Yapay Zeka Veri Devrimi: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
Yapay zeka modellerinin boyutu ve hesaplama yeteneklerinin sürekli olarak aşıldığı günümüzde, uzun zamandır göz ardı edilen bir kritik darboğaz giderek belirginleşiyor - veri. Günümüzde AI endüstrisinin karşılaştığı yapısal çelişki artık model mimarisi veya çip Bilgi İşlem Gücü değil, parçalanmış insan davranış verilerini nasıl doğrulanabilir, yapılandırılmış ve AI kullanımına uygun bir sermayeye dönüştüreceğimizdir. Bu içgörü sadece AI gelişiminin mevcut zorluklarını ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını da çiziyor - bu çağda veri, elektrik ve Bilgi İşlem Gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değer kazandırılabilir bir temel üretim faktörü haline gelecek.
AI endüstrisinin yapısal çelişkileri
Yapay Zeka'nın gelişimi uzun zamandır "model-bilgi işlem gücü" çift çekirdeği tarafından yönlendirilmektedir. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı ve bilgi işlem gücü talebi üstel bir artış gösterdi. İleri düzey bir büyük dil modelinin eğitim maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda ve bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanmaktadır. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine odaklanırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmaktadır.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanını aşmıştır. Metin verileri örneğinde, internet üzerinde taranabilir yüksek kaliteli metinlerin toplam miktarı yaklaşık 10^12 kelimedir, oysa bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde verilere ihtiyaç vardır. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına geliyor. Daha da kötü bir durum, tekrar eden verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olması, geçerli veri arzını daha da kısıtlamaktadır. Modeller kendi ürettikleri verileri "yemeye" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansındaki bozulma endüstri için bir kaygı haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun süre veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmüştür, oysa bu veri dikkatle yetiştirilmesi gereken bir "stratejik varlık" olmalıdır. Modeller ve Bilgi İşlem Gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuşken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel bir çağda" bulunmaktadır. AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacaktır ve kripto ağların zincir üzerindeki verisi, bu çıkmazı çözmenin anahtarını temsil etmektedir.
Zincir Üstü Veriler: AI'nın İdeal "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığının arka planında, kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri, eşsiz bir değer göstermektedir. Zincir üzerindeki veriler, geleneksel internet verilerine kıyasla "teşvik uyumu" gerçekliğine doğal olarak sahiptir - her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verisi" üç boyutta somutlaşmaktadır:
Gerçek dünya "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, gerçek para ile yapılan oylama kararlarını kaydeder ve doğrudan kullanıcıların proje değerine dair yargılarını, risk tercihlerini ve sermaye tahsis stratejilerini yansıtır. Bu tür "sermayeyle desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini eğitmek için son derece değerlidir.
İzlenebilir "davranış zinciri": Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilir olmasını sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşim protokolleri ve sahip olunan varlık değişiklikleri, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Bu yapılandırılmış davranış verileri, günümüzdeki AI modellerinin en kıt "insani akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemde "izin gerektirmeyen erişim": Zincir üzerindeki veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimine "engel tanımayan" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, zincir üzerindeki veriler "olay günlükleri" biçiminde bulunmaktadır ve yapılandırılmamış "ham sinyaller"dir; AI modellerinin kullanabilmesi için temizlenmesi, standart hale getirilmesi ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altındadır, çok sayıda yüksek değerli sinyal milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmaktadır.
Zincir Üzerindeki Verilerin "Akıllı İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için sektörde AI için özel olarak tasarlanmış "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" kavramı ortaya atılmıştır. Temel hedefi, dağınık zincir üzeri sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı kombinasyonlara hazır AI verilerine dönüştürmektir. Bu sistem aşağıdaki temel bileşenleri içermektedir:
Açık Veri Standartları: Zincir üzerindeki verilerin tanımını ve tanımlama şeklini birleştirerek, AI modellerinin farklı zincir veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, verilerin arkasındaki iş mantığını doğrudan "anlayabilmesini" sağlar.
Veri doğrulama mekanizması: Verilerin doğruluğunu sağlamak için blok zinciri konsensüs mekanizması kullanılır. Doğrulayıcı düğümleri, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamakla sorumludur ve üretilen yapılandırılmış verilerin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen uyumlu olmasını sağlar.
Yüksek verimliliğe sahip veri erişim katmanı: Veri sıkıştırma algoritmaları ve iletim protokollerinin optimizasyonu sayesinde saniyede yüzbinlerce zincir üstü olayın gerçek zamanlı işlenmesi sağlanmaktadır. Modüler mimari, veri depolama ile hesaplamayı ayırarak büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri ihtiyaçlarını desteklemektedir.
DataFi Çağı: Veri Sermaye
Bu zincir üzerindeki veri altyapısının nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağında ilerletmektir - veri artık pasif bir "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" haline geliyor, fiyatlandırılabilir, ticaret yapılabilir ve değer kazanabilir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:
Yapılandırılmış: "Ham sinyal" den "kullanılabilir varlık" a, verilerin AI modelince doğrudan kullanılabilir hale gelmesini sağlar.
Kombinlenebilir: Yapılandırılmış veriler, LEGO blokları gibi serbestçe birleştirilebilir, verinin uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Blockchain teknolojisi sayesinde verilerin doğruluğunu sağlamak ve verilerin "kredi onayı"nı oluşturmak.
Nakde Çevirilebilir: Veri sağlayıcıları, yapılandırılmış verileri doğrudan nakde çevirerek verinin değer ekosistemini oluşturabilir.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü olacak. İşlem aracılığı, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygularını algılarken, otonom uygulamalar kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetleri optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, bilgi işlem gücü ağı da internet devrimini doğurdu; bu veri ağı, AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.
Veri nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir. Bir sonraki nesil AI yerel uygulamaları yalnızca güçlü modellere değil, aynı zamanda güvene ihtiyaç duymayan, programlanabilir ve yüksek sinyalli veri altyapısına da ihtiyaç duyar. Bu sadece bir teknik vizyon değil, aynı zamanda AI endüstrisinin olgunlaşma yolunun kaçınılmaz bir parçasıdır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
5
Repost
Share
Comment
0/400
LiquidityHunter
· 08-06 08:18
Veri Arbitrajı gözlerimizin önünde... Çılgınca on-chain Likidite izleme panelini yenileyen
View OriginalReply0
GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Bu dalga gerçekten harika, AI verileri elektrikten daha aç bir şekilde tüketiyor.
View OriginalReply0
PebbleHander
· 08-03 09:23
Büyük olan geliyor, veriler de sarılıyor.
View OriginalReply0
SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Veri gerçekten değerlidir, Bilgi İşlem Gücü ise para etmez.
View OriginalReply0
Hash_Bandit
· 08-03 09:08
madencilik zorluğunda olduğu gibi... veri gerçekten yeni darboğaz
AI veri devrimi: Bilgi İşlem Gücü yarışmasından on-chain veri yeni ekosistemine
Yapay Zeka Veri Devrimi: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
Yapay zeka modellerinin boyutu ve hesaplama yeteneklerinin sürekli olarak aşıldığı günümüzde, uzun zamandır göz ardı edilen bir kritik darboğaz giderek belirginleşiyor - veri. Günümüzde AI endüstrisinin karşılaştığı yapısal çelişki artık model mimarisi veya çip Bilgi İşlem Gücü değil, parçalanmış insan davranış verilerini nasıl doğrulanabilir, yapılandırılmış ve AI kullanımına uygun bir sermayeye dönüştüreceğimizdir. Bu içgörü sadece AI gelişiminin mevcut zorluklarını ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını da çiziyor - bu çağda veri, elektrik ve Bilgi İşlem Gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değer kazandırılabilir bir temel üretim faktörü haline gelecek.
AI endüstrisinin yapısal çelişkileri
Yapay Zeka'nın gelişimi uzun zamandır "model-bilgi işlem gücü" çift çekirdeği tarafından yönlendirilmektedir. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı ve bilgi işlem gücü talebi üstel bir artış gösterdi. İleri düzey bir büyük dil modelinin eğitim maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda ve bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanmaktadır. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine odaklanırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmaktadır.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanını aşmıştır. Metin verileri örneğinde, internet üzerinde taranabilir yüksek kaliteli metinlerin toplam miktarı yaklaşık 10^12 kelimedir, oysa bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde verilere ihtiyaç vardır. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına geliyor. Daha da kötü bir durum, tekrar eden verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olması, geçerli veri arzını daha da kısıtlamaktadır. Modeller kendi ürettikleri verileri "yemeye" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansındaki bozulma endüstri için bir kaygı haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun süre veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmüştür, oysa bu veri dikkatle yetiştirilmesi gereken bir "stratejik varlık" olmalıdır. Modeller ve Bilgi İşlem Gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuşken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel bir çağda" bulunmaktadır. AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacaktır ve kripto ağların zincir üzerindeki verisi, bu çıkmazı çözmenin anahtarını temsil etmektedir.
Zincir Üstü Veriler: AI'nın İdeal "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığının arka planında, kripto ağlarının zincir üzerindeki verileri, eşsiz bir değer göstermektedir. Zincir üzerindeki veriler, geleneksel internet verilerine kıyasla "teşvik uyumu" gerçekliğine doğal olarak sahiptir - her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verisi" üç boyutta somutlaşmaktadır:
Gerçek dünya "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, gerçek para ile yapılan oylama kararlarını kaydeder ve doğrudan kullanıcıların proje değerine dair yargılarını, risk tercihlerini ve sermaye tahsis stratejilerini yansıtır. Bu tür "sermayeyle desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini eğitmek için son derece değerlidir.
İzlenebilir "davranış zinciri": Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilir olmasını sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşim protokolleri ve sahip olunan varlık değişiklikleri, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Bu yapılandırılmış davranış verileri, günümüzdeki AI modellerinin en kıt "insani akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemde "izin gerektirmeyen erişim": Zincir üzerindeki veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimine "engel tanımayan" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, zincir üzerindeki veriler "olay günlükleri" biçiminde bulunmaktadır ve yapılandırılmamış "ham sinyaller"dir; AI modellerinin kullanabilmesi için temizlenmesi, standart hale getirilmesi ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altındadır, çok sayıda yüksek değerli sinyal milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmaktadır.
Zincir Üzerindeki Verilerin "Akıllı İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için sektörde AI için özel olarak tasarlanmış "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" kavramı ortaya atılmıştır. Temel hedefi, dağınık zincir üzeri sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı kombinasyonlara hazır AI verilerine dönüştürmektir. Bu sistem aşağıdaki temel bileşenleri içermektedir:
Açık Veri Standartları: Zincir üzerindeki verilerin tanımını ve tanımlama şeklini birleştirerek, AI modellerinin farklı zincir veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, verilerin arkasındaki iş mantığını doğrudan "anlayabilmesini" sağlar.
Veri doğrulama mekanizması: Verilerin doğruluğunu sağlamak için blok zinciri konsensüs mekanizması kullanılır. Doğrulayıcı düğümleri, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamakla sorumludur ve üretilen yapılandırılmış verilerin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen uyumlu olmasını sağlar.
Yüksek verimliliğe sahip veri erişim katmanı: Veri sıkıştırma algoritmaları ve iletim protokollerinin optimizasyonu sayesinde saniyede yüzbinlerce zincir üstü olayın gerçek zamanlı işlenmesi sağlanmaktadır. Modüler mimari, veri depolama ile hesaplamayı ayırarak büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri ihtiyaçlarını desteklemektedir.
DataFi Çağı: Veri Sermaye
Bu zincir üzerindeki veri altyapısının nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağında ilerletmektir - veri artık pasif bir "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" haline geliyor, fiyatlandırılabilir, ticaret yapılabilir ve değer kazanabilir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:
Yapılandırılmış: "Ham sinyal" den "kullanılabilir varlık" a, verilerin AI modelince doğrudan kullanılabilir hale gelmesini sağlar.
Kombinlenebilir: Yapılandırılmış veriler, LEGO blokları gibi serbestçe birleştirilebilir, verinin uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Blockchain teknolojisi sayesinde verilerin doğruluğunu sağlamak ve verilerin "kredi onayı"nı oluşturmak.
Nakde Çevirilebilir: Veri sağlayıcıları, yapılandırılmış verileri doğrudan nakde çevirerek verinin değer ekosistemini oluşturabilir.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü olacak. İşlem aracılığı, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygularını algılarken, otonom uygulamalar kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetleri optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, bilgi işlem gücü ağı da internet devrimini doğurdu; bu veri ağı, AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.
Veri nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir. Bir sonraki nesil AI yerel uygulamaları yalnızca güçlü modellere değil, aynı zamanda güvene ihtiyaç duymayan, programlanabilir ve yüksek sinyalli veri altyapısına da ihtiyaç duyar. Bu sadece bir teknik vizyon değil, aynı zamanda AI endüstrisinin olgunlaşma yolunun kaçınılmaz bir parçasıdır.