Web3 ve AI'nın Derinlik Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, yeni ortaya çıkan merkeziyetsiz internet paradigması olarak, yapay zeka teknolojisi ile doğal bir uyum içindedir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI'nın gelişimi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır, örneğin hesaplama gücü darboğazı, veri gizliliği gibi sorunlar. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü ağını paylaşma, açık veri pazarı gibi yöntemlerle AI'ya yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine güç katabilir, örneğin akıllı sözleşmeleri optimize etme, dolandırıcılıkla mücadele mekanizmalarını geliştirme gibi. İkisini birleştirmenin keşfi, yeni nesil internet altyapısının inşası açısından önemli bir anlam taşımaktadır.
Veriye Dayalı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. Yüksek kaliteli veriler, makine öğrenimi modellerinin derin anlayış ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanmasının temelini oluşturur ve modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler. Geleneksel merkezi model, veri elde etme maliyetlerinin yüksekliği, kaynak tekeli, gizlilik riski gibi sorunlara sahiptir. Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunmaktadır:
Kullanıcılar, merkeziyetsiz bir şekilde ağ kaynakları sağlayarak AI model eğitimi için gerçek yüksek kaliteli veriler sunabilir.
Veri etiketlemeye katılmak için küresel işçileri çekmek amacıyla teşvik mekanizmaları kullanarak uzmanlık bilgilerini bir araya getirmek
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına şeffaf bir ticaret ortamı sunar.
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hala kalite farklılıkları ve işleme zorluğu gibi zorluklarla karşı karşıya. Sentetik veriler, gelecekte önemli bir tamamlayıcı haline gelebilir ve otomatik sürüş, finansal işlemler gibi alanlarda uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağın gelmesiyle birlikte, gizlilik koruma giderek daha fazla odak noktası haline geldi. Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmayı sağlar, şifre çözmeden açık metin hesaplamasıyla tutarlı sonuçlar elde edilir. FHE, AI gizlilik hesaplamasına koruma sağlar, GPU'ların orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmesine olanak tanır.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. ZKML ile tamamlayıcı bir ilişki içerisindedir ve birlikte AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Yapay zeka sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı hızla artarken, hesaplama gücü talebi de patlama yaşıyor. Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranının yetersiz olması, çip sıkıntısı gibi faktörler hesaplama gücü arzı sorununu artırıyor. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve verimli bir hesaplama pazarı sunmak için ortaya çıktı.
Bu tür ağlar, güçlük ticareti için adil ve şeffaf bir ortam sağlayarak tekelci yapıları kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve kaynak kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekecek ve AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını teşvik edecektir.
DePIN: Web3'ün Edge AI'ye Güç Vermesi
Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Web3 alanında bu kavram DePIN olarak adlandırılmaktadır. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumayı artırır. Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, düğümlerin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO( İlk Model Teklifi ) kavramı, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlayarak açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarını paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Bu model şeffaflık ve güveni artırarak açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarının trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için harekete geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Sanal asistanlar olarak, etkileşim yoluyla kullanıcı tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir.
Şu anda, Web3 ve AI'nin birleşimi esas olarak altyapı düzeyindeki keşiflere odaklanmaktadır; bu, yüksek kaliteli veri edinimi, veri gizliliği koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama verimli kullanımı, büyük dil modeli doğrulama gibi kritik sorunları kapsamaktadır. Bu altyapılar aşamalı olarak tamamlandıkça, Web3 ve AI'nin birleşimi bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet geliştirmeyi ummaktadır.
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.
Web3 ve AI'nin birleşimi: Bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmenin anahtarı
Web3 ve AI'nın Derinlik Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, yeni ortaya çıkan merkeziyetsiz internet paradigması olarak, yapay zeka teknolojisi ile doğal bir uyum içindedir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI'nın gelişimi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır, örneğin hesaplama gücü darboğazı, veri gizliliği gibi sorunlar. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü ağını paylaşma, açık veri pazarı gibi yöntemlerle AI'ya yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine güç katabilir, örneğin akıllı sözleşmeleri optimize etme, dolandırıcılıkla mücadele mekanizmalarını geliştirme gibi. İkisini birleştirmenin keşfi, yeni nesil internet altyapısının inşası açısından önemli bir anlam taşımaktadır.
Veriye Dayalı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. Yüksek kaliteli veriler, makine öğrenimi modellerinin derin anlayış ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanmasının temelini oluşturur ve modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler. Geleneksel merkezi model, veri elde etme maliyetlerinin yüksekliği, kaynak tekeli, gizlilik riski gibi sorunlara sahiptir. Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunmaktadır:
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hala kalite farklılıkları ve işleme zorluğu gibi zorluklarla karşı karşıya. Sentetik veriler, gelecekte önemli bir tamamlayıcı haline gelebilir ve otomatik sürüş, finansal işlemler gibi alanlarda uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağın gelmesiyle birlikte, gizlilik koruma giderek daha fazla odak noktası haline geldi. Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmayı sağlar, şifre çözmeden açık metin hesaplamasıyla tutarlı sonuçlar elde edilir. FHE, AI gizlilik hesaplamasına koruma sağlar, GPU'ların orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmesine olanak tanır.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. ZKML ile tamamlayıcı bir ilişki içerisindedir ve birlikte AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Yapay zeka sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı hızla artarken, hesaplama gücü talebi de patlama yaşıyor. Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranının yetersiz olması, çip sıkıntısı gibi faktörler hesaplama gücü arzı sorununu artırıyor. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve verimli bir hesaplama pazarı sunmak için ortaya çıktı.
Bu tür ağlar, güçlük ticareti için adil ve şeffaf bir ortam sağlayarak tekelci yapıları kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve kaynak kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekecek ve AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını teşvik edecektir.
DePIN: Web3'ün Edge AI'ye Güç Vermesi
Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Web3 alanında bu kavram DePIN olarak adlandırılmaktadır. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumayı artırır. Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, düğümlerin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO( İlk Model Teklifi ) kavramı, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlayarak açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarını paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Bu model şeffaflık ve güveni artırarak açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarının trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için harekete geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Sanal asistanlar olarak, etkileşim yoluyla kullanıcı tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir.
Şu anda, Web3 ve AI'nin birleşimi esas olarak altyapı düzeyindeki keşiflere odaklanmaktadır; bu, yüksek kaliteli veri edinimi, veri gizliliği koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama verimli kullanımı, büyük dil modeli doğrulama gibi kritik sorunları kapsamaktadır. Bu altyapılar aşamalı olarak tamamlandıkça, Web3 ve AI'nin birleşimi bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet geliştirmeyi ummaktadır.