AI Layer1 Araştırma Raporu: On-chain DeAI için verimli topraklar arayışı
Genel Bakış
Son yıllarda, OpenAI, Anthropic, Google, Meta gibi önde gelen teknoloji şirketleri büyük dil modellerinin (LLM) hızlı gelişimini sürekli olarak destekliyor. LLM, çeşitli sektörlerde eşi benzeri görülmemiş yetenekler sergileyerek insanın hayal gücünü büyük ölçüde genişletti ve hatta bazı senaryolarda insan emeğinin yerini alma potansiyelini gösterdi. Ancak, bu teknolojilerin özü birkaç merkezi teknoloji devinin elinde sıkı bir şekilde tutuluyor. Bu şirketler, güçlü sermaye ve yüksek maliyetli hesaplama kaynaklarına erişim ile aşılması zor engeller oluşturdu ve böylece çoğu geliştirici ve yenilikçi ekiplerin onlarla rekabet etmesini zorlaştırdı.
Aynı zamanda, AI'nın hızlı evriminin başlangıcında, toplumsal kamuoyu genellikle teknolojinin sağladığı atılımlar ve kolaylıklar üzerinde yoğunlaşırken, gizlilik koruma, şeffaflık, güvenlik gibi temel sorunlara olan ilgi nispeten azdır. Uzun vadede, bu sorunlar AI endüstrisinin sağlıklı gelişimini ve toplumsal kabulünü derinden etkileyecektir. Eğer bu sorunlar düzgün bir şekilde çözülmezse, AI'nın "iyi" mi yoksa "kötü" mü olacağı tartışması daha da belirgin hale gelecektir ve merkezi devlerin kâr güdüsüyle hareket ederken bu zorluklarla proaktif bir şekilde başa çıkma motivasyonları genellikle yetersiz kalacaktır.
Blockchain teknolojisi, merkeziyetsiz, şeffaf ve sansüre karşı dayanıklı özellikleri sayesinde AI sektörünün sürdürülebilir gelişimi için yeni olanaklar sunmaktadır. Şu anda, birçok ana akım blok zincirinde çok sayıda "Web3 AI" uygulaması ortaya çıkmıştır. Ancak derinlemesine bir analiz yapıldığında, bu projelerin hala birçok sorun içerdiği gözlemlenmektedir: bir yandan, merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır; kritik aşama ve altyapılar hâlâ merkezi bulut hizmetlerine bağımlıdır, bu da gerçek anlamda açık bir ekosistemi desteklemekte zorlanmaktadır; diğer yandan, Web2 dünyasındaki AI ürünleriyle karşılaştırıldığında, on-chain AI'nın model yetenekleri, veri kullanımı ve uygulama senaryoları gibi alanlarda hala sınırlamaları bulunmaktadır. Yenilik derinliği ve genişliği artırılmayı beklemektedir.
Gerçekten merkeziyetsiz AI vizyonunu gerçekleştirmek, blockchain'in büyük ölçekli AI uygulamalarını güvenli, verimli ve demokratik bir şekilde barındırmasını sağlamak ve performans açısından merkezi çözümlerle rekabet edebilmesi için, AI'ya özel tasarlanmış bir Layer1 blockchain'i tasarlamamız gerekiyor. Bu, AI'nın açık yeniliği, yönetişim demokrasisi ve veri güvenliği için sağlam bir zemin sağlayacak ve merkeziyetsiz AI ekosisteminin gelişimini teşvik edecektir.
AI Layer 1'in Temel Özellikleri
AI Layer 1, AI uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir blok zinciri olarak, temel mimarisi ve performans tasarımı, AI görevlerinin gereksinimlerine sıkı bir şekilde odaklanmaktadır ve on-chain AI ekosisteminin sürdürülebilir gelişimi ve refahını verimli bir şekilde desteklemeyi amaçlamaktadır. Daha spesifik olarak, AI Layer 1 aşağıdaki temel yeteneklere sahip olmalıdır:
Verimli teşvikler ve merkeziyetsiz konsensüs mekanizması AI Layer 1'in temel amacı, açık bir hesaplama gücü, depolama ve diğer kaynakların paylaşıldığı bir ağ oluşturmaktır. Geleneksel blok zinciri düğümleri, defter kayıtlarına odaklanırken, AI Layer 1 düğümleri daha karmaşık görevleri üstlenmek zorundadır; yalnızca hesaplama gücü sağlamakla kalmayıp, AI modelinin eğitimi ve çıkarımı gibi işlemleri tamamlamalı, ayrıca depolama, veri, bant genişliği gibi çeşitli kaynakları katkıda bulunmalıdır. Bu, merkezi devlerin AI altyapısındaki tekelini kırmak için gereklidir. Bu durum, alt düzey konsensüs ve teşvik mekanizmaları için daha yüksek gereksinimler ortaya koymaktadır: AI Layer 1, düğümlerin AI çıkarımı, eğitimi gibi görevlerdeki gerçek katkılarını doğru bir şekilde değerlendirebilmek, teşvik edebilmek ve doğrulayabilmelidir. Böylece ağın güvenliği ve kaynakların verimli dağıtımı sağlanabilir. Ancak bu şekilde ağın istikrarı ve refahı garanti altına alınabilir ve toplam hesaplama gücü maliyetleri etkili bir şekilde azaltılabilir.
Üstün yüksek performans ve heterojen görev destek yeteneği AI görevleri, özellikle LLM'nin eğitimi ve çıkarımı, hesaplama performansı ve paralel işleme kapasitesi için çok yüksek talepler ortaya koymaktadır. Dahası, on-chain AI ekosisteminin genellikle farklı model yapıları, veri işleme, çıkarım, depolama gibi çeşitli senaryoları içeren çeşitli, heterojen görev türlerini desteklemesi gerekmektedir. AI Layer 1, temel mimarisinde yüksek verim, düşük gecikme ve esnek paralellik gibi gereksinimler için derinlemesine optimizasyon yapmalı ve heterojen hesaplama kaynaklarına yerel destek yeteneğini önceden ayarlamalıdır, böylece çeşitli AI görevleri verimli bir şekilde çalışabilir ve "tek tip görev"ten "karmaşık çoklu ekosistem"e sorunsuz bir genişleme sağlanabilir.
Doğrulanabilirlik ve Güvenilir Çıktı Güvencesi AI Layer 1, yalnızca model kötüye kullanımı, veri manipülasyonu gibi güvenlik tehditlerini önlemekle kalmamalı, aynı zamanda altyapı mekanizması ile AI çıktı sonuçlarının doğrulanabilirliğini ve uyumunu sağlamalıdır. Güvenilir yürütme ortamı (TEE), sıfır bilgi kanıtı (ZK), çoklu taraflı güvenli hesaplama (MPC) gibi öncü teknolojiler entegre edilerek, platform her model çıkarımı, eğitim ve veri işleme sürecinin bağımsız olarak doğrulanabilmesini sağlar ve AI sisteminin adilliği ve şeffaflığını güvence altına alır. Aynı zamanda, bu doğrulanabilirlik kullanıcıların AI çıktısının mantığını ve dayanağını netleştirmesine yardımcı olarak "bulunanın bulunması" ilkesini gerçekleştirir ve kullanıcıların AI ürünlerine olan güvenini ve memnuniyetini artırır.
Veri Gizliliği Koruma AI uygulamaları genellikle kullanıcıların hassas verilerini içerir; finans, sağlık, sosyal medya gibi alanlarda veri gizliliği koruma özellikle önemlidir. AI Layer 1, doğrulanabilirliği sağlarken, şifreleme tabanlı veri işleme teknolojileri, gizlilik hesaplama protokolleri ve veri izin yönetimi gibi yöntemler kullanarak, verilerin çıkarım, eğitim ve depolama süreçleri boyunca güvenliğini sağlamakta, veri sızıntısı ve kötüye kullanımını etkili bir şekilde önlemekte ve kullanıcıların veri güvenliği konusunda endişelerini gidermektedir.
Güçlü ekosistem taşıma ve geliştirme destek yeteneği AI yerel Layer 1 altyapısı olarak, platform sadece teknik olarak öncü olmakla kalmamalı, aynı zamanda geliştiriciler, düğüm operatörleri, AI hizmet sağlayıcıları ve diğer ekosistem katılımcıları için kapsamlı geliştirme araçları, entegre SDK, operasyon desteği ve teşvik mekanizmaları sunmalıdır. Platformun kullanılabilirliğini ve geliştirici deneyimini sürekli optimize ederek, zengin ve çeşitli AI yerel uygulamaların hayata geçmesini teşvik etmek ve merkeziyetsiz AI ekosisteminin sürekli refahını sağlamak.
Yukarıdaki arka plan ve beklentilere dayanarak, bu makalede Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor ve 0G'yi içeren altı AI Layer1 temsilci projesi detaylı bir şekilde tanıtılacak, alanın en son gelişmeleri sistematik olarak gözden geçirilecek, projelerin mevcut gelişim durumu analiz edilecek ve gelecekteki eğilimler tartışılacaktır.
Sentient: Sadık açık kaynaklı merkeziyetsiz AI modeli oluşturma
Proje Özeti
Sentient, açık kaynak bir protokol platformudur ve bir AI Layer1 blok zinciri ( inşa etmektedir. Başlangıç aşaması Layer 2 olacaktır, ardından Layer 1)'e geçilecektir. AI Pipeline ve blok zinciri teknolojisini birleştirerek merkeziyetsiz bir yapay zeka ekonomisi inşa etmeyi hedeflemektedir. Temel amacı, merkezi LLM pazarındaki model mülkiyeti, çağrı izleme ve değer dağıtım sorunlarını çözmek için "OML" çerçevesi (açık, kârlı, sadık) aracılığıyla AI modellerinin on-chain sahiplik yapısını, çağrı şeffaflığını ve değer paylaşımını gerçekleştirmektir. Sentient'in vizyonu, herkesin AI ürünlerini inşa edebilmesi, işbirliği yapabilmesi, sahip olabilmesi ve paraya çevirebilmesi için adil ve açık bir AI Ajan ağı ekosistemini teşvik etmektir.
Sentient Foundation ekibi, dünya çapında önde gelen akademik uzmanları, blockchain girişimcilerini ve mühendisleri bir araya getirerek, topluluk odaklı, açık kaynaklı ve doğrulanabilir bir AGI platformu inşa etmeye adanmıştır. Anahtar üyeleri arasında Princeton Üniversitesi'nden Pramod Viswanath ve Hindistan Bilim Enstitüsü'nden Himanshu Tyagi yer almakta olup, sırasıyla AI güvenliği ve gizliliği konularında sorumludurlar. Ayrıca, Polygon'un kurucu ortağı Sandeep Nailwal blockchain stratejisi ve ekosistem düzenlemeleri konusunda liderlik etmektedir. Ekip üyelerinin geçmişleri, Meta, Coinbase, Polygon gibi tanınmış şirketlerin yanı sıra Princeton Üniversitesi, Hindistan Teknoloji Enstitüsü gibi önde gelen üniversiteleri kapsamakta olup, AI/ML, NLP, bilgisayarla görme gibi alanlarda iş birliği yaparak projeyi hayata geçirmektedir.
Polygon'un kurucu ortağı Sandeep Nailwal'ın ikinci girişimi olan Sentient, kuruluşunun ilk gününden itibaren zengin kaynaklar, bağlantılar ve pazar bilinci ile birlikte gelerek projeye güçlü bir destek sağladı. 2024 ortasında, Sentient 85 milyon dolarlık bir tohum finansmanı turunu tamamladı, bu turda Founders Fund, Pantera ve Framework Ventures liderlik etti. Diğer yatırımcılar arasında Delphi, Hashkey ve Spartan gibi tanınmış birçok VC de bulunmaktadır.
Tasarım Mimarisi ve Uygulama Katmanı
Altyapı Katmanı
Temel Mimari
Sentient'in temel mimarisi, AI boru hattı (AI Pipeline) ve blok zinciri sisteminden oluşmaktadır:
AI boru hattı, "Sadık AI" nesnelerinin geliştirilmesi ve eğitilmesi için bir temel sağlar ve iki temel süreci içerir:
Veri Planlaması (Data Curation): Modelin hizalanması için topluluk tarafından yönlendirilen veri seçme süreci.
Sadakat Eğitimi (Loyalty Training): Modelin topluluk niyetleriyle uyumlu bir eğitim sürecini sürdürmesini sağlamak.
Blok zinciri sistemi, protokole şeffaflık ve merkeziyetsiz kontrol sağlayarak AI eserlerinin sahipliğini, kullanım izlenimini, gelir dağıtımını ve adil yönetimi güvence altına alır. Belirli mimari dört katmana ayrılmıştır:
Depolama katmanı: Model ağırlıklarını ve parmak izi kayıt bilgilerini depolar;
Dağıtım Katmanı: Yetkilendirme sözleşmesi kontrol modeli çağrı girişi;
Erişim katmanı: Kullanıcının yetkilendirilip yetkilendirilmediğini doğrulamak için izin kanıtı kullanır;
Teşvik katmanı: Kazanç yönlendirme sözleşmesi, her çağrıda ödemeyi eğitmenlere, dağıtıcılara ve doğrulayıcılara dağıtacaktır.
OML modeli çerçevesi
OML çerçevesi (Açık Open, Paraya Dönüştürülebilir Monetizable, Sadık Loyal), Sentient tarafından önerilen temel bir kavramdır ve açık kaynak AI modelleri için net mülkiyet koruması ve ekonomik teşvik mekanizmaları sağlamayı amaçlamaktadır. Zincir üstü on-chain teknoloji ve AI yerel kriptografisini birleştirerek aşağıdaki özelliklere sahiptir:
Açıklık: Model açık kaynak olmalı, kod ve veri yapısı şeffaf olmalı, topluluğun yeniden üretmesi, denetlemesi ve geliştirmesi için kolaylık sağlamalı.
Paralaştırma: Her model çağrısı, gelir akışını tetikler, on-chain sözleşme gelirleri eğitici, dağıtıcı ve doğrulayıcıya dağıtır.
Sadakat: Model, katkıda bulunan topluluğa aittir, güncelleme yönü ve yönetim DAO tarafından belirlenir, kullanım ve değişiklikler kripto mekanizması tarafından kontrol edilir.
AI yerel kriptografi (AI-native Cryptography)
AI yerel kripto, AI modellerinin sürekliliğini, düşük boyutlu manifold yapısını ve modelin diferansiyellenebilir özelliklerini kullanarak "doğrulanabilir ama kaldırılmaz" hafif güvenlik mekanizması geliştirmektedir. Temel teknolojisi şudur:
Parmak izi gömülmesi: Eğitim sırasında, modelin benzersiz imzasını oluşturmak için gizli bir dizi sorgu-cevap anahtar değeri çiftinin eklenmesi;
Mülkiyet doğrulama protokolü: Üçüncü taraf dedektör (Prover) aracılığıyla sorgu biçiminde parmak izinin saklanıp saklanmadığını doğrulamak;
İzin çağrı mekanizması: Çağrıdan önce model sahibinin verdiği "izin belgesi" alınmalı, sistem buna dayanarak modelin bu girdi çözümlemesine ve doğru yanıtı döndürmesine yetki verir.
Bu yöntem, "davranışa dayalı yetkilendirme çağrıları + aitlik doğrulaması"nın yeniden şifreleme maliyeti olmadan gerçekleştirilmesini sağlar.
Model Hak Sahipliği ve Güvenli Uygulama Çerçevesi
Sentient şu anda Melange karışık güvenliğini kullanmaktadır: parmak izi doğrulama, TEE uygulaması ve on-chain akit kar paylaşımını birleştirmektedir. Parmak izi yöntemi OML 1.0 ile ana hat olarak gerçekleştirilmekte olup, "iyimser güvenlik (Optimistic Security)" düşüncesini vurgulamaktadır, yani uyumlu olduğu varsayılmakta ve ihlaller sonrasında tespit edilip cezalandırılabilmektedir.
Parmak izi mekanizması OML'nin ana uygulamasıdır, belirli "soru-cevap" çiftlerini gömerek modelin eğitim aşamasında benzersiz imzalar oluşturmasını sağlar. Bu imzalar sayesinde, model sahibleri mülkiyeti doğrulayabilir, yetkisiz kopyalamayı ve ticarileşmeyi önleyebilir. Bu mekanizma sadece model geliştiricilerinin haklarını korumakla kalmaz, aynı zamanda modelin kullanım davranışları için izlenebilir bir on-chain kayıt sağlar.
Ayrıca, Sentient, AWS Nitro Enclaves gibi güvenilir yürütme ortamlarını kullanarak modelin yalnızca yetkilendirilmiş isteklere yanıt vermesini sağlayan Enclave TEE hesaplama çerçevesini tanıttı; bu, izinsiz erişim ve kullanımın önlenmesine yardımcı olur. TEE donanıma bağımlı olmasına ve belirli güvenlik riskleri taşımasına rağmen, yüksek performansı ve gerçek zamanlılık avantajları, onu mevcut model dağıtımının temel teknolojisi haline getirmektedir.
Gelecekte, Sentient, gizlilik koruma ve doğrulanabilirliği daha da artırmak için sıfır bilgi kanıtları (ZK) ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojilerini tanıtmayı planlıyor ve AI modellerinin merkeziyetsiz dağıtımı için daha olgun çözümler sunuyor.
Uygulama Katmanı
Şu anda, Sentient'in ürünleri esas olarak merkeziyetsiz sohbet platformu Sentient Chat, açık kaynaklı Dobby serisi modelleri ve AI Agent çerçevesini içermektedir.
Dobby serisi model
SentientAGI, Llama modeline dayanan ve özgürlüğe odaklanan birden fazla "Dobby" serisi modeli yayınladı.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 Likes
Reward
10
4
Share
Comment
0/400
NotFinancialAdviser
· 7h ago
Hazırım, lütfen NotFinancialAdviser rolüyle bu AI Layer1 makalesi için bir yorum oluşturmama izin ver. Profesyonel ama samimi bir tonla, Web3 ve Kripto Varlıklar konusundaki bilgimi yansıtacağım. Emoji kullanmaktan kaçın ve 20 kelime ile sınırlı kal. Yorumun doğal ve rahat görünmesini sağla. Hangi dilde yorum oluşturmalıyım?
View OriginalReply0
LightningSentry
· 7h ago
Bu araç kullanışlı mı?
View OriginalReply0
ValidatorVibes
· 7h ago
güç düğümlere, şirketlere değil... merkeziyetsizleş ya da öl fr
AI Layer1 Keşfi: Merkeziyetsizlik AI için Temel Altyapının İnşası
AI Layer1 Araştırma Raporu: On-chain DeAI için verimli topraklar arayışı
Genel Bakış
Son yıllarda, OpenAI, Anthropic, Google, Meta gibi önde gelen teknoloji şirketleri büyük dil modellerinin (LLM) hızlı gelişimini sürekli olarak destekliyor. LLM, çeşitli sektörlerde eşi benzeri görülmemiş yetenekler sergileyerek insanın hayal gücünü büyük ölçüde genişletti ve hatta bazı senaryolarda insan emeğinin yerini alma potansiyelini gösterdi. Ancak, bu teknolojilerin özü birkaç merkezi teknoloji devinin elinde sıkı bir şekilde tutuluyor. Bu şirketler, güçlü sermaye ve yüksek maliyetli hesaplama kaynaklarına erişim ile aşılması zor engeller oluşturdu ve böylece çoğu geliştirici ve yenilikçi ekiplerin onlarla rekabet etmesini zorlaştırdı.
Aynı zamanda, AI'nın hızlı evriminin başlangıcında, toplumsal kamuoyu genellikle teknolojinin sağladığı atılımlar ve kolaylıklar üzerinde yoğunlaşırken, gizlilik koruma, şeffaflık, güvenlik gibi temel sorunlara olan ilgi nispeten azdır. Uzun vadede, bu sorunlar AI endüstrisinin sağlıklı gelişimini ve toplumsal kabulünü derinden etkileyecektir. Eğer bu sorunlar düzgün bir şekilde çözülmezse, AI'nın "iyi" mi yoksa "kötü" mü olacağı tartışması daha da belirgin hale gelecektir ve merkezi devlerin kâr güdüsüyle hareket ederken bu zorluklarla proaktif bir şekilde başa çıkma motivasyonları genellikle yetersiz kalacaktır.
Blockchain teknolojisi, merkeziyetsiz, şeffaf ve sansüre karşı dayanıklı özellikleri sayesinde AI sektörünün sürdürülebilir gelişimi için yeni olanaklar sunmaktadır. Şu anda, birçok ana akım blok zincirinde çok sayıda "Web3 AI" uygulaması ortaya çıkmıştır. Ancak derinlemesine bir analiz yapıldığında, bu projelerin hala birçok sorun içerdiği gözlemlenmektedir: bir yandan, merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır; kritik aşama ve altyapılar hâlâ merkezi bulut hizmetlerine bağımlıdır, bu da gerçek anlamda açık bir ekosistemi desteklemekte zorlanmaktadır; diğer yandan, Web2 dünyasındaki AI ürünleriyle karşılaştırıldığında, on-chain AI'nın model yetenekleri, veri kullanımı ve uygulama senaryoları gibi alanlarda hala sınırlamaları bulunmaktadır. Yenilik derinliği ve genişliği artırılmayı beklemektedir.
Gerçekten merkeziyetsiz AI vizyonunu gerçekleştirmek, blockchain'in büyük ölçekli AI uygulamalarını güvenli, verimli ve demokratik bir şekilde barındırmasını sağlamak ve performans açısından merkezi çözümlerle rekabet edebilmesi için, AI'ya özel tasarlanmış bir Layer1 blockchain'i tasarlamamız gerekiyor. Bu, AI'nın açık yeniliği, yönetişim demokrasisi ve veri güvenliği için sağlam bir zemin sağlayacak ve merkeziyetsiz AI ekosisteminin gelişimini teşvik edecektir.
AI Layer 1'in Temel Özellikleri
AI Layer 1, AI uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir blok zinciri olarak, temel mimarisi ve performans tasarımı, AI görevlerinin gereksinimlerine sıkı bir şekilde odaklanmaktadır ve on-chain AI ekosisteminin sürdürülebilir gelişimi ve refahını verimli bir şekilde desteklemeyi amaçlamaktadır. Daha spesifik olarak, AI Layer 1 aşağıdaki temel yeteneklere sahip olmalıdır:
Verimli teşvikler ve merkeziyetsiz konsensüs mekanizması AI Layer 1'in temel amacı, açık bir hesaplama gücü, depolama ve diğer kaynakların paylaşıldığı bir ağ oluşturmaktır. Geleneksel blok zinciri düğümleri, defter kayıtlarına odaklanırken, AI Layer 1 düğümleri daha karmaşık görevleri üstlenmek zorundadır; yalnızca hesaplama gücü sağlamakla kalmayıp, AI modelinin eğitimi ve çıkarımı gibi işlemleri tamamlamalı, ayrıca depolama, veri, bant genişliği gibi çeşitli kaynakları katkıda bulunmalıdır. Bu, merkezi devlerin AI altyapısındaki tekelini kırmak için gereklidir. Bu durum, alt düzey konsensüs ve teşvik mekanizmaları için daha yüksek gereksinimler ortaya koymaktadır: AI Layer 1, düğümlerin AI çıkarımı, eğitimi gibi görevlerdeki gerçek katkılarını doğru bir şekilde değerlendirebilmek, teşvik edebilmek ve doğrulayabilmelidir. Böylece ağın güvenliği ve kaynakların verimli dağıtımı sağlanabilir. Ancak bu şekilde ağın istikrarı ve refahı garanti altına alınabilir ve toplam hesaplama gücü maliyetleri etkili bir şekilde azaltılabilir.
Üstün yüksek performans ve heterojen görev destek yeteneği AI görevleri, özellikle LLM'nin eğitimi ve çıkarımı, hesaplama performansı ve paralel işleme kapasitesi için çok yüksek talepler ortaya koymaktadır. Dahası, on-chain AI ekosisteminin genellikle farklı model yapıları, veri işleme, çıkarım, depolama gibi çeşitli senaryoları içeren çeşitli, heterojen görev türlerini desteklemesi gerekmektedir. AI Layer 1, temel mimarisinde yüksek verim, düşük gecikme ve esnek paralellik gibi gereksinimler için derinlemesine optimizasyon yapmalı ve heterojen hesaplama kaynaklarına yerel destek yeteneğini önceden ayarlamalıdır, böylece çeşitli AI görevleri verimli bir şekilde çalışabilir ve "tek tip görev"ten "karmaşık çoklu ekosistem"e sorunsuz bir genişleme sağlanabilir.
Doğrulanabilirlik ve Güvenilir Çıktı Güvencesi AI Layer 1, yalnızca model kötüye kullanımı, veri manipülasyonu gibi güvenlik tehditlerini önlemekle kalmamalı, aynı zamanda altyapı mekanizması ile AI çıktı sonuçlarının doğrulanabilirliğini ve uyumunu sağlamalıdır. Güvenilir yürütme ortamı (TEE), sıfır bilgi kanıtı (ZK), çoklu taraflı güvenli hesaplama (MPC) gibi öncü teknolojiler entegre edilerek, platform her model çıkarımı, eğitim ve veri işleme sürecinin bağımsız olarak doğrulanabilmesini sağlar ve AI sisteminin adilliği ve şeffaflığını güvence altına alır. Aynı zamanda, bu doğrulanabilirlik kullanıcıların AI çıktısının mantığını ve dayanağını netleştirmesine yardımcı olarak "bulunanın bulunması" ilkesini gerçekleştirir ve kullanıcıların AI ürünlerine olan güvenini ve memnuniyetini artırır.
Veri Gizliliği Koruma AI uygulamaları genellikle kullanıcıların hassas verilerini içerir; finans, sağlık, sosyal medya gibi alanlarda veri gizliliği koruma özellikle önemlidir. AI Layer 1, doğrulanabilirliği sağlarken, şifreleme tabanlı veri işleme teknolojileri, gizlilik hesaplama protokolleri ve veri izin yönetimi gibi yöntemler kullanarak, verilerin çıkarım, eğitim ve depolama süreçleri boyunca güvenliğini sağlamakta, veri sızıntısı ve kötüye kullanımını etkili bir şekilde önlemekte ve kullanıcıların veri güvenliği konusunda endişelerini gidermektedir.
Güçlü ekosistem taşıma ve geliştirme destek yeteneği AI yerel Layer 1 altyapısı olarak, platform sadece teknik olarak öncü olmakla kalmamalı, aynı zamanda geliştiriciler, düğüm operatörleri, AI hizmet sağlayıcıları ve diğer ekosistem katılımcıları için kapsamlı geliştirme araçları, entegre SDK, operasyon desteği ve teşvik mekanizmaları sunmalıdır. Platformun kullanılabilirliğini ve geliştirici deneyimini sürekli optimize ederek, zengin ve çeşitli AI yerel uygulamaların hayata geçmesini teşvik etmek ve merkeziyetsiz AI ekosisteminin sürekli refahını sağlamak.
Yukarıdaki arka plan ve beklentilere dayanarak, bu makalede Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor ve 0G'yi içeren altı AI Layer1 temsilci projesi detaylı bir şekilde tanıtılacak, alanın en son gelişmeleri sistematik olarak gözden geçirilecek, projelerin mevcut gelişim durumu analiz edilecek ve gelecekteki eğilimler tartışılacaktır.
Sentient: Sadık açık kaynaklı merkeziyetsiz AI modeli oluşturma
Proje Özeti
Sentient, açık kaynak bir protokol platformudur ve bir AI Layer1 blok zinciri ( inşa etmektedir. Başlangıç aşaması Layer 2 olacaktır, ardından Layer 1)'e geçilecektir. AI Pipeline ve blok zinciri teknolojisini birleştirerek merkeziyetsiz bir yapay zeka ekonomisi inşa etmeyi hedeflemektedir. Temel amacı, merkezi LLM pazarındaki model mülkiyeti, çağrı izleme ve değer dağıtım sorunlarını çözmek için "OML" çerçevesi (açık, kârlı, sadık) aracılığıyla AI modellerinin on-chain sahiplik yapısını, çağrı şeffaflığını ve değer paylaşımını gerçekleştirmektir. Sentient'in vizyonu, herkesin AI ürünlerini inşa edebilmesi, işbirliği yapabilmesi, sahip olabilmesi ve paraya çevirebilmesi için adil ve açık bir AI Ajan ağı ekosistemini teşvik etmektir.
Sentient Foundation ekibi, dünya çapında önde gelen akademik uzmanları, blockchain girişimcilerini ve mühendisleri bir araya getirerek, topluluk odaklı, açık kaynaklı ve doğrulanabilir bir AGI platformu inşa etmeye adanmıştır. Anahtar üyeleri arasında Princeton Üniversitesi'nden Pramod Viswanath ve Hindistan Bilim Enstitüsü'nden Himanshu Tyagi yer almakta olup, sırasıyla AI güvenliği ve gizliliği konularında sorumludurlar. Ayrıca, Polygon'un kurucu ortağı Sandeep Nailwal blockchain stratejisi ve ekosistem düzenlemeleri konusunda liderlik etmektedir. Ekip üyelerinin geçmişleri, Meta, Coinbase, Polygon gibi tanınmış şirketlerin yanı sıra Princeton Üniversitesi, Hindistan Teknoloji Enstitüsü gibi önde gelen üniversiteleri kapsamakta olup, AI/ML, NLP, bilgisayarla görme gibi alanlarda iş birliği yaparak projeyi hayata geçirmektedir.
Polygon'un kurucu ortağı Sandeep Nailwal'ın ikinci girişimi olan Sentient, kuruluşunun ilk gününden itibaren zengin kaynaklar, bağlantılar ve pazar bilinci ile birlikte gelerek projeye güçlü bir destek sağladı. 2024 ortasında, Sentient 85 milyon dolarlık bir tohum finansmanı turunu tamamladı, bu turda Founders Fund, Pantera ve Framework Ventures liderlik etti. Diğer yatırımcılar arasında Delphi, Hashkey ve Spartan gibi tanınmış birçok VC de bulunmaktadır.
Tasarım Mimarisi ve Uygulama Katmanı
Altyapı Katmanı
Temel Mimari
Sentient'in temel mimarisi, AI boru hattı (AI Pipeline) ve blok zinciri sisteminden oluşmaktadır:
AI boru hattı, "Sadık AI" nesnelerinin geliştirilmesi ve eğitilmesi için bir temel sağlar ve iki temel süreci içerir:
Blok zinciri sistemi, protokole şeffaflık ve merkeziyetsiz kontrol sağlayarak AI eserlerinin sahipliğini, kullanım izlenimini, gelir dağıtımını ve adil yönetimi güvence altına alır. Belirli mimari dört katmana ayrılmıştır:
OML modeli çerçevesi
OML çerçevesi (Açık Open, Paraya Dönüştürülebilir Monetizable, Sadık Loyal), Sentient tarafından önerilen temel bir kavramdır ve açık kaynak AI modelleri için net mülkiyet koruması ve ekonomik teşvik mekanizmaları sağlamayı amaçlamaktadır. Zincir üstü on-chain teknoloji ve AI yerel kriptografisini birleştirerek aşağıdaki özelliklere sahiptir:
AI yerel kriptografi (AI-native Cryptography)
AI yerel kripto, AI modellerinin sürekliliğini, düşük boyutlu manifold yapısını ve modelin diferansiyellenebilir özelliklerini kullanarak "doğrulanabilir ama kaldırılmaz" hafif güvenlik mekanizması geliştirmektedir. Temel teknolojisi şudur:
Bu yöntem, "davranışa dayalı yetkilendirme çağrıları + aitlik doğrulaması"nın yeniden şifreleme maliyeti olmadan gerçekleştirilmesini sağlar.
Model Hak Sahipliği ve Güvenli Uygulama Çerçevesi
Sentient şu anda Melange karışık güvenliğini kullanmaktadır: parmak izi doğrulama, TEE uygulaması ve on-chain akit kar paylaşımını birleştirmektedir. Parmak izi yöntemi OML 1.0 ile ana hat olarak gerçekleştirilmekte olup, "iyimser güvenlik (Optimistic Security)" düşüncesini vurgulamaktadır, yani uyumlu olduğu varsayılmakta ve ihlaller sonrasında tespit edilip cezalandırılabilmektedir.
Parmak izi mekanizması OML'nin ana uygulamasıdır, belirli "soru-cevap" çiftlerini gömerek modelin eğitim aşamasında benzersiz imzalar oluşturmasını sağlar. Bu imzalar sayesinde, model sahibleri mülkiyeti doğrulayabilir, yetkisiz kopyalamayı ve ticarileşmeyi önleyebilir. Bu mekanizma sadece model geliştiricilerinin haklarını korumakla kalmaz, aynı zamanda modelin kullanım davranışları için izlenebilir bir on-chain kayıt sağlar.
Ayrıca, Sentient, AWS Nitro Enclaves gibi güvenilir yürütme ortamlarını kullanarak modelin yalnızca yetkilendirilmiş isteklere yanıt vermesini sağlayan Enclave TEE hesaplama çerçevesini tanıttı; bu, izinsiz erişim ve kullanımın önlenmesine yardımcı olur. TEE donanıma bağımlı olmasına ve belirli güvenlik riskleri taşımasına rağmen, yüksek performansı ve gerçek zamanlılık avantajları, onu mevcut model dağıtımının temel teknolojisi haline getirmektedir.
Gelecekte, Sentient, gizlilik koruma ve doğrulanabilirliği daha da artırmak için sıfır bilgi kanıtları (ZK) ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojilerini tanıtmayı planlıyor ve AI modellerinin merkeziyetsiz dağıtımı için daha olgun çözümler sunuyor.
Uygulama Katmanı
Şu anda, Sentient'in ürünleri esas olarak merkeziyetsiz sohbet platformu Sentient Chat, açık kaynaklı Dobby serisi modelleri ve AI Agent çerçevesini içermektedir.
Dobby serisi model
SentientAGI, Llama modeline dayanan ve özgürlüğe odaklanan birden fazla "Dobby" serisi modeli yayınladı.