AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Beklentileri
Yapay zeka ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekmiştir. AI, insan zekasını taklit ve simüle eden bir teknoloji olarak, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiştir. Web3, yeni bir internet modeli olarak, insanların internete dair anlayışlarını ve kullanım şekillerini değiştirmektedir.
AI sektörünün pazar büyüklüğü 2023 yılında 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi sektör devleri ve başarılı oyuncular birer birer ortaya çıkıyor. Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyona ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkıyor. AI ile Web3'ün birleşimi doğu ve batı builder'ları ve VC'lerin ilgi odağı haline geldi.
Bu makale AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu inceleyecek, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan sınırlamalar ile zorlukları derinlemesine tartışarak yatırımcılara ve profesyonellere referans ve içgörüler sunacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi iki tarafı temsil ediyor; AI, üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlıyor. Öncelikle AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve iyileşme alanlarını analiz edeceğiz, ardından bu zorlukları nasıl karşılıklı olarak çözebileceğimizi tartışacağız.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zeka endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.
Hesaplama Gücü: AI görevleri, model eğitimi ve çıkarım için büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar. Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek, özellikle yeni kurulan şirketler ve bireysel geliştiriciler için pahalı ve karmaşık bir zorluktur.
Algoritma: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etmesine rağmen, hâlâ bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, modelin açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği yetersizdir. Algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli sorunlardır.
Veriler: Yüksek kaliteli, çeşitli verilerin elde edilmesi hala bir zorluktur. Bazı alanlardaki veriler, örneğin sağlık verileri, elde edilmesi zor olanlardır. Verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar barındırmaktadır. Veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı ile AI projelerinin iş modeli belirsizliği gibi sorunların da çözülmesi gerekiyor.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektörü, veri analizi, kullanıcı deneyimi ve akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda gelişim potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, üretkenliği artırma aracı olarak bu alanlarda birçok potansiyel fırsat sunmaktadır.
Veri analizi ve tahmin: AI teknolojisi, büyük veri yığınlarından değerli bilgiler çıkarabilir, daha doğru tahminler ve kararlar alabilir, DeFi alanında risk değerlendirmesi, piyasa tahmini ve varlık yönetimi gibi konularda önemli bir anlam taşır.
Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmet: AI teknolojisi, kişiselleştirilmiş öneriler, özelleştirilmiş hizmetler ve akıllı etkileşim deneyimi sunarak kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırabilir.
Güvenlik ve Gizlilik Koruması: AI teknolojisi, siber saldırıları tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak için kullanılabilir ve daha güçlü bir güvenlik sağlanabilir. Aynı zamanda, AI veri gizliliği korumasında da uygulanabilir ve kullanıcıların kişisel bilgilerini korur.
Akıllı Sözleşme Denetimi: AI teknolojisi, sözleşme denetimini ve açık tespitini otomatikleştirmek için kullanılabilir, sözleşmenin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.
AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri iki ana alandan yola çıkmaktadır: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesi için kullanmak.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın yükselmesiyle birlikte, GPU talebi patladı ve bu da arz sıkıntısına yol açtı. Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya başladı. Bu projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamak için token teşvikleri ile ödüllendirerek, AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve işletmeleri içerir. Merkeziyetsiz hesaplama projeleri iki ana kategoriye ayrılmaktadır: AI çıkarımı için ve AI eğitimi için. İlki Render, Akash, Aethir gibi projeleri içerirken, ikincisi io.net, Gensyn gibi projeleri içermektedir.
io.net, temsili bir proje olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU'ya sahip ve Render ile Filecoin'in hesaplama gücünü entegre etti. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllendirilmesini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştirmektedir.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
merkeziyetsiz algoritma modeli ağı olan Bittensor, token teşvik mekanizması aracılığıyla merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturur. Bu model, gelecekteki AI gelişiminde önemli bir rol oynama potansiyeline sahiptir.
Merkeziyetsiz veri toplama
PublicAI gibi bazı projeler, merkeziyetsiz veri toplama için token teşvik yöntemini kullanıyor. Kullanıcılar veri katkısında bulunabilir veya veri doğrulama sürecine katılarak token ödülleri kazanabilirler. Bu yöntem, veri katkı sağlayıcıları ile AI endüstrisi geliştirenler arasında kazan-kazan ilişkisini teşvik ediyor.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması yapmayı mümkün kılar. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. BasedAI gibi projeler bu alanda araştırmalar yapmaktadır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Pek çok Web3 projesi, kullanıcılarına veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak amacıyla AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI'larını geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond AI algoritmaları ile değerli alpha token'ları tahmin ederken, BullBear AI geçmiş veriler ve piyasa hareketlerine dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor.
Numerai, bir yatırım yarışması platformu olarak, katılımcıların AI ve büyük dil modellerine dayanarak hisse senedi piyasasını tahmin etmelerini sağlamaktadır. Arkham gibi zincir üstü veri analiz platformları da AI ile hizmet sunmaktadır.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Web3 projeleri, AI entegrasyonu ile kullanıcı deneyimini optimize ediyor. Örneğin, Dune, büyük dil modelleri kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını piyasaya sürdü. Followin, IQ.wiki gibi platformlar içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etti. NFPrompt gibi projeler ise AI sayesinde kullanıcıların yaratım maliyetlerini düşürüyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşme denetiminde de rol oynamaktadır. Örneğin, 0x0.ai, akıllı sözleşmeleri analiz etmek ve potansiyel zafiyetler veya sorunları tanımlamak için gelişmiş algoritmalar kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyici sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Mücadele Durumu
merkeziyetsiz hesaplama alanında mevcut engeller
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama ürünleri, dünya genelinde dağıtılmış düğümlere bağlıdır ve gecikme ile istikrarsızlık olabilir.
Kullanılabilirlik: Talep ve arzın uyum derecesinden etkilenen, kaynak yetersizliğine veya kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayamama durumuna yol açabilir.
Teknik karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekebilir, kullanım maliyeti oldukça yüksektir.
Eğitim zorluğu: Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, AI eğitimi yerine AI çıkarımı için kullanılmaktadır. Bunun nedeni, büyük model eğitiminin büyük veri miktarı ve yüksek iletişim bant genişliği gerektirmesidir, bu da dağıtık bir ortamda gerçekleştirilmesi zor hale getirir.
AI+Web3'ün birleşimi oldukça kabaca, 1+1'in 2'den büyük olduğu sağlanmamış.
Yüzeysel Uygulamalar: Birçok proje yalnızca AI'yi verimliliği artırmak ve analiz yapmak için basit bir şekilde kullanıyor, AI ile kripto para birimleri arasındaki doğal entegrasyonu ve yenilikçi çözümleri sergilememektedir.
Pazarlama Odaklı: Bazı Web3 ekipleri yalnızca sınırlı alanlarda AI teknolojisini kullanıyor, AI trendlerini aşırı şekilde tanıtıyor ve gerçek yenilikten yoksun.
Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tampon maddesi haline geliyor.
Birçok AI+Web3 projesi, token ekonomisini finansman ve kullanıcı katılımı aracı olarak kullanıyor, ancak token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları karşılayıp karşılamadığı henüz belirsiz. Şu anda çoğu proje henüz pratik aşamaya ulaşmadı ve gerçek ihtiyaç senaryolarını karşılamak için daha fazla sağlam fikirli ekibe ihtiyaç var.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha verimli, akıllı uygulama alanları sağlayabilir; örneğin, veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi. Aynı zamanda, Web3'ün merkeziyetsizliği ve programlanabilirliği, AI teknolojisinin gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır; örneğin, merkeziyetsiz hesaplama gücü, algoritma paylaşımı ve veri toplama gibi.
AI+Web3 projeleri hâlâ erken aşamada ve birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, bazı avantajlar da sunmaktadır. Örneğin, merkeziyetsiz hesaplama gücü ve veri toplama, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflık ve denetlenebilirliği artırabilir, daha geniş katılım ve yenilikçiliği teşvik edebilir.
Gelecekte, AI'nın akıllı analiz ve karar verme yeteneklerinin Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirilmesiyle daha akıllı, daha açık ve daha adil bir ekonomik ve toplumsal sistemin inşa edilmesi bekleniyor. Araştırmaların derinleşmesi ve teknolojinin ilerlemesiyle, finans, merkeziyetsiz otonom organizasyonlar, tahmin pazarları ve NFT gibi alanlarda daha fazla yerel ve anlamlı AI+Web3 çözümünün ortaya çıkmasını umuyoruz.
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.
5 Likes
Reward
5
4
Repost
Share
Comment
0/400
SelfCustodyIssues
· 17h ago
Bu kadar veriyi kullanarak boğa mı yapmak istiyorsun?
AI ve Web3 Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Fırsatları
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Beklentileri
Yapay zeka ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekmiştir. AI, insan zekasını taklit ve simüle eden bir teknoloji olarak, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiştir. Web3, yeni bir internet modeli olarak, insanların internete dair anlayışlarını ve kullanım şekillerini değiştirmektedir.
AI sektörünün pazar büyüklüğü 2023 yılında 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi sektör devleri ve başarılı oyuncular birer birer ortaya çıkıyor. Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyona ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkıyor. AI ile Web3'ün birleşimi doğu ve batı builder'ları ve VC'lerin ilgi odağı haline geldi.
Bu makale AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu inceleyecek, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan sınırlamalar ile zorlukları derinlemesine tartışarak yatırımcılara ve profesyonellere referans ve içgörüler sunacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi iki tarafı temsil ediyor; AI, üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlıyor. Öncelikle AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve iyileşme alanlarını analiz edeceğiz, ardından bu zorlukları nasıl karşılıklı olarak çözebileceğimizi tartışacağız.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zeka endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.
Hesaplama Gücü: AI görevleri, model eğitimi ve çıkarım için büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar. Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek, özellikle yeni kurulan şirketler ve bireysel geliştiriciler için pahalı ve karmaşık bir zorluktur.
Algoritma: Derin öğrenme algoritmaları büyük başarılar elde etmesine rağmen, hâlâ bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, modelin açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği yetersizdir. Algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli sorunlardır.
Veriler: Yüksek kaliteli, çeşitli verilerin elde edilmesi hala bir zorluktur. Bazı alanlardaki veriler, örneğin sağlık verileri, elde edilmesi zor olanlardır. Verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar barındırmaktadır. Veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı ile AI projelerinin iş modeli belirsizliği gibi sorunların da çözülmesi gerekiyor.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektörü, veri analizi, kullanıcı deneyimi ve akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda gelişim potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, üretkenliği artırma aracı olarak bu alanlarda birçok potansiyel fırsat sunmaktadır.
Veri analizi ve tahmin: AI teknolojisi, büyük veri yığınlarından değerli bilgiler çıkarabilir, daha doğru tahminler ve kararlar alabilir, DeFi alanında risk değerlendirmesi, piyasa tahmini ve varlık yönetimi gibi konularda önemli bir anlam taşır.
Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmet: AI teknolojisi, kişiselleştirilmiş öneriler, özelleştirilmiş hizmetler ve akıllı etkileşim deneyimi sunarak kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırabilir.
Güvenlik ve Gizlilik Koruması: AI teknolojisi, siber saldırıları tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak için kullanılabilir ve daha güçlü bir güvenlik sağlanabilir. Aynı zamanda, AI veri gizliliği korumasında da uygulanabilir ve kullanıcıların kişisel bilgilerini korur.
Akıllı Sözleşme Denetimi: AI teknolojisi, sözleşme denetimini ve açık tespitini otomatikleştirmek için kullanılabilir, sözleşmenin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.
AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri iki ana alandan yola çıkmaktadır: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesi için kullanmak.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın yükselmesiyle birlikte, GPU talebi patladı ve bu da arz sıkıntısına yol açtı. Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya başladı. Bu projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamak için token teşvikleri ile ödüllendirerek, AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve işletmeleri içerir. Merkeziyetsiz hesaplama projeleri iki ana kategoriye ayrılmaktadır: AI çıkarımı için ve AI eğitimi için. İlki Render, Akash, Aethir gibi projeleri içerirken, ikincisi io.net, Gensyn gibi projeleri içermektedir.
io.net, temsili bir proje olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU'ya sahip ve Render ile Filecoin'in hesaplama gücünü entegre etti. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllendirilmesini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştirmektedir.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
merkeziyetsiz algoritma modeli ağı olan Bittensor, token teşvik mekanizması aracılığıyla merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturur. Bu model, gelecekteki AI gelişiminde önemli bir rol oynama potansiyeline sahiptir.
Merkeziyetsiz veri toplama
PublicAI gibi bazı projeler, merkeziyetsiz veri toplama için token teşvik yöntemini kullanıyor. Kullanıcılar veri katkısında bulunabilir veya veri doğrulama sürecine katılarak token ödülleri kazanabilirler. Bu yöntem, veri katkı sağlayıcıları ile AI endüstrisi geliştirenler arasında kazan-kazan ilişkisini teşvik ediyor.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması yapmayı mümkün kılar. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. BasedAI gibi projeler bu alanda araştırmalar yapmaktadır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Pek çok Web3 projesi, kullanıcılarına veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak amacıyla AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI'larını geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond AI algoritmaları ile değerli alpha token'ları tahmin ederken, BullBear AI geçmiş veriler ve piyasa hareketlerine dayanarak fiyat trendlerini tahmin ediyor.
Numerai, bir yatırım yarışması platformu olarak, katılımcıların AI ve büyük dil modellerine dayanarak hisse senedi piyasasını tahmin etmelerini sağlamaktadır. Arkham gibi zincir üstü veri analiz platformları da AI ile hizmet sunmaktadır.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Web3 projeleri, AI entegrasyonu ile kullanıcı deneyimini optimize ediyor. Örneğin, Dune, büyük dil modelleri kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını piyasaya sürdü. Followin, IQ.wiki gibi platformlar içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etti. NFPrompt gibi projeler ise AI sayesinde kullanıcıların yaratım maliyetlerini düşürüyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşme denetiminde de rol oynamaktadır. Örneğin, 0x0.ai, akıllı sözleşmeleri analiz etmek ve potansiyel zafiyetler veya sorunları tanımlamak için gelişmiş algoritmalar kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyici sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Mücadele Durumu
merkeziyetsiz hesaplama alanında mevcut engeller
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama ürünleri, dünya genelinde dağıtılmış düğümlere bağlıdır ve gecikme ile istikrarsızlık olabilir.
Kullanılabilirlik: Talep ve arzın uyum derecesinden etkilenen, kaynak yetersizliğine veya kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayamama durumuna yol açabilir.
Teknik karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekebilir, kullanım maliyeti oldukça yüksektir.
Eğitim zorluğu: Şu anda merkeziyetsiz hesaplama, AI eğitimi yerine AI çıkarımı için kullanılmaktadır. Bunun nedeni, büyük model eğitiminin büyük veri miktarı ve yüksek iletişim bant genişliği gerektirmesidir, bu da dağıtık bir ortamda gerçekleştirilmesi zor hale getirir.
AI+Web3'ün birleşimi oldukça kabaca, 1+1'in 2'den büyük olduğu sağlanmamış.
Yüzeysel Uygulamalar: Birçok proje yalnızca AI'yi verimliliği artırmak ve analiz yapmak için basit bir şekilde kullanıyor, AI ile kripto para birimleri arasındaki doğal entegrasyonu ve yenilikçi çözümleri sergilememektedir.
Pazarlama Odaklı: Bazı Web3 ekipleri yalnızca sınırlı alanlarda AI teknolojisini kullanıyor, AI trendlerini aşırı şekilde tanıtıyor ve gerçek yenilikten yoksun.
Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tampon maddesi haline geliyor.
Birçok AI+Web3 projesi, token ekonomisini finansman ve kullanıcı katılımı aracı olarak kullanıyor, ancak token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları karşılayıp karşılamadığı henüz belirsiz. Şu anda çoğu proje henüz pratik aşamaya ulaşmadı ve gerçek ihtiyaç senaryolarını karşılamak için daha fazla sağlam fikirli ekibe ihtiyaç var.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha verimli, akıllı uygulama alanları sağlayabilir; örneğin, veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi. Aynı zamanda, Web3'ün merkeziyetsizliği ve programlanabilirliği, AI teknolojisinin gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır; örneğin, merkeziyetsiz hesaplama gücü, algoritma paylaşımı ve veri toplama gibi.
AI+Web3 projeleri hâlâ erken aşamada ve birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, bazı avantajlar da sunmaktadır. Örneğin, merkeziyetsiz hesaplama gücü ve veri toplama, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, şeffaflık ve denetlenebilirliği artırabilir, daha geniş katılım ve yenilikçiliği teşvik edebilir.
Gelecekte, AI'nın akıllı analiz ve karar verme yeteneklerinin Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirilmesiyle daha akıllı, daha açık ve daha adil bir ekonomik ve toplumsal sistemin inşa edilmesi bekleniyor. Araştırmaların derinleşmesi ve teknolojinin ilerlemesiyle, finans, merkeziyetsiz otonom organizasyonlar, tahmin pazarları ve NFT gibi alanlarda daha fazla yerel ve anlamlı AI+Web3 çözümünün ortaya çıkmasını umuyoruz.