ChatGPT'nin 2022 yılının sonunda sahneye çıkmasından bu yana, AI bölümü kripto alanında oldukça popüler hale geldi. WEB3 göçebeleri zaten "herhangi bir kavram speküle edilebilir" anlayışını kabul etmişken, gelecekte sınırsız anlatı akışları ve uygulama yetenekleri olan AI'dan bahsetmeye gerek bile yok. Bu nedenle kripto dünyasında, AI kavramı başlangıçta "Meme çılgınlığı" olarak bir süre popüler oldu ve ardından bazı projeler gerçek uygulama değerini keşfetmeye başladı: Kripto, hızla ilerleyen AI'ya ne gibi yeni gerçek uygulamalar getirebilir?
Bu araştırma makalesi, mevcut AI'nın Web3 alanındaki evrim yolunu anlatacak ve değerlendirecek, erken dönem spekülasyon dalgalarından günümüzde uygulama odaklı projelerin yükselişine kadar, ve örnekler ile verileri birleştirerek okuyucuların sektör dinamiklerini ve gelecekteki eğilimleri anlamalarına yardımcı olacak. Burada hemen baştan olgunlaşmamış bir sonucu ortaya koyalım:
01
AI meme aşaması artık geçmişte kaldı, kesilmesi gerekenler ve kazanılması gerekenler sonsuz anı kırıntıları olarak kalsın.
02
Bazı temel WEB3 AI projeleri, "merkeziyetsizliğin" AI güvenliğine getirdiği faydaları sürekli vurguluyor, ancak kullanıcılar bunu pek önemsemiyor. Kullanıcılar, "token kazanıyor mu" + "ürün ne kadar kullanışlı" ile ilgileniyorlar;
03
Eğer AI ile ilgili kripto projelerine yatırım yapmayı düşünüyorsanız, odak noktası saf uygulama tabanlı AI projelerine veya platform tabanlı AI projelerine (C son kullanıcılarının kolayca kullanabileceği birçok aracı veya ajanı bir araya getirebilen) kaydırılmalıdır. Bu, AI Meme sonrası daha uzun vadeli bir zenginlik odak noktası olabilir.
Web2 ve Web3'te AI'nin gelişim yolundaki farklılıklar
Web2 dünyasındaki AI
Web2 dünyasında yapay zeka, esas olarak teknoloji devleri ve araştırma kurumları tarafından yönlendirilir ve geliştirme yolu nispeten istikrarlı ve konsantredir. Büyük şirketler (örneğin OpenAI, Google) kapalı eğitim alıyor, kara kutu modelleri, algoritmalar ve veriler kamuya açık değil, kullanıcılar yalnızca sonuçlarını kullanabiliyor ve şeffaflık eksikliği var. Bu merkezi kontrol, yapay zeka kararlarını denetlenemez, önyargılı ve belirsiz hale getirir. Genel olarak, Web2 AI inovasyonu, temel modellerin performansını iyileştirmeye ve ticari uygulamaları uygulamaya odaklanır, ancak karar verme süreci halka şeffaf değildir. Bu opaklık noktası, 2025'te Deepseek gibi açık kaynak gibi görünen ancak aslında "balık avlayan" yeni AI projelerinin ortaya çıkmasına neden oldu.
Opak kusurların yanı sıra, WEB2'nin büyük AI modellerinin başka iki sorunu daha var: Farklı ürün biçimlerinde deneyim eksikliği ve uzmanlaşmış niş alanlardaki doğruluk eksikliği.
Örneğin, bir PPT, bir resim veya bir video oluşturmak istiyorsanız, kullanıcılar yine de düşük giriş engellerine ve kullanmak için daha iyi kullanıcı deneyimine sahip yeni AI ürünleri arayacak ve bunlar için ödeme yapacaktır. Şu anda, birçok yapay zeka projesi, yalnızca kullanıcılar için eşiği düşürmek için kodsuz yapay zeka ürünlerini deniyor.
Örneğin, WEB3 kullanıcılarının çoğu, belirli bir kripto projesi veya token bilgisi almak için ChatGPT veya DeepSeek kullanırken yaşadıkları yetersizlikle ilgili şikayetlerde bulunmuşlardır. Büyük model verileri, bu dünyanın herhangi bir alt sektöründeki detaylı bilgilere tam olarak ulaşamıyor, bu yüzden birçok AI ürününün bir diğer gelişim yönü, belirli bir alt sektörde verileri ve analizleri en derin ve kesin şekilde yapmak olarak belirlenmiştir.
Web3 dünyasındaki AI
WEB3 dünyası, kripto endüstrisini merkezine alan, teknoloji, kültür ve toplulukları birleştiren daha geniş bir kavramdır. WEB3, WEB2 ile karşılaştırıldığında, daha çok açık ve topluluk odaklı bir yol izlemeye çalışmaktadır.
Blockchain'in merkeziyetsiz mimarisinden faydalanarak, Web3'ün AI projeleri genellikle açık kaynak kodunu, topluluk yönetimini ve şeffaf güvenilirliği vurguladıklarını iddia ederler. Dağıtık bir yöntemle, geleneksel AI'nın birkaç şirket tarafından tekel haline gelmesini kırmayı hedeflerler. Örneğin, bazı projeler blockchain kullanarak AI kararlarının doğruluğunu doğrulamayı (sıfır bilgi kanıtları model çıktısının güvenilirliğini sağlamak için) veya DAO tarafından AI modellerinin denetlenmesini inceleyerek önyargıyı azaltmayı keşfetmektedir.
İdeal olarak, Web3 AI, model parametrelerinin ve karar verme mantığının topluluk tarafından denetlenebilmesi ve aynı zamanda geliştiricilerin ve kullanıcıların token mekanizması aracılığıyla katılmaya teşvik edilmesi için "açık AI" peşinde koşar. Bununla birlikte, pratikte, Web3'ün yapay zeka geliştirmesi hala teknoloji ve kaynaklarla sınırlıdır: merkezi olmayan yapay zeka altyapısı oluşturmak son derece zordur (büyük modelleri eğitmek için büyük bilgi işlem verileri gerekir, ancak hiçbir WEB3 projesi OpenAI'nin fon miktarının bir kısmına ulaşamaz) ve Web3 yapay zeka olduğunu iddia eden az sayıda proje hala merkezi modellere veya hizmetlere dayanmaktadır, ancak yalnızca bazı blok zinciri öğelerini uygulama katmanına entegre etmektedir. En azından uygulama gerçek hayatta hala geliştiriliyor; Bununla birlikte, WEB3 AI projelerinin büyük çoğunluğu hala saf memler veya gerçek AI bayrağı altındaki memlerdir.
Ayrıca, fonlama ve katılım modellerindeki farklılıklar da ikisinin gelişim yollarını etkilemektedir. Web2 yapay zekası genellikle araştırma yatırımı ve üründen para kazanma tarafından yönlendirilir ve döngü nispeten düzdür. Öte yandan Web3 AI, kripto piyasasının spekülatif doğasını birleştirir ve genellikle piyasa duyarlılığının iniş çıkışlarıyla bir "patlama" döngüsüne sahiptir: konsept sıcak olduğunda, fonlar tokenin fiyatını ve değerlemesini artırmak için acele eder ve soğuduğunda, projenin ısısı ve fonları hızla azalır. Bu döngü, Web3 yapay zekanın yolunu daha değişken ve anlatı odaklı hale getiriyor. Örneğin, önemli bir ilerlemeden yoksun olan bir yapay zeka konsepti, piyasa duyarlılığı nedeniyle bir tokenin fiyatında bir artışı da tetikleyebilir; Aksine, piyasa düşüşteyken, teknik ilerleme olsa bile, dikkat çekmek zordur.
WEB3 YAPAY ZEKASININ ANA ANLATISI OLAN "MERKEZI OLMAYAN YAPAY ZEKA AĞI" IÇIN HALA "MÜTEVAZI VE TEMKINLI BIR BEKLENTIYI" SÜRDÜRÜYORUZ, YA GERÇEKLEŞIRSE? NE DE OLSA, WEB3'TE HALA BTC VE ETH GIBI ÇIĞIR AÇAN VARLIKLAR VAR. Bununla birlikte, mevcut aşamada, projenin verimliliğini artırmak için bazı AI ajanlarını mevcut WEB3 projesine yerleştirmek gibi hemen uygulanabilecek bazı senaryoları düşünmemiz gerekiyor; Ya da yapay zeka ve diğer bazı yeni teknolojilerin birleşimi, dikkat çekebilecek bir kavram olsa bile kripto endüstrisi için yeni fikirler üretebilir; VEYA WEB3 ENDÜSTRISINDEKI KIŞILERIN ÖDEYEBILECEĞI HIZMETLERI SAĞLAMAK IÇIN ISTER VERILERIN DOĞRULUĞUNDAN OLSUN, ISTER WEB3 KURULUŞLARININ VEYA BIREYLERIN ÇALIŞMA ALIŞKANLIKLARINA DAHA UYGUN OLSUN, YALNIZCA WEB3 ENDÜSTRISI IÇIN OLAN AI ÜRÜNLERI.
Devam edecek, aşağıdaki makale WEB3 AI'nın beş dalgasını ve bunlar arasındaki bazı ürünlere (örneğin Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell vb.) bir göz atacak ve yorum yapacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Kripto Para'da AI: Meme çılgınlığından sonra bir felaket mi yoksa yeniden doğuş mu?
Yazar: Guatian Laboratuvarı
Giriş
ChatGPT'nin 2022 yılının sonunda sahneye çıkmasından bu yana, AI bölümü kripto alanında oldukça popüler hale geldi. WEB3 göçebeleri zaten "herhangi bir kavram speküle edilebilir" anlayışını kabul etmişken, gelecekte sınırsız anlatı akışları ve uygulama yetenekleri olan AI'dan bahsetmeye gerek bile yok. Bu nedenle kripto dünyasında, AI kavramı başlangıçta "Meme çılgınlığı" olarak bir süre popüler oldu ve ardından bazı projeler gerçek uygulama değerini keşfetmeye başladı: Kripto, hızla ilerleyen AI'ya ne gibi yeni gerçek uygulamalar getirebilir?
Bu araştırma makalesi, mevcut AI'nın Web3 alanındaki evrim yolunu anlatacak ve değerlendirecek, erken dönem spekülasyon dalgalarından günümüzde uygulama odaklı projelerin yükselişine kadar, ve örnekler ile verileri birleştirerek okuyucuların sektör dinamiklerini ve gelecekteki eğilimleri anlamalarına yardımcı olacak. Burada hemen baştan olgunlaşmamış bir sonucu ortaya koyalım:
01
AI meme aşaması artık geçmişte kaldı, kesilmesi gerekenler ve kazanılması gerekenler sonsuz anı kırıntıları olarak kalsın.
02
Bazı temel WEB3 AI projeleri, "merkeziyetsizliğin" AI güvenliğine getirdiği faydaları sürekli vurguluyor, ancak kullanıcılar bunu pek önemsemiyor. Kullanıcılar, "token kazanıyor mu" + "ürün ne kadar kullanışlı" ile ilgileniyorlar;
03
Eğer AI ile ilgili kripto projelerine yatırım yapmayı düşünüyorsanız, odak noktası saf uygulama tabanlı AI projelerine veya platform tabanlı AI projelerine (C son kullanıcılarının kolayca kullanabileceği birçok aracı veya ajanı bir araya getirebilen) kaydırılmalıdır. Bu, AI Meme sonrası daha uzun vadeli bir zenginlik odak noktası olabilir.
Web2 ve Web3'te AI'nin gelişim yolundaki farklılıklar
Web2 dünyasındaki AI
Web2 dünyasında yapay zeka, esas olarak teknoloji devleri ve araştırma kurumları tarafından yönlendirilir ve geliştirme yolu nispeten istikrarlı ve konsantredir. Büyük şirketler (örneğin OpenAI, Google) kapalı eğitim alıyor, kara kutu modelleri, algoritmalar ve veriler kamuya açık değil, kullanıcılar yalnızca sonuçlarını kullanabiliyor ve şeffaflık eksikliği var. Bu merkezi kontrol, yapay zeka kararlarını denetlenemez, önyargılı ve belirsiz hale getirir. Genel olarak, Web2 AI inovasyonu, temel modellerin performansını iyileştirmeye ve ticari uygulamaları uygulamaya odaklanır, ancak karar verme süreci halka şeffaf değildir. Bu opaklık noktası, 2025'te Deepseek gibi açık kaynak gibi görünen ancak aslında "balık avlayan" yeni AI projelerinin ortaya çıkmasına neden oldu.
Opak kusurların yanı sıra, WEB2'nin büyük AI modellerinin başka iki sorunu daha var: Farklı ürün biçimlerinde deneyim eksikliği ve uzmanlaşmış niş alanlardaki doğruluk eksikliği.
Örneğin, bir PPT, bir resim veya bir video oluşturmak istiyorsanız, kullanıcılar yine de düşük giriş engellerine ve kullanmak için daha iyi kullanıcı deneyimine sahip yeni AI ürünleri arayacak ve bunlar için ödeme yapacaktır. Şu anda, birçok yapay zeka projesi, yalnızca kullanıcılar için eşiği düşürmek için kodsuz yapay zeka ürünlerini deniyor.
Örneğin, WEB3 kullanıcılarının çoğu, belirli bir kripto projesi veya token bilgisi almak için ChatGPT veya DeepSeek kullanırken yaşadıkları yetersizlikle ilgili şikayetlerde bulunmuşlardır. Büyük model verileri, bu dünyanın herhangi bir alt sektöründeki detaylı bilgilere tam olarak ulaşamıyor, bu yüzden birçok AI ürününün bir diğer gelişim yönü, belirli bir alt sektörde verileri ve analizleri en derin ve kesin şekilde yapmak olarak belirlenmiştir.
Web3 dünyasındaki AI
WEB3 dünyası, kripto endüstrisini merkezine alan, teknoloji, kültür ve toplulukları birleştiren daha geniş bir kavramdır. WEB3, WEB2 ile karşılaştırıldığında, daha çok açık ve topluluk odaklı bir yol izlemeye çalışmaktadır.
Blockchain'in merkeziyetsiz mimarisinden faydalanarak, Web3'ün AI projeleri genellikle açık kaynak kodunu, topluluk yönetimini ve şeffaf güvenilirliği vurguladıklarını iddia ederler. Dağıtık bir yöntemle, geleneksel AI'nın birkaç şirket tarafından tekel haline gelmesini kırmayı hedeflerler. Örneğin, bazı projeler blockchain kullanarak AI kararlarının doğruluğunu doğrulamayı (sıfır bilgi kanıtları model çıktısının güvenilirliğini sağlamak için) veya DAO tarafından AI modellerinin denetlenmesini inceleyerek önyargıyı azaltmayı keşfetmektedir.
İdeal olarak, Web3 AI, model parametrelerinin ve karar verme mantığının topluluk tarafından denetlenebilmesi ve aynı zamanda geliştiricilerin ve kullanıcıların token mekanizması aracılığıyla katılmaya teşvik edilmesi için "açık AI" peşinde koşar. Bununla birlikte, pratikte, Web3'ün yapay zeka geliştirmesi hala teknoloji ve kaynaklarla sınırlıdır: merkezi olmayan yapay zeka altyapısı oluşturmak son derece zordur (büyük modelleri eğitmek için büyük bilgi işlem verileri gerekir, ancak hiçbir WEB3 projesi OpenAI'nin fon miktarının bir kısmına ulaşamaz) ve Web3 yapay zeka olduğunu iddia eden az sayıda proje hala merkezi modellere veya hizmetlere dayanmaktadır, ancak yalnızca bazı blok zinciri öğelerini uygulama katmanına entegre etmektedir. En azından uygulama gerçek hayatta hala geliştiriliyor; Bununla birlikte, WEB3 AI projelerinin büyük çoğunluğu hala saf memler veya gerçek AI bayrağı altındaki memlerdir.
Ayrıca, fonlama ve katılım modellerindeki farklılıklar da ikisinin gelişim yollarını etkilemektedir. Web2 yapay zekası genellikle araştırma yatırımı ve üründen para kazanma tarafından yönlendirilir ve döngü nispeten düzdür. Öte yandan Web3 AI, kripto piyasasının spekülatif doğasını birleştirir ve genellikle piyasa duyarlılığının iniş çıkışlarıyla bir "patlama" döngüsüne sahiptir: konsept sıcak olduğunda, fonlar tokenin fiyatını ve değerlemesini artırmak için acele eder ve soğuduğunda, projenin ısısı ve fonları hızla azalır. Bu döngü, Web3 yapay zekanın yolunu daha değişken ve anlatı odaklı hale getiriyor. Örneğin, önemli bir ilerlemeden yoksun olan bir yapay zeka konsepti, piyasa duyarlılığı nedeniyle bir tokenin fiyatında bir artışı da tetikleyebilir; Aksine, piyasa düşüşteyken, teknik ilerleme olsa bile, dikkat çekmek zordur.
WEB3 YAPAY ZEKASININ ANA ANLATISI OLAN "MERKEZI OLMAYAN YAPAY ZEKA AĞI" IÇIN HALA "MÜTEVAZI VE TEMKINLI BIR BEKLENTIYI" SÜRDÜRÜYORUZ, YA GERÇEKLEŞIRSE? NE DE OLSA, WEB3'TE HALA BTC VE ETH GIBI ÇIĞIR AÇAN VARLIKLAR VAR. Bununla birlikte, mevcut aşamada, projenin verimliliğini artırmak için bazı AI ajanlarını mevcut WEB3 projesine yerleştirmek gibi hemen uygulanabilecek bazı senaryoları düşünmemiz gerekiyor; Ya da yapay zeka ve diğer bazı yeni teknolojilerin birleşimi, dikkat çekebilecek bir kavram olsa bile kripto endüstrisi için yeni fikirler üretebilir; VEYA WEB3 ENDÜSTRISINDEKI KIŞILERIN ÖDEYEBILECEĞI HIZMETLERI SAĞLAMAK IÇIN ISTER VERILERIN DOĞRULUĞUNDAN OLSUN, ISTER WEB3 KURULUŞLARININ VEYA BIREYLERIN ÇALIŞMA ALIŞKANLIKLARINA DAHA UYGUN OLSUN, YALNIZCA WEB3 ENDÜSTRISI IÇIN OLAN AI ÜRÜNLERI.
Devam edecek, aşağıdaki makale WEB3 AI'nın beş dalgasını ve bunlar arasındaki bazı ürünlere (örneğin Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell vb.) bir göz atacak ve yorum yapacaktır.