AI ve Web3'ün Derinlikte Bütünleşmesi: Geleceğin İnternet Manzarasını Şekillendirmek

Web3, merkezi olmayan, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşme fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilir, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir güç katmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; örneğin, akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olur. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısının inşası, veri ve hesaplama değerinin serbest bırakılması açısından hayati öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini destekleyen temel动力dır. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü 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 merkezileşmiş AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki sorunları vardır:

• Veri alma maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler buna katlanmakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleşiyor ve veri adaları oluşturuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunmaktadır:

• Kullanıcılar, kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlar.
• "Etiketleme ile Kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleriyle dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmekte, küresel uzmanlığı bir araya getirerek veri analiz yeteneklerini güçlendirmektedir.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verisi elde etme konusunda hala bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil gücünün yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin önemli bir unsuru olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna 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 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 düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olmuştur. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir ve bu durum AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

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

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini 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 kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusunu yapar.

Hesaplama Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta ve bu da hesaplama gücü talebinin fırlamasına neden olmakta, mevcut hesaplama kaynaklarının arzını çok aşmaktadır. Örneğin, tanınmış bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl boyunca eğitim gerektiren devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Böyle bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, buna ek olarak 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 kaldı: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan, talebe dayalı, ekonomik ve etkili bir hesaplama hizmeti yöntemine acil ihtiyaçları var.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişim açısından kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları gönderir; doğrulandıktan sonra puan ödülleri alır. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkezi olmayan hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi için odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

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

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir. Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir ünlü kamu zinciri ekosisteminde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok ünlü proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigmaları yayınlandı

IMO kavramı, bir protokol tarafından öncelikle önerilmiş olup, AI modelinin tokenleştirilmesini ifade eder.

Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zorlaşır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, buna gelir elde etmek de dahildir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur; bu, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerlerini değerlendirmelerini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulü ile ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'lerini satın alarak modelin gelecekteki gelirlerinden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için belirli bir ERC standardını birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentilerimizi karşılamaya değecektir.

AI Ajansı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Dönemi

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenmiş hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak görev alabilirler. Açık bir talimat olmadan, AI Ajanı da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Hedef, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturarak, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektir. Bu platform, rol oynamayı daha insansı hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltabilir. Ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent'ı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde duruluyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkezsiz hesaplamanın etkin kullanımının nasıl artırılacağı, büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.