Web3 ve AI'nin Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayanarak, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları vb. ile ekosistem inşasına katkıda bulunur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak için hayati öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modelleri, derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği 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 kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor;
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adası oluşturdu;
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir.

• Merkeziyetsiz bir yöntemle ağ verilerini toplamak, temizlemek ve dönüştürmek, AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak;
• "Etiketleme ile Kazan" modelini benimseyerek, dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye teşvik ediyor, küresel uzmanlığı bir araya getiriyor ve verinin analiz yeteneğini artırıyor;
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya veri elde etmenin bazı sorunları vardır, örneğin veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom araçlar, 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 ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların çıkarılması, kişisel gizliliğin sıkı korunmasına yönelik bir yansıma olmuştur. Ancak bu, bazı zorlukları da beraberinde getirmiştir: bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamamakta ve bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kesinlikle sınırlamaktadır.

FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı mümkün kılar ve verileri şifrelerini çözmeden işlem yapar; ayrıca hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sunarak, GPU hesaplama gücünün ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sağlar. Ticari sırları korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenme döngüsü boyunca şifreli işlemlerini 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 bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmayı vurgular.

Güç Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, tanınmış bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren eğitim zamanına eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, 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 kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaç duydukları, talebe dayalı ve maliyet açısından verimli bir hesaplama hizmeti yöntemi.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sunan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü kazanır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine odaklanan platformlar ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da vardır.

Merkeziyetsiz hesap gücü ağı, adil ve şeffaf bir hesap gücü pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesap gücünün verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesap gücü ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekecek ve AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynağın yakınında gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağlarken, kullanıcıların gizliliğini de koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten kullanılmakta.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel 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 inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişmekte ve proje dağıtımında birinci tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline gelmektedir. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlamaktadır. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmakta ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle, model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu izlemesi zorlaşır, dolayısıyla gelir elde etmek neredeyse imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırır, modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor; yatırımcılar, modelin gelecekteki kazançlarından faydalanmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesi için iki ERC standardını, AI oracle (Onchain AI Oracle) ve OPML teknolojisini birleştirir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik ediyor, kripto pazar trendlerine uyum sağlıyor ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırıyor. IMO şu anda başlangıç aşamasında, ancak pazarın kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesi ile, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizleri umutlandırıyor.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak da görev alabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajan kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot özelliklerini, görünümünü, sesini yapılandırmasına ve harici bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen platform, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platform, rol oynama deneyimini daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltabilir ve ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platform aracılığıyla özelleştirilen AI Agent şu anda video sohbeti, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde duruluyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti ortaya çıkaracağına inanmak için haklı sebeplerimiz var.