Orjinal başlık: "Flipping the Yapay zeka parası"

Gagra Ventures'ın orijinal makalesi

Orijinal derleme: Fairy, ChainCatcher

Editörün notu: Yazar, teknolojinin aurası aracılığıyla, Web3 projelerinin yapay zeka gelişimini teşvik etmede karşılaştığı sermaye ve donanım gibi en uzun engelleri görüyor. Web3'ün asıl amacı merkezileşmeyi kırmak ve ademi merkeziyetçilik idealini gerçekleştirmek olsa da, pratikte genellikle piyasa anlatıları ve Token teşvikleri tarafından sallanır ve orijinal niyetten sapar.

ChainCatcher, orijinal metni aşağıdaki gibi derler:

Yapay zeka ve Web3'ün birleşimi çağrısı giderek yükseliyor, ancak bu iyimser bir VC makalesi long'cu değil. İki teknolojiyi birleştirme konusunda iyimseriz, ancak aşağıdaki metin bir çağrıdır. Aksi takdirde, bu iyimserlik gerçekleşmeyecektir.

Neden? En iyi yapay zeka modellerini geliştirmek ve çalıştırmak büyük sermaye harcamaları gerektirdiğinden, son teknoloji ürünü donanımları bulmak genellikle zordur ve çok özel alanlarda Ar-Ge gerektirir. long Web3 yapay zeka projesinin yaptığı gibi, bu kaynakları şifreleme teşvikler yoluyla kitle kaynaklı hale getirmek, yapay zeka gelişimini kontrol eden büyük şirketler tarafından yatırılan on milyarlarca doları dengelemek için yeterli değildir. Donanım sınırlamaları göz önüne alındığında, bu, mevcut organizasyonun dışındaki hiçbir Satoshi ve yaratıcı mühendisin kıramayacağı ilk büyük ölçekli yazılım paradigması olabilir.

Yazılım giderek artan bir oranda "dünyayı yutuyor" ve yakında yapay zekanın hızlanmasıyla katlanarak yükseliş edecek. Mevcut senaryoda, tüm bu "pasta" teknoloji devlerine gidiyor ve hükümetler ve büyük şirketler de dahil olmak üzere son kullanıcılar güçleri tarafından daha fazla kısıtlanıyor.

Yanlış yerleştirilmiş teşvikler

Tüm bunlar uygun olmayan bir zamanda gerçekleşiyor – Merkeziyetsizlik Network katılımcılarının %90'ı, anlatıya dayalı kolay fiat getirilerinin "altın yumurtasını" kovalamakla meşgul.

Geliştiriciler, sektörümüzdeki yatırımcıları takip ediyor, tersi değil. Bu, kamuoyunun kabulünden daha ince bilinçaltı motivasyonlara kadar çeşitli şekillerde kendini gösterir, ancak bunların etrafında oluşan anlatı ve pazar, Web3'te long kararları yönlendirir. Geleneksel yansıtıcı baloncuklarda olduğu gibi, katılımcılar, döngünün anlatısını ilerletmeye yardımcı olmadıkça, dış dünyayı fark edemeyecek kadar iç dünyaya odaklanırlar. Ve AI, kendi başına olduğu için açıkça en büyük anlatıdır.

Yapay zeka ve Kripto Varlıklar kesiştiği noktada düzinelerce ekiple konuştuk ve bunların çoğunun long çok yetenekli, görev odaklı ve tutkulu inşaatçılar olduğunu doğrulayabiliriz. Ancak insan doğası neyse odur ve ayartmalarla karşı karşıya kaldığımızda, onlara yenik düşme eğilimindeyiz ve sonra bu seçimleri rasyonelleştiriyoruz.

Kolay likiditeye giden yol, şifreleme endüstrisi için tarihi bir lanet olmuştur ve bu noktada, uzun yıllar boyunca gelişmeyi ve değerli bir şekilde benimsenmeyi durdurmuştur. En sadık Kripto Varlıklar inananlarının bile "Jetonları yukarı çekme" yönüne dönmesine neden oldu. Rasyonalizasyonun mantığı, Token'lara sahip inşaatçıların daha iyi fırsatlara sahip olabileceğidir.

Kurumsal ve perakende sermayenin düşük karmaşıklığı, inşaatçılara gerçeklikten talepte bulunma fırsatı sunarken, aynı zamanda bu talepler zaten gerçekleşmiş gibi değerlemelerden yararlanma fırsatı sunar. Bu süreçlerin sonucu aslında yerleşik ahlaki tehlike ve sermaye yıkımıdır ve long vadede bu tür stratejilerin çok azı işe yarar. İhtiyaçlar tüm icatların anasıdır ve ihtiyaçlar ortadan kalktığında icatlar da ortadan kalkar.

Bunun zamanlaması daha kötü olamazdı. Tüm Satoshi teknoloji girişimcileri, devlet aktörleri ve irili ufaklı işletmeler yapay zeka devriminin bir dilimini güvence altına almak için yarışırken, Kripto Varlıklar kurucusu ve yatırımcısı "10 kat daha hızlı" olmayı tercih ediyor. Ve bizim görüşümüze göre, bu gerçek fırsat maliyetidir.

Web3 AI ortamına genel bakış

Yukarıda bahsedilen teşvikler göz önüne alındığında, Web3 AI projelerinin sınıflandırılması aslında şu şekilde ayrılabilir:

• Makul (realistler ve idealistler olarak da alt bölümlere ayrılabilir)
• Yarı makul *Sahte

Temel olarak, proje oluşturucuların Web2 rakiplerine nasıl ayak uydurabilecekleri konusunda net bir fikre sahip olmaları ve bu yanıltıcı alanlar VC'lere ve halka pazarlanabilse bile, hangi alanların rekabetçi ve hangilerinin yanıltıcı olduğunu bilmeleri gerektiğine inanıyoruz.

Amacımız burada ve şimdi rekabet edebilmek. Aksi takdirde, yapay zeka geliştirme hızı Web3'ü geride bırakabilir ve dünya, Batılı kurumsal yapay zeka ile Çin ulusal yapay zekası arasında "Web4"e sıçrayacaktır. Zaman içinde rekabet edemeyenler ve long'cu bir süre boyunca yetişmek için dağıtılmış teknolojiye güvenenler, ciddiye alınamayacak kadar iyimserdir.

Açıkçası, bu sadece çok kaba bir genelleme ve "sahte" grup arasında bile en az birkaç ciddi takım var (ve belki de daha long sadece sanrılar). Ancak bu makale bir çağrıdır, bu nedenle nesnel olmayı değil, okuyucuyu aciliyet duygusuna sahip olmaya çağırmayı amaçlıyoruz.

Makul:

"Zincirde yapay zeka" ara katman yazılımı geliştiren çözümlerin en uzun kurucuları, kullanıcıların gerçekten ihtiyaç duyduğu modellerin (yani en son teknolojilerin) eğitimini veya çıkarımını şu anda merkezden uzaklaştırmanın mümkün olmadığını ve hatta imkansız olduğunu anlıyor.

Bu nedenle, karmaşık otomasyondan yararlanabilmesi için en iyi merkezi modeli on-chain ortamına bağlamanın bir yolunu bulmak, onlar için yeterince iyi bir ilk adımdır. Şu anda, API erişim noktalarını barındırabilen donanımdan yalıtılmış TEE'ler ("daha kısa izole" işlemciler), çift yönlü Oracle Makineleri (çift yönlü indeksleme on-chain ve off-chain verileri) ve aracılara doğrulanabilir bir off-chain bilgi işlem ortamı sağlayan yardımcı işlemci mimarileri şu anda en iyi çözümler gibi görünüyor.

Ayrıca, orta vadeli da uygulanabilir olduğuna inandığımız durum değişikliklerini (tam hesaplamayı doğrulamak yerine) anlık görüntü almak için zk-SNARKs (ZKP'ler) kullanan bir yardımcı işlemci mimarisi de vardır.

Aynı problem için, daha ideal bir yaklaşım, güven varsayımları açısından on-chain hesaplama ile uyumlu hale getirmek için off-chain mantığını doğrulamaya çalışmak olacaktır.

Bunun amacının, yapay zekanın birleşik bir işletim ortamında hem on-chain hem de off-chain görevleri gerçekleştirmesini sağlamak olması gerektiğine inanıyoruz. Bununla birlikte, büyük özlem çıkarımının doğrulanabilirliğinin savunucuları, eğer varsa, birkaç yıl içinde gerçekten alakalı hale gelen "güven modeli ağırlıkları" gibi zor hedeflerden bahsediyor. Son zamanlarda, bu kampın kurucuları, akıl yürütmeyi doğrulamak için alternatif yollar keşfetmeye başladılar, ancak başlangıçta hepsi ZKP'ye dayanıyordu. long Satoshi ekip ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) üzerinde çalışırken, şifreleme optimizasyonunun hızının yapay zeka modellerinin karmaşıklığını ve hesaplama gereksinimlerini aşacağını ve çok fazla risk alacağını tahmin ediyorlar. Bu nedenle, şu anda rekabet için uygun olmadıklarına inanıyoruz. Yine de, son zamanlardaki bazı gelişmeler ilginçtir ve göz ardı edilmemelidir.

Yarı makul:

Tüketici uygulamaları, kapalı kaynak ve Açık Kaynak modellerini kapsülleyen sarmalayıcılar kullanır (örneğin, görüntü oluşturma için Stable Diffusion veya Midjourney). Bu ekiplerden bazıları pazara ilk girenlerdi ve gerçek kullanıcılar tarafından tanındı. Bu yüzden onları kalpazan olarak adlandırmak haksızlık olur, ancak yalnızca bir avuç ekip, temel modellerini ademi merkeziyetçi bir şekilde nasıl geliştirecekleri ve teşvik tasarımında nasıl yenilik yapacakları konusunda derinlemesine düşünüyor. Token bölümde, bazı ilginç yönetişim / sahiplik tasarımları da var. Bununla birlikte, bu tür projelerdeki long çoğu, bir değerleme primi elde etmek veya ekibe daha hızlı Likidite getirmek emir, aksi takdirde merkezileştirilen OpenAI API üzerinde sadece bir Token.

Yukarıdaki kampların hiçbirinin çözemediği sorun, büyük modellerin Merkeziyetsizlik bir ortamda eğitilmesi ve çıkarılmasıdır. Şu anda, sıkı bir şekilde bağlı donanım kümelerine güvenmeden temel bir modeli makul bir süre içinde eğitmek mümkün değildir. Rekabet seviyesi göz önüne alındığında, "makul zamanlama" önemli bir faktördür.

Teorik olarak "Diferansiyel Veri Akışı" gibi yöntemlerin gelecekte kapasitelerini artırmak için dağıtılmış bilgi işlem ağlarına genişletilebileceğini öne süren bazı umut verici çalışmalar yapılmıştır (ağ yetenekleri veri akışı gereksinimlerini yakaladıkça). Bununla birlikte, rekabetçi model eğitimi, tek bir dağıtılmış cihaz ve son teknoloji bilgi işlem yerine kümeler arasında yerelleştirilmiş iletişim gerektirir (perakende GPU'lar giderek daha az rekabetçi hale geliyor).

Model boyutunu küçülterek (Merkeziyetsizlik yönelik iki yaklaşımdan biri) yerelleştirilmiş çıkarım araştırmaları da son zamanlarda ilerleme kaydetti, ancak Web3'te bundan yararlanmak için mevcut bir protokol yok.

Merkeziyetsizlik Eğitim ve Çıkarım sorunu mantıksal olarak bizi üç kampın sonuncusuna ve açık ara en önemlisine ve dolayısıyla bizim için duygusal olarak en çok tetiklenene götürür.

Sahte:

Altyapı uygulamaları temel olarak merkezi olmayan sunucular alanında yoğunlaşmıştır ve çıplak donanım veya merkezi olmayan model eğitim/barındırma ortamları sağlar. Ayrıca, birleşik öğrenme (merkezi olmayan model eğitimi) gibi protokolleri zorlayan veya yazılım ve donanım bileşenlerini, insanların ademi merkeziyetçilik modellerini uçtan uca eğitebilecekleri ve dağıtabilecekleri bir platformda birleştiren yazılım altyapısı projeleri de vardır. Bunların en uzunu, açıklanan sorunu gerçekten çözmek için gereken karmaşıklıktan yoksundur ve burada "Token Teşvikler + Pazar Artışı" gibi naif bir fikir hakimdir. Kamu ve özel pazarlarda gördüğümüz çözümlerin hiçbiri burada ve şimdi anlamlı bir şekilde rekabet edemez. Bazı çözümler uygulanabilir (ancak niş) ürünlere dönüşebilir, ancak şu anda ihtiyacımız olan şey yeni, rekabetçi çözümlerdir. Ve bu ancak dağıtılmış bilgi işlemin darboğazlarını ele alan yenilikçi tasarımlarla başarılabilir. Eğitimde sadece hız değil, aynı zamanda yapılan işin doğrulanabilirliği ve eğitim iş yükünün koordinasyonu da büyük bir sorundur ve bu da bant genişliği darboğazına katkıda bulunur.

Etkili olması için Merkeziyetsizlik eğitim ve çıkarım gerektiren rekabetçi, gerçekten merkezi olmayan bir dizi temel modele ihtiyacımız var. Yapay zekayı kaybetmek, "ademi merkeziyetçi dünya bilgisayarının" Ethereum'in ortaya çıkışından bu yana başardığı her şeyi tamamen ortadan kaldırabilir. Bilgisayar yapay zeka haline gelirse ve yapay zeka merkezileşirse, o zaman distopik bir versiyon dışında konuşulacak bir dünya bilgisayarı olmayacaktır.

Eğitim ve çıkarım, yapay zeka inovasyonunun merkezinde yer alır. Yapay zeka dünyasının geri kalanı daha sıkı mimarilere doğru ilerlerken, kafa kafaya rekabet daha az uygulanabilir hale geldiğinden, Web3'ün onunla rekabet edebilmesi için bazı ortogonal çözümlere ihtiyacı var.

Sorunun ölçeği

Her şey hesaplamalarla ilgili. Eğitim ve çıkarıma ne kadar long yatırım yapılırsa, sonuçlar o kadar iyi olur. Evet, burada bazı ince ayarlar ve optimizasyonlar olabilir, orada da bazı ince ayarlar ve optimizasyonlar olabilir ve hesaplamanın kendisi homojen değildir. Geleneksel von Neumann mimarisi işlem birimlerinin darboğazlarının üstesinden gelmenin her türlü yeni yolu vardır, ancak yine de her şey ne kadar hızlı long aç edebileceğinize ve ne kadar hızlı long aç edebileceğinize ve matrisi en uzun büyük bellek bloklarında ne kadar hızlı çoğaltabileceğinize bağlıdır.

Bu nedenle, veri merkezi tarafında bu kadar güçlü bir şekilde inşa edilen sözde "hiper ölçekleyiciler" görüyoruz, hepsi en üstte yapay zeka modelleri ve altta onlara güç veren donanım ile tam bir yığın oluşturmak istiyor: OpenAI (modeller) + Microsoft (hesaplama), Anthropic (modeller) + AWS (hesaplama), Google (her ikisi de) ve Meta (her ikisi de kendi veri merkezlerini inşa etmeyi ikiye katlayarak daha fazla long kazanıyor). En uzun nüanslar, etkileşim dinamikleri ve ilgili taraflar var, ancak hepsini Liste etmeyeceğiz. Genel olarak, hiper ölçekleyiciler veri merkezi inşaatına milyarlarca dolar yatırım yapıyor ve yapay zeka küresel ekonomide daha yaygın olarak kullanıldıkça önemli faydalar sağlaması beklenen bilgi işlem ve yapay zeka ürünleri arasında sinerji yaratıyor.

Bu 4 şirketin sadece bu yıl beklenen inşaat seviyesine bir göz atalım:

™ NVIDIA ® CEO'su Jensen Huang, önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zeka hızlandırmada toplam 1 trilyon dolar önerdi. Son zamanlarda, iddiaya göre egemen şirketlerden ilgi gördüğü için bu tahmini ikiye katlayarak 20.000 dolara çıkardı.

Altimetre analistleri, küresel yapay zeka ile ilgili veri merkezi harcamalarının sırasıyla 2024 ve 2025'te 160 milyar dolara ulaşmasını ve 200 milyar dolara ulaşmasını bekliyor.

Şimdi, bu rakamları, Web3'ün bağımsız veri merkezi operatörlerine, sermaye harcamalarını en son yapay zeka donanımında ölçeklendirmeye zorlamak için sunduğu teşviklerle karşılaştırın:

Şu anda, tüm Merkeziyetsizlik Fiziksel Altyapı (DePIn) projelerinin toplam piyasa değeri, esas olarak nispeten likidite ve spekülatif tokenlerden oluşan 40 milyar dolar civarındadır. Temel olarak, bu ağların piyasa değeri, bu yapıyı tokenlerle teşvik ettikleri için, katkıda bulunanların toplam sermaye harcamasının üst sınır tahminine eşittir. Bununla birlikte, mevcut piyasa değeri, daha önce yayınlandığı için çok az kullanılmaktadır.

Öyleyse, önümüzdeki 3-5 yıl içinde, bir teşvik olarak, Token sermayesinde 80 milyar dolar (şimdi 2 kat daha değerli) özel ve kamu DePIn olacağını varsayalım ve bu Token'ların %100 AI kullanım durumları için kullanılacağını varsayalım. Bu çok kaba tahmini 3'e (yıl) bölsek ve dolar değerini yalnızca 2024'te yatırım yapan hiper ölçekleyicilerin nakit değeriyle karşılaştırsak bile, bir grup "Merkeziyetsizlik GPU Ağı" projesine Token teşvikler uygulamanın yeterli olmadığı ortaya çıkıyor.

Buna ek olarak, bu ağların operatörleri önemli sermaye maliyetlerini ve işletme giderlerini karşılamak için büyük miktarlarda mayınlı Token sattığından, bu Token'ları absorbe etmek için milyarlarca dolarlık yatırımcı talebine ihtiyaç vardır. Bu Token pump yönlendirmek ve hiper ölçekleyicileri geride bırakmak için genişletilmiş inşaatı teşvik etmek için daha fazla long fonlama gerekiyor.

Bununla birlikte, Web3 sunucularının şu anda nasıl çalıştığına dair derinlemesine bilgiye sahip biri, "ademi merkeziyetçilik fiziksel altyapısının" büyük bir bölümünün aslında bu hiper ölçekleyicilerin bulut hizmetlerinde çalıştığını iddia edebilir. Tabii ki, GPU'lara ve diğer yapay zekaya özgü donanımlara olan talepteki artış, daha long bir arzı tetikliyor ve bu da sonunda bulut kiralamalarını veya satın alımlarını daha ucuz hale getirecek. En azından insanların beklentisi bu.

Ancak şunu da göz önünde bulundurmak önemlidir: Nvidia'nın artık en yeni nesil GPU'ları için müşteri talebine öncelik vermesi gerekiyor. Nvidia ayrıca kendi sahasındaki en büyük bulut bilişim sağlayıcılarıyla rekabet etmeye başlıyor ve zaten bu süper bilgisayarlara kilitlenmiş kurumsal müşterilere AI platform hizmetleri sunuyor. Bu, sonunda ya zaman içinde kendi veri merkezlerini inşa etmeye (esasen şu anda sahip oldukları kazançlı karları aşındırıyor, bu yüzden olası değil) ya da AI donanım satışlarını birlikte çalıştığı ağ bulut sağlayıcılarıyla önemli ölçüde sınırlamaya sevk edecek.

Buna ek olarak, Nvidia'nın yapay zekaya özgü ek donanımlar sunan rakipleri, çoğunlukla TSMC tarafından Nvidia ile aynı yongaları kullanmaya long. Sonuç olarak, temelde tüm AI donanım şirketleri şu anda TSMC'nin üretim kapasitesi için rekabet ediyor. TSMC'nin ayrıca belirli müşterilere öncelik vermesi gerekiyor. Samsung ve potansiyel olarak Intel (kendi donanımı için çip üretmek için mümkün olan en kısa sürede son teknoloji çip üretimine geri dönmeye çalışıyor) ek talebi karşılayabilir, ancak TSMC şu anda en uzun AI ile ilgili çipleri üretiyor ve son teknoloji çip üretimini (3 ve 2nm) ölçeklendirmek ve kalibre etmek yıllar alacak.

Son olarak, ABD'nin NVIDIA ve TSMC üzerindeki kısıtlamaları nedeniyle Çin, en yeni nesil yapay zeka donanımına büyük ölçüde erişemiyor. Web3'ten farklı olarak, Çinli şirketlerin aslında kendi rekabetçi modelleri var, özellikle Baidu ve Alibaba gibi şirketlerin LLM'leri, çalışması için çok sayıda önceki nesil cihaz gerektiriyor.

Yapay zeka savaşı yoğunlaştıkça ve bu nedenlerden biri veya birkaçı nedeniyle bulut işinin önüne geçtikçe, hiper ölçekleyiciler, yapay zeka donanımlarına harici erişimi kısıtlama konusunda maddi olmayan bir risktir. Temel olarak, yapay zeka ile ilgili tüm bulut kapasitesini kendileri için aldıkları ve başka kimseye vermedikleri ve aynı zamanda en son donanımları silip süpürdükleri bir durumdur. Sonuç olarak, egemen devletler de dahil olmak üzere diğer büyük şirketler, kalan bilgi işlem arzından daha fazlasını talep edecek. Aynı zamanda, kalan tüketici GPU'ları giderek daha az rekabetçi hale geliyor.

Açıkçası, bu sadece aşırı bir durumdur, ancak donanım darboğazı devam ederse, kazançlar çok yüksek olduğu için büyük oyuncular geri adım atacaktır. Sonuç olarak, ikincil veri merkezleri ve perakende sınıfı donanım sahipleri (Web3 DePIn sağlayıcılarının en uzun çoğunluğunu oluşturan) gibi Merkeziyetsizlik operatörleri rekabetin dışında bırakıldı.

Sert paraların diğer yüzü

Kripto Varlıklar'nin kurucuları hala uyurken, yapay zeka devleri Kripto Varlıklar yakından takip ediyor. Hükümet baskısı ve rekabet, onları kapatılmaktan veya sıkı bir şekilde düzenlenmekten kaçınmak için Kripto Varlıklar benimsemeye itebilir.

Stability AI kurucusunun emir'de şirketinin "ademi merkeziyetçiliğine" başlamak için istifa etmesi, en eski kamu ipuçlarından biriydi. Daha önce, şirketin başarılı listeleme sonra Token başlatmayı planladığını gizlemeden kamuoyuna açıklamıştı ve bu da bir şekilde amaçlanan eylemin arkasındaki gerçek nedeni ortaya çıkardı.

Benzer şekilde, Sam Altman, kurucu ortağı olduğu şifreleme projesi Worldcoin'in işleyişinde yer almasa da, Token şüphesiz OpenAI için bir ajan gibi alınıp satılıyor. İnternet Token projelerini AI Ar-Ge projelerine bağlamanın bir yolu olup olmadığını sadece zaman gösterecek, ancak Worldcoin ekibi de pazarın bu hipotezi test ettiğinin farkında gibi görünüyor.

Bizim için, yapay zeka devlerinin farklı ademi merkeziyetçilik yollarını keşfetmesi son derece mantıklı. Burada tekrar gördüğümüz sorun, Web3'ün anlamlı çözümler üretmemiş olmasıdır. "yöneti̇m token'i" long şu anda sadece bir memdi ve şimdi yalnızca varlık sahipleri ile ağ geliştirmeleri ve operasyonları arasında doğrudan bir bağlantıdan açıkça kaçınan BTC ve ETH gibi Token gerçekten Merkeziyetsizlik Token.

Teknolojinin gelişimini yavaşlatan teşvikler, farklı yönetişim şifreleme ağ tasarımlarının geliştirilmesini de etkilemiştir. Start-up ekipleri, ivme kazanma sürecinde yeni bir yol bulmayı umarak ürünlerine basitçe bir "yöneti̇m token'i" koyarlar, ancak sonunda kaynak tahsisi etrafındaki "yönetişim tiyatrosunda" defnelerine güvenirler.

Sonuç

Yapay zeka yarışı devam ediyor ve herkes bunu çok ciddiye alıyor. büyük teknoloji devlerinin bilgi işlem gücünü genişletme düşüncelerinde herhangi bir boşluk bulamıyoruz - daha fazla bilgi işlem long daha iyi yapay zeka anlamına gelir ve daha iyi yapay zeka, düşüş maliyetleri, yeni gelirler ve pazar payı anlamına gelir. Bizim için bu, balonun haklı olduğu anlamına gelir, ancak tüm kalpazanlar geleceğin kaçınılmaz değişikliğinde yine de ortadan kaldırılacaktır.

Merkezileştirilmiş, büyük kurumsal yapay zeka alana hakim ve yeni başlayanlar ayak uydurmakta zorlanıyor. Web3 alanı long gecikmiş olsa da mücadeleye katılıyor. Piyasanın şifreleme yapay zeka projeleri için ödülleri, Web2 alanındaki girişimlere kıyasla çok kazançlı, bu da kurucuların hızla kapanan kritik bir anda odaklarını ürün teslimatından Token fiyat pump artırmaya kaydırmasına neden oldu. Şimdiye kadar, rekabet emir ölçeklendirme hesaplamasını atlatabilecek hiçbir yenilik olmadı.

Şimdi, tüketiciye yönelik modeller etrafında güvenilir bir Açık Kaynak hareketi var ve başlangıçta yalnızca birkaç merkezi işletme, Meta ve Stability AI gibi daha büyük kapalı kaynaklı rakiplerle pazar payı için rekabet etmeyi seçti. Ancak şimdi, topluluk yetişiyor ve lider yapay zeka şirketlerine baskı yapıyor. Bu baskılar, yapay zeka ürünlerinin kapalı kaynak gelişimini etkilemeye devam edecek, ancak Açık Kaynak ürünler yetişene kadar çok fazla olmayacak. Bu, Web3 alanındaki bir başka büyük fırsattır, ancak yalnızca merkezi olmayan model eğitimi ve çıkarımı sorununu çözerse.

Dolayısıyla, yüzeyde "klasik" yıkıcı fırsat mevcut olsa da, gerçek bundan çok uzaktır. Yapay zeka tamamen bilgi işlemle ilgilidir ve yapay zeka gelişimini kimin kontrol edeceğine ve yöneteceğine karar vermek için kritik bir zaman olan önümüzdeki 3-5 yıl içinde çığır açan yenilikler olmadan bunu değiştirmeyecektir.

Talebin arz yönlü çabaları yönlendirmesine rağmen, üreticiler arasındaki rekabet, çip üretimi ve ölçek ekonomileri gibi yapısal faktörler tarafından kısıtlandığından, pazarın kendisini hesaplamanın "açan yüz çiçek" olması da olası değildir.

İnsanlığın Satoshi yaratıcılığı konusunda iyimseriz ve yapay zeka bulmacasını yukarıdan aşağıya şirket veya hükümet kontrolünden ziyade özgür dünyaya fayda sağlayacak şekilde çözmeye çalışacak kadar long Satoshi ve asil insan olduğuna inanıyoruz. Bununla birlikte, bu fırsat çok zayıf ve en iyi ihtimalle zor bir coin gibi görünüyor, ancak Web3'ün kurucuları, dünya üzerinde gerçek bir etki yaratmak yerine ekonomik faydalar elde etmek için sert paralar atmakla meşguller.