AI+Web3 gelişim durumu: proje analizi, sınırlamaları ve gelecekteki beklentiler

Birinci Bölüm: AI+Web3 Gelişimi

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi dünya genelinde geniş bir dikkat çekmiştir. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiştir ve çeşitli sektörlerde büyük dönüşüm ve yenilikler sağlamıştır. 2023 yılında yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaşmıştır, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etmiştir.

Web3, yeni bir ağ modeli olarak insanların interneti anlama ve kullanma şekillerini değiştirmektedir. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisi temelinde, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle veri paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Web3'ün temel felsefesi, verileri merkezi kuruluşların elinden kurtarmak, kullanıcılara veri üzerindeki kontrol ve değer paylaşım hakkı vermektir. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış durumda, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler giderek daha fazla insanı çekmektedir.

AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batının dikkatini çeken önemli bir alandır; her ikisini nasıl iyi bir şekilde bir araya getirebileceğimiz keşfedilmeyi gerektiriyor. Bu makalede, AI+Web3'ün gelişim durumuna odaklanılacak, mevcut projelerin durumu ve karşılaşılan sınırlamalar ile zorluklar analiz edilecek; yatırımcılar ve sektör profesyonellerine referans ve içgörü sağlanacaktır.

İkincisi, AI ve Web3'ün etkileşim yolları

AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge tahtasının iki tarafı gibidir; AI, üretkenlik artışı sağlarken, Web3, üretim ilişkilerinde bir değişim getiriyor. Şimdi, iki sektörün karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim ve bu zorlukların çözümünde nasıl birbirlerine yardımcı olabileceklerini tartışalım.

2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI endüstrisinin temeli üç unsura bağlıdır: hesaplama gücü, algoritma ve veri.

1. Hesaplama gücü, geniş ölçekli hesaplama ve işleme yeteneğini ifade eder. AI görevleri, derin sinir ağı modellerinin eğitimi gibi büyük miktarda veri ve karmaşık hesaplamalarla ilgilenir. Yüksek yoğunluklu hesaplama gücü, model eğitimi ve çıkarımını hızlandırarak AI sisteminin performansını ve verimliliğini artırabilir. Son yıllarda, GPU ve özel AI çiplerinin gelişimi, AI endüstrisindeki ilerlemeyi büyük ölçüde teşvik etmiştir.

2. Algoritma, AI sisteminin merkezidir ve geleneksel makine öğrenimi algoritmalarını ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı için son derece önemlidir. Algoritmaların sürekli olarak geliştirilmesi ve yenilik yapılması, sistemin doğruluğunu, dayanıklılığını ve genelleme yeteneğini artırabilir.

3. Veriler, modellerin eğitimi ve optimizasyonu için temeldir. Büyük ölçekli veri örnekleri sayesinde, yapay zeka sistemleri daha doğru ve akıllı modeller öğrenebilir. Zengin veri setleri kapsamlı ve çeşitli bilgiler sunarak, modellerin daha iyi genelleştirilmesine ve gerçek dünya sorunlarının çözülmesine yardımcı olur.

AI bu üç alanda birçok zorlukla karşı karşıya:

Hesaplama gücü açısından, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşıktır, özellikle de yeni kurulan şirketler ve bireysel geliştiriciler için.

Algoritma açısından, derin öğrenmenin büyük veri ve hesaplama kaynaklarına ihtiyacı var, model açıklanabilirliği ve genelleme yeteneği hala geliştirilmeye ihtiyaç duyuyor.

Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitli verileri elde etmek hala bir zorluktur; bazı alanlarda verilere erişim zor olmaktadır. Veri kalitesi, doğruluğu ve gizlilik koruma da önemli hususlardır.

Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunların da acilen çözülmesi gerekiyor.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar 2.2

Web3 sektörü, veri analizi, kullanıcı deneyimi ve akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda gelişim potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, üretkenliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda birçok potansiyel uygulamaya sahiptir:

1. Veri analizi ve tahmin yeteneği: AI, büyük veri kümesinden değerli bilgiler çıkararak daha doğru tahminler ve kararlar verebilir, DeFi gibi alanlarda risk değerlendirmesi ve varlık yönetimi açısından büyük bir anlam taşır.

2. Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmet: AI, kullanıcı verilerini analiz edebilir, kişiselleştirilmiş öneriler ve özel hizmetler sunarak kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırır.

3. Güvenlik ve gizlilik koruması: AI, siber saldırıları tespit etmek, anormal davranışları tanımak ve daha güçlü bir güvenlik sağlamak için kullanılabilir. Aynı zamanda veri gizliliği korumasında da uygulanarak kullanıcıların kişisel bilgilerini korur.

4. Akıllı Sözleşme Denetimi: AI, sözleşme denetimini ve güvenlik açıklarının tespitini otomatikleştirmek için kullanılabilir, sözleşmenin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.

Görülebilir ki, AI birçok açıdan Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorlukları çözmeye yardımcı olabilir ve endüstrinin gelişimini teşvik edebilir.

Üç, AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi

AI+Web3 projeleri iki ana açıdan ele alınmaktadır: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet vermek için kullanmak. Şu anda Io.net, Gensyn, Ritual gibi çeşitli projeler ortaya çıkmaktadır, aşağıda farklı alt alanlar üzerinden mevcut durum ve gelişim durumu analiz edilmektedir.

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesap Gücü

ChatGPT gibi büyük modellerin ortaya çıkmasıyla birlikte, AI'nın hesaplama gücüne olan talebi artmış ve GPU kıtlığına yol açmıştır. Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama projeleri, token teşvikleri ile kullanıcıların atıl GPU hesaplama güçlerini sağlamalarını teşvik ederek AI müşterilerine hesaplama desteği sunmaktadır.

Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içerir. Proje, arz sahiplerini çekmek için token teşvikleri kullanarak, ardından hesaplama gücü ağ hizmetlerini talep tarafına sunarak, atıl hesaplama gücünün arz ve talep eşlemesini gerçekleştirmektedir.

Merkeziyetsiz hesaplama projeleri esasen iki kategoriye ayrılmaktadır: Birincisi AI çıkarımı için kullanılanlardır (, örneğin Render, Akash ); ikincisi ise AI eğitimi için kullanılanlardır (, örneğin io.net, Gensyn ). io.net temsilci olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU sayısına sahip olup, merkeziyetsiz hesaplama projeleri arasında öne çıkmaktadır.

3.1.2 Dağıtık Algoritma Modeli

Merkeziyetsiz algoritma model projeleri olan Bittensor gibi, AI modellerinin güvenli bir şekilde dağıtık olarak eğitilmesini, paylaşılmasını ve kullanılmasını sağlamak için açık ve şeffaf bir ekosistem oluşturmayı umuyor.

Bittensor'da, algoritma modeli sağlayıcıları makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur ve token ödülleri alır. Ağ, en iyi yanıtları sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır. TAO tokenleri, madencilerin algoritma modellerine katkıda bulunmalarını teşvik etmek için kullanılırken, kullanıcıların soru sormak ve görev tamamlamak için token harcaması gerekmektedir.

3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama

AI eğitim verisi temin sorununu çözmek için, bazı projeler Web3 ile birlikte token teşviki sağlayarak merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmektedir. Örneğin, PublicAI kullanıcıların veri sağlayıcı ve doğrulayıcı olarak katılmalarına ve token ödülleri kazanmalarına olanak tanımaktadır.

Diğerleri gibi Ocean, veri tokenizasyonu yoluyla kullanıcı verilerini toplarken, Hivemapper harita verilerini toplar, Dimo ise otomobil verilerini toplar; bu merkeziyetsiz veri toplama projeleri de AI eğitimi için potansiyel bir arz tarafı haline gelebilir.

3.1.4 ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, AI'deki gizlilik koruma ve veri paylaşımı çatışmasını çözmeye yardımcı olabilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modeli eğitimi ve çıkarımı yapmaya olanak tanır.

BasedAI, homomorfik şifreleme (FHE) ile büyük dil modellerini (LLM) entegre etmeyi öneriyor, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için sıfır bilgi büyük dil modeli (ZK-LLM) kullanıyor.

Ayrıca, Cortex gibi projeler, zincir üzerinde AI programlarını çalıştırmayı destekleyerek, GPU'ları kullanarak zincir üzerinde AI modellerini çalıştırarak merkeziyetsiz, değiştirilemez ve şeffaf AI çıkarımını gerçekleştirmektedir.

3.2 AI'nin Web3'e Katkısı

3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmektedir. Örneğin, Pond, değerli tokenleri tahmin etmek için AI grafik algoritmaları kullanırken, BullBear AI fiyat trendlerini tahmin etmektedir. Numerai, AI ile hisse senedi tahmini yarışmaları düzenlemekte, Arkham ise zincir üzerindeki veri analizini AI ile birleştirmektedir.

3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmet

Web3 projeleri, AI entegrasyonu ile kullanıcı deneyimini optimize ediyor. Örneğin, Dune, büyük dil modelleri kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını tanıttı; Followin ve IQ.wiki, içerikleri özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti; NFPrompt, kullanıcıların AI aracılığıyla NFT oluşturmasına olanak tanıyor.

3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme

AI, akıllı sözleşme kodlarını daha verimli ve doğru bir şekilde denetleyebilir, açıkları tespit edebilir. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımlamak için makine öğrenimi teknolojisini kullanan bir AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.

Ayrıca, PAAL'ın kişiselleştirilmiş AI Bot oluşturmasına yardımcı olduğu, Hera'nın AI kullanarak en iyi ticaret yollarını sunduğu gibi projeler de var; AI esasen Web3 gelişimine yardımcı olan bir araç katmanı olarak işlev görüyor.

Dördüncü, AI+Web3 projelerinin sınırlamaları ve mevcut zorluklar

4.1 Merkeziyetsiz hesaplama alanında mevcut engeller

Merkeziyetsiz hesaplama projeleri bazı gerçek sorunlarla karşı karşıya.

1. Performans ve Stabilite: Dağıtık düğümler arasındaki ağ bağlantısında gecikme ve dengesizlik olabilir.

2. Kullanılabilirlik: Talep ve arz dengesine bağlı olarak, kaynak yetersizliği veya talebin karşılanamaması ile sonuçlanabilir.

3. Karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlamaları gerekmektedir, kullanım maliyeti yüksektir.

4. Büyük model eğitiminin zor olması: Büyük model eğitimi, yüksek stabilite ve çoklu kart paralelliği gerektirir, merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanır.

5. Fiziksel mesafe kısıtlaması: NVIDIA NVLink, grafik kartları arasındaki fiziksel mesafeyi kısıtlar, dağınık hesaplama gücünün büyük model eğitimi için küme oluşturması zorlaşır.

Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, esasen AI çıkarımı veya belirli senaryolar için küçük ve orta ölçekli model eğitimine uygulanmaktadır. Gelecekte, kenar hesaplama gibi alanlarda rol oynayabilir.

4.2 AI+Web3'ün birleşimi oldukça kabaca, 1+1>2'yi gerçekleştirmemiştir.

Şu anda AI ve Web3 birleşimi hala yüzeysel.

1. Çoğu proje, yalnızca verimliliği artırmak için AI'yi basit bir şekilde kullanıyor, yerel entegrasyon ve yenilikçi çözümlerden yoksun.

2. Bazı takımlar AI konseptini aşırı pazarlıyor, gerçek uygulama sınırlı.

Gelecekte finans, DAO, tahmin pazarları gibi alanlarda yerel ve anlamlı çözümler yaratmak için daha derinlemesine araştırmalar yapılması gerekmektedir.

4.3 Token ekonomisi, AI projelerinin anlatımında bir tampon maddesi haline geliyor.

Birçok AI+Web3 projesi, kullanıcı katılımını teşvik etmek için token ekonomisini kullanıyor, ancak esas mesele, sadece anlatım veya kısa vadeli değer peşinde koşmak yerine gerçek ihtiyaçları gerçekten çözüp çözmediğidir.

Şu anda çoğu proje henüz pratik aşamaya ulaşmamış durumda, gerçek ihtiyaç senaryolarını gerçekten karşılayacak daha fazla sağlam ve düşünceli takıma ihtiyaç var.

Beş, Özet

AI+Web3 projeleri birçok uygulama örneği sunmaktadır. AI, Web3'e akıllı analiz, tahmin, denetim gibi yetenekler sağlayarak kullanıcı deneyimini artırır. Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunarak AI gelişimini teşvik eder.

AI+Web3 projeleri henüz erken aşamalarda olmasına ve birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, merkezi bağımlılığı azaltma, şeffaflığı artırma gibi avantajlar da sunmaktadır. Gelecekte AI ile Web3'ün derin entegrasyonu, teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar getirecek ve daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistemin inşasına olanak tanıyacaktır.