Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon potansiyeline sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilir, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiler üzerine kurulu olduğundan, paylaşılmış hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür. AI modelleri, derin bir anlayış ve güçlü çıkarım yetenekleri kazanmak için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmek zorundadır; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanım modeli aşağıdaki ana sorunları içermektedir:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu üstlenmesi zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşiyor, veri adaları oluşuyor.
• 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 ağlarını yapay zeka şirketlerine satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak yapay zeka modellerinin eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "etiketle kazan" modelini benimseyerek, token teşviği ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme faaliyetlerine katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde veri kalitesinin farklılığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi sorunlar devam etmektedir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu durum bazı zorluklar da getirmektedir: Bazı hassas veriler gizlilik riski nedeniyle tam olarak kullanılamamakta, bu da yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE, yani tam homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına izin verir; verileri çözmeden hesaplama yapılabilir ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizli hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sunar; ticari sırlarını korurken güvenli bir şekilde API hizmeti açabilirler.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş verilerin üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmaktadır; bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir patlama yaşamasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, bir AI şirketinin büyük dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer muazzam bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde kalıyor: ya donanım satın almak ya da bulut kaynakları kiralamak zorundalar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerinde odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte bu Edge AI'nın cazibesi. Verilerin üretim kaynağında işlem yapmayı mümkün kılarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağlar, 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 verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blockchain ekosisteminde hızla gelişmekte olup, proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu blockchain platformlarından biri haline geldi. Bu kamu blockchain'in yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlamaktadır. Şu anda, bu kamu blockchain üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayını

IMO kavramı, AI modelinin tokenleştirilmesi için bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanmaktadır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcılar kullanım durumunu takip etmekte zorlanırlar, bununla birlikte gelir elde etmek de oldukça zordur. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorluk çekmekte ve bu durum modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ı ve OPML teknolojisini birleştirerek, iki ERC standardını kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazar trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi özellikleri ve potansiyel değeri beklentileri artırmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenebilen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunarlar. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanları da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir içerik oluşturma araç seti sunar. Amacı, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmaktır. Üretken AI teknolojisinden yararlanarak bireyleri süper içerik üreticileri haline getirmeye odaklanır. Bu platform, role girmeyi daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırarak ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürür ve ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent, şu anda video sohbeti, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.

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