Bu çalışma, özellikle sürdürülebilirlik odaklı finansmana odaklanarak, girişim sermayesi (VC) yatırımlarının yapay zeka hesaplama girişimlerinin büyümesi üzerindeki etkisini araştırmaktadır. 2012 ile 2024 yılları arasında 11 ülkeden yıllık panel verileri kullanılarak araştırma, üç tür VC yatırımının etkilerini analiz etmektedir: genel yapay zeka, yapay zeka hesaplama ve çevresel sürdürülebilirlik odaklı yapay zeka. İkinci nesil panel veri teknikleri ve Driscoll-Kraay yöntemi gibi sağlam tahmin ediciler kullanılarak çalışma, özellikle yapay zeka hesaplamayı (LVCIC) ve sürdürülebilirliği (LVCES) hedefleyen VC yatırımlarının yapay zeka hesaplama girişimlerinin (LCSUP) oluşumu üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Buna karşılık, genel yapay zeka odaklı VC yatırımının (LVCI) önemli bir öngörücü olmadığı bulunmuştur. Bu bulgular VC türlerinin farklılaştırılmış etkisini vurgulayarak hedefli ve misyon odaklı sermaye tahsisinin genel finansman yaklaşımlarından daha etkili olduğunu göstermektedir. Çalışma, genellikle ayrı ayrı incelenen iki alan olan çevresel sürdürülebilirlik ve dijital dönüşümü birleştirerek inovasyon finansmanı literatürüne katkıda bulunmaktadır. Ayrıca, çok ülkeli bir bakış açısı uygulayarak ve kesitsel bağımlılık ve heteroskedastisite ile ilgili metodolojik zorlukları ele alarak karşılaştırmalı girişimcilik araştırmasını da geliştirmektedir. Politika çıkarımları arasında stratejik kamu-özel yatırım modelleri, ESG uyumlu VC teşvikleri ve hesaplama odaklı AI girişimlerini ölçeklendirmek için ekosisteme özgü destek mekanizmalarına duyulan ihtiyaç yer almaktadır. Genel olarak, sonuçlar VC'nin yalnızca teknolojik yeniliği hızlandırmak için değil, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirlik hedeflerine anlamlı bir şekilde katkıda bulunmak için nasıl değerlendirilebileceğine dair yeni içgörüler sunmaktadır.

This study investigates the impact of venture capital (VC) investments on the growth of AI compute start-ups, with a particular focus on sustainability-oriented funding. Using annual panel data from 11 countries between 2012 and 2024, the research analyzes the effects of three types of VC investment: general AI, AI compute, and AI with environmental sustainability orientation. Employing second-generation panel data techniques and robust estimators such as the Driscoll-Kraay method, the study reveals that VC investments specifically targeting AI compute (LVCIC) and sustainability (LVCES) have a statistically significant and positive effect on the formation of AI compute start-ups (LCSUP). In contrast, general AI-focused VC investment (LVCI) was not found to be a significant predictor. These findings emphasize the differentiated influence of VC types, indicating that targeted and mission-driven capital allocation is more effective than generic funding approaches. The study contributes to the innovation finance literature by combining environmental sustainability and digital transformation-two areas typically examined separately. It also enhances comparative entrepreneurship research by applying a multi-country perspective and addressing methodological challenges related to cross-sectional dependence and heteroscedasticity. Policy implications include the need for strategic public-private investment models, ESG-aligned VC incentives, and ecosystem-specific support mechanisms for scaling compute-oriented AI ventures. Overall, the results offer novel insights into how VC can be leveraged not only to accelerate technological innovation but also to contribute meaningfully to environmental sustainability goals.