AI Gelişiminin Yeni Eğilimleri: Web2 ve Web3'ün Buluşma Yolu

Son zamanlarda genel AI alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde, ilginç bir eğilim keşfettim: Web2 AI, merkezileşmeden dağıtıma doğru evrim geçirirken, Web3 AI ise kavramsal doğrulama aşamasından pratik keşif aşamasına geçiyor. Bu iki alan hızla birleşiyor ve dikkat çekici bir gelişim sergiliyor.

Web2 AI'nın Dağıtıklaşma Eğilimi

Web2 AI'nin son gelişim dinamikleri belirgin bir dağıtıklaşma eğilimi göstermektedir. Örneğin, Apple tarafından piyasaya sürülen yerel zeka ve çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI modellerinin daha hafif ve daha pratik bir yöne doğru geliştiğini yansıtmaktadır. Bu eğilim, AI'nın uygulama senaryolarının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, akıllı telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri gibi esnek bir şekilde dağıtılabileceğini göstermektedir.

Aynı zamanda, AI modelleri arasındaki işbirliği yeteneği de sürekli olarak artmaktadır. Bazı AI asistanları, AI'lar arasında diyalog sağlamak için çoklu model işbirliği (MCP) ile, AI'nın tekil bir akıldan küme işbirliği modeline geçiş yaptığını göstermektedir.

Ancak, AI taşıyıcılarının yüksek derecede dağıtık hale gelmesiyle birlikte, dağıtık olarak çalışan AI örnekleri arasındaki veri tutarlılığını ve karar verme güvenilirliğini sağlamak, acil bir çözüm bekleyen bir sorun haline gelmiştir. Bu ihtiyacın evrim mantığı şu şekilde özetlenebilir: teknolojik ilerleme (modelin hafifletilmesi) → dağıtım yöntemi değişikliği (dağıtık taşıyıcı) → yeni ihtiyaçların ortaya çıkması (merkeziyetsiz doğrulama).

Web3 AI'nin Pratik Kullanımını Keşfetmek

Web3 AI'nın gelişim yolu, kavramsal doğrulamadan uygulanabilirlik keşfine doğru bir dönüşüm sergilemektedir. Erken dönemdeki AI Agent projeleri genellikle kavramları abartmakla sınırlıydı, ancak son zamanlarda piyasa daha temel AI altyapı inşasına, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi çeşitli fonksiyonel alanlarda uzmanlaşmış iş bölümüne odaklanmaya başladı.

Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeye odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağları inşa etmeye çalışıyor, ayrıca bazıları federated learning ve kenar hesaplama alanında çalışmalara yöneliyor. Aynı zamanda, dağıtık veri teşviki ve dağıtık konsensüs mekanizmaları aracılığıyla AI yanılsamalarını azaltma gibi konulara da dikkat eden projeler var.

Bu gelişim eğilimi, net bir arz mantığını yansıtmaktadır: kavramsal spekülasyonun azalması → altyapı talebinin ortaya çıkması → uzmanlaşmış iş bölümü oluşması → ekolojik işbirliği etkisinin oluşması.

Web2 AI ve Web3 AI'nin Birleşim Eğilimi

Web2 AI ve Web3 AI'nin kendi gelişimleriyle birlikte, her iki tarafın evrim yolları yavaş yavaş kesişmeye başlamaktadır. Web2 AI teknolojik olarak giderek olgunlaşıyor, ancak ekonomik teşvikler ve yönetişim mekanizmalarından yoksun; Web3 AI ekonomik modelde yenilikçi, ancak teknik uygulama açısından nispeten geride. İki tarafın entegrasyonu, karşılıklı avantajların tamamlanmasını umuyor.

Bu entegrasyon, hem zincir dışı "verimli hesaplama" hem de zincir içi "hızlı doğrulama" kombinasyonunu bir araya getiren yeni bir AI uygulama paradigmasının doğmasına yol açıyor. Bu modelde, AI artık sadece basit bir araç değil, ekonomik kimliğe sahip bir katılımcı olarak var oluyor. Hesaplama kaynaklarının ağırlığı hala zincir dışındadır, ancak aynı zamanda güvenilirlik ve şeffaflığı sağlamak için hafif bir zincir içi doğrulama ağına ihtiyaç vardır.

Bu kombinasyon modeli, hem off-chain hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken hem de on-chain doğrulama ile sistemin güvenilirliğini ve şeffaflığını sağlamaktadır; AI alanındaki gelecekteki gelişmelerin önemli bir yönünü temsil etmektedir.

Dikkate değer olan, Web3 AI'nın uygulanabilirliği konusunda hala bazı şüpheler bulunsa da, AI'nın hızlı gelişim hızı göz önüne alındığında, teknoloji kendisi Web2 ve Web3 arasındaki sınırları ayırt etmeyecektir. Gerçek engeller insanların bilişsel önyargılarından kaynaklanabilir. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve entegrasyonu ile birlikte, Web2 AI ve Web3 AI arasındaki sınırlar giderek bulanıklaşacak ve nihayetinde daha açık, verimli ve güvenilir bir AI ekosistemi oluşabilir.