Yapay Zekanın Sonraki Devrimi: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Veri Altyapısına

Yapay zeka (YZ) model parametre ölçekleri trilyonları aştıkça, bilgi işlem gücü saniyede yüz milyar milyar işlem (FLOPS) ile ölçülürken, göz ardı edilen bir temel darboğaz gün yüzüne çıkıyor - veri. YZ endüstrisinin bir sonraki devrimi, artık model mimarisi veya çip bilgi işlem gücü ile değil, parçalanmış insan davranış verilerini nasıl doğrulanabilir, yapılandırılmış ve YZ'ye hazır sermayeye dönüştüreceğimizle belirlenecek. Bu içgörü, mevcut YZ gelişiminin yapısal çelişkisini ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda "DataFi çağı"nın tamamen yeni bir manzarasını da çiziyor - bu çağda, veri artık teknolojinin yan ürünü değil, elektrik ve bilgi işlem gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değer artırılabilir bir temel üretim faktörü haline geliyor.

AI endüstrisinin yapısal çelişkisi: Bilgi İşlem Gücü yarışmasından veri kıtlığına

AI'nın gelişimi uzun süre "model-bilgi işlem gücü" ikili çekirdek tarafından yönlendirildi. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı, bilgi işlem gücü talebi ise üstel bir artış gösterdi. Gelişmiş bir büyük dil modelinin eğitiminin maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda, bunun %90'ı GPU kümelerinin kiralanmasına harcanıyor. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine odaklanırken, verinin arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmakta.

İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmış durumda. Metin verilerine örnek vermek gerekirse, internet üzerinde açık bir şekilde taranabilir yüksek kaliteli metinlerin toplam miktarı yaklaşık 10^12 kelimedir ve bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veriye ihtiyaç duyulmaktadır - bu, mevcut veri havuzunun yalnızca eşdeğer ölçekte 10 modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına gelir. Daha da zorlu olan, tekrarlayan verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olması, etkili veri arzını daha da sıkıştırmaktadır. Modeller "kendileri tarafından üretilen" verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansının düşmesi endüstri için bir kaygı haline gelmiştir.

Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun süre verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmüş, bunu dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Modeller ve bilgi işlem gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuş durumda - bilgi işlem gücü bulut platformlarında FLOPS cinsinden fiyatlandırılıyor, modeller API arayüzleri aracılığıyla çağrı sayısına göre ücretlendiriliyor - ancak verilerin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel çağda". AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" on yılı olacak ve kripto ağının zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazın anahtarını çözmek için kritik bir anahtar niteliğinde.

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

Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağlarının zincir üstü verileri karşı konulamaz bir değer sergiliyor. Geleneksel internet verileriyle kıyaslandığında, zincir üstü veriler doğal olarak "teşvik uyumu" gerçekliğine 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"dir ve üç boyutta somutlaşmaktadır:

1. Gerçek dünyadaki "niyet sinyalleri": Zincir üzerindeki veriler, gerçek parayla oy kullanılan karar alma eylemlerini kaydediyor. Örneğin, bir cüzdanın belirli bir DEX'te varlık değiştirmesi, borç verme platformunda teminat olarak borç alması veya alan adı kaydetme eylemleri, kullanıcının proje değerine dair yargısını, risk tercihlerini ve sermaye tahsis stratejilerini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermaye ile desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğinin eğitimi açısından son derece yüksek bir değere sahiptir.

2. İzlenebilir "davranış zinciri": Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tam olarak izlenebilmesini sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmiş işlemleri, etkileşimde bulunduğu protokoller ve sahip olduğu varlıkların değişimi, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. 2020'den itibaren belirli bir adresin DeFi protokollerindeki işlemlerini analiz ederek, AI bunun "uzun vadeli yatırımcı", "arbitraj tüccarı" veya "likidite sağlayıcı" olduğunu kesin bir şekilde tanımlayabilir ve buna göre kullanıcı profili oluşturabilir.

3. Açık Ekosistemde "İzinsiz Erişim": Geleneksel işletme verilerinin kapalı yapısından farklı olarak, 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 eğitimi için "duvar olmadan" veri kaynakları sağlar. Ancak, bu açıklık bazı zorluklar da getirmektedir: Zincir üzerindeki veriler "olay günlüğü" formatında mevcuttur ve yapılandırılmamış "ham sinyaller" olarak değerlendirilir; bu nedenle AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standartlaştırılması ve ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altında olup, yüksek değerli sinyaller, on milyarlarca parçalanmış olayın arasında kaybolmaktadır.

Zincir Üstü Verilerin "İşletim Sistemi": AI Hazır Veri Altyapısı Oluşturma

Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için sektörde, AI için özel olarak tasarlanmış bir "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" konsepti önerilmiştir. Bu sistemin temel hedefi, dağınık zincir üzeri sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı birleştirilebilir AI hazır verilerine dönüştürmektir. Bu sistem aşağıdaki önemli bileşenleri içermektedir:

1. Açık Veri Standartları: Zincir üzerindeki verilerin tanımını ve açıklama şeklini birleştirerek "kullanıcı teminat davranışı" gibi karmaşık olayları staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış verilere standartlaştırmak. Bu standartlaştırma, AI geliştirme sürecindeki sürtünme maliyetlerini azaltarak geliştiricilerin "kullanıcı teminat kayıtları" ve "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere doğrudan erişimini sağlar ve model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır.

2. Veri doğrulama mekanizması: Ethereum'un doğrulayıcı düğüm ağı aracılığıyla verilerin gerçekliğini sağlamak. Sistem bir zincir üzerindeki olayı işlerken, doğrulayıcı düğümleri verilerin hash değerini, imza bilgilerini ve zincir üzerindeki durumu çapraz kontrol ederek, üretilen yapılandırılmış verinin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen uyumlu olmasını sağlar. Bu tür bir "kripto ekonomi garantisi" doğrulama mekanizması, geleneksel veri merkezi doğrulama güven sorununu çözer.

3. Yüksek verimlilikte veri erişim katmanı: Veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, saniyede yüz binlerce zincir üzerindeki olayın gerçek zamanlı işlenmesine olanak tanır. Bu tasarım, sistemin büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri taleplerini desteklemesine imkan tanır, örneğin birden fazla işlemciye aynı anda çevrimiçi zincir verisi hizmeti sağlamak için.

DataFi Çağı: Verilerin İşlenebilir "Sermaye" Haline Gelmesi

Bu zincir üzerindeki veri altyapısının nihai amacı, AI endüstrisini DataFi çağını girmeye yönlendirmektir - veriler artık pasif "eğitim materyali" değil, aktif "sermaye" haline gelmiştir, fiyatlandırılabilir, ticareti yapılabilir ve değer katılabilir. Elektriğin kilovat olarak fiyatlandırılması gibi, bilgi işlem gücü FLOPS ile fiyatlandırılıyor, verilerin de derecelendirilmesi, sıralanması ve değerlenmesi gerekmektedir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:

1. Yapılandırılmış: "Ham sinyal"den "kullanılabilir varlık"a, zincir üstü verileri AI modellerinin doğrudan çağırabileceği yapılandırılmış bir forma dönüştürmek.

2. Birleştirilebilir: Veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir; geliştiriciler, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek karmaşık AI modelleri eğitebilir.

3. Doğrulanabilir: Blockchain teknolojisi aracılığıyla her veri seti için benzersiz bir "veri parmak izi" oluşturulur, verilerin gerçekliğini ve izlenebilirliğini sağlar.

4. Nakit Haline Getirilebilir: Veri sağlayıcıları, yapılandırılmış verileri doğrudan nakit hale getirebilir, örneğin analiz sonuçlarını API hizmeti olarak paketleyip çağrı başına ücret alabilir veya anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verileri paylaşma izni vererek ödül kazanabilir.

Sonuç: Veri Devrimi, AI'nın Sonraki On Yılı

AI'nin geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zeka seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak akıllılığın temelini oluşturan "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Zincir üstü veri altyapısı, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nın evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verinin "sınırlılığı"ndan zincir üstü verinin "değer keşfine", parçalı sinyallerin "düzensizliğinden" yapılandırılmış verinin "düzenliliğine", verinin "ücretsiz bir kaynak" olmasından DataFi'nin "sermaye varlığına" bu altyapı, AI endüstrisinin altındaki mantığı yeniden şekillendiriyor.

Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek - ticaret aracıları zincir üzerindeki verilerle piyasa hissiyatını algılarken, bağımsız dApp'ler kullanıcı davranış verileriyle hizmetlerini optimize edecek, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde edecek. Elektrik ağı sanayi devrimini doğururken, bilgi işlem gücü ağı internet devrimini doğurdu, zincir üzerindeki veri ağı AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.

Sonraki nesil AI yerel uygulamaları yalnızca modellere veya cüzdanlara değil, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir, yüksek sinyal veriye de ihtiyaç duyar. Veriler nihayetinde hak ettikleri değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.