Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Ekosistemini İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet modeli olarak, AI ile doğal bir birleşim noktasına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayanarak, hesaplama gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplamaları gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırır. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık karşıtı algoritmalar gibi birçok yetenek sağlayarak ekosistem inşasına katkıda bulunur. İkisi arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısının inşası, veri ve hesaplama gücü değerinin serbest bırakılması açısından son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

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

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri modelinin aşağıdaki sorunları vardır:

• Veri edinme maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşerek veri adaları oluşturuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunuyor:

• Kullanıcılar, atıl ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verileri elde ederek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "Etiketleme ile para kazanma" modeli, küresel çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmek için tokenler aracılığıyla küresel uzmanlığı toplar.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına kamuya açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde kalite farklılıkları, işleme zorlukları, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi sorunlar devam etmektedir. Sentetik veriler geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI ve simülasyon teknolojilerine dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet edebilir. Otonom sürüş, finansal işlem, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. İlgili yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmekte ve AI modellerinin potansiyelini kısıtlamaktadır.

FHE( tamamen homomorfik şifreleme ), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir, şifreyi çözmeye gerek kalmadan ve sonuçlar açık metin hesaplamasıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarını sağlar.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca veri ve modelin şifrelenmiş işlenmesini destekler, böylece hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntılarını önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML gizliliği korumak için şifrelenmiş veri hesaplamasına vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden olmakta ve mevcut kaynak arzını aşmaktadır. Bu durum, AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine yol açıyor.

Küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arz sorununu daha da kötüleştiriyor. AI uzmanları, kendi donanımını satın almak veya bulut kaynaklarını kiralamak arasında bir ikilemle karşı karşıya ve talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli hesaplama hizmetlerine acilen ihtiyaç duyuyorlar.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Talep eden taraf, hesaplama görevlerini yayınlayabilir; akıllı sözleşme görevleri madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlarda hesaplama darboğazlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkezi olmayan hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı için özel hesaplama ağlarına da odaklanılmıştır. Merkezi olmayan hesaplama ağı, eşit ve şeffaf bir pazar sunarak tekelci yapıları kırar, giriş engellerini azaltır ve verimliliği artırır. Web3 ekosisteminde, merkezi olmayan hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Edge AI, verilerin kaynağında hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3 yerel Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN bazı ekosistemlerde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Bazı tanınmış DePIN projeleri önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni bir paradigmayı yayınladı

IMO kavramı, AI modellerini tokenleştirecek. Geleneksel modelde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zordur, modelin performansı ve etkinliği şeffaflık eksikliğinden dolayı sınırlıdır, bu da pazarın tanımasını ve ticari potansiyelini kısıtlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sağlamaktadır. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarını paylaşmak için IMO token'larını satın alabilirler. Bazı protokoller, AI modelinin gerçekliğini ve kazanç paylaşımını sağlamak için belirli ERC standartlarını, AI oracle'larını ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik ederek, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlayarak, AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak yenilikçi yönü ve potansiyel değeri beklenmektedir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Sanal asistan olarak, kullanıcı tercihlerini etkileşim yoluyla öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Belirgin bir talimat olmadan, AI Ajanı da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı platformlar, kullanıcıların robot özelliklerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmalarına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platformlar, bireyleri süper yaratıcılar haline getirmek için adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmektedir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde azaltmaktadır. Özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Günümüzde Web3 ile AI'nin entegrasyonu, yüksek kaliteli veri edinimi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerindeki model yönetimi, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı, büyük dil modellerinin doğrulanması gibi temel sorunlar üzerinde daha fazla keşif yapılmaktadır. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ve AI entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin ortaya çıkmasına yol açacaktır.