AI alanındaki entegrasyon trendleri: Web2 ve Web3'ün kesişimi
Son dönemde AI alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde, ilginç bir evrim mantığı buldum: Web2 AI, merkezi bir yapıdan dağıtık bir yapıya geçiş yaparken, Web3 AI konsept doğrulama aşamasından pratik aşamaya doğru ilerliyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Web2 AI gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve daha kullanışlı hale geldiğini göstermektedir. Yerel zeka ve çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, aynı zamanda telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini göstermektedir. Aynı zamanda, AI-AI diyaloglarının gerçekleştirilmesi, AI'nın tekil zekadan küme işbirliğine doğru bir dönüşüm yaşadığını göstermektedir.
Bu değişim yeni zorluklar getirdi: AI taşıyıcısı yüksek derecede dağıtık olduğunda, dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve karar güvenilirliğini nasıl sağlarız? Bu ihtiyaç, teknolojik ilerlemelerin getirdiği dağıtım yöntemlerindeki değişikliklerden kaynaklanmakta ve bu da merkeziyetsiz doğrulama için yeni bir ihtiyaç doğurmaktadır.
Web3 AI'nin evrim yolunda belirgin değişiklikler meydana gelmiştir. Erken dönem projeleri çoğunlukla MEME özelliklerine odaklanmışken, son zamanlarda pazar daha temel AI altyapı sistematik inşasına yönelmiştir. Hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi çeşitli fonksiyonel alanlarda uzmanlaşmış projeler ortaya çıkmıştır.
Bu, net bir arz mantığını yansıtıyor: spekülasyonun soğumasının ardından, altyapı talebi ortaya çıkıyor, uzmanlaşmış iş bölümü meydana geliyor ve nihayetinde ekosistem işbirliği etkisi oluşuyor.
Web2 AI ve Web3 AI'nin evrim yolları giderek kesişiyor. Web2 AI teknolojik olarak giderek olgunlaşıyor, ancak ekonomik teşvik ve yönetişim mekanizmalarından yoksun; Web3 AI ise ekonomik modelde yenilikçi, ancak teknik gerçekleştirme Web2'nin gerisinde. İkisi bir araya geldiğinde karşılıklı fayda sağlayabilir.
Bu entegrasyon, yeni bir paradigma doğuruyor: Zincir dışındaki "verimli hesaplama" ve zincir içindeki "hızlı doğrulama" AI kombinasyonu. Bu paradigma içinde, AI sadece bir araç değil, aynı zamanda ekonomik kimliği olan bir katılımcı haline geliyor. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların ağırlığı zincir dışında olsa da, hafif bir doğrulama ağına da ihtiyaç duyuluyor.
Bu kombinasyon, hem zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hem de hafif zincir içi doğrulama ile güvenilirlik ve şeffaflığı sağlamaktadır.
AI'nın hızlı gelişim hızı kendisi Web2 ve Web3'ü ayırt etmez, ancak insanın bilişsel önyargıları bu entegrasyon eğiliminin değerlendirilmesini etkileyebilir. Bu nedenle, AI alanındaki gelişmeleri anlamak için açık ve ileri görüşlü bir düşünceye sahip olmak son derece önemlidir.
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.
11 Likes
Reward
11
4
Repost
Share
Comment
0/400
OPsychology
· 4h ago
Artık herkes AI ile mi uğraşıyor? İnsanlığın kurtuluşu yok.
View OriginalReply0
GhostAddressHunter
· 5h ago
Tüylerim diken diken oldu, AI artık Web3'e mi girecek?
Web2 ve Web3 AI hızlandırılmış entegrasyon ile off-chain verimli hesaplama ve on-chain hızlı doğrulama yeni bir paradigma haline geliyor.
AI alanındaki entegrasyon trendleri: Web2 ve Web3'ün kesişimi
Son dönemde AI alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde, ilginç bir evrim mantığı buldum: Web2 AI, merkezi bir yapıdan dağıtık bir yapıya geçiş yaparken, Web3 AI konsept doğrulama aşamasından pratik aşamaya doğru ilerliyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Web2 AI gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve daha kullanışlı hale geldiğini göstermektedir. Yerel zeka ve çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, aynı zamanda telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini göstermektedir. Aynı zamanda, AI-AI diyaloglarının gerçekleştirilmesi, AI'nın tekil zekadan küme işbirliğine doğru bir dönüşüm yaşadığını göstermektedir.
Bu değişim yeni zorluklar getirdi: AI taşıyıcısı yüksek derecede dağıtık olduğunda, dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve karar güvenilirliğini nasıl sağlarız? Bu ihtiyaç, teknolojik ilerlemelerin getirdiği dağıtım yöntemlerindeki değişikliklerden kaynaklanmakta ve bu da merkeziyetsiz doğrulama için yeni bir ihtiyaç doğurmaktadır.
Web3 AI'nin evrim yolunda belirgin değişiklikler meydana gelmiştir. Erken dönem projeleri çoğunlukla MEME özelliklerine odaklanmışken, son zamanlarda pazar daha temel AI altyapı sistematik inşasına yönelmiştir. Hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi çeşitli fonksiyonel alanlarda uzmanlaşmış projeler ortaya çıkmıştır.
Bu, net bir arz mantığını yansıtıyor: spekülasyonun soğumasının ardından, altyapı talebi ortaya çıkıyor, uzmanlaşmış iş bölümü meydana geliyor ve nihayetinde ekosistem işbirliği etkisi oluşuyor.
Web2 AI ve Web3 AI'nin evrim yolları giderek kesişiyor. Web2 AI teknolojik olarak giderek olgunlaşıyor, ancak ekonomik teşvik ve yönetişim mekanizmalarından yoksun; Web3 AI ise ekonomik modelde yenilikçi, ancak teknik gerçekleştirme Web2'nin gerisinde. İkisi bir araya geldiğinde karşılıklı fayda sağlayabilir.
Bu entegrasyon, yeni bir paradigma doğuruyor: Zincir dışındaki "verimli hesaplama" ve zincir içindeki "hızlı doğrulama" AI kombinasyonu. Bu paradigma içinde, AI sadece bir araç değil, aynı zamanda ekonomik kimliği olan bir katılımcı haline geliyor. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların ağırlığı zincir dışında olsa da, hafif bir doğrulama ağına da ihtiyaç duyuluyor.
Bu kombinasyon, hem zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hem de hafif zincir içi doğrulama ile güvenilirlik ve şeffaflığı sağlamaktadır.
AI'nın hızlı gelişim hızı kendisi Web2 ve Web3'ü ayırt etmez, ancak insanın bilişsel önyargıları bu entegrasyon eğiliminin değerlendirilmesini etkileyebilir. Bu nedenle, AI alanındaki gelişmeleri anlamak için açık ve ileri görüşlü bir düşünceye sahip olmak son derece önemlidir.