AI endüstrisinin bir sonraki devrimi: Bilgi İşlem Gücü yarışmasından veri devrimine

Yapay Zeka ( AI ) modelinin parametre ölçeği trilyonları aşarken, işlem gücü her saniye yüz milyar milyar kez ( FLOPS ) ölçüldüğünde, göz ardı edilen bir temel darboğaz yüzeye çıkıyor - veri. AI endüstrisinin bir sonraki devrimi, model mimarisi veya çip bilgi işlem gücü tarafından değil, parçalanmış insan davranış verilerini nasıl doğrulanabilir, yapılandırılmış, AI-uygun sermayeye dönüştüreceğimize bağlı olacak. Bu içgörü, mevcut AI gelişiminin yapısal çelişkisini açığa çıkarmakla kalmayıp, verinin artık teknolojinin yan ürünü olmadığı, elektrik ve bilgi işlem gücü gibi ölçülebilir, ticarete konu edilebilir ve değerlenebilir bir temel üretim faktörü haline geldiği tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını da çiziyor.

Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına: AI Endüstrisinin Yapısal Çelişkisi

Yapay Zeka'nın gelişimi uzun süre "model-Bilgi İşlem Gücü" çift çekirdeği ile desteklenmiştir. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden ( 2012 yılındaki AlexNet) gibi trilyon seviyesine ( GPT-4) gibi yükselmiştir, Bilgi İşlem Gücü talebi ise üstel bir artış göstermektedir. Gelişmiş bir büyük dil modelini eğitmenin maliyeti 100 milyon doları aşmıştır; bunun %90'ı GPU kümesi kiralamalarına harcanmaktadır. Ancak, sektör gözünü "daha büyük modellere" ve "daha hızlı çiplere" odaklarken, verinin arz tarafı krizi sessizce yaklaşmaktadır.

İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaştı. Metin verileri açısından, internet üzerindeki kamuya açık, taranabilir yüksek kaliteli metinlerin ( kitaplar, makaleler, haberler ) toplamı yaklaşık 10^12 kelime iken, bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veri tüketmektedir - bu, mevcut veri havuzunun yalnızca eşit ölçekli 10 modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına geliyor. Daha da ciddi olan, tekrarlayan veriler ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'ı aşması, geçerli veri arzını daha da sıkıştırıyor. Model kendi ürettiği verileri (, AI tarafından yazılan makaleler, AI tarafından üretilen görüntüler ) "yutmaya" başladığında, "veri kirlenmesi" nedeniyle model performansındaki düşüş endüstri için bir endişe haline geldi.

Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun süre verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmüştür, oysa bunlar dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlıklar"dır. Modeller ve bilgi işlem gücü olgun bir pazarlama sistemine dönüşmüştür - bilgi işlem gücü bulut platformlarında FLOPS ile fiyatlandırılmakta, modeller API arayüzleri üzerinden çağrı sayısına göre ücretlendirilmektedir - ancak verilerin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel çağda" kalmaktadır. AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacaktır ve kripto ağının zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazı çözmenin anahtarıdır.

Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nın En Çok İhtiyaç Duyduğu "İnsan Davranış Veritabanı"

Veri kıtlığının arka planında, kripto ağların zincir üstü verileri karşı konulamaz bir değer sergilemektedir. Geleneksel internet verileri ( gibi sosyal medya gönderileri, e-ticaret yorumları ) ile karşılaştırıldığında, zincir üstü veriler doğal olarak "teşvik uyumunun" doğruluğuna sahiptir - her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu, "internetteki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verileridir" ve üç boyutta somutlaşmaktadır:

gerçek dünyanın "niyet sinyali"

Zincir üstü veri kayıtları, duygusal yorumlar veya rastgele tıklamalar değil, gerçek parayla yapılan oy verme kararlarını yansıtır. Örneğin, bir cüzdanın bir DEX'te varlık değiştirmesi, borç verme platformunda teminatla borç alması veya alan adı kaydetmesi gibi eylemler, kullanıcının projeye olan değer yargısını, risk tercihini ve fon dağıtım stratejisini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermaye ile onaylanmış" veriler, AI'nın karar verme yetenekleri ( gibi finansal tahminler, piyasa analizleri ) için son derece değerlidir. Buna karşılık, geleneksel internet verileri "gürültü" ile doludur - sosyal medyadaki sahte beğeniler, e-ticaret platformlarındaki sahte yorumlar gibi, bu veriler güvenilir AI modelleri eğitmek yerine, modellerin yargılarını yanıltabilir.

İzlenebilir "Davranış Zinciri"

Blockchain'ın şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilir olmasını sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşimde bulunduğu protokoller ve sahip olduğu varlıkların değişimi, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Örneğin, bir adresin 2020'den bugüne kadar DeFi protokollerindeki işlemlerini analiz ederek, AI bunun "uzun vadeli yatırımcı", "arbitraj trader" veya "likidite sağlayıcı" olduğunu kesin bir şekilde tanımlayabilir ve buna göre kullanıcı profili oluşturabilir. Bu yapılandırılmış davranış verisi, mevcut AI modellerinin en kıt "insan akıl yürütme örnekleri"dir.

Açık ekosistemde "izin gerektirmeyen erişim"

Geleneksel işletme verilerinin ( banka işlem kayıtları, e-ticaret kullanıcı verileri ) gibi kapalı doğasının aksine, zincir üstü veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blockchain tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimi için "duvarsız" bir veri kaynağı sunar. Ancak, bu açıklık bazı zorlukları da beraberinde getirir: zincir üstü veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur ( örneğin Ethereum'un ERC-20 Transfer olayı, bir DEX'in Swap olayı ) gibi, yapılandırılmamış "ham sinyaller"dir, AI modellerinin kullanabilmesi için temizlenmesi, standartlaştırılması ve ilişkilendirilmesi gerekir. Şu anda zincir üstü verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altında olup, yüksek değerli sinyallerin büyük bir kısmı on milyarlarca parçalı olayın içinde kaybolmaktadır.

Hyperdata Ağı: Zincir Üstü Verilerin "İşletim Sistemi"

Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için, yeni bir "zincir üzerindeki akıllı işletim sistemi" ortaya çıktı. Temel hedefi, dağınık zincir üzerindeki sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir.

Manuscript：Açık Veri Standartları, AI'nin "anlaması" için zincir üstü dünyayı

Zincir üzerindeki verilerin en büyük acı noktalarından biri "format karmaşası"dır - farklı blok zincirleri ( Ethereum, Solana, Avalanche) gibi olay günlüğü formatları açısından farklılık gösterir, aynı protokolün farklı versiyonlarının veri yapıları da değişebilir. Manuscript, açık bir veri şeması standardı olarak, zincir üzerindeki verilerin tanımını ve açıklama biçimini birleştirir. Örneğin, "kullanıcı stake etme davranışını" staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış veriye standartlaştırarak, AI modellerinin farklı zincir veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, doğrudan verilerin arkasındaki iş mantığını "anlamasını" garanti eder.

Bu standartlaştırılmış değer, AI geliştirme sürecindeki sürtünme maliyetlerini azaltmaktır. Bir ekibin "DeFi kullanıcı davranış tahmin modeli" eğitmek istediğini varsayalım, geleneksel yöntem, Ethereum, Polygon gibi birçok zincirin API'lerini ayrı ayrı entegre etmeyi ve farklı ayrıştırma betikleri yazmayı gerektirir; ancak Manuscript'e dayanarak, tüm zincir verileri tek bir standartta önceden işlenmiştir, geliştiriciler doğrudan "kullanıcı staking kayıtları" "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere erişebilir, bu da model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır.

AI modelinin veri üzerindeki temel gereksinimi "güvenilirlik"tir - eğer eğitim verileri değiştirilir veya kirletilirse, modelin çıktısı hiçbir değere sahip olmaz. Ethereum'un AVS( Aktif Validator Seti) mekanizması verinin doğruluğunu sağlamaktadır. AVS, Ethereum'un konsensüs katmanının genişletilmiş bir bileşenidir ve 600.000'den fazla ETH yatırılmış doğrulayıcı düğümünden oluşur; bu düğümler zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamaktan sorumludur. Zincir üzerindeki bir olayı işlerken, AVS düğümleri verilerin hash değerlerini, imza bilgilerini ve zincir üzerindeki durumu çapraz doğrulama yaparak, üretilen yapılandırılmış verinin orijinal zincir üzerindeki verilerle tam olarak eşleşmesini sağlar.

Bu "kriptografi ekonomisi garantisi" doğrulama mekanizması, geleneksel veri merkezi doğrulama güven sorununu çözmektedir. Örneğin, bir AI şirketi merkezi bir kuruluş tarafından sağlanan zincir üzerindeki verileri kullanıyorsa, bu kuruluşun verileri değiştirmediğine güvenmek zorundadır; ancak merkeziyetsiz doğrulama kullanıldığında, verilerin doğruluğu merkeziyetsiz doğrulayıcı ağı tarafından onaylanır ve herhangi bir değişiklik davranışı, akıllı sözleşmenin ceza mekanizmasını tetikleyecektir (, örneğin teminat olarak verilen ETH'nin ) kesilmesi gibi.

Yüksek throughput veri kullanılabilirlik katmanı

AI modelleri, özellikle de gerçek zamanlı etkileşimli AI uygulamaları ( gibi işlem robotları, akıllı müşteri hizmetleri ), düşük gecikme süresi ve yüksek throughput ile veri sağlanmasına ihtiyaç duyar. Veri sıkıştırma algoritmaları ve iletim protokollerinin optimize edilmesi sayesinde, saniyede yüz binlerce zincir üzerindeki olayın gerçek zamanlı işlenmesi sağlanabilir. Örneğin, bir DEX'te büyük bir işlem gerçekleştiğinde, verilerin çıkarılması, standartlaştırılması ve doğrulanması 1 saniye içinde tamamlanabilir ve yapılandırılmış "büyük işlem sinyali" abone olan AI modellerine iletilerek, onların işlem stratejilerini zamanında ayarlamalarını sağlar.

Yüksek throughput'un arkasında modüler mimari var - veri depolama ve hesaplamayı ayırarak, veri depolama dağıtılmış düğüm ağı tarafından üstleniliyor, hesaplama ise zincir dışı Rollup ile gerçekleştiriliyor, bu da blok zincirinin kendi performans darboğazlarını önlüyor. Bu tasarım, veri ağının büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri taleplerini desteklemesini sağlıyor, örneğin binlerce işlem aracına aynı anda çevrimiçi zincir verisi hizmeti sunmak gibi.

DataFi Çağı: Veriler Ticaret Yapılabilir "Sermaye" Haline Geldi

Yeni nesil veri ağının nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi dönemine taşımaktır - veriler artık pasif "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" haline gelecektir; fiyatlandırılabilir, alınıp satılabilir ve değer katılabilir. Elektriğin kilovat bazında fiyatlandırılması gibi, Bilgi İşlem Gücü FLOPS ile fiyatlandırılırken, verilerin de puanlanması, sıralanması ve değerlemesi gerekmektedir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:

Yapılandırılmış: "Ham Sinyal"den "Kullanılabilir Varlık"a

İşlenmemiş zincir üstü veriler "ham petrol" gibidir, "benzin" haline gelmesi için rafine edilmesi gerekir. Standartlaştırma yoluyla, "cüzdan adresi A'nın zaman T'de protokol B'ye X adet token yatırması" gibi yapılandırılmış verilere dönüştürülür; bu, kullanıcı profili, protokol özellikleri, varlık türü, zaman damgası gibi çok boyutlu verileri içerecek şekilde ayrıştırılır. Bu yapılandırılmış veri, AI modellerinin doğrudan çağrılmasını sağlar, tıpkı API arayüzünü çağırmak kadar basit.

Kombinasyon: Verilerin "Lego Tuğlaları"

Web3'te, "birleşebilirlik" DeFi patlamasını doğurdu( DEX + kredi + getiri toplama kombinasyon yenilikleri). Bu kavramı veri alanına getirecek olursak: Yapılandırılmış veriler Lego blokları gibi serbestçe bir araya getirilebilir. Örneğin, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları"( stake protokolünden), "fiyat dalgalanma verileri"( oracle'dan) ve "sosyal bahsedilme miktarı"( sosyal medya platformu API'sinden) birleştirerek "DeFi piyasa duygu tahmin modeli" eğitebilirler. Bu birleşebilirlik, verinin uygulama sınırlarını büyük ölçüde genişletiyor ve AI inovasyonunu tek bir veri kaynağına bağlı kalmaksızın gerçekleştiriyor.

doğrulanabilir: verinin "güven onayı"

Doğrulanmış yapılandırılmış veriler, benzersiz bir "veri parmak izi" ( hash değeri ) oluşturur ve bunlar blok zincirinde saklanır. Bu veriyi kullanan her AI uygulaması veya geliştirici, hash değerini doğrulayarak verinin gerçekliğini onaylayabilir. Bu "doğrulanabilirlik", verinin güvenilirlik özelliğine sahip olmasını sağlar - örneğin, "yüksek kaliteli ticaret sinyali" olarak etiketlenmiş bir veri setinin tarihsel doğruluk oranı, blok zincirindeki hash kaydıyla izlenebilir; kullanıcıların veri seti sağlayıcısına güvenmesine gerek yoktur, sadece veri parmak izini doğrulayarak veri kalitesini değerlendirebilirler.

verilebilir: verinin "değerin paraya çevrilmesi"

DataFi döneminde, veri sağlayıcıları yapılandırılmış verileri doğrudan paraya dönüştürebilir. Örneğin, bir ekip zincir üzerindeki verileri analiz ederek "akıllı sözleşme güvenlik açığı uyarı sinyali" geliştirmiştir; bu sinyal, API hizmeti olarak paketlenip çağrı başına ücretlendirilebilir; sıradan kullanıcılar da anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verilerini paylaşma yetkisi vererek veri token ödülleri elde edebilir. Veri ekosisteminde verinin değeri piyasa arz ve talebine göre belirlenir - yüksek doğruluk oranına sahip ticaret sinyalleri daha yüksek fiyatlandırılabilirken, temel kullanıcı davranış verileri ise işlem başına ücretlendirilebilir.

Sonuç: Veri Devrimi, AI’nın Bir Sonraki On Yılı

AI'nin geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zeka seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak zekayı destekleyen "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Yeni nesil veri ağı, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nın evrimi, özünde veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verinin "sınırlılığı"ndan zincir üzerindeki verinin "değer keşfine", parçalı sinyallerin "düzensizliğinden" yapılandırılmış verinin "düzenine", verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nin "sermaye varlığı"na kadar, AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor.

Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek - ticaret aracısı, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygusunu algılayacak, otonom dApp'ler kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetlerini optimize edecek, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan veriler aracılığıyla sürekli gelir elde edecek. Elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, bilgi işlem gücü ağı da internet devrimini doğurdu, veri ağı ise AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.

Sonraki nesil AI-native uygulamalar yalnızca modele veya cüzdana ihtiyaç duymakla kalmaz, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir, yüksek sinyalli verilere de ihtiyaç duyar. Veriler nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.