Web3 AI Gelişiminin Zorlukları ve Gelecek Yönelimleri

Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modelin evrimi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlam hizalamasından görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleşimine kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini korkunç bir hızla entegre ederek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası, eylemleriyle oy kullanıyor; kripto para ile ilgili hisse senetleri ya da AI hisseleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası oluşturdu. Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla sanki hiçbir bağlantısı yok gibi görünüyor.

Son dönemde Web3 AI'nın Agent alanındaki denemeleri, yön açısından belirgin bir sapma göstermektedir: Merkeziyetsiz yapılarla Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur. Modül bağlılığının son derece yüksek, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapılar Web3 içinde ayakta kalmakta zorlanmaktadır.

Web3 AI'nın geleceği basit taklitte değil, stratejik dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması"nı taktik programı olarak benimsemelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanıyor, anlamsal uyumsuzluk düşük performansa yol açıyor.

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamayı ifade eder; bu, modelin bu biçim olarak farklı sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanının sağlanması koşuluyla, iş akışının farklı modüllere bölünmesi maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma açısından anlam kazanır. Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştiremiyor, çünkü modülerlik, Web3 AI'nin bir illüzyonudur.

Web3 AI'den yüksek boyutlu alanları gerçekleştirmesi istendiğinde, bu aslında Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendiliğinden geliştirmesi anlamına gelir ki bu da modülerliğin ilk amacına ters düşmektedir. Web3 AI'nin küçük ve orta ölçekli işletmeler için tasarladığı modüler çok modlu sistem, sağlam bir temele dayanmamaktadır. Yüksek boyutlu yapı, uçtan uca birleşik eğitim veya işbirlikçi optimizasyon gerektirirken, Web3 Agent'ın "modül, eklenti" yaklaşımı ise parçalanmayı artırmaktadır.

Sektör engellerine sahip bir tam zincir akıllı ajan oluşturmak, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ile dağıtımın sistematik mühendisliği ile mümkün olacaktır. Ancak mevcut pazarda böyle bir acı noktası yok, dolayısıyla doğal olarak pazar talebi de yok.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz

Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir dikkat mekanizması tasarımı gerektirir. Dikkat mekanizmasının etkili olabilmesi için çok modlunun yüksek boyutlu olması gerekir; yüksek boyutlu bir alanda, hassas dikkat mekanizması, devasa yüksek boyutlu alanın en temel kısmını en kısa sürede bulabilir.

Modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştiremiyor. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'ler farklı formatlarda ve dağılımlarda veriler döndürdüğü için etkileşimli Q/K/V oluşturamazlar. İkincisi, çoklu başlık dikkati, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel bir şekilde odaklanılmasına izin verirken, bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılar yapar ve paralel, çok yönlü dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur. Son olarak, gerçek bir dikkat mekanizması, her bir öğeye dinamik olarak ağırlıklar atamak için genel bağlama dayanırken, API modelinde modüller yalnızca bağımsız bağlamları görebilir ve modüller arası küresel ilişkilendirme ve odaklanma gerçekleştiremez.

Dağıtık modüler birleştirme, özelliklerin birleşiminde yüzeysel statik dikişlerde kalmasına neden olur.

"Özellik Birleşimi", hizalama ve dikkat temelinde, farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin daha ileri bir şekilde birleştirilmesidir. Web3 AI, dinamik özellik birleşiminin ön koşulu olan yüksek boyutlu alan ve hassas dikkat mekanizması nedeniyle en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır.

Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok ayrı modüllerin birleştirilmesi yöntemini benimser. Web2 AI, bağlama göre çeşitli özelliklerin önem puanlarını gerçek zamanlı olarak hesaplayabilir ve entegrasyon stratejilerini dinamik olarak ayarlayabilir; oysa Web3 AI genellikle ağırlıkları önceden sabitler veya basit kurallarla entegrasyonun yapılıp yapılmayacağına karar verir, bu da esneklikten yoksundur.

Web2 AI, tüm modalite özelliklerini yüksek boyutlu bir uzaya haritalar, entegrasyon süreci çeşitli yüksek dereceli etkileşim işlemlerini içerir. Buna karşılık, Web3 AI'nın her bir ajanının çıktı boyutu oldukça düşüktür ve karmaşık çoklu modalite ilişkilerini ifade etmekte zorluk çeker. Ayrıca, Web2 AI, uçtan uca geri bildirimle otomatik olarak entegrasyon stratejisini ayarlayabilirken, Web3 AI genellikle ayar yapmak ve değerlendirmek için insan veya dış süreçlere bağımlıdır.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, büyük miktarda veri, güçlü hesaplama gücü, ileri teknolojiler ve etkili ekipler gerektiren devasa bir mühendislik projesidir. Bu tam bağlantılı, tam yığın sistematik çalışma, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve az sayıda önde gelen ekibin çekirdek rekabet gücünü yaratmaktadır.

Web3 AI, kırsaldan şehre doğru bir strateji ile gelişmelidir; kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yaparak, ana senaryoların fırsatlarını beklemelidir. Web3 AI'nın avantajları, merkeziyetsizlik, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğudur, hafif yapılar, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edilebilen görevler için uygundur.

Ancak, Web2 AI'nin engelleri henüz yeni oluşmaya başladı ve bu, önde gelen şirketlerin rekabetinin erken bir aşamasıdır. Web2 AI'nin getirileri tamamen tükendiğinde, geride bıraktığı acı noktalar, Web3 AI'nin müdahale fırsatı olacaktır. Bunun öncesinde, Web3 AI projeleri, kenardan müdahale edebilme, nokta ve yüzey kombinasyonu yapabilme, dairesel ilerleme sağlayabilme ve sürekli değişen pazar taleplerine yanıt verebilme esnekliğine sahip olup olmadıklarını dikkatlice değerlendirmelidir.