AI Gelişiminin Sonraki On Yılı: Veri Altyapısında Devrim
Yapay zeka ( AI ) sektörü uzun bir süredir model boyutu ve hesaplama gücünün artırılmasına odaklanmışken, model parametrelerinin trilyon seviyesini aşması ve hesaplama gücünün saniyede yüz milyar milyar seviyelerine ulaşmasıyla, göz ardı edilen bir temel darboğaz yavaş yavaş ortaya çıkıyor - veri. Mevcut yapay zeka gelişiminin karşılaştığı yapısal çelişki, tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını ortaya koyuyor - bu çağda, veri artık teknolojinin yan ürünü değil, ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değerlenebilir bir temel üretim faktörü haline geliyor, tıpkı elektrik ve hesaplama gücü gibi.
AI Sanayisinin Yapısal Çelişkileri: Hesaplama Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
Yapay zeka gelişimi uzun süre "model-güç" çift çekirdeği tarafından yönlendirildi. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı ve hesaplama gücü talebi üstel bir artış gösterdi. İstatistiklere göre, gelişmiş bir büyük dil modelini eğitmenin maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda ve bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanıyor. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine yoğunlaşırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmaktadır.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmıştır. Metin verilerini örnek alırsak, internet üzerinde erişilebilir yüksek kaliteli metinlerin toplam miktarı yaklaşık 10^12 kelimedir ve 100 milyar parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veriye ihtiyaç vardır. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına gelir. Daha da ciddi bir durum ise, tekrarlayan verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olmasıdır, bu da etkili veri arzını daha da azaltmaktadır. Modeller kendi ürettiği verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansında yaşanan düşüş sektörde bir endişe haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni, AI endüstrisinin uzun süre veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmesinde, dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Model ve hesaplama gücü olgun bir piyasa sistemi haline gelmişken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "vahşi çağda". AI'nin bir sonraki on yılı, "veri altyapısının" on yılı olacak ve kripto ağların zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazı çözmek için anahtar rolünü oynayacak.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nın En Çok İhtiyaç Duyduğu "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağının zincir üstü verileri, benzersiz bir değer sergilemektedir. Geleneksel internet verilerine kıyasla, zincir üstü 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. Zincir üstü veriler, "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik hizalaması davranış verisi" olarak tanımlanabilir ve bu, üç boyutta somutlaşmaktadır:
Gerçek dünyanın "niyet sinyalleri"
Zincir üzerindeki veriler, gerçek parayla yapılan oylama kararlarını kaydeder. Örneğin, bir cüzdanın bir DEX'te varlık değiştirmesi, bir borç verme platformunda teminatla borç alması veya bir alan adı kaydetmesi, kullanıcının proje değerine dair yargısını, risk tercihlerini ve fon dağıtım stratejisini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermayeyle desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini, ( finansal tahminler, piyasa analizleri ) gibi konularda eğitmek için son derece değerlidir. Buna karşılık, geleneksel internet verileri "gürültü" ile doludur; bu veriler yalnızca güvenilir AI modellerinin eğitilmesini sağlamaz, aynı zamanda modellerin yargılarını yanıltabilir.
izlenebilir "davranış zinciri"
Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının eksiksiz bir şekilde izlenebilmesini sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşimde bulunduğu protokoller ve sahip olduğu varlıkların değişimi, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Örneğin, belirli bir adresin 2020'den günümüze kadar DeFi protokollerindeki işlemlerini analiz ederek, AI bunun "uzun vadeli yatırımcı", "arbitraj trader'ı" veya "likidite sağlayıcısı" olduğunu kesin bir şekilde belirleyebilir ve buna göre kullanıcı profili oluşturabilir. Bu yapılandırılmış davranış verileri, mevcut AI modellerinin en az bulunan "insan akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemin "izin gerektirmeyen erişimi"
Geleneksel işletme verilerinin kapalı yapısının aksine, zincir üstü veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimine "engelsiz" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, bu açıklığın da zorlukları vardır: zincir üstü veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur, yapısal olmayan "ham sinyaller"dir ve AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standartlaştırılması ve ilişkilendirilmesi gerekir. Şu anda zincir üstü verilerin "yapısal dönüşüm oranı" %5'in altında, çok sayıda yüksek değerli sinyal, milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmuştur.
Hyperdata Network: Zincir Üzerindeki Verilerin "İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki veri parçalanması sorununu çözmek için yeni bir "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" önerilmiştir - bu, AI için özel olarak tasarlanmış bir veri ağdır. Temel hedefi, dağınık zincir üzeri sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir.
El Yazması: Açık Veri Standartları, AI'nın "blok zinciri dünyasını anlamasını" sağlıyor
Blockchain verilerinin en büyük acılarından biri "format karmaşası"dır - farklı blockchain'lerin olay günlükleri formatları farklıdır, aynı protokolün farklı sürümlerinin veri yapıları da değişebilir. Manuscript, açık bir veri şeması standardı olarak, blockchain verilerinin tanımını ve açıklama biçimini birleştirir. Örneğin, "kullanıcı stake davranışı"nı staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış bir veri olarak standartlaştırarak, AI modelinin farklı zincirlerin veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, doğrudan verinin arkasındaki iş mantığını "anlamasını" sağlar.
Bu standartlaşmış değer, AI geliştirme sürtünme maliyetlerini düşürme amacını taşır. Diyelim ki bir ekip "DeFi kullanıcı davranış tahmin modeli" eğitmek istiyor, geleneksel yöntemle birçok zincirin API'sine ayrı ayrı bağlanmak ve farklı ayrıştırma betikleri yazmak gerekiyor; ancak Manuscript tabanlı olarak, tüm zincir üzerindeki veriler tek bir standartta ön işlenmiş olduğundan, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları", "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere doğrudan erişebilirler, bu da model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır.
AI modelinin veri üzerindeki temel gereksinimi "güvenilirlik"tir - eğer eğitim verileri değiştirildi veya kirletildi ise, modelin çıktısı hiçbir değer taşımaz. Hyperdata Network, Ethereum'un AVS( Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması ile verilerin gerçekliğini sağlamaktadır. AVS, Ethereum'un konsensüs katmanının genişletme bileşeni olup, büyük miktarda ETH teminatı olan doğrulayıcı düğümlerinden oluşmaktadır. Bu düğümler, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamaktan sorumludur. Hyperdata Network, zincir üzerindeki bir olayı işlediğinde, AVS düğümleri verilerin hash değerlerini, imza bilgilerini ve zincir üzerindeki durumu çapraz doğrular, böylece çıktısı olan yapılandırılmış verilerin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen tutarlı olmasını sağlar.
Bu "kripto ekonomi garantisi" doğrulama mekanizması, geleneksel veri merkezi doğrulama güven sorununu çözüyor. Örneğin, bir AI şirketi merkezi bir kuruluşun sağladığı zincir üzerindeki verileri kullanıyorsa, bu kuruluşun verileri değiştirmediğine güvenmek zorundadır; oysa Hyperdata Network'ü kullandığında, verilerin doğruluğu merkeziyetsiz doğrulayıcı ağı tarafından onaylanır ve herhangi bir değişiklik girişimi akıllı sözleşmenin ceza mekanizmasını tetikler.
Chainbase DA:Yüksek verimlilikte veri kullanılabilirlik katmanı
AI modelleri, özellikle de gerçek zamanlı etkileşimli AI uygulamaları ( gibi ticaret robotları, akıllı müşteri hizmetleri ), düşük gecikme süresi ve yüksek veri akışı gerektiren bir veri beslemesine ihtiyaç duyar. Chainbase DA ( Veri Erişilebilirliği ) katmanı, bu ihtiyaca yönelik olarak tasarlanmıştır; veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, saniyede yüz binlerce zincir üstü olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlamakta. Örneğin, bir DEX'te büyük bir işlem gerçekleştiğinde, Chainbase DA 1 saniye içinde veri çıkarımı, standartlaştırma ve doğrulama işlemlerini tamamlayarak yapılandırılmış "büyük işlem sinyali"ni abone olan AI modellerine iletmektedir, bu da onların ticaret stratejilerini zamanında ayarlamalarını sağlamaktadır.
Yüksek throughput'un arkasında modüler mimari var - Chainbase DA, veri depolama ile hesaplamayı ayırır, veri depolama dağıtık düğüm ağı tarafından üstlenilir, hesaplama ise zincir dışı Rollup ile gerçekleştirilir, böylece blok zincirinin performans darboğazlarından kaçınılır. Bu tasarım, Hyperdata Network'ün büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri taleplerini desteklemesine olanak tanır, örneğin çok sayıda işlem aracısına aynı anda çevrimiçi zincir üzeri veri hizmeti sunmak için.
DataFi Çağı: Veriler "sermaye" olarak ticareti yapılabilir hale geldi
Hyperdata Network'ün nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağına taşımaktır - veri artık pasif bir "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" olarak fiyatlandırılabilir, ticaretine konu olabilir ve değer kazanabilir. Elektrik kilowatt başına fiyatlandırıldığı gibi, hesaplama gücü de FLOPS cinsinden fiyatlandırılmalıdır; veriler de puanlanmalı, sıralanmalı ve değerlenmelidir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, Hyperdata Network'un veriyi dört temel niteliğe dönüştürmesine bağlıdır:
İşlenmemiş zincir üstü veriler, "ham petrol" gibi olup, "benzin" haline gelmesi için rafine edilmelidir. Hyperdata Network, Manuscript standartı aracılığıyla bunları yapılandırılmış verilere dönüştürür; örneğin, "cüzdan adresi A'nın zaman T'de protokol B'ye X adet token yatırması" ifadesini, kullanıcı profili, protokol özellikleri, varlık türü ve zaman damgası içeren çok boyutlu verilere ayrıştırır. Bu yapılandırılmış veri, AI modellerinin doğrudan çağrılabilmesini sağlar, tıpkı API arayüzü çağrısı yapmak kadar basit.
Kombinasyon: Verilerin "Lego tuğlaları"
Web3'te, "birleşebilirlik" DeFi'nin patlamasını tetikledi. Hyperdata Ağı bu kavramı veri alanına getiriyor: yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe bir araya getirilebilir. Örneğin, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları" ile "fiyat dalgalanma verileri", "sosyal bahsedilme miktarı"nı birleştirerek "DeFi piyasa duygu tahmin modeli" geliştirebilirler. Bu birleşebilirlik, verilerin uygulama sınırlarını büyük ölçüde genişletiyor ve AI yeniliklerinin artık tek bir veri kaynağıyla sınırlı kalmamasını sağlıyor.
doğrulanabilir: Verinin "kredi onayı"
AVS ile doğrulanan yapılandırılmış veriler, benzersiz bir "veri parmak izi" ( hash değeri ) oluşturur ve bu değer blok zincirinde saklanır. Bu verileri kullanan herhangi bir AI uygulaması veya geliştirici, hash değerini doğrulayarak verinin gerçekliğini onaylayabilir. Bu tür bir "doğrulanabilirlik", verilerin güvenilirlik niteliğine sahip olmasını sağlar - örneğin, "yüksek kaliteli işlem sinyali" olarak etiketlenmiş bir veri kümesinin tarihsel doğruluğu, blok zincirindeki hash kayıtları aracılığıyla izlenebilir; kullanıcılar veri kümesi sağlayıcısına güvenmek zorunda kalmadan, yalnızca veri parmak izini doğrulayarak veri kalitesini değerlendirebilir.
DataFi döneminde, veri sağlayıcıları yapılandırılmış verileri Hyperdata Ağı aracılığıyla doğrudan paraya dönüştürebilir. Örneğin, bir ekip zincir üzerindeki verileri analiz ederek "akıllı sözleşme güvenlik açığı uyarı sinyali" geliştirdiğinde, bu sinyali API hizmeti olarak paketleyip çağrı başına ücretlendirebilir; sıradan kullanıcılar da kendi anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verilerini paylaşmak için yetki verebilir ve veri token ödülleri kazanabilir. Bu ekosistemde, verinin değeri piyasa arz ve talebine göre belirlenir - yüksek doğruluk oranına sahip ticaret sinyalleri daha yüksek fiyatlandırılabilirken, temel kullanıcı davranış verileri ise işlem başına ücretlendirilebilir.
Sonuç: Veri Devrimi, AI'nın Sonraki On Yılı
AI'nin geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zekâ seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak zekânın temelini oluşturan "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Hyperdata Network, bir ana gerçeği ortaya koyuyor: AI'nin evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanlar tarafından üretilen verinin "sınırlılığı"ndan, zincir üzerindeki verinin "değer keşfine", parçalı sinyallerin "düzensizliği"nden, yapılandırılmış verinin "düzenine", verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nın "sermaye varlığı" olmasına kadar, bu ağ AI endüstrisinin alt yapısını yeniden şekillendiriyor.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek - işlem aracıları, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygusunu algılarken, bağımsız dApp'ler kullanıcı davranış verileriyle hizmetlerini optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğururken, hesaplama ağı internet devrimini doğurdu, Hyperdata Ağı AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.
Bir sonraki nesil AI-native uygulamalar yalnızca modele veya cüzdana değil, aynı zamanda güvene dayanmayan, programlanabilir ve yüksek kaliteli verilere de ihtiyaç duyar. Veriler nihayetinde hak ettikleri değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DataFi Çağı: AI Gelişiminin Yeni Motoru ve on-chain Veri Devrimi
AI Gelişiminin Sonraki On Yılı: Veri Altyapısında Devrim
Yapay zeka ( AI ) sektörü uzun bir süredir model boyutu ve hesaplama gücünün artırılmasına odaklanmışken, model parametrelerinin trilyon seviyesini aşması ve hesaplama gücünün saniyede yüz milyar milyar seviyelerine ulaşmasıyla, göz ardı edilen bir temel darboğaz yavaş yavaş ortaya çıkıyor - veri. Mevcut yapay zeka gelişiminin karşılaştığı yapısal çelişki, tamamen yeni bir "DataFi çağı" manzarasını ortaya koyuyor - bu çağda, veri artık teknolojinin yan ürünü değil, ölçülebilir, ticareti yapılabilir ve değerlenebilir bir temel üretim faktörü haline geliyor, tıpkı elektrik ve hesaplama gücü gibi.
AI Sanayisinin Yapısal Çelişkileri: Hesaplama Gücü Yarışmasından Veri Kıtlığına
Yapay zeka gelişimi uzun süre "model-güç" çift çekirdeği tarafından yönlendirildi. Derin öğrenme devriminden bu yana, model parametreleri milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçradı ve hesaplama gücü talebi üstel bir artış gösterdi. İstatistiklere göre, gelişmiş bir büyük dil modelini eğitmenin maliyeti 100 milyon doları aşmış durumda ve bunun %90'ı GPU küme kiralamalarına harcanıyor. Ancak, sektör "daha büyük modeller" ve "daha hızlı çipler" üzerine yoğunlaşırken, veri arz tarafında bir kriz sessizce yaklaşmaktadır.
İnsanlar tarafından üretilen "organik veriler" büyüme tavanına ulaşmıştır. Metin verilerini örnek alırsak, internet üzerinde erişilebilir yüksek kaliteli metinlerin toplam miktarı yaklaşık 10^12 kelimedir ve 100 milyar parametreli bir modelin eğitimi için yaklaşık 10^13 kelime seviyesinde veriye ihtiyaç vardır. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca 10 eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına gelir. Daha da ciddi bir durum ise, tekrarlayan verilerin ve düşük kaliteli içeriklerin oranının %60'tan fazla olmasıdır, bu da etkili veri arzını daha da azaltmaktadır. Modeller kendi ürettiği verileri "yutmaya" başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansında yaşanan düşüş sektörde bir endişe haline gelmiştir.
Bu çelişkinin kökeni, AI endüstrisinin uzun süre veriyi "ücretsiz kaynak" olarak görmesinde, dikkatle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlık" olarak değil. Model ve hesaplama gücü olgun bir piyasa sistemi haline gelmişken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hâlâ "vahşi çağda". AI'nin bir sonraki on yılı, "veri altyapısının" on yılı olacak ve kripto ağların zincir üzerindeki verileri, bu çıkmazı çözmek için anahtar rolünü oynayacak.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nın En Çok İhtiyaç Duyduğu "İnsan Davranış Veritabanı"
Veri kıtlığı bağlamında, kripto ağının zincir üstü verileri, benzersiz bir değer sergilemektedir. Geleneksel internet verilerine kıyasla, zincir üstü 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. Zincir üstü veriler, "internet üzerindeki en yoğun insan teşvik hizalaması davranış verisi" olarak tanımlanabilir ve bu, üç boyutta somutlaşmaktadır:
Gerçek dünyanın "niyet sinyalleri"
Zincir üzerindeki veriler, gerçek parayla yapılan oylama kararlarını kaydeder. Örneğin, bir cüzdanın bir DEX'te varlık değiştirmesi, bir borç verme platformunda teminatla borç alması veya bir alan adı kaydetmesi, kullanıcının proje değerine dair yargısını, risk tercihlerini ve fon dağıtım stratejisini doğrudan yansıtır. Bu tür "sermayeyle desteklenen" veriler, AI'nın karar verme yeteneğini, ( finansal tahminler, piyasa analizleri ) gibi konularda eğitmek için son derece değerlidir. Buna karşılık, geleneksel internet verileri "gürültü" ile doludur; bu veriler yalnızca güvenilir AI modellerinin eğitilmesini sağlamaz, aynı zamanda modellerin yargılarını yanıltabilir.
izlenebilir "davranış zinciri"
Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının eksiksiz bir şekilde izlenebilmesini sağlar. Bir cüzdan adresinin geçmişteki işlemleri, etkileşimde bulunduğu protokoller ve sahip olduğu varlıkların değişimi, tutarlı bir "davranış zinciri" oluşturur. Örneğin, belirli bir adresin 2020'den günümüze kadar DeFi protokollerindeki işlemlerini analiz ederek, AI bunun "uzun vadeli yatırımcı", "arbitraj trader'ı" veya "likidite sağlayıcısı" olduğunu kesin bir şekilde belirleyebilir ve buna göre kullanıcı profili oluşturabilir. Bu yapılandırılmış davranış verileri, mevcut AI modellerinin en az bulunan "insan akıl yürütme örnekleri"dir.
Açık ekosistemin "izin gerektirmeyen erişimi"
Geleneksel işletme verilerinin kapalı yapısının aksine, zincir üstü veriler açıktır ve izin gerektirmez. Herhangi bir geliştirici, blok zinciri tarayıcısı veya veri API'si aracılığıyla ham verilere erişebilir, bu da AI model eğitimine "engelsiz" bir veri kaynağı sağlar. Ancak, bu açıklığın da zorlukları vardır: zincir üstü veriler "olay günlüğü" biçiminde mevcuttur, yapısal olmayan "ham sinyaller"dir ve AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için temizlenmesi, standartlaştırılması ve ilişkilendirilmesi gerekir. Şu anda zincir üstü verilerin "yapısal dönüşüm oranı" %5'in altında, çok sayıda yüksek değerli sinyal, milyarlarca parçalanmış olayın içinde kaybolmuştur.
Hyperdata Network: Zincir Üzerindeki Verilerin "İşletim Sistemi"
Zincir üzerindeki veri parçalanması sorununu çözmek için yeni bir "zincir üzeri akıllı işletim sistemi" önerilmiştir - bu, AI için özel olarak tasarlanmış bir veri ağdır. Temel hedefi, dağınık zincir üzeri sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir.
El Yazması: Açık Veri Standartları, AI'nın "blok zinciri dünyasını anlamasını" sağlıyor
Blockchain verilerinin en büyük acılarından biri "format karmaşası"dır - farklı blockchain'lerin olay günlükleri formatları farklıdır, aynı protokolün farklı sürümlerinin veri yapıları da değişebilir. Manuscript, açık bir veri şeması standardı olarak, blockchain verilerinin tanımını ve açıklama biçimini birleştirir. Örneğin, "kullanıcı stake davranışı"nı staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token gibi alanları içeren yapılandırılmış bir veri olarak standartlaştırarak, AI modelinin farklı zincirlerin veya protokollerin veri formatlarına uyum sağlamadan, doğrudan verinin arkasındaki iş mantığını "anlamasını" sağlar.
Bu standartlaşmış değer, AI geliştirme sürtünme maliyetlerini düşürme amacını taşır. Diyelim ki bir ekip "DeFi kullanıcı davranış tahmin modeli" eğitmek istiyor, geleneksel yöntemle birçok zincirin API'sine ayrı ayrı bağlanmak ve farklı ayrıştırma betikleri yazmak gerekiyor; ancak Manuscript tabanlı olarak, tüm zincir üzerindeki veriler tek bir standartta ön işlenmiş olduğundan, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları", "likidite sağlama kayıtları" gibi yapılandırılmış verilere doğrudan erişebilirler, bu da model eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır.
AI modelinin veri üzerindeki temel gereksinimi "güvenilirlik"tir - eğer eğitim verileri değiştirildi veya kirletildi ise, modelin çıktısı hiçbir değer taşımaz. Hyperdata Network, Ethereum'un AVS( Aktif Doğrulayıcı Seti) mekanizması ile verilerin gerçekliğini sağlamaktadır. AVS, Ethereum'un konsensüs katmanının genişletme bileşeni olup, büyük miktarda ETH teminatı olan doğrulayıcı düğümlerinden oluşmaktadır. Bu düğümler, zincir üzerindeki verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu doğrulamaktan sorumludur. Hyperdata Network, zincir üzerindeki bir olayı işlediğinde, AVS düğümleri verilerin hash değerlerini, imza bilgilerini ve zincir üzerindeki durumu çapraz doğrular, böylece çıktısı olan yapılandırılmış verilerin orijinal zincir üzerindeki verilerle tamamen tutarlı olmasını sağlar.
Bu "kripto ekonomi garantisi" doğrulama mekanizması, geleneksel veri merkezi doğrulama güven sorununu çözüyor. Örneğin, bir AI şirketi merkezi bir kuruluşun sağladığı zincir üzerindeki verileri kullanıyorsa, bu kuruluşun verileri değiştirmediğine güvenmek zorundadır; oysa Hyperdata Network'ü kullandığında, verilerin doğruluğu merkeziyetsiz doğrulayıcı ağı tarafından onaylanır ve herhangi bir değişiklik girişimi akıllı sözleşmenin ceza mekanizmasını tetikler.
Chainbase DA:Yüksek verimlilikte veri kullanılabilirlik katmanı
AI modelleri, özellikle de gerçek zamanlı etkileşimli AI uygulamaları ( gibi ticaret robotları, akıllı müşteri hizmetleri ), düşük gecikme süresi ve yüksek veri akışı gerektiren bir veri beslemesine ihtiyaç duyar. Chainbase DA ( Veri Erişilebilirliği ) katmanı, bu ihtiyaca yönelik olarak tasarlanmıştır; veri sıkıştırma algoritmalarını ve iletim protokollerini optimize ederek, saniyede yüz binlerce zincir üstü olayın gerçek zamanlı işlenmesini sağlamakta. Örneğin, bir DEX'te büyük bir işlem gerçekleştiğinde, Chainbase DA 1 saniye içinde veri çıkarımı, standartlaştırma ve doğrulama işlemlerini tamamlayarak yapılandırılmış "büyük işlem sinyali"ni abone olan AI modellerine iletmektedir, bu da onların ticaret stratejilerini zamanında ayarlamalarını sağlamaktadır.
Yüksek throughput'un arkasında modüler mimari var - Chainbase DA, veri depolama ile hesaplamayı ayırır, veri depolama dağıtık düğüm ağı tarafından üstlenilir, hesaplama ise zincir dışı Rollup ile gerçekleştirilir, böylece blok zincirinin performans darboğazlarından kaçınılır. Bu tasarım, Hyperdata Network'ün büyük ölçekli AI uygulamalarının gerçek zamanlı veri taleplerini desteklemesine olanak tanır, örneğin çok sayıda işlem aracısına aynı anda çevrimiçi zincir üzeri veri hizmeti sunmak için.
DataFi Çağı: Veriler "sermaye" olarak ticareti yapılabilir hale geldi
Hyperdata Network'ün nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağına taşımaktır - veri artık pasif bir "eğitim materyali" değil, aktif bir "sermaye" olarak fiyatlandırılabilir, ticaretine konu olabilir ve değer kazanabilir. Elektrik kilowatt başına fiyatlandırıldığı gibi, hesaplama gücü de FLOPS cinsinden fiyatlandırılmalıdır; veriler de puanlanmalı, sıralanmalı ve değerlenmelidir. Bu vizyonun gerçekleştirilmesi, Hyperdata Network'un veriyi dört temel niteliğe dönüştürmesine bağlıdır:
Yapılandırılmış: "Ham Sinyal"den "Kullanılabilir Varlık"a
İşlenmemiş zincir üstü veriler, "ham petrol" gibi olup, "benzin" haline gelmesi için rafine edilmelidir. Hyperdata Network, Manuscript standartı aracılığıyla bunları yapılandırılmış verilere dönüştürür; örneğin, "cüzdan adresi A'nın zaman T'de protokol B'ye X adet token yatırması" ifadesini, kullanıcı profili, protokol özellikleri, varlık türü ve zaman damgası içeren çok boyutlu verilere ayrıştırır. Bu yapılandırılmış veri, AI modellerinin doğrudan çağrılabilmesini sağlar, tıpkı API arayüzü çağrısı yapmak kadar basit.
Kombinasyon: Verilerin "Lego tuğlaları"
Web3'te, "birleşebilirlik" DeFi'nin patlamasını tetikledi. Hyperdata Ağı bu kavramı veri alanına getiriyor: yapılandırılmış veriler, Lego blokları gibi serbestçe bir araya getirilebilir. Örneğin, geliştiriciler "kullanıcı stake kayıtları" ile "fiyat dalgalanma verileri", "sosyal bahsedilme miktarı"nı birleştirerek "DeFi piyasa duygu tahmin modeli" geliştirebilirler. Bu birleşebilirlik, verilerin uygulama sınırlarını büyük ölçüde genişletiyor ve AI yeniliklerinin artık tek bir veri kaynağıyla sınırlı kalmamasını sağlıyor.
doğrulanabilir: Verinin "kredi onayı"
AVS ile doğrulanan yapılandırılmış veriler, benzersiz bir "veri parmak izi" ( hash değeri ) oluşturur ve bu değer blok zincirinde saklanır. Bu verileri kullanan herhangi bir AI uygulaması veya geliştirici, hash değerini doğrulayarak verinin gerçekliğini onaylayabilir. Bu tür bir "doğrulanabilirlik", verilerin güvenilirlik niteliğine sahip olmasını sağlar - örneğin, "yüksek kaliteli işlem sinyali" olarak etiketlenmiş bir veri kümesinin tarihsel doğruluğu, blok zincirindeki hash kayıtları aracılığıyla izlenebilir; kullanıcılar veri kümesi sağlayıcısına güvenmek zorunda kalmadan, yalnızca veri parmak izini doğrulayarak veri kalitesini değerlendirebilir.
nakde çevrilebilir: Verinin "değerin nakde çevrilmesi"
DataFi döneminde, veri sağlayıcıları yapılandırılmış verileri Hyperdata Ağı aracılığıyla doğrudan paraya dönüştürebilir. Örneğin, bir ekip zincir üzerindeki verileri analiz ederek "akıllı sözleşme güvenlik açığı uyarı sinyali" geliştirdiğinde, bu sinyali API hizmeti olarak paketleyip çağrı başına ücretlendirebilir; sıradan kullanıcılar da kendi anonimleştirilmiş zincir üzerindeki verilerini paylaşmak için yetki verebilir ve veri token ödülleri kazanabilir. Bu ekosistemde, verinin değeri piyasa arz ve talebine göre belirlenir - yüksek doğruluk oranına sahip ticaret sinyalleri daha yüksek fiyatlandırılabilirken, temel kullanıcı davranış verileri ise işlem başına ücretlendirilebilir.
Sonuç: Veri Devrimi, AI'nın Sonraki On Yılı
AI'nin geleceğinden bahsederken, genellikle modelin "zekâ seviyesi" üzerine odaklanıyoruz, ancak zekânın temelini oluşturan "veri toprağı"nı göz ardı ediyoruz. Hyperdata Network, bir ana gerçeği ortaya koyuyor: AI'nin evrimi, esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanlar tarafından üretilen verinin "sınırlılığı"ndan, zincir üzerindeki verinin "değer keşfine", parçalı sinyallerin "düzensizliği"nden, yapılandırılmış verinin "düzenine", verinin "ücretsiz kaynak" olmasından DataFi'nın "sermaye varlığı" olmasına kadar, bu ağ AI endüstrisinin alt yapısını yeniden şekillendiriyor.
Bu DataFi çağında, veriler AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek - işlem aracıları, zincir üzerindeki verilerle piyasa duygusunu algılarken, bağımsız dApp'ler kullanıcı davranış verileriyle hizmetlerini optimize ediyor, sıradan kullanıcılar ise paylaşılan verilerle sürekli gelir elde ediyor. Elektrik ağı sanayi devrimini doğururken, hesaplama ağı internet devrimini doğurdu, Hyperdata Ağı AI'nın "veri devrimini" doğuruyor.
Bir sonraki nesil AI-native uygulamalar yalnızca modele veya cüzdana değil, aynı zamanda güvene dayanmayan, programlanabilir ve yüksek kaliteli verilere de ihtiyaç duyar. Veriler nihayetinde hak ettikleri değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir.