Web3 ve AI'nın Bütünleşmesi: Bir Sonraki Nesil İnternet Altyapısını Kurmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e pek çok güçlendirme sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlık önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. İki tarafın birleşiminin, sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından büyük bir önemi vardır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanması 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 kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Veri edinme maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunun altından kalkmakta zorlanıyor.
Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuyor.
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 toplayarak AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"Etiketleme ile para kazanma" modelini benimseyerek, token ile dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye teşvik ediyor, küresel uzmanlık biriktiriyor.
Blockchain veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.
Ancak, gerçek dünya verisi elde etmenin de kalitedeki farklılıklar, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi sorunları vardır. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi ve Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorluklar da getirmektedir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE (Tam Eşitli Kriptografi), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya izin verir, bu da şifre çözme gerektirmeden sonuçların açık metin verileriyle hesaplamalarla tutarlı olduğu anlamına gelir. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir, ticari sırları korurken güvenli bir API hizmeti sunmalarını sağlar.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmiş işlenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML şifrelenmiş verilerin işlenmesine vurgu yaparak veri gizliliğini korur.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta ve bu da hesaplama gücü talebinin hızla yükselmesine neden olmaktadır; bu talep mevcut kaynak arzını çok aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazın 355 yılını gerektirmektedir. Hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş modelleri çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da zorlaştırmaktadır. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın alma veya bulut kaynaklarını kiralama arasında bir ikilemle karşı karşıya kalmakta ve talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmetine acil ihtiyaç duymaktadır.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunar. Talep edenler, ağda görev yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları gönderir, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlarda hesaplama darboğazlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir piyasa sunar, tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılmasını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Edge AI, verilerin üretim kaynağında işlem yaparak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağlar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır. Web3'te, DePIN kavramıyla daha fazla aşinayız. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumasını artırarak sızıntı riskini azaltır. Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaları için teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, tanınmış bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu blok zincirinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve birçok tanınmış proje önemli ilerleme kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez ortaya atılmıştır ve AI modellerinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır. Geleneksel modelde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zordur, özellikle model diğer ürünlere entegre edildiğinde. AI model performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği ile karşı karşıyadır; potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerlerini değerlendirmekte zorlanır, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyeli kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarını paylaşmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını güvence altına almak için belirli teknik standartları ve AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirir.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabul oranı arttıkça ve katılımcı sayısı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünerek hedeflere ulaşmak için harekete geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Sanal asistan olarak, AI Ajanları kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunar. Açık talimat olmadan bile, sorunları bağımsız bir şekilde çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilirler.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi tabanlarıyla bağlantısını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir içerik oluşturma araç seti sunar ve adil, açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefler. Bu platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırarak ses sentez maliyetini %99 oranında düşürmekte ve yalnızca 1 dakikada klonlama gerçekleştirmektedir. Bu platformun özelleştirilmiş AI Agent'ı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.
Web3 ve AI entegrasyonu şu anda daha fazla altyapı katmanını keşfetmektedir; bu, yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunları içermektedir. Bu altyapılar aşama aşama tamamlandıkça, Web3 ve AI entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet geliştirecektir.
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 entegrasyonu ile bir sonraki nesil internet altyapısı inşa etmek
Web3 ve AI'nın Bütünleşmesi: Bir Sonraki Nesil İnternet Altyapısını Kurmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e pek çok güçlendirme sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlık önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. İki tarafın birleşiminin, sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından büyük bir önemi vardır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanması 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 kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Ancak, gerçek dünya verisi elde etmenin de kalitedeki farklılıklar, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi sorunları vardır. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi ve Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorluklar da getirmektedir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE (Tam Eşitli Kriptografi), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya izin verir, bu da şifre çözme gerektirmeden sonuçların açık metin verileriyle hesaplamalarla tutarlı olduğu anlamına gelir. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir, ticari sırları korurken güvenli bir API hizmeti sunmalarını sağlar.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmiş işlenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML şifrelenmiş verilerin işlenmesine vurgu yaparak veri gizliliğini korur.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta ve bu da hesaplama gücü talebinin hızla yükselmesine neden olmaktadır; bu talep mevcut kaynak arzını çok aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazın 355 yılını gerektirmektedir. Hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş modelleri çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da zorlaştırmaktadır. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın alma veya bulut kaynaklarını kiralama arasında bir ikilemle karşı karşıya kalmakta ve talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmetine acil ihtiyaç duymaktadır.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunar. Talep edenler, ağda görev yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları gönderir, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlarda hesaplama darboğazlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir piyasa sunar, tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılmasını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Edge AI, verilerin üretim kaynağında işlem yaparak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağlar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır. Web3'te, DePIN kavramıyla daha fazla aşinayız. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumasını artırarak sızıntı riskini azaltır. Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaları için teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, tanınmış bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu blok zincirinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve birçok tanınmış proje önemli ilerleme kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez ortaya atılmıştır ve AI modellerinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır. Geleneksel modelde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zordur, özellikle model diğer ürünlere entegre edildiğinde. AI model performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği ile karşı karşıyadır; potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerlerini değerlendirmekte zorlanır, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyeli kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarını paylaşmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını güvence altına almak için belirli teknik standartları ve AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirir.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabul oranı arttıkça ve katılımcı sayısı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünerek hedeflere ulaşmak için harekete geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Sanal asistan olarak, AI Ajanları kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunar. Açık talimat olmadan bile, sorunları bağımsız bir şekilde çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilirler.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi tabanlarıyla bağlantısını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir içerik oluşturma araç seti sunar ve adil, açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefler. Bu platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırarak ses sentez maliyetini %99 oranında düşürmekte ve yalnızca 1 dakikada klonlama gerçekleştirmektedir. Bu platformun özelleştirilmiş AI Agent'ı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.
Web3 ve AI entegrasyonu şu anda daha fazla altyapı katmanını keşfetmektedir; bu, yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunları içermektedir. Bu altyapılar aşama aşama tamamlandıkça, Web3 ve AI entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet geliştirecektir.