Yapay zeka endüstrisi son zamanlarda hızla gelişiyor ve yeni bir sanayi devrimi olarak görülüyor. Büyük modellerin ortaya çıkışı, çeşitli sektörlerde verimliliği önemli ölçüde artırdı, Boston Consulting Group, GPT'nin ABD'de yaklaşık %20'lik bir iş verimliliği artışı sağladığını düşünüyor. Büyük modellerin genelleme yeteneği, yazılımın daha iyi performans göstermesini ve daha geniş modalite desteği sunmasını sağlayan yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak kabul ediliyor. Derin öğrenme teknolojisi, AI endüstrisine dördüncü bir refah dönemi getirdi, bu dalga kripto para endüstrisini de etkiledi.
Bu rapor, AI sektörünün gelişim sürecini, teknoloji sınıflandırmalarını ve derin öğrenmenin sektör üzerindeki etkisini ayrıntılı olarak inceleyecektir. Derin öğrenme içindeki GPU, bulut bilişim, veri kaynakları, kenar cihazları gibi endüstri zincirlerini ve bunların gelişim durumunu ve trendlerini kapsamlı bir şekilde analiz edecektir. Kripto para birimleri ile AI sektörünün ilişkisini özünde ele alacak ve kripto para birimleri ile ilgili AI endüstri zinciri yapısını gözden geçirecektir.
AI sektörünün gelişim tarihi
Yapay zeka endüstrisi 1950'li yıllarda başladı, yapay zeka vizyonunu gerçekleştirmek için akademik çevreler ve sanayi, farklı dönem arka planlarında çeşitli gerçekleştirme yolları geliştirdi.
Modern yapay zeka teknolojisi esas olarak "makine öğrenimi" yöntemini kullanarak makinelerin veriler aracılığıyla sistem performansını iyileştirmesini sağlar. Temel adımlar, verilerin algoritmaya girişi, modelin eğitilmesi, test edilmesi ve otomatik tahmin görevlerinin tamamlanmasıdır.
Makine öğreniminin üç ana akımı vardır: bağlantıcılık, sembolistlik ve davranışçılık; bunlar sırasıyla insan sinir sistemini, düşünceyi ve davranışı taklit eder.
Şu anda sinir ağlarıyla temsil edilen bağlantıcılık, derin öğrenme olarak da bilinen bir alanı dominate ediyor (. Sinir ağları, bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve birden fazla gizli katmandan oluşur, katman sayısı ve nöron ) parametre ( sayısı yeterince fazla olduğunda, karmaşık genel görevleri modelleyebilir. Parametreleri sürekli ayarlayarak, nihayetinde en iyi duruma ulaşmak, işte bu "derin" ifadesinin kökenidir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c50ee5a87373c6cd6c4dc63adc2cf47c.webp(
Derin öğrenme teknolojisi, erken dönem sinir ağlarından, ileri beslemeli sinir ağları, RNN, CNN, GAN'a kadar birçok iterasyon evrimi geçirdi ve en sonunda, GPT gibi modern büyük modellerin kullandığı Transformer teknolojisine ulaştı. Transformer teknolojisi, sinir ağlarının bir evrim yönüdür; dönüştürücü modüller ekleyerek, çok modlu verileri sayısal temsillere kodlayabilir ve ardından sinir ağlarına girdi olarak verebilir, çok modlu işleme gerçekleştirebilir.
Yapay zekanın gelişimi üç teknik dalgadan geçti:
1960'lı yıllarda, sembolist teknolojinin gelişimi ilk dalgayı başlattı ve genel doğal dil işleme ile insan-bilgisayar diyalog sorunlarını çözdü. Bu dönemde uzman sistemler de doğdu.
1997 yılında, IBM'in Deep Blue'nun satranç şampiyonunu yenmesi, AI teknolojisinin ikinci zirvesini işaret etti.
2006 yılında, derin öğrenme kavramı ortaya çıktı ve üçüncü teknik dalgayı başlattı. Derin öğrenme algoritmaları sürekli evrim geçiriyor; RNN, GAN'dan Transformer ve Stable Diffusion'a kadar, bağlantıcılık altın çağını yaşıyor.
Üçüncü dalgada birçok simgesel olay ortaya çıktı:
2011'de, IBM Watson tehlikeli sınırda soru-cevap programında insanları yendi.
2014 yılında, Goodfellow GAN'ı önerdi.
2015 yılında, Hinton ve arkadaşları "Nature" dergisinde derin öğrenme algoritmasını önerdiler.
2016'da, AlphaGo Lee Sedol'ü yendi
2017'de, Google Transformer algoritmasıyla ilgili bir makale yayınladı.
2018'de, OpenAI GPT'yi yayımladı.
2020'de OpenAI, GPT-3'ü piyasaya sürdü.
2023 yılında, ChatGPT piyasaya sürüldü ve hızla 100 milyon kullanıcıya ulaştı.
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0c9bdea33a39a2c07d1f06760ed7e804.webp(
Derin Öğrenme Sanayi Zinciri
Günümüzde büyük dil modelleri esas olarak sinir ağına dayalı derin öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. GPT öncülüğündeki büyük modeller, yeni bir AI dalgasını tetikledi ve piyasalarda veri ve hesaplama gücüne olan talep patladı. Bu bölüm, derin öğrenme algoritmaları endüstri zincirinin bileşenlerini ve gelişim durumunu incelemektedir.
Büyük model eğitimi esasen üç aşamaya ayrılır:
Ön eğitim: En iyi parametreleri bulmak için büyük miktarda veri girişi, en fazla hesap gücü tüketir.
İnce ayar: Az sayıda yüksek kaliteli veri kullanarak eğitim yapın, model kalitesini artırın.
Pekiştirme Öğrenimi: Çıktı kalitesini değerlendirmek için ödül modeli oluşturmak, parametreleri otomatik olarak yinelemek.
Büyük model performansını etkileyen üç ana faktör vardır: parametre sayısı, veri miktarı ve kalitesi, hesaplama gücü. Gerekli hesaplama miktarını tahmin etmek için kullanılabilir deneysel formüller.
Hesaplama gücü esas olarak Nvidia'nın A100, H100 gibi GPU çiplerini kullanır. GPU, Tensor Core modülü aracılığıyla kayan nokta hesaplaması yapar, çipin performansı esas olarak FP16/FP32 hassasiyetinde FLOPS'a bakılarak değerlendirilir.
Büyük modellerin eğitimi, büyük bir hesaplama gücü ve depolama alanı gerektirir. Örneğin, GPT-3'te 1750 milyar parametre ve 1800 milyar Token verisi bulunmakta, bir ön eğitim 584 gün sürmektedir. GPT-4'ün parametreleri ve veri miktarı ise 10 kat artmış, 100 kat daha fazla hesaplama gücü gerektirmektedir.
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-609c5dd6ee0abcec6bf9c118d7741867.webp(
Sanayi zinciri esas olarak şunları içerir:
Donanım GPU sağlayıcıları: Nvidia baskın
Bulut hizmeti sağlayıcıları: Geleneksel bulut sağlayıcılar ve AI dikey bulut hizmeti sağlayıcıları
Eğitim veri kaynakları sağlayıcıları: arama motorları, sosyal platformlar vb.
Veritabanı sağlayıcısı: Vektör veritabanı
Kenar cihazları: soğutma sistemi, enerji tedariki
Uygulama: Henüz başlangıç aşamasında
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f37fb0100218188368f4d31940aab2a3.webp(
Crypto x AI'nin ilişkisi
Blockchain teknolojisi, ZK ile birleşerek merkeziyetsiz ve güvene dayanmayan bir düşünce yapısına dönüşmüştür. Temelde bir değer ağıdır, her işlem token'ın değer dönüşümü temelindedir.
Token ekonomisi, ağa çok boyutlu bir değer kazandırabilir, bu da geleneksel işletme menkul kıymetlerinden çok daha fazladır. Token, herhangi bir yenilik ve fikrin değer kazanmasını sağlar.
AI sektöründe, token ekonomisi endüstri zincirinin her aşamasındaki değeri yeniden şekillendirebilir ve daha fazla katılımı teşvik edebilir. Blockchain teknolojisinin değiştirilemez ve güven gerektirmeyen özellikleri, bazı güven gerektiren AI uygulamalarını da gerçekleştirebilir.
Sonuç olarak, token ekonomisi değer yeniden şekillendirmeyi ve keşfetmeyi teşvik eder, merkeziyetsiz defter güven sorunlarını çözer ve değerin küresel ölçekte yeniden akışını sağlar.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8848582a34ba293d15afae15d90e3c95.webp(
Kripto Sektörü Değer Zinciri Proje Genel Görünümü
) GPU arz tarafı
Temsilci projeler arasında Render bulunmaktadır. GPU bulut hesaplama pazarı yalnızca AI model eğitimi ve çıkarımı için değil, aynı zamanda geleneksel render görevleri için de kullanılabilir, bu da tek bir pazar riskini azaltır.
2024 yılında GPU hesaplama gücü talebinin yaklaşık 75 milyar dolar, 2032'de 773 milyar dolara ulaşması bekleniyor, CAGR %33,86.
GPU iterasyonu ile birlikte, birçok atıl GPU, paylaşımlı ağda uzun kuyruk değeri yaratacaktır. Ancak, zincir üzerindeki GPU paylaşımında veri iletim bant genişliği sorunu bulunmaktadır.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53c48daf49a3dbb35c1a2b47e234f180.webp(
) Donanım Bant Genişliği
Meson Network gibi projeleri temsil eder. Ancak paylaşılan bant genişliği sahte bir talep olabilir, coğrafi konumların dağılması yerel depolamadan daha yüksek gecikmelere neden olur.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-250a286e79261e91a0e7ac4941ff5c76.webp(
) verileri
EpiK Protocol, Synesis One, Masa gibi projeleri temsil eder. Web3 veri sağlayıcılarının avantajı daha geniş veri toplama kanallarına sahip olmalarıdır. ZK yönlü projeler, Masa gibi, iyi bir geleceğe sahiptir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8358c377eb2c07467848b3b46dbf1056.webp(
) ZKML
Homomorfik şifreleme teknolojisi kullanarak gizlilik hesaplama ve eğitim gerçekleştirmek. Temsilci projeler arasında Axiom, Risc Zero, Ritual gibi projeler bulunmaktadır.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c8845a5920048e7c821c939e2d8304e7.webp(
) AI uygulamaları
Temel olarak geleneksel blockchain uygulamaları + otomasyon genelleme yeteneği. AI Agent önemli bir yön haline geliyor, temsilci projeler arasında Fetch.AI gibi.
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ed56db6cae1b0206e8e0daa9b1892fd.webp(
) AI kamu blok zinciri
AI modelleri veya ajanları için inşa edilmiş adaptif ağlar, örneğin Tensor, Allora vb. Token ekonomisine dayalı olarak çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir.
![Yeni Başlangıçlar丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c733612f35e5a4a21d8d39a0a77f85b8.webp(
Özet
Derin öğrenme teknolojisi, tüm AI gelişim yönleri olmasa da, zaten pratik uygulama alanlarına sahiptir. Token ekonomisi, AI endüstri zincirinin değerini yeniden şekillendirebilir, blok zinciri teknolojisi güven sorunlarını çözebilir.
GPU paylaşım platformları, kullanılmayan hesaplama gücünü değerlendirerek maliyetleri düşürebilir; ancak bant genişliği sorunları, yalnızca acil olmayan küçük model eğitimleri için uygun olmasını kısıtlamaktadır.
Genel olarak, AI x Crypto birleşimi pratik bir fayda sağlamakta, değer sistemini yeniden şekillendirmekte, güven sorunlarını çözmekte ve kalan değeri keşfetmektedir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b97be5c0fd9efe0b79e2e6fcd4493212.webp(
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.
14 Likes
Reward
14
4
Share
Comment
0/400
MoonMathMagic
· 07-24 20:32
kripto dünyası yine AI'yi övüyor~
View OriginalReply0
ContractSurrender
· 07-24 20:28
Artık enayiler olmadı, piyasa böyle.
View OriginalReply0
LiquidatedAgain
· 07-24 20:23
Yine Hepsi içeride AI olacak, değil mi? Hala az kaybediyor musun?
View OriginalReply0
FundingMartyr
· 07-24 20:08
Teknoloji öncüsü, ancak bilgi işlem gücü hakkında konuşmak zor!
Yapay Zeka ve Kripto Varlıkların Bütünleşmesi: Değer Sistemi ve Sanayi Zinciri Yapısının Yeniden Şekillendirilmesi
AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye
Giriş
Yapay zeka endüstrisi son zamanlarda hızla gelişiyor ve yeni bir sanayi devrimi olarak görülüyor. Büyük modellerin ortaya çıkışı, çeşitli sektörlerde verimliliği önemli ölçüde artırdı, Boston Consulting Group, GPT'nin ABD'de yaklaşık %20'lik bir iş verimliliği artışı sağladığını düşünüyor. Büyük modellerin genelleme yeteneği, yazılımın daha iyi performans göstermesini ve daha geniş modalite desteği sunmasını sağlayan yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak kabul ediliyor. Derin öğrenme teknolojisi, AI endüstrisine dördüncü bir refah dönemi getirdi, bu dalga kripto para endüstrisini de etkiledi.
Bu rapor, AI sektörünün gelişim sürecini, teknoloji sınıflandırmalarını ve derin öğrenmenin sektör üzerindeki etkisini ayrıntılı olarak inceleyecektir. Derin öğrenme içindeki GPU, bulut bilişim, veri kaynakları, kenar cihazları gibi endüstri zincirlerini ve bunların gelişim durumunu ve trendlerini kapsamlı bir şekilde analiz edecektir. Kripto para birimleri ile AI sektörünün ilişkisini özünde ele alacak ve kripto para birimleri ile ilgili AI endüstri zinciri yapısını gözden geçirecektir.
AI sektörünün gelişim tarihi
Yapay zeka endüstrisi 1950'li yıllarda başladı, yapay zeka vizyonunu gerçekleştirmek için akademik çevreler ve sanayi, farklı dönem arka planlarında çeşitli gerçekleştirme yolları geliştirdi.
Modern yapay zeka teknolojisi esas olarak "makine öğrenimi" yöntemini kullanarak makinelerin veriler aracılığıyla sistem performansını iyileştirmesini sağlar. Temel adımlar, verilerin algoritmaya girişi, modelin eğitilmesi, test edilmesi ve otomatik tahmin görevlerinin tamamlanmasıdır.
Makine öğreniminin üç ana akımı vardır: bağlantıcılık, sembolistlik ve davranışçılık; bunlar sırasıyla insan sinir sistemini, düşünceyi ve davranışı taklit eder.
Şu anda sinir ağlarıyla temsil edilen bağlantıcılık, derin öğrenme olarak da bilinen bir alanı dominate ediyor (. Sinir ağları, bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve birden fazla gizli katmandan oluşur, katman sayısı ve nöron ) parametre ( sayısı yeterince fazla olduğunda, karmaşık genel görevleri modelleyebilir. Parametreleri sürekli ayarlayarak, nihayetinde en iyi duruma ulaşmak, işte bu "derin" ifadesinin kökenidir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c50ee5a87373c6cd6c4dc63adc2cf47c.webp(
Derin öğrenme teknolojisi, erken dönem sinir ağlarından, ileri beslemeli sinir ağları, RNN, CNN, GAN'a kadar birçok iterasyon evrimi geçirdi ve en sonunda, GPT gibi modern büyük modellerin kullandığı Transformer teknolojisine ulaştı. Transformer teknolojisi, sinir ağlarının bir evrim yönüdür; dönüştürücü modüller ekleyerek, çok modlu verileri sayısal temsillere kodlayabilir ve ardından sinir ağlarına girdi olarak verebilir, çok modlu işleme gerçekleştirebilir.
Yapay zekanın gelişimi üç teknik dalgadan geçti:
1960'lı yıllarda, sembolist teknolojinin gelişimi ilk dalgayı başlattı ve genel doğal dil işleme ile insan-bilgisayar diyalog sorunlarını çözdü. Bu dönemde uzman sistemler de doğdu.
1997 yılında, IBM'in Deep Blue'nun satranç şampiyonunu yenmesi, AI teknolojisinin ikinci zirvesini işaret etti.
2006 yılında, derin öğrenme kavramı ortaya çıktı ve üçüncü teknik dalgayı başlattı. Derin öğrenme algoritmaları sürekli evrim geçiriyor; RNN, GAN'dan Transformer ve Stable Diffusion'a kadar, bağlantıcılık altın çağını yaşıyor.
Üçüncü dalgada birçok simgesel olay ortaya çıktı:
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0c9bdea33a39a2c07d1f06760ed7e804.webp(
Derin Öğrenme Sanayi Zinciri
Günümüzde büyük dil modelleri esas olarak sinir ağına dayalı derin öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. GPT öncülüğündeki büyük modeller, yeni bir AI dalgasını tetikledi ve piyasalarda veri ve hesaplama gücüne olan talep patladı. Bu bölüm, derin öğrenme algoritmaları endüstri zincirinin bileşenlerini ve gelişim durumunu incelemektedir.
Büyük model eğitimi esasen üç aşamaya ayrılır:
Ön eğitim: En iyi parametreleri bulmak için büyük miktarda veri girişi, en fazla hesap gücü tüketir.
İnce ayar: Az sayıda yüksek kaliteli veri kullanarak eğitim yapın, model kalitesini artırın.
Pekiştirme Öğrenimi: Çıktı kalitesini değerlendirmek için ödül modeli oluşturmak, parametreleri otomatik olarak yinelemek.
Büyük model performansını etkileyen üç ana faktör vardır: parametre sayısı, veri miktarı ve kalitesi, hesaplama gücü. Gerekli hesaplama miktarını tahmin etmek için kullanılabilir deneysel formüller.
Hesaplama gücü esas olarak Nvidia'nın A100, H100 gibi GPU çiplerini kullanır. GPU, Tensor Core modülü aracılığıyla kayan nokta hesaplaması yapar, çipin performansı esas olarak FP16/FP32 hassasiyetinde FLOPS'a bakılarak değerlendirilir.
Büyük modellerin eğitimi, büyük bir hesaplama gücü ve depolama alanı gerektirir. Örneğin, GPT-3'te 1750 milyar parametre ve 1800 milyar Token verisi bulunmakta, bir ön eğitim 584 gün sürmektedir. GPT-4'ün parametreleri ve veri miktarı ise 10 kat artmış, 100 kat daha fazla hesaplama gücü gerektirmektedir.
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-609c5dd6ee0abcec6bf9c118d7741867.webp(
Sanayi zinciri esas olarak şunları içerir:
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f37fb0100218188368f4d31940aab2a3.webp(
Crypto x AI'nin ilişkisi
Blockchain teknolojisi, ZK ile birleşerek merkeziyetsiz ve güvene dayanmayan bir düşünce yapısına dönüşmüştür. Temelde bir değer ağıdır, her işlem token'ın değer dönüşümü temelindedir.
Token ekonomisi, ağa çok boyutlu bir değer kazandırabilir, bu da geleneksel işletme menkul kıymetlerinden çok daha fazladır. Token, herhangi bir yenilik ve fikrin değer kazanmasını sağlar.
AI sektöründe, token ekonomisi endüstri zincirinin her aşamasındaki değeri yeniden şekillendirebilir ve daha fazla katılımı teşvik edebilir. Blockchain teknolojisinin değiştirilemez ve güven gerektirmeyen özellikleri, bazı güven gerektiren AI uygulamalarını da gerçekleştirebilir.
Sonuç olarak, token ekonomisi değer yeniden şekillendirmeyi ve keşfetmeyi teşvik eder, merkeziyetsiz defter güven sorunlarını çözer ve değerin küresel ölçekte yeniden akışını sağlar.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8848582a34ba293d15afae15d90e3c95.webp(
Kripto Sektörü Değer Zinciri Proje Genel Görünümü
) GPU arz tarafı
Temsilci projeler arasında Render bulunmaktadır. GPU bulut hesaplama pazarı yalnızca AI model eğitimi ve çıkarımı için değil, aynı zamanda geleneksel render görevleri için de kullanılabilir, bu da tek bir pazar riskini azaltır.
2024 yılında GPU hesaplama gücü talebinin yaklaşık 75 milyar dolar, 2032'de 773 milyar dolara ulaşması bekleniyor, CAGR %33,86.
GPU iterasyonu ile birlikte, birçok atıl GPU, paylaşımlı ağda uzun kuyruk değeri yaratacaktır. Ancak, zincir üzerindeki GPU paylaşımında veri iletim bant genişliği sorunu bulunmaktadır.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53c48daf49a3dbb35c1a2b47e234f180.webp(
) Donanım Bant Genişliği
Meson Network gibi projeleri temsil eder. Ancak paylaşılan bant genişliği sahte bir talep olabilir, coğrafi konumların dağılması yerel depolamadan daha yüksek gecikmelere neden olur.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-250a286e79261e91a0e7ac4941ff5c76.webp(
) verileri
EpiK Protocol, Synesis One, Masa gibi projeleri temsil eder. Web3 veri sağlayıcılarının avantajı daha geniş veri toplama kanallarına sahip olmalarıdır. ZK yönlü projeler, Masa gibi, iyi bir geleceğe sahiptir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8358c377eb2c07467848b3b46dbf1056.webp(
) ZKML
Homomorfik şifreleme teknolojisi kullanarak gizlilik hesaplama ve eğitim gerçekleştirmek. Temsilci projeler arasında Axiom, Risc Zero, Ritual gibi projeler bulunmaktadır.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c8845a5920048e7c821c939e2d8304e7.webp(
) AI uygulamaları
Temel olarak geleneksel blockchain uygulamaları + otomasyon genelleme yeteneği. AI Agent önemli bir yön haline geliyor, temsilci projeler arasında Fetch.AI gibi.
![Yeni başlayanlar için bilgi丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ed56db6cae1b0206e8e0daa9b1892fd.webp(
) AI kamu blok zinciri
AI modelleri veya ajanları için inşa edilmiş adaptif ağlar, örneğin Tensor, Allora vb. Token ekonomisine dayalı olarak çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir.
![Yeni Başlangıçlar丨AI x Crypto: Sıfırdan Zirveye]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c733612f35e5a4a21d8d39a0a77f85b8.webp(
Özet
Derin öğrenme teknolojisi, tüm AI gelişim yönleri olmasa da, zaten pratik uygulama alanlarına sahiptir. Token ekonomisi, AI endüstri zincirinin değerini yeniden şekillendirebilir, blok zinciri teknolojisi güven sorunlarını çözebilir.
GPU paylaşım platformları, kullanılmayan hesaplama gücünü değerlendirerek maliyetleri düşürebilir; ancak bant genişliği sorunları, yalnızca acil olmayan küçük model eğitimleri için uygun olmasını kısıtlamaktadır.
Genel olarak, AI x Crypto birleşimi pratik bir fayda sağlamakta, değer sistemini yeniden şekillendirmekte, güven sorunlarını çözmekte ve kalan değeri keşfetmektedir.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b97be5c0fd9efe0b79e2e6fcd4493212.webp(