AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkezi olmayan, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim avantajına sahiptir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma opaklığı gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayandığı için, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI'nin gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel motorudur; tıpkı yakıtın bir motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi 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 kullanım modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunları karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş, veri adaları oluşturmuştur.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modellerin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanmadıkları ağı satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürdükten sonra AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, dünya çapındaki çalışanları veri etiketlemeye katılmaları için token teşvikleri ile motive ediyor, küresel uzmanlığı bir araya getiriyor ve verilerin analiz yeteneklerini artırıyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verilerin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işlenmesinin zor olması, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin titiz bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir ve bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini kesinlikle kısıtlamaktadır.

FHE, tamamen homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir; verileri şifrelerini çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmeti açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızdırma riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması

Günümüzdeki AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmayıp, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine de neden olmaktadır.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanımı %40'ın altında kalıyor, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmeti.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan bazı platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama piyasası sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama eşiğini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, cep telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma kapasitesine sahip—işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamaların verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunarken kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blockchain ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu blockchain platformlarından biri haline geldi. Bu kamu blockchain'in yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blockchain üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigmalarının yayınlanması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağlar.

Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir kez AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır; buna gelir elde etmeyi eklemek bile zordur. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği ile karakterizedir, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını garanti altına almaktadır.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri için heyecan duymalıyız.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Agent, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Agent yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme süreçlerini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenebilen sanal asistanlar olarak hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmadan, AI Agent kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantı gibi özellikleri yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve jeneratif AI teknolojisi kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmaktadır. Ses klonlama işlemi sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üstünde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar ele alınmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.