AI endüstrisinin önümüzdeki on yılı: Bilgi İşlem Gücü'nden veriye

Son yıllarda yapay zeka (AI) modellerinin parametre ölçeği ve bilgi işlem gücü üstel bir artış gösterdi, ancak göz ardı edilen bir temel darboğaz yavaş yavaş ortaya çıkıyor - veri. Modellerin ölçeği trilyon parametreyi aşarken, bilgi işlem gücü saniyede yüz trilyon işlem (FLOPS) cinsinden ölçülüyor, AI endüstrisinin karşılaştığı en büyük zorluk artık model mimarisi veya çip bilgi işlem gücü değil, insan davranış verilerini nasıl parçalı bir şekilde doğrulanabilir, yapılandırılmış ve AI'ya hazır kaynaklara dönüştüreceğidir.

Bu içgörü, mevcut AI gelişiminin yapısal çelişkilerini ortaya koyarken, tamamen yeni bir "DataFi dönemi" taslağını da çizmektedir. Bu dönemde, veriler artık teknolojinin yan ürünü değil, elektrik ve Bilgi İşlem Gücü gibi ölçülebilir, ticarete konu olabilen ve değer kazanabilen temel üretim faktörleridir.

AI sektöründeki yapısal çelişki: Bilgi İşlem Gücü yarışmasından veri kıtlığına

Yapay Zeka'nın gelişimi uzun süredir "model-Bilgi İşlem Gücü" çift çekirdekli bir şekilde yönlendirilmektedir. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden (örneğin 2012'deki AlexNet) trilyon seviyesine (örneğin GPT-4) sıçramıştır, Bilgi İşlem Gücü talebi ise üstel bir artış göstermiştir. İleri düzey bir büyük dil modelini eğitmenin maliyeti 100 milyon doları aşmıştır ve bunun %90'ı GPU kümelerinin kiralanmasına harcanmaktadır. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine yoğunlaşırken, verinin arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmaktadır.

İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaştı. Metin verileri örneğinde, internet üzerinde taranabilir yüksek kaliteli metinlerin (kitaplar, makaleler, haberler) toplamı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır, oysa bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veri tüketilmesi gerekmektedir. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına geliyor. Daha da ciddi olanı, tekrar eden veriler ve düşük kaliteli içerik oranı %60'tan fazla olup, etkili veri arzını daha da sıkıştırmaktadır. Model kendi ürettiği verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansındaki gerileme sektörün endişesi haline gelmiştir.

Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun zamandır veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmekte, bu da dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Model ve Bilgi İşlem Gücü olgun bir pazar sistemi oluşturmuşken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel bir dönem" içindedir. AI'nın önümüzdeki on yılı, "veri altyapısı" yılı olacak ve kripto ağların zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazı çözmenin anahtarıdır.

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

Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağının zincir üzerindeki verileri, yerini alması mümkün olmayan bir değer sergilemektedir. Geleneksel internet verileriyle karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki veriler doğal olarak "teşvik hizalaması" gerçekliğine sahiptir. Her bir işlem, her bir sözleşme etkileşimi, her bir cüzdan adresinin davranışı, gerçek sermaye ile doğrudan bağlantılıdır ve değiştirilemez. Bu veriler, "internet üzerindeki en merkezi insan teşvik hizalama davranış verileri" olarak tanımlanmaktadır ve üç boyutta somutlaşmaktadır:

1. Gerçek dünyanın "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, gerçek parayla yapılan oylama kararlarını kaydeder, bu da kullanıcıların projeye dair değer yargılarını, risk tercihlerini ve sermaye dağıtım stratejilerini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermaye garantili" veriler, AI'nin karar verme yeteneğini eğitmek için son derece değerlidir.

2. İzlenebilir "Davranış Zinciri": Blockchain'in şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tam olarak izlenebilmesini sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşimde bulunduğu protokoller ve sahip olduğu varlıkların değişimi, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Bu yapılandırılmış davranış verileri, mevcut AI modellerinin en kıt olan "insan akıl yürütme örnekleri"dir.

3. Açık ekosistemin "izin gerektirmeyen erişimi": Zincir üzerindeki veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere ulaşabilir, bu da AI model eğitimi için "engelsiz" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, zincir üzerindeki veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur ve yapısal olmayan "ham sinyaller"dir; AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standartlaştırılması ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapısal dönüşüm oranı" %5'in altında olup, birçok yüksek değerli sinyal milyarlarca parça halinde dağılmış olayların içinde kaybolmaktadır.

Hyperdata Network: Zincir üzerindeki verilerin "işletim sistemi"

Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için sektörde Hyperdata Network kavramı önerilmiştir - AI için tasarlanmış bir "zincir üzeri akıllı işletim sistemi". Temel hedefi, dağınık zincir üzerindeki sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilen AI hazır verilerine dönüştürmektir.

Manuscript：Açık Veri Standartları

Zincir üstü verilerin en büyük acı noktalarından biri "format karmaşası"dır. Farklı blok zincirlerinin olay günlükleri farklı formatlara sahiptir, aynı protokolün farklı versiyonlarının veri yapıları da değişebilir. Manuscript, açık bir veri şeması standardı olarak, zincir üstü verilerin tanımını ve açıklama yöntemini birleştirmiştir. Örneğin, "kullanıcı staking davranışı"nı staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış verilere standart hale getirerek, AI modelinin farklı zincir veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, verilerin arkasındaki iş mantığını doğrudan "anlamasını" garanti eder.

Bu standartlaşmış değer, AI geliştirme için sürtünme maliyetlerini azaltmaktadır. Manuscript'e dayalı olarak, tüm zincir üzerindeki veriler tek bir standartta önceden işlenmiştir, geliştiriciler doğrudan "kullanıcı teminat kayıtları" "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere erişebilir, model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltabilir.

Veri Güvenilirliği Garantisi

AI modelinin veriler üzerindeki temel gereksinimi "güvenilirlik"tir. Hyperdata Network, Ethereum'un AVS (Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması aracılığıyla verilerin gerçekliğini sağlamaktadır. AVS, Ethereum konsensüs katmanının genişletme bileşenidir ve bu bileşen, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamakla sorumlu olan doğrulayıcı düğümlerinden oluşmaktadır. Hyperdata Network bir zincir üstü olayı işlediğinde, AVS düğümleri verilerin hash değerini, imza bilgilerini ve zincir üstü durumu çapraz doğrulamakta, çıkıştaki yapılandırılmış verilerin orijinal zincir üstü verilerle tam olarak eşleşmesini sağlamaktadır.

Bu "kriptografik ekonomi garantisi" doğrulama mekanizması, geleneksel veri merkezi doğrulama güven sorununu çözüyor. Verilerin gerçekliği, merkeziyetsiz doğrulayıcı ağları tarafından desteklenir ve herhangi bir düzenleme eylemi, akıllı sözleşmenin ceza mekanizmasını tetikler.

Yüksek throughput veri erişilebilirlik katmanı

AI modelleri, özellikle gerçek zamanlı etkileşimli AI uygulamaları, düşük gecikme süresi ve yüksek işlem hacmi veri sağlama gerektirir. Veri kullanılabilirliği (DA) katmanı, bu ihtiyacı karşılamak için tasarlanmıştır ve veri sıkıştırma algoritmaları ile iletim protokollerini optimize ederek saniyede yüz binlerce zincir üzerindeki olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlar. Örneğin, bir platformda büyük bir işlem gerçekleştiğinde, DA verileri 1 saniye içinde çıkarma, standart hale getirme ve doğrulama işlemlerini tamamlayabilir ve yapılandırılmış "büyük işlem sinyali"ni abone olan AI modellerine ileterek onların ticaret stratejilerini zamanında ayarlamalarına imkan tanır.

Yüksek throughput'un arkasında modüler mimari var. DA, veri depolamayı ve hesaplamayı ayırır, veri depolama dağıtılmış düğüm ağı tarafından üstlenilirken, hesaplama zincir dışı Rollup ile gerçekleştirilir ve bu da blok zincirinin kendisinin performans darboğazından kaçınmasını sağlar. Bu tasarım, Hyperdata Network'ün büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri taleplerini desteklemesini sağlar.

DataFi Çağı: Veriler Ticarete Konulabilir "Sermaye" Haline Geldi

Hyperdata Network'ün nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi dönemine taşımaktır - veriler artık pasif "eğitim malzemesi" değil, aktif "sermaye" haline gelmektedir; fiyatlandırılabilir, ticareti yapılabilir ve değer kazanabilir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, Hyperdata Network'ün verileri dört temel niteliğe dönüştürmesine bağlıdır:

1. Yapılandırılmış: "Ham Sinyal"den "Kullanılabilir Varlık"a. İşlenmemiş zincir üstü veriler "ham petrol" gibidir, işlenmeden "benzin" olamaz. Hyperdata Network, standartlar aracılığıyla verileri yapılandırılmış verilere dönüştürerek, verilerin AI modelleri tarafından doğrudan çağrılabilmesini sağlar, tıpkı bir API arayüzünü çağırmak kadar basit.

2. Birleştirilebilir: Verilerin "Lego blokları". Yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir. Örneğin, geliştiriciler "kullanıcı staking kayıtlarını" "fiyat dalgalanma verileri" ve "sosyal bahsedilme miktarı" ile birleştirerek "DeFi piyasa duygu tahmin modeli" oluşturabilirler. Bu birleştirilebilirlik, verilerin uygulama sınırlarını büyük ölçüde genişletmektedir.

3. Doğrulanabilir: Verinin "kredi onayı". Doğrulanan yapılandırılmış veriler, benzersiz bir "veri parmak izi" (hash değeri) üretecek ve blokzincirinde saklanacaktır. Bu veriyi kullanan herhangi bir AI uygulaması veya geliştirici, hash değerini doğrulayarak verinin gerçekliğini onaylayabilir.

4. Paraya Çevirilebilirlik: Verinin "değerin paraya çevrilmesi". DataFi çağında, veri sağlayıcıları yapılandırılmış verileri doğrudan paraya çevirebilir. Örneğin, bir ekip zincir üzerindeki verileri analiz ederek "akıllı sözleşme güvenlik açığı uyarı sinyali" geliştirdiğinde, bu sinyali API hizmeti olarak paketleyip çağrı başına ücretlendirebilir. Normal kullanıcılar da anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verilerini paylaşma yetkisi vererek veri token ödülleri alabilirler.

Sonuç: Veri Devrimi, AI'nın Sonraki On Yılı

AI'nin geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zeka düzeyine" odaklanıyoruz, ancak zekayı destekleyen "veri toprağını" göz ardı ediyoruz. Hyperdata Network, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nin evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verilerin "sınırlılığı"ndan, zincir üzerindeki verilerin "değer keşfine"; parçalı sinyallerin "dağınıklığı"ndan, yapılandırılmış verilerin "düzenine"; verilerin "ücretsiz kaynak" olmasından, DataFi'nin "sermaye varlığı"na; Hyperdata Network, AI endüstrisinin altyapı mantığını yeniden şekillendiriyor.

Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü olacak. Ticaret aracıları, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygusunu algılarken, bağımsız dApp'ler kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetlerini optimize ediyor; sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğurduğu gibi, Bilgi İşlem Gücü ağı da internet devrimini doğurdu, Hyperdata Network ise AI'nın "veri devrimi"ni doğuruyor.

Yeni nesil AI yerel uygulamaları sadece model veya cüzdan gerektirmiyor, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir ve yüksek sinyalli verilere de ihtiyaç duyuyor. Veriler nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.