Vergi daireleri vergi matrahından girişim sermayesi fonu indirimi yapan mükellefleri beyannamelerini düzeltmeye yönlendiriyor!-Erdoğan Sağlam-
Sermaye Piyasası Kurulu'nun düzenleme ve denetimine tabi olarak Türkiye'de kurulmuş veya kurulacak olan girişim sermayesi yatırım ortaklıklarına sermaye olarak konulması veya girişim sermayesi yatırım fonu paylarının satın alınması amacıyla, ilgili dönem kazancından veya beyan edilen gelirden girişim sermayesi fonu ayrılabilir.
Değerli okurlar, girişim sermayesini destekleyen iki önemli vergisel teşvik vardır. Bunları aşağıda kısaca açıklayacağım. Önce girişim sermayesinden neyi anlamak gerektiğini belirtmek isterim.
"Girişim sermayesi", Türkiye'de kurulmuş veya kurulacak olan, gelişme potansiyeli taşıyan ve kaynak ihtiyacı olan şirketleri ifade eder.
1- Ar-Ge ve tasarım indirimi ile teknopark istisnasından yararlananlara getirilen girişim sermayesine yatırım yapma zorunluluğu
Birincisi 2021 yılından itibaren yıllık kurumlar vergisi beyannamesi üzerinde belli bir tutarı aşan Ar-Ge ve tasarım indirimi ile teknopark istisnasından yararlanan mükelleflere belli oranda fon ayırma ve girişim sermayesine yatırım yapma zorunluluğu getirilmiş olmasıdır.
Bu uygulamaya ilişkin oran ve tutarlar Cumhurbaşkanınca artırılmış olup, güncel oran ve tutarlar şöyledir:

Uygulama kapsamında yukarıdaki tabloda belirtilen oran ile asgari ve azami tutarlar dikkate alınarak hesaplanan tutarlarda (istisna ve indirimler için ayrı ayrı) fon ayrılması ve bu tutarlar kadar fonun oluşturulduğu yılın sonuna kadar Türkiye'de yerleşik girişimcilere yatırım yapmak üzere kurulmuş girişim sermayesi yatırım fonu payının satın alınması veya girişim sermayesi yatırım ortaklıkları ya da 4691 sayılı Kanun kapsamındaki kuluçka merkezlerinde faaliyette bulunan girişimcilere sermaye konulması zorunludur.
Bu sürede yatırım şartı sağlanamazsa, yararlanılan istisna ve/veya indirim konusu edilen kazançların yüzde 20'sinin istisna ve indirim hakkı kaybedilecek ve yüzde 20'ye tekabül eden tutarlar nedeniyle zamanında alınmayan vergiler vergi ziyaı cezası uygulanmaksızın mükelleflerden tahsil edilir.
Bu konuda ayrıntılı açıklamalara 8 Şubat 2021 tarihli yazım ile 22 Mart 2021 tarihli yazımdan ulaşabilirsiniz. (Oran ve tutarlardaki değişikliklere dikkat!)
2-Girişim sermayesi fonu ayırma imkânı
Girişim sermayesini teşvik amacıyla getirilmiş ikinci vergisel düzenleme ise zorunlu olmayıp gönüllü bir uygulama olan, bilanço esasına göre defter tutan mükelleflere “girişim sermayesi fonu” ayırma ve bu fon tutarını kurumlar vergisi beyannamesi üzerinde Kurumlar Vergisi Kanunu Madde 10/1-g kapsamında “indirim” olarak matrahtan düşme imkânının getirilmiş olmasıdır.
Sermaye Piyasası Kurulu'nun düzenleme ve denetimine tabi olarak Türkiye'de kurulmuş veya kurulacak olan girişim sermayesi yatırım ortaklıklarına sermaye olarak konulması veya girişim sermayesi yatırım fonu paylarının satın alınması amacıyla, ilgili dönem kazancından veya beyan edilen gelirden girişim sermayesi fonu ayrılabilir.
Bu fon, kurum kazancının veya beyan edilen gelirin yüzde 10'unu ve öz sermayenin yüzde 20'sini aşamaz. (Vergi Usul Kanunu Md.325/A)
Girişim sermayesi fonunun vergi matrahından indirim konusu yapılabilmesi için;
- İlgili yıl için ayrılan fon tutarının[1] beyan edilen gelirin yüzde 10’unu ve toplam fon tutarının ise öz sermayenin yüzde 20’sini aşmaması (İki şartın birlikte gerçekleşmesi gerekmektedir),
- Fonun ayrıldığı yılın sonuna kadar Türkiye’de kurulmuş veya kurulacak olan ve Sermaye Piyasası Kurulu’nun düzenleme ve denetimine tabi girişim sermayesi yatırım ortaklıklarına veya fonlarına yatırım yapılması,
- Ayrılan fon tutarının ilgili yılın kurumlar/gelir vergisi beyannamesinde ayrıca gösterilmesi gerekmektedir.
Buna göre 2025 yılına ilişkin fon tutarı 2025 yılı bilançosuna göre belirlenmiş, hesap dönemi takvim yılı olanlarda 2026 Nisan ayı sonuna kadar fon kaydı yapılmış olmalıdır. Yatırım şartı da 2026 sonuna kadar gerçekleştirilmelidir.
Girişim sermayesi yatırım fonuna ilişkin ayrıntılara 19 Mart 2025 tarihli yazımdan ulaşabilirsiniz.
3-Vergi daireleri beyannamelerinde girişim sermayesi fonu indirimi yapan mükellefleri beyannamelerini düzeltmeye zorluyor!
Bugünkü yazımda, “Ar-Ge/Tasarım İndirimi” ile “Teknopark İstisnası” için yapılması gereken yatırım zorunluluğu kapsamında gerçekleştirilen yatırımların girişim sermeyesi fonuna ilişkin olarak da kullanılıp kullanılamayacağını irdeleyeceğim.
Vergi dairelerinin, tek bir girişim sermayesi yatırımının bu iki uygulama için de gerekli yatırım şartını sağlamadığı görüşünde olduğu için düzeltme talep ettiği anlaşılıyor.
Sayın Murat Softa, “Bir Koyundan İki Post Çıkar Mı?” başlıklı blog yazısında, farklı kanunlarda düzenlenen iki uygulamanın girişim sermayesini desteklemek amacıyla getirilmiş farklı uygulamalar olduğunu, birisi taahhütten doğan diğeri ise yükümlülükten doğan iki ayrı girişim sermayesi yatırımı gerektirdiği yönünde görüş belirttikten sonra; bir koyundan iki post çıkarmaya çalışmanın, buna dair resmi bir açıklama/izin olmadığı sürece riskli bir işlem olacağı sonucuna ulaşmış bulunuyor.
Bu tahmininde haklı çıktı Sayın Softa; çünkü vergi daireleri, girişim sermayesi fonuna ilişkin ayrı yatırım yapmayan mükellefleri bu indirimi iptal ederek düzeltme beyannamesi vermeye zorlamaya başladı.
Kişisel görüşüm, VUK Md. 325/A kapsamında ayrılan girişim sermayesi fonu ile indirim ve istisnadan yararlananların ayırdıkları fonlar farklı yasal düzenlemelere dayandığı için ilgili düzenlemelerde aranan şartlar her ikisinde de sağlandığı sürece uygulamalardan yararlanmak mümkündür.
İlgili düzenlemelerde her iki uygulama bakımından da ayrı yatırım yapılması şartı aranmadığı gibi, Ar-Ge/tasarım indirimi ile teknopark istisnası nedeniyle yapılmış olan yatırımların girişim sermayesi fonu indirimi için gerekli yatırım şartı için kullanılamayacağına dair açık bir yasaklayıcı hüküm bulunmamaktadır. Bu nedenle girişim sermayesi fonu indiriminin ayrı bir yatırıma gerek kalmaksızın yapılması mümkündür.
Eğer kanun koyucu bunun engellemek isteseydi, kanuna açık bir hüküm koyarak bunu sağlardı.
Örneğin, 5746 sayılı Araştırma, Geliştirme ve Tasarım Faaliyetlerinin Desteklenmesi Hakkında Kanunun 4/5 inci maddesinde, bu Kanun kapsamındaki indirim, istisna, destek ve teşviklerden yararlananların 193 sayılı Kanunun 89 uncu maddesinin birinci fıkrasının (13) numaralı bendi, 5520 sayılı Kanunun 10 uncu maddesinin birinci fıkrasının (ğ) bendi hükümleri ile 4691 sayılı Kanunun geçici 2 nci maddesi hükümlerinden ayrıca yararlanamayacakları açıkça hükme bağlanmıştır.
Kaldı ki indirim ve istisna için yapılan yatırımın elden çıkarıldığı ve yeni yatırıma yönlendirilmediği durumlarda yatırım şartı ihlal edilmiş sayılmamaktadır. Oysa girişim sermayesi fonu indiriminin yapılabilmesi için, yapılan bu yatırımın elden çıkarılması halinde girişim sermayesi fonu olarak ayrılan tutarların altı ay içinde aynı amaçla yeniden kullanılması şarttır.
Görüldüğü üzere, iki uygulama birlikte yapılması yatırımın devamlılığı ve girişim sermayesinin teşvikini tam olarak sağlamaktadır.
[1] Fonun ilgili dönem gelir veya kurumlar vergisi beyannamesinin verildiği tarihe kadar ayrılması gerekir. Bu tarihe kadar fon ayrılmaması durumunda indirimden yararlanılamaz.
/././
Türkiye yapay zekâ stratejisinde yeni dönem: Dijital egemenlik merkeze yerleşti, peki bu yeterli mi?-Füsun Sarp Nebil-
Türkiye'nin yeni Yapay Zekâ Eylem Planı'nın en önemli tarafı, ilk kez açık biçimde "dijital egemenlik" kavramını merkeze yerleştirmesi. Bu, dünyadaki jeopolitik gelişmelere uyumlu. Ancak dijital egemenlik yalnızca yerli dil modeliyle sağlanamaz. Bugünün yapay zekâ savaşında asıl güç; veri merkezleri, enerji, çip erişimi ve insan kaynağında yatıyor. Türkiye'nin önündeki asıl soru artık "yerli model geliştirebilir miyiz?" değil, "yerli yapay zekâ ekonomisi kurabilir miyiz?" sorusu. Umarız bu sefer açıklanan strateji başarılı olur…
Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan'ın açıkladığı 2026-2030 Türkiye Yapay zekâ Vizyonu ve Eylem Planı, önceki stratejilerden farklı olarak "dijital egemenlik" kavramını merkeze koyuyor. Plan, "Fark Et", "İstifade Et", "Üret" ve "Yönet" olmak üzere dört temel eksen üzerine inşa edilirken, yerli büyük dil modeli (LLM) "Bilge", Türkiye'de kurulacak yapay zekâ altyapıları stratejinin omurgası olarak sunuluyor. Hedef ise Türkiye'yi yapay zekâ alanında dünyanın ilk 20 ülkesi arasına taşımak.
Bu yaklaşım, dünyada ortaya çıkan yeni eğilimlere paralel gözüküyor. ABD yapay zekâyı ulusal güvenlik meselesi ilan ederken, Avrupa Birliği "teknolojik egemenlik" söylemini güçlendiriyor, Çin ise kendi dil modellerini ve çip ekosistemini kuruyor. Türkiye'nin de ilk kez açık biçimde "yapay zekâ bağımsızlığı" ve "veri egemenliği" hedefi koyması stratejik açıdan önemli bir değişim anlamına geliyor.
Strateji belgesinin tam metni henüz yayımlanmadığı için bütçe, yönetişim modeli, Bilge'nin teknik mimarisi ve performans göstergeleri gibi kritik başlıklarda kesin değerlendirme yapmak mümkün değil. Bu nedenle mevcut analizler, Cumhurbaşkanı'nın açıkladığı hedefler ve kamuoyuna yansıyan bilgiler üzerinden yapılabiliyor.
Bir yandan da hatırlatalım, bir önceki yapay zekâ stratejisi 2021-2025 arasını kapsayacak şekilde, o zamanlar var olan (şimdi çoğu çalışanı siber güvenlik başkanlığı altına geçen) Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi tarafından yayınlanmıştı. O zamanki en önemli eleştirilerimiz altyapı ve eğitim konusundaydı. 2024 yılında ne kadar uygulandığına dair bir analiz de yapmıştık.
Stratejinin güçlü yanları
Yeni yayınlanan planın en güçlü tarafı, yapay zekâyı yalnızca yazılım meselesi olarak değil, bir altyapı ve egemenlik meselesi olarak ele alması. Bilge gibi yerli bir büyük dil modelinin geliştirilmesi de önemli. Bilge;
- Türkçe'nin korunması,
- Kamu verilerinin yurtdışına çıkmaması,
- Kritik sektörlerde yabancı modellere bağımlılığın azaltılması,
- Savunma ve kamu uygulamalarında milli çözümler geliştirilmesi
açısından önemli avantajlar sağlayabilir. Ayrıca kamunun "ilk müşteri" rolü üstlenmesi de dikkat çekici. ABD'de Palantir, OpenAI ve Anthropic'in büyümesinde, Pentagon ve federal kurumların etkisi büyük olmuştu. Türkiye de benzer bir modeli uygulamaya çalışıyor.
Eksik olan ne?
Ancak planın en büyük açığı, dünya yapay zekâ yarışının artık yalnızca model geliştirmekten ibaret olmaması. Bugün OpenAI, Google, Anthropic, Meta ve xAI'ın rekabet ettiği alanlarda başarıyı belirleyen üç unsur var: Çip, Veri merkezi, Elektrik.
Türkiye'nin stratejisinde yerli model ve uygulama tarafı anlatılırken, bu üç başlıkta yeterince somut hedefler yok. Oysa yapay zekânın geleceğini belirleyen unsur artık algoritmadan çok hesaplama gücü (compute). ABD'de ve Körfez ülkelerinde yüz milyarlarca dolarlık veri merkezi yatırımları yapılırken Türkiye'nin bırakın hiper ölçekli veri merkezi kapasitesini, --BTK'nın vizyonsuzluğu sonucu-- normal veri merkezleri sektörü bile oluşamadı ve büyüyemedi. Bu nedenle stratejinin güçlü yönleri dediğimiz ifadeler, aynen 2021-2025 stratejisi gibi "lafta" kalabilir.
Bir diğer önemli eksik ise insan Kaynağı. Türkiye'nin güçlü mühendisleri var ancak küresel ölçekte rekabet eden araştırmacı sayısı hâlâ sınırlı. Türkiye’de bugün, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI seviyesinde model geliştirecek araştırma yoğunluğu henüz yok. Bunu bir soru ile ifade edelim; Türkiye'de son 5 yılda kaç araştırmacı NeurIPS, ICML, ICLR gibi en üst konferanslarda temel model geliştirme alanında lider yazar olarak yer aldı? Bu soru stratejinin insan kaynağı tarafındaki açığını ortaya koyuyor.
Diğer yandan yerli model geliştirmek kadar o modeli geliştirecek araştırmacıları ülkede tutmak da kritik. Türkiye'de dünya ölçeğinde tanınan LLM araştırmacıları vardı ancak önemli bir kısmı artık Türkiye dışında çalışıyor. Örneğin:
- Deniz Yuret : Türkçe LLM'ler, düşük kaynaklı diller ve dil modeli adaptasyonu konusunda uluslararası yayınları bulunan en tanınmış isimlerden biri. Turkish LLM benchmark çalışmalarında da yer alıyor.
- Abdullatif Köksal
- Arda Yüksel
- Lütfi Kerem Şenel
Bu araştırmacılar Türkçe LLM değerlendirmeleri, benchmark'lar ve Türkçe dil modelleri üzerine uluslararası literatürde görülen isimler arasında yer alıyor. Ayrıca bugün OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta veya xAI seviyesinde model geliştiren ekiplerde Türkiye kökenli araştırmacılar olsa da, Türkiye'nin içinde faaliyet gösteren ve dünya sıralamasında ilk ligde yer alan bir LLM araştırma merkezi henüz yok.
Bilge başarılı olabilir mi, TÜBİTAK Bilge ekibi ne durumda?
Türkiye'nin en ciddi girişimi şu anda TÜBİTAK BİLGEM Yapay zekâ Enstitüsü tarafından yürütülen “Bilge projesi”. Amaç Türkçe odaklı temel modeli geliştirmek ve kamu uygulamalarında kullanmak olarak veriliyor. Fransa'nın Mistral'i, Almanya'nın Aleph Alpha'sı veya Çin'in DeepSeek'i de tam olarak bu nedenle geliştirildi. Hiçbiri OpenAI'ı tamamen yenmek için değil, ülkelerinin dijital egemenliğini korumak için ortaya çıktı.
Yani Bilge sadece bir "Türkçe fine-tuned model" olacaksa başka, sıfırdan eğitilmiş gerçek bir "foundation model" olacaksa bambaşka bir yatırım ve araştırma ölçeği gerekiyor. Bu ayrım henüz kamuoyuna net anlatılmış değil.
TÜBİTAK son birkaç yıldır Türkçe LLM, tokenizer ve veri setleri üzerinde çalışıyor. Fakat burada kritik soru şu: "Bilge, GPT-5 ile mi yarışacak, yoksa Türkiye'nin kamu ve özel sektör ihtiyaçlarını mı karşılayacak?"
Yani haberleri okuduğumuzda "Türkiye kendi GPT'sini yapıyor" izlenimi oluşuyor. Ama hedefler, bütçeler, altyapı ve takvim incelendiğinde daha çok, "Türkçe ve kamu odaklı egemen yapay zekâ altyapısı" hedefine işaret ediyor.
Stratejide bu konuda iki farklı ifade aynı anda kullanılıyor. Kamuya verilen mesaja bakarsak, Türkiye kendi LLM'ini geliştiriyor, dijital bağımsızlık geliyor, Bilge yerli GPT olacak. Bu söylem siyasi olarak anlaşılır çünkü kamuoyunun ilgisini çekiyor. Teknik metinlerde görünen hedefe bakarsak ise, kamu hizmetleri, e-Devlet, hukuk, eğitim, sağlık, savunma, Türkçe veri egemenliği çok daha fazla vurgulanıyor. Bu da ikinci senaryonun ağır bastığını düşündürüyor.
Bilge'nin başarısı, teknik özelliklerinden çok konumlandırılmasına bağlı olacak. Eğer Bilge'nin amacı, GPT-5'i geçmek, Claude'u yenmek, Gemini ile yarışmak olarak tanımlanırsa başarı ihtimali düşük. Çünkü öyle bir kaynak (araştırmacı, altyapı vs) yok. Birinci hedef gerçekçi olsa yani "OpenAI, Anthropic, Google ile yarışacağız" deniyorsa stratejide şu başlıkların olması gerekirdi:
- 50-100 bin GPU hedefi
- Birkaç milyar dolarlık compute yatırımı
- Türkiye AI Cloud
- Ulusal veri merkezi programı
- Uluslararası araştırmacı transfer programı
- Çip erişim stratejisi
Ama özellikle hesaplama yeteneği (compute) konusu neredeyse hiç konuşulmuyor. Oysa bugün GPT-4, Claude Opus, Gemini Ultra seviyesinde yarışın temel belirleyicisi algoritma değil, GPU.
Ama ikinci hedef için mantıklı görülebilir. Yani "Türk kamu sektörünün OpenAI'a bağımlı olmaktan çıkarılması" güzel bir hedef. Örneğin, SGK, Adalet Bakanlığı, Gelir İdaresi, e-Devlet, Sağlık Bakanlığı, Savunma Sanayii için GPT-5 seviyesinde bir model gerekmiyor. Gereken şey, Türkçe'yi iyi anlaması, mevzuatı bilmesi, veriyi Türkiye'de tutması ve güvenilir olması olacaktır. Bu açıdan Bilge'nin başarı şansı var.
Ama stratejiye yönelik açıklamalar şu soruya cevap vermiyor, "Bilge bir ürün mü, Bir araştırma projesi mi, Bir ulusal platform mu?" Bu net değil. Mesela Fransa'da Mistral, Çin’de DeepSeek birer şirket. OpenAI zaten şirket. Bilge ise devlet projesi mi, vakıf modeli mi, ekosistem mi tam belli değil. Bu nedenle yatırımcı da, üniversite de, özel sektör de nerede konumlanacağını tam anlayamayabilir.
Üniversitelerde eğitim yeterli mi?
Bence en büyük sorun burada. Türkiye'de, ODTÜ, İTÜ, Boğaziçi, Koç Üniversitesi, Bilkent Universitesi, Sabancı Universitesi, Ege Üniversitesi gibi kurumlarda güçlü makine öğrenmesi ve doğal dil işleme ekipleri bulunuyor. Ama dünya artık yalnızca algoritma öğretmiyor. Bugün bir frontier model geliştirmek için, 10.000+ GPU, petabaytlarca veri, yüz milyonlarca dolar bütçe ve çok disiplinli araştırma ekipleri gerekiyor.
Türkiye'deki üniversitelerin çoğunda öğrenciler hâlâ, PyTorch kullanmayı, model fine-tune etmeyi, RAG kurmayı öğreniyor. Ama bildiğim kadarı ile henüz OpenAI veya DeepMind ölçeğinde temel model eğiten araştırma altyapısı yok.
Ayrıca bu tür bir çalışma için, hesaplama gücü (GPU kümeleri), veri merkezi kapasitesi, uzun vadeli araştırma fonu, akademi-sanayi ortaklığı, araştırmacıyı ülkede tutacak ücret ve kariyer sistemi eksik. Bugün Türkiye'den çıkan iyi araştırmacıların önemli kısmı birkaç yıl sonra, OpenAI, Google DeepMind, Nvidia, Meta, Microsoft, Amazon, gibi şirketlere gidiyor.
Yani Türkiye'nin LLM alanında yetenek sorunu değil, ölçek sorunu var. Üniversiteler iyi mühendis yetiştiriyor. Fakat dünya ile rekabet edecek temel model geliştirmek için gereken altyapı ve sermaye henüz yeterli değil. Bilge projesinin başarısı da büyük ölçüde model mimarisinden çok şu soruya bağlı olacak: "Türkiye, araştırmacıyı, veriyi, GPU'yu ve enerjiyi aynı çatı altında toplayabilecek mi?"
Eğer bunu başarabilirse Bilge, Türkçe ve kamu uygulamalarında başarılı olabilir. Eğer başaramazsa, Bilge teknik olarak başarılı olsa bile OpenAI, Anthropic veya Google'ın gölgesinde kalacaktır.
Açıklanan yapay zekâ strateji uygulanabilir mi?
Planın uygulanabilirliği teknikten çok finansmana bağlı. Türkiye'nin önümüzdeki beş yılda, yüksek kapasiteli veri merkezleri, bugünkünden daha yüksek enerji altyapısı, GPU kümeleri, araştırma fonları ve uluslararası yetenek çekme programları oluşturması gerekiyor.
Eğer strateji yalnızca Bilge ve birkaç kamu projesiyle sınırlı kalırsa beklenen dönüşüm gerçekleşmez. Ancak Bilge'nin etrafında, veri merkezleri, ulusal bulut altyapısı, yapay zekâ çip erişimi, kamu alımları, özel sektör teşvikleri oluşturulabilirse Türkiye ilk kez gerçek anlamda bir yapay zekâ ekosistemi kurabilir.
Özetle, Türkiye'nin yeni Yapay Zekâ Eylem Planı'nın en önemli tarafı, ilk kez açık biçimde "dijital egemenlik" kavramını merkeze yerleştirmesi. Bu, dünyadaki jeopolitik gelişmelere uyumlu. Ancak dijital egemenlik yalnızca yerli dil modeliyle sağlanamaz. Bugünün yapay zekâ savaşında asıl güç; veri merkezleri, enerji, çip erişimi ve insan kaynağında yatıyor.
Bilge önemli bir başlangıç olabilir. Fakat Bilge'nin başarısı, onu çevreleyen ekosistemin ne kadar güçlü kurulacağına bağlı olacak. Türkiye'nin önündeki asıl soru artık "yerli model geliştirebilir miyiz?" değil, "yerli yapay zekâ ekonomisi kurabilir miyiz?" sorusu. Yani stratejinin başarısı Bilge'nin parametre sayısı ile değil; Türkiye'nin veri merkezi, enerji, GPU ve araştırmacı ekosistemini aynı anda oluşturup oluşturamayacağı ile anlaşılacak.
Umarız bu sefer açıklanan strateji başarılı olur…
/././


