AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Perspektifi

Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi bir teknoloji devrimine öncülük ediyor. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi, 2023 yılında yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı. Aynı zamanda, Web3, blockchain tabanlı olarak merkeziyetsiz teknolojilerle interneti yeniden şekillendiriyor ve şu anda sektörün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış durumda. Yapay zeka ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı teknoloji dünyasının ilgi odağı haline geldi.

Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorlukları derinlemesine inceleyecek ve ilgili profesyoneller ile yatırımcılara içgörüler sunacaktır.

AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri

AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI endüstrisinin temel unsurları arasında hesaplama gücü, algoritma ve veri bulunmaktadır. Hesaplama gücü açısından, büyük ölçekli hesaplama kaynaklarını elde etmek ve yönetmek maliyetli ve girişimciler için bir zorluk oluşturmaktadır. Algoritmalar açısından, derin öğrenme modellerinin eğitimi büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynağına ihtiyaç duymakta ve modellerin açıklanabilirliği ile dayanıklılığının artırılması gerekmektedir. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitlendirilmiş verileri elde etmek hala zordur, veri gizliliği ve güvenlik sorunları da göz ardı edilemez. Ayrıca, AI modellerinin kara kutu özellikleri, kamuoyunda açıklanabilirlik ve şeffaflık konusundaki endişeleri artırmaktadır.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektörü, veri analizi yeteneklerinin yetersizliği, kullanıcı deneyiminin zayıflığı, akıllı sözleşmelerdeki güvenlik açıkları gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Verimliliği artıran bir araç olarak AI, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. AI, Web3 platformlarının veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini optimize edebilir, kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir, güvenliği ve gizliliği artırabilir.

AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi

Web3, AI'yi destekliyor

Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI talebinin artmasıyla, GPU arzının yetersizliği sektörde bir engel haline geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama hizmeti sağlamaya çalışıyor. Bu projeler, token teşvikleri aracılığıyla kullanıcıların atıl hesaplama güçlerini katkıda bulunmalarını sağlıyor ve AI müşterilerine destek sunuyor. Arz tarafı, esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve çok sayıda GPU'ya sahip işletmeleri içeriyor.

Merkeziyetsiz hesaplama projeleri esasen iki kategoriye ayrılır: AI çıkarımı için ( Render, Akash ) ve AI eğitimi için ( io.net, Gensyn ). AI çıkarımı daha düşük hesaplama gücü gerektirir, merkeziyetsizleştirilmesi daha kolaydır; AI eğitimi ise daha yüksek hesaplama gücü ve bant genişliği gerektirir, bu yüzden gerçekleştirilmesi daha zordur.

Merkeziyetsiz algoritma modeli

Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı kurmayı deniyor. Bu model, birden fazla AI modelini bir araya getirerek, kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli seçip hizmet sunuyor. Tek bir büyük modele kıyasla, bu yaklaşım potansiyel olarak daha fazla çeşitlilik ve esneklik sunuyor.

Merkeziyetsiz veri toplama

Veri, AI eğitiminin anahtarıdır, ancak şu anda çoğu Web2 platformu, AI eğitimi için veri toplamayı yasaklamaktadır. Bazı Web3 projeleri, PublicAI gibi, kullanıcıların AI eğitim verilerini katkıda bulunup doğrulamalarına izin vererek, token teşvikleriyle merkeziyetsiz veri toplamayı gerçekleştirmektedir ve bu sayede token ödülleri kazanmaktadırlar.

Gizlilik Koruma

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, AI'daki gizlilik koruma için yeni bir bakış açısı sunuyor. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarımına olanak tanır. BasedAI gibi projeler, gizliliği korurken AI işlevselliğini gerçekleştirmek için FHE ile LLM'yi birleştirmeyi araştırıyor.

AI, Web3'e destek veriyor

Veri analizi ve tahmini

Pek çok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'leri tahmin etmek için AI grafik algoritmalarını kullanırken, BullBear AI, tarihsel verilere dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai, katılımcıların token ödülleri kazanabileceği AI ile borsa tahmin yarışmaları düzenliyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet

AI, Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini optimize etmek için kullanılmaktadır. Örneğin, Dune AI destekli SQL sorgu işlevini entegre etti, Followin ve IQ.wiki, blockchain ile ilgili içerikleri özetlemek için AI kullanıyor, NFPrompt ise kullanıcılara AI aracılığıyla NFT oluşturmalarına yardımcı oluyor.

AI denetimi akıllı sözleşme

AI, akıllı sözleşme denetiminde de uygulanmaktadır. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel açıkları tanımlamak için makine öğrenimini kullanan AI akıllı sözleşme denetim aracını sunmaktadır.

AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

Merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin gerçek engelleri

Merkeziyetsiz hesaplama, performans, stabilite, kullanılabilirlik gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Merkezi hizmetlerle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz hesaplamanın performansı ve stabilitesi daha düşük olabilir. Ayrıca, merkeziyetsiz hesaplama şu anda esas olarak AI çıkarımı için uygundur ve büyük model eğitimi ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk çekmektedir. Bu, esasen şu sınırlamalara bağlıdır:

1. Büyük model eğitimi yüksek bant genişliği ve istikrar gerektirir.
2. Nvidia NVLink teknolojisi, grafik kartları arasındaki fiziksel mesafeyi sınırlamaktadır.
3. Dağıtık hesaplama gücünün etkili bir hesaplama gücü kümesi oluşturması zordur.

Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama gücünün uygulama senaryoları, AI çıkarımı, küçük ve orta ölçekli model eğitimi ve kenar bilişim gibi alanlar için daha uygun olabilir.

AI+Web3 birleşimi yeterince derin değil

Şu anda birçok AI+Web3 projesi yalnızca yüzeysel bir birleşim sergiliyor ve gerçek bir derin entegrasyon gerçekleştirmiyor. AI uygulamaları genellikle verimlilik artırma düzeyinde kalıyor ve kripto para ile yerel bir entegrasyondan yoksun. Bazı projeler, yalnızca pazarlama amacıyla AI konseptini kullanıyor ve somut bir yenilikten yoksun.

Token ekonomisi tampon görevi görüyor

Ticaret modeli zorluklarıyla karşılaşan bazı AI projeleri, token ekonomisi desteği arayışıyla Web3'e yöneliyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını gerçekten çözmeye yardımcı olup olmadığı ya da sadece kısa vadeli bir kampanya aracı olarak mı kullanıldığı düşünülmeye değerdir.

Özet

AI+Web3 birleşimi, teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e akıllı analiz ve karar verme yetenekleri getirirken, Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz bir altyapı ve yeni teşvik mekanizmaları sağlar. Şu anda birleşim henüz erken aşamalarda ve birçok zorlukla karşı karşıya, ancak uzun vadede bu birleşimin daha akıllı, açık ve adil bir ekonomi ve toplumsal sistem inşa etmesi beklenmektedir.

Gelecekte, AI ile Web3'ün daha derin bir şekilde birleştiği yenilikçi projelerin ortaya çıkmasını bekliyoruz; gerçekten de her iki tarafın sinerjik avantajlarından yararlanarak kullanıcılar ve sektör için somut değerler yaratmak. Aynı zamanda, mevcut heyecana temkinli bir şekilde bakmak da gerekiyor; yenilik peşinde koşarken, gerçek ihtiyaçları karşılamak ve teknolojinin ve uygulamaların sağlıklı gelişimini teşvik etmek önemlidir.