Giriş

Şu an itibariyle, mevcut kripto boğa piyasası döngüsü, önceki boğa piyasasında görülen DeFi, NFT ve GameFi gibi olağanüstü sıcak yollardan yoksun, ticari yenilik açısından en cansız olanıdır. Sonuç olarak, genel pazarın kullanıcılarda, endüstriyel yatırımlarda ve geliştiricilerde yavaş büyüme ile endüstriyel sıcak noktalara ihtiyacı var.

Bu durgunluk cari varlık fiyatlarına da yansıyor. Döngü boyunca, ETH de dahil olmak üzere çoğu altcoin BTC'ye karşı değer kaybetmeye devam etti. Sonuçta, akıllı sözleşme platformlarının değerlemesi, uygulamaların refahı tarafından belirlenir. Uygulama geliştirmede inovasyon yetersiz olduğunda, halka açık blok zincirlerinin değerlemesini yükseltmek zordur.

Bu döngüde nispeten yeni bir ticari kategori olan yapay zeka, patlayıcı geliştirme hızı ve dış ticari dünyadaki sürekli sıcak konular sayesinde kripto yapay zeka sektörü projelerine önemli ölçüde artan ilgi getirme potansiyeline sahiptir.

Yazar tarafından Nisan ayında yayınlanan IO.NET raporunda, yapay zekayı Kripto ile birleştirmenin gerekliliği ana hatlarıyla belirtildi. Kripto-ekonomik çözümlerin determinizm, kaynak mobilizasyonu ve tahsisi ve güvensizlik açısından avantajları, potansiyel olarak yapay zekanın üç zorluğunu ele alabilir: rastgelelik, kaynak yoğunluğu ve insanlar ile makineler arasında ayrım yapma zorluğu.

Yazar, kripto ekonomisinin yapay zeka sektöründe, aşağıdakiler de dahil olmak üzere başka bir makale aracılığıyla bazı önemli konuları tartışmaya ve çıkarmaya çalışır:

• Kripto yapay zeka sektöründe ortaya çıkan veya potansiyel olarak patlayıcı anlatılar
• Bu anlatıların arkasındaki katalitik yollar ve mantık
• Bu anlatılarla ilişkili ilgili proje hedefleri
• Anlatı çıkarımındaki riskler ve belirsizlikler

Bu makale, yazarın yayın tarihi itibariyle ileride değişebilecek düşüncelerini yansıtmaktadır. Bakış açıları oldukça özneldir ve gerçeklerde, verilerde ve akıl yürütme mantığında hatalar içerebilir. Lütfen bunu yatırım tavsiyesi olarak algılamayın. Akranlardan gelen eleştiriler ve tartışmalar memnuniyetle karşılanmaktadır.

Gelelim işe.

Kripto yapay zeka parkurunda bir sonraki anlatı dalgası

Kripto yapay zeka parkurunda bir sonraki anlatı dalgasını resmi olarak tanıtmadan önce, mevcut kripto yapay zekasının ana anlatılarına bir göz atalım. Piyasa değeri açısından bakıldığında, 1 milyar ABD dolarından fazla olanlar:

• Bilgi işlem gücü: Render (RNDR, dolaşımdaki piyasa değeri 3,85 milyar), Akash (1,2 milyar dolaşımdaki piyasa değeri), IO.NET (birincil finansman değerlemesinin en son turu 1 milyardır)
• Algoritma Ağı: Bittensor (TAO, 2,97 milyar dolaşımdaki piyasa değeri)
• Yapay zeka aracısı: Fetchai (FET, birleşmeden önce 2,1 milyar piyasa değeri)

*Veri zamanı: 2024.5.24, para birimleri ABD dolarıdır.

Yukarıda belirtilen sektörler dışında, tek bir proje piyasa değeri 1 milyar doları aşan bir sonraki yapay zeka sektörü hangisi olacak?

Yazar, bunun iki perspektiften tahmin edilebileceğine inanıyor: "endüstriyel arz tarafı" anlatısı ve "GPT anı" anlatısı.

Yapay Zeka Anlatısına İlk Bakış Açısı: Endüstriyel Tedarik Tarafından Yapay Zekanın Arkasındaki Enerji ve Veri Sektörlerindeki Fırsatlar

Endüstriyel tedarik tarafında, yapay zeka gelişimi için dört itici güç vardır:

• Algoritmalar: Yüksek kaliteli algoritmalar, eğitim ve çıkarım görevlerini daha verimli bir şekilde yürütebilir.
• Bilgi İşlem Gücü: Hem model eğitimi hem de çıkarım, GPU donanımı tarafından sağlanan bilgi işlem gücü gerektirir. Bu, sektördeki mevcut birincil darboğazdır, çünkü çip kıtlığı orta-üst düzey çipler için yüksek fiyatlara yol açmıştır.
• Enerji: AI veri merkezleri önemli miktarda enerji tüketir. GPU'lara güç sağlamak için gereken elektriğin yanı sıra, büyük veri merkezleri için soğutma sistemleri toplam enerji tüketiminin yaklaşık %40'ını oluşturabilir.
• Veri: Büyük model performansının iyileştirilmesi, eğitim parametrelerinin genişletilmesini gerektirir ve bu da yüksek kaliteli veriler için büyük bir talep anlamına gelir.

Bu dört itici güç arasında algoritma ve bilgi işlem gücü sektörlerinde dolaşımdaki piyasa değeri 1 milyar doları aşan kripto projeleri yer alıyor. Bununla birlikte, benzer piyasa değerine sahip projeler henüz enerji ve veri alanlarında ortaya çıkmamıştır.

Gerçekte, enerji ve veri arzı kıtlığı yakında yeni endüstri noktaları olarak ortaya çıkabilir ve potansiyel olarak ilgili kripto projelerinde bir artışa neden olabilir. Enerji ile başlayalım.

29 Şubat 2024'te Elon Musk, Bosch ConnectedWorld 2024 konferansında şunları söyledi: "Çip kıtlığını bir yıldan fazla bir süre önce tahmin etmiştim. Bir sonraki kıtlık elektrik olacak. Gelecek yıl tüm çipleri çalıştırmak için yeterli güç olmayacağını düşünüyorum."

Fei-Fei Li liderliğindeki Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü tarafından her yıl yayınlanan Yapay Zeka Endeksi Raporu, belirli verilere bakıldığında, 2021 yapay zeka endüstrisine ilişkin 2022 raporunda, yapay zekanın enerji tüketiminin küresel elektrik talebinin yalnızca %0,9'u olduğunu ve enerji ve çevre üzerinde sınırlı bir baskı oluşturduğunu değerlendirdi. 2023'te Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), 2022'de küresel veri merkezlerinin yaklaşık 460 terawatt-saat (TWh) elektrik tükettiğini ve bunun küresel elektrik talebinin %2'sini oluşturduğunu özetledi. 2026 yılına kadar küresel veri merkezi enerji tüketiminin en az 620 TWh olacağını ve 1050 TWh'ye kadar ulaşabileceğini öngördüler.

Bununla birlikte, IEA'nın tahminleri hala muhafazakar, çünkü birçok yapay zeka projesi başlamak üzere ve enerji talepleri 2023 tahminlerini çok aşıyor.

Örneğin, Microsoft ve OpenAI, Stargate projesini planlıyor. 2028'de başlaması ve 2030 civarında tamamlanması beklenen bu proje, milyonlarca özel yapay zeka çipine sahip bir süper bilgisayar inşa etmeyi ve OpenAI için, özellikle yapay zeka ve büyük dil modellerindeki araştırmaları için benzeri görülmemiş bir bilgi işlem gücü sağlamayı amaçlıyor. Projenin, büyük veri merkezlerinin mevcut maliyetinin 100 katı olan 100 milyar doların üzerinde bir maliyete mal olması bekleniyor.

Sadece Stargate projesinin enerji tüketiminin 50 terawatt-saat olduğu tahmin ediliyor.

Bu nedenle, OpenAI'nin kurucusu Sam Altman, bu yıl Ocak ayında Davos Forumu'nda şunları söyledi: "Gelecekteki yapay zekanın bir enerji atılımına ihtiyacı var çünkü yapay zeka, insanların beklediğinden çok daha fazla elektrik tüketecek."

Bilgi işlem gücü ve enerjisinin ardından, hızla büyüyen yapay zeka endüstrisindeki bir sonraki kıtlık alanının veri olması muhtemeldir.

Daha doğrusu, yapay zekanın gerektirdiği yüksek kaliteli veri sıkıntısı zaten bir gerçek haline geldi.

GPT'nin evriminden itibaren, insanlar temel olarak büyük dil modeli yeteneklerinin büyüme modelini kavradılar - model parametrelerini ve eğitim verilerini genişleterek, modelin yetenekleri katlanarak geliştirilebilir - ve bu süreç şu anda kısa vadeli bir teknik darboğaz göstermemektedir.

Ancak sorun şu ki, yüksek kaliteli ve halka açık veriler gelecekte giderek daha kıt hale gelebilir. Yapay zeka ürünleri, çip ve enerji için olanlara benzer veriler için arz ve talep çatışmalarıyla karşı karşıya kalabilir.

Birincisi, veri mülkiyeti konusundaki anlaşmazlıklardaki artıştır.

27 Aralık 2023'te The New York Times, ABD Bölge Mahkemesinde OpenAI ve Microsoft'a karşı GPT modelini eğitmek için milyonlarca makalesini izinsiz kullanmakla suçlayarak dava açtı. Dava, "benzersiz değere sahip eserlerin yasa dışı kopyalanması ve kullanılması" için milyarlarca dolarlık yasal ve fiili tazminat talep ediyor ve The New York Times'ın telif hakkıyla korunan materyalini içeren tüm modellerin ve eğitim verilerinin imha edilmesini talep ediyor.

Mart ayının sonunda The New York Times, yalnızca OpenAI'yi değil, Google ve Meta'yı da hedef alan yeni bir bildiri yayınladı. Açıklamada, OpenAI'nin Whisper adlı bir konuşma tanıma aracı kullanarak çok sayıda YouTube videosunu metne dönüştürdüğü ve ardından metni GPT-4'ü eğitmek için kullandığı iddia edildi. New York Times, büyük şirketlerin yapay zeka modellerini eğitmek için sinsi yöntemler kullanmasının yaygın bir uygulama haline geldiğini iddia ederek, Google'ın kendi büyük modellerini eğitmek için YouTube video içeriğini metne dönüştürdüğüne ve bunun esasen video içerik oluşturucularının haklarını ihlal ettiğine dikkat çekti.

The New York Times ve OpenAI arasındaki "ilk yapay zeka telif hakkı davası" olarak etiketlenen dava karmaşıktır ve içeriğin ve yapay zeka endüstrisinin geleceği için geniş kapsamlı etkileri vardır. Davanın karmaşıklığı ve potansiyel etkisi göz önüne alındığında, hızlı bir çözüm olası değildir. Olası bir sonuç, Microsoft ve OpenAI gibi varlıklı şirketlerin önemli miktarda tazminat ödediği mahkeme dışı bir anlaşmadır. Bununla birlikte, gelecekteki veri telif hakkı anlaşmazlıkları, kaçınılmaz olarak yüksek kaliteli verilerin toplam maliyetini artıracaktır.

Ek olarak, dünyanın en büyük arama motoru olan Google, arama işlevi için ücret almayı düşündüğünü açıkladı. Suçlamalar genel halkı değil, yapay zeka şirketlerini hedef alacak.

Kaynak: Reuters

Google'ın arama motoru sunucuları büyük miktarda içerik depolar. Google'ın 21. yüzyıldan beri tüm İnternet sayfalarında görünen tüm içeriği sakladığı bile söylenebilir. Perplexity gibi denizaşırı ürünler ve Kimi ve Secret Tower gibi yerel olanlar gibi mevcut yapay zeka odaklı arama ürünlerinin tümü, aranan verileri yapay zeka aracılığıyla işler ve ardından kullanıcılara çıkarır. Arama motorlarının yapay zeka için aldığı ücretler, kaçınılmaz olarak veri toplama maliyetini artıracaktır.

Aslında, kamuya açık verilere ek olarak, AI devleri halka açık olmayan dahili verilere de bakıyor.

Photobucket, 2000'li yılların başında 70 milyon kullanıcısı ve ABD çevrimiçi fotoğraf pazarının neredeyse yarısı olan yerleşik bir resim ve video barındırma sitesidir. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte Photobucket kullanıcılarının sayısı önemli ölçüde azaldı. Şu anda yalnızca 2 milyon aktif kullanıcı kaldı (yılda 399 ABD Doları gibi yüksek bir ücret ödüyorlar). Kullanıcıların kayıt olurken imzaladıkları sözleşme ve gizlilik politikasına göre bir yıldan fazla bir süredir kullanılmamaktadır. Hesap geri dönüştürülecek ve Photobucket'in kullanıcı tarafından yüklenen resim ve video verilerini kullanma hakkı da desteklenecek. Photobucket CEO'su Ted Leonard, sahip olduğu 1,3 milyar fotoğraf ve video verisinin üretken yapay zeka modellerini eğitmek için son derece değerli olduğunu açıkladı. Fotoğraf başına 5 sent ile 1 dolar arasında değişen tekliflerle ve video başına 1 dolardan fazla olan tekliflerle verileri satmak için birden fazla teknoloji şirketiyle görüşüyor ve Photobucket'in sağlayabileceği verilerin 1 milyar dolardan fazla olduğunu tahmin ediyor.

Yapay zekanın gelişim trendine odaklanan bir araştırma ekibi olan EPOCH, bir keresinde 2022 yılında veri kullanımı ve makine öğrenimi ile yeni verilerin üretilmesine dayalı ve bilgi işlem kaynaklarının büyümesini göz önünde bulundurarak makine öğrenimi için gerekli veriler hakkında bir rapor yayınlamıştı. Bir keresinde makine öğrenimi için gerekli olan verilerin durumu hakkında " "Verilerimiz tükenecek mi? Makine Öğreniminde veri kümelerini ölçeklendirme sınırlarının analizi". Raporda, yüksek kaliteli metin verilerinin Şubat 2023 ile 2026 arasında, görüntü verilerinin ise 2030 ile 2060 arasında tükeneceği sonucuna varıldı. Veri kullanımının verimliliği önemli ölçüde geliştirilemezse veya yeni veri kaynakları ortaya çıkarsa, büyük veri kümelerine dayanan büyük makine öğrenimi modellerinin mevcut eğilimi yavaşlayabilir.

Yapay zeka devlerinin yüksek fiyatlarla veri satın aldığı mevcut duruma bakılırsa, ücretsiz yüksek kaliteli metin verileri tükendi. EPOCH'un 2 yıl önceki öngörüsü nispeten doğruydu.

Aynı zamanda, "AI veri kıtlığı" talebine yönelik çözümler de ortaya çıkıyor, yani: AI veri sağlama hizmetleri.

Defined.ai, yapay zeka şirketleri için özelleştirilmiş, gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayan bir şirkettir.

Defined.ai sağlayabileceği veri türlerine örnekler: https://www.defined.ai/datasets

İş modeli şudur: Yapay zeka şirketleri Defined.ai kendi veri ihtiyaçlarını sağlar. Örneğin, resim kalitesi açısından, bulanıklığı, aşırı pozlamayı önlemek için çözünürlük mümkün olduğunca yüksek olmalı ve içerik özgün olmalıdır. İçerik açısından, yapay zeka şirketleri, gece sahnelerinde yapay zekanın tanınma oranını artırmak için gece fotoğrafları, gece konileri, otoparklar ve işaretler gibi kendi eğitim görevlerine göre belirli temaları özelleştirebilir. Halk fotoğraf çekme görevini üstlenebilir. Ardından, şirket bunları inceleyecek ve yükleyecektir. Gereksinimleri karşılayan kısımlar fotoğraf sayısına göre belirlenecektir. Fiyat, yüksek kaliteli bir resim için yaklaşık 1-2 ABD Doları, on saniyeden uzun bir kısa film için 5-7 ABD Dolarıdır. 10 dakikadan uzun yüksek kaliteli bir videonun maliyeti 100-300 ABD dolarıdır ve bir metin bin kelime başına 1 ABD dolarıdır. Taşeronluk görevini alan kişi ücretin yaklaşık %20'sini alabilmektedir. Veri sağlama, "veri etiketleme" den sonra başka bir kitle kaynak kullanımı işi haline gelebilir.

Küresel görev kitle kaynak kullanımı, dağıtım, ekonomik teşvikler, veri varlığı fiyatlandırması/dolaşımı ve gizlilik koruması herkese açıktır ve bu da özellikle bir Web3 iş paradigması için çok uygundur.

Endüstriyel Tedarik Tarafından Yapay Zeka Anlatı Hedefleri

Çip kıtlığının getirdiği ilgi, kripto endüstrisine nüfuz etti ve dağıtılmış bilgi işlem gücünü şimdiye kadarki en sıcak ve en yüksek piyasa değerine sahip yapay zeka yolu haline getirdi.

Peki, yapay zeka endüstrisinin enerji ve veri sektörlerindeki arz ve talep çatışmaları önümüzdeki 1-2 yıl içinde patlayacaksa, şu anda kripto endüstrisinde anlatı ile ilgili hangi projeler mevcut?

Enerji ile İlgili Hedefler

Büyük merkezi borsalarda (CEX) listelenen enerjiyle ilgili projeler nadirdir ve dikkate değer tek örnek Power Ledger (token: POWR) olur.

2017 yılında kurulan Power Ledger, enerji ticaretini merkeziyetsiz hale getirmeyi amaçlayan blok zinciri tabanlı kapsamlı bir enerji platformudur. Bireyler ve topluluklar arasında doğrudan elektrik işlemlerini teşvik eder, yenilenebilir enerjinin yaygın olarak uygulanmasını destekler ve akıllı sözleşmeler yoluyla şeffaflık ve verimlilik sağlar. Başlangıçta Power Ledger, Ethereum'dan türetilen bir konsorsiyum zinciri üzerinde çalışıyordu. 2023'ün ikinci yarısında Power Ledger, teknik incelemesini güncelledi ve dağıtılmış enerji piyasasında yüksek frekanslı mikro işlemleri gerçekleştirmek için Solana'nın teknik çerçevesine dayanan kendi kapsamlı halka açık zincirini başlattı. Şu anda, Power Ledger'ın ana işleri şunları içerir:

• Enerji Ticareti: Kullanıcıların özellikle yenilenebilir kaynaklardan doğrudan elektrik alıp satmalarını sağlar.
• Çevresel Ürün Ticareti: Karbon kredileri ve yenilenebilir enerji sertifikalarının ticaretini ve ayrıca çevresel ürünlere dayalı finansmanı kolaylaştırır.
• Genel Zincir Operasyonu: POWR token'lerde ödenen işlem ücretleri ile Power Ledger blok zincirini geliştirmek için uygulama geliştiricilerini cezbeder.

Şu an itibariyle, Power Ledger'ın dolaşımdaki piyasa değeri 170 milyon dolar ve tamamen seyreltilmiş piyasa değeri 320 milyon dolar.

Verilerle İlgili Hedefler

Enerjiyle ilgili kripto hedefleriyle karşılaştırıldığında, veri izi daha zengin bir kripto hedefi çeşitliliğine sahiptir. İşte şu anda izlediğim, hepsi Binance, OKX veya Coinbase gibi büyük CEX'lerden en az birinde listelenen, tamamen seyreltilmiş değerlemelerine (FDV) göre artan sırada düzenlenmiş veri izleme projeleri:

1. Streamr – VERİ

Değer Önerisi: Streamr, kullanıcıların verileri üzerinde tam kontrol sahibi olurken özgürce ticaret yapmalarına ve veri paylaşmalarına olanak tanıyan merkezi olmayan bir gerçek zamanlı veri ağı oluşturmayı amaçlamaktadır. Streamr, veri pazarı aracılığıyla, veri üreticilerinin veri akışlarını aracılar olmadan ilgili tüketicilere doğrudan satmalarını sağlamayı, böylece maliyetleri düşürmeyi ve verimliliği artırmayı amaçlamaktadır.

Kaynak: https://streamr.network/hub/projects

Pratik bir işbirliği durumunda Streamr, başka bir Web3 yerleşik donanım projesi olan DIMO ile ortaklık kurdu. Araçlara takılan DIMO donanım sensörleri aracılığıyla sıcaklık, hava basıncı ve diğer ölçümler gibi verileri toplayarak ihtiyacı olan kuruluşlara iletilen hava durumu veri akışlarını oluştururlar.

Diğer veri projeleriyle karşılaştırıldığında, Streamr daha çok IoT ve donanım sensörü verilerine odaklanır. Yukarıda belirtilen DIMO araç verilerinin yanı sıra, diğer projeler arasında Helsinki'deki gerçek zamanlı trafik veri akışları yer almaktadır. Bu odaklanma nedeniyle, Streamr'ın proje tokeni DATA, DePIN konseptinin zirvede olduğu geçen Aralık ayında tek bir günde değerini ikiye katlayarak bir artış yaşadı.

Şu anda, Streamr'ın dolaşımdaki piyasa değeri 44 milyon dolar ve tamamen seyreltilmiş piyasa değeri 58 milyon dolar.

1. Kovalent – CQT

Diğer veri projelerinden farklı olarak Covalent, blok zinciri verileri sağlar. Covalent ağı, RPC aracılığıyla blok zinciri düğümlerinden gelen verileri okur, bu verileri işler ve düzenleyerek verimli bir sorgu veritabanı oluşturur. Bu, Covalent kullanıcılarının doğrudan blok zinciri düğümlerinden karmaşık sorgular gerçekleştirmeden ihtiyaç duydukları bilgileri hızlı bir şekilde almalarını sağlar. Bu hizmet "blok zinciri veri indeksleme" olarak bilinir.

Covalent'in müşterileri, çeşitli DeFi uygulamaları gibi Dapp projelerinin yanı sıra ConsenSys (MetaMask'ın ana şirketi), CoinGecko (tanınmış bir kripto varlık izleme sitesi), Rotki (bir vergi aracı) ve Rainbow (bir kripto cüzdanı) gibi birçok merkezi kripto şirketi de dahil olmak üzere öncelikle B2B'dir. Ek olarak, Fidelity ve Büyük Dörtlü muhasebe firması EY gibi geleneksel finans devleri de Covalent'in müşterileridir. Covalent'in resmi açıklamalarına göre, projenin veri hizmetlerinden elde ettiği gelir, aynı alanda lider proje olan The Graph'ı şimdiden geride bıraktı.

Web3 endüstrisi, zincir üstü verilerin eksiksizliği, açıklığı, özgünlüğü ve gerçek zamanlı doğası nedeniyle, belirli yapay zeka senaryoları ve "küçük yapay zeka modelleri" için değerli bir yüksek kaliteli veri kaynağı olmaya hazırlanıyor. Bir veri sağlayıcısı olarak Covalent, çeşitli yapay zeka senaryoları için veri sağlamaya başladı ve özellikle yapay zeka için doğrulanabilir yapılandırılmış veriler başlattı.

Kaynak: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

Örneğin, zincir üstü akıllı bir ticaret platformu olan SmartWhales'e veri sağlar ve karlı ticaret modellerini ve adreslerini belirlemek için yapay zekayı kullanır; Entendre Finance, gerçek zamanlı içgörüler, anormallik tespiti ve tahmine dayalı analiz için Covalent'in yapılandırılmış verilerini ve yapay zeka işlemesini kullanır.

Şu anda, Covalent tarafından sağlanan zincir üstü veri hizmetleri için ana senaryolar hala finansaldır. Bununla birlikte, Web3 ürünlerinin ve veri türlerinin genelleştirilmesiyle, zincir üstü verilerin kullanım senaryoları da daha da genişletilecektir.

Kovalent projesinin mevcut seyreltilmiş piyasa değeri 150 milyon ABD Doları ve tam seyreltilmiş piyasa değeri 235 milyon ABD Dolarıdır. Aynı yoldaki bir blok zinciri veri endeksi projesi olan The Graph ile karşılaştırıldığında, nispeten belirgin bir değerleme avantajına sahiptir.

1. Hivemapper – Bal

Tüm veri materyalleri arasında, video verileri genellikle en yüksek birim fiyata sahiptir. Hivemapper, yapay zeka şirketlerine video ve harita bilgileri de dahil olmak üzere veri sağlayabilir. Hivemapper'ın kendisi, blok zinciri teknolojisi ve topluluk katkılarıyla ayrıntılı, dinamik ve erişilebilir bir haritalama sistemi oluşturmayı amaçlayan merkezi olmayan bir küresel haritalama projesidir. Katılımcılar, bir araç kamerası aracılığıyla harita verilerini yakalayabilir ve açık kaynaklı Hivemapper veri ağına ekleyebilir ve proje belirteci HONEY'deki katkılarına göre ödüller alabilir. Ağ etkilerini iyileştirmek ve etkileşim maliyetlerini azaltmak için Hivemapper, Solana üzerine inşa edilmiştir.

2015 yılında kurulan Hivemapper, başlangıçta drone'ları kullanarak haritalar oluşturmayı amaçladı. Ancak kısa süre sonra bu modelin ölçeklendirilmesinin zor olduğunu fark etti ve coğrafi verileri yakalamak için araç kameraları ve akıllı telefonlar kullanmaya geçilmesine neden oldu ve küresel harita üretiminin maliyetini önemli ölçüde azalttı.

Google Haritalar gibi sokak görünümü ve haritalama yazılımlarıyla karşılaştırıldığında Hivemapper, harita kapsamını daha verimli bir şekilde genişletmek, gerçek dünya haritalarının güncelliğini korumak ve video kalitesini iyileştirmek için teşvikli bir ağ ve kitle kaynak kullanımı modeli kullanır.

Yapay zeka odaklı veri talebi artmadan önce, Hivemapper'ın birincil müşterileri arasında otomotiv endüstrisinin otonom sürüş departmanları, navigasyon hizmeti şirketleri, hükümetler, sigorta şirketleri ve emlak firmaları vardı. Günümüzde Hivemapper, API'ler aracılığıyla yapay zeka ve büyük modeller için kapsamlı yol ve çevre verileri sağlayabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, görüntü akışlarını ve yol özelliği verilerini sürekli olarak güncelleyerek bu verileri daha iyi gelişmiş yeteneklere dönüştürebilir, coğrafi konum ve görsel yargı ile ilgili görevleri gerçekleştirebilir.

Veri kaynağı: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/

Şu anda, Hivemapper's Honey projesinin seyreltilmiş piyasa değeri 120 milyon dolar ve tamamen seyreltilmiş piyasa değeri (FDV) 496 milyon dolar.

Yukarıda belirtilen üç projeye ek olarak, veri alanı ayrıca şunları içerir:

The Graph – GRT: 3,2 milyar dolarlık seyreltilmiş piyasa değeri ve 3,7 milyar dolarlık FDV ile The Graph, Covalent'e benzer blok zinciri veri indeksleme hizmetleri sunar.

Ocean Protocol – OCEAN: Dolaşımdaki piyasa değeri 670 milyon dolar ve FDV'si 1,45 milyar dolar olan Ocean Protocol, veri ve verilerle ilgili hizmetlerin değişimini ve bunlardan para kazanılmasını kolaylaştırmayı amaçlayan açık kaynaklı bir protokoldür. Güven, şeffaflık ve izlenebilirlik sağlarken verileri paylaşmak için veri tüketicilerini veri sağlayıcılarla buluşturur. Bu proje, belirteci ASI'ye dönüştürülerek Fetch.ai ve SingularityNET ile birleşecek şekilde ayarlanmıştır.

Yapay zeka anlatısına ikinci bakış açısı: GPT Moment'i anımsatan AGI'nin Gelişi

Yazarın görüşüne göre, kripto endüstrisindeki "yapay zeka izinin" açılış yılı, GPT'nin ortaya çıkışının damgasını vurduğu olağanüstü 2023 yılıydı ve kripto yapay zeka projelerindeki artış, daha çok yapay zeka endüstrisinin patlayıcı büyümesinden kaynaklanan bir dalgalanma etkisiydi.

GPT4 ve Turbo gibi yetenekler GPT3.5'ten sonra gelişmeye devam etse ve Sora, OpenAI dışındaki büyük dil modellerindeki hızlı gelişmelerin yanı sıra şaşırtıcı video oluşturma yetenekleri sergilese de, yapay zeka teknolojik ilerlemelerinin genel halk üzerindeki bilişsel etkisinin azaldığı yadsınamaz. İnsanlar yavaş yavaş yapay zeka araçlarını kullanmaya başlıyor ve büyük ölçekli işten çıkarmalar henüz gerçekleşmemiş gibi görünüyor.

Peki, yapay zeka alanı gelecekte, yapay zeka gelişimindeki bir sıçramanın kitleleri şaşırttığı ve bunun sonucunda insanların hayatlarının ve işlerinin değişeceğini fark etmelerini sağladığı başka bir "GPT anına" tanık olacak mı? Bu an, Yapay Genel Zekanın (AGI) ortaya çıkışı olabilir.

AGI, insanlara benzer kapsamlı bilişsel yeteneklere sahip, belirli görevlerin ötesinde çeşitli karmaşık sorunları çözebilen makineleri ifade eder. AGI sistemleri, üst düzey soyut düşünmeye, kapsamlı arka plan bilgisine, alanlar arası sağduyulu akıl yürütmeye, nedensel anlayışa ve disiplinler arası aktarım öğrenme yeteneklerine sahiptir. Kapsamlı yetenekler açısından, AGI'nin performansı en iyi insanlarla aynı seviyededir ve hatta en seçkin insan gruplarının kolektif yeteneklerini bile aşmaktadır.

Aslında, ister bilim kurguda, oyunlarda veya filmlerde tasvir edilsin, ister GPT'nin hızla çoğalmasının ardından halkın beklentileriyle beslensin, toplum uzun zamandır insan bilişsel seviyelerini aşan AGI'nin ortaya çıkmasını beklemektedir. GPT'nin kendisinin, genel yapay zekanın bir kehaneti olan AGI'nin öncüsü olduğu söylenebilir.

GPT'nin bu kadar büyük bir endüstriyel enerjiye ve psikolojik etkiye sahip olmasının nedeni, uygulama hızının ve performansının kitlelerin beklentilerini aşmasıdır: insanlar Turing Testini geçebilecek bir yapay zeka sisteminin gerçekten geleceğini ve bu kadar çabuk geleceğini beklemiyorlardı.

Gerçekte, Yapay Genel Zeka (AGI), 1-2 yıl içinde "GPT anının" aniliğini yeniden canlandırabilir: insanlar GPT'nin yardımına yeni adapte oldular, ancak yapay zekanın artık sadece bir asistan olmadığını keşfettiler. Hatta onlarca yıldır en iyi bilim adamlarını şaşırtan problemler de dahil olmak üzere son derece yaratıcı ve zorlu görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilir.

Bu yıl 8 Nisan'da Musk, Norveç Egemen Varlık Fonu'nun Baş Yatırım Sorumlusu Nicolai Tangen ile AGI'nin ortaya çıkış zamanlaması hakkında röportaj yaptı.

"AGI'yi en zeki insanlardan daha akıllı olarak tanımlarsak, bunun 2025 civarında gerçekleşeceğini düşünüyorum" dedi. Başka bir deyişle, tahminine göre, AGI'nin gelmesi en fazla bir buçuk yıl daha sürecek. Tabii ki, "güç ve donanımın ayak uydurduğunu" belirten bir uyarı ekledi.

AGI'nin gelişinin faydaları açıktır.

Bu, insanlığın üretkenliğinin ileriye doğru dev bir adım atacağı ve onlarca yıldır bizi rahatsız eden çok sayıda bilimsel araştırma sorununun zahmetsizce çözüleceği anlamına geliyor. "En zeki insanları" Nobel Ödülü kazananlar olarak tanımlarsak, yeterli enerji, bilgi işlem gücü ve veri olduğu sürece, günün her saatinde en zorlu bilimsel problemleri araştıran sayısız yorulmak bilmeyen "Nobel Ödülü sahibine" sahip olabileceğimiz anlamına gelir.

Gerçekte, Nobel Ödülü kazananlar birkaç yüz milyonda bir kadar nadir değildir; Çoğu, yetenek ve zeka açısından üniversite profesörleriyle aynı seviyede. Bununla birlikte, doğru yönü seçmedeki olasılık ve şans nedeniyle ve sonuçlar elde edilene kadar devam ederek, onlara benzer kalibredeki bireyler, eşit derecede seçkin meslektaşları, paralel bilimsel araştırma evrenlerinde Nobel Ödülleri kazanmış olabilirler. Ne yazık ki, bilimsel atılımlara katılan en iyi üniversite profesörlerinin yeteneklerine sahip yeterli sayıda insan yok, bu nedenle "bilimsel araştırmada tüm doğru yönleri keşfetme" hızı yavaş kalıyor.

AGI'nin ortaya çıkmasıyla birlikte, enerji ve bilgi işlem gücünün yeterince sağlandığı koşullarda, olası herhangi bir bilimsel atılım yönünü derinlemesine araştıran Nobel Ödülü kazananların seviyesine sahip sonsuz sayıda AGI'ye sahip olabiliriz. Teknolojik ilerleme hızı onlarca kat artacak. Teknolojik ilerleme, gıda üretimi, yeni malzemeler, yeni ilaçlar, yüksek kaliteli eğitim vb. gibi şu anda pahalı ve kıt olarak kabul edilen kaynakların önümüzdeki 10 ila 20 yıl içinde yüzlerce kat artmasına yol açacaktır. Bu kaynakları elde etmenin maliyeti de katlanarak azalacak, daha az kaynakla daha fazla insanı desteklememizi sağlayacak ve kişi başına düşen servet hızla artacaktır.

Küresel GSYİH Eğilimi (Kaynak: Dünya Bankası)

Bu biraz sansasyonel gelebilir. Yazarın daha önce IO.NET araştırma raporunda tartıştığı iki örneğe bakalım:

• 2018'de Nobel Kimya Ödülü sahibi Frances Arnold, ödül töreninde şunları söyledi: "Bugün, pratik uygulamalarda herhangi bir DNA dizisini okuyabilir, yazabilir ve düzenleyebiliriz, ancak yine de onu oluşturamıyoruz." Sadece beş yıl sonra, 2023'te, Stanford Üniversitesi ve Silikon Vadisi'nden bir yapay zeka girişimi olan Salesforce Research'ten araştırmacılar, Nature Biotechnology'de bir makale yayınladı. Sıfırdan bir milyon yeni protein oluşturmak için GPT-3'ün ince ayarına dayanan büyük bir dil modeli kullandılar ve her ikisi de antimikrobiyal özelliklere sahip ve potansiyel olarak antibiyotiklerin ötesinde bakteriyel direnç çözümleri olarak hizmet edebilecek, büyük ölçüde farklı yapılara sahip iki protein keşfettiler. Başka bir deyişle, yapay zekanın yardımıyla, protein "yaratımındaki" darboğaz aşıldı.
• Bundan önce, yapay zeka AlphaFold algoritması, 18 ay içinde Dünya'daki bilinen 214 milyon proteinin neredeyse tamamının yapılarını tahmin etti, bu da önceki tüm yapısal biyologların ortak çabalarından yüzlerce kat daha büyük bir sonuçtu.

Devrim çoktan gerçekleşti ve AGI'nin ortaya çıkışı bu süreci daha da hızlandıracak. Öte yandan, AGI'nin ortaya çıkışının getirdiği zorluklar da çok büyük. AGI, yalnızca çok sayıda bilişsel çalışanın yerini almakla kalmayacak, aynı zamanda daha önce "yapay zekadan daha az etkilendiği" düşünülen fiziksel işçileri de etkileyecektir. Robotik teknolojisinin olgunlaşması ve üretim maliyetlerinde düşüşe yol açan yeni malzemelerin geliştirilmesiyle, makineler ve yazılımlar tarafından değiştirilen işgücü pozisyonlarının oranı hızla artacaktır.

O zaman, görünüşte uzak olan iki konu hızla yüzeye çıkacak:

1. Çok sayıda işsiz insan için istihdam ve gelir sorunu.
2. Yapay zekanın her yerde bulunduğu bir dünyada yapay zeka ve insanlar arasında nasıl ayrım yapılır?

Worldcoin \ Worldchain, halka temel gelir sağlamak için bir Evrensel Temel Gelir (UBI) sistemi sunarak ve insanlar ile AI arasında ayrım yapmak için iris tabanlı biyometrik özellikler kullanarak çözümler sunmaya çalışıyor.

Aslında herkese para sağlayan UBI, sadece gökyüzündeki bir pasta değil. Finlandiya ve İngiltere gibi ülkeler evrensel temel geliri denediler ve Kanada, İspanya, Hindistan ve diğer ülkelerdeki partiler aktif olarak ilgili deneyleri öneriyor ve teşvik ediyor.

UBI dağıtımı için biyometrik tanımlama + blok zinciri tabanlı bir model kullanmanın yararı, sistemin küresel doğasında yatmaktadır ve nüfusa daha geniş kapsama alanı sağlamaktadır. Ek olarak, finansal hizmetler (DeFi), sosyal ağlar, kitle kaynak kullanımı vb. gibi diğer iş modellerini oluşturmak için gelir dağılımı yoluyla genişletilen kullanıcı ağından yararlanabilir ve ağ içinde sinerji oluşturabilir.

AGI'nin ortaya çıkışının etkisine karşılık gelen varlıklardan biri, 1,03 milyar dolarlık seyreltilmiş piyasa değeri ve 47,2 milyar dolarlık tamamen seyreltilmiş piyasa değeri ile Worldcoin – WLD'dir.

Anlatı çıkarımının riskleri ve belirsizlikleri

Mint Ventures tarafından yayınlanan önceki birçok proje ve parça araştırma raporunun aksine, bu makale anlatı çıkarımı ve tahmininde daha büyük bir öznelliğe sahiptir. Okuyucular, bu makalenin içeriğini geleceğin bir kehanetinden ziyade farklı bir tartışma olarak görmelidir. Yazar tarafından sunulan anlatı ekstrapolasyonu, spekülatif hatalara yol açan birçok belirsizlikle karşı karşıyadır. Bu riskler veya etkileyen faktörler aşağıdakileri içerir ancak bunlarla sınırlı değildir:

• Enerji yönü: GPU güncellemeleri, enerji tüketiminde hızlı bir düşüşe neden oluyor

Yapay zekayı çevreleyen enerji talebindeki keskin artışa rağmen, Nvidia gibi çip üreticileri, sürekli donanım yükseltmeleri yoluyla daha düşük güç tüketimi ile daha yüksek bilgi işlem gücü sağlıyor. Örneğin, bu yılın Mart ayında Nvidia, iki B200 GPU ve bir Grace CPU'yu entegre eden yeni nesil AI bilgi işlem kartı GB200'ü piyasaya sürdü. Eğitim performansı, önceki neslin ana AI GPU'su H100'ün dört katıdır ve çıkarım performansı H100'ün yedi katıdır, gerekli enerji tüketimi ise H100'ün yalnızca dörtte biri kadardır. Bununla birlikte, buna rağmen, AI'dan güç alma arzusu tatmin olmaktan uzaktır. Birim enerji tüketimindeki azalma ile birlikte, AI uygulamaları ve talepleri daha da genişledikçe toplam enerji tüketimi aslında artabilir.

• Veri yönü: Q* projesi "kendi kendine üretilen verileri" gerçekleştirir

OpenAI içinde, OpenAI çalışanlarına yönelik iç iletişimlerde bahsedilen "Q" projesi hakkında uzun süredir bir söylenti var. Reuters'in OpenAI'deki içeriden alıntı yapmasına göre, bu, OpenAI'nin süper zeka/genel yapay zeka (AGI) arayışında bir atılım olabilir. Q , yalnızca daha önce görülmemiş matematik problemlerini soyutlama yoluyla çözme yeteneğine sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda gerçek dünya veri beslemesine ihtiyaç duymadan büyük modelleri eğitmek için veri üretme yeteneğine de sahiptir. Bu söylenti doğruysa, yüksek kaliteli veri eksikliğinden kaynaklanan yapay zeka modeli eğitiminin darboğazı kırılacaktır.

• AGI'nin gelişi: OpenAI'nin endişeleri

Elon Musk'ın önerdiği gibi, AGI'nin gelişinin zamanlaması gerçekten de 2025 yılına kadar gelebilir, ancak bu sadece bir zaman meselesi. Bununla birlikte, AGI'nin gelişinin doğrudan yararlanıcı bir anlatısı olarak Worldcoin, yaygın olarak "OpenAI'nin gölge tokeni" olarak kabul edildiğinden, OpenAI'nin en büyük endişeleriyle karşı karşıya kalabilir.

14 Mayıs'ın erken saatlerinde OpenAI, bahar ürün lansman etkinliğinde en son GPT-4o'yu ve büyük dil modellerinin diğer 19 farklı sürümünü kapsamlı görev puanlarında sergiledi. Sadece tabloya bakıldığında, GPT-4o 1310 puan aldı, görünüşe göre sonraki sıralardan önemli ölçüde daha yüksek. Bununla birlikte, toplam puan açısından, ikinci sıradaki GPT4 turbo'dan yalnızca %4,5, dördüncü sıradaki Google'ın Gemini 1.5 Pro'sundan %4,9 ve beşinci sıradaki Anthropic'in Claude 3 Opus'undan %5,1 daha yüksek.

GPT3.5'in ilk çıkışının dünyayı sarsan anı bir yıldan biraz fazla bir süre geçtiğinden, OpenAI'nin rakipleri şimdiden çok yakın bir konuma geldi (GPT5 henüz piyasaya sürülmedi ve bu yıl piyasaya sürülmesi bekleniyor). OpenAI'nin gelecekte sektör lideri konumunu koruyup koruyamayacağı bulanıklaşıyor gibi görünüyor. OpenAI'nin öncü ve hakim konumu seyreltilir veya aşılırsa, OpenAI'nin gölge tokeni olarak Worldcoin'in anlatı değeri de azalacaktır.

Ayrıca, Worldcoin'in iris kimlik doğrulama şemasının yanı sıra, giderek daha fazla rakip de bu pazara giriyor. Örneğin, avuç içi tarama kimliği projesi Humanity Protocol, 1 milyar dolarlık bir değerleme ile 30 milyon dolar değerinde yeni bir finansman turunun tamamlandığını duyurdu. LayerZero Labs ayrıca Humanity üzerindeki operasyonunu duyurdu ve kimlik bilgilerini doğrulamak için ZK kanıtlarını kullanarak doğrulayıcı düğüm ağına katıldı.

Son

Sonuç olarak, yazar AI izinin anlatısını tahmin etmiş olsa da, AI izi DeFi gibi yerel kripto alanlarından farklıdır. Daha çok AI patlamasının para birimi çemberine taşmasının bir ürünüdür. Şu anda, birçok proje henüz iş modellerini tam olarak oluşturmadı ve birçok proje daha çok yapay zeka temalı memlere benziyor (Nvidia'nın memesine benzer Rndr, OpenAI'nin memesine benzer Worldcoin gibi). Okuyucular bu konuda dikkatli olmalıdır.

Beyanat:

1. Orijinal olarak "Kripto Yapay Zeka Sektöründe Bir Sonraki Anlatı Kesintisi Dalgası: Katalizörler, Geliştirme Yolları ve İlgili Projeler" başlıklı bu makale [mintventures]'dan alınmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [Alex Xu] aittir. Yeniden baskıya herhangi bir itirazınız varsa, lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin, ekip mümkün olan en kısa sürede halledecektir.

2. Yasal Uyarı: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazarın kişisel görüşlerini temsil eder ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.

3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Bahsedilmediği sürece, tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.