"AI + Web3" anlatısı gerçek bir teknoloji füzyonu mu yoksa başka bir kavramsal paket mi? Bu makale, TinTinLand tarafından yazılan ve Foresight News tarafından küratörlüğü ve katkıda bulunulan bir makaleye dayanmaktadır. (Özet: Yapay zeka parçası yutturmaca damgasından kaçabilir mi?) Kripto para birimlerini benimseyen üç AI Agent projesinin envanteri) (Arka plan eki: Grayscale News: 2025'in ilk çeyreği, DeFi, AI Ajanları ve Solana ekolojisine odaklanan bu 20 büyük kripto para birimi hakkında en iyimser olanıdır) 2025'te "AI + Web3" anlatısının popülaritesi hala hız kesmedi. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayınlanan en son raporuna göre, AI Crypto parçasının toplam piyasa değeri 2023'ün ilk çeyreğindeki 4,5 milyar dolardan yaklaşık beş kat artarak 21 milyar dolara ulaştı. Bu dalganın arkasında, teknolojilerin gerçek bir yakınsaması mı var, yoksa başka bir konsept ambalaj mı? Makro bir perspektiften bakıldığında, geleneksel yapay zeka ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorunu ortaya çıkardı: yüksek model eğitim eşiği, garantisiz veri gizliliği, yüksek bilgi işlem gücü tekeli, kara kutu akıl yürütme süreci ve dengesiz teşvik mekanizması...... Bu sorunlu noktalar, Web3'ün yerel avantajlarıyla oldukça tutarlıdır: ademi merkeziyetçilik, açık piyasa mekanizması, zincir üstü doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği vb. AI + Web3'ün kombinasyonu sadece iki sıcak kelimenin üst üste binmesi değil, aynı zamanda yapısal bir teknoloji tamamlayıcılığıdır. Yapay zekanın karşı karşıya olduğu temel sorunlu noktalardan başlayalım, aslında sorunları çözen Web3 projelerini derinlemesine parçalarına ayıralım ve sizi AI Crypto parkurunun değerini ve yönünü görmeye götürelim. Yapay zeka hizmeti erişim eşiği çok yüksek ve pahalı Mevcut yapay zeka hizmetleri genellikle pahalıdır ve eğitim kaynaklarını elde etmek zordur, bu da küçük ve orta ölçekli işletmeler ve bireysel geliştiriciler için son derece yüksektir. Ayrıca, bu hizmetler genellikle teknik olarak karmaşıktır ve başlamak için profesyonel bir arka plan gerektirir. Yapay zeka hizmet pazarı oldukça yoğunlaşmıştır, kullanıcılar çeşitli seçeneklerden yoksundur, arama maliyetleri opaktır, bütçeleri tahmin etmek zordur ve hatta bilgi işlem gücünün tekeli sorunuyla karşı karşıyadır. Web3'ün çözümü, ademi merkeziyetçilik yoluyla platform engellerini aşmak, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı oluşturmak, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemek ve zincir üstü görev planlaması ve şeffaf ekonomik mekanizmalar aracılığıyla daha fazla katılımcıyı bilgi işlem gücüne ve modellere katkıda bulunmaya motive etmek, genel maliyetleri azaltmak ve hizmet erişilebilirliğini iyileştirmektir. Render Network: merkezi olmayan GPU oluşturmaya odaklanır, ayrıca yapay zeka çıkarımını ve eğitimini destekler ve geliştiricilerin görüntü oluşturma ve yapay zeka hizmetlerine düşük maliyetle erişmesine yardımcı olmak için bir "kullanım başına ödeme" modelini benimser. Gensyn: Merkezi olmayan bir derin öğrenme eğitim ağı oluşturun, eğitim sonuçlarını doğrulamak için bilgi işlem kanıtı mekanizmasını kullanın ve yapay zeka eğitimini platform merkezileştirmeden açık işbirliğine teşvik edin. Akash Network: Blok zinciri teknolojisine dayalı merkezi olmayan bir bulut bilişim platformu olan geliştiriciler, "bulut bilişimin merkezi olmayan bir versiyonu" olan AI uygulamalarını dağıtmak ve yürütmek için talep üzerine GPU kaynaklarını kiralayabilir. 0G Labs: Yenilikçi bir depolama ve bilgi işlem ayırma mimarisi aracılığıyla yapay zeka modellerini zincir üzerinde yürütmenin maliyetini ve karmaşıklığını büyük ölçüde azaltan merkezi olmayan yapay zeka yerel Katman-1. Veriye katkıda bulunanlar için teşvik eksikliği Yüksek kaliteli veriler, yapay zeka modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modelde, veriye katkıda bulunanlar ödüllendirilmek için mücadele eder. Veri kaynaklarının opak ve tekrarlayan doğası ve nasıl kullanıldıklarına dair geri bildirim eksikliği, veri ekolojisini uzun süre verimsiz hale getirir. Web3, resmileştirme için yeni bir çözüm sunar: kriptografik imzalar, zincir üstü hak onayı ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla veri katkıda bulunanlar, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasında net bir kapalı işbirliği ve teşvik döngüsü. Temsili proje OpenLedger: Yapay zeka zinciri işbirliği için bir veri ekonomisi ağının oluşumunu teşvik etmek için veri katkısı, model çağrısı ve ekonomik teşvikleri birleştiren "Ödenebilir Yapay Zeka" kavramını yenilikçi bir şekilde önerdi. Bittensor: Çekirdek olarak TAO ödülleri, Yuma konsensüs mekanizması, alt ağ hassasiyet teşvikleri, bilgi işbirliği vb. içeren eksiksiz bir teşvik sistemi, veri katkısını model uygulama sonuçlarıyla doğrudan ilişkilendirir ve genel değer katkısını artırır. Çim: Yapay zeka veri ağı, eklentiler aracılığıyla kullanıcı tarama davranışı verilerini toplar, zincir üstü arama motoru eğitimine katkıda bulunur ve kullanıcıları veri kalitesine göre ödüllendirerek topluluk odaklı bir veri paylaşım mekanizması oluşturur. Model kara kutu, yapay zeka çıkarımı doğrulanamıyor Mevcut ana akım yapay zeka modellerinin çıkarım süreci oldukça kara kutudur ve kullanıcılar, özellikle finans ve tıbbi bakım gibi yüksek riskli alanlarda sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulayamaz. Ek olarak, modeller kurcalanmaya, zehirlenmeye ve diğer saldırılara maruz kalabilir ve bu da izlemeyi veya denetlemeyi zorlaştırır. Bu amaçla Web3 projesi, model çıkarım sürecini doğrulanabilir ve denetlenebilir hale getirmek ve yapay zeka sistemlerinin yorumlanabilirlik ve güven temelini geliştirmek için sıfır bilgi kanıtı (ZK), tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) sunmaya çalışıyor. Temsili Proje Duyarlı: Yenilikçi model parmak izi teknolojisi, çağrı davranışının izlenebilmesini sağlayarak model kullanımının şeffaflığını ve kurcalamaya karşı koruma yeteneğini geliştirir. Modulus Labs: Model çıkarım sürecini kriptografik olarak doğrulamak ve "güvenilir yapay zeka"nın yeni normalleştirmesini gerçekleştirmek için ZK teknolojisini kullanma. Giza: Zincir üzerinde makine öğrenimi çıkarımını hesaplamak için sıfır bilgi kriptografisini kullanmak, böylece yapay zeka modeli dağıtımında şeffaflığı ve güveni artırmak. Gizlilik ve güvenlik riskleri Yapay zeka eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veri içerir ve gizlilik sızıntısı, model kötüye kullanımı veya saldırısı ve karar verme şeffaflığının olmaması gibi risklerle karşı karşıyadır. Aynı zamanda, verilerin ve modellerin mülkiyeti belirsiz bir şekilde tanımlanmıştır ve bu da güvenlik risklerini daha da artırmaktadır. Blok zincirinin değişmezliği, kriptografik bilgi işlem teknolojisi (ZK, FHE gibi), güvenilir yürütme ortamı ve diğer araçlarla, tüm eğitim, depolama ve arama sürecinde AI sistem verilerinin ve modellerinin güvenliği ve kontrol edilebilirliği garanti edilir. Phala Ağı: Veri sızıntısını ve model hırsızlığını önlemek için kritik bilgi işlemleri güvenli donanımda kapsüllemek için Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) desteği sağlar. ZAMA: Tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisine odaklanın, böylece model eğitimi ve çıkarımı şifreli bir durumda gerçekleştirilebilir ve "net metin olmadan hesaplama" mümkün kılınabilir. Zihin Ağı: Gizlilik korumasını destekleyen merkezi olmayan bir yapay zeka veri paylaşımı ve çıkarım platformu oluşturun ve ön uç şifreleme teknolojisi (homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtı vb.) aracılığıyla veri güvenliği paylaşımını ve gizlilik bilgi işlemini gerçekleştirin. Vana: Kullanıcılara verilerinin sahipliğini ve kontrolünü geri vermek, gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için tasarlanmış bir yapay zeka kimlik oluşturma uygulaması. Yapay Zeka Modeli Telif Hakkı ve Fikri Mülkiyet Anlaşmazlıkları Mevcut YZ modeli eğitimi, İnternet materyallerini kapsamlı bir şekilde kullanır, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içeriğin yetkisiz kullanımı, sık sık yasal anlaşmazlıklara yol açar. Aynı zamanda, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin telif hakkı sahipliği net değildir ve orijinal içerik oluşturucular, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasında hak ve çıkarların dağıtımı için şeffaf bir mekanizma yoktur. Modellerin kötü niyetli olarak kopyalanması veya kötüye kullanılması alışılmadık bir durum değildir ve fikri mülkiyet haklarını korumak zordur. Web3, zincir üstü hak onay mekanizması aracılığıyla model kuruluş zamanını, eğitim veri kaynağını, katılımcı bilgilerini vb. depolar ve modelin veya içeriğin telif hakkı sahipliğini belirlemek için NFT ve akıllı sözleşmeler gibi araçlar kullanır. Hikaye Protokolü:...
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yatırım rüzgarı mı yoksa balon mu? AI + Web3 alanının hala ne gibi bir değeri var?
"AI + Web3" anlatısı gerçek bir teknoloji füzyonu mu yoksa başka bir kavramsal paket mi? Bu makale, TinTinLand tarafından yazılan ve Foresight News tarafından küratörlüğü ve katkıda bulunulan bir makaleye dayanmaktadır. (Özet: Yapay zeka parçası yutturmaca damgasından kaçabilir mi?) Kripto para birimlerini benimseyen üç AI Agent projesinin envanteri) (Arka plan eki: Grayscale News: 2025'in ilk çeyreği, DeFi, AI Ajanları ve Solana ekolojisine odaklanan bu 20 büyük kripto para birimi hakkında en iyimser olanıdır) 2025'te "AI + Web3" anlatısının popülaritesi hala hız kesmedi. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayınlanan en son raporuna göre, AI Crypto parçasının toplam piyasa değeri 2023'ün ilk çeyreğindeki 4,5 milyar dolardan yaklaşık beş kat artarak 21 milyar dolara ulaştı. Bu dalganın arkasında, teknolojilerin gerçek bir yakınsaması mı var, yoksa başka bir konsept ambalaj mı? Makro bir perspektiften bakıldığında, geleneksel yapay zeka ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorunu ortaya çıkardı: yüksek model eğitim eşiği, garantisiz veri gizliliği, yüksek bilgi işlem gücü tekeli, kara kutu akıl yürütme süreci ve dengesiz teşvik mekanizması...... Bu sorunlu noktalar, Web3'ün yerel avantajlarıyla oldukça tutarlıdır: ademi merkeziyetçilik, açık piyasa mekanizması, zincir üstü doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği vb. AI + Web3'ün kombinasyonu sadece iki sıcak kelimenin üst üste binmesi değil, aynı zamanda yapısal bir teknoloji tamamlayıcılığıdır. Yapay zekanın karşı karşıya olduğu temel sorunlu noktalardan başlayalım, aslında sorunları çözen Web3 projelerini derinlemesine parçalarına ayıralım ve sizi AI Crypto parkurunun değerini ve yönünü görmeye götürelim. Yapay zeka hizmeti erişim eşiği çok yüksek ve pahalı Mevcut yapay zeka hizmetleri genellikle pahalıdır ve eğitim kaynaklarını elde etmek zordur, bu da küçük ve orta ölçekli işletmeler ve bireysel geliştiriciler için son derece yüksektir. Ayrıca, bu hizmetler genellikle teknik olarak karmaşıktır ve başlamak için profesyonel bir arka plan gerektirir. Yapay zeka hizmet pazarı oldukça yoğunlaşmıştır, kullanıcılar çeşitli seçeneklerden yoksundur, arama maliyetleri opaktır, bütçeleri tahmin etmek zordur ve hatta bilgi işlem gücünün tekeli sorunuyla karşı karşıyadır. Web3'ün çözümü, ademi merkeziyetçilik yoluyla platform engellerini aşmak, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı oluşturmak, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemek ve zincir üstü görev planlaması ve şeffaf ekonomik mekanizmalar aracılığıyla daha fazla katılımcıyı bilgi işlem gücüne ve modellere katkıda bulunmaya motive etmek, genel maliyetleri azaltmak ve hizmet erişilebilirliğini iyileştirmektir. Render Network: merkezi olmayan GPU oluşturmaya odaklanır, ayrıca yapay zeka çıkarımını ve eğitimini destekler ve geliştiricilerin görüntü oluşturma ve yapay zeka hizmetlerine düşük maliyetle erişmesine yardımcı olmak için bir "kullanım başına ödeme" modelini benimser. Gensyn: Merkezi olmayan bir derin öğrenme eğitim ağı oluşturun, eğitim sonuçlarını doğrulamak için bilgi işlem kanıtı mekanizmasını kullanın ve yapay zeka eğitimini platform merkezileştirmeden açık işbirliğine teşvik edin. Akash Network: Blok zinciri teknolojisine dayalı merkezi olmayan bir bulut bilişim platformu olan geliştiriciler, "bulut bilişimin merkezi olmayan bir versiyonu" olan AI uygulamalarını dağıtmak ve yürütmek için talep üzerine GPU kaynaklarını kiralayabilir. 0G Labs: Yenilikçi bir depolama ve bilgi işlem ayırma mimarisi aracılığıyla yapay zeka modellerini zincir üzerinde yürütmenin maliyetini ve karmaşıklığını büyük ölçüde azaltan merkezi olmayan yapay zeka yerel Katman-1. Veriye katkıda bulunanlar için teşvik eksikliği Yüksek kaliteli veriler, yapay zeka modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modelde, veriye katkıda bulunanlar ödüllendirilmek için mücadele eder. Veri kaynaklarının opak ve tekrarlayan doğası ve nasıl kullanıldıklarına dair geri bildirim eksikliği, veri ekolojisini uzun süre verimsiz hale getirir. Web3, resmileştirme için yeni bir çözüm sunar: kriptografik imzalar, zincir üstü hak onayı ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla veri katkıda bulunanlar, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasında net bir kapalı işbirliği ve teşvik döngüsü. Temsili proje OpenLedger: Yapay zeka zinciri işbirliği için bir veri ekonomisi ağının oluşumunu teşvik etmek için veri katkısı, model çağrısı ve ekonomik teşvikleri birleştiren "Ödenebilir Yapay Zeka" kavramını yenilikçi bir şekilde önerdi. Bittensor: Çekirdek olarak TAO ödülleri, Yuma konsensüs mekanizması, alt ağ hassasiyet teşvikleri, bilgi işbirliği vb. içeren eksiksiz bir teşvik sistemi, veri katkısını model uygulama sonuçlarıyla doğrudan ilişkilendirir ve genel değer katkısını artırır. Çim: Yapay zeka veri ağı, eklentiler aracılığıyla kullanıcı tarama davranışı verilerini toplar, zincir üstü arama motoru eğitimine katkıda bulunur ve kullanıcıları veri kalitesine göre ödüllendirerek topluluk odaklı bir veri paylaşım mekanizması oluşturur. Model kara kutu, yapay zeka çıkarımı doğrulanamıyor Mevcut ana akım yapay zeka modellerinin çıkarım süreci oldukça kara kutudur ve kullanıcılar, özellikle finans ve tıbbi bakım gibi yüksek riskli alanlarda sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulayamaz. Ek olarak, modeller kurcalanmaya, zehirlenmeye ve diğer saldırılara maruz kalabilir ve bu da izlemeyi veya denetlemeyi zorlaştırır. Bu amaçla Web3 projesi, model çıkarım sürecini doğrulanabilir ve denetlenebilir hale getirmek ve yapay zeka sistemlerinin yorumlanabilirlik ve güven temelini geliştirmek için sıfır bilgi kanıtı (ZK), tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) sunmaya çalışıyor. Temsili Proje Duyarlı: Yenilikçi model parmak izi teknolojisi, çağrı davranışının izlenebilmesini sağlayarak model kullanımının şeffaflığını ve kurcalamaya karşı koruma yeteneğini geliştirir. Modulus Labs: Model çıkarım sürecini kriptografik olarak doğrulamak ve "güvenilir yapay zeka"nın yeni normalleştirmesini gerçekleştirmek için ZK teknolojisini kullanma. Giza: Zincir üzerinde makine öğrenimi çıkarımını hesaplamak için sıfır bilgi kriptografisini kullanmak, böylece yapay zeka modeli dağıtımında şeffaflığı ve güveni artırmak. Gizlilik ve güvenlik riskleri Yapay zeka eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veri içerir ve gizlilik sızıntısı, model kötüye kullanımı veya saldırısı ve karar verme şeffaflığının olmaması gibi risklerle karşı karşıyadır. Aynı zamanda, verilerin ve modellerin mülkiyeti belirsiz bir şekilde tanımlanmıştır ve bu da güvenlik risklerini daha da artırmaktadır. Blok zincirinin değişmezliği, kriptografik bilgi işlem teknolojisi (ZK, FHE gibi), güvenilir yürütme ortamı ve diğer araçlarla, tüm eğitim, depolama ve arama sürecinde AI sistem verilerinin ve modellerinin güvenliği ve kontrol edilebilirliği garanti edilir. Phala Ağı: Veri sızıntısını ve model hırsızlığını önlemek için kritik bilgi işlemleri güvenli donanımda kapsüllemek için Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) desteği sağlar. ZAMA: Tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisine odaklanın, böylece model eğitimi ve çıkarımı şifreli bir durumda gerçekleştirilebilir ve "net metin olmadan hesaplama" mümkün kılınabilir. Zihin Ağı: Gizlilik korumasını destekleyen merkezi olmayan bir yapay zeka veri paylaşımı ve çıkarım platformu oluşturun ve ön uç şifreleme teknolojisi (homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtı vb.) aracılığıyla veri güvenliği paylaşımını ve gizlilik bilgi işlemini gerçekleştirin. Vana: Kullanıcılara verilerinin sahipliğini ve kontrolünü geri vermek, gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için tasarlanmış bir yapay zeka kimlik oluşturma uygulaması. Yapay Zeka Modeli Telif Hakkı ve Fikri Mülkiyet Anlaşmazlıkları Mevcut YZ modeli eğitimi, İnternet materyallerini kapsamlı bir şekilde kullanır, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içeriğin yetkisiz kullanımı, sık sık yasal anlaşmazlıklara yol açar. Aynı zamanda, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin telif hakkı sahipliği net değildir ve orijinal içerik oluşturucular, model geliştiriciler ve kullanıcılar arasında hak ve çıkarların dağıtımı için şeffaf bir mekanizma yoktur. Modellerin kötü niyetli olarak kopyalanması veya kötüye kullanılması alışılmadık bir durum değildir ve fikri mülkiyet haklarını korumak zordur. Web3, zincir üstü hak onay mekanizması aracılığıyla model kuruluş zamanını, eğitim veri kaynağını, katılımcı bilgilerini vb. depolar ve modelin veya içeriğin telif hakkı sahipliğini belirlemek için NFT ve akıllı sözleşmeler gibi araçlar kullanır. Hikaye Protokolü:...