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

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3 ise dağıtık teknolojilere dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, yeni nesil internet altyapısının inşası, veri ve hesaplama değerinin serbest bırakılması açısından son derece önemlidir.

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 kazanabilmesi 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 merkeziyetçi AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki başlıca sorunları vardır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'ler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanma 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 ve AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya çapında çalışanları veri etiketleme faaliyetlerine katılmaya teşvik etmek, 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 yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verisi elde etmenin bazı sorunları da vardır; bu sorunlar arasında veri kalitesinin farklılık göstermesi, işlenmesinin zor olması, çeşitlilik ve temsiliyetin yetersizliği gibi durumlar bulunur. Sentezlenmiş veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentezlenmiş veriler, gerçek veri özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti ve oyun geliştirme gibi alanlarda, sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan ihtiyacı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı zorluklar da getirmektedir: Gizlilik riski nedeniyle bazı hassas veriler tam olarak kullanılamamakta, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.

FHE tam homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır, verileri çözmeden ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak 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 destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağda AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir artış göstermesine neden olmaktadır ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, büyük bir AI modelinin eğitimi büyük bir hesaplama gücü gerektirmekte olup, bu da tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğerdir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

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 kalıyor: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynakları kiralıyorlar, ihtiyaçları olan şey talebe dayalı, ekonomik ve etkili bir hesaplama hizmeti.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talebinde bulunan taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu yaklaşım, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlarda hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağı dışında, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımlarına odaklanan özel hesaplama ağları bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama piyasası sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın, AI çalıştırma kapasitesine sahip olması — işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplama yapılmasını sağlıyor, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işleme olanak tanırken, kullanıcıların gizliliğini de koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten kullanılmaya başlandı.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, 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 geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni bir paradigma yayımladı

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak ortaya atılmıştır ve AI modellerinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır.

Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli bir gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır ve bunlardan gelir elde etmek neredeyse imkânsız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırır; bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modelleri için yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin sonraki gelirlerinden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek iki ERC standardını kullanarak AI modelinin gerçekliğini sağlamaktadır ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliklerini teşvik ediyor, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlıyor ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırıyor. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak pazarın kabul düzeyinin artması ve katılım alanının genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentilerimizi artırıyor.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler. Açık bir talimat olmadan, AI Ajanları da sorunları kendi başlarına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıyı yapılandırmasını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen bu platform, üretken AI teknolojilerini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknoloji, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetini %99 oranında düşürebilir, ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platform aracılığıyla özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ve AI'nin birleşimi konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına dair bir inancımız var.