AI Alanındaki Entegrasyon Eğilimleri: Web2 ve Web3'ün Kesişimi

Son zamanlarda yapay zeka alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde ilginç bir evrim mantığı keşfettim: Web2 AI, merkeziyetten dağıtık sisteme doğru bir geçiş yaparken, Web3 AI ise kavramsal doğrulama aşamasından pratikliğe geçiyor. Bu iki yön hızla birleşiyor.

Web2 AI'nin en son gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve daha kullanışlı hale geldiğini gösteriyor. Örneğin, çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, aynı zamanda akıllı telefonlara, kenar aygıtlarına ve hatta nesnelerin interneti terminallerine dağıtılabileceğini göstermektedir. Aynı zamanda, bazı AI asistanları, AI'lar arasında iletişim sağlamak için çoklu akıllı ajan iletişim protokolleri kullanarak, AI'nın bireysel zekadan küme işbirliğine geçiş yaptığını gösteriyor.

Bu gelişim trendi yeni bir sorunu gündeme getiriyor: AI'nin taşıyıcısı yüksek derecede dağıtık hale geldiğinde, bu dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve karar güvenilirliğini nasıl sağlayabiliriz? Bu talep zinciri şu şekilde özetlenebilir: Teknolojik ilerleme (model hafifletme) → Dağıtım şeklinin değişmesi (dağıtık taşıyıcı) → Yeni taleplerin ortaya çıkması (merkeziyetsiz doğrulama).

Bu arada, Web3 AI'nin evrim yolu da değişiyor. Erken dönem AI Agent projeleri genellikle MEME özelliklerine odaklanırken, son zamanlarda piyasa daha temel AI altyapı sistemik inşasına yönelmeye başladı. Çeşitli projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi işlevsel alanlarda uzmanlaşmış bir bölünme gerçekleştirmeye başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeye odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağları kuruyor, diğerleri ise federatif öğrenme ve kenar hesaplama konularında çalışmalara hız veriyor.

Bu arz mantığı şu şekilde özetlenebilir: MEME spekülasyonunun soğuması (balonun temizlenmesi) → Altyapı talebinin ortaya çıkması (zorunlu ihtiyaç sürüklüyor) → Uzmanlaşmış iş bölümü (verimlilik optimizasyonu) → Ekosistem iş birliği etkisi (ağ değeri).

Dikkate değer bir nokta, Web2 AI talebinin "kısa tarafının" giderek Web3 AI'nın sunabileceği "uzun tarafla" yakınlaştığıdır. Web2 AI teknik olarak giderek olgunlaşmakta, ancak ekonomik teşvikler ve yönetişim mekanizmalarından yoksundur; Web3 AI ekonomik modelde yenilik yaparken, teknik gerçekleştirme açısından nispeten geridedir. İki tarafın entegrasyonu, tam olarak karşılıklı avantajları tamamlayabilir.

Bu entegrasyon, zincir dışı "verimli hesaplama" ve zincir içi "hızlı doğrulama" ile AI'nın yeni bir birleşik paradigmaya yol açıyor. Bu paradigmada, AI artık sadece bir araç değil, ekonomik kimliğe sahip bir katılımcı haline geliyor. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların merkezi zincir dışı olacak, ancak yine de hafif bir doğrulama ağına ihtiyaç duyulacak.

Bu kombinasyon, hem zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hafif zincir içi doğrulamayı kullanarak güvenilirlik ve şeffaflık sağlar. Bu yeni paradigma, gelecekteki AI gelişiminin önemli bir yönü haline gelebilir.