AI endüstrisinde bir sonraki devrim: Bilgi İşlem Gücü yarışmasından veri altyapısına

Yapay zeka model parametrelerinin trilyonları aşmasıyla birlikte, bilgi işlem gücü saniyede yüz milyar milyar işlemle ölçülüyor, göz ardı edilen bir temel darboğaz su yüzüne çıkıyor - veri. AI endüstrisindeki bir sonraki devrim artık model mimarisi veya çip bilgi işlem gücü tarafından yönlendirilmeyecek, bunun yerine parçalı insan davranış verilerinin nasıl doğrulanabilir, yapılandırılmış, AI-uygun sermayeye dönüştürüleceğine bağlı olacak. Bu içgörü, mevcut AI gelişiminin yapısal çelişkisini ortaya koymanın yanı sıra, tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını çizmektedir - bu çağda, veri artık teknolojinin yan ürünü değil, elektrik ve bilgi işlem gücü gibi ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değer kazandırılabilir bir temel üretim faktörü haline geliyor.

Bilgi İşlem Gücü yarışmasından veri kıtlığına: AI endüstrisinin yapısal çelişkisi

Yapay Zeka'nın gelişimi uzun süredir "model-bilgi işlem gücü" çift çekirdeği ile yönlendirilmekte. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı, bilgi işlem gücü talebi ise katlanarak arttı. Verilere göre, gelişmiş bir büyük dil modelini eğitmenin maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda, bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanıyor. Ancak sektör gözlerini "daha büyük modellere" ve "daha hızlı çiplere" odaklarken, verinin arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmakta.

İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmıştır. Metin verileri örneğinde, internet üzerinden erişilebilen yüksek kaliteli metinlerin (kitaplar, makaleler, haberler) toplamı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır ve bir trilyon parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veriye ihtiyaç duyulmaktadır - bu mevcut veri havuzunun yalnızca 10 adet eşit ölçekli modelin eğitimine destek olabileceği anlamına gelmektedir. Daha da ciddi bir durum, tekrar eden verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'ı aşmasıdır ve bu da etkili veri arzını daha da sıkıştırmaktadır. Model kendi ürettiği verileri (AI tarafından yazılmış makaleler, AI tarafından üretilen görüntüler gibi) "yemeye" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansında meydana gelen azalma sektör için bir endişe kaynağı haline gelmiştir.

Bu çelişkinin kökeni şudur: AI endüstrisi uzun bir süre veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmüş, onu özenle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değerlendirmemiştir. Modeller ve bilgi işlem gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuştur - bilgi işlem gücü bulut platformlarında FLOPS cinsinden fiyatlandırılmakta, modeller API arayüzleri üzerinden çağrı sayısına göre ücretlendirilmektedir - ancak verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "ilkel çağda" bulunmaktadır. AI'nın bir sonraki on yılı, "veri altyapısı" yılları olacak ve kripto ağların zincir üstü verisi, bu karmaşayı çözmenin anahtarıdır.

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

Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağların zincir üstü verileri yeri doldurulamaz bir değer göstermektedir. Geleneksel internet verileri (sosyal medya paylaşımları, e-ticaret yorumları gibi) ile karşılaştırıldığında, 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 ilişkilidir ve değiştirilemez. Bu, "internetteki en yoğun insan teşvik uyumu davranış verileri" olarak tanımlanabilir ve üç boyutta somutlaşmaktadır:

Gerçek dünyadaki "niyet sinyalleri"

Zincir üzerindeki veri kayıtları, duygusal yorumlar veya rastgele tıklamalar değil, gerçek parayla yapılan oylama karar davranışlarını kaydeder. Örneğin, bir cüzdanın belirli bir DEX'te varlık değiştirmesi, bir borç verme platformunda teminat gösterip borç alması veya bir alan adı hizmetinde alan adı kaydetmesi, kullanıcının proje değerine dair yargısını, risk tercihlerini ve sermaye dağıtım stratejilerini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermaye ile desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini (örneğin finansal tahminler, piyasa analizi) eğitmek için son derece değerlidir. Buna karşılık, geleneksel internet verileri "gürültü" ile doludur - sosyal medya üzerindeki sahte beğeniler, e-ticaret platformlarındaki sahte yorumlar gibi, bu veriler güvenilir AI modelleri eğitmek yerine, modellerin doğru yargılara ulaşmasını engeller.

izlenebilir "davranış zinciri"

Blok zincirinin 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. Örneğin, bir adresin 2020'den bugüne kadar DeFi protokolündeki işlemlerini analiz ederek, AI onun "uzun vadeli yatırımcı", "arbitraj trader'ı" veya "likidite sağlayıcı" olduğunu doğru bir şekilde belirleyebilir ve buna göre kullanıcı profili oluşturabilir. Bu yapılandırılmış davranış verileri, şu anda AI modellerinin en kıt "insan akıl yürütme örnekleri"dir.

Açık ekosistem "izin gerektirmeyen erişim"

Geleneksel işletme verilerinin (örneğin banka işlem kayıtları, e-ticaret kullanıcı verileri) kapalı yapısının aksine, blok zinciri verileri açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API’si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimi için "duvarsız" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, bu açıklık bazı zorlukları da beraberinde getiriyor: blok zinciri verileri "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur (örneğin Ethereum'un ERC-20 Transfer olayı, borsanın Swap olayı), yapılandırılmamış "ham sinyaller"dir, AI modelinin kullanabilmesi için temizlenmesi, standart hale getirilmesi ve ilişkilendirilmesi gerekir. Şu anda blok zinciri verilerinin "yapılandırılmış dönüşüm oranı" %5'in altında, yüksek değerli sinyallerin büyük bir kısmı on milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmuş durumda.

Hyperdata Ağı: Zincir Üstü Verilerin "İşletim Sistemi"

Zincir üzerindeki verilerin parçalanma sorununu çözmek için sektör, AI için özel olarak tasarlanmış bir "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" olan Hyperdata Network'ü önerdi. Temel hedefi, dağınık zincir üzerindeki sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir.

El Yazması: Açık Veri Standartları, AI'nin "blok zinciri dünyasını anlamasını" sağlamak

Zincir üzerindeki verilerin en büyük acı noktalarından biri "format karmaşası"dır - farklı blok zincirlerinin (örneğin Ethereum, Solana, Avalanche) olay günlüğü formatları farklıdır ve aynı protokolün farklı sürümlerinin veri yapıları da değişebilir. Manuscript, açık bir veri şeması standardı olarak, zincir üzerindeki verilerin tanımını ve açıklama biçimini birleştirir. Örneğin, "kullanıcı staking davranışını" staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış verilere standartlaştırarak, AI modelinin farklı zincir veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, verinin arkasındaki iş mantığını doğrudan "anlamasını" garanti eder.

Bu standartlaştırılmış değer, AI geliştirme sürtünme maliyetlerini azaltmaktır. Bir ekibin "DeFi kullanıcı davranış tahmin modeli" eğitmesi gerektiğini varsayalım, geleneksel yöntem, Ethereum, Polygon gibi birden fazla zincirin API'leri ile ayrı ayrı bağlantı kurmayı ve farklı ayrıştırma betikleri yazmayı gerektirir; oysa Manuscript temelinde, tüm zincir verileri tek bir standartta ön işlenmiştir, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları" "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere doğrudan erişebilir, model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır.

AI modelinin veriler için temel gereksinimi "güvenilirlik"tir - eğer eğitim verileri bozulmuş veya kirlenmişse, model çıktısı hiçbir değer taşımaz. Ethereum'un AVS (Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması verilerin doğruluğunu sağlamaktadır. AVS, Ethereum konsensüs katmanının genişletme bileşenidir ve 600.000'den fazla ETH yatırımı olan doğrulayıcı düğümlerinden oluşur; bu düğümler zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamaktan sorumludur. Zincir üzerindeki bir olayı işlerken, AVS düğümleri verilerin hash değerini, imza bilgilerini ve zincir üzerindeki durumu çapraz doğrulama yaparak, üretilen yapılandırılmış verinin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen tutarlı olmasını sağlar.

Bu "kripto ekonomisi güvence" doğrulama mekanizması, geleneksel merkezi veri doğrulama güven sorununu çözmektedir. Örneğin, bir AI şirketi merkezi bir kuruluş tarafından sağlanan zincir üzerindeki verilere eriştiğinde, o kuruluşun verileri değiştirmediğine güvenmek zorundadır; oysa Hyperdata Network kullanıldığında, verilerin doğruluğu merkeziyetsiz doğrulayıcılar ağı tarafından onaylanmaktadır ve herhangi bir değiştirme eylemi, akıllı sözleşmenin ceza mekanizmasını (örneğin, teminat olarak kilitlenen ETH'nin kesilmesi) tetikleyecektir.

Yüksek hacimli veri kullanılabilirliği katmanı

AI modelleri, özellikle de gerçek zamanlı etkileşimli AI uygulamaları (örneğin, ticaret robotları, akıllı müşteri hizmetleri), düşük gecikme süresi ve yüksek veri akışı gerektirir. Veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, her saniye yüz binlerce zincir üzerindeki olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlamak mümkündür. Örneğin, bir DEX üzerinde büyük bir işlem gerçekleştiğinde, sistem verileri 1 saniye içinde çıkarma, standartlaştırma ve doğrulama işlemlerini tamamlayabilir ve yapılandırılmış "büyük işlem sinyali"ni abone olan AI modellerine ileterek ticaret stratejilerini zamanında ayarlamalarına olanak tanır.

Yüksek veri işleme kapasitesinin arkasında modüler mimari var - veri depolama ve hesaplama ayrılmıştır, veri depolama dağıtık düğüm ağı tarafından karşılanırken, hesaplama zincir dışı Rollup ile gerçekleştirilir ve böylece blok zincirinin kendi performans darboğazlarından kaçınılır. Bu tasarım, sistemin büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri gereksinimlerini desteklemesine olanak tanır, örneğin çok sayıda işlem aracısına aynı anda çevrimiçi zincir verisi hizmeti sunmak.

DataFi Çağı: Veriler Ticaret Yapılabilir "Sermaye" Haline Geldi

Hyperdata Network'ün nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağını girmeye teşvik etmektir - veriler artık pasif bir "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" haline gelmekte, fiyatlandırılabilir, ticareti yapılabilir ve değer kazanabilir. Elektriğin kilowatt başına fiyatlandığı gibi, bilgi işlem gücü FLOPS başına fiyatlandırılırken, veriler de derecelendirilmeli, sıralanmalı ve değerlenmelidir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, verilerin dört temel özelliğe dönüştürülmesine bağlıdır:

Yapılandırılmış: "Ham Sinyal"den "Kullanılabilir Varlık"a

İşlenmemiş zincir üstü veriler "ham petrol" gibidir, "benzin" haline gelmesi için rafine edilmesi gerekir. Standartlaştırma yoluyla, "cüzdan adresi A'nın zaman T'de protokol B'ye X adet token yatırması" gibi yapıları kullanıcı profili, protokol özellikleri, varlık türü ve zaman damgası içeren çok boyutlu verilere dönüştürmek mümkündür. Bu yapılandırma, verilerin AI modelleri tarafından doğrudan çağrılabilmesini sağlar, tıpkı API arayüzünü çağırmak kadar basit.

Kombinasyon: Verilerin "LEGO blokları"

Web3'te, "bileşenlik" DeFi'nin patlamasını doğurdu (farklı protokollerin birleşim yenilikleri gibi). Bu kavramı veri alanına getirdiğimizde: yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir. Örneğin, geliştiriciler "kullanıcı staking kayıtlarını" (staking protokolünden) "fiyat dalgalanma verileri" (oracle'dan), "sosyal bahsedilme miktarı" (sosyal platform API'sinden) ile birleştirerek "DeFi piyasa duygu tahmin modeli" eğitebilirler. Bu bileşenlik, verinin uygulama sınırlarını büyük ölçüde genişleterek AI yeniliklerini tek bir veri kaynağına bağlı kalmadan mümkün kılar.

Doğrulanabilir: Verilerin "kredi onayı"

Doğrulanmış yapılandırılmış veriler, benzersiz bir "veri parmak izi" (hash değeri) oluşturacak ve blok zincirinde saklanacaktır. Bu verileri kullanan herhangi bir AI uygulaması veya geliştirici, hash değerini doğrulayarak verinin doğruluğunu onaylayabilir. Bu "doğrulanabilirlik", verinin güvenilirlik niteliği kazanmasını sağlar - örneğin, "yüksek kaliteli işlem sinyali" olarak etiketlenmiş bir veri setinin geçmişteki doğruluk oranı, blok zincirindeki hash kayıtları üzerinden izlenebilir; kullanıcı, veri seti sağlayıcısına güvenmek zorunda kalmadan, yalnızca veri parmak izini doğrulayarak veri kalitesini değerlendirebilir.

Nakde Çevirme: Verinin "değerinin nakde çevrilmesi"

DataFi çağında, veri sağlayıcıları Hyperdata Ağı aracılığıyla yapılandırılmış verileri doğrudan paraya çevirebilir. Örneğin, bir ekip zincir üzerindeki verileri analiz ederek "akıllı sözleşme güvenlik açığı uyarı sinyali" geliştirmiştir ve bu sinyali API hizmeti olarak paketleyip çağrı sayısına göre ücretlendirebilir; sıradan kullanıcılar da kendi anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verilerini paylaşma yetkisi vererek veri token ödülleri kazanabilir. Ekosistem içinde verinin değeri piyasa arz ve talebine göre belirlenir - yüksek doğruluk oranına sahip ticaret sinyalleri daha yüksek fiyatlandırılabilirken, temel kullanıcı davranışı verileri ise sefer başına ücretlendirilebilir.

Sonuç: Veri Devrimi, AI'nin Bir Sonraki On Yılı

AI'nın geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zeka düzeyi"ne odaklanıyoruz, ancak zekayı destekleyen "veri toprağı"nı ihmal ediyoruz. Hyperdata Ağı, bir temel gerçeği ortaya koyuyor: AI'nın evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verinin "sınırlılığı"ndan zincir üzerindeki verinin "değer keşfine", parçalı sinyallerin "düzensizliğinden" yapılandırılmış verinin "düzenine", verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nin "sermaye varlığı"na, bu yeni altyapı AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor.

Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasındaki köprü haline gelecektir - işlem aracıları zincir üstü verilerle piyasa duygularını algılıyor, otonom dApp'ler kullanıcı davranış verilerini kullanarak hizmetlerini optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğururken, Bilgi İşlem Gücü ağı internet devrimini doğurdu, Hyperdata Ağı ise AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.

Sonraki nesil AI-native uygulamalar yalnızca model veya cüzdan gerektirmiyor, aynı zamanda güven gerektirmeyen, programlanabilir ve yüksek sinyalli verilere de ihtiyaç duyuyor. Veri nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştiren gücünü serbest bırakabilir.