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

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet modeli olarak, yapay zeka ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı şekilde kısıtlanmakta, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritmaların şeffaf olmaması gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3 ise dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok imkan sunarak, akıllı sözleşme optimizasyonu, sahteciliği önleme algoritmaları gibi alanlarda ekosistem gelişimine katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel unsuru olup, motor için yakıt gibidir. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlar ve aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri edinme ve kullanma modelinin aşağıdaki başlıca sorunları vardır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin karşılayamayacağı bir durum.
• Veri kaynakları devler tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuluyor
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Merkeziyetsiz bir ağ üzerinden ağ verilerini toplayarak, AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlar.
• "labeling to earn" modelini benimseyerek, dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik ediyor, uzman bilgilerini bir araya getiriyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya veri elde etme konusunda hala bazı sorunlar bulunmaktadır, örneğin veri kalitesi farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki parlak noktası olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı 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'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi ve çeşitli yönetmeliklerin yürürlüğe girmesi kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma oldu. Ancak, bu aynı zamanda zorluklar da getirdi: bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamıyor ve bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlıyor.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır, verileri şifreden çözmeye gerek kalmadan ve hesaplama sonuçları, düz metin verileri hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunarak, ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetleri açmalarına olanak tanır.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmiş işlenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. 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, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmayı vurgular.

Hesaplama Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında ve işlemci performansındaki artışın yavaşlaması, çip kıtlığı gibi faktörler, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI sektöründeki profesyoneller, kendi donanımlarını satın alma veya bulut kaynaklarını kiralama ikilemi ile karşı karşıya ve acilen talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine ihtiyaç duyuyorlar.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü katkısı sağlayan düğümlere tahsis eder, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarına yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir pazar sunarak tekelleri kırmakta, uygulama engellerini düşürmekte ve hesaplama verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamayı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme

Edge AI, verilerin üretildiği noktada hesaplamaların yapılmasını sağlayarak düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır. Web3 alanında buna DePIN diyoruz. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumasını artırır ve sızıntı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik eder ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, bazı kamu zinciri ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlarından biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Bazı kamu zincirlerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI Modeli Yeni Paradigmayı Yayınladı

IMO(İlk Model Teklifi)kavramı AI modellerini tokenleştirmektedir. Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri sonraki kullanımlardan sürekli gelir elde etmekte zorluk çekmektedir, özellikle modeller diğer ürünlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle sınırlıdır, bu da pazar kabulünü ve ticari potansiyeli kısıtlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni finansman desteği ve değer paylaşım yolları sunuyor; yatırımcılar token satın alarak modelin gelecekteki kazançlarını paylaşabilir. Bazı protokoller belirli standartları kullanarak, AI oracle'ları ve OPML teknolojisi ile AI modellerinin gerçekliğini sağlıyor ve token sahiplerinin kazançları paylaşmasını mümkün kılıyor.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynaklı işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmektedir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajansı da kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot fonksiyonlarını, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlanmasını yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platformlar, bireyleri süper yaratıcılar haline getirmek için üretken AI teknolojisinden yararlanarak adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. Özel AI Agent'lar kullanılarak, şu anda video sohbeti, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; örneğin, yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde modellerin barındırılması, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanılması ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi temel sorunlar. Bu altyapıların yavaş yavaş tamamlanmasıyla, Web3 ile AI'nin birleşimi, bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet ortaya çıkarması beklenmektedir.