AI Veri Yarışmasının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi

Küresel olarak en iyi temel modelleri inşa etme yarışında, hesaplama gücü ve model mimarisi elbette önemlidir, ancak gerçek koruma hendeği eğitim verisidir. Bu ay AI dünyasında en dikkat çekici olay, Meta'nın gücünü sergileyerek çoğunluğunu Çinli araştırmacıların oluşturduğu lüks bir AI ekibi kurması oldu. Ekibin lideri, sadece 28 yaşında olan ve Scale AI'yi kuran Alexander Wang. Scale AI şu anda 29 milyar dolar değerinde olup, ABD ordusu, OpenAI, Anthropic ve Meta dahil olmak üzere birçok AI devine veri hizmeti sunmaktadır.

Scale AI'nin birçok unicorn arasında öne çıkmasının anahtarı, verinin AI endüstrisindeki önemini erken keşfetmesidir. Hesaplama gücü, model ve veri, AI modellerinin üç temel direğidir. Eğer büyük modeli bir insana benzetirsek, model beden, hesaplama gücü gıda ve veri ise bilgi ve bilgidir.

LLM'nin hızlı gelişimi ile birlikte sektördeki odak, modellerden giderek hesaplama gücüne kaydı. Artık çoğu model, çerçeve olarak transformer'ı benimsemiş durumda. Büyük şirketler ya kendi süper bilgisayar kümelerini kuruyor ya da bulut hizmeti sağlayıcıları ile uzun vadeli sözleşmeler imzalıyor. Hesaplama gücünün temel ihtiyaçları çözüldükten sonra, verinin önemi giderek artıyor.

Scale AI yalnızca mevcut verilerin madenciliği ile ilgilenmekle kalmıyor, aynı zamanda daha uzun vadeli veri üretim işine de odaklanıyor. Şirket, AI modellerine daha kaliteli eğitim verileri sağlamak için farklı alanlarda insan uzman ekipleriyle iş birliği yapmayı deniyor.

Model eğitimi, ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır. Ön eğitim, bebeğin konuşmayı öğrenme sürecine benzer; bu aşamada internetten toplanan metinler, kodlar gibi büyük miktarda bilgiye ihtiyaç vardır. İnce ayar ise okul eğitimine benzer ve belirli bir hedef ve yönü vardır. Buna karşılık, gereken veriler de iki sınıfa ayrılır: birincisi, fazla işlenmeye ihtiyaç duymayan büyük veri yığınları, ikincisi ise modelin belirli yeteneklerini geliştirmek için titizlikle tasarlanmış ve seçilmiş verilerdir.

Model yeteneklerinin daha da artmasıyla, çeşitli daha ince ve uzmanlaşmış eğitim verileri model yeteneklerinin ana etki faktörü haline gelecektir. Uzun vadede, AI verileri de bir karlılık etkisi olan bir alan olacaktır; ön çalışma birikimi ile veri varlıkları bileşik faiz kapasitesine sahip olacak ve daha eski oldukça daha değerli hale gelecektir.

Web3 DataFi: AI verileri için ideal toprak

Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3'ün AI veri alanında doğal avantajları vardır ve bu nedenle DataFi adlı yeni bir kavram ortaya çıkmıştır. Web3 DataFi'nin avantajları esas olarak aşağıdaki birkaç alanda kendini göstermektedir:

1. Akıllı sözleşmeler veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini sağlar.
2. Dağıtık mimari, dünyanın en uygun iş gücünü çekiyor.
3. Belirgin blok zinciri teşvik ve hesaplaşma mekanizması
4. Verimli, açık bir tek durak veri piyasası inşa etmek

Sıradan kullanıcılar için DataFi, katılmanın en kolay yolu olan merkeziyetsiz bir AI projesidir. Kullanıcıların pahalı donanım yatırımı veya uzman teknik bilgiye ihtiyaçları yoktur, yalnızca verileri sağlamak, model çıktısını değerlendirmek gibi basit görevler aracılığıyla katılabilirler.

Web3 DataFi'nin Potansiyel Projeleri

Şu anda, birden fazla DataFi projesi önemli bir finansman sağlamış durumda ve büyük bir potansiyel sergiliyor:

1. Sahara AI: Merkeziyetsiz AI altyapısı ve ticaret piyasası oluşturmayı amaçlıyor.
2. Yupp: AI model geri bildirim platformu, kullanıcılar farklı modellerin çıktı kalitesini değerlendirebilir.
3. Vana: Kullanıcı kişisel verilerini paraya çevrilebilir dijital varlıklara dönüştürme
4. Chainbase: Zincir üzerindeki verilere odaklanarak 200'den fazla blok zincirini kapsar.
5. Sapien: İnsan bilgisini yüksek kaliteli AI eğitim verisine dönüştürmek
6. Prisma X: Robot açık koordinasyon katmanı, fiziksel veri toplama üzerine odaklanıyor.
7. Masa: Bittensor ekosisteminin önde gelen alt ağ projesi, gerçek zamanlı veri erişimi sağlar.
8. Irys: Programlanabilir veri depolama ve hesaplamaya odaklanır
9. ORO: Sıradan insanların AI katkısına katılmasını sağlamak
10. Gata: Merkeziyetsiz veri katmanı, çeşitli veri toplama ve işleme araçları sunar.

Bu projelerin mevcutta yüksek bir engeli olmasa da, platform avantajı kullanıcılar ve ekosistem bağlılığının birikimi ile hızla oluşacaktır. Erken aşamada, yeterli kullanıcı çekmek için teşvik önlemleri ve kullanıcı deneyimine odaklanılmalıdır. Aynı zamanda, proje sahipleri insan gücünü nasıl yöneteceklerini ve veri kalitesini nasıl güvence altına alacaklarını düşünmelidir, kötü paranın iyi parayı dışlaması durumunun önüne geçilmelidir.

Ayrıca, şeffaflığın artırılması ve merkeziyetsizleşme sürecinin hızlandırılması, bu projelerin karşılaştığı önemli zorluklardır. DataFi'nin geniş çapta benimsenmesi, hem bireysel kullanıcıları hem de ana akım işletme müşterilerini çekmeyi gerektirir, böylece tam bir ekosistem kapalı döngüsü oluşturulur.

DataFi, insan zekasının uzun süre boyunca makine zekasını geliştirme sürecini temsil ederken, akıllı sözleşmeler aracılığıyla insan emeğinin kazancını güvence altına alır. AI dönemine büyük bir heyecanla yaklaşan ve blockchain ideallerini koruyanlar için, DataFi'ye katılmak kesinlikle bir trendi takip etmenin akıllıca bir seçeneğidir.