Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: İnternetin Yeni Bir Çağını Açmak

Web3, yeni nesil merkeziyetsiz internet paradigması olarak, AI teknolojisi ile doğal bir birleşim fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları birçok sınırlama ile karşı karşıya kalmaktadır; bunlar arasında hesaplama gücü darboğazı, gizlilik riski gibi sorunlar bulunmaktadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemini güçlendirebilir, örneğin akıllı sözleşmeleri optimize ederek ve dolandırıcılık önleme mekanizmalarını geliştirerek. Web3 ve AI arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama 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 akıl yürütme yeteneği elde edebilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç vardır, veri kalitesi doğrudan modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkiler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri modelinin şu sorunları vardır:

1. Veri edinme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
2. Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor ve veri adası oluşturuyor.
3. Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

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

• Merkeziyetsiz veri toplama platformu, kullanıcıların atıl ağ kaynaklarını satmalarına olanak tanır ve AI eğitimi için gerçek yüksek kaliteli veriler sağlar.
• "Etiketleme kazanç" modeli, dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye teşvik eder, uzman bilgilerini bir araya getirir.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde kalite farklılıkları ve işleme zorluğu gibi sorunlar devam etmektedir. Sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini simüle edebilmesi nedeniyle gelecekte öne çıkabilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet edebilir. Otonom sürüş, finansal işlemler, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Katı gizlilik düzenlemelerinin yürürlüğe girmesi bu eğilimi yansıtmaktadır, ancak aynı zamanda bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir: Bazı hassas veriler gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamamakta ve AI modellerinin potansiyelini sınırlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır, şifre çözmeden açık metin hesaplamasıyla tutarlı sonuçlar elde edilir. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, GPU'ların orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sunar; ticari sırları korurken güvenli API hizmetleri sunabilirler.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntılarını önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. ZKML ile tamamlayıcı bir ilişki içindedir; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise gizliliği korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanır.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağda AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı hızla artıyor, bu da hesaplama gücüne olan talebin fırlamasına neden oluyor ve mevcut arzı çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazın 355 yılına eşdeğer hesaplama gücü gerektiriyor. Bu kıtlık, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey modellerin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez olmasına neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, işlemci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri sorunları gibi etkenler, hesaplama gücü tedarikini daha da zorlaştırıyor. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın alma veya bulut kaynaklarını kiralama ikilemiyle karşı karşıya, etkili ve esnek bir hesaplama hizmeti yöntemine acil ihtiyaç duyuyor.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunar. Talep tarafı hesaplama görevlerini yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazlarını hafifletmeye yardımcı olur.

Kullanım alanı dışında, AI eğitimi ve çıkarımı için özel platformlar da bulunmaktadır. Decentralize hesaplama ağı, tekelleri kırarak, engelleri azaltarak ve verimliliği artırarak adil ve şeffaf bir pazar sunar. Web3 ekosisteminde, bu tür ağlar yenilikçi uygulamaları çekerek ve AI teknolojisinin gelişimini teşvik ederek kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Kenar AI'ye Güç Verme

Edge AI, verilerin kaynağında hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme süreleri ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır. Web3'te daha aşina olduğumuz adı DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgularken, DePIN yerel işlemlerle gizlilik korumasını artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomisi, düğümlerin hesaplama kaynakları sunmasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturmaktadır.

Şu anda DePIN, belirli bir yüksek performanslı kamu zinciri ekosisteminde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek işlem hacmi, düşük maliyetler ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigmalarının yayınlanması

IMO( ilk modelin yayınlanması ), AI modelinin tokenleştirilmesi için yeni bir yol sunuyor. Geleneksel modelde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşıyor, özellikle model diğer ürünlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da pazarın kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yenilikçi bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekteki kazançlarını paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojisini birleştiren özel bir teknik standart kullanarak, modelin gerçekliğini ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını güvence altına alır.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. Henüz erken deneme aşamasında olmasına rağmen, pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, IMO'nun yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentilere değer.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Sanal asistan olarak, AI Ajanı etkileşim yoluyla kullanıcı tercihlerinin öğrenilmesini sağlar, kişiselleştirilmiş çözümler sunar ve hatta açık talimat olmadan kendi başına sorunları çözebilir.

Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıyı yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları sunar ve adil, açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlar. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde azaltmış ve AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmıştır. Bu platformdan özelleştirilen AI Agent, video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Mevcut Web3 ve AI entegrasyonu daha çok altyapı katmanına odaklanıyor ve veri edinimi, gizlilik koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı, büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunları araştırıyor. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ve AI entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler ortaya çıkarması bekleniyor.