AI ve Web3'ün Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşme fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. İkisi arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için kritik öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişimini yönlendiren ana güçtür. 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 merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modellerinin aşağıdaki sorunları vardır:
Veri alma maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin üstesinden gelmesi zor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşiyor ve veri adası oluşturuyor.
Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta kalan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleriyle dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme süreçlerine katılımını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde de sorunlar bulunmaktadır; örneğin, kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma, küresel bir ilgi odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle tam olarak kullanılamaması ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlaması gibi zorluklar da getirmektedir.
FHE (tam homomorfik şifreleme), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, şifreyi çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin verileri ile aynı sonuçları verir. FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar, GPU hesaplama gücünün orijinal veri ortamına dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır, bu da AI şirketlerine büyük avantajlar getirir.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirerek AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapılmasına vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının sağlanma kapasitesini çok aşıyor. Bu durum, AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine yol açıyor. Küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikro işlemeci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin çip kıtlığına neden olması, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor.
Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelciliği kırar, uygulama eşiğini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3'ün Edge AI'yi Güçlendirmesi
Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştirmeye olanak tanırken, kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır. Web3 alanında buna DePIN diyoruz. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntı riskini azaltır. Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
DePIN şu anda bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır. Geleneksel modelde, AI model geliştiricilerinin sonraki kullanımlardan sürekli gelir elde etmesi zordur, modelin performansı ve etkisi yeterince şeffaf değildir, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyeli kısıtlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin sonraki gelirlerinden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını mümkün kılmak için belirli ERC standartlarını, AI oracle'larını ve OPML teknolojisini bir araya getiriyor.
IMO modeli, şeffaflık 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 kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut vericidir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için harekete geçebilirler. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme süreci planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Sanal asistan olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihleri öğrenir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmaksızın, AI Ajanları da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilirler.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modellerini eğitmektedir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırarak ses sentez maliyetlerini %99 azaltmakta ve ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformu kullanarak özelleştirilmiş AI Agent'lar oluşturmak şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel yaratım gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Mevcut Web3 ve AI entegrasyonu daha çok altyapı katmanında araştırmalar yapmaktadır, örneğin yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların giderek geliştirilmesiyle, Web3 ve AI entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracaktır.
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.
AI ve Web3 Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısının Temel Keşfi
AI ve Web3'ün Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşme fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. İkisi arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için kritik öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişimini yönlendiren ana güçtür. 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 merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modellerinin aşağıdaki sorunları vardır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde de sorunlar bulunmaktadır; örneğin, kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma, küresel bir ilgi odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle tam olarak kullanılamaması ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlaması gibi zorluklar da getirmektedir.
FHE (tam homomorfik şifreleme), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, şifreyi çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin verileri ile aynı sonuçları verir. FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar, GPU hesaplama gücünün orijinal veri ortamına dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır, bu da AI şirketlerine büyük avantajlar getirir.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirerek AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapılmasına vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının sağlanma kapasitesini çok aşıyor. Bu durum, AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine yol açıyor. Küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikro işlemeci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin çip kıtlığına neden olması, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor.
Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelciliği kırar, uygulama eşiğini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3'ün Edge AI'yi Güçlendirmesi
Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştirmeye olanak tanırken, kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır. Web3 alanında buna DePIN diyoruz. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntı riskini azaltır. Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
DePIN şu anda bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır. Geleneksel modelde, AI model geliştiricilerinin sonraki kullanımlardan sürekli gelir elde etmesi zordur, modelin performansı ve etkisi yeterince şeffaf değildir, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyeli kısıtlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin sonraki gelirlerinden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını mümkün kılmak için belirli ERC standartlarını, AI oracle'larını ve OPML teknolojisini bir araya getiriyor.
IMO modeli, şeffaflık 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 kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut vericidir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için harekete geçebilirler. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme süreci planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Sanal asistan olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihleri öğrenir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmaksızın, AI Ajanları da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilirler.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modellerini eğitmektedir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırarak ses sentez maliyetlerini %99 azaltmakta ve ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformu kullanarak özelleştirilmiş AI Agent'lar oluşturmak şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel yaratım gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Mevcut Web3 ve AI entegrasyonu daha çok altyapı katmanında araştırmalar yapmaktadır, örneğin yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların giderek geliştirilmesiyle, Web3 ve AI entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracaktır.