AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Fırsatlar ve Zorluklar
I. Giriş
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 her sektörde büyük dönüşümler sağladı. 2023 yılında yapay zeka endüstrisinin piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI gibi devler bu akıma öncülük ediyor.
Aynı zamanda, Web3 olarak bilinen yeni nesil ağ modeli, insanların interneti anlama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, blockchain teknolojisine dayanıyor ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi yöntemlerle veri paylaşımı ve kontrolü sağlıyor, kullanıcılara veri kontrol yetkisi veriyor. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı, Bitcoin, Ethereum gibi projeler ise ardı ardına ortaya çıkıyor.
AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı'nın odak noktası haline geldi; her ikisini birleştirmenin yolları keşfedilmeyi bekleyen bir konudur. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişimini, potansiyel değerini ve etkisini inceleyecek, yatırımcılar ve profesyoneller için bir referans sunacaktır.
İki, AI ve Web3 Etkileşim Yöntemleri
Yapay zeka ve Web3 gelişimi, bir denge üzerine oturuyor; yapay zeka üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. Her iki tarafın karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edecek, aralarındaki sorunları nasıl çözdüklerini tartışacağız.
2.1 Yapay Zeka sektörünün karşılaştığı güçlükler
AI sektörünün temel unsurları arasında hesaplama gücü, algoritma ve veri bulunmaktadır.
Hesaplama gücü: AI görevleri, büyük miktarda veriyi işlemek için güçlü bir hesaplama gücüne ihtiyaç duyar. Son yıllarda GPU gibi donanımların gelişimi, hesaplama gücünün artışını teşvik etti; örneğin, Nvidia büyük bir pazar payına sahiptir.
Algoritma: AI sisteminin temeli, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritma seçimi ve tasarımı, AI performansı için hayati öneme sahiptir; sürekli yenilik, doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veriler: AI sistemleri, verilerdeki kalıpları ve düzenleri öğrenerek modelleri eğitir. Zengin veri setleri, modelin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olur.
AI'nın karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Hesaplama gücünü elde etme ve yönetme maliyetleri yüksektir, özellikle yeni başlayan şirketler ve bireysel geliştiriciler için bir zorluk teşkil etmektedir.
Derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, modelin yorumlanabilirliği yetersizdir.
Yüksek kaliteli, çeşitli veri elde etme zorluğu, bazı alanlarda verilerin hassas olması ve elde edilmesinin zor olması.
AI modellerinin kara kutu özellikleri kamuoyunun dikkatini çekti, bazı uygulamalar açıklanabilir ve izlenebilir karar alma süreçlerine ihtiyaç duymaktadır.
Birçok AI projesinin iş modeli belirsiz, girişimciler çaresiz hissediyor.
2.2 Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe de çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır:
Veri analizi yeteneklerinin geliştirilmesi gerekiyor
Ürün kullanıcı deneyimi oldukça zayıf
Akıllı sözleşme kodu açıkları ve hacker saldırı riski yüksek
Yapay zeka, verimliliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir:
Veri analizi ve tahmin: AI, büyük veri setlerinden değerli bilgiler çıkararak DeFi gibi alanlar için daha doğru tahminler ve karar desteği sağlar.
Güvenlik Artışı: AI, siber saldırıları tespit etmek, anormal davranışları tanımlamak ve daha güçlü güvenlik sağlamak için kullanılabilir.
Gizlilik Koruma: AI, veri şifreleme ve gizlilik hesaplama uygulamalarında kullanılabilir, kullanıcıların kişisel bilgilerini korur.
Akıllı sözleşme denetimi: AI, otomatik sözleşme denetimi ve güvenlik açığı tespiti gerçekleştirebilir, sözleşme güvenliğini artırır.
Üç, AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esasen iki yönden ilerliyor: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet etmek için kullanmak. Io.net, Gensyn, Ritual gibi birçok proje bu yolda keşif yapıyor.
3.1 Web3, AI'yi destekliyor
3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
ChatGPT'nin ortaya çıkışı AI heyecanını ateşledi, aynı zamanda GPU kıtlığı sorununu da beraberinde getirdi. Bu sorunu çözmek için, Akash, Render, Gensyn gibi bazı Web3 projeleri merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı deniyor. Bu tür projeler, kullanıcıları atıl GPU hesaplama gücü sağlamaya teşvik etmek için tokenler aracılığıyla ödüllendiriyor ve AI müşterilerine destek sunuyor.
Arz tarafı başlıca şunları içerir:
Bulut hizmet sağlayıcı: büyük bulut hizmet sağlayıcıları ve GPU bulut hizmet sağlayıcıları
Kripto Para Madencileri: Boşta GPU Hesaplama Gücü
Büyük Şirketler: Stratejik Yerleşim İçin Satın Alınan Kullanılmayan GPU
Merkezsiz hesaplama projeleri iki türe ayrılır:
AI çıkarımında kullanılır: Render, Akash, Aethir vb.
AI eğitimi için: io.net, Gensyn gibi
Bu projeler, token teşvikleri aracılığıyla sağlayıcıları ve kullanıcıları çekerek sağlıklı bir döngü oluşturur. Token değeri, katılımcı artışıyla uyumlu kalır ve daha fazla katılımı teşvik eder.
3.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Modeli
Merkeziyetsiz algoritma model ağı, farklı AI modellerini bağlayan bir AI algoritma hizmetleri pazarını temsil eder. Kullanıcı soru sorduğunda, pazar en uygun modeli seçerek yanıt verir.
Tekil modellere, örneğin ChatGPT'ye kıyasla, merkeziyetsiz algoritma ağı Bittensor'un daha büyük bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Birden fazla modelin iş birliği yapmasına olanak tanır ve farklı sorunlar için en iyi çözümleri sunar.
3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama
Veri, AI model eğitimi için hayati öneme sahiptir. Ancak, Web2 platformları genellikle AI eğitimi için veri toplamayı yasaklar veya kullanıcı verilerini kar paylaşmadan satar.
Bazı Web3 projeleri, token teşvikleri aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplayarak başarılar elde etmektedir. Örneğin, PublicAI kullanıcıların veri katkısında bulunmalarını ve verileri doğrulamalarını sağlayarak token ödülleri kazanmalarına olanak tanır. Ocean, Hivemapper gibi diğer projeler de benzer modelleri keşfetmektedir.
3.1.4 ZK, AI'de kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, gizlilik koruma ve veri paylaşımındaki çatışmaları çözebilir. ZKML, orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
BasedAI gibi projeler, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için FHE ile LLM entegrasyonunu keşfediyor. Bu, sağlık, finans gibi hassas alanlarda AI uygulamaları için yeni olanaklar sunuyor.
3.2 AI, Web3'ü destekliyor
AI'nın Web3 endüstrisine sağladığı destek esas olarak şunlardadır:
3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre ediyor. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor, BullBear AI fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai, borsa tahmini yarışmaları düzenliyor, Arkham ise zincir üzerindeki veri analizini sağlıyor.
3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler
Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegrasyonu ile çalışmaktadır. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmakta, Followin ve IQ.wiki ChatGPT'yi içerik özetlemesi için entegre etmekte, NFPrompt ise NFT yaratımını basitleştirmek için AI kullanmaktadır.
3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşme kodu açıklarını verimli ve doğru bir şekilde tanıyabilir. 0x0.ai gibi projeler, makine öğrenimini kullanarak potansiyel sorunları tanımlamak için AI akıllı sözleşme denetim araçları sunmaktadır.
Ayrıca, PAAL kişiselleştirilmiş AI Bot oluşturmasına yardımcı olurken, Hera AI destekli çok zincirli DEX agregatörleri gibi projelerle Web3 gelişimine araç seviyesinde katkı sağlamaktadır.
Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
4.1 Merkeziyetsiz hesaplama ile karşılaşan gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri aşağıdaki zorluklarla karşılaşmaktadır:
Performans ve istikrar: Dağıtık düğümlerde gecikme ve istikrarsızlık olabilir.
Kaynak Eşleştirme: Arz ve talep arasındaki dengesizlik, kaynak yetersizliğine veya talepleri karşılayamama durumuna yol açabilir.
Kullanım karmaşıklığı: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekmektedir.
AI eğitiminde kullanılması zor: Büyük model eğitimi büyük veri miktarı ve bant genişliği gerektirir, merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanır.
Nvidia'nın avantajları aşılması zor: CUDA yazılım ekosistemi ve NVLink çoklu kart iletişimi anahtar.
Merkezi olmayan hesaplama gücü şu anda AI çıkarımı ve küçük model eğitimi için ana olarak uygundur, büyük model eğitimi gerçekleştirmek zordur.
4.2 AI+Web3 birleşimi oldukça kaba
Şu anda AI+Web3 projelerinde aşağıdaki sorunlar bulunmaktadır:
Yüzeysel uygulama: Çoğu proje, derin entegrasyon eksikliği ile verimliliği artırmak için yalnızca AI'yi basit bir şekilde kullanmaktadır.
Pazarlama abartısı: Bazı projeler yalnızca sınırlı alanlarda AI kullanıyor, kavramı aşırı şekilde tanıtıyor.
Yetersiz yenilik: AI ve kripto para birimlerinin yerel entegrasyonuna yönelik yenilikçi çözümlerin eksikliği.
4.3 Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tamponu haline geliyor.
Birçok AI+Web3 projesi, token ekonomisini kullanıcı çekme ve finansman sağlama aracı olarak kullanırken, gerçek ihtiyaçları gerçekten çözmeyi başaramayabilir. Projelerin, yalnızca kısa vadeli bir etki yaratmakla kalmayıp, gerçek senaryoları daha somut bir şekilde karşılaması gerekiyor.
Beş, Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e akıllı analiz, tahmin ve kişiselleştirilmiş hizmetler sağlayarak kullanıcı deneyimini ve güvenliğini artırmaktadır. Web3 ise AI'ya merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunmaktadır.
Henüz erken aşamalarda olmasına ve birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, AI+Web3 birleşimi de birçok avantaj sunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ve veri toplama, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflığı ve yenilikçiliği artırabilir. Gelecekte, AI'nın akıllı karar verme yetenekleri ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin derinlemesine entegrasyonu sayesinde daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistemin inşa edilmesi beklenmektedir.
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+Web3 Entegrasyonu: Gelişim Durumu, Değer ve Zorlukların Analizi
AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Fırsatlar ve Zorluklar
I. Giriş
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 her sektörde büyük dönüşümler sağladı. 2023 yılında yapay zeka endüstrisinin piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI gibi devler bu akıma öncülük ediyor.
Aynı zamanda, Web3 olarak bilinen yeni nesil ağ modeli, insanların interneti anlama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, blockchain teknolojisine dayanıyor ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi yöntemlerle veri paylaşımı ve kontrolü sağlıyor, kullanıcılara veri kontrol yetkisi veriyor. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı, Bitcoin, Ethereum gibi projeler ise ardı ardına ortaya çıkıyor.
AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı'nın odak noktası haline geldi; her ikisini birleştirmenin yolları keşfedilmeyi bekleyen bir konudur. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişimini, potansiyel değerini ve etkisini inceleyecek, yatırımcılar ve profesyoneller için bir referans sunacaktır.
İki, AI ve Web3 Etkileşim Yöntemleri
Yapay zeka ve Web3 gelişimi, bir denge üzerine oturuyor; yapay zeka üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. Her iki tarafın karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edecek, aralarındaki sorunları nasıl çözdüklerini tartışacağız.
2.1 Yapay Zeka sektörünün karşılaştığı güçlükler
AI sektörünün temel unsurları arasında hesaplama gücü, algoritma ve veri bulunmaktadır.
Hesaplama gücü: AI görevleri, büyük miktarda veriyi işlemek için güçlü bir hesaplama gücüne ihtiyaç duyar. Son yıllarda GPU gibi donanımların gelişimi, hesaplama gücünün artışını teşvik etti; örneğin, Nvidia büyük bir pazar payına sahiptir.
Algoritma: AI sisteminin temeli, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritma seçimi ve tasarımı, AI performansı için hayati öneme sahiptir; sürekli yenilik, doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veriler: AI sistemleri, verilerdeki kalıpları ve düzenleri öğrenerek modelleri eğitir. Zengin veri setleri, modelin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olur.
AI'nın karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Hesaplama gücünü elde etme ve yönetme maliyetleri yüksektir, özellikle yeni başlayan şirketler ve bireysel geliştiriciler için bir zorluk teşkil etmektedir.
Derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, modelin yorumlanabilirliği yetersizdir.
Yüksek kaliteli, çeşitli veri elde etme zorluğu, bazı alanlarda verilerin hassas olması ve elde edilmesinin zor olması.
AI modellerinin kara kutu özellikleri kamuoyunun dikkatini çekti, bazı uygulamalar açıklanabilir ve izlenebilir karar alma süreçlerine ihtiyaç duymaktadır.
Birçok AI projesinin iş modeli belirsiz, girişimciler çaresiz hissediyor.
2.2 Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe de çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır:
Yapay zeka, verimliliği artıran bir araç olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir:
Veri analizi ve tahmin: AI, büyük veri setlerinden değerli bilgiler çıkararak DeFi gibi alanlar için daha doğru tahminler ve karar desteği sağlar.
Kullanıcı deneyimi optimizasyonu: AI, kullanıcı verilerini analiz edebilir, kişiselleştirilmiş öneriler ve özelleştirilmiş hizmetler sunarak kullanıcı deneyimini artırır.
Güvenlik Artışı: AI, siber saldırıları tespit etmek, anormal davranışları tanımlamak ve daha güçlü güvenlik sağlamak için kullanılabilir.
Gizlilik Koruma: AI, veri şifreleme ve gizlilik hesaplama uygulamalarında kullanılabilir, kullanıcıların kişisel bilgilerini korur.
Akıllı sözleşme denetimi: AI, otomatik sözleşme denetimi ve güvenlik açığı tespiti gerçekleştirebilir, sözleşme güvenliğini artırır.
Üç, AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esasen iki yönden ilerliyor: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet etmek için kullanmak. Io.net, Gensyn, Ritual gibi birçok proje bu yolda keşif yapıyor.
3.1 Web3, AI'yi destekliyor
3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
ChatGPT'nin ortaya çıkışı AI heyecanını ateşledi, aynı zamanda GPU kıtlığı sorununu da beraberinde getirdi. Bu sorunu çözmek için, Akash, Render, Gensyn gibi bazı Web3 projeleri merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı deniyor. Bu tür projeler, kullanıcıları atıl GPU hesaplama gücü sağlamaya teşvik etmek için tokenler aracılığıyla ödüllendiriyor ve AI müşterilerine destek sunuyor.
Arz tarafı başlıca şunları içerir:
Merkezsiz hesaplama projeleri iki türe ayrılır:
Bu projeler, token teşvikleri aracılığıyla sağlayıcıları ve kullanıcıları çekerek sağlıklı bir döngü oluşturur. Token değeri, katılımcı artışıyla uyumlu kalır ve daha fazla katılımı teşvik eder.
3.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Modeli
Merkeziyetsiz algoritma model ağı, farklı AI modellerini bağlayan bir AI algoritma hizmetleri pazarını temsil eder. Kullanıcı soru sorduğunda, pazar en uygun modeli seçerek yanıt verir.
Tekil modellere, örneğin ChatGPT'ye kıyasla, merkeziyetsiz algoritma ağı Bittensor'un daha büyük bir potansiyele sahip olduğu görülüyor. Birden fazla modelin iş birliği yapmasına olanak tanır ve farklı sorunlar için en iyi çözümleri sunar.
3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama
Veri, AI model eğitimi için hayati öneme sahiptir. Ancak, Web2 platformları genellikle AI eğitimi için veri toplamayı yasaklar veya kullanıcı verilerini kar paylaşmadan satar.
Bazı Web3 projeleri, token teşvikleri aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplayarak başarılar elde etmektedir. Örneğin, PublicAI kullanıcıların veri katkısında bulunmalarını ve verileri doğrulamalarını sağlayarak token ödülleri kazanmalarına olanak tanır. Ocean, Hivemapper gibi diğer projeler de benzer modelleri keşfetmektedir.
3.1.4 ZK, AI'de kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, gizlilik koruma ve veri paylaşımındaki çatışmaları çözebilir. ZKML, orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
BasedAI gibi projeler, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için FHE ile LLM entegrasyonunu keşfediyor. Bu, sağlık, finans gibi hassas alanlarda AI uygulamaları için yeni olanaklar sunuyor.
3.2 AI, Web3'ü destekliyor
AI'nın Web3 endüstrisine sağladığı destek esas olarak şunlardadır:
3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre ediyor. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor, BullBear AI fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai, borsa tahmini yarışmaları düzenliyor, Arkham ise zincir üzerindeki veri analizini sağlıyor.
3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler
Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegrasyonu ile çalışmaktadır. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmakta, Followin ve IQ.wiki ChatGPT'yi içerik özetlemesi için entegre etmekte, NFPrompt ise NFT yaratımını basitleştirmek için AI kullanmaktadır.
3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşme kodu açıklarını verimli ve doğru bir şekilde tanıyabilir. 0x0.ai gibi projeler, makine öğrenimini kullanarak potansiyel sorunları tanımlamak için AI akıllı sözleşme denetim araçları sunmaktadır.
Ayrıca, PAAL kişiselleştirilmiş AI Bot oluşturmasına yardımcı olurken, Hera AI destekli çok zincirli DEX agregatörleri gibi projelerle Web3 gelişimine araç seviyesinde katkı sağlamaktadır.
Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
4.1 Merkeziyetsiz hesaplama ile karşılaşan gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri aşağıdaki zorluklarla karşılaşmaktadır:
Performans ve istikrar: Dağıtık düğümlerde gecikme ve istikrarsızlık olabilir.
Kaynak Eşleştirme: Arz ve talep arasındaki dengesizlik, kaynak yetersizliğine veya talepleri karşılayamama durumuna yol açabilir.
Kullanım karmaşıklığı: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekmektedir.
AI eğitiminde kullanılması zor: Büyük model eğitimi büyük veri miktarı ve bant genişliği gerektirir, merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanır.
Nvidia'nın avantajları aşılması zor: CUDA yazılım ekosistemi ve NVLink çoklu kart iletişimi anahtar.
Merkezi olmayan hesaplama gücü şu anda AI çıkarımı ve küçük model eğitimi için ana olarak uygundur, büyük model eğitimi gerçekleştirmek zordur.
4.2 AI+Web3 birleşimi oldukça kaba
Şu anda AI+Web3 projelerinde aşağıdaki sorunlar bulunmaktadır:
Yüzeysel uygulama: Çoğu proje, derin entegrasyon eksikliği ile verimliliği artırmak için yalnızca AI'yi basit bir şekilde kullanmaktadır.
Pazarlama abartısı: Bazı projeler yalnızca sınırlı alanlarda AI kullanıyor, kavramı aşırı şekilde tanıtıyor.
Yetersiz yenilik: AI ve kripto para birimlerinin yerel entegrasyonuna yönelik yenilikçi çözümlerin eksikliği.
4.3 Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tamponu haline geliyor.
Birçok AI+Web3 projesi, token ekonomisini kullanıcı çekme ve finansman sağlama aracı olarak kullanırken, gerçek ihtiyaçları gerçekten çözmeyi başaramayabilir. Projelerin, yalnızca kısa vadeli bir etki yaratmakla kalmayıp, gerçek senaryoları daha somut bir şekilde karşılaması gerekiyor.
Beş, Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e akıllı analiz, tahmin ve kişiselleştirilmiş hizmetler sağlayarak kullanıcı deneyimini ve güvenliğini artırmaktadır. Web3 ise AI'ya merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunmaktadır.
Henüz erken aşamalarda olmasına ve birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, AI+Web3 birleşimi de birçok avantaj sunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ve veri toplama, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflığı ve yenilikçiliği artırabilir. Gelecekte, AI'nın akıllı karar verme yetenekleri ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin derinlemesine entegrasyonu sayesinde daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistemin inşa edilmesi beklenmektedir.