Web3 ve AI'nin Birleşimi: Merkeziyetsizlik Temelli Akıllı Ekosistem Oluşturma
Son zamanlarda, AI alanında bir sıcak konu "egemen AI" kavramıdır. Bu, insanların kripto topluluğunun ihtiyaçlarını karşılayabilecek ve Merkeziyetsizlik ile zekayı dengeleyebilecek bir AI sistemi nasıl inşa edileceğini düşünmesine yol açtı. Olası bir cevap, Web3+AI yöntemiyle bunu gerçekleştirmektir.
Ethereum kurucusu Vitalik Buterin, bir makalede kripto teknolojisi ile AI arasındaki iş birliği etkisini ele aldı. Kripto teknolojisinin merkeziyetsizlik özelliğinin AI'nın merkeziyetçi eğilimlerini dengeleyebileceğini belirtti; blok zincirinin şeffaflığının AI'nın opaklığını telafi edebileceğini; ve blok zincirinin AI'nın ihtiyaç duyduğu verilerin depolanması ve izlenmesi için de faydalı olabileceğini ifade etti. Bu iş birliği etkisi, tüm Web3+AI endüstri ekosisteminde yaygındır.
Şu anda, çoğu Web3+AI projesi, blok zinciri teknolojisini kullanarak AI endüstrisi altyapı inşası sorunlarını çözmeye odaklanmaktadır; az sayıda proje ise AI'yı Web3 uygulamalarındaki belirli sorunları çözmek için kullanmayı denemektedir. Web3+AI endüstri ekosistemi esas olarak aşağıdaki dört alana yöneliktir:
1. Hesaplama Katmanı: Hesaplama Varlıklaştırması
Son yıllarda, AI büyük model eğitiminde gereken hesaplama gücü üssel bir artış gösterdi ve bu da hesaplama gücü talebi ile arzı arasında dengesizlik yarattı, GPU gibi donanım fiyatları fırladı. Bu arada, piyasada çok sayıda boşta kalan orta ve düşük seviye hesaplama gücü kaynağı bulunmaktadır. Web3 teknolojisi, dağıtık hesaplama ağı kurarak hesaplama kiralama ve paylaşımını gerçekleştirerek çeşitli AI uygulama ihtiyaçlarını karşılayabilir ve aynı zamanda maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.
Hesaplama gücü katmanı alt bölümleri şunlardır:
Genel Merkeziyetsizlik Hesaplama Gücü
AI eğitimi için merkeziyetsizlik hesaplama gücü
AI çıkarımı için merkeziyetsiz hesaplama gücü
3D renderleme için merkeziyetsizlik hesaplama gücü
Web3+AI'nin hesaplama gücünün varlık haline getirilmesinin başlıca avantajı, token teşvikleri aracılığıyla ağ ölçeğini hızlı bir şekilde genişletebilmesi, yüksek maliyet etkinliği ile hesaplama kaynakları sunabilmesi ve orta-düşük seviyedeki hesaplama taleplerini karşılayabilmesidir.
2. Veri Katmanı: Veri Varlıklaştırma
Veri, AI gelişiminin ana kaynağıdır. Geleneksel modelde, büyük miktarda kullanıcı verisi az sayıda büyük şirketin elinde toplanmakta, sıradan girişimcilerin geniş veri kaynaklarına erişimi zorlaşmaktadır. Web3+AI entegrasyonu, veri toplama, etiketleme ve dağıtık depolama süreçlerini daha düşük maliyetli ve şeffaf hale getirebilir ve kullanıcıların bundan fayda görmesini sağlayabilir.
Veri katmanı projeleri esasen şunları içerir:
Veri toplama projeleri
Veri ticareti projeleri
Veri etiketleme türü projeler
Blok zinciri veri kaynağı türü projeler
Merkeziyetsizlik depolama türü projeler
Bu tür projeler, token ekonomik modeli tasarlarken büyük zorluklarla karşılaşmaktadır, çünkü verilerin standartlaştırılması, hesaplama gücünden daha zordur.
Platforma türündeki projeler, AI endüstrisinin çeşitli kaynaklarını, veri, hesaplama gücü, modeller, AI geliştiricileri ve merkeziyetsizlik gibi unsurları entegre etmeyi amaçlamaktadır. Bu projeler, makine öğrenimi çıkarımlarının güvenilirliğini ve şeffaflığını artırmak için zkML işletim platformu gibi çeşitli ihtiyaçlara pratik çözümler sunmaktadır.
Bazı projeler, genel bileşenler ve SDK sağlayarak Web3+AI uygulamalarının hızlı bir şekilde inşa edilmesine ve gelişmesine yardımcı olan AI'ye özel blockchain katmanları geliştirmeye odaklanıyor. Diğer bazı projeler ise çeşitli senaryolar için AI Agent inşa hizmetleri sunan Agent Network platformunu kurmaya adanmıştır.
Bu tür projeler, platform değerini yakalamak ve tüm paydaşları ekosistemi birlikte inşa etmeye teşvik etmek için genellikle tokenler aracılığıyla hareket eder.
4. Uygulama Katmanı: AI Değer Varlıklaştırması
Uygulama katmanı projeleri, AI'nin Web3 uygulamalarındaki belirli sorunları nasıl çözebileceğini keşfetmeye odaklanıyor. Vitalik Buterin, iki anlamlı yön önerdi:
AI, Web3 katılımcısı olarak: Örneğin, Web3 oyunlarında, AI oyuncuların kuralları hızlıca anlamalarına ve görevleri verimli bir şekilde tamamlamalarına yardımcı olabilir; DEX'te, AI yaygın olarak arbitraj ticaretinde kullanılmaktadır; tahmin pazarlarında, AI Agent büyük miktarda veri ve bilgi kullanarak analiz ve tahmin yapabilir.
Ölçeklenebilir Merkeziyetsiz Özel AI Oluşturma: Kullanıcıların AI kara kutusu, önyargı ve potansiyel dolandırıcılıkla ilgili endişelerini çözmek için topluluğa AI'nın dağıtık yönetim hakkını vererek.
Şu anda, Web3+AI uygulama katmanında henüz büyük etki yaratan projeler ortaya çıkmamış olsa da, potansiyeli çok büyük.
Sonuç
Web3+AI entegrasyonu hala erken aşamalardadır ve sektördeki gelişim beklentileri konusunda farklı görüşler bulunmaktadır. Bu entegrasyonun merkeziyetsiz AI'dan daha değerli ürünler yaratmasını, "büyük güçlerin kontrolü" ve "tekel" etiketlerinden kurtulmasını ve daha topluluk odaklı bir şekilde "ortak yönetim AI" gerçekleştirmesini umuyoruz. Daha derin bir katılım ve yönetim ile insanlık, AI'ya karşı daha fazla saygı duyabilir ve korkuyu azaltabilir.
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.
Web3+AI entegrasyonu: Merkeziyetsizlik akıllı ekosisteminin dört temel katmanı
Web3 ve AI'nin Birleşimi: Merkeziyetsizlik Temelli Akıllı Ekosistem Oluşturma
Son zamanlarda, AI alanında bir sıcak konu "egemen AI" kavramıdır. Bu, insanların kripto topluluğunun ihtiyaçlarını karşılayabilecek ve Merkeziyetsizlik ile zekayı dengeleyebilecek bir AI sistemi nasıl inşa edileceğini düşünmesine yol açtı. Olası bir cevap, Web3+AI yöntemiyle bunu gerçekleştirmektir.
Ethereum kurucusu Vitalik Buterin, bir makalede kripto teknolojisi ile AI arasındaki iş birliği etkisini ele aldı. Kripto teknolojisinin merkeziyetsizlik özelliğinin AI'nın merkeziyetçi eğilimlerini dengeleyebileceğini belirtti; blok zincirinin şeffaflığının AI'nın opaklığını telafi edebileceğini; ve blok zincirinin AI'nın ihtiyaç duyduğu verilerin depolanması ve izlenmesi için de faydalı olabileceğini ifade etti. Bu iş birliği etkisi, tüm Web3+AI endüstri ekosisteminde yaygındır.
Şu anda, çoğu Web3+AI projesi, blok zinciri teknolojisini kullanarak AI endüstrisi altyapı inşası sorunlarını çözmeye odaklanmaktadır; az sayıda proje ise AI'yı Web3 uygulamalarındaki belirli sorunları çözmek için kullanmayı denemektedir. Web3+AI endüstri ekosistemi esas olarak aşağıdaki dört alana yöneliktir:
1. Hesaplama Katmanı: Hesaplama Varlıklaştırması
Son yıllarda, AI büyük model eğitiminde gereken hesaplama gücü üssel bir artış gösterdi ve bu da hesaplama gücü talebi ile arzı arasında dengesizlik yarattı, GPU gibi donanım fiyatları fırladı. Bu arada, piyasada çok sayıda boşta kalan orta ve düşük seviye hesaplama gücü kaynağı bulunmaktadır. Web3 teknolojisi, dağıtık hesaplama ağı kurarak hesaplama kiralama ve paylaşımını gerçekleştirerek çeşitli AI uygulama ihtiyaçlarını karşılayabilir ve aynı zamanda maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.
Hesaplama gücü katmanı alt bölümleri şunlardır:
Web3+AI'nin hesaplama gücünün varlık haline getirilmesinin başlıca avantajı, token teşvikleri aracılığıyla ağ ölçeğini hızlı bir şekilde genişletebilmesi, yüksek maliyet etkinliği ile hesaplama kaynakları sunabilmesi ve orta-düşük seviyedeki hesaplama taleplerini karşılayabilmesidir.
2. Veri Katmanı: Veri Varlıklaştırma
Veri, AI gelişiminin ana kaynağıdır. Geleneksel modelde, büyük miktarda kullanıcı verisi az sayıda büyük şirketin elinde toplanmakta, sıradan girişimcilerin geniş veri kaynaklarına erişimi zorlaşmaktadır. Web3+AI entegrasyonu, veri toplama, etiketleme ve dağıtık depolama süreçlerini daha düşük maliyetli ve şeffaf hale getirebilir ve kullanıcıların bundan fayda görmesini sağlayabilir.
Veri katmanı projeleri esasen şunları içerir:
Bu tür projeler, token ekonomik modeli tasarlarken büyük zorluklarla karşılaşmaktadır, çünkü verilerin standartlaştırılması, hesaplama gücünden daha zordur.
3. Platform Katmanı: Platform Değerinin Varlıklaştırılması
Platforma türündeki projeler, AI endüstrisinin çeşitli kaynaklarını, veri, hesaplama gücü, modeller, AI geliştiricileri ve merkeziyetsizlik gibi unsurları entegre etmeyi amaçlamaktadır. Bu projeler, makine öğrenimi çıkarımlarının güvenilirliğini ve şeffaflığını artırmak için zkML işletim platformu gibi çeşitli ihtiyaçlara pratik çözümler sunmaktadır.
Bazı projeler, genel bileşenler ve SDK sağlayarak Web3+AI uygulamalarının hızlı bir şekilde inşa edilmesine ve gelişmesine yardımcı olan AI'ye özel blockchain katmanları geliştirmeye odaklanıyor. Diğer bazı projeler ise çeşitli senaryolar için AI Agent inşa hizmetleri sunan Agent Network platformunu kurmaya adanmıştır.
Bu tür projeler, platform değerini yakalamak ve tüm paydaşları ekosistemi birlikte inşa etmeye teşvik etmek için genellikle tokenler aracılığıyla hareket eder.
4. Uygulama Katmanı: AI Değer Varlıklaştırması
Uygulama katmanı projeleri, AI'nin Web3 uygulamalarındaki belirli sorunları nasıl çözebileceğini keşfetmeye odaklanıyor. Vitalik Buterin, iki anlamlı yön önerdi:
AI, Web3 katılımcısı olarak: Örneğin, Web3 oyunlarında, AI oyuncuların kuralları hızlıca anlamalarına ve görevleri verimli bir şekilde tamamlamalarına yardımcı olabilir; DEX'te, AI yaygın olarak arbitraj ticaretinde kullanılmaktadır; tahmin pazarlarında, AI Agent büyük miktarda veri ve bilgi kullanarak analiz ve tahmin yapabilir.
Ölçeklenebilir Merkeziyetsiz Özel AI Oluşturma: Kullanıcıların AI kara kutusu, önyargı ve potansiyel dolandırıcılıkla ilgili endişelerini çözmek için topluluğa AI'nın dağıtık yönetim hakkını vererek.
Şu anda, Web3+AI uygulama katmanında henüz büyük etki yaratan projeler ortaya çıkmamış olsa da, potansiyeli çok büyük.
Sonuç
Web3+AI entegrasyonu hala erken aşamalardadır ve sektördeki gelişim beklentileri konusunda farklı görüşler bulunmaktadır. Bu entegrasyonun merkeziyetsiz AI'dan daha değerli ürünler yaratmasını, "büyük güçlerin kontrolü" ve "tekel" etiketlerinden kurtulmasını ve daha topluluk odaklı bir şekilde "ortak yönetim AI" gerçekleştirmesini umuyoruz. Daha derin bir katılım ve yönetim ile insanlık, AI'ya karşı daha fazla saygı duyabilir ve korkuyu azaltabilir.