Web3 ve AI entegrasyonu: Veri odaklılık ve gizlilik hesaplaması, Bilgi İşlem Gücü'nün yeni bir çağını başlatıyor.

Web3, merkeziyetsizlik, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, yapay zeka ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kontrol altındadır ve aynı zamanda bilgi işlem gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşım bilgi işlem gücü ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; örneğin, akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, dolandırıcılık önleyici algoritmalar gibi, ekosistem inşasına yardımcı olur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, gelecek nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve bilgi işlem gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir 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 kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin taşıması zor;
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş durumda ve veri adaları oluşmuştur;
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni merkeziyetsiz veri paradigmasıyla çözebilir.

• Merkeziyetsiz ağlar aracılığıyla, kullanıcılar kullanılmayan ağ kaynaklarını AI şirketlerine satabilir, ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlar;
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirerek verilerin analiz yeteneğini artırmak;
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yenilikçiliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar vardır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işlenmesinin zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve 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 çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamasını da beraberinde getiriyor ki bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kesinlikle sınırlamaktadır.

FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir ve verileri deşifre etmeye gerek kalmadan, ayrıca hesaplama sonuçları açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamaları için sağlam bir koruma sağlar ve GPU Bilgi İşlem Gücü'nün orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.

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

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmayı vurgular.

Bilgi İşlem Gücü devrimi: Merkeziyetsizlik ağındaki AI hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da bilgi işlem gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, tanınmış bir AI modelinin eğitimi büyük bilgi işlem gücü gerektiriyor; bu, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir bilgi işlem gücü kıtlığı yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine de neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, bilgi işlem gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde: ya kendi donanımlarını satın almalı ya da bulut kaynaklarını kiralamalılar; bu nedenle talep üzerine, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmetine acil ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI Bilgi İşlem Gücü ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir Bilgi İşlem Gücü pazarı sunmaktadır. Bilgi İşlem Gücü talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri Bilgi İşlem Gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki Bilgi İşlem Gücü darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz bilgi işlem gücü ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel bilgi işlem gücü ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz Bilgi İşlem Gücü ağı, adil ve şeffaf bir Bilgi İşlem Gücü piyasası sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve Bilgi İşlem Gücü kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz Bilgi İşlem Gücü ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasına ortaklaşa katkıda bulunacak kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN：Web3 ile Edge AI'yi güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın hepsi AI çalıştırma yeteneğine sahip------ işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme, gerçek zamanlı işleme ve kullanıcı gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var --- DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3 yerel Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini bilgi işlem gücü sağlamaya teşvik edebilir, sürdürülebilir bir ekosistem oluşturur.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişmekte ve proje dağıtımı için en iyi kamu zinciri platformlarından biri haline gelmektedir. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlamaktadır. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmakta ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetmektedir.

IMO：AI modelinin yeni paradigma yayınlanması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli kazanç elde etmeleri genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcılar kullanım durumunu takip etmekte zorlanır, bunun yanı sıra kazanç elde etmek de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır ki bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, bu durum modeli piyasa tanınırlığı ve ticari potansiyel açısından kısıtlar.

IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin sonraki süreçte elde ettiği gelirleri paylaşabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin gelirleri paylaşabilmesi için iki ERC standardını birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikleri ve potansiyel değeri bizleri heyecanlandırmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek sanal asistan olarak kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmadan, AI Ajanı 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 bağlantısını yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Hedefi, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturarak, üretken AI teknolojisinden yararlanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektir. Bu platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltabilir, ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platform tarafından özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi çok çeşitli alanlarda uygulamalar yapılabilmektedir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine yoğunlaşılmıştır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü'nün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapının aşamalı olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.