Son iki yılda, AI'nin gelişim hızı belirgin şekilde hızlandı. ChatGPT'nin başlattığı üretken yapay zeka dalgası sadece yeni bir dünyanın kapılarını açmakla kalmadı, aynı zamanda Web3 alanında da dalgalar yarattı.
AI kavramının etkisiyle, kripto pazarındaki finansman faaliyetleri belirgin bir şekilde canlandı. İstatistiklere göre, yalnızca 2024'ün ilk yarısında 64 Web3+AI projesi finansman sağladı; bunlar arasında yapay zeka tabanlı işletim sistemi Zyber365, A turu finansmanında 100 milyon dolarlık en yüksek rekoru kırdı.
İkincil piyasa daha da aktif, kripto agregat web siteleri verileri, sadece bir yıl içinde AI alanının toplam piyasa değerinin 48.5 milyar dolara ulaştığını ve 24 saatlik işlem hacminin 8.6 milyar dolara yaklaştığını gösteriyor. Ana akım AI teknolojisindeki gelişmeler belirgin faydalar sağlıyor, OpenAI'nin Sora metin-video modelinin yayınlanmasının ardından, AI sektöründeki ortalama fiyat %151 arttı. AI etkisi de kripto para çekim sektörüne yayıldı, ilk AI Agent konsepti olan MemeCoin - GOAT hızla popülerlik kazandı ve 1.4 milyar dolarlık bir değerleme elde etti, AI Meme çılgınlığını başlattı.
AI+Web3 ile ilgili araştırma ve tartışmalar da oldukça yoğun, AI+Depin'den AI Memecoin'e, şimdiki AI Agent ve AI DAO'ya kadar yeni kavramlar sürekli ortaya çıkıyor.
AI+Web3 bu sıcak para, fırsatlar ve geleceğe dair hayallerle dolu kombinasyon, kaçınılmaz olarak bir sermaye eşleştirmesi olarak görülüyor. Bu göz alıcı dış görünümün altında spekülatörlerin şenliği mi yoksa yeni bir çağın başlangıcı mı olduğunu ayırt etmekte zorlanıyoruz.
Bu soruyu yanıtlamak için anahtar, her iki tarafın birbirini destekleyip destekleyemeyeceğini düşünmektir. Bu makale, bu yapı üzerine bir inceleme yapmayı amaçlamaktadır: Web3, AI teknoloji yelpazesinin her aşamasında nasıl bir rol oynayabilir, AI ise Web3'e hangi yeni fırsatları sunabilir?
Bölüm 1 AI yığınında Web3'te ne fırsatlar var?
Tartışmaya başlamadan önce, AI büyük modelinin teknoloji yelpazesini anlamamız gerekiyor:
AI büyük modeller insan beynine benzetilebilir, başlangıçta bebek gibi dış dünyadan kütlelerce bilgi toplayarak dünyayı anlamaya ihtiyaç duyar, bu "veri toplama" aşamasıdır. Bilgisayarlar insan duyularına sahip olmadıkları için, eğitim öncesinde etiketlenmemiş bilgilerin kullanılabilir formata dönüştürülmesi için "ön işleme" yapılması gerekir.
Veri girdikten sonra AI, dış dünyayı anlama sürecinde bebeklerin öğrenimine benzer şekilde, "eğitim" aracılığıyla anlama ve tahmin yeteneğine sahip modeller oluşturur. Öğrenme içeriği branşlara ayrıldığında veya iletişim yoluyla geri bildirim alındığında ve düzeltmeler yapıldığında, "ince ayar" aşamasına geçilir.
Çocuklar büyüdüğünde diyaloglarda düşüncelerini anlayabilir ve ifade edebilir, bu da AI büyük modellerinin "mantık yürütme" aşamasına benzer, yeni girdileri tahmin etme ve analiz etme yeteneğine sahiptir. AI, dil yetenekleri aracılığıyla duygularını ifade eder, nesneleri tanımlar ve sorunları çözer, bu da büyük modellerin eğitim sonrası görüntü sınıflandırma, ses tanıma gibi belirli görevlerde uygulanmasına benzer.
AI Ajan, büyük modellerin bir sonraki biçimine daha yakın - bağımsız görevler yerine getirebilen ve karmaşık hedefler peşinde koşabilen, sadece düşünme yeteneğine sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda hafıza, planlama yeteneği olan ve dünyayla etkileşimde bulunmak için araç kullanabilen bir varlıktır.
Şu anda, AI yığınlarının zorluklarına yönelik olarak, Web3, AI model süreçlerinin her aşamasını kapsayan çok katmanlı ve birbiriyle ilişkili bir ekosistem oluşturmaya başlamıştır.
Bir, Temel Katman: Güç ve Verilerin Airbnb'si
Hesaplama Gücü
Şu anda, AI'nın ana maliyetlerinden biri, eğitim ve çıkarım modelleri için gereken hesaplama gücü ve enerji.
Örneğin, Meta'nın LLAMA3'ü eğitimi tamamlamak için 30 gün boyunca 16.000 NVIDIA H100 GPU'ya ihtiyaç duymaktadır. H100 80GB versiyonunun birim fiyatı 30.000-40.000 dolar arasındadır, bu da 400-700 milyon dolar donanım yatırımı gerektirir. Aylık eğitim ayrıca 1,6 milyar kilowatt saat enerji tüketimi gerektirir ve enerji harcaması yaklaşık 20 milyon dolardır.
AI hesaplama gücünü azaltmak için, DePin( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ) Web3'ün AI ile kesiştiği en erken alanlardan biri olmuştur. DePin Ninja veri sitesi, GPU hesaplama gücü paylaşımını temsil eden io.net, Aethir, Akash, Render Network gibi 1400'den fazla projeyi listelemiştir.
Ana mantık şudur: Platform, boşta kalan GPU kaynak sahiplerinin merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü katkısında bulunmalarına izin verir, Uber veya Airbnb benzeri çevrimiçi pazarlar aracılığıyla kaynak kullanımını artırır, nihai kullanıcılar daha düşük maliyetli ve verimli hesaplama kaynakları elde eder; aynı zamanda teminat mekanizması, kurallara uymayanlara yaptırım uygulanmasını garanti eder.
Özellikler şunlardır:
Boşta kalan GPU kaynaklarını toplamak: esasen küçük ve orta ölçekli veri merkezlerinden, kripto madencilik alanlarından gelen fazla hesaplama gücü ve PoS konsensüs mekanizmasına dayalı madencilik donanımları. Bazı projeler, örneğin exolab, yerel cihazlar olan MacBook, iPhone gibi cihazları kullanarak bir çıkarım hesaplama ağı kurmaktadır.
AI hesaplama gücü uzun kuyruk pazarına yönelik:
a. Teknik taraf: Daha uygun çıkarım adımları için. Eğitim, devasa GPU kümelerine dayanırken, çıkarım için GPU performans gereksinimleri daha düşüktür.
b. Talep tarafı: Küçük ve orta ölçekli hesaplama gücü talep edenler, genellikle büyük modellerin optimizasyonu ve ince ayarına odaklanır, bu da dağıtık kullanılmayan hesaplama gücü için doğal bir uyum sağlar.
Merkeziyetsiz mülkiyet: Blockchain teknolojisi, kaynak sahiplerinin kontrolü elinde tutmasını, esnek bir şekilde ayarlama yapmasını ve kazanç elde etmesini sağlar.
Veri
Veri, AI'nin temel taşıdır. Veri olmadan, hesaplama hiçbir anlam ifade etmez, veri kalitesi modelin çıktı kalitesini belirler. Mevcut AI model eğitimi için veri, dil yeteneğini, anlama yeteneğini, değerleri ve insani davranışları belirler. Şu anda, AI'nin veri talep sorunları esasen şunlarda kendini göstermektedir:
Veri açlığı: AI model eğitimi, büyük miktarda veri girişi gerektirir. OpenAI, GPT-4'ü eğitmek için trilyonlarca parametre kullanmaktadır.
Veri kalitesi: AI ve çeşitli endüstrilerin birleşimi ile veri güncelliği, çeşitliliği, uzmanlığı ve sosyal medya gibi yeni veri kaynaklarının duygu analizi gibi talepler artmaktadır.
Gizlilik ve uyum: Ülkeler ve şirketler giderek veri seti taramasını sınırlıyor.
Veri işleme maliyetleri yüksek: Verilerin hacmi büyük, işleme karmaşık. AI şirketleri Ar-Ge maliyetlerinin %30'undan fazlasını temel veri toplama ve işleme için kullanıyor.
Web3 çözümleri esas olarak şunlarda kendini göstermektedir:
Veri toplama: Gerçek katkıda bulunanların değer yaratımına katılmasını sağlamak, dağıtılmış ağlar ve teşvik mekanizmaları aracılığıyla daha özel ve daha değerli verilere düşük maliyetle erişim sağlamak.
Grass: Merkeziyetsiz veri katmanı ve ağ, kullanıcıların düğümleri çalıştırarak bant genişliği katkısı ile gerçek zamanlı verileri yakalamalarını ve ödül kazanmalarını sağlar.
Vana: Veri akış havuzu ( DLP ) kavramını tanıtır, kullanıcılar özel verilerini yükleyebilir ve üçüncü tarafların kullanımına esnek bir şekilde yetki verebilir.
PublicAI: Kullanıcılar X'te #AI或#Web3 etiketini kullanarak ve @PublicAI ile veri toplayabilirler.
Veri ön işleme: AI sektöründeki az sayıda insan faktörü, Web3 merkeziyetsiz teşvik mekanizmaları için uygundur.
Grass ve OpenLayer veri etiketleme aşamasını eklemeyi düşünüyor.
Synesis "Train2earn" kavramını ortaya koydu, yüksek kaliteli etiketlenmiş veriler sağlamak için ödül veriyor.
Sapien, görevleri oyunlaştırarak kullanıcıların puan stake etmesini ve daha fazla puan kazanmalarını sağlar.
Veri gizliliği ve güvenliği: Web3 gizlilik teknolojisinin avantajları, hassas veri eğitimi ve çok taraflı veri işbirliğinde kendini göstermektedir.
Ana gizlilik teknolojileri şunlardır:
Güvenilir Çalıştırma Ortamı(TEE), örneğin Super Protocol
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), örneğin BasedAI, Fhenix.io, Inco Network
Sıfır bilgi teknolojisi ( zk ), Reclaim Protokolü gibi zkTLS teknolojisini kullanır.
Şu anda hala erken aşamalardayız ve yüksek hesaplama maliyetleri gibi zorluklarla karşı karşıyayız.
Veri depolama: Zincir üzerindeki AI verilerinin depolanması ve LLM oluşturma sorununu çözme.
0g.AI: AI yüksek performans ihtiyaçları için tasarlanmış merkezi depolama çözümü, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde yükleme ve indirme desteği sunar, aktarım hızı 5GB/s'ye yakındır.
İkincisi, Ara Yazılım: Model Eğitimi ve Çıkarım
Açık Kaynak Modeli Merkeziyetsiz Pazar
Web3, merkeziyetsiz açık kaynaklı model pazarının mümkün olduğunu öne sürüyor ve tokenleştirme yoluyla ekip için bir miktar token saklıyor, modelin gelecekteki gelir akışının bir kısmını token sahiplerine yönlendiriyor.
Bittensor: Açık kaynak model P2P pazarını kurup, birden fazla "alt ağ" oluşturarak, kaynak sağlayıcıların alt ağ hedeflerini karşılamak için birbirleriyle rekabet ettiği.
ORA: Başlangıç modelinin tanıtılması (IMO) kavramı, AI modeli tokenleştirmek.
Sentient: Merkezi olmayan AGI platformu, AI modellerinin inşasını teşvik eder ve katkıda bulunanları ödüllendirir.
Spektral Nova: AI ve ML modellerinin oluşturulmasına ve uygulanmasına odaklanır.
Doğrulanabilir Çıkarım
AI çıkarımı "kara kutu" sorununa yönelik Web3 standart çözümü, çoklu doğrulayıcıların tekrarlı işlem karşılaştırma sonuçlarıdır, ancak yüksek maliyet zorluğu ile karşı karşıyadır.
Daha umut verici bir çözüm, zincir dışı AI çıkarım hesaplamasına ZK kanıtı uygulamak ve hesaplamayı zincir üzerinde doğrulamaktır. Ana avantajları:
Ölçeklenebilirlik: Büyük miktarda zincir dışı hesaplamaların hızlı onayı.
Gizlilik koruma: Verileri ve model ayrıntılarını koruma.
Güvenmeye gerek yok: merkezi bir tarafın hesaplamayı onaylamasına ihtiyaç yok.
Web2 entegrasyonu: Web3 benimseme oranını artırmaya yardımcı olur.
Mevcut doğrulanabilir teknolojiler şunlardır:
zkML: Sıfır bilgi kanıtları ve makine öğrenimini birleştirir, örneğin Modulus Labs'ın ZKML tabanlı AI kanıtlayıcısı.
opML: ML hesaplama verimliliğini artırmak için iyimser özetleme ilkesini kullanmak.
TeeML: Güvenilir yürütme ortamı kullanarak ML hesaplamalarını güvenli bir şekilde yürütür.
Üç, Uygulama Katmanı: AI Ajanı
Günümüzde AI gelişiminin odak noktası, model yeteneklerinden AI Ajansı'na kayıyor. OpenAI, AI Ajansını şu şekilde tanımlıyor: LLM ile hareket eden, bağımsız anlama, algılama, planlama, hafıza ve araç kullanma yeteneğine sahip, karmaşık görevleri otomatik olarak yerine getirebilen sistem.
Web3, Ajans'a şunları getirebilir:
Merkeziyetsiz
Web3 özellikleri, Agent sistemini daha dağınık ve özerk hale getiriyor, PoS, DPoS gibi mekanizmalar aracılığıyla demokratikleşmeyi teşvik eden teşvik ve ceza mekanizmaları oluşturuyor, örneğin GaiaNet, Theoriq, HajimeAI.
Soğuk Başlatma
Web3, AI Agent projelerinin erken finansman elde etmesine yardımcı oluyor.
Virtual Protocol, AI Ajansı oluşturma ve token ihraç platformu fun.virtuals'ı tanıttı.
Spectral, zincir üzerinde AI Agent varlıklarının ihraç edilmesini destekleyen IAO( İlk Agent Teklifi) taslağını sundu.
Bölüm 2 AI Web3'ü nasıl güçlendiriyor?
AI'nin Web3 projeleri üzerindeki etkisi belirgindir; zincir üstü işlemleri ( optimize ederek, akıllı sözleşme yürütmeleri, likidite optimizasyonu, AI destekli yönetim kararları ) gibi, blok zincirini faydalandırmakta, veri odaklı içgörüler sunmakta, zincir üstü güvenliği artırmakta ve yeni Web3 uygulamaları için bir temel oluşturmaktadır.
Bir, AI ve zincir üstü finans
Yapay Zeka ve Kripto Ekonomi
Coinbase CEO, Base ağında ilk AI'dan AI'ya kripto para işleminin gerçekleştirileceğini duyurdu. AI Ajansı, Base üzerinde USD ile insanlarla, satıcılarla veya diğer AI'larla ticaret yapabilir.
Virtuals Protocol'un Luna'sı, AI Agent'ın kendi başına zincir üzerindeki işlemleri gerçekleştirdiğini gösterdi, AI Agent zincir üzerindeki finansın geleceği olarak görülüyor. Potansiyel senaryolar şunları içeriyor:
Bilgi toplama ve tahmin: Borsa duyuruları, proje bilgileri, kamuoyu riskleri vb. toplayarak, varlık temelini, piyasa durumunu analiz edip değerlendirerek, eğilimleri ve riskleri tahmin etme.
Varlık Yönetimi: Yatırım araçları sunmak, varlık portföyünü optimize etmek, otomatik işlem gerçekleştirmek.
Finansal Deneyim: En hızlı zincir üzeri işlem yöntemini seçin, otomatik çapraz zincir işlemler yapın, gas ücretlerini ayarlayın vb., zincir üzerindeki finansal faaliyetlerin eşiğini ve maliyetini düşürün.
Şu anda, AI Agent cüzdanı Bitte, AI etkileşim protokolü Wayfinder gibi uygulamalar OpenAI model API'sine erişim sağlamaya çalışıyor ve kullanıcıların sohbet arayüzü aracılığıyla Agent'a zincir üzerindeki işlemleri gerçekleştirmesi için komut vermesine olanak tanıyor. Merkeziyetsiz Agent platformu Morpheus, bu tür Agent geliştirmelerini destekliyor, Biconomy ise AI Agent'ın tam cüzdan yetkisine ihtiyaç duymadan swap işlemi gerçekleştirebileceğini gösterdi.
AI ve Zincir Üstü İşlem Güvenliği
AI teknolojisi, zincir üzerindeki işlem güvenliğini ve gizliliğini artırabilir, potansiyel senaryolar şunlardır:
İşlem İzleme: Anormal aktiviteleri gerçek zamanlı olarak izleyin, uyarılar sağlayın.
Risk analizi: Müşteri işlem davranışını analiz etme, riski değerlendirme.
Web3 güvenlik platformu SeQure, AI kullanarak saldırı, dolandırıcılık ve veri sızıntılarını tespit eder, gerçek zamanlı izleme ve uyarılar sunar. Benzer araçlar arasında AI destekli Sentinel de bulunmaktadır.
İkincisi, AI ve zincir üzerindeki altyapı
AI ve Zincir Üzerindeki Veriler
AI teknolojisi zincir üzerindeki veri toplama ve analizinde önemli bir rol oynamaktadır, örneğin:
Web3 Analitiği: AI tabanlı analiz platformu, zincir üzerindeki verileri analiz etmek için makine öğrenimi ve veri madenciliği algoritmalarını kullanır.
MinMax AI: AI tabanlı zincir üzerindeki veri analiz araçları sunar, piyasa fırsatlarını ve trendlerini keşfeder.
Kaito: LLM tabanlı Web3 arama platformu.
Followin: ChatGPT'yi entegre et, farklı platformların bilgilerini birleştir.
AI ayrıca, Upshot'un NFT'ler için doğru fiyatlandırma verileri sağlamak için AI kullandığı gibi oracle'larda da kullanılabilir.
AI ve Geliştirme&Denetim
AI, Web3 geliştirme verimliliğini artırabilir ve programlama engellerini azaltabilir. Potansiyel senaryolar arasında: otomatik kod üretimi, akıllı sözleşme doğrulama testi, DApp dağıtımı ve bakımı, akıllı kod tamamlama, geliştirme sorunlarını yanıtlama vb. bulunmaktadır.
Şu anda Clanker gibi bir tuşla başlatılan token platformları ve Spectral gibi sözleşme geliştirme platformları, akıllı sözleşmelerin tek tuşla oluşturulup dağıtımını sağlıyor.
Denetim açısından, Web3 denetim platformu Fuzzland, kod açıklarını kontrol etmek için AI destekli bir sistem kullanır ve doğal dil açıklamaları sunar.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
15 Likes
Reward
15
4
Share
Comment
0/400
ProposalDetective
· 15h ago
Paranın olması her şeyi yapabilmek demektir.
View OriginalReply0
SelfCustodyIssues
· 20h ago
Kör bir şekilde AI ticareti yapmak, er geç tüm paranızı kaybettirir.
View OriginalReply0
BTCBeliefStation
· 20h ago
ai bölge sıcaklığından faydalanarak saldırıya geçtim
View OriginalReply0
GasWaster
· 20h ago
of... başka bir yapay zeka pump'ı... herkes fomo'ya girdiğinde gas ücretlerinin deli olacağını bahse girerim
AI ve Web3'ün Derinlikte Birleşimi: Altyapıdan Uygulamaya Kadar Tüm Zincir Fırsatlarının Analizi
AI+Web3: Kuleler ve Meydan
Giriş
Son iki yılda, AI'nin gelişim hızı belirgin şekilde hızlandı. ChatGPT'nin başlattığı üretken yapay zeka dalgası sadece yeni bir dünyanın kapılarını açmakla kalmadı, aynı zamanda Web3 alanında da dalgalar yarattı.
AI kavramının etkisiyle, kripto pazarındaki finansman faaliyetleri belirgin bir şekilde canlandı. İstatistiklere göre, yalnızca 2024'ün ilk yarısında 64 Web3+AI projesi finansman sağladı; bunlar arasında yapay zeka tabanlı işletim sistemi Zyber365, A turu finansmanında 100 milyon dolarlık en yüksek rekoru kırdı.
İkincil piyasa daha da aktif, kripto agregat web siteleri verileri, sadece bir yıl içinde AI alanının toplam piyasa değerinin 48.5 milyar dolara ulaştığını ve 24 saatlik işlem hacminin 8.6 milyar dolara yaklaştığını gösteriyor. Ana akım AI teknolojisindeki gelişmeler belirgin faydalar sağlıyor, OpenAI'nin Sora metin-video modelinin yayınlanmasının ardından, AI sektöründeki ortalama fiyat %151 arttı. AI etkisi de kripto para çekim sektörüne yayıldı, ilk AI Agent konsepti olan MemeCoin - GOAT hızla popülerlik kazandı ve 1.4 milyar dolarlık bir değerleme elde etti, AI Meme çılgınlığını başlattı.
AI+Web3 ile ilgili araştırma ve tartışmalar da oldukça yoğun, AI+Depin'den AI Memecoin'e, şimdiki AI Agent ve AI DAO'ya kadar yeni kavramlar sürekli ortaya çıkıyor.
AI+Web3 bu sıcak para, fırsatlar ve geleceğe dair hayallerle dolu kombinasyon, kaçınılmaz olarak bir sermaye eşleştirmesi olarak görülüyor. Bu göz alıcı dış görünümün altında spekülatörlerin şenliği mi yoksa yeni bir çağın başlangıcı mı olduğunu ayırt etmekte zorlanıyoruz.
Bu soruyu yanıtlamak için anahtar, her iki tarafın birbirini destekleyip destekleyemeyeceğini düşünmektir. Bu makale, bu yapı üzerine bir inceleme yapmayı amaçlamaktadır: Web3, AI teknoloji yelpazesinin her aşamasında nasıl bir rol oynayabilir, AI ise Web3'e hangi yeni fırsatları sunabilir?
Bölüm 1 AI yığınında Web3'te ne fırsatlar var?
Tartışmaya başlamadan önce, AI büyük modelinin teknoloji yelpazesini anlamamız gerekiyor:
AI büyük modeller insan beynine benzetilebilir, başlangıçta bebek gibi dış dünyadan kütlelerce bilgi toplayarak dünyayı anlamaya ihtiyaç duyar, bu "veri toplama" aşamasıdır. Bilgisayarlar insan duyularına sahip olmadıkları için, eğitim öncesinde etiketlenmemiş bilgilerin kullanılabilir formata dönüştürülmesi için "ön işleme" yapılması gerekir.
Veri girdikten sonra AI, dış dünyayı anlama sürecinde bebeklerin öğrenimine benzer şekilde, "eğitim" aracılığıyla anlama ve tahmin yeteneğine sahip modeller oluşturur. Öğrenme içeriği branşlara ayrıldığında veya iletişim yoluyla geri bildirim alındığında ve düzeltmeler yapıldığında, "ince ayar" aşamasına geçilir.
Çocuklar büyüdüğünde diyaloglarda düşüncelerini anlayabilir ve ifade edebilir, bu da AI büyük modellerinin "mantık yürütme" aşamasına benzer, yeni girdileri tahmin etme ve analiz etme yeteneğine sahiptir. AI, dil yetenekleri aracılığıyla duygularını ifade eder, nesneleri tanımlar ve sorunları çözer, bu da büyük modellerin eğitim sonrası görüntü sınıflandırma, ses tanıma gibi belirli görevlerde uygulanmasına benzer.
AI Ajan, büyük modellerin bir sonraki biçimine daha yakın - bağımsız görevler yerine getirebilen ve karmaşık hedefler peşinde koşabilen, sadece düşünme yeteneğine sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda hafıza, planlama yeteneği olan ve dünyayla etkileşimde bulunmak için araç kullanabilen bir varlıktır.
Şu anda, AI yığınlarının zorluklarına yönelik olarak, Web3, AI model süreçlerinin her aşamasını kapsayan çok katmanlı ve birbiriyle ilişkili bir ekosistem oluşturmaya başlamıştır.
Bir, Temel Katman: Güç ve Verilerin Airbnb'si
Hesaplama Gücü
Şu anda, AI'nın ana maliyetlerinden biri, eğitim ve çıkarım modelleri için gereken hesaplama gücü ve enerji.
Örneğin, Meta'nın LLAMA3'ü eğitimi tamamlamak için 30 gün boyunca 16.000 NVIDIA H100 GPU'ya ihtiyaç duymaktadır. H100 80GB versiyonunun birim fiyatı 30.000-40.000 dolar arasındadır, bu da 400-700 milyon dolar donanım yatırımı gerektirir. Aylık eğitim ayrıca 1,6 milyar kilowatt saat enerji tüketimi gerektirir ve enerji harcaması yaklaşık 20 milyon dolardır.
AI hesaplama gücünü azaltmak için, DePin( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ) Web3'ün AI ile kesiştiği en erken alanlardan biri olmuştur. DePin Ninja veri sitesi, GPU hesaplama gücü paylaşımını temsil eden io.net, Aethir, Akash, Render Network gibi 1400'den fazla projeyi listelemiştir.
Ana mantık şudur: Platform, boşta kalan GPU kaynak sahiplerinin merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü katkısında bulunmalarına izin verir, Uber veya Airbnb benzeri çevrimiçi pazarlar aracılığıyla kaynak kullanımını artırır, nihai kullanıcılar daha düşük maliyetli ve verimli hesaplama kaynakları elde eder; aynı zamanda teminat mekanizması, kurallara uymayanlara yaptırım uygulanmasını garanti eder.
Özellikler şunlardır:
Boşta kalan GPU kaynaklarını toplamak: esasen küçük ve orta ölçekli veri merkezlerinden, kripto madencilik alanlarından gelen fazla hesaplama gücü ve PoS konsensüs mekanizmasına dayalı madencilik donanımları. Bazı projeler, örneğin exolab, yerel cihazlar olan MacBook, iPhone gibi cihazları kullanarak bir çıkarım hesaplama ağı kurmaktadır.
AI hesaplama gücü uzun kuyruk pazarına yönelik: a. Teknik taraf: Daha uygun çıkarım adımları için. Eğitim, devasa GPU kümelerine dayanırken, çıkarım için GPU performans gereksinimleri daha düşüktür. b. Talep tarafı: Küçük ve orta ölçekli hesaplama gücü talep edenler, genellikle büyük modellerin optimizasyonu ve ince ayarına odaklanır, bu da dağıtık kullanılmayan hesaplama gücü için doğal bir uyum sağlar.
Merkeziyetsiz mülkiyet: Blockchain teknolojisi, kaynak sahiplerinin kontrolü elinde tutmasını, esnek bir şekilde ayarlama yapmasını ve kazanç elde etmesini sağlar.
Veri
Veri, AI'nin temel taşıdır. Veri olmadan, hesaplama hiçbir anlam ifade etmez, veri kalitesi modelin çıktı kalitesini belirler. Mevcut AI model eğitimi için veri, dil yeteneğini, anlama yeteneğini, değerleri ve insani davranışları belirler. Şu anda, AI'nin veri talep sorunları esasen şunlarda kendini göstermektedir:
Veri açlığı: AI model eğitimi, büyük miktarda veri girişi gerektirir. OpenAI, GPT-4'ü eğitmek için trilyonlarca parametre kullanmaktadır.
Veri kalitesi: AI ve çeşitli endüstrilerin birleşimi ile veri güncelliği, çeşitliliği, uzmanlığı ve sosyal medya gibi yeni veri kaynaklarının duygu analizi gibi talepler artmaktadır.
Gizlilik ve uyum: Ülkeler ve şirketler giderek veri seti taramasını sınırlıyor.
Veri işleme maliyetleri yüksek: Verilerin hacmi büyük, işleme karmaşık. AI şirketleri Ar-Ge maliyetlerinin %30'undan fazlasını temel veri toplama ve işleme için kullanıyor.
Web3 çözümleri esas olarak şunlarda kendini göstermektedir:
Veri toplama: Gerçek katkıda bulunanların değer yaratımına katılmasını sağlamak, dağıtılmış ağlar ve teşvik mekanizmaları aracılığıyla daha özel ve daha değerli verilere düşük maliyetle erişim sağlamak.
Veri ön işleme: AI sektöründeki az sayıda insan faktörü, Web3 merkeziyetsiz teşvik mekanizmaları için uygundur.
Veri gizliliği ve güvenliği: Web3 gizlilik teknolojisinin avantajları, hassas veri eğitimi ve çok taraflı veri işbirliğinde kendini göstermektedir.
Ana gizlilik teknolojileri şunlardır:
Şu anda hala erken aşamalardayız ve yüksek hesaplama maliyetleri gibi zorluklarla karşı karşıyayız.
Veri depolama: Zincir üzerindeki AI verilerinin depolanması ve LLM oluşturma sorununu çözme.
İkincisi, Ara Yazılım: Model Eğitimi ve Çıkarım
Açık Kaynak Modeli Merkeziyetsiz Pazar
Web3, merkeziyetsiz açık kaynaklı model pazarının mümkün olduğunu öne sürüyor ve tokenleştirme yoluyla ekip için bir miktar token saklıyor, modelin gelecekteki gelir akışının bir kısmını token sahiplerine yönlendiriyor.
Doğrulanabilir Çıkarım
AI çıkarımı "kara kutu" sorununa yönelik Web3 standart çözümü, çoklu doğrulayıcıların tekrarlı işlem karşılaştırma sonuçlarıdır, ancak yüksek maliyet zorluğu ile karşı karşıyadır.
Daha umut verici bir çözüm, zincir dışı AI çıkarım hesaplamasına ZK kanıtı uygulamak ve hesaplamayı zincir üzerinde doğrulamaktır. Ana avantajları:
Mevcut doğrulanabilir teknolojiler şunlardır:
Üç, Uygulama Katmanı: AI Ajanı
Günümüzde AI gelişiminin odak noktası, model yeteneklerinden AI Ajansı'na kayıyor. OpenAI, AI Ajansını şu şekilde tanımlıyor: LLM ile hareket eden, bağımsız anlama, algılama, planlama, hafıza ve araç kullanma yeteneğine sahip, karmaşık görevleri otomatik olarak yerine getirebilen sistem.
Web3, Ajans'a şunları getirebilir:
Merkeziyetsiz
Web3 özellikleri, Agent sistemini daha dağınık ve özerk hale getiriyor, PoS, DPoS gibi mekanizmalar aracılığıyla demokratikleşmeyi teşvik eden teşvik ve ceza mekanizmaları oluşturuyor, örneğin GaiaNet, Theoriq, HajimeAI.
Soğuk Başlatma
Web3, AI Agent projelerinin erken finansman elde etmesine yardımcı oluyor.
Bölüm 2 AI Web3'ü nasıl güçlendiriyor?
AI'nin Web3 projeleri üzerindeki etkisi belirgindir; zincir üstü işlemleri ( optimize ederek, akıllı sözleşme yürütmeleri, likidite optimizasyonu, AI destekli yönetim kararları ) gibi, blok zincirini faydalandırmakta, veri odaklı içgörüler sunmakta, zincir üstü güvenliği artırmakta ve yeni Web3 uygulamaları için bir temel oluşturmaktadır.
Bir, AI ve zincir üstü finans
Yapay Zeka ve Kripto Ekonomi
Coinbase CEO, Base ağında ilk AI'dan AI'ya kripto para işleminin gerçekleştirileceğini duyurdu. AI Ajansı, Base üzerinde USD ile insanlarla, satıcılarla veya diğer AI'larla ticaret yapabilir.
Virtuals Protocol'un Luna'sı, AI Agent'ın kendi başına zincir üzerindeki işlemleri gerçekleştirdiğini gösterdi, AI Agent zincir üzerindeki finansın geleceği olarak görülüyor. Potansiyel senaryolar şunları içeriyor:
Bilgi toplama ve tahmin: Borsa duyuruları, proje bilgileri, kamuoyu riskleri vb. toplayarak, varlık temelini, piyasa durumunu analiz edip değerlendirerek, eğilimleri ve riskleri tahmin etme.
Varlık Yönetimi: Yatırım araçları sunmak, varlık portföyünü optimize etmek, otomatik işlem gerçekleştirmek.
Finansal Deneyim: En hızlı zincir üzeri işlem yöntemini seçin, otomatik çapraz zincir işlemler yapın, gas ücretlerini ayarlayın vb., zincir üzerindeki finansal faaliyetlerin eşiğini ve maliyetini düşürün.
Şu anda, AI Agent cüzdanı Bitte, AI etkileşim protokolü Wayfinder gibi uygulamalar OpenAI model API'sine erişim sağlamaya çalışıyor ve kullanıcıların sohbet arayüzü aracılığıyla Agent'a zincir üzerindeki işlemleri gerçekleştirmesi için komut vermesine olanak tanıyor. Merkeziyetsiz Agent platformu Morpheus, bu tür Agent geliştirmelerini destekliyor, Biconomy ise AI Agent'ın tam cüzdan yetkisine ihtiyaç duymadan swap işlemi gerçekleştirebileceğini gösterdi.
AI ve Zincir Üstü İşlem Güvenliği
AI teknolojisi, zincir üzerindeki işlem güvenliğini ve gizliliğini artırabilir, potansiyel senaryolar şunlardır:
Web3 güvenlik platformu SeQure, AI kullanarak saldırı, dolandırıcılık ve veri sızıntılarını tespit eder, gerçek zamanlı izleme ve uyarılar sunar. Benzer araçlar arasında AI destekli Sentinel de bulunmaktadır.
İkincisi, AI ve zincir üzerindeki altyapı
AI ve Zincir Üzerindeki Veriler
AI teknolojisi zincir üzerindeki veri toplama ve analizinde önemli bir rol oynamaktadır, örneğin:
AI ayrıca, Upshot'un NFT'ler için doğru fiyatlandırma verileri sağlamak için AI kullandığı gibi oracle'larda da kullanılabilir.
AI ve Geliştirme&Denetim
AI, Web3 geliştirme verimliliğini artırabilir ve programlama engellerini azaltabilir. Potansiyel senaryolar arasında: otomatik kod üretimi, akıllı sözleşme doğrulama testi, DApp dağıtımı ve bakımı, akıllı kod tamamlama, geliştirme sorunlarını yanıtlama vb. bulunmaktadır.
Şu anda Clanker gibi bir tuşla başlatılan token platformları ve Spectral gibi sözleşme geliştirme platformları, akıllı sözleşmelerin tek tuşla oluşturulup dağıtımını sağlıyor.
Denetim açısından, Web3 denetim platformu Fuzzland, kod açıklarını kontrol etmek için AI destekli bir sistem kullanır ve doğal dil açıklamaları sunar.
Üç, AI ve