Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojilere dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sunabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için hayati öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanması için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunu karşılaması zor
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözüyor:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilirler, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI modellerinin eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlar.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviği ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme faaliyetlerine katılımını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini güçlendirmek.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil edilebilirlik eksikliği gibi sorunlar bulunmaktadır. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline geldi. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasalar, bireysel gizliliğin sıkı korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı zorlukları da beraberinde getiriyor: Gizlilik riski nedeniyle bazı hassas verilerin yeterince kullanılamaması, AI modellerinin potansiyelini ve çıkarım yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), verileri şifrelemeden doğrudan şifreli veriler üzerinde hesaplama işlemleri gerçekleştirilmesine olanak tanır ve hesaplama sonuçları, açık metin verileriyle yapılan hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamaları için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine imkan tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar; ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarını sağlar.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapılmasına vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları arzını çok aşıyor. Örneğin, GPT-3 modelini eğitmek büyük bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazın 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu hesaplama gücü sıkıntısı yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikro işlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin çip kıtlığına yol açması, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştiriyor. AI uzmanları bir ikilemde: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirip sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlarda hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleri kırar, uygulama bariyerlerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte desteklemede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3'ün Edge AI'yi Güçlendirmesi

Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma kapasitesine sahip - işte bu Edge AI'nin cazibesi. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem yaparken kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, belirli bir halka açık blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu halka açık blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu halka açık blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar dolardan fazla ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI model yayınında yeni bir paradigma

IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini içerir.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri sonraki kullanımlardan sürekli gelir elde etmekte zorlanıyorlar. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşıyor ve gelir elde etmek daha da güçleşiyor. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği yaşıyor; potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanıyor, bu da modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar; yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte ürettiği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için iki ERC standardını birleştirir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto pazarındaki eğilimlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katar. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak pazar kabul oranı arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi özellikleri ve potansiyel değeri beklenmektedir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevresini algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenebilen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin bir talimat olmadan bile, AI Ajanı sorunları kendi başına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlanmayı yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir içerik oluşturma araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir; üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırarak ses sentezleme maliyetini %99 oranında düşürmektedir; ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilmektedir. Bu platform aracılığıyla özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ve AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine odaklanılıyor. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapılar giderek geliştikçe, Web3 ve AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.