Web3 AI Gelişimi Mevcut Durumu ve Gelecek Yönleri

NVIDIA hisseleri yeniden zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modalitelerin ifade biçimlerini daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde entegre ediyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da fiili eylemleriyle oy kullanıyor, ister kripto para ile ilgili hisseler olsun ister AI hisseleri, hepsi küçük bir boğa piyasası çıkışı yapıyor. Ancak bu dalga, kripto para alanıyla neredeyse hiçbir ilişkiye sahip değil.

Son dönemlerde Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki keşifler, biraz yön değiştirmiş gibi görünüyor: merkeziyetsiz yapılarla Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluğa yol açıyor. Modüllerin güçlü bir şekilde bağlı olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek daha merkezi hale geldiği günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3 ekosisteminde ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmada yatıyor. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazlarına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar her şey yeniden düşünülmelidir. Web3 AI, "kırsalı şehri kuşatma" taktik stratejisini benimsemelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır, anlamın hizalanmasındaki zorluklar düşük performansa neden olmaktadır.

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana eşlemeyi ifade eder; böylece model, bu farklı biçimlerdeki sinyallerin arkasındaki anlamı anlayabilir ve karşılaştırabilir. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanının gerçekleştirilmesi koşuluyla, iş akışını farklı modüllere ayırmak maliyetleri azaltma ve verimliliği artırma açısından anlam kazanır. Ancak, Web3 Agent protokolünde, modülerlik Web3 AI'nın bir yanılsaması olabileceğinden yüksek boyutlu gömme sağlamak zordur.

Web3 AI'nin yüksek boyutlu bir alanı gerçekleştirmesi, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendiliğinden geliştirmesini talep etmekle eşdeğerdir ve bu, modüler yapıdaki asıl amacına ters düşmektedir. Web3 AI'deki KOBİ'lerin tasvir ettiği modüler çok modlu sistem incelendiğinde geçerliliği sorgulanabilir. Yüksek boyutlu mimari, uçtan uca bir birleşik eğitim veya iş birliği optimizasyonu gerektirir: sinyal yakalamadan strateji hesaplamasına, ardından icra ve risk kontrolüne kadar tüm aşamalar aynı temsil ve kayıp fonksiyonunu paylaşmalıdır.

Sektör bariyerlerine sahip bir tam zincir akıllı varlık oluşturmak için uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ile dağıtımın sistematik mühendisliğinden geçmek gerekir, ancak mevcut pazarda böyle bir acı nokta yoktur, dolayısıyla buna karşılık gelen bir pazar talebi de eksiktir.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizmasının hassas bir şekilde tasarlanması zordur

Yüksek seviyeli çok modlu modeller, hassas bir dikkat mekanizması tasarımı gerektirir. Dikkat mekanizması temelde, modelin belirli bir mod girişi üzerinde işlem yaparken, en alakalı kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı dağıtım yöntemidir.

Modüler Web3 AI'nin neden birleşik bir dikkat programlamasını gerçekleştirmekte zorlandığına dair birkaç neden var. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Query-Key-Value alanına dayanır, tüm giriş özelliklerinin aynı yüksek boyutlu vektör alanına haritalanması gerekir ki dinamik ağırlıkları noktasal çarpım hesaplamasıyla elde edebilelim. Ancak bağımsız API'ler, farklı formatlarda ve dağılımlarda veri döndürdükleri için, birleşik bir gömme katmanı olmadan etkileşimli bir Q/K/V kümesi oluşturmak zordur.

İkincisi, alım yönlü dikkat, aynı katmanda farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel olarak odaklanmaya ve ardından sonuçları birleştirmeye olanak tanır; oysa bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılardır, her adımın çıktısı yalnızca bir sonraki modülün girdisidir ve paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur.

Son olarak, gerçek dikkat mekanizması her bir öğeye dinamik olarak ağırlık atamak için tüm bağlama dayanmaktadır; API modunda, modül yalnızca çağrıldığında "bağımsız" bağlamı görebilir, birbirleri arasında gerçek zamanlı olarak paylaşılan merkezî bir bağlam yoktur, bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odaklanma sağlanamaz.

Dağıtık modüler birleşim, özellik birleşiminin yüzeysel statik birleştirmede kalmasına neden oluyor.

"Özellik birleştirme", farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin hizalama ve dikkat mekanizması temelinde daha fazla birleştirilmesi anlamına gelir; bu, alt görevler için doğrudan kullanılmak üzere hazırlanır. Web3 AI elbette en basit birleştirme aşamasında kalır, çünkü dinamik özellik birleştirme yüksek boyutlu bir alan ve hassas bir dikkat mekanizması gerektirir; bu ön koşullar sağlanmadığında, son aşamadaki özellik birleştirme de doğal olarak yüksek performans gösteremez.

Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir: çeşitli modalitelerin özelliklerini aynı yüksek boyutlu alanda aynı anda işleyerek, dikkat katmanları ve birleşim katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanlarını eşgüdümlü bir şekilde optimize eder. Web3 AI ise daha çok ayrı modüllerin bir araya getirilmesini benimsemektedir; çeşitli API'leri bağımsız Ajanlar olarak paketler ve ardından her birinin çıkış etiketlerini, değerlerini veya eşik alarmını basitçe birleştirerek, ana mantık veya insan tarafından birleştirilmiş kararlar alır. Bu yöntem hem birleştirilmiş bir eğitim hedefinden yoksundur hem de modüller arası gradyan akışına sahip değildir.

Yapay Zeka sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı

Web2 AI'nin çok modlu sistemi son derece büyük bir mühendislik projesidir. Bu sadece devasa, çeşitli ve iyi etiketlenmiş çok modlu veri setleri gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda büyük miktarda GPU ve eğitim süresi yatırımı da gerektirir; model mimarisi açısından, en son ağ tasarım kavramları ve optimizasyon tekniklerini birleştirir; mühendislik uygulaması açısından, ölçeklenebilir bir dağıtık eğitim platformu, izleme sistemi, model sürüm yönetimi ve dağıtım hattı kurulması gereklidir. Bu kadar kapsamlı ve tam yığınlı sistematik çalışma, finansal kaynaklar, veri, hesaplama gücü, yetenek ve hatta organizasyonel işbirliği açısından son derece yüksek gereksinimler ortaya koyar, bu nedenle güçlü bir endüstri engeli oluşturur.

Web3 AI veya herhangi bir ürün-pazar uyumu iddiasındaki kripto para ürünü, "kırsalı şehri kuşatmak" stratejisiyle gelişmelidir. Kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalı, temeli sağlamlaştırdıktan sonra ana senaryonun ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nin özü merkeziyetsizliktir; evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu ile kendini gösterir. Bu, Web3 AI'nın kenar hesaplama gibi senaryolarında daha avantajlı hale gelmesini sağlar ve hafif yapı, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.

Ancak, şu anda Web2 AI'nın engelleri yeni oluşmaya başlıyor ve bu, önde gelen şirketler arasındaki rekabetin erken aşamasıdır. Web2 AI'nın avantajları tamamen kaybolduğunda, geride bıraktığı sorunlar Web3 AI'nın devreye girmesi için bir fırsat olacaktır. Buna kadar, Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması" potansiyeline sahip protokolleri dikkatlice ayırt etmeli, bunların küçük senaryolar içinde sürekli olarak iterasyon yapıp yapamayacağına, dinamik değişen piyasa ortamına yanıt vermek için yeterli esnekliğe sahip olup olmadığına odaklanmalıdır.