Bu makale IOSG'nin orijinal içeriği olup yalnızca sektörel öğrenme ve değişim amaçlıdır ve herhangi bir yatırım referansı teşkil etmez. Alıntı yapmak istiyorsanız lütfen kaynak belirtin, yeniden basım için lütfen IOSG ekibiyle iletişime geçerek yetkilendirme ve yeniden basım talimatlarını isteyin. Bu yazıda bahsedilen projelerin tamamı öneri veya yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir.

Önsöz

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) son zamanlarda hızlı gelişimi, çeşitli endüstrileri dönüştürmek için yapay zekanın (AI) kullanılmasına olan ilgiyi artırdı. AI x Crypto anlatısının ortaya çıkışıyla birlikte blockchain endüstrisi de bu durumdan muaf değil. Bu makale, yapay zeka ile kriptoyu birleştirmenin üç ana yolunu araştırıyor ve yapay zeka endüstrisindeki sorunları çözmek için blockchain teknolojisinin benzersiz fırsatlarını araştırıyor.

AIxCrypto'nun üç yaklaşımı şunları içerir:

AI x Crypto'nun benzersiz yanı, blockchain teknolojisinin AI endüstrisinin doğasında var olan sorunları çözmesinin beklenmesidir. Bu benzersiz kesişim, yapay zeka ve blockchain topluluklarına fayda sağlayan yenilikçi çözümler için yeni olanaklar sunuyor.

AI x Crypto alanına derinlemesine dalışımızda, AI endüstrisindeki zorlukların çözümünde blockchain teknolojisinin en umut verici uygulamalarını tanımlamayı ve sergilemeyi amaçlıyoruz. Yapay zeka endüstrisi uzmanları ve kripto oluşturucularla ortaklık kurarak, her iki teknolojinin de güçlü yönlerinden yararlanan en ileri çözümlerin geliştirilmesini teşvik etmeye kararlıyız.

1. Sektöre Genel Bakış

AI x Crypto alanı iki kategoriye ayrılabilir: altyapı ve uygulamalar. Mevcut altyapıların bir kısmı yapay zeka kullanım örneklerini desteklemeye devam ederken, yeni oyuncular tamamen yeni yapay zekaya özgü mimarileri piyasaya sürüyor.

1. 1 Bilgi İşlem Ağı

AIxCrypto alanında bilgi işlem ağları, yapay zeka uygulamaları için gerekli altyapının sağlanmasında çok önemli bir rol oynuyor. Bu ağlar destekledikleri görevlere göre iki türe ayrılabilir: genel amaçlı bilgi işlem ağları ve özel bilgi işlem ağları.

1.1.1 Genel Bilgi İşlem Ağı

AIxCrypto alanında bilgi işlem ağları, yapay zeka uygulamaları için gerekli altyapının sağlanmasında çok önemli bir rol oynuyor. Bu ağlar destekledikleri görevlere göre iki türe ayrılabilir: genel amaçlı bilgi işlem ağları ve özel bilgi işlem ağları.

1.1.1 Genel Bilgi İşlem Ağı

IO.net ve Akash gibi genel bilgi işlem ağları, kullanıcılara SSH aracılığıyla makinelere erişme fırsatı sunar ve kullanıcıların kendi uygulamalarını oluşturmalarına olanak tanıyan bir komut satırı arayüzü (CLI) sağlar. Bu ağlar, bulutta kişisel bilgi işlem ortamı sağlayan sanal özel sunuculara (VPS) benzer.

IO.net, Solana ekosistemini temel alır ve GPU kiralama ve bilgi işlem kümelerine odaklanırken, Cosmos ekosistemini temel alan Akash, esas olarak CPU bulut sunucuları ve çeşitli uygulama şablonları sağlar.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Olgun Web2 bulut pazarıyla karşılaştırıldığında bilgi işlem ağı henüz başlangıç ​​aşamasındadır. Web3 bilgi işlem ağları, sunucusuz işlevler, VPS ve AWS, Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcılarını temel alan veritabanı bulut projeleri gibi Web2'nin "Lego" yapı taşlarını karşılamada yetersiz kalıyor.

Bilgi işlem ağlarının avantajları şunları içerir:

Ancak, aşağıdaki zorluklar nedeniyle bilgi işlem ağlarının fiili üretime geçirilmesi ve Web2 bulut hizmetlerinin yerini alması zordur:

1.1.2 Özel bilgi işlem ağı

Özel bilgi işlem ağları, genel amaçlı bilgi işlem ağlarına ekstra bir katman ekleyerek kullanıcıların belirli uygulamaları yapılandırma dosyaları aracılığıyla dağıtmasına olanak tanır. Bu ağlar, 3D oluşturma veya yapay zeka çıkarımı ve eğitimi gibi belirli kullanım durumlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır.

Render, 3D görüntülemeye odaklanan profesyonel bir bilgi işlem ağıdır. Bittensor, Hyperbolik gibi yapay zeka alanında , Ritual ve fetch.ai gibi yeni oyuncular yapay zeka çıkarımına odaklanırken, Flock ve Gensyn esas olarak yapay zeka eğitimine odaklanıyor.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Özel bilgi işlem ağlarının avantajları:

Kaynak: IOSG Ventures

Özel yapay zeka çıkarımı ve eğitim bilgi işlem ağları hâlâ başlangıç ​​aşamasında olsa da, Web3 yapay zeka uygulamalarının Web3 yapay zeka altyapısına öncelik vermesini bekliyoruz. Bu trend halihazırda Story Protokolü ve Ritüel ile MyShell'de yaşanıyor Bu, yapay zeka modellerinin fikri mülkiyet olarak tanıtılması gibi işbirliklerinde açıkça görülmektedir.

Bu yeni ortaya çıkan AI x Web3 altyapısı üzerine inşa edilen muhteşem uygulamalar henüz ortaya çıkmamış olsa da, büyüme potansiyeli çok büyük. Ekosistem olgunlaştıkça, merkezi olmayan yapay zeka bilgi işlem ağlarının benzersiz yeteneklerinden yararlanan daha yenilikçi uygulamalar görmeyi bekliyoruz.

2. Veri

Veri, yapay zeka modellerinde hayati bir rol oynar. Veriler, veri toplama, eğitim veri seti depolama ve model depolama dahil olmak üzere yapay zeka modellerini geliştirmenin tüm aşamalarında yer alır.

2.1 Veri depolama

Yapay zeka modellerinin merkezi olmayan bir şekilde depolanması, çıkarım API'lerinin merkezi olmayan bir şekilde sağlanması açısından kritik öneme sahiptir. Çıkarım düğümleri bu modelleri herhangi bir yerden herhangi bir zamanda alabilmelidir. Potansiyel olarak yüzlerce gigabayt boyutuna ulaşan yapay zeka modelleriyle birlikte, sağlam bir merkezi olmayan depolama ağına ihtiyaç duyulmaktadır. Filecoin ve Arweave gibi merkezi olmayan depolama alanındaki liderler bu işlevselliği sağlayabilir.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Bu alanda çok büyük fırsatlar var.

2.2 Veri toplama ve etiketleme

2.2 Veri toplama ve etiketleme

Yapay zeka eğitimi için yüksek kaliteli veri toplamak çok önemlidir. Grass gibi Blockchain tabanlı projeler, kişisel ağlardan yararlanarak yapay zeka eğitimi için veri toplamak amacıyla kitle kaynak kullanımını kullanıyor. Yapay zeka eğitmenleri, uygun teşvik ve mekanizmalarla yüksek kaliteli verileri daha düşük maliyetle elde edebilir. Tai-da ve Saipen gibi projeler veri etiketlemeye odaklanıyor.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Bu pazardaki gözlemlerimizden bazıları:

2.3 Blockchain verileri

Geliştiriciler, yapay zeka modellerini özel olarak blockchain için eğitirken, doğrudan eğitim süreçlerinde kullanmak istedikleri yüksek kaliteli blockchain verilerine ihtiyaç duyarlar. Spice AI ve Space and Time, SDK'larla yüksek kaliteli blockchain verileri sağlayarak geliştiricilerin verileri eğitim veri hatlarına kolayca entegre etmelerine olanak tanıyor.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Blockchain ile ilgili yapay zeka modellerine olan talep arttıkça, yüksek kaliteli blockchain verilerine olan talep de artacak. Ancak çoğu veri analizi aracı şu anda yalnızca CSV formatında veri aktarımı sağlıyor ve bu, yapay zeka eğitimi amaçları için ideal değil.

Blockchain'e özgü yapay zeka modellerinin geliştirilmesini kolaylaştırmak için, daha fazla blockchain ile ilgili makine öğrenimi işlemleri (MLOP) yeteneği sağlayarak geliştirici deneyimini geliştirmek çok önemlidir. Bu özellikler, geliştiricilerin blockchain verilerini doğrudan Python tabanlı yapay zeka eğitim hatlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlamalıdır.

3.ZKML

Merkezi yapay zeka sağlayıcıları, hesaplama maliyetlerini azaltmak için daha az karmaşık modeller kullanmaya yönelik teşvikler nedeniyle güven sorunlarıyla karşı karşıya kalıyor. Örneğin, geçen yıl kullanıcılar bazen ChatGPT'yi düşündü Zayıf performans. Bu daha sonra model performansını iyileştirmeyi amaçlayan bir OpenAI güncellemesine atfedildi.

Ayrıca içerik yaratıcıları, yapay zeka şirketlerine telif hakkı endişelerini dile getirdi. Bu şirketlerin belirli verilerin eğitim süreçlerine dahil edilmediğini kanıtlamaları zordur.

Sıfır bilgili makine öğrenimi (ZKML), merkezi yapay zeka sağlayıcılarıyla ilişkili güven sorunlarını çözen yenilikçi bir yaklaşımdır. ZKML, sıfır bilgi kanıtlarından yararlanarak geliştiricilerin, hassas verileri veya model ayrıntılarını açıklamadan yapay zeka eğitimlerinin ve çıkarım süreçlerinin doğruluğunu kanıtlamalarına olanak tanır.

3.1 Eğitim

Geliştiriciler, Risc Zero tarafından sağlanana benzer bir sıfır bilgi sanal makinesinde (ZKVM) eğitim görevlerini gerçekleştirebilir. Bu süreç, eğitimin doğru şekilde gerçekleştirildiğini ve yalnızca yetkili verilerin kullanıldığını doğrulayan bir kanıt oluşturur. Bu sertifika, geliştiricinin uygun eğitim spesifikasyonlarına ve veri kullanım izinlerine bağlı olduğunun kanıtıdır.

IOSG Ventures'ın görüşü:

3.2 Muhakeme

ZKML'nin çıkarımı, eğitim muadilinden önemli ölçüde daha uzun sürer. Bu alanda zaten her biri makine öğrenimi çıkarımını güvenilir ve şeffaf hale getirme konusunda benzersiz bir yaklaşıma sahip birçok tanınmış şirket ortaya çıkıyor.

3.2 Muhakeme

ZKML'nin çıkarımı, eğitim muadilinden önemli ölçüde daha uzun sürer. Bu alanda zaten her biri makine öğrenimi çıkarımını güvenilir ve şeffaf hale getirme konusunda benzersiz bir yaklaşıma sahip birçok tanınmış şirket ortaya çıkıyor.

Giza, kapsamlı bir Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOP) platformu oluşturmaya ve bunun etrafında canlı bir topluluk oluşturmaya odaklanmıştır. Amaçları, geliştiricilere ZKML'yi çıkarım iş akışlarına entegre edecek araçlar ve kaynaklar sağlamaktır.

EZKL ise iyi performans sağlayan, kullanıcı dostu bir ZKML çerçevesi oluşturarak geliştirme deneyimini ön planda tutuyor. Çözümleri, ZKML çıkarımını uygulama sürecini basitleştirmek ve daha fazla geliştiricinin kolayca erişebilmesini sağlamak için tasarlandı.

Modulus Labs farklı bir yaklaşım benimseyerek kendi kanıt sistemini geliştiriyor. Ana hedefleri, ZKML çıkarımıyla ilişkili hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltmaktır. Modulus Labs, yükü 10 kat azaltarak ZKML çıkarımını gerçek dünya uygulamaları için daha pratik ve verimli hale getirmeye çalışıyor.

IOSG Ventures'ın görüşü:

4. Proxy ağı + diğer uygulamalar

4.1 Proxy ağı

Bir temsilci ağı, zincir içi işlemlere yardımcı olmak gibi belirli görevleri gerçekleştirmek için gerekli araç ve bilgilerle donatılmış çok sayıda yapay zeka aracısından oluşur. Bu temsilciler daha karmaşık hedeflere ulaşmak için birbirleriyle işbirliği yapabilirler. Birçok tanınmış şirket aktif olarak chatbot benzeri aracılar ve temsilci ağları geliştiriyor.

Sleepless, Siya, Myshell, CharacterX ve Delysium chatbot ajanları geliştiren önemli oyunculardır. Autonolas ve ChainML, daha güçlü kullanım durumları için proxy ağları oluşturuyor.

IOSG Ventures'ın görüşü:

Aracılar gerçek dünya uygulamaları için çok önemlidir. Belirli görevleri genel yapay zekadan daha iyi yerine getirebilirler. Blockchain, yapay zeka ajanlarına birçok benzersiz fırsat sunuyor.

4.2 Diğer uygulamalar

Daha önce tartışılan ana kategorilere ek olarak, ayrı kategoriler oluşturacak kadar büyük olmasalar da Web3 alanında dikkat çeken birkaç ilginç AI uygulaması var. Bu uygulamalar çeşitli alanları kapsıyor ve blockchain ekosistemindeki yapay zekanın çeşitliliğini ve potansiyelini gösteriyor.

4.2 Diğer uygulamalar

Daha önce tartışılan ana kategorilere ek olarak, ayrı kategoriler oluşturacak kadar büyük olmasalar da Web3 alanında dikkat çeken birkaç ilginç AI uygulaması var. Bu uygulamalar çeşitli alanları kapsıyor ve blockchain ekosistemindeki yapay zekanın çeşitliliğini ve potansiyelini gösteriyor.

5. Toplu benimseme için AIxCrypto'yu Web2 kullanıcılarına tanıtın

AI x Crypto benzersizdir çünkü yapay zekadaki en zor sorunları çözer. Mevcut AIxCrypto ürünü ile Web2 AI ürünleri arasındaki boşluğa ve Web2 kullanıcılarına hitap etmemesine rağmen, AIxCrypto hala yalnızca AIxCrypto'nun sağlayabileceği bazı benzersiz özelliklere sahiptir.

5.1 Uygun maliyetli bilgi işlem kaynakları:

AIxCrypto'nun büyük bir avantajı uygun maliyetli bilgi işlem kaynaklarının sağlanmasıdır. LLM'ye olan talep arttıkça ve piyasada daha fazla geliştirici varken, GPU'nun kullanılabilirliği ve fiyatı daha zorlayıcı hale geliyor. GPU fiyatları önemli ölçüde arttı ve kıtlıklar var.

DePIN projesi gibi merkezi olmayan bilgi işlem ağları, boş bilgi işlem gücünden, küçük veri merkezlerindeki GPU'lardan ve kişisel bilgi işlem cihazlarından yararlanarak bu sorunun hafifletilmesine yardımcı olabilir. Merkezi olmayan bilgi işlem gücü, merkezi bulut hizmetleri kadar istikrarlı olmasa da, bu ağlar çeşitli coğrafyalarda uygun maliyetli bilgi işlem ekipmanı sağlar. Bu merkezi olmayan yaklaşım uç gecikmeyi en aza indirerek daha dağıtılmış ve dayanıklı bir altyapı sağlar.

AIxCrypto, merkezi olmayan bilgi işlem ağlarının gücünden yararlanarak Web2 kullanıcılarına uygun fiyatlı ve erişilebilir bilgi işlem kaynakları sağlayabilir. Bu maliyet avantajı, özellikle yapay zeka bilişimine olan talep artmaya devam ederken, Web2 kullanıcılarını AIxCrypto çözümlerini benimsemeye çekme konusunda cazip olacaktır.

5.2 İçerik oluşturuculara sahiplik verin:

AI x Crypto'nun bir diğer önemli faydası da içerik oluşturucuların mülkiyet haklarının korunmasıdır. Mevcut yapay zeka alanında bazı ajanlar kolaylıkla kopyalanabilmektedir. Bu aracılar, benzer istemler yazılarak kolayca kopyalanabilir. Ek olarak, GPT mağazalarındaki proxy'ler genellikle içerik oluşturucular yerine merkezi şirketlere ait olduğundan, yaratıcıların çalışmaları üzerindeki kontrolü ve etkili bir şekilde para kazanma yetenekleri sınırlanıyor.

AI x Crypto, kripto alanında her yerde bulunan olgun NFT teknolojisinden yararlanarak bu sorunu çözüyor. Ajansı NFT'ler olarak temsil ederek yaratıcılar, yaratımlarına gerçek anlamda sahip olabilir ve onlardan gerçek gelir elde edebilir. Bir kullanıcı bir temsilciyle her etkileşim kurduğunda, yaratıcılar teşvikler kazanabilir ve bu da çabalarının karşılığında adil bir ödül sağlar. NFT tabanlı sahiplik kavramı yalnızca aracılar için geçerli değil, aynı zamanda yapay zeka alanındaki bilgi tabanları ve ipuçları gibi diğer önemli varlıkları korumak için de kullanılabilir.

5.3 Gizliliği koruyun ve güveni yeniden inşa edin:

Kullanıcıların ve içerik oluşturucuların merkezi yapay zeka şirketleri hakkında gizlilik endişeleri var. Kullanıcılar, verilerinin gelecekteki modelleri eğitmek için kötüye kullanılmasından endişe ederken, yaratıcılar çalışmalarının uygun bir atıf veya tazminat olmadan kullanılmasından endişe ediyor. Ek olarak, merkezi yapay zeka şirketleri altyapı maliyetlerini azaltmak için hizmet kalitesinden fedakarlık edebilir.

Bu sorunların Web2 teknolojisiyle çözülmesi zordur ve AIxCrypto gelişmiş Web3 çözümlerinden yararlanır. Sıfır bilgi eğitimi ve çıkarım, kullanılan verileri kanıtlayarak ve doğru modelin uygulanmasını sağlayarak şeffaflık sağlar. Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE), birleşik öğrenme ve tamamen homomorfik şifreleme gibi (FHE) ve diğer teknolojiler güvenli, gizliliği koruyan yapay zeka eğitimi ve çıkarımına olanak sağlar.

AIxCrypto, gizliliği ve şeffaflığı ön planda tutarak, yapay zeka şirketlerinin kamunun güvenini yeniden kazanmalarına ve kullanıcı haklarına saygılı yapay zeka hizmetleri sunarak onları geleneksel Web2 çözümlerinden ayırmalarına olanak tanır.

AIxCrypto, gizliliği ve şeffaflığı ön planda tutarak, yapay zeka şirketlerinin kamunun güvenini yeniden kazanmalarına ve kullanıcı haklarına saygılı yapay zeka hizmetleri sunarak onları geleneksel Web2 çözümlerinden farklı kılıyor.

5.3 Gizliliği koruyun ve güveni yeniden inşa edin:

Kullanıcıların ve içerik oluşturucuların merkezi yapay zeka şirketleri hakkında gizlilik endişeleri var. Kullanıcılar, verilerinin gelecekteki modelleri eğitmek için kötüye kullanılmasından endişe ederken, yaratıcılar çalışmalarının uygun bir atıf veya tazminat olmadan kullanılmasından endişe ediyor. Ek olarak, merkezi yapay zeka şirketleri altyapı maliyetlerini azaltmak için hizmet kalitesinden fedakarlık edebilir.

Bu sorunların Web2 teknolojisiyle çözülmesi zordur ve AIxCrypto gelişmiş Web3 çözümlerinden yararlanır. Sıfır bilgi eğitimi ve çıkarım, kullanılan verileri kanıtlayarak ve doğru modelin uygulanmasını sağlayarak şeffaflık sağlar. Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE), birleşik öğrenme ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) gibi teknolojiler, güvenli, gizliliği koruyan yapay zeka eğitimi ve çıkarımı sağlar.

AIxCrypto, gizliliği ve şeffaflığı ön planda tutarak, yapay zeka şirketlerinin kamunun güvenini yeniden kazanmalarına ve kullanıcı haklarına saygılı yapay zeka hizmetleri sunarak onları geleneksel Web2 çözümlerinden farklı kılıyor.

5.4 İçerik kaynaklarını izleme

Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik giderek daha karmaşık hale geldikçe, insan tarafından yazılan ve yapay zeka tarafından oluşturulan metin, resim veya videolar arasında ayrım yapmak daha zor hale geliyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kötüye kullanımını önlemek için insanların içeriğin kaynağını belirlemenin güvenilir bir yoluna ihtiyacı var.

Blockchain, tedarik zinciri yönetimi ve NFT'lerde başarıyla yaptığı gibi, içeriğin kaynağını takip etme konusunda da başarılıdır. Tedarik zinciri endüstrisinde blockchain bir ürünün tüm yaşam döngüsünü takip eder ve kullanıcılar üreticiyi ve önemli kilometre taşlarını belirleyebilir. Benzer şekilde blockchain, yaratıcıları takip eder ve halka açık doğaları nedeniyle korsanlığa karşı özellikle savunmasız olan NFT'lerde korsanlığı önler. Bu güvenlik açığına rağmen, blockchain kullanmak sahte NFT'lerden kaynaklanan kayıpları en aza indirebilir çünkü kullanıcılar gerçek ve sahte tokenleri kolaylıkla ayırt edebilir.

AIxCrypto, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kökenini izlemek için blockchain teknolojisini uygulayarak, kullanıcılara içerik yaratıcılarının yapay zeka mı yoksa insan mı olduğunu doğrulama yeteneği sağlar, böylece kötüye kullanım potansiyeli azalır ve içeriğin orijinalliğine olan güven artar.

5.5 Kripto para birimleri ile model geliştirme

Modellerin, özellikle de büyük modellerin tasarlanması ve eğitilmesi pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir. Yeni modelin etrafında da bir belirsizlik var ve geliştiriciler onun performansını tahmin edemiyor.

Kripto para birimleri, eğitim öncesi verileri toplamak, pekiştirmeli öğrenme geri bildirimleri toplamak ve ilgili taraflardan bağış toplamak için geliştirici dostu bir yol sağlar. Süreç, tipik bir kripto para birimi projesinin yaşam döngüsüne benzer: özel yatırım veya fırlatma rampası aracılığıyla finansmanı artırın ve lansman sonrasında tokenleri aktif katkıda bulunanlara bırakın.

Modeller de benzer bir yaklaşımı benimseyebilir; token satarak ve veri ve geri bildirimde bulunanlara havadan token dağıtarak eğitim için fon toplayabilir. İyi tasarlanmış bir token ekonomik modeliyle bu iş akışı, bireysel geliştiricilerin yeni modelleri her zamankinden daha kolay bir şekilde eğitmesine yardımcı olur.

6. Tokennomics'in Zorlukları

AI x Crypto projesi, şifrelemenin benzersiz bir değer önerisine sahip olması ve Web2 yapay zeka endüstrisinin pazar büyüklüğünün önemli olması nedeniyle Web2 geliştiricilerini potansiyel müşteriler olarak hedeflemeye başladı. Ancak tokenler, tokenlara aşina olmayan ve token tabanlı sistemlere dahil olma konusunda isteksiz olan Web2 geliştiricileri için bir engel olabilir.

Web2 geliştiricilerine hitap etmek amacıyla tokenların kullanımını azaltmak veya kaldırmak, Web3 meraklıları için kafa karışıklığına neden olabilir çünkü AI x Crypto projesinin temel duruşunu değiştirebilir. Değerli belirteçleri AI SaaS platformlarına entegre etmeye çalışırken, Web2 geliştiricilerini çekmek ile belirtecin faydasını sürdürmek arasındaki dengeyi bulmak zorlu bir iştir.

Web2 ve Web3 iş modelleri arasındaki boşluğu kapatmak ve aynı zamanda token değerini korumak için dikkate alınabilecek birkaç potansiyel yaklaşım vardır:

Web2 ve Web3 iş modelleri arasındaki boşluğu kapatmak ve aynı zamanda token değerini korumak için dikkate alınabilecek birkaç potansiyel yaklaşım vardır:

AI x Crypto projesi, Web2 ve Web3'ün çıkarlarıyla uyumlu bir token ekonomik modelini dikkatlice tasarlayarak, tokeninin değerini ve faydasını korurken Web2 geliştiricilerini başarılı bir şekilde çekebilir.

7. Favori Yapay Zeka x Kripto senaryolarımız

Favori AI x Crypto senaryomuz, blockchain teknolojisinin yardımıyla yapay zeka alanındaki görevleri gerçekleştirmek için kullanıcı işbirliğinin gücünden yararlanıyor. Bazı spesifik örnekler şunları içerir:

1. Yapay zeka eğitimi, hizalama ve kıyaslama için toplu veri katkısı (ör. Chatbot Arena)

2. Çeşitli temsilciler (örneğin Sahra) tarafından kullanılabilecek geniş bir paylaşılan bilgi tabanı oluşturmak için işbirliği yapın

3. Ağ verilerini yakalamak için kişisel kaynakları kullanın (örneğin Grass)

Kullanıcıların blockchain teşviklerine ve koordinasyonuna dayalı kolektif çabalarından yararlanan bu modeller, yapay zeka geliştirme ve dağıtımına yönelik merkezi olmayan, topluluk odaklı bir yaklaşımın potansiyelini ortaya koyuyor.

Sonuç olarak

Yapay zeka ve Web3'ün şafağındayız ve yapay zeka ile blockchain'in entegrasyonu diğer sektörlerle karşılaştırıldığında hala erken aşamada. En iyi 50 Nesil Yapay Zeka ürünü arasında Web3 ile ilgili ürün bulunmuyor. En iyi LLM araçları içerik oluşturma ve düzenlemeyle ilgilidir ve esas olarak satışları, toplantıları ve notları/bilgi tabanlarını hedefler. Web3 ekosistemindeki büyük miktarda araştırma, belgeleme, satış ve topluluk çabaları göz önüne alındığında, özel LLM araçlarının geliştirilmesi için büyük bir potansiyel vardır.

Şu anda geliştiriciler, gelişmiş yapay zeka modellerini zincire getirmek için altyapı oluşturmaya odaklanıyor, ancak biz henüz bu noktada değiliz. Bu altyapıyı geliştirmeye devam ederken, aynı zamanda blockchain alanında benzersiz fırsatlar sağlayan, zincir üzerinde yapay zeka çıkarımını güvenli ve güvenilir bir şekilde gerçekleştirmek için en iyi kullanıcı senaryolarını da araştırıyoruz. Diğer endüstriler, çıkarım ve ince ayar için doğrudan mevcut LLM altyapısını kullanabilir. Yalnızca blockchain endüstrisinin kendi yerel yapay zeka altyapısına ihtiyacı var.

Yakın gelecekte blockchain teknolojisinin, yapay zeka sektörünün en zorlu sorunlarını çözmek için eşler arası avantajlarından yararlanmasını ve yapay zeka modellerini herkes için daha uygun maliyetli, erişilebilir ve karlı hale getirmesini bekliyoruz. Ayrıca kripto alanının da hafif bir gecikmeyle de olsa yapay zeka endüstrisi anlatısını takip etmesini bekliyoruz. Geçtiğimiz yıl geliştiricilerin Crypto, proxy ve LLM modellerini birleştirdiğini gördük. Önümüzdeki aylarda daha fazla çok modlu modelin, metin video oluşturmanın ve 3D oluşturmanın kripto alanını etkilediğini görebiliriz.

Yapay zeka ve Web3 endüstrisinin tamamı şu anda yeterince ilgi görmedi.CryptoxAI'nin muhteşem bir uygulaması olan Web3'te yapay zekanın patlama anını sabırsızlıkla bekliyoruz.