AI Çağı'nın Yeni Zorlukları: Veri Temel Darboğaz Haline Geliyor
Yapay zeka modellerinin ölçeği ve hesaplama gücündeki hızlı artışla birlikte, uzun zamandır göz ardı edilen bir sorun yavaş yavaş gün yüzüne çıkıyor - veri sağlama. Günümüzde AI endüstrisinin karşılaştığı yapısal çelişki artık model mimarisi veya çip güçleri değil, dağınık insan davranış verilerini doğrulanabilir, yapılandırılmış ve AI dostu kaynaklara dönüştürme meselesidir. Bu içgörü, AI gelişiminin mevcut zorluklarını ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda "veri finansmanı (DataFi) çağı"na dair tamamen yeni bir manzara çiziyor - bu çağda, veriler elektrik ve hesaplama gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve katma değer yaratılabilir temel üretim faktörleri haline gelecektir.
Hesap Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
AI gelişimi uzun süredir "model-güç" ikilisinin itici gücüyle ilerliyor. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı, hesaplama gücü talebi ise üssel bir artış gösterdi. İleri düzey bir büyük dil modelinin eğitimi maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda, bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanıyor. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine yoğunlaşırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmakta.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmıştır. Metin verileri örneğinde olduğu gibi, internet üzerinden erişilebilen yüksek kaliteli metin miktarı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır, ancak bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelimelik veri gerekmektedir. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimi için yeterli olduğu anlamına geliyor. Daha da sıkıntılı olan, tekrar eden verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olmasıdır, bu da etkili veri arzını daha da daraltmaktadır. Modeller kendi ürettiği verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansının düşmesi sektörün önemli bir endişesi haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun zamandır verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmekte, dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Modeller ve hesaplama gücü olgun bir pazar sistemi oluşturmuşken, verilerin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel çağda". Sektör uzmanları vurguluyor: AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacak ve kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazın anahtarıdır.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nın En Çok İhtiyaç Duyduğu "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri benzersiz bir değer sunuyor. Geleneksel internet verileriyle karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki veriler doğal olarak "teşvik uyumu" gerçekliğine sahiptir - her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu veriler, "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verileri" olarak tanımlanıyor ve üç boyutta kendini gösteriyor:
Gerçek dünyadaki "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, duygusal yorumlar veya rastgele tıklamalar yerine, gerçek parayla yapılan oylama kararlarını kaydeder. Bu tür "sermaye ile desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini eğitmek için son derece değerlidir.
İzlenebilir "davranış zinciri": Blockchain'in şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilir olmasını sağlar. Bir cüzdan adresinin tarihsel işlemleri, etkileşim protokolleri ve varlık değişiklikleri, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Bu yapılandırılmış davranış verisi, mevcut AI modellerinin en kıt "insani akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemdeki "izin gerektirmeyen erişim": Zincir üstü veriler açıktır ve izin gerektirmez, bu da AI model eğitimi için "engelsiz" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, bu açıklık bazı zorluklar da getirmektedir: Zincir üstü veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur, AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standart hale getirilmesi ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üstü verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altında, yüksek değerli sinyallerin büyük bir kısmı on milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmuştur.
Süper Veri Ağı: Zincir Üstü Verilerin "İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki veri parçalanma sorununu çözmek için sektörde süper veri ağı kavramı ortaya atıldı - AI için tasarlanmış bir "zincir üzerindeki akıllı işletim sistemi". Temel hedefi, dağınık zincir üzerindeki sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI dostu verilere dönüştürmektir. Ana bileşenleri şunları içerir:
Açık Veri Standartları: Zincir üzerindeki verilerin tanımını ve açıklama şeklini birleştirerek, AI modelinin farklı zincir veya protokoller için veri formatlarına uyum sağlamadan, doğrudan verinin arkasındaki iş mantığını "anlamasını" sağlar.
Veri doğrulama mekanizması: Ethereum'un AVS( Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması, verilerin gerçekliğini sağlamak için kullanılır. Doğrulayıcı düğümleri, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrular, geleneksel merkezi veri doğrulamanın güven sorununu çözer.
Yüksek hacimli veri kullanılabilirliği katmanı: Veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, saniyede yüz binlerce zincir içi olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlar ve AI uygulamalarının düşük gecikme süresi, yüksek hacimli veri ihtiyaçlarını karşılar.
DataFi Çağı: Veriler, ticarete konu olan "sermaye" haline geliyor
Süper veri ağının nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağının içine sokmaktır - veri artık pasif bir "eğitim malzemesi" değil, aktif bir "sermaye" haline gelmekte, fiyatlandırılabilir, ticareti yapılabilir ve değer kazanabilir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:
Yapılandırılmış: Ham zincir üzerindeki verileri, AI modelinin doğrudan çağırabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürmek.
Modüler: Yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir ve verinin uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Blockchain üzerindeki hash kayıtları aracılığıyla verilerin doğruluğunu ve izlenebilirliğini sağlamak.
Nakitleştirme: Veri sağlayıcıları, yapılandırılmış verileri doğrudan nakit hale getirerek verinin değer değerlendirme sistemini oluşturabilir.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü olacak. İşlem aracısı, zincir üstü verilerle piyasa duygusunu hissederken, otonom uygulamalar kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetlerini optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Tıpkı elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, hesaplama ağı da internet devrimini doğurdu, süper veri ağı ise AI'nın "veri devrimi"ni yaratıyor.
AI'nin geleceğinden bahsederken genellikle modelin "zekâ seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak zekâyı destekleyen "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Süper veri ağı, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nin evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanlar tarafından üretilen verinin "sınırlılığı"ndan, zincir üzerindeki verinin "değer keşfi"ne, parçalı sinyallerin "dağınıklığı"ndan, yapılandırılmış verinin "düzenliliği"ne, verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nın "sermaye varlığı"na, bu kavram AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor.
Bir sonraki nesil AI yerel uygulamaları yalnızca modellere veya cüzdanlara ihtiyaç duymakla kalmaz, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir ve yüksek sinyalli verilere de ihtiyaç duyar. Veri nihayetinde hak ettiği değere kavuşturulduğunda, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.
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.
13 Likes
Reward
13
5
Share
Comment
0/400
ChainSpy
· 08-03 18:05
Veri ne kadar satılırsa, alırım.
View OriginalReply0
FunGibleTom
· 08-03 18:01
Veri, gizlilik bu dalga patlayacak.
View OriginalReply0
IntrovertMetaverse
· 08-03 17:57
Veri için ödeme yapma aşamasına geldik.
View OriginalReply0
AirDropMissed
· 08-03 17:51
Artık daha fazla zorlama, veriler henüz yeterince kullanılmıyor.
View OriginalReply0
0xSoulless
· 08-03 17:39
Veriler de Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek oldu, değil mi?
Yapay Zeka endüstrisinin yeni darboğazı: on-chain veriler oyunun kurallarını değiştiren ana kaynak haline geliyor
AI Çağı'nın Yeni Zorlukları: Veri Temel Darboğaz Haline Geliyor
Yapay zeka modellerinin ölçeği ve hesaplama gücündeki hızlı artışla birlikte, uzun zamandır göz ardı edilen bir sorun yavaş yavaş gün yüzüne çıkıyor - veri sağlama. Günümüzde AI endüstrisinin karşılaştığı yapısal çelişki artık model mimarisi veya çip güçleri değil, dağınık insan davranış verilerini doğrulanabilir, yapılandırılmış ve AI dostu kaynaklara dönüştürme meselesidir. Bu içgörü, AI gelişiminin mevcut zorluklarını ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda "veri finansmanı (DataFi) çağı"na dair tamamen yeni bir manzara çiziyor - bu çağda, veriler elektrik ve hesaplama gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve katma değer yaratılabilir temel üretim faktörleri haline gelecektir.
Hesap Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
AI gelişimi uzun süredir "model-güç" ikilisinin itici gücüyle ilerliyor. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı, hesaplama gücü talebi ise üssel bir artış gösterdi. İleri düzey bir büyük dil modelinin eğitimi maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda, bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanıyor. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine yoğunlaşırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmakta.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmıştır. Metin verileri örneğinde olduğu gibi, internet üzerinden erişilebilen yüksek kaliteli metin miktarı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır, ancak bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelimelik veri gerekmektedir. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimi için yeterli olduğu anlamına geliyor. Daha da sıkıntılı olan, tekrar eden verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olmasıdır, bu da etkili veri arzını daha da daraltmaktadır. Modeller kendi ürettiği verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansının düşmesi sektörün önemli bir endişesi haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun zamandır verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmekte, dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Modeller ve hesaplama gücü olgun bir pazar sistemi oluşturmuşken, verilerin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel çağda". Sektör uzmanları vurguluyor: AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacak ve kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazın anahtarıdır.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nın En Çok İhtiyaç Duyduğu "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri benzersiz bir değer sunuyor. Geleneksel internet verileriyle karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki veriler doğal olarak "teşvik uyumu" gerçekliğine sahiptir - her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu veriler, "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verileri" olarak tanımlanıyor ve üç boyutta kendini gösteriyor:
Gerçek dünyadaki "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, duygusal yorumlar veya rastgele tıklamalar yerine, gerçek parayla yapılan oylama kararlarını kaydeder. Bu tür "sermaye ile desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini eğitmek için son derece değerlidir.
İzlenebilir "davranış zinciri": Blockchain'in şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilir olmasını sağlar. Bir cüzdan adresinin tarihsel işlemleri, etkileşim protokolleri ve varlık değişiklikleri, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Bu yapılandırılmış davranış verisi, mevcut AI modellerinin en kıt "insani akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemdeki "izin gerektirmeyen erişim": Zincir üstü veriler açıktır ve izin gerektirmez, bu da AI model eğitimi için "engelsiz" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, bu açıklık bazı zorluklar da getirmektedir: Zincir üstü veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur, AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standart hale getirilmesi ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üstü verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altında, yüksek değerli sinyallerin büyük bir kısmı on milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmuştur.
Süper Veri Ağı: Zincir Üstü Verilerin "İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki veri parçalanma sorununu çözmek için sektörde süper veri ağı kavramı ortaya atıldı - AI için tasarlanmış bir "zincir üzerindeki akıllı işletim sistemi". Temel hedefi, dağınık zincir üzerindeki sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI dostu verilere dönüştürmektir. Ana bileşenleri şunları içerir:
Açık Veri Standartları: Zincir üzerindeki verilerin tanımını ve açıklama şeklini birleştirerek, AI modelinin farklı zincir veya protokoller için veri formatlarına uyum sağlamadan, doğrudan verinin arkasındaki iş mantığını "anlamasını" sağlar.
Veri doğrulama mekanizması: Ethereum'un AVS( Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması, verilerin gerçekliğini sağlamak için kullanılır. Doğrulayıcı düğümleri, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrular, geleneksel merkezi veri doğrulamanın güven sorununu çözer.
Yüksek hacimli veri kullanılabilirliği katmanı: Veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, saniyede yüz binlerce zincir içi olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlar ve AI uygulamalarının düşük gecikme süresi, yüksek hacimli veri ihtiyaçlarını karşılar.
DataFi Çağı: Veriler, ticarete konu olan "sermaye" haline geliyor
Süper veri ağının nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağının içine sokmaktır - veri artık pasif bir "eğitim malzemesi" değil, aktif bir "sermaye" haline gelmekte, fiyatlandırılabilir, ticareti yapılabilir ve değer kazanabilir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:
Yapılandırılmış: Ham zincir üzerindeki verileri, AI modelinin doğrudan çağırabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürmek.
Modüler: Yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir ve verinin uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Blockchain üzerindeki hash kayıtları aracılığıyla verilerin doğruluğunu ve izlenebilirliğini sağlamak.
Nakitleştirme: Veri sağlayıcıları, yapılandırılmış verileri doğrudan nakit hale getirerek verinin değer değerlendirme sistemini oluşturabilir.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü olacak. İşlem aracısı, zincir üstü verilerle piyasa duygusunu hissederken, otonom uygulamalar kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetlerini optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Tıpkı elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, hesaplama ağı da internet devrimini doğurdu, süper veri ağı ise AI'nın "veri devrimi"ni yaratıyor.
AI'nin geleceğinden bahsederken genellikle modelin "zekâ seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak zekâyı destekleyen "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Süper veri ağı, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nin evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanlar tarafından üretilen verinin "sınırlılığı"ndan, zincir üzerindeki verinin "değer keşfi"ne, parçalı sinyallerin "dağınıklığı"ndan, yapılandırılmış verinin "düzenliliği"ne, verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nın "sermaye varlığı"na, bu kavram AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor.
Bir sonraki nesil AI yerel uygulamaları yalnızca modellere veya cüzdanlara ihtiyaç duymakla kalmaz, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir ve yüksek sinyalli verilere de ihtiyaç duyar. Veri nihayetinde hak ettiği değere kavuşturulduğunda, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.