda yapılan bir anket, tüketicilerin bir mağazadan satın alma utancından kaçınmak için kişisel hijyen ürünleri için çevrimiçi olarak daha fazla ödemeye istekli olduklarını keşfetti.
Robotlar bizim hakkımızda dedikodu yapmayabilir ama bir insanın yapabileceğinden daha fazla veri toplarlar ve daha uzun süre saklarlar. Araştırmada katılımcılar, mahremiyet ve verilerini depolayan robotlar hakkında endişelerini dile getirdiler, ancak birçoğu zaten her gün telefonları aracılığıyla birçok kişisel bilgi aktardıklarını hissetti ve bu nedenle bu konuda çok fazla endişelenmedi.
İlk başta Musk ve Bezos isimleri zorlu bir rekabeti anımsatsa da uzay hakimiyeti için ikilinin planlarının rekabetçi değil tamamlayıcı olduğunu görebiliriz. Bezos, Musk'ın Mars'ı kolonileştirme planını gerçekçi bulmayarak reddederken, Mus, Bezos'un önerdiği dev yörüngeli uzay istasyonlarının altyapısını inşa etmenin çok uzun süreceğini düşünüyor.
Gerçek şu ki, Alphabet'ten Larry Page ve Sergey Brin, Facebook'tan Mark Zuckerberg ve hatta Palantir'den Peter Thiel gibi diğer teknoloji milyarderlerinde olduğu gibi, çıkarları birbirinden ayrılmaktan ziyade aynı çizgide. Bu yeni uzay yarışı kısmen, yeni bir ticari sınır hakkında kamuoyu bilinci ve popüler destek oluşturan tıklama tuzağı manşetleri oluşturmak için bir ünlü tanıtım aracı. Rekabete odaklanır ve kimin kazandığını sormaya devam edersek, belki ticari kolonileşmenin büyük nedenleri sorulmaz.
2014 yılında Sıfırdan Bire kitabında Thiel, “rekabet tarihin bir kalıntısı” demiş ve rekabetçi bir piyasanın kapitalizmin temeli olarak görüldüğü için “tekelciler kendilerini korumak için yalan söylüyor” iddiasında bulunmuştu. Hepsi tekelci olan bu milyarderler, gerçekten de ünlü profillerini, rekabetin olmadığı bir yerde rekabet yanılsaması yaratmak için çok fazla seyahat ettiklerini ve birbirlerine yapıştırıcı gibi yapıştıklarını" belirtti.
Teknoloji endüstrisine hakim olan batı sahili milyarderlerinin gerçekten de finansal ve stratejik olarak birbirlerini desteklediğini, projelerinin birbirleriyle aslında çakışmadığını görerek tespit edebiliriz. 10 milyon kelimelik bir veritabanının dijital aramasını yapılarak yürütülen araştırmada algoritma, girişimcilerin birlikte listelendiği örnekleri aradı ve bunları işbirliği, rekabet, dostluk, siyasi lobicilik ve hayırseverlik gibi bağlama göre sıraladı.
Dolayısıyla Bezos ve Musk, birbirlerini doğrudan finansal olarak desteklememiş olsalar da sahip oldukları daha geniş bir sistemin parçası durumundalar. Bezos, Google'ın ilk fon sağlayıcılarından biriydi ve buna karşılık Google'ın kurucuları, daha 2006'dan itibaren Musk'ın girişimlerine para yatırdı. Ashlee Vance'in Musk biyografisinde yazdığı gibi Google, Tesla'ya 2013'te 5 milyar dolar değerinde taahhütte bulundu. Kritik anlarda hep SpaceX'e büyük meblağlar yatırmanın yanı sıra batmak üzereymiş gibi göründüğünde de destekçi oldu.
Uzayı keşfetmek için pek çok iyi neden var ancak bu milyarderlerin kâra mı yoksa bilime mi, insanlığa faydalara mı yoksa zenginlerin çok daha dar bir alt tabakasına mı öncelik vereceğini bilmiyoruz. Musk, alçak dünya yörüngesini hurdalığa çevirme riskini taşıyan binlerce Starlink uydusunu fırlattığından, işaretler iyi görünmüyor. Artık bu ikili arasındaki ilişki “Rekabet mi, rekabet yanılsaması mı?” sizlere bırakıyorum.