AI Crypto'nun yükselişi boş bir konuşma değil, alttan yukarıya doğru bir sistem yeniden yapılandırmasıdır.
Yazı: TinTinLand
2025 yılına girerken, "AI + Web3" anlatımının popülaritesi azalmadı. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayınladığı en son rapora göre, AI Crypto alanının toplam piyasa değeri 21 milyar dolara ulaştı ve bu, 2023'ün ilk çeyreğindeki 4.5 milyar dolara kıyasla neredeyse beş katlık bir büyüme sağladı.
Bu dalganın arkasında gerçekten bir teknoloji entegrasyonu mu var, yoksa bir kez daha kavramsal bir paketleme mi?
Makro düzeyde, geleneksel AI ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorun ortaya koyuyor: model eğitimi için yüksek eşik, veri gizliliği güvencesizliği, yüksek derecede tekelci hesaplama gücü, karanlık kutu haline gelen çıkarım süreçleri, dengesiz teşvik mekanizmaları... Bu acı noktalar, tam da Web3'ün yerel avantajlarıyla yüksek uyum içinde: merkeziyetsizlik, açık piyasa mekanizması, zincir üzerinde doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği vb.
AI + Web3'ün birleşimi sadece iki popüler kelimenin üst üste gelmesi değil, aynı zamanda yapısal bir teknik tamamlamadır. Şu anda AI'nın karşılaştığı birkaç temel sorundan yola çıkarak, gerçekten sorunları çözen Web3 projelerini derinlemesine inceleyelim ve sizi AI Crypto alanının değeri ve yönü hakkında bilgilendirelim.
🤖 AI hizmetlerine erişim eşiği çok yüksek, maliyetler pahalı
Mevcut AI hizmetleri genellikle yüksek maliyetlidir, eğitim kaynaklarına erişim zordur ve bu durum KOBİ'ler ve bireysel geliştiriciler için oldukça yüksek bir engel oluşturur; ayrıca, bu hizmetler genellikle karmaşık teknolojiler içerir ve bunları kullanmak için profesyonel bir arka plana ihtiyaç duyulmaktadır. AI hizmetleri pazarı son derece merkezileşmiştir, kullanıcılar çeşitli seçeneklerden yoksundur, çağrı maliyetleri şeffaf değildir, bütçe tahmin etmek zordur ve hatta hesap gücü tekelcilik sorunuyla karşı karşıya kalmaktadır.
Web3 çözümleri, merkeziyetsiz bir yöntemle platform engellerini aşmayı, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı inşa etmeyi, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemeyi ve zincir üzerindeki görev planlaması ile şeffaf bir ekonomik mekanizma aracılığıyla daha fazla katılımcıyı hesaplama gücü ve model katkısında bulunmaya teşvik etmeyi, toplam maliyetleri düşürmeyi ve hizmetlerin erişilebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.
projeyi temsil ediyor
Render Network: Merkeziyetsiz GPU renderlemeye odaklanır, aynı zamanda AI çıkarımı ve eğitimi destekler, "kullanıma göre ödeme" modeli ile geliştiricilerin görüntü üretimi ve AI hizmetlerine düşük maliyetle erişmesine yardımcı olur.
Gensyn: Dağıtık bir derin öğrenme eğitim ağı kurarak, eğitim sonuçlarını doğrulamak için Proof-of-Compute mekanizmasını kullanır ve AI eğitimini platform merkezli yapıdan açık iş birliğine yönlendirir.
Akash Network: Blockchain teknolojisine dayalı merkeziyetsiz bulut bilişim platformu, geliştiricilerin AI uygulamalarını dağıtmak ve çalıştırmak için ihtiyaç duydukları GPU kaynaklarını kiralamalarına olanak tanır, bu da "bulut bilişimin merkeziyetsiz versiyonu"dur.
0G Labs: Merkeziyetsiz AI yerel Layer‑1, yenilikçi depolama ve hesaplama ayrıştırma mimarisi sayesinde zincir üzerindeki AI model çalıştırma maliyetlerini ve karmaşıklığını büyük ölçüde azaltmıştır.
🤖 Veri katkı sağlayıcılarının teşvik eksikliği
Yüksek kaliteli veriler, AI modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modellerde veri katkıcılarının geri dönüş alması zordur. Veri kaynaklarının şeffaf olmaması, tekrar eden yapısı ve kullanım şeklinin geri bildirim eksikliği, veri ekosisteminin uzun süre verimsiz bir şekilde çalışmasına neden olmaktadır.
Web3, verileri katkıda bulunanlar, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında net bir iş birliği ve teşvik döngüsü oluşturarak, şifreli imzalar, zincir üzerindeki hak sahipliği ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla tamamen yeni bir çözüm paradigması sunmaktadır.
projeyi temsil ediyor
OpenLedger: Yenilikçi olarak "Payable AI" kavramını ortaya koyarak, veri katkısı, model çağrısı ve ekonomik teşvikleri birleştirerek AI tabanlı işbirliği veri ekonomisi ağı oluşturmayı teşvik ediyor.
Bittensor: TAO ödülleri, Yuma konsensüs mekanizması, alt ağ hassas teşvikleri, bilgi işbirliği gibi unsurları temel alan tam bir teşvik sistemi, veri katkısını ve modelin çalışma sonuçlarını doğrudan ilişkilendirerek genel değer katkısını artırır.
Grass: AI veri ağı, eklentiler aracılığıyla kullanıcıların tarayıcı davranış verilerini toplar, bunları zincir üzerindeki arama motoru eğitimine katkı sağlar, kullanıcılar veri kalitesine göre ödüller alır ve topluluk odaklı bir veri paylaşım mekanizması oluşturur.
🤖 Model Kara Kutu, AI Çıkarım Doğrulanamaz
Mevcut ana akım AI modellerinin çıkarım süreci son derece kapalıdır, kullanıcılar sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamakta zorlanmaktadır, özellikle finans, sağlık gibi yüksek riskli alanlarda bu sorun daha belirgindir. Ayrıca, modeller değişiklik, zehirleme gibi saldırılara maruz kalabilir ve kökenini izlemek veya denetlemek zordur.
Bu amaçla, Web3 projeleri sıfır bilgi kanıtı (ZK), tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) getirmeye çalışıyor, böylece model çıkarım süreci doğrulanabilirlik ve denetlenebilirlik kazanarak AI sistemlerinin açıklanabilirliğini ve güven temellerini artırıyor.
projesini temsil eder
Sentient: Yenilikçi model parmak izi tanıma teknolojisi aracılığıyla çağrı davranışlarının izlenebilir olmasını sağlar, model kullanımının şeffaflığını ve değiştirilmezlik yeteneğini artırır.
Modulus Labs: ZK teknolojisini kullanarak model çıkarım sürecinin şifreli doğrulamasını gerçekleştirerek "güvenilir AI" yeni bir paradigması oluşturma.
Giza: Sıfır bilgi kriptografisi kullanarak makine öğrenimi çıkarım hesaplamalarını blok zincirine alır, böylece AI modelinin dağıtımının şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır.
🤖 Gizlilik ve güvenlik riskleri
AI eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veriyi içerir ve bu da gizlilik ihlali, modelin kötüye kullanılması veya saldırıya uğraması, karar alma şeffaflığının eksikliği gibi risklerle karşı karşıya kalır. Aynı zamanda, veri ve model mülkiyeti belirsizdir ve bu da güvenlik açıklarını daha da artırır.
Blockchain'in değiştirilemezliği, şifreli hesaplama teknikleri (örneğin ZK, FHE), güvenilir yürütme ortamları gibi yöntemleri kullanarak, AI sistemlerinin verileri ve modellerinin eğitim, depolama ve çağırma süreçlerinin güvenliğini ve kontrol edilebilirliğini sağlamak.
projeyi temsil ediyor
Phala Network: Güvenilir yürütme ortamı (TEE) desteği sunarak, kritik hesaplamaları güvenli donanım içinde kapsüller, veri sızıntısını ve modelin çalınmasını önler.
ZAMA: Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisine odaklanarak, model eğitimi ve çıkarımının şifreli durumda gerçekleştirilmesini sağlar, "açık metin kullanılmadan hesaplama yapılabilir".
Zihin Ağı: Gizlilik koruma destekleyen merkeziyetsiz AI veri paylaşımı ve çıkarım platformu inşa etmek, verilerin güvenli paylaşımını ve gizlilik hesaplamasını sağlamak için öncü kriptografi teknikleri (örneğin, homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtları vb.) kullanmak.
Vana: Kullanıcıların kendi verileri üzerindeki tüm hak ve kontrolü yeniden kazanmalarını sağlayan, verilerin gizliliğini ve güvenliğini garanti eden bir AI kimlik oluşturma uygulamasıdır.
🤖 AI Model Telif Hakkı ve Fikri Mülkiyet Anlaşmazlıkları
Mevcut AI model eğitimi büyük ölçüde internet verilerini kullanıyor, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içerikleri yetkisiz bir şekilde kullanıyor, bu da yasal anlaşmazlıkların sık yaşanmasına neden oluyor. Aynı zamanda, AI tarafından üretilen içeriğin telif hakkı mülkiyeti belirsizdir; orijinal yaratıcılar, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasındaki hak dağılımında şeffaf bir mekanizma eksikliği vardır. Modellerin kötü niyetli bir şekilde kopyalanması ve kullanılması da sıkça karşılaşılan bir durumdur; fikri mülkiyetin korunması zordur.
Web3, zincir üzerindeki hak sahipliği mekanizması aracılığıyla, modelin oluşturulma zamanı, eğitim veri kaynakları, katkıda bulunanların bilgileri gibi unsurları kayıt altına alır ve NFT, akıllı sözleşmeler gibi araçları kullanarak modelin veya içeriğin telif hakkı sahipliğini tanımlar.
projeyi temsil ediyor
Story Protocol: Zincir üstü fikri mülkiyet protokolü oluşturur, AI içeriği, kodu, modelleri vb. modüler bir şekilde haklarını belirleme, birleştirme ve lisanslama olanağı sunar, "yaratım anında hakların belirlenmesi, çağrı anında ödeme" mekanizmasını gerçekleştirir.
Alethea AI: Zincir üzerinde kimlik ile NFT'leri birleştirerek üretilen AI modelleri (karakterler, sesler vb.) oluşturur, her AI karakterinin net bir yaratıcı ve telif hakkı bilgisi vardır, kötüye kullanım ve intihali önler.
🤖 Merkeziyetsiz AI Yönetimi Eksik
Mevcut AI modelinin geliştirilmesi ve evrimi, büyük teknoloji şirketlerine veya kapalı ekiplerine yüksek derecede bağımlıdır. Model güncellemelerinin hızı belirsizdir, değer eğilimleri düzeltilmesi zor olabilir ve bu, algoritmik önyargı, kötüye kullanım ve "teknolojik feodalizm" eğilimlerine yol açabilir. Topluluklar ve kullanıcılar genellikle modelin güncelleme yolunu, parametre ayarlamalarını veya davranış sınırlarını etkileyemez, AI sistemlerinin etkin bir şekilde denetimi ve düzeltmesi için mekanizmalar eksiktir.
Web3'ün avantajı, programlanabilir yönetişim ve açık iş birliği mekanizmalarındadır. Zincir üzerindeki yönetişim, DAO mekanizması ve teşvik yapıları sayesinde, AI modellerinin tasarımı, eğitim hedefleri, parametre güncellemeleri gibi kritik aşamalar aşama aşama topluluk mutabakatını entegre edebilir, model geliştirmede demokrasi, şeffaflık ve çeşitliliği artırabilir.
projesini temsil eder
Fetch.ai: Otonom Ekonomi Temsilcileri (AEA) ve açık yönetim mekanizmalarını tanıtarak, AI ajanlarının davranışlarının topluluk kuralları tarafından kısıtlanabilmesini sağlamakta ve ekonomik teşvikler aracılığıyla ajanlar arasındaki işbirliğini koordine etmektedir.
SingularityNET: AI hizmetlerini birleştirilebilir zincir içi modüller haline getirir, kullanıcılar açık piyasada modelleri seçebilir veya değiştirebilir ve platformun yönetişim mekanizması, model kalitesi ve hizmetlerin konsensüs değerlendirmesi ve iyileştirme önerileri sunmasını destekler.
🤖 Çok Zincirli AI İşbirliği Sorunu
Çoklu zincir ortamında, AI ajanı ve modeller farklı blok zincirlerinde dağıtılabilir, bu da durumun, bağlamın veya çağrı mantığının birleştirilmesini zorlaştırarak kullanıcı deneyiminin parçalanmasına, geliştirmenin karmaşıklaşmasına ve verilerin senkronize edilmesinin zorlaşmasına neden olur.
Bazı projeler, "Çok Zincirli AI Protokolü" etrafında keşifler yapıyor ve AI ajanlarının çok zincirli çalışmasının sürekliliği ve tutarlılığını sağlamak için bağlam paylaşımı, zincirler arası iletişim ve durum senkronizasyon mekanizmaları aracılığıyla denemeler yapıyor.
projeyi temsil ediyor
OpenPond: Farklı zincirlerdeki AI modelleri ve ajanları bağlamak için MCP çapraz zincir protokolünü kullanarak çağrı durumunun senkronizasyonunu ve bağlam paylaşımını gerçekleştirir, çok zincirli işbirliği senaryolarını basitleştirir.
Lava Network: Çok zincirli AI sistemleri için temel iletişim kanallarını açarak çapraz zincir RPC ve veri köprüsü hizmetleri sunar, agent veri senkronizasyonu ve birleşik görev yürütmeyi destekler.
Virtuals Protokolü: ACP (Agent Commerce Protocol) akıllı iş birliği protokolü aracılığıyla, ajanslar arası istek, müzakere, yürütme ve hesaplaşma süreçlerini destekler. "Paralel Hiperzamanlılık" paralel senkronizasyon teknolojisi, AI ajanslarının çoklu platformlarda paralel çalışmasını ve davranışları ile hafızayı gerçek zamanlı olarak senkronize etmesini sağlar.
🎯 Sonuç
AI Crypto'nun yükselişi boş bir konuşma değil, alttan yukarıya doğru bir sistem yeniden yapılandırmasıdır: Büyük model döneminin merkezileşme kısıtlarını kırarak, hesaplama gücü, veri, teşvik, güvenlik, yönetişim gibi boyutlarda herkesin katılabileceği, şeffaf ve güvenilir, iş birliğine dayalı yeni bir AI paradigması inşa etmektedir.
Bu alan şu anda kavramsal aşamadan somut ürünlerin hayata geçtiği bir aşamaya girmiştir. Gerçekten somut değer yaratan ve temel acıları çözen AI Crypto projelerinin, bir sonraki AI çağının gelişim dalgasını yönlendirme fırsatını yakalayacağına inanıyorum; bu da yapay zeka teknolojisinin daha açık, adil ve güvenilir bir yöne evrilmesini sağlayacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Rüzgarın nerede olduğu yoksa sahte bir konu mu? AI + Web3 alanının değeri nedir?
Yazı: TinTinLand
2025 yılına girerken, "AI + Web3" anlatımının popülaritesi azalmadı. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayınladığı en son rapora göre, AI Crypto alanının toplam piyasa değeri 21 milyar dolara ulaştı ve bu, 2023'ün ilk çeyreğindeki 4.5 milyar dolara kıyasla neredeyse beş katlık bir büyüme sağladı.
Bu dalganın arkasında gerçekten bir teknoloji entegrasyonu mu var, yoksa bir kez daha kavramsal bir paketleme mi?
Makro düzeyde, geleneksel AI ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorun ortaya koyuyor: model eğitimi için yüksek eşik, veri gizliliği güvencesizliği, yüksek derecede tekelci hesaplama gücü, karanlık kutu haline gelen çıkarım süreçleri, dengesiz teşvik mekanizmaları... Bu acı noktalar, tam da Web3'ün yerel avantajlarıyla yüksek uyum içinde: merkeziyetsizlik, açık piyasa mekanizması, zincir üzerinde doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği vb.
AI + Web3'ün birleşimi sadece iki popüler kelimenin üst üste gelmesi değil, aynı zamanda yapısal bir teknik tamamlamadır. Şu anda AI'nın karşılaştığı birkaç temel sorundan yola çıkarak, gerçekten sorunları çözen Web3 projelerini derinlemesine inceleyelim ve sizi AI Crypto alanının değeri ve yönü hakkında bilgilendirelim.
🤖 AI hizmetlerine erişim eşiği çok yüksek, maliyetler pahalı
Mevcut AI hizmetleri genellikle yüksek maliyetlidir, eğitim kaynaklarına erişim zordur ve bu durum KOBİ'ler ve bireysel geliştiriciler için oldukça yüksek bir engel oluşturur; ayrıca, bu hizmetler genellikle karmaşık teknolojiler içerir ve bunları kullanmak için profesyonel bir arka plana ihtiyaç duyulmaktadır. AI hizmetleri pazarı son derece merkezileşmiştir, kullanıcılar çeşitli seçeneklerden yoksundur, çağrı maliyetleri şeffaf değildir, bütçe tahmin etmek zordur ve hatta hesap gücü tekelcilik sorunuyla karşı karşıya kalmaktadır.
Web3 çözümleri, merkeziyetsiz bir yöntemle platform engellerini aşmayı, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı inşa etmeyi, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemeyi ve zincir üzerindeki görev planlaması ile şeffaf bir ekonomik mekanizma aracılığıyla daha fazla katılımcıyı hesaplama gücü ve model katkısında bulunmaya teşvik etmeyi, toplam maliyetleri düşürmeyi ve hizmetlerin erişilebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.
projeyi temsil ediyor
🤖 Veri katkı sağlayıcılarının teşvik eksikliği
Yüksek kaliteli veriler, AI modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modellerde veri katkıcılarının geri dönüş alması zordur. Veri kaynaklarının şeffaf olmaması, tekrar eden yapısı ve kullanım şeklinin geri bildirim eksikliği, veri ekosisteminin uzun süre verimsiz bir şekilde çalışmasına neden olmaktadır.
Web3, verileri katkıda bulunanlar, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında net bir iş birliği ve teşvik döngüsü oluşturarak, şifreli imzalar, zincir üzerindeki hak sahipliği ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla tamamen yeni bir çözüm paradigması sunmaktadır.
projeyi temsil ediyor
🤖 Model Kara Kutu, AI Çıkarım Doğrulanamaz
Mevcut ana akım AI modellerinin çıkarım süreci son derece kapalıdır, kullanıcılar sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamakta zorlanmaktadır, özellikle finans, sağlık gibi yüksek riskli alanlarda bu sorun daha belirgindir. Ayrıca, modeller değişiklik, zehirleme gibi saldırılara maruz kalabilir ve kökenini izlemek veya denetlemek zordur.
Bu amaçla, Web3 projeleri sıfır bilgi kanıtı (ZK), tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) getirmeye çalışıyor, böylece model çıkarım süreci doğrulanabilirlik ve denetlenebilirlik kazanarak AI sistemlerinin açıklanabilirliğini ve güven temellerini artırıyor.
projesini temsil eder
🤖 Gizlilik ve güvenlik riskleri
AI eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veriyi içerir ve bu da gizlilik ihlali, modelin kötüye kullanılması veya saldırıya uğraması, karar alma şeffaflığının eksikliği gibi risklerle karşı karşıya kalır. Aynı zamanda, veri ve model mülkiyeti belirsizdir ve bu da güvenlik açıklarını daha da artırır.
Blockchain'in değiştirilemezliği, şifreli hesaplama teknikleri (örneğin ZK, FHE), güvenilir yürütme ortamları gibi yöntemleri kullanarak, AI sistemlerinin verileri ve modellerinin eğitim, depolama ve çağırma süreçlerinin güvenliğini ve kontrol edilebilirliğini sağlamak.
projeyi temsil ediyor
🤖 AI Model Telif Hakkı ve Fikri Mülkiyet Anlaşmazlıkları
Mevcut AI model eğitimi büyük ölçüde internet verilerini kullanıyor, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içerikleri yetkisiz bir şekilde kullanıyor, bu da yasal anlaşmazlıkların sık yaşanmasına neden oluyor. Aynı zamanda, AI tarafından üretilen içeriğin telif hakkı mülkiyeti belirsizdir; orijinal yaratıcılar, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasındaki hak dağılımında şeffaf bir mekanizma eksikliği vardır. Modellerin kötü niyetli bir şekilde kopyalanması ve kullanılması da sıkça karşılaşılan bir durumdur; fikri mülkiyetin korunması zordur.
Web3, zincir üzerindeki hak sahipliği mekanizması aracılığıyla, modelin oluşturulma zamanı, eğitim veri kaynakları, katkıda bulunanların bilgileri gibi unsurları kayıt altına alır ve NFT, akıllı sözleşmeler gibi araçları kullanarak modelin veya içeriğin telif hakkı sahipliğini tanımlar.
projeyi temsil ediyor
🤖 Merkeziyetsiz AI Yönetimi Eksik
Mevcut AI modelinin geliştirilmesi ve evrimi, büyük teknoloji şirketlerine veya kapalı ekiplerine yüksek derecede bağımlıdır. Model güncellemelerinin hızı belirsizdir, değer eğilimleri düzeltilmesi zor olabilir ve bu, algoritmik önyargı, kötüye kullanım ve "teknolojik feodalizm" eğilimlerine yol açabilir. Topluluklar ve kullanıcılar genellikle modelin güncelleme yolunu, parametre ayarlamalarını veya davranış sınırlarını etkileyemez, AI sistemlerinin etkin bir şekilde denetimi ve düzeltmesi için mekanizmalar eksiktir.
Web3'ün avantajı, programlanabilir yönetişim ve açık iş birliği mekanizmalarındadır. Zincir üzerindeki yönetişim, DAO mekanizması ve teşvik yapıları sayesinde, AI modellerinin tasarımı, eğitim hedefleri, parametre güncellemeleri gibi kritik aşamalar aşama aşama topluluk mutabakatını entegre edebilir, model geliştirmede demokrasi, şeffaflık ve çeşitliliği artırabilir.
projesini temsil eder
🤖 Çok Zincirli AI İşbirliği Sorunu
Çoklu zincir ortamında, AI ajanı ve modeller farklı blok zincirlerinde dağıtılabilir, bu da durumun, bağlamın veya çağrı mantığının birleştirilmesini zorlaştırarak kullanıcı deneyiminin parçalanmasına, geliştirmenin karmaşıklaşmasına ve verilerin senkronize edilmesinin zorlaşmasına neden olur.
Bazı projeler, "Çok Zincirli AI Protokolü" etrafında keşifler yapıyor ve AI ajanlarının çok zincirli çalışmasının sürekliliği ve tutarlılığını sağlamak için bağlam paylaşımı, zincirler arası iletişim ve durum senkronizasyon mekanizmaları aracılığıyla denemeler yapıyor.
projeyi temsil ediyor
🎯 Sonuç
AI Crypto'nun yükselişi boş bir konuşma değil, alttan yukarıya doğru bir sistem yeniden yapılandırmasıdır: Büyük model döneminin merkezileşme kısıtlarını kırarak, hesaplama gücü, veri, teşvik, güvenlik, yönetişim gibi boyutlarda herkesin katılabileceği, şeffaf ve güvenilir, iş birliğine dayalı yeni bir AI paradigması inşa etmektedir.
Bu alan şu anda kavramsal aşamadan somut ürünlerin hayata geçtiği bir aşamaya girmiştir. Gerçekten somut değer yaratan ve temel acıları çözen AI Crypto projelerinin, bir sonraki AI çağının gelişim dalgasını yönlendirme fırsatını yakalayacağına inanıyorum; bu da yapay zeka teknolojisinin daha açık, adil ve güvenilir bir yöne evrilmesini sağlayacaktır.