Web3 AI Gelişimi Durumu ve Gelecek Beklentileri

Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini daha da derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik entegrasyonuna kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini eşi görülmemiş bir hızla bir araya getirerek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da bu eğilimi kabul ettiğini pratikte gösterdi; ister kripto para birimi ile ilgili hisseler olsun, ister AI hisseleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası dalgası sergiliyor.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla hiçbir ilişkisi yok gibi görünüyor. Son aylarda görülen Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki evrim, büyük bir yön kayması sergiliyor: Merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur. Mevcut modül bağlılığının son derece yüksek, özellik dağılımının son derece istikrarsız ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler sistemlerin Web3 alanında ayakta kalması zordur.

Web3 AI'nin geleceği taklit etmekte değil, stratejik bir dolanma ile şekillenecektir. Yüksek boyutlu uzayda anlamsal hizalama, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazı ve heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalı şehri kuşatma" taktiğini benimsemelidir.

Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar

Anlamsal hizalama ve yüksek boyutlu gömme

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamak için kritik bir tekniktir. Bu, modüller arası etkili işbirliğini sağlamak için yüksek boyutlu gömme alanı gerektirir. Ancak, Web3 Agent protokolleri yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir, çünkü genellikle sadece hazır API'leri basit bir şekilde sarmalamaktadırlar ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundurlar.

Sektör bariyerlerine sahip tam zincir akıllı bir yapay zeka gerçekleştirmek için, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ile dağıtımın sistematik mühendisliği ile başlanması gerekmektedir. Ancak mevcut pazar bu talebe yeterince yanıt vermiyor, dolayısıyla buna uygun çözümler de eksik.

Dikkat mekanizmasının sınırlamaları

Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış dikkat mekanizmalarına ihtiyaç duyar. Web2 AI bu alanda önemli ilerlemeler kaydetmiştir, örneğin Transformer'daki kendi kendine dikkat ve çapraz dikkat mekanizmaları. Ancak, modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat zamanlaması sağlamada zorluk yaşamaktadır. Bunun nedeni, dikkat mekanizmalarının birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanmasıdır; bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklılık gösterdiği için etkileşimli bir Q/K/V oluşturmak mümkün olmamaktadır.

Özelliklerin Birleştirildiği Yüzeyselleşme

Web3 AI, özellik birleştirme açısından hâlâ basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Bunun nedeni, dinamik özellik birleştirmenin yüksek boyutlu bir alan ve hassas bir dikkat mekanizması gerektirmesidir. Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok ayrı modül birleştirme yöntemini kullanmakta ve bu da birleştirilmiş bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışının eksikliğine yol açmaktadır.

AI Sektörü Engel ve Gelecek Fırsatları

AI endüstrisindeki teknik engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI fırsatları henüz gerçekten ortaya çıkmadı. Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir ve evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama uyumluluğu şeklinde ortaya çıkmaktadır. Bu, Web3 AI'nın kenar hesaplama gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar ve hafif yapılar, kolay paralelizable ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.

Gelecekte, Web3 AI gelişimi "kırsalın şehri kuşatması" stratejisini benimsemelidir:

1. Kenardan girerek, küçük ölçekli senaryolarda sağlam bir yer edin.
2. Nokta ve yüzeyin birleşimi, dairesel bir şekilde ilerleyerek küçük uygulama senaryolarında ürünü sürekli olarak güncelleyip iterasyon yapmak.
3. Esnek ve hareketli kalın, farklı senaryolara göre hızlıca strateji ayarlayabilme yeteneğine sahip olun.

Web2 AI'nin faydaları ortadan kalktığında, geride bıraktığı sorunlar Web3 AI için bir girişim fırsatı haline gelebilir. Bunun öncesinde, Web3 AI çalışanlarının gerçekten potansiyele sahip projeleri dikkatle ayırt etmeleri, kenar alanlarda istikrarlı bir şekilde gelişebilen ve yeterli esnekliğe sahip protokollere odaklanmaları gerekmektedir.