AI ve Web3'ün Bütünleşmesi: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Beklentileri

I. Giriş: AI+Web3'ün Gelişimi

Son yıllarda, yapay zeka (YZ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. İnsan zekasını simüle eden ve taklit eden bir teknoloji olarak YZ, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşümler ve yenilikler getirdi.

2023 yılında AI sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı. OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi sektör devleri ve başarılı oyuncular, bir mantar gibi ortaya çıkarak AI patlamasına öncülük etti.

Aynı zamanda, Web3 olarak bilinen bu yeni ağ modeli, interneti anlama ve kullanım şeklimizi kademeli olarak değiştirmektedir. Web3, merkezsizleştirilmiş blok zinciri teknolojisi üzerine inşa edilmiştir ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkezsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcıların özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Web3'ün temel kavramı, verileri merkezileşmiş otoritelerin elinden kurtararak kullanıcılara veriler üzerinde kontrol hakkı ve veri değeri paylaşım hakkı vermektir.

Günümüzde Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyona ulaştı. İster Bitcoin, Ethereum, Solana olsun, ister uygulama katmanındaki Uniswap, Stepn gibi oyuncular, yeni anlatılar ve sahneler sürekli olarak ortaya çıkıyor ve giderek daha fazla insanı Web3 sektörüne katılmaya çekiyor.

AI ve Web3'ün birleşimi, hem Doğu hem de Batı'daki geliştiricilerin ve risk sermayedarlarının oldukça dikkatini çeken bir alan. İkisini nasıl iyi bir şekilde birleştireceğimiz, keşfedilmeye değer bir sorudur.

Bu makale, AI+Web3'ün gelişim durumunu vurgulayacak, bu birleşimin getirdiği potansiyel değerleri ve etkileri keşfedecektir. Öncelikle AI ve Web3'ün temel kavramlarını ve özelliklerini tanıtacağız, ardından aralarındaki karşılıklı ilişkiyi inceleyeceğiz. Sonrasında, mevcut AI+Web3 projelerinin durumunu analiz edecek ve karşılaştıkları kısıtlamalar ve zorluklar üzerine derinlemesine tartışacağız. Bu tür bir araştırma ile yatırımcılara ve ilgili sektör profesyonellerine değerli referanslar ve içgörüler sunmayı umuyoruz.

İki, AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri

AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazinin iki yanına benziyor; AI, üretkenlik artışını getirirken, Web3, üretim ilişkilerinde bir değişim sağlıyor. Peki, AI ve Web3 birbirleriyle ne tür bir etkileşim yaratabilir? Öncelikle, AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edeceğiz, ardından da bu zorlukların nasıl çözüleceği üzerine tartışacağız.

2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI sektörünün karşılaştığı zorlukları araştırmak istiyorsak, önce AI sektörünün doğasına bir göz atmalıyız. AI sektörünün çekirdeği üç unsura dayanıyor: hesaplama gücü, algoritma ve veri.

1. Hesaplama Gücü: Hesaplama gücü, büyük ölçekli hesaplama ve işlem yapabilme yeteneğini ifade eder. AI görevleri genellikle büyük miktarda veri işlemesi ve karmaşık hesaplamalar yapmayı gerektirir, örneğin derin sinir ağı modellerinin eğitilmesi. Yüksek yoğunluklu hesaplama gücü, model eğitimi ve çıkarım süreçlerini hızlandırarak AI sisteminin performansını ve verimliliğini artırabilir. Son yıllarda, grafik işlemciler (GPU) ve özel AI çipleri (TPU gibi) gibi donanım teknolojilerinin gelişimi ile hesaplama gücündeki artış, AI endüstrisinin gelişiminde önemli bir rol oynamıştır. Son yıllarda hisse senetleri fırlayan Nvidia, GPU tedarikçisi olarak büyük bir pazar payı elde etmiş ve yüksek karlar kazanmıştır.

2. Algoritma: Algoritmalar, AI sisteminin temel bileşenleridir; bunlar, sorunları çözmek ve görevleri yerine getirmek için kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. AI algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları olarak ikiye ayrılabilir; derin öğrenme algoritmaları son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı ve etkisi açısından hayati öneme sahiptir. Sürekli olarak geliştirilen ve yenilenen algoritmalar, AI sisteminin doğruluğunu, dayanıklılığını ve genelleme yeteneğini artırabilir. Farklı algoritmalar farklı sonuçlar verebilir, bu nedenle algoritmanın geliştirilmesi görevlerin başarısı açısından da son derece önemlidir.

3. Veri: AI sisteminin temel görevi, öğrenme ve eğitim yoluyla verilerdeki desenleri ve kuralları çıkarmaktır. Veri, modellerin eğitimi ve optimizasyonu için temeldir; büyük ölçekli veri örnekleri sayesinde AI sistemi daha doğru ve daha akıllı modeller öğrenebilir. Zengin veri setleri, daha kapsamlı ve çeşitli bilgiler sunarak, modelin daha önce görülmemiş verilere daha iyi genellemesine yardımcı olur ve AI sisteminin gerçek dünya problemlerini daha iyi anlamasına ve çözmesine yardımcı olur.

Mevcut AI'nın temel üç unsurunu anladıktan sonra, bu üç alanda AI'nın karşılaştığı zorluklar ve engellerine bir göz atalım:

1. Hesaplama gücü açısından: AI görevleri genellikle model eğitimi ve çıkarım için büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir, özellikle derin öğrenme modelleri için. Ancak, büyük ölçekli hesaplama gücünü edinmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur. Yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorunlardır. Özellikle girişimciler ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücünü elde etmek zor olabilir.

2. Algoritma açısından: Derin öğrenme algoritmaları birçok alanda büyük başarılar elde etmiş olsa da, bazı zorluklar ve engeller hala mevcuttur. Örneğin, derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gereklidir ve bazı görevler için modelin yorumlanabilirliği ve açıklanabilirliği yetersiz olabilir. Ayrıca, algoritmanın sağlamlığı ve genelleme yeteneği de önemli bir sorun olup, modelin daha önce görmediği veriler üzerindeki performansı kararsız olabilir. Sayısız algoritma arasında, en iyi hizmeti sunan en iyi algoritmayı bulmak, sürekli keşif gerektiren bir süreçtir.

3. Veri açısından: Veri, AI'nın itici gücüdür, ancak yüksek kaliteli, çeşitli verileri elde etmek hala bir zorluktur. Bazı alanlardaki veriler, örneğin sağlık alanındaki hassas sağlık verileri, elde edilmesi zor olabilir. Ayrıca, verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlardır; eksik veya önyargılı veriler, modellerin hatalı davranışlarına veya yanlılıklarına yol açabilir. Aynı zamanda, verilerin gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.

Bunun yanı sıra, açıklanabilirlik ve şeffaflık gibi sorunlar da mevcuttur; AI modellerinin kara kutu özelliği kamuoyunun endişe duyduğu bir konudur. Finans, sağlık ve hukuk gibi bazı uygulamalar için modelin karar verme süreci açıklanabilir ve izlenebilir olmalıdır, ancak mevcut derin öğrenme modelleri genellikle şeffaflık açısından eksiklik göstermektedir. Modelin karar verme sürecini açıklamak ve güvenilir açıklamalar sağlamak hala bir zorluktur.

Bunun yanı sıra, birçok AI projesinin girişimci iş modeli pek net değil, bu durum da birçok AI girişimcisinin kafasının karışmasına neden oluyor.

2.2 Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektöründe ise, şu anda çözülmesi gereken birçok farklı zorluk bulunmaktadır; ister Web3 veri analizi, ister Web3 ürünlerinin zayıf kullanıcı deneyimi, ya da akıllı sözleşme kodu açıkları ve hacker saldırıları gibi konularda, geliştirilecek çok şey var. AI, üretkenliği artırma aracı olarak, bu alanlarda da birçok potansiyel sunmaktadır.

Öncelikle veri analizi ve tahmin yeteneklerinin geliştirilmesi: AI teknolojisinin veri analizi ve tahmini konusundaki uygulamaları, Web3 sektörüne büyük bir etki getirmiştir. AI algoritmalarının akıllı analizi ve madenciliği sayesinde, Web3 platformları büyük veri yığınlarından değerli bilgiler çıkarabilir ve daha doğru tahminler ve kararlar alabilir. Bu, merkeziyetsiz finans (DeFi) alanında risk değerlendirmesi, piyasa tahmini ve varlık yönetimi gibi konular açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Ayrıca, kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetlerin iyileştirilmesi de sağlanabilir: AI teknolojisinin uygulanması, Web3 platformlarının daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasını mümkün kılar. Kullanıcı verilerinin analizi ve modellenmesi sayesinde, Web3 platformları kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler, özel hizmetler ve akıllı etkileşim deneyimleri sunabilir. Bu, kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırmaya yardımcı olur ve Web3 ekosisteminin gelişimini teşvik eder; örneğin, birçok Web3 protokolü, kullanıcılara daha iyi hizmet vermek için ChatGPT gibi AI araçlarını entegre etmektedir.

Güvenlik ve gizlilik koruma açısından, AI'nın uygulanması Web3 endüstrisi üzerinde derin etkiler yapmaktadır. AI teknolojisi, ağ saldırılarını tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak ve daha güçlü güvenlik önlemleri sağlamak için kullanılabilir. Aynı zamanda, AI veri gizliliği koruma alanında, veri şifreleme ve gizlilik hesaplama gibi teknolojilerle Web3 platformundaki kullanıcıların kişisel bilgilerini korumak için uygulanabilir. Akıllı sözleşmelerin denetiminde, akıllı sözleşmelerin yazım ve denetim sürecinde açıklar ve güvenlik riskleri olabileceğinden, AI teknolojisi otomatik sözleşme denetimi ve açık tespiti için kullanılabilir, böylece sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.

Görülebilir ki, Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar ve potansiyel gelişim alanlarında, AI birçok alanda yer alabilir ve destek sağlayabilir.

Üç, AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi

AI ve Web3 projeleri, iki büyük alandan yola çıkarak bir araya geliyor: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesine hizmet etmek için kullanmak.

İki konu etrafında, Io.net, Gensyn, Ritual gibi çeşitli projeleri keşfeden büyük bir proje grubu ortaya çıktı. Bu yazıda, AI'nin web3'e ve Web3'ün AI'ye katkılarıyla ilgili farklı alt alanların mevcut durumu ve gelişimi analiz edilecektir.

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

OpenAI, 2022'nin sonunda ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, AI alanında büyük bir patlama yaşandı. Çıktıktan sadece 5 gün sonra, kullanıcı sayısı 1 milyona ulaştı. Oysa daha önce Instagram'ın 1 milyon indirme sayısına ulaşması yaklaşık iki buçuk ay sürdü. Ardından, ChatGPT'nin büyümesi de oldukça hızlıydı; 2 ay içinde aylık aktif kullanıcı sayısı 100 milyona ulaştı ve 2023 Kasım'ında haftalık aktif kullanıcı sayısı 100 milyona çıktı. ChatGPT'nin çıkışıyla birlikte, AI alanı da hızla küçük bir niş pazardan, büyük bir ilgi gören bir sektöre dönüştü.

Trendforce'un raporuna göre, ChatGPT'nin çalışabilmesi için 30.000 adet NVIDIA A100 GPU'ya ihtiyacı var ve gelecekteki GPT-5, daha fazla hesaplama gücüne ihtiyaç duyacak. Bu durum, AI şirketleri arasında bir silahlanma yarışını başlattı; yalnızca yeterli hesaplama gücüne sahip olanlar, AI savaşında yeterli güç ve avantaj elde edebilir. Bu nedenle, GPU kıtlığı da ortaya çıktı.

AI'nın yükselişinden önce, GPU'nun en büyük sağlayıcısı NVIDIA'nın müşterileri üç büyük bulut hizmetinde yoğunlaşmıştı: AWS, Azure ve GCP. Yapay zekanın yükselmesiyle birlikte, Meta, Oracle ve diğer veri platformları ile yapay zeka girişimleri gibi büyük teknoloji şirketleri de GPU stoklamaya katıldı. Meta ve Tesla gibi büyük teknoloji şirketleri, özel AI modelleri ve iç araştırmalar için alım miktarlarını önemli ölçüde artırdı. Anthropic gibi temel model şirketleri ve Snowflake ile Databricks gibi veri platformları da müşterilere yapay zeka hizmetleri sunmalarına yardımcı olmak için daha fazla GPU satın aldılar.

Geçen yıl Semi Analysis'in belirttiği gibi "GPU zenginleri ve GPU fakirleri", birkaç şirket 20.000'den fazla A100/H100 GPU'ya sahip ve ekip üyeleri projeler için 100 ila 1000 GPU kullanabiliyor. Bu şirketler ya bulut sağlayıcıları ya da kendi LLM'lerini geliştirenlerdir; OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Inflection, Tesla, Oracle, Mistral gibi.

Ancak çoğu şirket GPU fakiri, yalnızca daha az sayıda GPU ile mücadele edebiliyor ve ekosistem gelişimini zorlaştıran şeylere büyük miktarda zaman ve enerji harcıyor. Bu durum yalnızca yeni kurulan şirketlerle sınırlı değil. En tanınmış yapay zeka şirketlerinden bazıları - Hugging Face, Databricks (MosaicML), Together ve hatta Snowflake'in A100/H100 sayısı 20K'dan daha az. Bu şirketler dünya çapında birinci sınıf teknik yeteneklere sahip, ancak GPU arzı açısından sınırlı kalıyor ve büyük şirketlerle yapay zeka yarışında dezavantajlı durumda.

Bu kıtlık sadece "GPU yoksulları" ile sınırlı değil, hatta 2023 yılının sonuna kadar AI alanındaki lider OpenAI, yeterli GPU temin edemediği için ücretli kayıtları birkaç hafta kapatmak zorunda kaldı ve daha fazla GPU tedarik etmeye çalıştı.

Görülebilir ki, AI'nin hızlı gelişimiyle birlikte GPU talep ve arz tarafında ciddi bir uyumsuzluk ortaya çıkmış, talebin arzı aşması sorunu acil bir hal almıştır.

Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Web3'ün teknik özelliklerini birleştirerek Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama gücü hizmetleri sunmaya başlamıştır. Bu tür projelerin ortak noktası, tokenler aracılığıyla geniş kullanıcı kitlesini kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmektir, böylece hesaplama gücünün arz tarafı haline gelmektedir.