AI ve Web3'ün Birleşimi: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde devrim ve yenilikler getirdi. Aynı zamanda, Web3 yeni bir ağ modeli olarak, interneti anlama ve kullanma şeklimizi değiştiriyor. Bu makale, yapay zeka ile Web3'ün birleşiminin gelişim durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorlukları inceleyecektir.

1. AI ve Web3'ün Gelişim Durumu

AI sektörünün 2023 yılı pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaşırken, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi devler ortaya çıkıyor. Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşırken, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe geliyor. AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı'nın ilgi odağı haline geldi.

İki, AI ve Web3 Etkileşim Yöntemleri

2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI'nin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.

1. Hesaplama gücü açısından: Büyük ölçekli hesaplama gücü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık olup, yeni girişimler ve bireysel geliştiriciler için bir zorluk teşkil etmektedir.

2. Algoritma açısından: Derin öğrenme, büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar, modelin yorumlanabilirliği ve genelleme yeteneği hala sorunlar barındırmaktadır.

3. Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli veri elde etmek zor, veri kalitesi ve gizlilik koruma da zorluklar.

Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, iş modeli belirsizlikleri gibi sorunlar da acilen çözülmelidir.

2.2 Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar

Web3'ün veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda geliştirme potansiyeli bulunmaktadır. AI, üretkenliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda potansiyel uygulama fırsatlarına sahiptir.

Üçüncü Bölüm, AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesap Gücü

AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU arzı yetersiz kaldı. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya çalışıyor. Bu projeler, kullanıcıları boşta duran GPU hesaplama gücünü sağlamaları için token ile teşvik ediyor ve AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor.

Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içerir. Projeler, AI çıkarımı ve AI eğitimi için iki kategoriye ayrılmıştır.

3.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Modeli

Bittensor gibi bazı projeler, merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı kurmayı, farklı AI modellerini bağlamayı ve kullanıcılara daha çeşitli seçenekler sunmayı deniyor.

3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama

PublicAI gibi projeler, token teşvikleri aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirir ve AI eğitimi için veri desteği sağlar.

3.1.4 ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur

BasedAI gibi projeler, AI uygulamalarındaki kullanıcı gizliliğini korumak için sıfır bilgi kanıtı teknolojisini kullanıyor.

3.2 AI, Web3'e destek oluyor

3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, Pond, BullBear AI gibi veri analizi ve tahminleri sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmektedir.

3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler

Dune, Followin gibi platformlar, kişiselleştirilmiş içerik önerileri ve arama hizmetleri sunmak için AI entegrasyonu sağlamaktadır.

3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme

0x0.ai gibi projeler, akıllı sözleşme kodunu denetlemek için AI teknolojisini kullanarak güvenliği artırıyor.

Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

4.1 Merkeziyetsiz hesaplama ile karşılaşılan gerçek engeller

Dağıtık hesaplama, performans, istikrar, kullanılabilirlik ve karmaşıklık açısından dezavantajlara sahiptir. Şu anda esas olarak AI çıkarımı ile sınırlıdır, eğitim ile değil, nedeni şudur:

1. AI eğitimi büyük miktarda veri ve bant genişliği gerektirir, gerçekleştirilmesi zordur.
2. Büyük model eğitimi yüksek stabilite gerektirir, kesinti maliyeti yüksektir.
3. Birden fazla kartın paralel çalışması fiziksel mesafe ile sınırlıdır, dağıtılmış hesaplama gücü kümeler oluşturmakta zorluk çeker.

4.2 AI+Web3 birleşimi oldukça kaba

Birçok proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, kripto para ile derin entegrasyon sağlamıyor. Bazı ekipler yalnızca pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, yenilikçilik eksik.

4.3 Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tamponu haline geliyor.

Bazı projeler, finansman zorluklarını aşmak için Web3 anlatımını ve token ekonomisini birleştiriyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını gerçekten çözüp çözmeyeceği henüz gözlemlenmesi gereken bir durum.

Beş, Özet

AI+Web3 entegrasyonu, teknolojik yenilik ve ekonomik gelişim için yeni olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3 de AI gelişimine yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hala erken aşamalarda olmamıza ve birçok zorlukla karşılaşmamıza rağmen, AI'nın akıllı analizi ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerini birleştirerek, gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistemin inşa edilmesi beklenmektedir.