Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etme

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 kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojiye dayalı olarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunur. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, 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 motora olduğu gibi. 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 elde etme ve kullanım modelinde, aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılayamıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluşturuldu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

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

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleme ve dönüştürme işlemlerinden geçirerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modeli ile, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılımını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirerek verilerin analiz kabiliyetini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneğinin yetersizliği gibi. Sentez veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentez veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentez verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi, Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı korunmasına yansımaktadır. Ancak bu, bazı zorlukları da beraberinde getirdi: Bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamaktadır, bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir ve verileri şifrelerini çözmeden gerçekleştirebilir. Hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizli hesaplama için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getiriyor. İşletme sırlarını korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, makine öğrenme sürecinin tüm aşamalarında verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, 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 kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artıyor, bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa yol açıyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi devasa hesaplama gücü gerektiriyor ve bu, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği sadece AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Yalnızca genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'a Güç Verme

Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın veri üretilen kaynakta gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süreleri ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştirirken kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi kamu zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış olup, birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO: AI modeli yeni bir paradigma sunuyor

IMO kavramı, AI modelinin tokenleştirilmesi amacıyla belirli bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmesi de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanır ve bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman sağlama ve değer paylaşımı yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin sonraki süreçte ürettiği kazançları paylaşabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesini temin etmek için iki ERC standardını bir araya getirmektedir.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda hala erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesi ile, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizler için umut vericidir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar vermeyi planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı da kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantı gibi özellikleri yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi yaratmaya odaklanarak, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltabilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platform aracılığıyla özelleştirilmiş AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel üretim gibi çok çeşitli alanlarda uygulanabilmektedir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle birlikte, Web3 ile AI'nin birleşiminin yenilikçi iş modelleri ve hizmetler üreteceğine inanmak için nedenlerimiz var.