AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Fırsatlar ve Zorluklar

Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. AI, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşümler sağladı. Web3, yeni bir ağ modeli olarak, insanların interneti anlama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. İkisi arasındaki birleşim, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunuyor.

Bu makale AI+Web3'ün gelişim durumunu, aralarındaki karşılıklı ilişkiyi ve mevcut projelerin karşılaştığı sınırlamaları ve zorlukları analiz edecektir. Yatırımcılar ve sektör profesyonellerine değerli bir referans ve içgörü sağlamayı umuyor.

AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri

AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

Yapay zeka endüstrisinin temel unsurları, hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir. Hesaplama gücü açısından, büyük ölçekli hesaplama kaynaklarını elde etmek ve yönetmek maliyetlidir ve bu durum, girişimciler ve bireysel geliştiriciler için özellikle zordur. Algoritma açısından, derin öğrenme modellerinin eğitimi çok sayıda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir ve modellerin açıklanabilirliği ile genelleme yeteneği hala geliştirilmesi gereken alanlardır. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitli verilerin elde edilmesi hala büyük bir zorluktur ve ayrıca veri gizliliği ve güvenlik sorunları da göz önünde bulundurulmalıdır. Ayrıca, yapay zeka modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı da kamuoyunun ilgisini çeken bir konu olmuştur.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektörünün veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda hala büyük bir gelişim potansiyeli var. Verimliliği artırma aracı olarak AI, bu alanlarda birçok potansiyel uygulama senaryosuna sahiptir. Örneğin, AI, Web3 platformlarının veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri iyileştirebilir, güvenliği ve gizliliği güçlendirebilir.

AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi

Web3, AI'yi destekliyor

Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI talebinin patlamasıyla birlikte, GPU sıkıntısı giderek artıyor. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü hizmeti sunmayı denemeye başladı. Bu projeler, token ile kullanıcıları atıl GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik ederek, AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor. Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük şirketlerden oluşuyor.

Şu anda çoğu merkeziyetsiz hesaplama projesi, eğitim yerine AI çıkarımına odaklanıyor. Bunun nedeni, AI eğitiminde veri miktarı ve bant genişliği gereksinimlerinin oldukça yüksek olması ve gerçekleştirilmesinin zor olmasıdır. Öte yandan, AI çıkarımının hesaplama ve bant genişliği gereksinimleri görece daha düşüktür ve uygulanması daha kolaydır.

Merkeziyetsiz algoritma modeli

Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Bu tür platformlar, birden fazla AI modelini bağlayarak, kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli seçip hizmet sunuyor. Tek bir büyük modele kıyasla, bu yaklaşım daha fazla esneklik ve potansiyel sunabilir.

Merkeziyetsiz veri toplama

Büyük Web2 platformlarının verilere olan tekelci yaklaşımı, AI'nın gelişimini engellemektedir. Bazı Web3 projeleri, PublicAI gibi merkeziyetsiz veri toplama sağlamak için token teşvikleri kullanmaktadır. Kullanıcılar değerli içerikler sunarak veya veri kalitesini doğrulayarak token ödülleri kazanabilirler.

ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur

Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken veri doğrulamasını sağlamaya yardımcı olabilir ve AI alanında gizlilik koruma ile veri paylaşımı arasındaki çelişkiyi çözmeye yardımcı olur. BasedAI gibi bazı projeler, ZK teknolojisini AI model eğitimi ve çıkarımında uygulamayı araştırmaktadır.

AI ile Web3'ü destekliyor

Veri analizi ve tahmini

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI araçlarını geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'leri tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanırken, BullBear AI tarihsel verilere dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet

Bazı Web3 platformları, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegre etmektedir; örneğin, Dune'un Wand aracı doğal dil kullanarak SQL sorguları oluşturabilir. Followin ve IQ.wiki gibi içerik platformları da içerik özetleme için AI entegre etmektedir.

AI denetimi akıllı sözleşme

AI, akıllı sözleşme kodlarındaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tespit etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, 0x0.ai, makine öğrenimi teknolojisini kullanarak kodlardaki potansiyel sorunları tespit eden AI tabanlı akıllı sözleşme denetim hizmetleri sunmaktadır.

AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

Merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller

Merkezi olmayan hesaplama hizmetlerine kıyasla, merkeziyetsiz hesaplamanın performans, istikrar ve kullanılabilirlik açısından hala eksiklikleri vardır. Kullanıcılar için giriş engeli de görece yüksek. Şu anda merkeziyetsiz hesaplama esas olarak AI çıkarımında kullanılmakta olup, eğitimde değil, esasen şu kısıtlamalardan etkilenmektedir:

1. AI eğitimi büyük miktarda veri ve bant genişliği gerektirir, merkeziyetsizlik bu gereksinimi karşılamakta zorluk çeker.
2. Büyük model eğitimi, çoklu kartların paralel çalışmasını gerektirir ve NVIDIA'nın NVLink'i, grafik kartları arasındaki fiziksel mesafeyi sınırlar.
3. Büyük model eğitiminin istikrar için yüksek gereksinimleri vardır, bir kez kesildiğinde büyük kayıplara neden olacaktır.

AI+Web3 birleşimi hala yüzeysel.

Şu anda çoğu AI+Web3 projesi yalnızca AI'yi yüzeysel olarak kullanıyor, gerçek derin entegrasyonu başaramıyor:

1. Birçok projenin AI uygulamaları ile Web2 arasında esasen bir fark yoktur.
2. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI konseptini kullanıyor, gerçek yenilik sınırlıdır.

token ekonomisi bir tampon maddesi haline geliyor

Bazı AI projeleri, iş modeli belirsiz olduğu için Web3 anlatımı ve token ekonomisini birleştirmeyi seçiyor. Ancak, token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığı daha fazla doğrulama gerektiriyor.

Özet

AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e daha verimli ve akıllı uygulama senaryoları getirebilirken, Web3'ün merkeziyetsiz özellikleri de AI gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hâlâ erken aşamalarda ve birçok zorlukla karşı karşıya olsalar da, bu ikilinin birleşimi, daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistem inşa etme umudu taşımaktadır. Gelecekte, gerçek ihtiyaçları karşılayan birleşik uygulamaları keşfetmek için daha fazla somut fikre sahip ekipler gerekmektedir.