AI ve Blok Zinciri'nin Bütünleşmesi: Web3 ve Yapay Zeka'nın Birleşiminin Geleceği ve Zorluklarını Keşfetmek

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Blok Zinciri teknolojisinin hızlı gelişimi, AI+Crypto'yu yatırımın gözdesi haline getirdi. Blok Zinciri'nin merkezsizleşme, yüksek şeffaflık, düşük enerji tüketimi ve rekabeti engellememe özellikleri, yapay zeka sistemleriyle tamamlayıcı bir yapı oluşturuyor ve bize yeni fırsatlar sunuyor.

Sektör uzmanları, AI ve blok zincirinin birleşik uygulamalarının esasen dört kategoriye ayrıldığını düşünüyor: uygulama katılımcısı, arayüz, kurallar ve hedef. AI'nın Kripto'daki rolü daha çok "uygulama" perspektifinden ele alınmalıdır; bu, hesaplama gücünü, algoritmaları ve verileri optimize etme gibi yönleri içermektedir.

Araştırma kurumları, AI'nın Kripto'daki uygulamalarını temel katman, yürütme katmanı ve uygulama katmanı olarak üçe ayırmaktadır. Her bir katmanda keşfedilmeye değer fırsatlar bulunmaktadır. Örneğin, zkML teknolojisi, sıfır bilgi kanıtları ve blok zinciri ile bir araya gelerek AI ajanlarının davranışları için güvenli, doğrulanabilir ve şeffaf çözümler sunmaktadır. Ayrıca, AI'nın veri işleme, otomatik dApp geliştirme, zincir üzerindeki işlem güvenliği gibi yürütme alanlarında da büyük bir potansiyel sergilediği görülmektedir. Uygulama katmanında, AI destekli ticaret robotları, tahmin analitik araçları ve AMM likidite yönetimi gibi uygulamalar, DeFi alanında önemli rol oynamaktadır.

Bu makale, AI+Crypto alanındaki yatırım yönlerini detaylı bir şekilde inceleyecek, özellikle altyapı katmanı ve uygulama katmanındaki inovasyon ve gelişmelere odaklanacak, orta ve uzun vadeli yatırım stratejileri açısından AI ile Blok Zinciri'nin birleşiminin geleceği ve zorluklarını analiz edecektir.

AI Yarış Alanı Önemli Yönleri

Blok Zinciri, merkeziyetsizlik, şeffaflık, enerji tüketimi ve tekelcilik gibi alanlarda yapay zeka ile keskin bir karşıtlık oluşturuyor. Sektör uzmanları, AI ile blok zincirinin birleşim uygulamalarını 4 ana kategoriye ayırıyor:

1. AI, uygulamadaki bir katılımcı olarak
2. AI uygulama arayüzü olarak
3. Uygulama Kuralları Olarak AI
4. Uygulamanın hedefi olarak AI

Üretkenlik vs üretim ilişkileri açısından bakıldığında, Kripto esas olarak üretim ilişkileri sunar. Üç yönden düşünmek mümkündür:

1. Güç optimizasyonu: Dağıtık ve verimli hesaplama kaynakları sağlayarak, tek nokta arızası riskini azaltır ve genel hesaplama verimliliğini artırır.
2. Optimizasyon algoritması: Algoritmaların veya modellerin açık kaynaklı, paylaşımlı ve yenilikçi olmasını teşvik etmek.
3. Veri Optimizasyonu: Verinin merkeziyetsiz depolanması, katkısı, kullanımı ve güvenli yönetimini sağlamak.

AI+Web3 projeleri, temel katman, yürütme katmanı ve uygulama katmanı olmak üzere üç yönden keşfedilebilir:

• Temel katman: Model eğitimi, veri, merkeziyetsiz hesaplama gücü ve donanım gibi unsurları içerir, zk teknolojisi ile ML teknolojisinin birleşimine odaklanır.
• Uygulama Katmanı: Veri işleme, iletim ve AI ajanı, zkML, FHE gibi model düzeyindeki teknolojileri içerir.
• Uygulama katmanı: AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC ve Meme gibi konulara, ayrıca blok zinciri düzeyinde RAAS, oracle, yardımcı işlemci, UBI gibi konulara odaklanmaktadır.

Bunlar arasında, altyapı seviyesi ve uygulama seviyesi projeleri hızla gelişiyor; örneğin, hesaplama gücü seviyesindeki Io.net, temel model seviyesindeki Flock, Blok Zinciri altyapısı ZeroGravity, AI ajanı Myshell ve uygulama seviyesindeki 0xScope gibi.

Önemli Keşif Yönleri

Bir, zkML yönü

zkML teknolojisi, sıfır bilgi kanıtı ve blok zincirini birleştirerek AI ajanlarının davranışlarını izlemek ve sınırlamak için güvenli, doğrulanabilir ve şeffaf çözümler sunar. Bu, gizliliği korurken AI'nın belirli görevleri yerine getirdiğini doğrulamasına olanak tanır ve akıllı sözleşmeleri daha esnek hale getirerek daha fazla uygulama senaryosuna uyum sağlar.

Tipik projeler şunlardır:

1. Modulus Labs: Çeşitlendirilmiş zkML projeleri, zincir üstü AI uygulama örnekleri inşa ediyor.
2. Giza: Blok üzerinde AI modellerinin dağıtılabileceği bir protokol, blok üzerindeki AI gelişimi için alternatif bir yol sunar.
3. Zkaptcha: Web3'te robot sorunlarına odaklanarak akıllı sözleşmelere doğrulama kodu hizmeti sunar.

İki, Veri İşleme Yönü

Yapay Zeka'nın yürütme katmanındaki atılımları esasen aşağıdaki alanlarda kendini göstermektedir:

1. AI ve blok zinciri verileri analizi: AI teknolojilerini kullanarak blok zinciri verilerini derinlemesine analiz etme, daha fazla içgörü elde etme.
2. AI ve otomasyon dApp geliştirme: Geliştiricilerin akıllı sözleşmeleri hızlı bir şekilde yazmalarına ve hataları otomatik olarak düzeltmelerine yardımcı olmak için AI geliştirme araçları kullanmak.
3. AI ve zincir üzerindeki işlem güvenliği: Blockchain üzerinde AI ajanları dağıtarak, AI uygulamalarının güvenliğini ve güvenilirliğini artırmak.

Proje Örneği: SeQure, AI kullanarak gerçek zamanlı izleme ve analiz yapan bir güvenlik platformudur.

Üç, AI+DeFi yönü

AI ve DeFi'nin birleşimi esas olarak aşağıdaki birkaç alanda kendini göstermektedir:

1. AI destekli ticaret robotu: Hızlı ve doğru bir şekilde ticaret yapar, piyasa verilerini analiz eder.
2. Tahmin Analizi: Pazar trendleri ve potansiyel fiyat hareketleri için güvenilir tahminler sağlar.
3. AMM likidite yönetimi: Likidite aralığını akıllıca ayarlayarak AMM verimliliğini ve kazancını optimize etmek.
4. Tasfiye Koruması ve Borç Pozisyon Yönetimi: Zincir üstü ve zincir dışı verileri birleştirerek akıllı tasfiye koruma stratejileri oluşturmak.
5. Karmaşık DeFi yapılandırılmış ürün tasarımı: Finansal AI modellerine dayalı hazine mekanizması tasarımı, ürünün zekasını ve esnekliğini artırır.

Dört, AI+GameFi yönü

AI'nın GameFi projelerindeki uygulaması esas olarak şunlarda kendini göstermektedir:

1. Oyun stratejisi optimizasyonu: Oyuncu alışkanlıklarını öğrenerek, oyun zorluğu ve stratejisini ayarlamak.
2. Oyun Varlık Kullanım Yönetimi: Oyuncuların oyun içi sanal varlıkları etkili bir şekilde yönetmelerine ve ticaret yapmalarına yardımcı olur.
3. Oyun Etkileşimini Artırma: Akıllı yanıt veren NPC'ler oluşturma, oyun immersion seviyesini yükseltme.

Yatırım Stratejisi Analizi

• Kısa vadeli: Kripto para dünyasında AI'nın en önce uygulanacağı alanlara, örneğin kavramsal AI uygulamaları ve meme'lere odaklanın.
• Orta vadeli: AI Agent ile Intent'in birleşimine ve akıllı sözleşmelerle olan birleşimine odaklanmak.
• Uzun vadeli: AI ve zkML teknolojilerinin birleşimine odaklanmak, bu durumun nihayetinde Kripto alanında derin etkiler yaratabileceği anlamına geliyor.

AI Ajanı, belirli bir alt alan olarak, geniş ölçekli uygulamalara en yakın AI alanı olarak kabul edilmektedir. Anlatım açısından, AI Ajanı seksi ve ateşli bir güzel olarak benzetilebilirken, GPU bulut hesaplama gücü olgun ve ağırbaşlı bir orta yaşlı girişimciye benzetilmektedir, DA katmanındaki AI büyük modeli ise dağınık saçlı bir bilim insanına benzemektedir.