AI+Web3: Kuleler ve Meydanlar

Giriş

Son iki yılda, AI gelişimi sanki hızlandırma butonuna basılmış gibi. Chatgpt'in başlattığı bu dalga, yalnızca üretken yapay zekanın yeni bir dünyasını açmakla kalmadı, aynı zamanda Web3 alanında da büyük dalgalar yarattı.

AI kavramının desteğiyle, Web3 projelerinin finansmanı belirgin şekilde arttı. 2024'ün ilk yarısında 64 Web3+AI projesi finansman sağladı, bunlar arasında yapay zeka tabanlı işletim sistemi Zyber365, A turunda 100 milyon dolarlık en yüksek finansman miktarını gerçekleştirdi.

İkincil piyasa daha da canlı. Verilere göre, sadece bir yıl içinde, AI alanının toplam piyasa değeri 48.5 milyar dolara ulaştı ve 24 saatlik işlem hacmi yaklaşık 8.6 milyar dolar. Ana akım AI teknolojisindeki ilerlemeler belirgin faydalar sağladı, OpenAI'nin Sora metin-video modelinin piyasaya sürülmesinin ardından, AI sektörü ortalama fiyatı %151 oranında arttı. AI etkisi aynı zamanda Meme sektörüne de yayıldı, ilk AI Agent konsepti olan MemeCoin - GOAT hızla popülerlik kazandı ve 1.4 milyar dolar değerlemeye ulaştı, AI Meme dalgasını başlattı.

AI+Web3 üzerine araştırmalar ve tartışmalar da oldukça hararetli. AI+Depin'den AI Memecoin'e, şu anki AI Agent ve AI DAO'ya kadar yeni anlatılar sürekli ortaya çıkıyor.

AI+Web3, bu sıcak para, fırsatlar ve geleceğe dair hayallerle dolu kombinasyon, kaçınılmaz olarak sermaye tarafından eşleştirilen bir evlilik olarak görülüyor. Bu göz alıcı dış görünümün altında, aslında spekülatörlerin sahası mı, yoksa şafağın patlak vermesinin eşiği mi olduğunu ayırt etmekte zorlanıyoruz?

Bu soruyu yanıtlamak için önemli bir düşünce: Karşı tarafın varlığı durumu daha iyi hale getirecek mi? Karşı tarafın modelinden fayda sağlanabilir mi? Bu makale, bu düzeni incelemeye çalışıyor: Web3, AI teknolojisi yığınında nasıl bir rol oynuyor ve AI, Web3'e ne tür yeni bir canlılık katabilir?

AI Yığını Altında Web3'de Ne Fırsatlar Var?

Bu konuyu açmadan önce, AI büyük modelinin teknik yığınını anlamamız gerekiyor:

AI büyük modelinin teknik yığını, veri toplama, ön işleme, eğitim, ince ayar, çıkarım gibi aşamaları içerir. Kısacası, büyük model insan beynine benzer; dünyayı anlamak için büyük miktarda bilgiyi toplamak ve işlemek gerekir. Eğitimden sonra anlama ve tahmin yeteneğine sahip bir model oluşur ve bu model çeşitli özel görevlerde uygulanabilir. AI Ajan ise büyük modelin ileri bir biçimidir; bağımsız olarak görevleri yerine getirebilir ve karmaşık hedefler peşinde koşabilir.

AI'nın çeşitli yığınlardaki sorunlarına yönelik olarak, Web3 şu anda AI modeli süreçlerinin her aşamasını kapsayan çok katmanlı, birbirine bağlı bir ekosistem oluşturmaktadır.

Temel Katman: Hesaplama Gücü ve Verilerin Airbnb'si

Hesaplama Gücü

Yapay zekanın yüksek maliyetlerinden biri, eğitim ve çıkarım için gereken hesaplama gücü ve enerji. Örneğin, Meta'nın LLAMA3'ü için eğitim tamamlamak üzere 30 gün boyunca 16,000 NVIDIA H100 GPU gerekmektedir; donanım yatırımı 400-700 milyon dolar arasında, aylık enerji harcaması ise 20 milyon dolara yakındır.

Web3 projeleri, io.net, Aethir, Akash gibi dağıtık ağlar aracılığıyla AI hesaplama gücü sorununu çözmeye çalışıyor. Mantığı, boşta kalan GPU kaynaklarına sahip bireylerin veya varlıkların merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü katkısında bulunmalarını sağlamak, Uber veya Airbnb benzeri çevrimiçi pazarlar aracılığıyla kaynak kullanımını artırmak ve nihai kullanıcı maliyetlerini düşürmektir.

Bu modelin özellikleri şunlardır:

• Boşta kalan GPU kaynaklarını toplayın: çoğunlukla küçük ve orta ölçekli veri merkezlerinden, kripto madencilik alanlarından ve PoS konsensüs mekanizması altında boşta kalan madencilik donanımlarından gelen fazla hesaplama gücü.

• AI hesaplama gücüne yönelik uzun kuyruk pazarı: çıkarım adımları için daha uygundur ve orta ve küçük hesaplama gücü talep edenler için optimizasyon ve ince ayar senaryoları.

• Merkeziyetsiz mülkiyet: Kaynak sahipleri kontrolü elinde tutar, esnek bir şekilde ayarlayabilir ve gelir elde edebilir.

Veri

Veri, AI'nin temelidir. Mevcut AI veri taleplerinin karşılaştığı ana zorluklar arasında: veri açlığı, kalite gereksinimlerinin artması, gizlilik uyum sorunları, işlem maliyetlerinin yüksekliği gibi konular bulunmaktadır.

Web3 çözümleri esasen şunlarda kendini göstermektedir:

1. Veri toplama: Dağıtık ağlar ve teşvik mekanizmaları aracılığıyla, düşük maliyetle daha değerli kullanıcı verilerine ulaşmak. Örneğin Grass, Vana, PublicAI gibi projeler.

2. Veri ön işleme: Merkeziyetsiz teşvik mekanizmaları kullanarak veri etiketleme gibi görevler gerçekleştirmek. Örneğin, Synesis, Sapien vb.

3. Veri gizliliği ve güvenliği: Hassas verileri korumak için TEE, FHE, ZK gibi gizlilik teknolojilerini kullanma. Örneğin Super Protocol, BasedAI, Reclaim Protocol gibi.

4. Veri Depolama: Yüksek performanslı zincir üstü depolama çözümleri sunar. Örneğin 0g.AI.

Ara Katman: Modelin Eğitimi ve Çıkarımı

Açık kaynaklı model merkeziyetsiz pazar

Web3, merkeziyetsiz açık kaynak model pazarının olasılığını sunar ve tokenleştirme ile geliştirme ekiplerine teşvik sağlar. Bittensor, ORA, Sentient, Spectral Nova gibi projeler.

Doğrulanabilir Akıl Yürütme

AI çıkarımındaki "kara kutu" sorununa karşı, Web3, zincir üzerindeki doğrulama için ZK kanıtları gibi teknikler kullanmayı önerdi. Ana teknikler arasında zkML, opML, TeeML gibi teknolojiler bulunmaktadır.

Uygulama katmanı: AI Ajanı

Mevcut AI gelişim odak noktası model yeteneklerinden AI Agent'a kayıyor. Web3, Agent'a merkeziyetsizlik, soğuk başlangıç gibi avantajlar sağlayabilir. GaiaNet, Theoriq, Virtual Protocol gibi projeler bu alanda keşif yapmaktadır.

Web3'e AI nasıl güç katıyor?

AI'nın Web3 projeleri üzerindeki etkisi belirgindir, başlıca şu birkaç alanda kendini göstermektedir:

AI ve zincir üstü finans

1. Kripto Ekonomi: AI Agent, ödeme, varlık yönetimi gibi kendi kendine zincir üzerinde işlem yapabilir. Virtuals Protocol, Biconomy gibi projeler bu alanda keşif yapmaktadır.

2. Zincir üzerindeki işlem güvenliği: AI, işlem izleme, risk analizi gibi alanlarda kullanılabilir. SeQure, AI destekli Sentinel gibi güvenlik araçları.

AI ve zincir üzeri altyapı

1. Zincir üzerindeki veri analizi: Web3 Analytics, MinMax AI, Kaito gibi projeler, veri toplama ve analiz için AI kullanıyor.

2. Geliştirme ve Denetim: AI, akıllı sözleşme geliştirme, kod denetimi gibi konularda yardımcı olabilir. Clanker, Spectral, Fuzzland gibi projeler.

AI ve Web3 Yeni Anlatısı

1. NFT:AI, üretken NFT'lere yaratıcılık katıyor. Bicasso, Solvo, Nicho gibi projeler.

2. GameFi: AI, oyun içerik üretim verimliliğini artırabilir. Örneğin, AI Hero, Sleepless AI gibi.

3. DAO:AI, topluluk yönetimi, yatırım kararları gibi alanlarda uygulanabilir. Örneğin ai16z.

AI+Web3 birleşiminin anlamı: Kuleler ve Meydanlar

AI ve Web3'ün birleşimi, kule ile meydan arasındaki ilişkiye benzetilebilir. AI, yüksek derecede merkezi bir teknoloji gücünü temsil ederken, Web3, merkeziyetsiz bir meydan ruhunu temsil etmektedir.

AI gelişimi, Web3'e yeni bir dinamizm getiriyor, kullanım engellerini azaltmaya ve daha fazla kullanıcı çekmeye yardımcı oluyor. Aynı zamanda, Web3'ün merkeziyetsiz yapısı, AI'nın merkeziyetçiliğinin getirdiği riskleri hafifletme umudu taşıyor.

Her ikisinin de farklı başlangıç noktaları olsa da, nihai hedefleri insanlığa daha iyi hizmet etmektir. AI+Web3'ün gelecekteki gelişimini görmeyi umuyoruz ve bunun kulelerle meydanların bir arada bulunduğu bir dünya olacağına inanıyoruz.