TGE'den önce DAT tarafından umut vaat eden projelerin AI güç dengelerini nasıl yeniden şekillendireceği

Yazar: on-chain detaylar Kaynak: medium

AI Çağında Güç Tuzağı ve Çözüm Yolları

"Açık" ile "monopol" arasında süregelen bir mücadele tarihi, internetin gelişim süreci olarak karşımıza çıkıyor ve güç hegemonisi kaçınılmaz olarak veriyi ve hesaplama gücünü kontrol eden teknoloji gruplarına yöneliyor. AI alanında şu anda benzer bir senaryo sahneleniyor ve durum daha da kötüleşiyor. AI model parametrelerinin ölçeği dikkat çekici bir hızla genişlerken, küresel yapay zeka çip hesaplama gücü az sayıda şirketin bulut hizmetleri tarafından kontrol ediliyken, derin bir çıkmaz ortaya çıkmış durumda: internet çağından daha güçlü "dijital oligarklar" yaratılıyor ve bu, "veri-algoritma-hesaplama gücü" üçlü tekelinden oluşuyor. Normal kullanıcıların katkıda bulunduğu devasa kişisel veriler bu düzende model eğitiminin "ücretsiz üretim verisi" haline geliyor, bu da onların veriyi büyük bir değer yaratmada paylaşmalarını engelliyor ve yenilikler bu nedenle kısıtlanıyor.

Ancak, teknolojinin gelişimi her zaman bir dönüşüm gücünü besler. Blok zincirinin ortaya çıkışı, gücün devredilme olasılığını bize gösterdi. Ethereum, uygulama geliştirme hakkını geliştiricilere geri verirken, Bitcoin finansal gücü çeşitli düğümlere devretti. AI alanında benzer bir rol oynayarak, bu bağlamda 0G projesi ortaya çıktı ve büyük umutlar taşımaktadır. 0G'nin temel hedefi olarak merkeziyetsiz bir AI teşvik ağı kurarak mevcut güç yapısını köklü bir şekilde kırmaktır. Hesaplama gücü verilerini ve modellerin değerini her bir katılımcıya geri vererek, AI'nın gerçekten erişilebilir bir kamu malı olmasını sağlamaktır.

Teknolojiyi Kullanarak AI Altyapısını Biriktirme

Yapay zekanın demokratikleşmesini tamamlamak için, geleneksel merkezi altyapıların karşılaştığı temel sorunları çözmemiz gerekiyor: esneklik eksikliği, performans darboğazları ve düşük depolama verimliliği. Merkeziyetsiz yapay zeka ekonomisinin gelişimi, 0G'nin sağladığı kapsamlı yenilikçi teknoloji altyapısıyla desteklenmiştir.

Mimari mimari esneklik zorluklarını çözmek

Modelin GPT-3'ten GPT-4'e yükseltilmesi sırasında parametre ölçeğinin neredeyse yüz katına çıkmasıyla birlikte, geleneksel AI sistemlerinin "bir tel çekildiğinde tüm sistemin hareket etmesi" gibi bütünsel mimari dezavantajları belirgin hale geliyor. Geliştiriciler, tüm sistemi yeniden yapılandırmak ve yeniden inşa etmek için zorunlu olarak büyük miktarda zaman ve kaynak harcamak zorunda kalıyorlar. Ancak 0G'nin ortaya çıkması, AI altyapısını parçalayarak model eğitimi, veri işleme ve hesaplama gücü gibi bağımsız olarak çalışabilen ve güncellenebilen modüllere ayrılmasını sağlıyor. Bu modüller, standart arayüzler aracılığıyla iletişim kuruyor. Geliştiriciler, akıllı telefonlarına kılıf değiştirir gibi ihtiyaçlarına göre belirli bir modülü değiştirebilir veya tüm telefonu değiştirebilirler. Bu tasarım, yükseltme maliyetlerini ve tüm geliştirme süresini büyük ölçüde azaltarak, altyapının AI teknolojisinin evrimine hızla ayak uydurmasını sağlıyor ve böylece olumsuz değerlerin gerçekleştirilmesi için teknik güncellemeleri azaltıyor.

performans açısından devrim niteliğinde bir atılım

AI temsilcilerinin anlık yanıtları veya otonom sürüşün milisaniye düzeyindeki kararları, düşük seviyeli ağların işleme hızı ve verimliliği üzerinde katı talepler getirmektedir. Gelecekteki büyük ölçekli gerçek zamanlı AI ticaret taleplerini desteklemek için, 0G ağının tasarım hedefi 11000 TPS işlem gerçekleştirmek ve 50 GB/s'ye kadar verimlilik sağlamaktır. Şehir trafik yönetimi AI'sı 0G üzerinde konuşlandırıldığında, bu, binlerce gerçek zamanlı konum sinyal ışığı durumu ve trafik koşulunu işleme kapasitesine sahip olacağı anlamına geliyor ve anlık olarak en iyi kararı alabilecektir. Ağ gecikmesinden kaynaklanan yargı hatalarını ortadan kaldırmak. AI uygulamalarının laboratuvardan gerçek hayata geçişinin anahtarı, bu güçlü performans garantisidir.

Hata düzeltme kodu tasarımındaki sonsuz parçalama mimarisi

0G ana ağı, geleneksel sıcak ve soğuk veri katmanlama modelinin yükseltilmesini sağlayan, hata düzeltme kodu tasarımı ve sistematik parça işleme inovasyon mimarisini benimsemektedir. Bir örnek verelim: Bir ham veri bloğu 3000'den fazla şifreli parçaya bölünebilir ve dinamik kodlama algoritması yardımıyla veri kullanılabilirliği ve depolama verimliliği arasında en iyi denge sağlanır. Tüm ağdaki yükler, ideal durumda N düğümde N×35MB/s yazma kapasitesine ulaşabilir; bu, depolama düğümlerinde benzersiz parça kopyasının saklanması ve rastgele örnekleme doğrulama mekanizması ile mümkün olur ve böylece ağdaki yük düğümü sayısı doğrusal olarak genişler. Böylece devrim niteliğindeki küresel depolama teknolojisi, AI veri yönetimi paradigmasını yeniden yapılandırmıştır.

Kilit teknoloji atılımları aşağıdaki üç alanda kendini göstermektedir:

1. Veri yolu ayrımı: "Depolama doğrulama kanalı" ile "veri yayın kanalı" tamamen ayrılarak, yalnızca toplu imza ve KZG taahhütleri kullanılarak konsensusa ulaşılır ve geleneksel blok zincirinin mevcut yayın darboğazı keşfedilir.

2. Katmanlı depolama katmanı: Hesaplama/depolama bileşenleri bağımsız olarak dağıtımını destekler, ihtiyaçlara göre birleştirilebilir ve iyi bir etki oluşturabilir. Yüz milyar parametreli modellerin eğitimi sırasında, veri setini L1 katmanına hash yöntemiyle yerleştirerek, döngüsel düğümleri kullanarak parçalanmış verileri işleyebilir.

3. Sonsuz Parçalama Genişlemesi: Teorik olarak EB seviyesinde veri depolama ihtiyaçlarını destekleyebilir ve AI büyük veri akış senaryolarında mükemmel bir şekilde donatılabilir. Dinamik yeniden teminat mekanizması sayesinde hizmet kesintiye uğramadan karar alma katmanında yatay genişleme yapılabilir.

Mimari, veri erişim gecikmesini mikro saniye seviyesine düşürerek depolama maliyetlerini %50 oranında azaltmakta ve çoklu formül hesaplamalarını başlangıçta desteklemektedir. Tıbbi görüntü analizi gibi karmaşık görevleri işlerken, sistem, tam veri kümesini taşımak yerine, gerçek zamanlı çıkarım çalışmaları yürütmek için yakın alan parçalarını otomatik olarak planlayabilmektedir. İşte bu özellik, 0G'yi AI eğitimi ve gerçek zamanlı uygulama gereksinimlerini karşılayabilen tek merkezileştirilmiş depolama çözümü haline getiriyor.

Teknolojiden ekosisteme: Pazar doğrulaması ve uygulama yerleşimi

Bir öncü teknolojinin piyasa tarafından kabul edilip edilmeyeceği ve başarılı olup olamayacağı, sonunda gelişmiş bir ekosistem oluşturmasına bağlıdır; 0G, güvenilir uygulamalar ve işbirlikleri aracılığıyla ticari değerini kanıtlamaktadır.

Bu yıl Ocak ayında, dünya çapında önde gelen bulut hizmet sağlayıcısı Alibaba Cloud ile 0G arasında bir iş birliği anlaşması imzalandı ve bu, Asya-Pasifik bölgesindeki bir sonraki nesil Web3 ve AI altyapısının gelişimini önemli ölçüde destekleyecek. 0G'nin merkezi olmayan AI teknolojisi yığını ile Alibaba Cloud'un sektör lideri hesaplama kapasitesi, geniş müşteri tabanı ve geniş bölgesel etki alanının birleşimi, bu iş birliğini stratejik olarak anlamlı kılıyor. Geleneksel işletmeler ve geliştiriciler için merkezi olmayan teknolojilerin benimsenmesi için bir yol oluşturmak, bu sadece bir teknolojik entegrasyon değil, aynı zamanda Web2 ile Web3 dünyası arasında önemli bir bağlantı köprüsü.

Özellikle, iki tarafın Alibaba ile iş birliği birkaç temel alan etrafında şekillenecek, bulut altyapısı 0G'nin merkeziyetsiz AI depolama ile entegre edilerek veri yoğun uygulamaları desteklemek için kullanılacak, örneğin büyük ölçekli AI eğitim çıkarımı ve doğrulanabilir hesaplama gibi. İki taraf, Asya-Pasifik bölgesindeki yeni nesil geliştiriciler ve yenilikçi yeteneklere güç vermek, AI, bulut bilişim ve blockchain teknolojilerinin entegrasyon potansiyelini keşfetmelerini teşvik etmek amacıyla çalışma atölyeleri, hackathon etkinlikleri mentorluk programları gibi etkinlikler başlatacak.

Bu süreçte, Cloudician Teknolojisi - bir Web3 altyapı hizmet sağlayıcısı - aynı zamanda kritik destek sağlayarak, AI ve Web3'ün Asya-Pasifik bölgesinde hızla entegrasyonunu sağlıyor. Bu olay son derece önemli, sıradan bir teknolojik karşılaştırma değil; 0G teknolojik mimarisi ve ekosistem vizyonunun üst düzey bulut hizmet sağlayıcıları tarafından tanındığını gösteriyor. Ardından, her iki taraf birlikte çalışarak geliştiriciler ve işletmeler için açık, birleştirilebilir ve yenilikçi bir geleceği inşa etmekte.

Halka açık şirketler, 0G'nin gerçekleştirdiği teknik atılımlardan kaynaklanan bir güvenle her yönüyle işbirliği yapma isteğini taşıyor. Düşük throughput'lu internet bağlantılarında 0G, yakın zamanda kümelenmeyi kullanarak 1070 milyar parametreli büyük modelin eğitimini tamamladı. Bu başarı, merkeziyetsiz AI alanında kilometre taşı niteliğinde bir gelişme olarak görülüyor. Google'ın yürüttüğü ilgili araştırmalarla kıyaslandığında, verimlilik 357 kat artmıştır. Tüm pazarın dikkatini çeken şey, işte bu tür bir teknik alt yapı desteği ve Alibaba Cloud'un ticari işbirliği modeline sahip olmalarıdır.

Şaşırtıcı bir şekilde, 0G ekosisteminin ortaklarının çeşitliliği de dikkat çekici bir şekilde öne çıkıyor. Mevcut ekosistem içinde yalnızca Optimism gibi Layer2 teknoloji platformları değil, aynı zamanda IoTex gibi Nesnelerin İnterneti (DePIN) alanında derinlemesine çalışan sektör oyuncuları da mevcut. Belirli senaryoların ticari uygulama sürecinde, sektör liderleri ile iş birliği süreci hızlandırabilirken, teknoloji platformları ile yapılan iş birliği temel yetenekleri güçlendirebilir. Bu "sektör lideri + teknoloji platformu" ikili iş birliği modeli, 0G dağıtımının güçlü bir ekosistem patlama potansiyeli göstermesini sağlıyor.

Gelecek Vizyonu: AI yenilikleri halkın geri dönüşü

0G sadece teknik düzeyde yenilik sağlamakla kalmaz, aynı zamanda AI çağındaki üretim ilişkilerinin uygulanmasını da içerir, AI yeniliğinin gerçekten halk için geri dönmesini teşvik eder. Geliştiriciler, merkeziyetsiz ağ yapısının inşası sayesinde gerçek teknik özerkliğe sahip olmuşlardır, platformlar tarafından "tuzağa düşürülmeden" serbestçe yenilik yapabilirler. Sıradan kullanıcılar, blok zinciri fiziksel hak mekanizması sayesinde dijital izlerini - ister sohbet kayıtları, ister sağlık verileri, isterse de tüketim alışkanlıkları - yetkilendirilip ticarete konu olabilecek kişisel varlıklara dönüştürebilirler, her bir veri katkısı adil bir ekonomik geri dönüş elde edebilir.

"Tüketici düzeyindeki cihazlarla AI modeli eğitimi" bu vizyonun nihai şeklidir. 0G ağında, yıllarca biriktirdiği öğretim notları ve sınıf verileriyle bir ortaokul öğretmeninin meslektaşlarıyla iş birliği yaparak yerel öğrencilerin ihtiyaçlarını gerçekten anlayan kişiselleştirilmiş bir rehberlik AI'sı geliştirdiğini hayal edin ve bunun sonucunda fiyatlara dayalı olarak sonraki profesyonel hesaplama kümeleriyle destekleniyor. Bir çiftçi, kendi tarlasında toprak iklimi ve bitki büyümesi verilerini paylaşarak diğer çiftçilerle birlikte yerel su ve toprak koşullarına uygun hassas tarım AI modeli geliştirebilir ve bu modelin uygulama sürecinden sürekli bir gelir elde edebilir.

AI yaratıcılığı artık azınlık teknoloji elitlerinin tekelinde değil, milyarlarca sıradan insanın erişebileceği bir araç haline geldiğinde, insan ve AI ilişkisi hizmet almaktan aktif işbirliği ve birlikte yaratmaya dönüşecek. Gerçek AI devriminde belki de model parametrelerinin ne kadarının tamamlandığını değil, herkesin sürekli büyüme ve dönüşüm içinde kendine özgü değerini bulup hak ettiği karşılığı paylaşmasını keşfedeceğiz. İşte bu, teknolojik gelişimin gelecekte daha çok beklenmeye değer olacağı bir durumdur.