AI ve Web3'ün Birleşimi: Mevcut Durum Analizi ve Gelecek Beklentileri

I. Giriş

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırmıştır. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiştir ve bu da her sektörde büyük dönüşüm ve yenilikler getirmiştir. Web3, yeni bir ağ modeli olarak, interneti algılama ve kullanım biçimimizi değiştirmektedir.

AI sektörünün 2023 yılı pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi devler hızla yükseliyor. Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler ardı ardına ortaya çıkıyor. AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batıdaki geliştiriciler ve VC'lerin ilgi odağı haline geldi.

Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumunu, potansiyel değerini ve etkilerini inceleyecektir. Mevcut projelerin durumunu, karşılaştıkları sınırlamaları ve zorlukları analiz ederek yatırımcılara ve sektör profesyonellerine içgörüler sunacağız.

İki, AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri

2.1 AI endüstrisinin karşılaştığı zorluklar

AI sektörünün temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.

1. Hesaplama gücü: AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek maliyetlidir. Yeni girişimler ve bireysel geliştiriciler için özellikle zordur.

2. Algoritma: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etti fakat hala sorunlar mevcut. Eğitim için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, modelin açıklanabilirliği yetersizdir, sağlamlık ve genelleme yeteneği artırılmalıdır.

3. Veri: Yüksek kaliteli, çeşitli verilerin elde edilmesi zor. Bazı alanlarda veriler elde edilmesi güç, veri kalitesi ve etiketleme de sorun. Veri gizliliğinin ve güvenliğinin korunması da önemli bir husustur.

Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığının yetersiz olması, iş modelinin belirsizliği gibi sorunların da acilen çözülmesi gerekmektedir.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar 2.2

Web3 sektörü, veri analizi, kullanıcı deneyimi ve akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda hala geliştirme alanları bulundurmaktadır. Yapay zeka, bu alanlarda verimliliği artırmanın bir aracı olarak büyük bir potansiyele sahiptir.

Üç, AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI talebinin patlamasıyla, GPU arzı yetersiz kalıyor. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz hesaplama hizmeti sağlamak için token teşvikleri ile denemeler yapıyor.

Bu tür projeler, kullanıcıların atıl GPU hesaplama gücünü sağlamaları için token teşvikleri aracılığıyla AI müşterilerine hesaplama desteği sunar. Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içerir.

Proje esasen iki kategoriye ayrılmaktadır: birincisi AI çıkarımı için (, örneğin Render, Akash ); ikincisi ise AI eğitimi için (, örneğin io.net, Gensyn ). Temel fark, hesaplama gücü gereksinimlerinin farklı olmasıdır.

io.net, temsilci bir proje olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU sayısına sahip olup, Render ve Filecoin hesaplama gücünü entegre etmiştir ve ekosistem sürekli gelişmektedir.

3.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Modeli

Bittensor örneğinde olduğu gibi, algoritma modelinin arz tarafı makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur ve token ödülleri kazanır. Ağ, en iyi yanıtı sağlamak için konsensüs mekanizmasını kullanır. TAO tokeni, madencileri algoritma modellerini katkıda bulunmaya teşvik etmek ve kullanıcıların kullanım ücretlerini ödemesi için kullanılır.

3.1.3 Merkezi Olmayan Veri Toplama

Token teşvikleri ile merkeziyetsiz veri toplama sağlamak. Örneğin, PublicAI kullanıcıların sosyal medya üzerinde AI verilerini toplamasına ve token ödülleri kazanmasına olanak tanır. Ocean, veri tokenizasyonu aracılığıyla kullanıcı verilerini AI hizmeti için toplar.

3.1.4 ZK kullanıcı gizliliğini AI'da koruyor

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulamasını sağlamaktadır. ZKML, orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. BasedAI, veri gizliliğini korumak için FHE'yi LLM ile entegre etmeyi önermektedir.

3.2 AI'nin Web3'e Desteği

3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre ediyor. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor, BullBear AI fiyat hareketlerini tahmin ediyor, Numerai ise AI ile borsa tahmin yarışmaları düzenliyor.

3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler

Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegrasyonu yapıyor. Örneğin, Dune, AI ile SQL sorgusu oluşturmak için Wand aracını tanıttı, Followin ve IQ.wiki, içerik özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti, NFPrompt ise yaratım maliyetlerini azaltmak için AI ile NFT oluşturuyor.

3.2.3 AI denetim akıllı sözleşme

Yapay zeka, akıllı sözleşme kodu açıklarını daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlayabilir. Örneğin, 0x0.ai, potansiyel sorunları tanımlamak için makine öğrenimi kullanan bir AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.

Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

4.1 Merkeziyetsiz hesaplama ile karşılaşılan gerçek engeller

1. Performans ve stabilite merkeziyetsiz hesaplama ürünleri kadar iyi olmayabilir.
2. Kullanılabilirlik, arz ve talep eşleşme derecesinden etkilenir
3. Teknik karmaşıklık yüksek, kullanıcı kullanım eşiği yüksek
4. Şu anda esas olarak AI çıkarımı ile sınırlıdır, büyük ölçekli AI eğitimi yapmak zordur.

Sebep analizi:

• AI eğitimi büyük veri miktarı ve bant genişliği gerektirir, merkeziyetsizlik bunu karşılamakta zorluk çeker.
• Büyük model eğitimi yüksek istikrar gerektirir, kesinti maliyeti yüksektir.
• NVIDIA NVLink çoklu kart iletişimi avantajları belirgindir, merkeziyetsizlik zor sağlanıyor.

4.2 AI+Web3 birleşimi oldukça kaba

1. Çoğu proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, derin bir entegrasyon sağlamıyor.
2. Birçok ekip, pazarlama düzeyinde yalnızca AI kavramını kullanıyor, yenilik yetersiz.

4.3 Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının bir tamponu haline geliyor.

1. Bazı projeler, kullanıcı katılımını teşvik etmek için Web3 anlatımı ve token ekonomisini kullanıyor.
2. Token ekonomisi, AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını gerçekten çözmeye değer mi, tartışmaya açıktır.
3. Çoğu proje henüz uygulanabilir aşamaya ulaşmadı.

Beş, Özet

AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir; Web3'ün merkeziyetsiz yapısı da AI gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda projelerin hala erken aşamalarda olduğu ve birçok zorlukla karşılaştığı doğru, ancak merkeziyetsizlik, şeffaflık gibi avantajlar da getirmektedir.

Gelecekte, AI + Web3 birleşiminin daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmesi bekleniyor. Anahtar, derinlemesine araştırma ve yenilik yapmaktır; AI ile kripto para birimlerinin sıkı entegrasyonunu sağlamak ve her alanda yerel ve anlamlı çözümler yaratmaktır.