AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Perspektifi
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar yaptı ve her sektörde büyük dönüşüm ve yenilikler getirdi. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı ve OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi firmalar yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Aynı zamanda, Web3 yeni bir internet modeli olarak, insanların interneti anlama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, blok zinciri teknolojisi üzerine kurulmuştur ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevler aracılığıyla verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcıların özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Web3'ün temel ilkesi, verileri merkezi kuruluşların elinden kurtarmak, kullanıcılara veriler üzerinde kontrol ve değer paylaşımı hakkı vermektir. Şu anda Web3 endüstrisinin piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmıştır; Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkmaktadır.
AI ve Web3'ün birleşimi dikkat çeken bir alan haline geldi. İkisini nasıl iyi bir şekilde birleştireceğimiz keşfedilmeyi bekleyen bir sorudur. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu ele alacak, mevcut projelerin karşılaştığı sınırlamaları ve zorlukları analiz edecek ve gelecekteki gelişim yönlerini öngörecektir.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI sektörünün temeli, hesaplama gücü, algoritma ve veri olmak üzere üç unsura dayanır. Hesaplama gücü açısından, AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, ancak büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek maliyetli olabilir, özellikle de yeni başlayanlar ve bireysel geliştiriciler için. Algoritma açısından, derin öğrenme büyük başarılar elde etmesine rağmen, modellerin açıklanabilirliği, dayanıklılığı ve genelleyebilirliği sorunlar yaşamaktadır. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitlendirilmiş verilerin elde edilmesi hala büyük bir zorluktur ve aynı zamanda veri gizliliği ve güvenliği sorunları da göz önünde bulundurulmalıdır. Ayrıca, AI projelerinin iş modeli belirsizliği, birçok girişimcinin kafasını karıştırmaktadır.
Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda geliştirme alanları bulunmaktadır. Verimliliği artıran bir araç olarak AI, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, AI, Web3'ün veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri iyileştirebilir, güvenlik ve gizlilik korumasını güçlendirebilir.
AI+Web3 Projeleri Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU arzının yetersiz kalması sektördeki bir sorun haline geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmak için token teşvikleri yolunu deniyor. Bu projeler, kullanıcıların kullanılmayan GPU hesaplama güçlerini sağlamaları için token teşvikleri sunarak, AI müşterilerine hesaplama desteği sağlıyor.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve işletmeleri içerir. Projeler genel olarak iki kategoriye ayrılır: Birincisi, AI çıkarımı için kullanılanlar, örneğin Render, Akash vb.; İkincisi, AI eğitimi için kullanılanlar, örneğin io.net, Gensyn vb.
io.net, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU sayısına sahip ve etkileyici bir performans sergiliyor. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllerini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştiriyor.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Merkeziyetsiz algoritma model ağı, bir merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarını temsil eder ve birçok AI modelini birbirine bağlar. Kullanıcı soru sorduğunda, pazar en uygun AI modelini seçerek yanıt verir. Temsilci projelerden biri Bittensor'dur; algoritma model sağlayıcıları, makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur ve token ödülleri kazanır.
Merkeziyetsiz veri toplama
Bazı projeler, Web3'ü token teşvikleri aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama amacıyla birleştiriyor. PublicAI örneğinde olduğu gibi, kullanıcılar veri sağlayıcı veya doğrulayıcı olarak katılabilir ve token teşviki alabilirler. Ayrıca Ocean, Hivemapper, Dimo gibi projeler de farklı yöntemlerle veri toplamaktadır.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulama sağlamaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) sıfır bilgi kanıtı teknolojisi sayesinde, orijinal verilerin ifşa edilmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılabilmektedir. BasedAI gibi projeler bu alanda keşifler yapmaktadır.
AI ile Web3'e destek
Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI teknolojilerini geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor, BullBear AI ise tarihsel verilere dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai gibi yatırım yarışma platformları da AI kullanarak piyasayı tahmin ediyor. Arkham gibi zincir üstü veri analiz platformları da AI ile hizmet sunuyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegrasyonu yapmaktadır. Örneğin, Dune, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını tanıttı. Web3 medya platformları Followin, IQ.wiki gibi platformlar, içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etmiştir. NFPrompt gibi projeler ise NFT yaratım maliyetlerini azaltmak için AI kullanmaktadır.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme kodundaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanıyabilir. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımak için makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesap gücü ürünleri, performans, stabilite, kullanılabilirlik ve kullanım karmaşıklığı gibi alanlarda bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda merkeziyetsiz hesap gücü, büyük model eğitimine değil, AI çıkarımına yönelik olarak kullanılmaktadır; bunun nedeni, büyük model eğitimlerinin veri miktarı ve bant genişliği gereksinimlerinin çok yüksek olmasıdır.
Merkeziyetsiz hesaplama gücünün büyük model eğitimini zorlaştıran temel nedeni şudur:
Büyük model eğitimi yüksek bir istikrar gerektirir, kesintiler büyük kayıplara yol açar.
Çoklu kartların paralel iletişimi fiziksel mesafe ile sınırlıdır, dağıtılmış hesaplama gücünün hesaplama kümesi oluşturması zordur.
Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama şu anda AI çıkarımı veya belirli senaryolar için küçük ve orta ölçekli model eğitimine daha uygundur.
AI+Web3 birleşimi oldukça kabaca.
Şu anda birçok AI+Web3 projesi hala yüzeysel uygulamalarda kalıyor, AI ile kripto para birimlerinin derin entegrasyonu ve yeniliğini göstermiyor. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlı. Gelecekte, AI ile kripto para birimlerinin sıkı entegrasyonunu sağlamak için daha derinlemesine araştırmalara ihtiyaç var.
Token ekonomisi, AI projeleri anlatımında bir tampon görevi görüyor.
Büyük modellerin giderek açık kaynak hale gelmesi nedeniyle, birçok AI projesi Web2'de gelişmekte zorlanıyor ve bunun yerine Web3 anlatısı ve token ekonomisini birleştiriyor. Ancak, token ekonomisinin gerçek ihtiyaçları çözmede gerçekten yardımcı olup olmadığı, yoksa sadece kısa vadeli spekülasyon mu olduğu sorgulanmaya değerdir. Mevcut durumda, çoğu AI+Web3 projesi henüz pratik aşamaya ulaşmamış durumda ve gerçek ihtiyaç senaryolarını karşılamak için daha fazla somut fikre sahip ekiplere ihtiyaç vardır.
Özet ve Gelecek Perspektifi
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunuyor. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3, AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri paylaşımı gibi yeni fırsatlar sunuyor.
AI+Web3 projeleri şu anda erken aşamada olmasına rağmen birçok zorlukla karşı karşıya kalıyor, bazı avantajlar da sunuyor. Örneğin, merkezi olmayan hesaplama gücü ve veri toplama, merkezi kurumlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflığı ve yenilikçiliği artırabilir. Gelecekte, avantajlar ve dezavantajlar arasında bir denge sağlamak ve zorlukları aşmak için gerekli önlemleri almak gerekiyor.
Genel olarak, AI+Web3 entegrasyonunun daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmesi umulmaktadır. AI'nın akıllı analiz ve karar verme yeteneklerini Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirerek, gelecekte geniş bir gelişim potansiyeli bulunmaktadır. Anahtar, gerçek ihtiyaçları gerçekten karşılayacak şekilde somut bir şekilde ilerlemektir, kavramsal abartı seviyesinde kalmamalıdır.
View Original
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.
AI ve Web3 entegrasyonu durumu: zorluklar ve fırsatlar bir arada
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Perspektifi
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar yaptı ve her sektörde büyük dönüşüm ve yenilikler getirdi. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı ve OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi firmalar yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Aynı zamanda, Web3 yeni bir internet modeli olarak, insanların interneti anlama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, blok zinciri teknolojisi üzerine kurulmuştur ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevler aracılığıyla verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcıların özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Web3'ün temel ilkesi, verileri merkezi kuruluşların elinden kurtarmak, kullanıcılara veriler üzerinde kontrol ve değer paylaşımı hakkı vermektir. Şu anda Web3 endüstrisinin piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmıştır; Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkmaktadır.
AI ve Web3'ün birleşimi dikkat çeken bir alan haline geldi. İkisini nasıl iyi bir şekilde birleştireceğimiz keşfedilmeyi bekleyen bir sorudur. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu ele alacak, mevcut projelerin karşılaştığı sınırlamaları ve zorlukları analiz edecek ve gelecekteki gelişim yönlerini öngörecektir.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI sektörünün temeli, hesaplama gücü, algoritma ve veri olmak üzere üç unsura dayanır. Hesaplama gücü açısından, AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, ancak büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek maliyetli olabilir, özellikle de yeni başlayanlar ve bireysel geliştiriciler için. Algoritma açısından, derin öğrenme büyük başarılar elde etmesine rağmen, modellerin açıklanabilirliği, dayanıklılığı ve genelleyebilirliği sorunlar yaşamaktadır. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitlendirilmiş verilerin elde edilmesi hala büyük bir zorluktur ve aynı zamanda veri gizliliği ve güvenliği sorunları da göz önünde bulundurulmalıdır. Ayrıca, AI projelerinin iş modeli belirsizliği, birçok girişimcinin kafasını karıştırmaktadır.
Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda geliştirme alanları bulunmaktadır. Verimliliği artıran bir araç olarak AI, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, AI, Web3'ün veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri iyileştirebilir, güvenlik ve gizlilik korumasını güçlendirebilir.
AI+Web3 Projeleri Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU arzının yetersiz kalması sektördeki bir sorun haline geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmak için token teşvikleri yolunu deniyor. Bu projeler, kullanıcıların kullanılmayan GPU hesaplama güçlerini sağlamaları için token teşvikleri sunarak, AI müşterilerine hesaplama desteği sağlıyor.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve işletmeleri içerir. Projeler genel olarak iki kategoriye ayrılır: Birincisi, AI çıkarımı için kullanılanlar, örneğin Render, Akash vb.; İkincisi, AI eğitimi için kullanılanlar, örneğin io.net, Gensyn vb.
io.net, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU sayısına sahip ve etkileyici bir performans sergiliyor. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllerini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştiriyor.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Merkeziyetsiz algoritma model ağı, bir merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarını temsil eder ve birçok AI modelini birbirine bağlar. Kullanıcı soru sorduğunda, pazar en uygun AI modelini seçerek yanıt verir. Temsilci projelerden biri Bittensor'dur; algoritma model sağlayıcıları, makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur ve token ödülleri kazanır.
Merkeziyetsiz veri toplama
Bazı projeler, Web3'ü token teşvikleri aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama amacıyla birleştiriyor. PublicAI örneğinde olduğu gibi, kullanıcılar veri sağlayıcı veya doğrulayıcı olarak katılabilir ve token teşviki alabilirler. Ayrıca Ocean, Hivemapper, Dimo gibi projeler de farklı yöntemlerle veri toplamaktadır.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulama sağlamaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) sıfır bilgi kanıtı teknolojisi sayesinde, orijinal verilerin ifşa edilmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılabilmektedir. BasedAI gibi projeler bu alanda keşifler yapmaktadır.
AI ile Web3'e destek
Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI teknolojilerini geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor, BullBear AI ise tarihsel verilere dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai gibi yatırım yarışma platformları da AI kullanarak piyasayı tahmin ediyor. Arkham gibi zincir üstü veri analiz platformları da AI ile hizmet sunuyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegrasyonu yapmaktadır. Örneğin, Dune, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını tanıttı. Web3 medya platformları Followin, IQ.wiki gibi platformlar, içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etmiştir. NFPrompt gibi projeler ise NFT yaratım maliyetlerini azaltmak için AI kullanmaktadır.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme kodundaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanıyabilir. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımak için makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesap gücü ürünleri, performans, stabilite, kullanılabilirlik ve kullanım karmaşıklığı gibi alanlarda bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda merkeziyetsiz hesap gücü, büyük model eğitimine değil, AI çıkarımına yönelik olarak kullanılmaktadır; bunun nedeni, büyük model eğitimlerinin veri miktarı ve bant genişliği gereksinimlerinin çok yüksek olmasıdır.
Merkeziyetsiz hesaplama gücünün büyük model eğitimini zorlaştıran temel nedeni şudur:
Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama şu anda AI çıkarımı veya belirli senaryolar için küçük ve orta ölçekli model eğitimine daha uygundur.
AI+Web3 birleşimi oldukça kabaca.
Şu anda birçok AI+Web3 projesi hala yüzeysel uygulamalarda kalıyor, AI ile kripto para birimlerinin derin entegrasyonu ve yeniliğini göstermiyor. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlı. Gelecekte, AI ile kripto para birimlerinin sıkı entegrasyonunu sağlamak için daha derinlemesine araştırmalara ihtiyaç var.
Token ekonomisi, AI projeleri anlatımında bir tampon görevi görüyor.
Büyük modellerin giderek açık kaynak hale gelmesi nedeniyle, birçok AI projesi Web2'de gelişmekte zorlanıyor ve bunun yerine Web3 anlatısı ve token ekonomisini birleştiriyor. Ancak, token ekonomisinin gerçek ihtiyaçları çözmede gerçekten yardımcı olup olmadığı, yoksa sadece kısa vadeli spekülasyon mu olduğu sorgulanmaya değerdir. Mevcut durumda, çoğu AI+Web3 projesi henüz pratik aşamaya ulaşmamış durumda ve gerçek ihtiyaç senaryolarını karşılamak için daha fazla somut fikre sahip ekiplere ihtiyaç vardır.
Özet ve Gelecek Perspektifi
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunuyor. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3, AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri paylaşımı gibi yeni fırsatlar sunuyor.
AI+Web3 projeleri şu anda erken aşamada olmasına rağmen birçok zorlukla karşı karşıya kalıyor, bazı avantajlar da sunuyor. Örneğin, merkezi olmayan hesaplama gücü ve veri toplama, merkezi kurumlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflığı ve yenilikçiliği artırabilir. Gelecekte, avantajlar ve dezavantajlar arasında bir denge sağlamak ve zorlukları aşmak için gerekli önlemleri almak gerekiyor.
Genel olarak, AI+Web3 entegrasyonunun daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmesi umulmaktadır. AI'nın akıllı analiz ve karar verme yeteneklerini Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirerek, gelecekte geniş bir gelişim potansiyeli bulunmaktadır. Anahtar, gerçek ihtiyaçları gerçekten karşılayacak şekilde somut bir şekilde ilerlemektir, kavramsal abartı seviyesinde kalmamalıdır.