- Topic
10k Popularity
13k Popularity
42k Popularity
30k Popularity
700 Popularity
115k Popularity
28k Popularity
26k Popularity
7k Popularity
15k Popularity
- Pin
10k Popularity
13k Popularity
42k Popularity
30k Popularity
700 Popularity
115k Popularity
28k Popularity
26k Popularity
7k Popularity
15k Popularity
AI+Web3 entegrasyonu: Mevcut durum, zorluklar ve gelecekteki gelişim beklentileri
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi dünya çapında geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka teknolojisi, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar yaptı ve her sektörde büyük bir dönüşüm sağladı. 2023 yılında yapay zeka sektörünün piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Aynı zamanda, Web3 yeni bir ağ modeli olarak insanların interneti algılayış ve kullanım şeklini değiştiriyor. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtılmış depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle veri paylaşımını ve kullanıcı özerkliğini sağlıyor. Web3 endüstrisinin piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler büyük bir ilgi çekti.
AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batı geliştiricileri ile yatırımcılarının odaklandığı önemli bir alan haline geldi. Bu makalede, AI+Web3'ün gelişim durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorluklar incelenecek, ilgili sektör profesyonellerine referans sağlanacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI sektörünün temel unsurları, hesaplama gücü, algoritma ve veridir. Hesaplama gücü açısından, büyük ölçekli hesaplama kaynaklarını elde etmek ve yönetmek maliyetli olup, bu durum girişimciler ve bireysel geliştiriciler için zorluk teşkil etmektedir. Algoritma açısından, derin öğrenme modellerinin eğitimi büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, ayrıca modellerin açıklanabilirliği ve genelleme yeteneği de sorunlar içermektedir. Veri açısından, yüksek kalitede çeşitli verilerin elde edilmesi hala zordur, veri gizliliği ve güvenliği de önemli bir husustur. Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunlar da AI sektörünün gelişimini kısıtlamaktadır.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda hala gelişim alanları bulunmaktadır. AI, üretkenliği artıran bir araç olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, AI, zincir üzerindeki verileri analiz etmeye, kullanıcı arayüzünü iyileştirmeye, akıllı sözleşme kodlarını denetlemeye yardımcı olabilir.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, kullanıcıları boşta kalan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için token kullanıyor ve AI'ya hesaplama desteği sunuyor. Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve çok sayıda GPU'ya sahip işletmeleri içeriyor. Bu tür projeler iki kategoriye ayrılır: AI çıkarımı için ( (Render, Akash )) ve AI eğitimi için ( (io.net, Gensyn )).
Merkeziyetsiz algoritma modeli projeleri, Bittensor gibi, merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmetleri pazarı kurmayı hedefliyor ve farklı AI modellerini birleştirerek kullanıcılara hizmet sunuyor. Bu model, çeşitli bir AI ekosistemi oluşturma potansiyeline sahip.
PublicAI gibi projeler, kullanıcıları AI eğitim verilerini katkıda bulunmaları ve doğrulamaları için token ile teşvik eder. Ocean, veri tokenizasyonu ile kullanıcı verilerini toplar, Hivemapper, Dimo gibi projeler de kendi alanlarında merkeziyetsiz verileri toplar.
ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) teknolojisi, orijinal verilerin ifşa edilmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. BasedAI gibi projeler, kullanıcı gizliliğini korumak için FHE'yi LLM ile birleştirmeyi araştırıyor.
AI, Web3'ü destekliyor
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'leri tahmin etmek için AI grafik algoritmaları kullanıyor, BullBear AI, tarihsel verilere dayanarak fiyat hareketlerini tahmin ediyor, Numerai ise AI yatırım yarışmaları düzenliyor.
Bazı Web3 platformları, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegre ediyor. Örneğin, Dune'un Wand aracı kullanıcıların doğal dil kullanarak SQL sorguları oluşturmasına yardımcı olur, Followin ve IQ.wiki ChatGPT'yi içerik özetlemek için kullanıyor, NFPrompt ise kullanıcıların AI ile NFT oluşturmasına yardımcı oluyor.
0x0.ai gibi projeler, makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak kodlardaki potansiyel açıkları tanımlamak için AI akıllı sözleşme denetim araçları sunar.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
Merkeziyetsiz hesaplama ürünleri, performans, kararlılık ve kullanım kolaylığı açısından merkezi ürünlerden daha düşük olabilir. Şu anda esas olarak AI çıkarımı ile sınırlıdır, çünkü büyük model eğitimi çok yüksek bant genişliği ve kararlılık gerektirir. NVIDIA'nın tek kart hesaplama ve çoklu kart paralelliği (NVLink) konusundaki avantajları, merkeziyetsiz hesaplamanın büyük model eğitimini gerçekleştirmesini zorlaştırmaktadır.
Birçok proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, kripto paralarla derin bir entegrasyon ve yenilik göstermiyor. Bazı projeler daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlı.
Bazı AI projeleri, Web2'de gelişim zorluğu nedeniyle Web3 anlatısını ve token ekonomisini benimsemeyi seçebilir. Önemli olan, token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığıdır, sadece kısa vadeli spekülasyon değil.
Özet
AI+Web3 birleşimi, gelecekteki teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişme için sonsuz olanaklar sunuyor. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, algoritma paylaşımı, veri toplama gibi yeni gelişim fırsatları sunuyor.
AI+Web3 projeleri hala erken aşamalarda olmasına ve birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, birçok avantaj da sunmaktadır. Merkeziyetsiz çözümler, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflık ve denetlenebilirliği artırabilir, daha geniş katılım ve yeniliği teşvik edebilir.
Gelecekte, teknolojinin ilerlemesi ve daha derin araştırmalarla, AI ile Web3'ün daha sıkı bir şekilde birleştiğini görmeyi umuyoruz. Bu, finans, yönetişim, tahmin piyasaları gibi alanlarda daha anlamlı yerel çözümler yaratacaktır. AI'nın akıllı analiz karar verme yeteneğini Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirerek, daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistem inşa etmek mümkün olacaktır.