AI ve Web3 Arasındaki Entegrasyon: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Perspektifi

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve çeşitli sektörlere büyük değişimler getirdi. Web3 ise blok zinciri üzerine kurulu olarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi teknolojiler aracılığıyla, interneti algılama ve kullanım şeklimizi değiştiriyor.

Bu makale, AI ve Web3 entegrasyonunun mevcut durumu, karşılaşılan zorluklar ve gelecekteki gelişim perspektifini ele alacaktır.

1. AI+Web3'ün Gelişim Durumu

1.1 Web3, AI'yi destekliyor

1.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Ağı

AI'nin hızlı gelişimiyle birlikte, GPU gibi hesaplama kaynaklarına olan talep artmaktadır. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı kurmak için token teşviki yöntemini denemeye başladı. Bu projeler, token teşviki aracılığıyla dünya çapındaki kullanıcıların kullanılmayan GPU hesaplama gücünü katkıda bulunmalarını sağlamakta ve AI'ye hesaplama desteği sunmaktadır.

Ancak şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü esas olarak AI çıkarımı için kullanılmakta ve büyük model eğitimi ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanmaktadır. Bunun başlıca nedeni:

1. Büyük model eğitimi büyük miktarda veri ve bant genişliği gerektirir, hesaplama gücü istikrarı için yüksek talepler vardır.

2. Nvidia, CUDA ekosistemi ve NVLink çoklu kart iletişimi ile avantaj sağlıyor, merkeziyetsiz hesaplama gücü verimli çoklu kart paralelliğini gerçekleştirmekte zorluk çekiyor.

3. NVLink, grafik kartları arasındaki fiziksel mesafeyi kısıtlar, dağınık hesaplama gücü küme oluşturmakta zorluk çeker.

Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama şu anda esas olarak AI çıkarımı, renderleme gibi hesaplama gereksinimlerinin görece düşük olduğu senaryolar için kullanılmaktadır. Ancak, belirli dikey alanlarda küçük ve orta ölçekli model eğitimi için hala belirli bir potansiyel vardır.

1.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Model Ağı

Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Bu tür platformlar, birden fazla AI modelini bir araya getirerek, kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli seçerek hizmet sunuyor.

Tek bir büyük modelle kıyaslandığında, bu model daha esnektir ve çok çeşitli bir AI ekosisteminin oluşumuna yardımcı olur. Ancak şu anda hala erken aşamalarda, daha fazla doğrulama gerektiriyor.

1.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama

Veri, AI gelişiminin anahtar unsurlarından biridir. Bazı Web3 projeleri, kullanıcıların AI eğitimi için veri katkısında bulunmalarını teşvik etmek amacıyla token teşvikleri kullanmaktadır, örneğin PublicAI gibi. Bu, AI eğitimi için daha geniş veri kaynakları sağlar.

1.1.4 Sıfır Bilgi Kanıtı Gizliliği Korur

Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, veri gizliliğini korurken bilgi doğrulaması sağlamaya olanak tanır ve AI ile gizlilik korumanın birleşimi için yeni bir yaklaşım sunar. BasedAI gibi projeler sıfır bilgi kanıtını AI ile birleştirmeyi keşfetmektedir.

1.2 AI destekli Web3

1.2.1 Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond AI algoritmaları ile değerli token'leri tahmin ederken, BullBear AI fiyat hareketlerini tahmin ediyor.

1.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmet

AI, Web3 kullanıcılarına daha iyi bir kişiselleştirilmiş deneyim sunabilir. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazarken, NFPrompt kullanıcıların NFT oluşturmalarını daha kolay hale getirir.

1.2.3 Akıllı Sözleşme Denetimi

Yapay zeka, akıllı sözleşmelerdeki açıkları daha etkin bir şekilde tanıyabilir. 0x0.ai gibi platformlar, yapay zeka destekli akıllı sözleşme denetim hizmetleri sunarak Web3 projelerinin güvenliğini artırmaya yardımcı olur.

İki, AI+Web3'ün Karşılaştığı Zorluklar

2.1 Merkeziyetsiz hesaplama gücünün sınırlamaları

Dağıtılmış hesaplama ağı şu anda aşağıdaki zorluklarla karşı karşıya:

1. Performans ve stabilite, merkezi hizmetlerden daha düşük.
2. Arz ve talep eşleştirmesinde belirsizlik bulunmaktadır.
3. kullanım eşiği yüksektir, kullanıcı gereksinimleri yüksektir.
4. Büyük model eğitimi ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanıyor.

2.2 Birleşim yeterince derin değil

Şu anda birçok AI+Web3 projesi sadece yüzeysel bir birleşim sağlıyor, gerçek avantajlarını ortaya koymuyor:

1. Birçok uygulama Web2 projeleri ile temel bir fark göstermiyor.
2. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI konseptini kullanıyor, gerçek yenilik yetersiz.

2.3 Token ekonomi modeli geliştirilmelidir.

Bazı projeler, gerçek ihtiyaçları çözmek yerine token anlatısına aşırı bağımlı. AI ile Web3'ün entegrasyonunu gerçekten teşvik edecek makul bir token ekonomi modeli tasarlamak hala keşfedilmeyi bekliyor.

Üç, Gelecek Perspektifi

AI + Web3 entegrasyonunun şu anda birçok zorluğu olsa da, bu alan hala potansiyel dolu.

1. AI, Web3 için daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşmeleri optimize etmek, kullanıcı deneyimini artırmak gibi.

2. Web3'ün merkeziyetsiz özellikleri, merkeziyetsiz veri ve hesaplama kaynakları gibi AI için yeni gelişim alanları sunabilir.

3. İkisi bir araya geldiğinde daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistemin inşa edilmesi umulmaktadır.

Gelecekte, şunları bekleyebiliriz:

1. Daha fazla yerel AI ve Web3 entegrasyonunun yenilikçi uygulamaları ortaya çıkıyor.
2. finans, DAO, tahmin piyasaları, NFT gibi alanlarda çığır açan çözümler ortaya çıkıyor.
3. Token ekonomi modelinin optimizasyonu, gerçekten 1+1>2 sinerjisini gerçekleştirmek.

AI ve Web3'ün derin entegrasyonu hâlâ erken aşamalarda, ancak büyük bir potansiyel sergiliyor. Teknolojinin ilerlemesi ve daha fazla keşif ile bu alanın teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunacağına inanılıyor.