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

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimarilerde, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilir ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür; tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir 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 merkezi AI veri elde etme ve kullanma modellerinde aşağıdaki ana sorunlar bulunmaktadır:

• Veri edinme maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılayamıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırma ve kötüye kullanma riskiyle karşı karşıya.

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunabilir:

• Merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak, temizlemek ve dönüştürmek, AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlamak.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleriyle dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılımını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirerek verinin analiz yeteneğini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.

Buna rağmen, gerçek dünya veri elde etmenin bazı sorunları da bulunmaktadır, örneğin veri kalitesinin farklılık göstermesi, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil gücünün yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'deki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin ortaya çıkması, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olmuştur. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini şüphesiz sınırlamaktadır.

FHE, yani homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri şifrelerinden çözmeye gerek kalmadan, ve hesaplama sonuçları açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini 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 kanıtlar ve FHEML ise veri gizliliğini korumak amacıyla şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor ve bu da hesaplama gücü talebinin patlama yapmasına neden oluyor. Bu talep, mevcut hesaplama kaynaklarının sağlanmasını çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor ve bu tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşdeğer. Böyle bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine de neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, işlem gücü tedarik sorununu daha da ciddileştirmektedir. AI uzmanları iki seçenekle karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar. İhtiyaç duydukları, talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemidir.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları gönderir, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

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

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama bariyerlerini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanmasında kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evinizdeki akıllı cihazlar, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplamaların verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sunarken, kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi otomatik sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaya başlandı.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkezsizleşmeyi ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

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

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması

IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli kazanç elde etmesi zor olmaktadır. Özellikle modelin diğer ürünler ve hizmetlerle entegrasyonu sonrasında, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşmakta ve bu durumdan kazanç elde etmesi daha da zorlaşmaktadır. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği göstermektedir; bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırmakta, modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşımı yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin ileride ürettiği kazançları paylaşabilirler. Bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesi için iki ERC standardını, AI Oracle'ı (Onchain AI Oracle) ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasanın kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizim için umut vericidir.

AI Ajansı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Agent, çevreyi algılayabilme, bağımsız düşünme ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Agent sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilen sanal asistanlar olarak işlev görebilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Agent kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunuyor. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefliyor ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlıyor. Platform, rol yapımını daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetini %99 oranında azaltabilir, ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların aşamalı olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.