7 Mayıs'ta Bithumb, AIOZ ve NEAR olmak üzere iki yapay zeka projesi için Kore wonu işlem çiftlerini ekledi. NEAR iyi bilinen bir L1 projesi olsa da, AIOZ Network tanıdık gelmeyebilir. Daha önce depolama ve akış ortamına odaklanan AIOZ Network, şimdi birikmiş avantajlarından yararlanarak kademeli olarak bir hizmet olarak yapay zekaya ve paylaşılan bilgi işlem gücüne yaklaşıyor. Son zamanlarda, merkezi olmayan AI projesi W3AI için teknik incelemeyi yayınladı.

Giderek daha rekabetçi hale gelen yapay zeka arenasında, hem likiditenin hem de ilginin kıt olduğu bir pazarda bir pozisyon elde etmek için yerleşik projeler hangi yeni stratejileri sunabilir?

Teknik incelemenin karmaşıklığı nedeniyle, Deep Tide TechFlow, okuyucuların AIOZ W3AI projesinin teknik özelliklerini ve uygulamasını hızlı bir şekilde anlamalarına yardımcı olmak için içeriği hakkında kapsamlı bir araştırma yaptı.

Dalganın Altında, AIOZ'un Yapay Zeka Pazar Fırsatlarına Girişi

AIOZ yeni bir proje değil, ancak yapay zekaya geçişi mantıklı görünüyor.

Daha önce AIOZ Network, Ethereum ve Cosmos arasında birlikte çalışabilirliğe sahip bir Katman-1 ağı olarak çalışıyordu. Hesaplama kaynakları sağlamak için 120.000'den fazla küresel düğüm tarafından yönlendirilen AIOZ DePIN'i kullandı. Bu kurulum, yapay zeka işlem hızını, hızlı yinelemeyi, ölçeklenebilirliği ve ağ güvenliğini destekleyerek projenin anlatı değişiminin temelini oluşturur.

Ayrıca, daha geniş bağlamda, yapay zekanın gelişimi, büyük hacimli verileri işlemek için mücadele eden merkezi bulut bilişim çözümleriyle ilgili zorluklarla karşı karşıyadır. Bu sınırlama, ölçeklenebilirlik sorunlarına ve yüksek kullanım maliyetlerine yol açar. Ek olarak, kontrol kullanıcılardan ziyade merkezi sağlayıcılara ait olduğunda veri gizliliği ve güvenliği ile ilgili endişeler ortaya çıkar.

Ayrıca, üst düzey yapay zeka kaynaklarına erişim zor olabilir, bu da küçük işletmelerin ve bireylerin katılımını sınırlayabilir ve yeniliği engelleyebilir. Uç bilgi işlem, veri kaynakları için yakın uç hizmetler sağlayarak bir çözüm sunar. Uygulamalar uçta başlatılır ve bu da daha hızlı ağ hizmeti yanıtları sağlar. Veri işleme, düğümlerde yerel olarak gerçekleştiğinden ve merkezi sunuculara uzun mesafeli iletim ihtiyacını ortadan kaldırdığından, uç bilgi işlem doğal olarak veri ihlali riskini azaltır. AIOZ DePIN'in küresel olarak dağıtılmış uç bilgi işlem düğümleri ile AIOZ, AI alanına geniş ölçekte girme konusunda önemli bir güven kazanıyor.

AIOZ Network şu anda düğüm verilerini işletmektedir.

W3AI: DePIN + AI as a Service Çift Katmanlı Mimari

Yapay zeka arenasına doğru ilerlerken, AIOZ'un en önemli adımı, hem altyapıyı hem de uygulamaları kapsayan çift katmanlı bir mimari olan W3AI'dir.

Çift katmanlı mimari, AIOZ W3AI projesinin merkezinde yer alıyor ve ölçeklenebilirlik, maliyet verimliliği ve kullanıcı gizliliği koruması gibi yapay zeka hesaplamasındaki temel sorunlara yenilikçi bir çözüm sunuyor.

Bu mimari tasarım, ağın çalışmasını iki ana katmana ayırır: altyapı katmanı (W3AI Altyapısı) ve uygulama katmanı (W3AI Uygulaması). Her katman, tüm ağın verimli çalışmasını toplu olarak destekleyen benzersiz işlevlere ve rollere sahiptir.

Ağ temeli olarak altyapı katmanı (W3AI altyapısı)

AIOZ DePIN: Küresel olarak dağıtılmış yapay düğümler

AIOZ W3AI'nin temeli, geniş dağıtılmış yapay uç bilgi işlem düğümlerinde yatmaktadır. Küresel olarak dağıtılmış bu düğümler, merkezi olmayan bir güç kaynağı oluşturarak depolama, CPU ve GPU dahil olmak üzere bilgi işlem kaynaklarına katkıda bulunur. Çoklu grafik topolojisi, AIOZ DePIN arasında verimli iletişim yolları sağlayarak iletişim maliyetlerini en aza indirir ve işlem hızını artırır. Bu düğümler, yapay zeka modellerini toplu olarak eğitmek ve yürütmek için dağıtılmış bilgi işlem yöntemleri aracılığıyla işbirliği yapar. Bu yaklaşım sayesinde AIOZ W3AI platformu, maliyetleri düşürmek, yapay zeka uygulamaları için verimliliği artırmak ve veri gizliliği korumasını desteklemek için dağınık bilgi işlem kaynaklarını etkin bir şekilde kullanır. Bu merkezi olmayan yaklaşım, sunucu darboğazı riskini önemli ölçüde azaltır ve tek noktalı kontrolü ortadan kaldırarak kullanıcı gizliliğini güçlendirir.

W3AI'nin merkezi olmayan bilgi işlem altyapısı, AIOZ düğüm ağı tarafından yönlendirilir. Mor alanlar depolama düğümlerinin dağılımını temsil ederken, mavi alanlar bilgi işlem düğümlerinin dağılımını temsil eder.

Veri İşleme ve Depolama

AIOZ W3S aracılığıyla veriler, küresel olarak dağılmış birden fazla düğümde güvenli bir şekilde depolanır, bu da veri güvenliğini artırırken aynı zamanda veri işlemenin yanıt verme hızını da artırır.

AIOZ IPFS ve şifreleme teknolojileri gibi dağıtılmış dosya sistemlerinin kullanılması, düğümlerde depolanan verileri koruyarak yetkisiz erişimi ve veri sızıntılarını önler.

Esnek Uygulama Katmanı (W3AI Uygulaması)

Web 3 AI platformu, AI'yı bir hizmet olarak sağlar.

Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS), yapay zeka teknolojisinin kullanıcılara çevrimiçi bir hizmet olarak sağlandığı ve işletmelerin veya bireylerin yapay zeka teknolojisinin avantajlarından yüksek maliyetler olmadan yararlanmasına olanak tanıyan modeli ifade eder.

Kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunmak için kullanıcı satın alma geçmişini anlamak ve kullanıcı tüketim davranışını analiz etmek isteyen bir e-ticaret satıcısı hayal edin. AI teknolojisi, kullanıcı verilerini toplamak ve analiz etmek ve ilgili satış stratejilerini oluşturmak için kullanılabilir. Bu, AI'nın e-ticarette bir hizmet olarak uygulanmasıdır.

Ürün formu açısından W3AI, basitleştirilmiş bir yapay zeka eğitim iş akışı ve sezgisel UI/UX sağlayarak geliştiricilerin W3AI hizmetlerine kolayca erişmesini ve diğer görevlerin yanı sıra yapay zeka modelleri geliştirmesini ve dağıtmasını sağlayan kullanıcı arayüzleri ve API'ler sunar. Bu katmanın tasarımı, kullanıcı deneyimine ve hizmet erişilebilirliğine odaklanır. Ayrıca platform, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları dahil olmak üzere çeşitli hizmet olarak yapay zeka tekliflerini entegre ederek kullanıcıların gerektiğinde farklı hizmetler ve araçlar seçmesine olanak tanır.

Model Eğitimi ve Çıkarımı

W3AI platformu, merkezi olmayan bir ortamda model eğitimini ve çıkarımını destekler. W3AI eğitimi (AIOZ W3AI Altyapısı), merkezi olmayan birleşik öğrenme ve homomorfik şifreleme teknolojilerini kullanarak çok sayıda uç bilgi işlem düğümünün (DePIN'ler) kendi verilerini paylaşmadan yapay zeka modellerini eğitmek için işbirliği yapmasına olanak tanır. Bu, model eğitim performansını artırırken aynı zamanda veri gizliliğini de sağlar. Eğitilen modeller uç AIOZ DePIN'lerde çalıştırılabilir ve yapay zekayı veri kaynağına yaklaştırır. W3S teknolojisi tarafından desteklenen W3AI çıkarımı (AIOZ W3S Altyapısı), kullanıcıların model eğitimi için kendi veri kümelerini yüklemelerine veya veri analizi ve tahmini için platformdaki mevcut modelleri kullanmalarına olanak tanır.

Merkeziyetsiz W3AI Pazarı ve Teşvik Mekanizması

Uygulama katmanı ayrıca kullanıcılara AIOZ AI dApp Store ve AI Model & Dataset Marketplace gibi merkezi olmayan pazarlar sağlar. Bireysel kullanıcılar ve ticari kuruluşlar özgürce katkıda bulunabilir, yapay zeka veri kümelerini ve modellerini satabilir, yenilikçi yapay zeka uygulamaları oluşturup dağıtabilir ve katkılarını token ödüllerine dönüştürebilir.

AIOZ W3AI'nin iki katmanlı mimarisi

"Yapay Zeka Yönlendirmesi" ile "Çift Katmanlı Mimari"yi geçmek.

İyi yapılandırılmış bir mimarinin ortasında, çift katmanlı mimarinin çalışması arasındaki mantık kaynaklarını ve görev veri akışını yönetmek çok önemlidir. Bu nedenle, W3AI, çift katmanlı mimariye yapay zeka yönlendirmesini tanıtarak, genel sistemin verimliliğini artırmak için her görevi dinamik olarak optimize eder.

Altyapı katmanında, yapay zeka yönlendirmesi, hesaplama taleplerini ve mevcut düğüm yüklerini değerlendirir ve her düğümün yeteneklerine ve gerçek zamanlı ağ koşullarına göre uygun görevlere katılmasını sağlamak için görevleri dinamik olarak tahsis eder. Ayrıca, tek noktalı arızaların genel verimliliği etkilemesini önlemek için olası düğüm arızalarını veya performans darboğazlarını anında tespit edip ele alarak düğüm sağlığını izler.

Uygulama katmanında akıllı yönlendirme, kullanıcı isteklerine hızlı yanıt verilmesini sağlar, veri akışını ve işleme stratejilerini gerçek zamanlı olarak dinamik olarak ayarlar. Ek olarak, kullanıcıya özel coğrafi konumlara ve gereksinimlere göre en uygun düğümleri akıllıca tahsis eder. Büyük ölçekli, yüksek eşzamanlılık gerektiren görevlerle karşı karşıya kalan yapay zeka yönlendirme mimarisi, görev zamanlamasını akıllı bir şekilde optimize ederek karmaşık yapay zeka modellerini ve büyük veri analizini işlemede uygulama katmanını destekler.

Teknik inceleme, yönlendirmenin özel uygulamasını göstermek için çok sayıda karmaşık formül içerir. İlgilenen okuyucular, daha fazla ayrıntı için teknik inceleme belgesine başvurabilir.

Yapay zeka yönlendirmesi, AIOZ DePIN düğümleri için görev iletim yolları tahsis eder. Diyagramda yeşil, bağlı düğümleri, mavi ise düşük güvenilirlik nedeniyle atlanan bölümleri temsil eder.

İş Akışı: Yapay Zeka Görev Uygulamasına Bir Örnek

Bu zengin altyapı mimarileri ile W3AI iş akışını nasıl ortaya koyuyor? Veri girişinden sonuç çıktısına kadar, W3AI'nin iş akışı eksiksiz bir merkezi olmayan operasyonel modu içerir: çıktının şifrelenmesi → görev segmentasyonu ve tahsisi → bilgi işlem görevlerinin yürütülmesi ve kullanıcıların şifresi çözülmüş çıktı sonuçları elde → konteynerlerde tamamlanmış hesaplamaların toplanması → depolanması.

Yukarıdaki işlemi basit adımlara ayırabiliriz:

İlk olarak, veri girişi ve şifrelemeden önce, kullanıcı tarafından yüklenen veriler, işleme yolculuğu boyunca veri güvenliğini sağlamak için homomorfik şifrelemeye tabi tutulur — veri girişi ve şifreleme;

Şifrelenmiş veriler daha sonra görev gereksinimlerine göre birden çok küçük bölüme ayrılır ve her görev, yürütme için en uygun düğüme atanır - görev segmentasyonu ve tahsisi;

Seçilen düğümler, yapay zeka modeli eğitimi veya veri analizi gibi belirli bilgi işlem görevlerini yürütürken, aynı zamanda ilgili veri depolamadan (bilgi işlem ve depolama yürütme) sorumludur;

Görev tamamlandıktan sonra, sonuçlar yeniden şifrelenir ve dönüştürülmüş kapsayıcılarda saklanır, son kullanıcılar tarafından alınmayı bekler — sonuç toplama ve şifreleme;

Çıktıdan önce homomorfik şifre çözme işlemine tabi tutulan nihai sonuçlara yalnızca yetkili kullanıcılar erişebilir - sonuç şifre çözme ve çıktı.

W3AI'nin İş Akışı Mimarisi

Yukarıdaki süreç sayesinde W3AI, işleme verimliliğini artırırken aynı zamanda esnek ve ölçeklenebilir özellikleri veri güvenliği ve gizliliği ile dengeler. Sistem kaynak kullanımını optimize eder, manuel müdahaleyi azaltır ve işletme maliyetlerini düşürür.

Tüm Ekosistemi Çevreleyen Token Ekonomisi

$AIOZ, tüm AIOZ W3AI ekosistemini birbirine bağlamada çok önemli bir rol oynar. Hizmet olarak yapay zeka ve paylaşılan bilgi işlem gücü işletmelerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, tokeni daha fazla kullanım senaryosu ve değer yakalama kazandı.

Veri Ticareti ve Katkı Teşvikleri

$AIOZ, bilgi işlem gücü ve depolama kaynakları sağlayan ve ağın istikrarlı çalışmasını sağlayan kullanıcıları ödüllendirmek için kullanılır. Platformun ticaret piyasasında, kullanıcılar çeşitli yapay zeka hizmetleri satın almak veya yapay zeka modelleri ve veri kümeleri satın almak ve satmak için $AIOZ kullanabilir. Ek olarak, token sahipleri, ekosistemin sonraki adımlarına karar vermek için oy kullanarak ağ yönetimine katılabilirler.

Ekosistem Bakımı

$AIZO olarak ödenen işlem ücretlerinin bir kısmı, AIOZ ağ işletimi ve finansal yönetimi için kullanılır ve platformun sürekli bakımını ve geliştirilmesini sağlar. Diğer bir kısım, token arzını düzenlemeye ve enflasyonu azaltmaya yardımcı olmak için doğrudan yakılır. Özenle tasarlanmış bu token akış döngüsü, yeniliği teşvik eder, katılımı ödüllendirir ve AIOZ W3AI ekosisteminin sürekli gelişimini sağlar.

W3AI ekosistemi içindeki token akışı

Son

Yapay zekaya geçiş yapan merkezi olmayan bir proje olan AIOZ W3AI, teknolojik kaynaklar ve operasyonel mekanizmalar açısından doğal avantajlara sahiptir. Teknoloji ve kavramlar açısından W3AI, kullanıcılara daha güvenli, esnek ve verimli bilgi işlem hizmetleri ve ilgi çekici bir ekosistem deneyimi sağlama konusunda önemli bir potansiyel sergiliyor. Bununla birlikte, W3AI'nin merkezi olmayan yapay zeka çözümlerini tanıma ve bunlara güvenme konusunda pazar olgunluğu ve katı standartlara sahip bir sistem altında potansiyel yüksek işletme maliyetleri gibi zorluklarla da karşı karşıya olduğunu belirtmek önemlidir.

Mevcut teknik inceleme, projenin ilk aşamalarında hazırlanan, geleceğe hazırlanan, ancak henüz uygulanmamış ve yürütülmemiş bir plana daha çok benziyor. Kaç kişinin kullanacağı ve hepsi piyasa doğrulamasını bekleyen başka güvenlik ve teknik sorunlar olup olmadığı hakkında sorular devam ediyor.

Bununla birlikte, olumlu bir anlatı geçişini benimsemek, iş alaka düzeyinin yüksek olduğu Web3 projeleri için doğru bir duruş olmaya devam ediyor. Hem yeni hem de yerleşik projeler, yapay zeka dramasını coşkuyla sahneliyor ve sahne dışındaki kriptografik oyuncuların paralarının karşılığını alıp almayacaklarını yalnızca zaman gösterecek.

Feragatname:

1. Bu makale [TechFlow]'dan yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara aittir [TechFlow]. Bu yeniden baskıya itirazlar varsa, lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin, derhal ilgileneceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Bahsedilmediği sürece, tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.