Web3 ve AI'nin birleşimi: Geleceğin internetindeki altı ana alanı keşfetmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim potansiyeline sahiptir. Geleneksel merkezi mimarilerde, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı şekilde sınırlıdır, hesap gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma şeffaflığı gibi çoklu zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayanarak, hesap gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplamaları gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok fayda sağlayabilir; örneğin, akıllı sözleşmeleri optimize etmek, sahteciliği önleme algoritmaları geliştirmek gibi, ekosistem inşasını teşvik edebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesap gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanmak için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir; veri yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler karşılayamıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş, veri adaları oluşmuştur.
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, boşta kalan ağ kaynaklarını AI şirketlerine satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürdükten sonra AI modellerinin eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, dünya genelindeki çalışanları veri etiketleme faaliyetlerine katılmaları için token teşvikleri ile motive ediyor, küresel uzmanlığı bir araya getiriyor ve veri analiz yeteneklerini artırıyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verisi elde etme konusunda hala bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin parlayan yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği kanıtlanmıştır.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir odak noktası haline geldi, Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi mevzuatlar, bireysel gizliliğe yönelik sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmekte ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.

FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemlerine izin verir, verileri çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir, ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açmalarını sağlar.

FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları arzını çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazın 355 yıllık eğitim süresine eşit olan muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikro işlemcilerin performans artışının yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da zorlaştırıyor. AI çalışanları iki arada kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynakları kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey, talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir ve akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü katkısında bulunan madenci düğümlerine atar. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar; doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitim ve çıkarımı üzerine odaklanmış özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırmakta, uygulama engellerini azaltmakta ve hesaplama verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3'ün Edge AI'yi Güçlendirmesi

Edge AI, verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır. Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var — DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'ün yerel Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni bir paradigma yayımladı

IMO kavramı, AI modellerini tokenleştirmektedir. Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştiricileri, modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanmaktadır; özellikle de model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar tarafından gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırmaktadır, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor. Yatırımcılar, modelin gelecekteki gelirlerinden pay almak için IMO tokenlarını satın alabilirler. Belirli bir ERC standardını kullanan bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modellerinin gerçekliğini sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak piyasa kabul oranının artması ve katılımın genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmektedir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmaksızın, AI Ajanları da sorunları kendi başlarına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve harici bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel olarak geliştirilmiş büyük dil modellerini eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmaktadır, ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platform tarafından özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulamalar yapılabilmektedir.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların giderek gelişmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.