AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Mevcut Durum Analizi ve Gelecek Beklentileri

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekmiştir. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiş, çeşitli sektörlerde büyük değişimlere yol açmıştır. Web3, blockchain teknolojisine dayanan yeni bir ağ modeli olarak, insanların interneti algılayış ve kullanım şeklini değiştirmektedir.

Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumunu derinlemesine inceleyecek, her iki alanın birleşiminin getirdiği potansiyel değerleri ve etkileri analiz edecek ve mevcut zorlukları tartışacaktır.

AI ve Web3'ün Etkileşim Yolları

AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge tahtasının iki yanına benziyor; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi bir araya geldiğinde, birbirlerinin eksikliklerini telafi edebilir:

AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

Yapay zeka sektörünün temel unsurları arasında hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler bulunmaktadır.

1. Hesaplama gücü açısından: AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek maliyetli olabilir. Girişimciler ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücü elde etmek büyük bir zorluktur.

2. Algoritma açısından: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etmesine rağmen, hala sorunlar bulunmaktadır. Model eğitimi büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, açıklanabilirlik ve yorumlanabilirlik yetersizdir, dayanıklılık ve genelleme yeteneği artırılmalıdır.

3. Veriler açısından: Yüksek kaliteli ve çeşitlendirilmiş verilere ulaşmak hala zor. Bazı alanlarda verilere erişim güç, veri kalitesi ve etiketleme de sorun. Aynı zamanda veri gizliliği ve güvenliği de dikkate alınmalıdır.

4. Açıklanabilirlik ve Şeffaflık: AI modellerinin kara kutu özellikleri kamuoyunun dikkatini çekiyor, bazı uygulamalar açıklanabilir ve izlenebilir karar alma süreçlerine ihtiyaç duyuyor.

5. İş modeli belirsiz: Birçok AI girişim projesi sürdürülebilir bir kârlılık modeli bulmakta zorlanıyor.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektöründe birçok zorluk da bulunmaktadır, bunlar arasında:

1. Veri analizi ve tahmin yeteneği yetersiz
2. Kullanıcı deneyimi zayıf
3. Akıllı sözleşme kodu açıkları ve güvenlik riskleri
4. Gizlilik koruma sorunu

AI teknolojisinin Web3'te bu alanlarda iyileştirmeler getirmesi bekleniyor.

AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi

Mevcut AI+Web3 projeleri, iki yönde gelişmektedir: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet etmek için kullanmak.

Web3, AI'yi destekliyor

Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU arzında yetersizlik sorunu belirgin hale geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmak için token teşvikleri yoluyla bu sorunu çözmeye çalışıyor.

Bu tür projeler, global kullanıcılara boşta kalan GPU hesaplama gücünü sağlamak için token teşvikleri aracılığıyla AI müşterilerine hesaplama desteği sunar. Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içerir.

Şu anda iki ana türe ayrılmaktadır:

1. AI çıkarımı için merkeziyetsiz hesaplama ağı, örneğin Render, Akash vb.
2. AI eğitimi için merkeziyetsiz hesaplama ağı, io.net, Gensyn gibi.

Merkeziyetsiz algoritma modeli

Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarları kurmaya çalışıyor. Bu model, birden fazla AI modelini birleştirerek, kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli eşleştiriyor.

Tek bir büyük modelle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz algoritma ağı daha çeşitli hizmetler sunma potansiyeline sahiptir.

Merkeziyetsiz veri toplama

AI eğitim verisi elde etme sorununu çözmek için bazı projeler, PublicAI gibi merkeziyetsiz veri toplama işlemini token teşviki ile gerçekleştirmektedir. Kullanıcılar veri katkısında bulunabilir veya veri doğrulama işlemine katılarak token ödülleri kazanabilirler.

Sıfır Bilgi Kanıtı, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması gerçekleştirebilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılmasına olanak tanır.

AI, Web3'ü destekliyor

Veri analizi ve tahmini

Birçok Web3 projesi, kullanıcılarına yatırım stratejileri, zincir analizi, fiyat tahminleri gibi veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI'lerini geliştirmeye başladı.

Kişiselleştirilmiş hizmet

AI teknolojisi, Dune'un Wand aracı gibi Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini optimize etmek için kullanılmaktadır; bu araç büyük dil modelleri kullanarak SQL sorguları yazarken, Followin ise sektörel dinamikleri özetlemek için ChatGPT'yi entegre etmektedir.

AI denetim akıllı sözleşme

Yapay zeka teknolojisi, akıllı sözleşme kodu denetiminde kullanılarak kod açıklarını daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlamaktadır. Örneğin, 0x0.ai AI akıllı sözleşme denetim hizmeti sunmaktadır.

AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

Merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller

1. Performans ve stabilite, merkezi hesaplama hizmetlerinden daha düşük olabilir.
2. Kullanılabilirlik, arz ve talep dengesine bağlıdır.
3. Kullanım eşiği yüksek, kullanıcıların daha fazla teknik detay anlaması gerekiyor.

Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, eğitim değil, AI çıkarımı için ana olarak kullanılmaktadır, nedeni şudur:

1. AI eğitimi büyük veri miktarı ve yüksek hızlı iletişim bant genişliği gerektirir.
2. Büyük model eğitimi yüksek bir stabilite gerektirir, kesintiler büyük kayıplara neden olacaktır.
3. Çoklu kart paralel iletişim ( NVLink) fiziksel mesafeye sınırlamalar getirir.

AI+Web3 birleşimi oldukça kaba

Şu anda birçok AI+Web3 projesi sadece yüzeysel olarak AI kullanıyor, derin entegrasyon sağlamıyor:

1. Web2 projelerinin AI uygulamaları ile özünde bir fark yoktur.
2. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI konseptini kullanıyor, somut yenilik eksik.

Token ekonomisi, AI projeleri anlatımında tampon görevi görüyor.

Bazı AI projeleri Web2'de gelişmekte zorlanıyor, bunun yerine Web3 anlatısını ve token ekonomisini katmanlandırıyor. Ancak token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmayacağı henüz gözlemlenmedi.

Özet

AI+Web3 birleşimi, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları sağlarken, Web3 de AI gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hâlâ erken aşamalarda olmamıza ve birçok zorlukla karşılaşmamıza rağmen, her iki tarafın birleşimi de benzersiz avantajlar getirmektedir.

Gelecekte, teknolojinin gelişimi ve daha fazla yenilikçi uygulama ile AI ve Web3'ün daha derin bir entegrasyon sağlaması, daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmesi beklenmektedir.