AI ve Web3'ün Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim noktasına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları, hesap gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri ve algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayalı olarak, hesap gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları ve gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3 ekosistemine akıllı sözleşmeleri optimize etme ve dolandırıcılıkla mücadele mekanizmalarını geliştirme gibi birçok fayda sağlayabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın işbirlikçi gelişimini keşfetmek, geleceğin internet altyapısını oluşturmak ve veri ile hesap gücünün değerini tam olarak ortaya çıkarmak açısından büyük önem taşımaktadır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI'nin ilerlemesini sağlayan anahtardır, motor için yakıt gibi. AI modellerinin derin içgörüler ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerinin eğitim temeli olmanın yanı sıra, modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanım modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Veri elde etme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, bu acı noktaları çözme umuduyla yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunuyor:
Kullanıcılar, merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmek için AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir.
"Etiketle ve Kazan" modeli benimsenerek, tokenlerle küresel çalışanları veri etiketleme sürecine katılmaları için teşvik etmek.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar.
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde hâlâ bazı sorunlar vardır; verilerin kalitesi değişkenlik gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentezlenmiş veriler, gelecekte Web3 veri alanında önemli bir yön olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentezlenmiş veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği belirginleşmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmiştir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır; şifre çözmeye gerek kalmadan, hesaplama sonuçları açık metin verilerinin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir güvence sağlar; GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir; ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini artırır ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde uygulanmasını kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanır.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'tan az ve mikroişlemcilerin performans artışının yavaşlaması ile birlikte tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri iki seçenekle karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan düğümlere dağıtır, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül kazanır. Bu yaklaşım, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitim ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağları, tekelleri kırarak, uygulama engellerini azaltarak ve hesaplama verimliliğini artırarak adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunar. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik etmede anahtar bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme
Kenar AI, hesaplamanın veri üretiminin kaynağında gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem yapma imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz isim DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular; DePIN, yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturur.
Şu anda DePIN, bazı halka açık blockchain ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için popüler bir seçenek haline geliyor. Bu halka açık blockchain'lerin yüksek performansı, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Bazı halka açık blockchain'lerdeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez ortaya atıldı ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağladı.
Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor, özellikle model diğer ürünler ve hizmetler içine entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle sınırlıdır, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, modelin sonraki gelirlerini paylaşmak için IMO token'larını satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini ve token sahiplerinin gelir paylaşımını sağlamak için zincir üzerindeki AI oracle'ları ve OPML teknolojisini bir araya getiren belirli teknik standartlar kullanmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasında olmasına rağmen, pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanları, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için uygun eylemlerde bulunabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihler öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajanları kendi başlarına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmasına ve dış bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir içerik oluşturma aracı seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireylerin süper yaratıcılar olmalarını sağlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli üzerine eğitim almıştır; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmektedir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika sürmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent ile şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu açısından, şu anda daha çok altyapı katmanlarının keşfine odaklanılmakta, yüksek kaliteli veri elde etme, veri gizliliği koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün kullanım verimliliğini artırma, büyük dil modellerini doğrulama gibi kritik sorunlar ele alınmaktadır. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ile AI'nin entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına olanak tanıyacaktır.
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.
AI ve Web3 entegrasyonu: Merkeziyetsizlik temelli yeni bir akıllı internet paradigması inşa etmek
AI ve Web3'ün Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim noktasına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları, hesap gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri ve algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayalı olarak, hesap gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları ve gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3 ekosistemine akıllı sözleşmeleri optimize etme ve dolandırıcılıkla mücadele mekanizmalarını geliştirme gibi birçok fayda sağlayabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın işbirlikçi gelişimini keşfetmek, geleceğin internet altyapısını oluşturmak ve veri ile hesap gücünün değerini tam olarak ortaya çıkarmak açısından büyük önem taşımaktadır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI'nin ilerlemesini sağlayan anahtardır, motor için yakıt gibi. AI modellerinin derin içgörüler ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerinin eğitim temeli olmanın yanı sıra, modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanım modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Web3, bu acı noktaları çözme umuduyla yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunuyor:
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde hâlâ bazı sorunlar vardır; verilerin kalitesi değişkenlik gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentezlenmiş veriler, gelecekte Web3 veri alanında önemli bir yön olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentezlenmiş veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği belirginleşmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmiştir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır; şifre çözmeye gerek kalmadan, hesaplama sonuçları açık metin verilerinin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir güvence sağlar; GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir; ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini artırır ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde uygulanmasını kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanır.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'tan az ve mikroişlemcilerin performans artışının yavaşlaması ile birlikte tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri iki seçenekle karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan düğümlere dağıtır, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül kazanır. Bu yaklaşım, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitim ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağları, tekelleri kırarak, uygulama engellerini azaltarak ve hesaplama verimliliğini artırarak adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunar. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik etmede anahtar bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme
Kenar AI, hesaplamanın veri üretiminin kaynağında gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem yapma imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz isim DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular; DePIN, yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturur.
Şu anda DePIN, bazı halka açık blockchain ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için popüler bir seçenek haline geliyor. Bu halka açık blockchain'lerin yüksek performansı, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Bazı halka açık blockchain'lerdeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez ortaya atıldı ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağladı.
Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor, özellikle model diğer ürünler ve hizmetler içine entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle sınırlıdır, bu da piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, modelin sonraki gelirlerini paylaşmak için IMO token'larını satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini ve token sahiplerinin gelir paylaşımını sağlamak için zincir üzerindeki AI oracle'ları ve OPML teknolojisini bir araya getiren belirli teknik standartlar kullanmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasında olmasına rağmen, pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanları, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için uygun eylemlerde bulunabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihler öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajanları kendi başlarına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmasına ve dış bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir içerik oluşturma aracı seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireylerin süper yaratıcılar olmalarını sağlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli üzerine eğitim almıştır; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmektedir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika sürmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent ile şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu açısından, şu anda daha çok altyapı katmanlarının keşfine odaklanılmakta, yüksek kaliteli veri elde etme, veri gizliliği koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama gücünün kullanım verimliliğini artırma, büyük dil modellerini doğrulama gibi kritik sorunlar ele alınmaktadır. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ile AI'nin entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına olanak tanıyacaktır.