AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada
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 gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşümler sağladı. Yeni bir internet modeli olarak Web3, insanların internete dair algı ve kullanım biçimlerini değiştirmektedir. Yapay zeka ile Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı geliştiricileri ile yatırımcılarının ilgisini çeken bir odak haline geldi; her iki unsuru iyi bir şekilde birleştirmenin yolları, derinlemesine keşfedilmeye değer bir sorudur.
Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumu üzerinde duracak, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan sınırlamalar ve zorluklar hakkında derinlemesine bir tartışma gerçekleştirecektir. İlgili sektördeki profesyoneller ve yatırımcılar için değerli bir referans sağlamayı umuyoruz.
AI ve Web3'ün Etkileşim Şekilleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi, AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde devrim yaratıyor. Peki, AI ve Web3 ne tür kıvılcımlar çıkarabilir? Öncelikle, AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, ardından birbirlerine bu sorunları çözmede nasıl yardımcı olabileceğini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI endüstrisinin çekirdeği üç temel unsura dayanıyor: hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler.
Hesaplama gücü açısından: AI görevleri, özellikle derin öğrenme modelleri için, model eğitimi ve çıkarım yapmak için büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar. Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur; yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorun teşkil etmektedir. Girişimciler ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücünü elde etmek zor olabilir.
Algoritma açısından: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etmiş olsalar da, hala bazı zorluklar mevcuttur. Derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, bazı görevlerde modellerin yorumlanabilirliği yetersizdir. Algoritmanın sağlamlığı ve genelleme yeteneği de önemli sorunlardır, model daha önce görülmemiş veriler üzerinde istikrarsız performans sergileyebilir.
Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli veriler elde etmek hala bir zorluktur. Bazı alanlarda verileri elde etmek zordur, örneğin sağlık verileri. Verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar içermektedir; eksik veya yanlı veriler modelin hatalı davranışlarına yol açabilir. Aynı zamanda, veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin kara kutu özelliği, açıklanabilirlik ve şeffaflık sorunlarını gündeme getiriyor. Finans, sağlık gibi bazı uygulamalarda, modellerin karar verme süreçlerinin açıklanabilir ve izlenebilir olması gerekiyor, ancak mevcut derin öğrenme modelleri genellikle şeffaflıktan yoksun.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır, bunlar arasında:
Veri analizi yeteneği yetersiz: Web3 platformlarının kullanıcı davranışlarını anlamak, piyasa trendlerini tahmin etmek gibi daha iyi veri analizi yeteneklerine ihtiyacı var.
Kullanıcı deneyimi yetersiz: Birçok Web3 ürününün kullanıcı arayüzü ve etkileşim deneyimi kötü, bu da kullanıcı benimsemesini etkiliyor.
Akıllı sözleşme güvenlik sorunları: Akıllı sözleşme kodundaki açıklar ve hacker saldırıları hala büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.
Gizlilik Koruma: Kullanıcı gizliliğini korurken veri paylaşımı ve değer yaratma nasıl sağlanır.
Ölçeklenebilirlik: Blok zinciri ağının işlem hacmi ve işlem hızı hala artırılmalıdır.
Yapay zeka, üretkenliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyel geliştirme alanına sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
AI ve Web3'ü birleştiren projeler, esasen iki ana yönden hareket etmektedir: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesi için hizmet etmek.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın hızla gelişmesiyle birlikte, GPU talebi patladı ve arzın talebe yetmediği bir durum ortaya çıktı. Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu tür projeler, tokenlerle geniş kullanıcı kitlesinin kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlaması için teşvik ederek, hesaplama gücünün arz tarafı haline geliyor ve AI müşterilerine hesaplama desteği sağlıyor.
Arz tarafı esasen üç ana kategoriye ayrılır: bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük miktarda GPU'ya sahip şirketler. Projeler genel olarak iki kategoriye ayrılır; birincisi AI çıkarımı için (, örneğin Render, Akash ), ikincisi ise AI eğitimi için (, örneğin io.net, Gensyn ).
Merkeziyetsiz hesaplama ağlarının ortaya çıkışı, AI hesaplama sağlayıcısına yeni olanaklar sunmuştur. Ancak, merkezi hesaplama hizmetleriyle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz hesaplama performans istikrarı, kullanılabilirlik ve kullanım karmaşıklığı açısından hala zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda çoğu proje, hesaplama ve bant genişliği gereksinimlerinin farklılığı nedeniyle daha çok AI çıkarımına odaklanmaktadır, eğitim değil.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı kurmaya çalışıyor. Bu tür platformlar, her biri kendi uzmanlık alanına sahip olan birden fazla AI modelini bir araya getiriyor. Kullanıcı bir soru sorduğunda, platform en uygun modeli seçerek yanıt veriyor.
Tek bir büyük modelle kıyaslandığında, merkeziyetsiz algoritma model platformlarının daha çeşitli hizmetler sunma potansiyeli vardır. Ancak, model kalitesini nasıl garanti edeceğimiz ve farklı modeller arasındaki işbirliğini nasıl koordine edeceğimiz hala bir zorluktur.
Merkeziyetsiz veri toplama
Veri, AI gelişiminin anahtarıdır. PublicAI gibi bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmek için token teşvikleri kullanmaktadır. Kullanıcılar veri katkısında bulunabilir veya veri doğrulama sürecine katılarak token ödülleri kazanabilirler. Bu yöntem, daha çeşitli verilerin elde edilmesine yardımcı olurken, kullanıcıların veri değerini paylaşmalarını sağlar.
ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZK ) teknolojisi, AI'deki gizlilik koruması için yeni olanaklar sunuyor. ZKML ( Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi ), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu, gizlilik koruması ile veri paylaşımı arasındaki çelişkiyi çözmeye yardımcı olur, özellikle sağlık, finans gibi hassas veri alanlarında.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor; BullBear AI, fiyat hareketlerini tahmin etmek için tarihsel verileri kullanıyor; Numerai, borsa tahmini için AI yarışmaları düzenliyor; Arkham ise zincir üzerindeki veri analizi için AI kullanıyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Web3 alanında, arama ve öneri konularında AI uygulamaları da genişledi. Örneğin, Dune, SQL sorguları yazmak için büyük dil modellerini kullanan Wand aracını tanıttı; Web3 medya platformları Followin ve IQ.wiki, içerik özetlemesi için ChatGPT'yi entegre etti; Kaito, LLM tabanlı bir Web3 arama motoru olmayı hedefliyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme denetiminde büyük bir potansiyel gösteriyor. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımlamak için makine öğrenimi teknolojisi kullanan AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunuyor. Bu, akıllı sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı oluyor.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin gerçek engelleri
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama gücü, dünya çapında dağıtılmış düğümlere bağımlıdır, bu da gecikme ve istikrarsızlık olasılığını beraberinde getirebilir.
Kullanılabilirlik: Arz ve talep dengesine bağlı olarak, kaynak yetersizliği veya talepleri karşılayamama durumu ortaya çıkabilir.
Kullanım karmaşıklığı: Kullanıcıların daha fazla teknik detayı anlaması gerekebilir, bu da kullanım maliyetini artırır.
Eğitim zorluğu: Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, AI çıkarımı için ana olarak kullanılmakta olup, büyük model eğitiminin hesaplama ve bant genişliği üzerindeki yüksek taleplerini karşılamakta zorlanmaktadır.
AI+Web3 entegrasyonu yeterince derin değil
Birçok proje yalnızca yüzeyde AI kullanıyor, gerçek derin entegrasyon sağlamıyor:
Uygulama senaryolarının sınırlılığı: Çoğu uygulama, veri analizi, öneri arama vb., Web2 projeleri ile temel bir fark göstermemektedir.
Pazarlama, gerçeklikten daha önemlidir: Bazı projeler, daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlıdır.
token ekonomisi sorunu
Bazı projeler, gerçek ihtiyaçları çözmeyi göz ardı ederek token ekonomisine aşırı bağımlı olabilir. Uzun vadeli sürdürülebilirliği sağlamak için makul bir token modeli tasarlamak, hala büyük bir zorluktur.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için yeni olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunmaktadır.
Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, AI+Web3 birleşiminin büyük bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Gelecekte, teknolojinin ilerlemesi ve daha fazla yenilikçi uygulama ile daha derin bir entegrasyon görmeyi umuyoruz; daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmek için.
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: Fırsatlarla dolu ve zorluklarla karşılaşan yeni bir çağ
AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada
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 gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşümler sağladı. Yeni bir internet modeli olarak Web3, insanların internete dair algı ve kullanım biçimlerini değiştirmektedir. Yapay zeka ile Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı geliştiricileri ile yatırımcılarının ilgisini çeken bir odak haline geldi; her iki unsuru iyi bir şekilde birleştirmenin yolları, derinlemesine keşfedilmeye değer bir sorudur.
Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumu üzerinde duracak, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan sınırlamalar ve zorluklar hakkında derinlemesine bir tartışma gerçekleştirecektir. İlgili sektördeki profesyoneller ve yatırımcılar için değerli bir referans sağlamayı umuyoruz.
AI ve Web3'ün Etkileşim Şekilleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi, AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde devrim yaratıyor. Peki, AI ve Web3 ne tür kıvılcımlar çıkarabilir? Öncelikle, AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, ardından birbirlerine bu sorunları çözmede nasıl yardımcı olabileceğini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI endüstrisinin çekirdeği üç temel unsura dayanıyor: hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler.
Hesaplama gücü açısından: AI görevleri, özellikle derin öğrenme modelleri için, model eğitimi ve çıkarım yapmak için büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar. Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur; yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorun teşkil etmektedir. Girişimciler ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücünü elde etmek zor olabilir.
Algoritma açısından: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etmiş olsalar da, hala bazı zorluklar mevcuttur. Derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, bazı görevlerde modellerin yorumlanabilirliği yetersizdir. Algoritmanın sağlamlığı ve genelleme yeteneği de önemli sorunlardır, model daha önce görülmemiş veriler üzerinde istikrarsız performans sergileyebilir.
Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli veriler elde etmek hala bir zorluktur. Bazı alanlarda verileri elde etmek zordur, örneğin sağlık verileri. Verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar içermektedir; eksik veya yanlı veriler modelin hatalı davranışlarına yol açabilir. Aynı zamanda, veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin kara kutu özelliği, açıklanabilirlik ve şeffaflık sorunlarını gündeme getiriyor. Finans, sağlık gibi bazı uygulamalarda, modellerin karar verme süreçlerinin açıklanabilir ve izlenebilir olması gerekiyor, ancak mevcut derin öğrenme modelleri genellikle şeffaflıktan yoksun.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır, bunlar arasında:
Veri analizi yeteneği yetersiz: Web3 platformlarının kullanıcı davranışlarını anlamak, piyasa trendlerini tahmin etmek gibi daha iyi veri analizi yeteneklerine ihtiyacı var.
Kullanıcı deneyimi yetersiz: Birçok Web3 ürününün kullanıcı arayüzü ve etkileşim deneyimi kötü, bu da kullanıcı benimsemesini etkiliyor.
Akıllı sözleşme güvenlik sorunları: Akıllı sözleşme kodundaki açıklar ve hacker saldırıları hala büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.
Gizlilik Koruma: Kullanıcı gizliliğini korurken veri paylaşımı ve değer yaratma nasıl sağlanır.
Ölçeklenebilirlik: Blok zinciri ağının işlem hacmi ve işlem hızı hala artırılmalıdır.
Yapay zeka, üretkenliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyel geliştirme alanına sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
AI ve Web3'ü birleştiren projeler, esasen iki ana yönden hareket etmektedir: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesi için hizmet etmek.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın hızla gelişmesiyle birlikte, GPU talebi patladı ve arzın talebe yetmediği bir durum ortaya çıktı. Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu tür projeler, tokenlerle geniş kullanıcı kitlesinin kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlaması için teşvik ederek, hesaplama gücünün arz tarafı haline geliyor ve AI müşterilerine hesaplama desteği sağlıyor.
Arz tarafı esasen üç ana kategoriye ayrılır: bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük miktarda GPU'ya sahip şirketler. Projeler genel olarak iki kategoriye ayrılır; birincisi AI çıkarımı için (, örneğin Render, Akash ), ikincisi ise AI eğitimi için (, örneğin io.net, Gensyn ).
Merkeziyetsiz hesaplama ağlarının ortaya çıkışı, AI hesaplama sağlayıcısına yeni olanaklar sunmuştur. Ancak, merkezi hesaplama hizmetleriyle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz hesaplama performans istikrarı, kullanılabilirlik ve kullanım karmaşıklığı açısından hala zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda çoğu proje, hesaplama ve bant genişliği gereksinimlerinin farklılığı nedeniyle daha çok AI çıkarımına odaklanmaktadır, eğitim değil.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı kurmaya çalışıyor. Bu tür platformlar, her biri kendi uzmanlık alanına sahip olan birden fazla AI modelini bir araya getiriyor. Kullanıcı bir soru sorduğunda, platform en uygun modeli seçerek yanıt veriyor.
Tek bir büyük modelle kıyaslandığında, merkeziyetsiz algoritma model platformlarının daha çeşitli hizmetler sunma potansiyeli vardır. Ancak, model kalitesini nasıl garanti edeceğimiz ve farklı modeller arasındaki işbirliğini nasıl koordine edeceğimiz hala bir zorluktur.
Merkeziyetsiz veri toplama
Veri, AI gelişiminin anahtarıdır. PublicAI gibi bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmek için token teşvikleri kullanmaktadır. Kullanıcılar veri katkısında bulunabilir veya veri doğrulama sürecine katılarak token ödülleri kazanabilirler. Bu yöntem, daha çeşitli verilerin elde edilmesine yardımcı olurken, kullanıcıların veri değerini paylaşmalarını sağlar.
ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZK ) teknolojisi, AI'deki gizlilik koruması için yeni olanaklar sunuyor. ZKML ( Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi ), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu, gizlilik koruması ile veri paylaşımı arasındaki çelişkiyi çözmeye yardımcı olur, özellikle sağlık, finans gibi hassas veri alanlarında.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor; BullBear AI, fiyat hareketlerini tahmin etmek için tarihsel verileri kullanıyor; Numerai, borsa tahmini için AI yarışmaları düzenliyor; Arkham ise zincir üzerindeki veri analizi için AI kullanıyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Web3 alanında, arama ve öneri konularında AI uygulamaları da genişledi. Örneğin, Dune, SQL sorguları yazmak için büyük dil modellerini kullanan Wand aracını tanıttı; Web3 medya platformları Followin ve IQ.wiki, içerik özetlemesi için ChatGPT'yi entegre etti; Kaito, LLM tabanlı bir Web3 arama motoru olmayı hedefliyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme denetiminde büyük bir potansiyel gösteriyor. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımlamak için makine öğrenimi teknolojisi kullanan AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunuyor. Bu, akıllı sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı oluyor.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin gerçek engelleri
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama gücü, dünya çapında dağıtılmış düğümlere bağımlıdır, bu da gecikme ve istikrarsızlık olasılığını beraberinde getirebilir.
Kullanılabilirlik: Arz ve talep dengesine bağlı olarak, kaynak yetersizliği veya talepleri karşılayamama durumu ortaya çıkabilir.
Kullanım karmaşıklığı: Kullanıcıların daha fazla teknik detayı anlaması gerekebilir, bu da kullanım maliyetini artırır.
Eğitim zorluğu: Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, AI çıkarımı için ana olarak kullanılmakta olup, büyük model eğitiminin hesaplama ve bant genişliği üzerindeki yüksek taleplerini karşılamakta zorlanmaktadır.
AI+Web3 entegrasyonu yeterince derin değil
Birçok proje yalnızca yüzeyde AI kullanıyor, gerçek derin entegrasyon sağlamıyor:
Uygulama senaryolarının sınırlılığı: Çoğu uygulama, veri analizi, öneri arama vb., Web2 projeleri ile temel bir fark göstermemektedir.
Pazarlama, gerçeklikten daha önemlidir: Bazı projeler, daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlıdır.
token ekonomisi sorunu
Bazı projeler, gerçek ihtiyaçları çözmeyi göz ardı ederek token ekonomisine aşırı bağımlı olabilir. Uzun vadeli sürdürülebilirliği sağlamak için makul bir token modeli tasarlamak, hala büyük bir zorluktur.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için yeni olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunmaktadır.
Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, AI+Web3 birleşiminin büyük bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Gelecekte, teknolojinin ilerlemesi ve daha fazla yenilikçi uygulama ile daha derin bir entegrasyon görmeyi umuyoruz; daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etmek için.