Grayscale: Crypto nasıl AI çağının hızlanmasına katkıda bulunuyor?

Yazar: Grayscale Araştırması

Derleme: Felix, PANews

Grayscale, dün Grayscale Merkeziyetsizlik AI Fonu LLC’yi tanıttı. Fonun ilk projeleri arasında Bittensor (TAO), FIL (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) ve Render (RNDR) bulunmaktadır, burada Near, FIL ve Render fonun en ağırlıklı varlıklarıdır. Bu haberin etkisiyle ilgili Tokenler büyük ölçüde yükselmektedir. Ardından, Grayscale AI ve Merkeziyetsizlik AI hakkında bir yazı yayınladı ve önem verdikleri nedenleri açıkladı. İşte tam metin:

Yapay zeka (AI), bu yüzyılın en umut verici yeni teknolojilerinden biri olup, insan üretkenliğini üst seviyelere çıkarabilir ve tıbbi ilerlemelere güç sağlayabilir. Bugün AI önemli olsa da, etkisi giderek artmaktadır. PwC’ye göre, 2030 yılına kadar AI, 15 trilyon dolarlık bir endüstri haline gelecektir.

Ancak, bu parlak gelecek vaat eden teknoloji aynı zamanda zorluklarla karşı karşıya. AI teknolojisi giderek güçlendikçe, AI endüstrisinin gücü birkaç şirketin elinde toplanıyor, bu da topluma potansiyel zararlar doğuruyor. Ayrıca, Derinlik’in sahteciliği, yerleşik önyargı ve veri gizliliği riski konusunda ciddi endişelere yol açtı. Neyse ki, şifreleme teknolojisi, Merkeziyetsizlik ve şeffaflık özellikleri ile bazı sorunlara potansiyel çözümler sunmaktadır.

Bu makale, merkeziyetsizliğin getirdiği sorunları ve MerkeziyetsizlikAI’nın bu sorunların bazılarını nasıl çözmeye yardımcı olduğunu ele alacaktır. Ayrıca Crypto ve AI’nın kesişimini tartışacak, bu alanda erken benimseme belirtileri gösteren şifreleme uygulamalarına odaklanacaktır.

Sorunlar Merkezi AI

Mevcut AI gelişimi belirli bir risk ve zorluklarla karşı karşıyadır. AI’nın ağ etkisi ve yoğun sermaye talebi son derece belirgindir, bu da büyük teknoloji şirketleri dışındaki birçok AI geliştirici, küçük şirketler veya akademik araştırmacılar gibi, ya gerekli AI geliştirme kaynaklarına erişmekte zorlanmakta ya da çalışmalarını gelire dönüştürememektedir. Bu durum AI’nın genel rekabetini ve yeniliğini kısıtlamaktadır.

Bu nedenle, bu önemli teknolojinin etkisi OpenAI ve Google gibi az sayıda şirketin elinde yoğunlaşmaktadır ve yapay zeka yönetimi üzerine ciddi sorular ortaya çıkarmaktadır. Örneğin, bu yılın Şubat ayında, Google’ın AI görüntü oluşturucusu Gemini, ırkçılık ve tarihsel hatalarla suçlandı ve model manipülasyonuyla suçlandı. Ayrıca, geçen yıl Kasım ayında altı kişilik bir yönetim kurulu, bu modelleri geliştiren şirketleri kontrol eden az sayıda insanın varlığını ortaya çıkaran OpenAI CEO’su Sam Altman’ı kovma kararı aldı.

AI’nin etkisi ve önemi arttıkça, bir şirketin topluma büyük etkisi olan AI modellerinin karar verme yetkisini elinde bulundurabileceği konusunda birçok insan endişe duymaktadır. Hatta başkalarının çıkarlarını feda ederek, kapıları kapatmak veya modeli kendi çıkarları doğrultusunda manipüle etmek gibi önlemler alabilir.

MerkeziyetsizlikAINasıl Yardımcı Oluyor

MerkeziyetsizlikAI, blok zincir teknolojisini kullanarak, AI sahipliğini ve yönetimini dağıtarak şeffaflığı ve erişilebilirliği artırmayı amaçlayan bir AI hizmetidir. Grayscale Research, MerkeziyetsizlikAI’nin bu önemli kararları kapalı ortamlardan çıkarabileceğini ve halkın sahip olabileceğini düşünmektedir.

Blok zinciri teknolojisi, AI’ye erişimi artırmak ve bağımsız geliştiricilerin inşa etmesi ve çalışmalarının karşılığını alması engelini düşürmeye yardımcı olabilir. Bu, genel AI inovasyonunu ve rekabetini artırmanın yanı sıra, teknoloji devlerinin geliştirdiği modellerle denge sağlar.

Ayrıca, Merkeziyetsizlik’in yapay zekası, yapay zeka yatırımlarının demokratikleştirilmesine yardımcı olabilir. Şu anda, birkaç teknoloji hissesi dışında, yapay zeka geliştirmeyle ilgili gelir elde etmenin pek bir yolu yok. Aynı zamanda, büyük miktarda özel sermaye, yapay zeka girişim şirketlerine ve özel şirketlere tahsis edilmiştir (2022’de 47 milyar dolar, 2023’te 42 milyar dolar). Bu nedenle, sadece birkaç risk sermayesi ve akredite yatırımcı, bu şirketlerin gelirlerinden faydalanabilir. Buna karşılık, Merkeziyetsizlik’in şifreleme varlıkları, herkes için açık ve herkes yapay zekanın geleceğine katılabilir.

Şimdi kesişim alanı nasıl gelişiyor?

Crypto ve AI’nin kesişimi olgunluk açısından hala erken aşamada olsa da, piyasanın tepkisi heyecan verici. Mayıs 2024’e kadar, şifreleme varlıklarının AI alanındaki getirisi %20, bu çoğu şifreleme yarış yolundan daha iyi performans gösteriyor. Ayrıca Kaito verilerine göre, Merkezi Olmayan Finans, Layer2, Meme ve RWA gibi diğer yarış yollarıyla karşılaştırıldığında, AI yarış yolu şu anda sosyal platformlardaki “anlatı zihinsel paylaşım” bakımından en yüksek (en fazla pazar ilgisi) değere sahip.

Son zamanlarda, bazı büyük isimler, merkezi yapay zekanın eksikliklerini gidermek için çalışarak bu gelişmekte olan alanı benimsemeye başladı. Bu yılın Mart ayında, yapay zeka şirketi Stability AI’nin kurucusu Emad Mostaque, “şimdi yapay zekanın açık ve Merkeziyetsizlikten emin olma zamanı” diyerek MerkeziyetsizlikAI’yi sürdürmek için şirketten ayrıldı. Buna ek olarak, ShapeShift’in kurucusu Erik Vorhees kısa süre önce uçtan uca şifreleme yeteneklerine sahip gizlilik odaklı bir yapay zeka hizmeti olan Venice.ai’i piyasaya sürdü.

Resim 1: Bu yıl şimdiye kadar, AI Universe’nin performansı neredeyse tüm şifreleme pistlerini aştı

Crypto ve AI’nin kesişimini üç ana alt kategoriye ayırabiliriz:

• Altyapı katmanı: AI geliştirme için platform sağlayan ağ (örneğin NEAR, TAO, FET)
• AI için gereken kaynaklar: AI geliştirme için gerekli olan ana kaynakları (hesaplama, depolama, veri) sağlayan varlıklar (örneğin RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
• AI Sorununa Çözüm: Robotlar ve Derinlik sahtekarlığı gibi AI ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıklar ve model doğrulama (örneğin WLD, TRAC, NUM)

Grafik 2*:** AI** ve Crypto Piyasa Haritası*

Kaynak: Grayscale Yatırımları. İçeren protokol, açıklayıcı bir örnek olarak.

Yapay zekânın gelişimi için altyapı sağlayan ağ

İlk tür, AI hizmetleri için genel gelişim için inşa edilen lisanssız açık mimari ağ sağlayan varlıklardır. Bu varlıklar, belirli bir AI ürününe veya hizmetine odaklanmak yerine çeşitli AI uygulamaları için altta yatan altyapı ve teşvik mekanizmaları oluşturmak için odaklanmaktadır.

NEAR, ChatGPT gibi yapay zeka sistemlerine güç veren “Transformer” mimarisinin kurucu ortağı ile bu kategoride öne çıkıyor. Bu yılın Mayıs ayında NEAR, kullanıcı gizliliğini ve egemenliğini optimize etmeye kendini adamış, kullanıcıya ait bir yapay zeka ekosistemi oluşturmaya odaklanacağını duyurdu. Haziran ayı sonlarında NEAR, NEAR’ın yerel temel modellerinin, yapay zeka uygulamaları için veri platformlarının, yapay zeka aracı çerçevelerinin ve bilgi işlem pazarlarının geliştirilmesi için Yapay Zeka İnkübatör programını başlattı.

Bittensor, AI gelişimini ekonomik olarak teşvik etmek için TAOToken kullanan bir platformdur. Bittensor, 38 alt ağın (subnets) altında çalışan bir temel platformdur ve her bir alt ağın farklı kullanım durumları vardır, örneğin sohbet botları, görüntü oluşturma, finansal tahminler, dil çevirisi, model eğitimi, depolama ve hesaplama. Bittensor ağı, her bir alt ağda en iyi performans gösteren madencileri ve doğrulayıcıları TAOToken ile ödüllendirir ve geliştiricilere lisanssız bir API sağlar, böylece belirli bir AI uygulaması oluşturmak için Bittensor alt ağındaki madencileri sorgulayabilirsiniz.

Bu kategori, Fetch.ai ve Allora ağı gibi diğer protokoller de dahil olmak üzere içerir. Fetch.ai, geliştiricilerin karmaşık AI asistanları (yani ‘AI ajanları’) oluşturmalarına olanak tanıyan bir platformdur ve son zamanlarda AGIX ve OCEAN ile birleşerek toplam Piyasa Değeri yaklaşık 7,5 milyar ABD Dolarıdır. Diğeri Allora ağıdır, finans uygulamalarında yapay zeka kullanımına odaklanan bir platformdur ve DEX ve tahmi̇n pazari’nin otomatik ticaret stratejilerini içerir. Allora henüz üretimToken’ı yoktur ve Haziran ayında 35 milyon ABD Doları’nın üzerinde özel satış finansmanı toplandı.

Kaynaklar, Yapay Zeka Gelişimi İçin Gerekli

İkinci türde, AI geliştirme için gerekli kaynakları hesaplama, depolama veya veri formunda sağlayan varlıklar bulunmaktadır.

AI’nın yükselişi, GPU tabanlı hesaplama kaynaklarına büyük talep yarattı. Model eğitimi, model çıkarsaması veya 3D oluşturan AI’nın render işlemleri için Render (RNDR), Akash (AKT) ve Livepeer (LPT) gibi MerkeziyetsizlikGPU pazarı boşta kalan GPU kaynakları sunmaktadır. Render’ın yaklaşık 10,000 GPU sağladığı tahmin ediliyor ve özellikle sanatçılara ve 3D oluşturan AI’ye odaklanıyor; Akash ise 400 GPU sağlıyor ve özellikle AI geliştiricilere ve araştırmacılara odaklanıyor. Aynı zamanda Livepeer, metinden görüntüye, metinden videoya ve görüntüden videoya gibi AI çıkarsama görevlerini 2024 Ağustos’una kadar hedefleyen yeni bir AI alt ağı planını duyurdu.

Büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektiren AI modellerinin yanı sıra, büyük miktarda veri de gerekmektedir. Bu nedenle, veri depolama talebi önemli ölçüde artmaktadır. FIL (FIL) ve Arweave (AR) gibi veri depolama çözümleri, Merkeziyetsizlik ve güvenli bir ağ alternatifi olarak kullanılabilir ve AI verilerini merkezi AWS sunucularında depolamaktadır. Bu çözümler, maliyet etkin ve ölçeklenebilir depolama sağlamanın yanı sıra, tek nokta arızalarını ortadan kaldırarak ve veri sızıntı riskini düşürerek veri güvenliğini ve bütünlüğünü artırmaktadır.

Son olarak, OpenAI ve Gemini gibi mevcut AI hizmetleri, sırasıyla Bing ve Google aramaları yoluyla gerçek zamanlı verilere sürekli erişim sağlayabilirler. Bu, teknoloji şirketleri dışındaki tüm diğer AI model geliştiricilerini dezavantajlı duruma sokar. Ancak Grass ve Masa gibi veri toplama hizmetleri, AI modelleri için uygulama verileri sağlayarak bireylerin gelir elde etmelerine izin verirken, kişisel verilerinin kontrolünü ve gizliliğini koruyarak adil bir rekabet ortamı yaratmaya yardımcı olabilir.

AI ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlık

Üçüncü kategori, robotlar, Derinlik sahteciliği ve içerik kaynakları gibi yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıkları içerir.

Yapay zeka ile ilgili bir diğer önemli sorun, botların ve yanlış bilgilerin çoğalmasıdır. Yapay zeka tarafından üretilen Derinlik sahteciliği, Hindistan ve Avrupa’daki başkanlık seçimleri üzerinde şimdiden bir etkiye sahip ve uzmanlar, büyük ölçüde Derinlik sahteciliği tarafından yönlendirilen büyük miktarda “dezenformasyon” ile yaklaşmakta olan ABD başkanlık yarışından “çok korkuyor”. Doğrulanabilir içerik kaynakları oluşturarak Derinlik sahteciliğiyle ilgili sorunların giderilmesine yardımcı olmak için tasarlanan varlıklar arasında Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) ve Story Protocol yer alır. Ek olarak, Worldcoin (WLD) benzersiz bir biyometrik tanımlayıcı ile doğrulama yaparak bot sorununu çözmeye çalışır.

AI’nin diğer bir riski, modelin kendisine güvenin sağlanmasıdır. Alınan AI sonuçlarına nasıl güvenebiliriz ve bunların değiştirilmediğinden veya manipüle edilmediğinden emin olabiliriz? Şu anda, bu sorunu çözmeye yardımcı olmak için kriptografi, Sıfır Bilgi Kanıtı ve tam Homomorfik Şifreleme (FHE) ile birkaç protokol bulunmaktadır, örneğin Modulus Labs ve Zama.

Sonuç

Bu Merkeziyetsizlik AI varlıkları henüz erken aşamada olmalarına rağmen, ilk sonuçlar elde edilmiştir. Bu yılın başlarında risk sermayedarı Fred Wilson, AI ve Kripto’nun ‘aynı paranın iki yüzü’ olduğunu belirtti ve ‘Web3 bize AI’ye güvenmemizde yardımcı olacak’ dedi. AI endüstrisi olgunlaştıkça, Grayscale Araştırması, AI ile ilgili bu şifreleme kullanımlarının giderek daha önemli hale geleceğini düşünmektedir; bu hızla gelişen iki teknoloji birbirini tamamlayabilir.

Birçok işaret, yapay zeka çağının yaklaşmakta olduğunu ve derin, olumlu veya olumsuz etkiler yaratacağını göstermektedir. Blockchain teknolojisinin özelliklerinden yararlanarak, Crypto’nun sonunda yapay zekanın bazı tehlikelerini hafifletebileceğine inanılıyor.

İlgili okuma: Neden risk sermayesi şirketleri Crypto x AI’ya büyük yatırım yapıyor?