AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Beklentileri
Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, bir teknoloji devrimine öncülük etmektedir. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirerek, her sektörde dönüşüm ve yenilikler getirmektedir. Aynı zamanda, Web3, merkeziyetsiz blok zinciri teknolojisi temelinde, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi işlevler aracılığıyla insanların interneti anlama ve kullanma şeklini değiştirmektedir.
Bu makale AI+Web3'ün gelişim durumunu derinlemesine inceleyecek, her iki alanın birleşiminin potansiyel değerini ve etkisini analiz edecek ve mevcut zorlukları tartışacaktır. Öncelikle AI ve Web3'ün temel kavramlarını tanıtacağız, ardından aralarındaki karşılıklı ilişkiyi keşfedeceğiz. Daha sonra, mevcut AI+Web3 projelerinin durumunu analiz edecek ve karşılaştıkları sınırlamalar ve zorlukları derinlemesine tartışacağız. İlgili profesyoneller ve yatırımcılar için değerli bir referans sağlamayı umuyoruz.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yolları
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge terazisinin iki tarafı gibidir; AI, üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi birleştiğinde ne gibi kıvılcımlar yaratabilir? Öncelikle, her birinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, ardından bu zorlukların üstesinden gelmek için nasıl karşılıklı olarak yardımcı olabileceğimizi tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI sektörünün temeli, hesaplama gücü, algoritma ve veri olmak üzere üç ana unsura dayanır:
Hesaplama Gücü: Büyük ölçekli hesaplama ve işlem yapma yeteneğini ifade eder. Yapay zeka görevleri, büyük veri kümeleri ve karmaşık hesaplamalarla ilgilidir; yüksek yoğunluklu hesaplama gücü, model eğitimini ve çıkarımını hızlandırarak yapay zeka sistemlerinin performansını artırabilir. Son yıllarda GPU gibi donanım teknolojilerindeki gelişmeler, yapay zeka ilerlemesini büyük ölçüde hızlandırmıştır.
Algoritma: AI sisteminin merkezidir, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritma seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı için hayati öneme sahiptir, sürekli yenilik doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veri: Modeli eğitmenin ve optimize etmenin temelidir. Büyük ve çeşitli veriler, AI sistemlerinin daha doğru modeller öğrenmesine, gerçek dünya sorunlarını daha iyi anlamasına ve çözmesine yardımcı olabilir.
AI endüstrisinin şu anda karşılaştığı başlıca zorluklar:
Hesaplama gücü edinme ve yönetme maliyetleri yüksektir, özellikle yeni başlayan şirketler ve bireysel geliştiriciler için.
Derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, modelin açıklanabilirliği ve genelleme yeteneği hala geliştirilmelidir.
Yüksek kaliteli veri elde etmek zor, veri gizliliği ve güvenlik sorunları belirgin.
AI modellerinin kara kutu özellikleri, kamuoyunda açıklanabilirlik ve şeffaflık konusunda endişeler doğuruyor.
Birçok AI girişim projesinin iş modeli yeterince net değil.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun vardır, bu da şunlarda kendini göstermektedir:
Veri analiz yeteneği yetersiz
Kullanıcı deneyimi kötü
Akıllı sözleşme kodunda güvenlik açığı riski var.
Hacker saldırıları sıkça oluyor
Yapay zeka, verimliliği artırma aracı olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir:
AI algoritmalarını kullanarak akıllı veri analizi ve madenciliği yapmak, DeFi gibi alanlarda risk değerlendirmesi ve karar verme yeteneğini artırmak
AI ile kullanıcı deneyimini optimize ederek kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak
AI teknolojisini kullanarak siber saldırıları tespit etme, güvenliği artırma
AI kullanarak akıllı sözleşme otomatik denetimi gerçekleştirmek, sözleşme güvenliğini artırmak
AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esas olarak iki yönden ilerlemektedir: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini kullanarak Web3 projelerine hizmet vermek. Şu anda Io.net, Gensyn, Ritual gibi bir dizi keşif projesi ortaya çıkmıştır. Farklı alt alanlardan mevcut durum ve gelişim durumunu analiz edeceğiz.
Web3, AI'yi destekliyor.
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI patlamasıyla birlikte, GPU gibi hesaplama gücüne olan talep büyük ölçüde arttı. Örneğin, ChatGPT'nin çalışması için 30,000 NVIDIA A100 GPU'ya ihtiyacı olduğu bildirilmiştir. Bu durum, "GPU zenginleri" ve "GPU fakirleri" arasında bir ayrım yaratarak, az sayıda şirketin büyük miktarda yüksek kaliteli GPU kaynağını tekelleştirmesine neden oldu.
Kapsamlı hesaplama gücü eksikliği sorununu çözmek için, bazı Web3 projeleri Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu tür projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için token teşvik mekanizmaları kullanarak bir hesaplama gücü tedarik ağı oluşturuyor.
Arz tarafı esasen şunları içerir:
Bulut hizmet sağlayıcıları (, AWS, Azure vb. )
Kripto para madencileri (, Ethereum'un PoS'a geçişinden sonra atıl durumda kalan GPU'lar )
Büyük işletmeler (, Tesla, Meta gibi )
Şu anda iki ana kategoriye ayrılmaktadır:
AI çıkarımı için: Örneğin Render, Akash, Aethir vb.
AI eğitimi için: io.net, Gensyn gibi
Bu tür projeler, token teşvikleri aracılığıyla bir arz-talep döngüsü oluşturarak soğuk başlangıç gerçekleştirmektedir. Ölçek büyüdükçe, hem arz hem de talep taraflarına daha fazla değer sağlayabilir.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Güçten başka, algoritma modelleri de merkeziyetsiz hale getirilebilir. Örnek olarak Bittensor, birçok farklı AI modelini bağlayan merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmeti pazarı oluşturmuştur. Kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem en uygun modeli yanıt vermek için seçer.
ChatGPT gibi tek bir büyük modele kıyasla, bu merkeziyetsiz algoritma ağı daha çok birden fazla uzmanın bulunduğu bir okula benziyor ve uzun vadede büyük bir potansiyele sahip.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI modeli eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli verinin önemi büyüktür. Ancak şu anda çoğu Web2 platformu, AI eğitimi için veri toplamayı yasaklamakta veya kullanıcı verilerini tek taraflı olarak AI şirketlerine satmaktadır.
Bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmek için token teşvik yöntemlerini kullanmaya başladı. Örneğin, PublicAI kullanıcıların sosyal medya platformlarında değerli içerikleri işaretlemesine ve token ödülleri kazanmasına ya da veri doğrulamasına katılmasına izin veriyor. Bu, veri katkıcıları ile AI endüstrisi arasında karşılıklı fayda sağlıyor.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini koruyor
Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZK ) teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması sağlamaya yardımcı olur ve AI'daki veri gizliliği ile paylaşım çelişkisini çözmeye yardımcı olur.
ZKML(Sıfır Bilgisi Makine Öğrenimi), orijinal verilerin ifşa edilmeden model eğitimi ve çıkarımına olanak tanır. Bu, sağlık, finans gibi hassas veri alanları için önemli bir anlam taşımaktadır.
Bu alan şu anda erken aşamada; örneğin, BasedAI, tam homomorfik şifrelemeyi (FHE) büyük dil modelleriyle (LLM) birleştirmeyi öneriyor, böylece kullanıcı verilerinin gizliliğini koruyor.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmini
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin:
Pond: Değerli token'ları tahmin etmek için AI grafik algoritmalarını kullanmak
BullBear AI: Tarihsel verilere dayalı fiyat hareketlerini tahmin eder
Numerai: AI yatırım yarışma platformu
Arkham: AI ile entegre zincir üzeri veri analiz platformu
Kişiselleştirilmiş hizmet
AI, arama önerileri gibi alanlarda uygulanması Web3 projeleri için de geçerlidir:
Dune: Yeni lanse edilen Wand aracı, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazıyor.
Followin、IQ.wiki: ChatGPT ile entegre edilen özet içerik
Kaito: LLM tabanlı Web3 arama motoru
NFPrompt: AI kullanarak NFT oluşturma engellerini azaltmak
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme kodunu daha verimli ve doğru bir şekilde denetleyebilir, potansiyel açıkları tanımlayabilir. 0x0.ai gibi makine öğrenimine dayalı akıllı sözleşme denetim araçları, koddaki potansiyel sorunları işaretleyebilir.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
Merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri yenilikçi olsa da, bazı zorluklarla da karşı karşıyadır:
Performans ve istikrar: Dağıtık düğümler gecikme ve istikrarsızlık yaşayabilir.
Kaynak Eşleştirme: Talep ve arz dengesinin sağlanması zor.
Kullanım Eşiği: Merkezi hizmetlere kıyasla daha karmaşık
Şu anda çoğu merkeziyetsiz hesaplama projesi yalnızca AI çıkarımı için kullanılabilir, büyük model eğitimi yapmak zordur. Bunun nedeni:
Büyük model eğitimi, yüksek hesaplama gücü ve bant genişliği gerektirir.
Eğitim sürecinin kesilmesi büyük kayıplara yol açabilir.
Çoklu kart paralel iletişim ( NVLink) fiziksel mesafe üzerinde katı sınırlamalara sahiptir.
Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama gücü şu anda AI çıkarımı veya küçük model eğitimi gibi daha düşük hesaplama gücü gereksinimi olan senaryolar için daha uygundur.
AI+Web3 birleşimi hala kaba görünüyor
Günümüzde AI destekli Web3 projelerinin çoğu yüzeysel uygulamalarda kalmaktadır:
Web2 projelerinin AI uygulamalarıyla özünde bir fark yoktur.
Bazı projeler yalnızca pazarlama açısından AI kavramını kullanıyor, gerçek bir yenilikten yoksun.
Bu, AI ile kripto para arasında henüz derin bir entegrasyon sağlanmadığını ve yerel, anlamlı çözümler keşfetmeye devam edilmesi gerektiğini yansıtıyor.
Token ekonomisi, AI projelerinin anlatılarında bir tampon görevi görmektedir.
AI iş modeli belirsizliği nedeniyle, bazı projeler kullanıcıları çekmek için Web3 anlatısını ve token ekonomisini üst üste koymayı seçiyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını gerçekten çözüp çözmediği henüz belirsiz.
Gelecekte daha fazla projenin yalnızca token'ları bir tanıtım aracı olarak kullanmakla kalmayıp, gerçekten pratik senaryo ihtiyaçlarını karşılamasını umuyorum.
Özet ve Görünüm
AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e yatırım kararları desteği, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı ve verimli uygulama senaryoları getirebilir. Web3 ise AI'ya merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunarak, AI gelişiminin darboğazlarını hafifletme potansiyeline sahiptir.
AI+Web3 projeleri şu anda erken aşamalarda olmasına rağmen birçok zorlukla karşılaşsa da avantajları da oldukça belirgindir: merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltmak, şeffaflığı ve denetlenebilirliği artırmak, daha geniş katılım ve yenilikçiliği teşvik etmek gibi. Gelecekte, uygulamada sürekli olarak artıları ve eksileri dengelemek, zorlukların üstesinden gelmek için uygun önlemleri almak gerekiyor.
AI'nin akıllı analiz karar verme yeteneği ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin birleşmesiyle, gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve toplumsal sistemin inşa edilmesi umulmaktadır. AI+Web3'ün derin entegrasyonu hala zamana ihtiyaç duysa da, gelişim perspektifi heyecan vericidir.
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.
AI ve Web3 Entegrasyonu: Mevcut Durum Analizi ve Gelecek Beklentileri
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum, Zorluklar ve Gelecek Beklentileri
Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, bir teknoloji devrimine öncülük etmektedir. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirerek, her sektörde dönüşüm ve yenilikler getirmektedir. Aynı zamanda, Web3, merkeziyetsiz blok zinciri teknolojisi temelinde, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi işlevler aracılığıyla insanların interneti anlama ve kullanma şeklini değiştirmektedir.
Bu makale AI+Web3'ün gelişim durumunu derinlemesine inceleyecek, her iki alanın birleşiminin potansiyel değerini ve etkisini analiz edecek ve mevcut zorlukları tartışacaktır. Öncelikle AI ve Web3'ün temel kavramlarını tanıtacağız, ardından aralarındaki karşılıklı ilişkiyi keşfedeceğiz. Daha sonra, mevcut AI+Web3 projelerinin durumunu analiz edecek ve karşılaştıkları sınırlamalar ve zorlukları derinlemesine tartışacağız. İlgili profesyoneller ve yatırımcılar için değerli bir referans sağlamayı umuyoruz.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yolları
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge terazisinin iki tarafı gibidir; AI, üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi birleştiğinde ne gibi kıvılcımlar yaratabilir? Öncelikle, her birinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, ardından bu zorlukların üstesinden gelmek için nasıl karşılıklı olarak yardımcı olabileceğimizi tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI sektörünün temeli, hesaplama gücü, algoritma ve veri olmak üzere üç ana unsura dayanır:
Hesaplama Gücü: Büyük ölçekli hesaplama ve işlem yapma yeteneğini ifade eder. Yapay zeka görevleri, büyük veri kümeleri ve karmaşık hesaplamalarla ilgilidir; yüksek yoğunluklu hesaplama gücü, model eğitimini ve çıkarımını hızlandırarak yapay zeka sistemlerinin performansını artırabilir. Son yıllarda GPU gibi donanım teknolojilerindeki gelişmeler, yapay zeka ilerlemesini büyük ölçüde hızlandırmıştır.
Algoritma: AI sisteminin merkezidir, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritma seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı için hayati öneme sahiptir, sürekli yenilik doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veri: Modeli eğitmenin ve optimize etmenin temelidir. Büyük ve çeşitli veriler, AI sistemlerinin daha doğru modeller öğrenmesine, gerçek dünya sorunlarını daha iyi anlamasına ve çözmesine yardımcı olabilir.
AI endüstrisinin şu anda karşılaştığı başlıca zorluklar:
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun vardır, bu da şunlarda kendini göstermektedir:
Yapay zeka, verimliliği artırma aracı olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir:
AI+Web3 Projelerinin Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esas olarak iki yönden ilerlemektedir: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini kullanarak Web3 projelerine hizmet vermek. Şu anda Io.net, Gensyn, Ritual gibi bir dizi keşif projesi ortaya çıkmıştır. Farklı alt alanlardan mevcut durum ve gelişim durumunu analiz edeceğiz.
Web3, AI'yi destekliyor.
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI patlamasıyla birlikte, GPU gibi hesaplama gücüne olan talep büyük ölçüde arttı. Örneğin, ChatGPT'nin çalışması için 30,000 NVIDIA A100 GPU'ya ihtiyacı olduğu bildirilmiştir. Bu durum, "GPU zenginleri" ve "GPU fakirleri" arasında bir ayrım yaratarak, az sayıda şirketin büyük miktarda yüksek kaliteli GPU kaynağını tekelleştirmesine neden oldu.
Kapsamlı hesaplama gücü eksikliği sorununu çözmek için, bazı Web3 projeleri Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu tür projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için token teşvik mekanizmaları kullanarak bir hesaplama gücü tedarik ağı oluşturuyor.
Arz tarafı esasen şunları içerir:
Şu anda iki ana kategoriye ayrılmaktadır:
Bu tür projeler, token teşvikleri aracılığıyla bir arz-talep döngüsü oluşturarak soğuk başlangıç gerçekleştirmektedir. Ölçek büyüdükçe, hem arz hem de talep taraflarına daha fazla değer sağlayabilir.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Güçten başka, algoritma modelleri de merkeziyetsiz hale getirilebilir. Örnek olarak Bittensor, birçok farklı AI modelini bağlayan merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmeti pazarı oluşturmuştur. Kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem en uygun modeli yanıt vermek için seçer.
ChatGPT gibi tek bir büyük modele kıyasla, bu merkeziyetsiz algoritma ağı daha çok birden fazla uzmanın bulunduğu bir okula benziyor ve uzun vadede büyük bir potansiyele sahip.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI modeli eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli verinin önemi büyüktür. Ancak şu anda çoğu Web2 platformu, AI eğitimi için veri toplamayı yasaklamakta veya kullanıcı verilerini tek taraflı olarak AI şirketlerine satmaktadır.
Bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmek için token teşvik yöntemlerini kullanmaya başladı. Örneğin, PublicAI kullanıcıların sosyal medya platformlarında değerli içerikleri işaretlemesine ve token ödülleri kazanmasına ya da veri doğrulamasına katılmasına izin veriyor. Bu, veri katkıcıları ile AI endüstrisi arasında karşılıklı fayda sağlıyor.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini koruyor
Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZK ) teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması sağlamaya yardımcı olur ve AI'daki veri gizliliği ile paylaşım çelişkisini çözmeye yardımcı olur.
ZKML(Sıfır Bilgisi Makine Öğrenimi), orijinal verilerin ifşa edilmeden model eğitimi ve çıkarımına olanak tanır. Bu, sağlık, finans gibi hassas veri alanları için önemli bir anlam taşımaktadır.
Bu alan şu anda erken aşamada; örneğin, BasedAI, tam homomorfik şifrelemeyi (FHE) büyük dil modelleriyle (LLM) birleştirmeyi öneriyor, böylece kullanıcı verilerinin gizliliğini koruyor.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmini
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin:
Kişiselleştirilmiş hizmet
AI, arama önerileri gibi alanlarda uygulanması Web3 projeleri için de geçerlidir:
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka, akıllı sözleşme kodunu daha verimli ve doğru bir şekilde denetleyebilir, potansiyel açıkları tanımlayabilir. 0x0.ai gibi makine öğrenimine dayalı akıllı sözleşme denetim araçları, koddaki potansiyel sorunları işaretleyebilir.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
Merkeziyetsiz hesaplama gücünün karşılaştığı gerçek engeller
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri yenilikçi olsa da, bazı zorluklarla da karşı karşıyadır:
Şu anda çoğu merkeziyetsiz hesaplama projesi yalnızca AI çıkarımı için kullanılabilir, büyük model eğitimi yapmak zordur. Bunun nedeni:
Bu nedenle, merkeziyetsiz hesaplama gücü şu anda AI çıkarımı veya küçük model eğitimi gibi daha düşük hesaplama gücü gereksinimi olan senaryolar için daha uygundur.
AI+Web3 birleşimi hala kaba görünüyor
Günümüzde AI destekli Web3 projelerinin çoğu yüzeysel uygulamalarda kalmaktadır:
Bu, AI ile kripto para arasında henüz derin bir entegrasyon sağlanmadığını ve yerel, anlamlı çözümler keşfetmeye devam edilmesi gerektiğini yansıtıyor.
Token ekonomisi, AI projelerinin anlatılarında bir tampon görevi görmektedir.
AI iş modeli belirsizliği nedeniyle, bazı projeler kullanıcıları çekmek için Web3 anlatısını ve token ekonomisini üst üste koymayı seçiyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını gerçekten çözüp çözmediği henüz belirsiz.
Gelecekte daha fazla projenin yalnızca token'ları bir tanıtım aracı olarak kullanmakla kalmayıp, gerçekten pratik senaryo ihtiyaçlarını karşılamasını umuyorum.
Özet ve Görünüm
AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e yatırım kararları desteği, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı ve verimli uygulama senaryoları getirebilir. Web3 ise AI'ya merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunarak, AI gelişiminin darboğazlarını hafifletme potansiyeline sahiptir.
AI+Web3 projeleri şu anda erken aşamalarda olmasına rağmen birçok zorlukla karşılaşsa da avantajları da oldukça belirgindir: merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltmak, şeffaflığı ve denetlenebilirliği artırmak, daha geniş katılım ve yenilikçiliği teşvik etmek gibi. Gelecekte, uygulamada sürekli olarak artıları ve eksileri dengelemek, zorlukların üstesinden gelmek için uygun önlemleri almak gerekiyor.
AI'nin akıllı analiz karar verme yeteneği ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin birleşmesiyle, gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve toplumsal sistemin inşa edilmesi umulmaktadır. AI+Web3'ün derin entegrasyonu hala zamana ihtiyaç duysa da, gelişim perspektifi heyecan vericidir.