Yapay Zeka Merkezileştirme ve Merkeziyetsizleştirme: Oynamaya Değer Ne Var? İki arena hayal edin: Biri devasa veri merkezleri işleten, sınır modellerini eğiten ve kuralları belirleyen teknoloji devlerinin hakimiyetinde. Diğeri ise bilgi işlem, veri ve karar verme süreçlerini milyonlarca madenciye, uç cihaza ve açık topluluğa dağıtır. Nerede inşa etmeyi veya yatırım yapmayı seçeceğiniz, hangi arenanın bir sonraki değer dalgasını yakalayacağına inandığınıza veya gerçek fırsatın her ikisi arasında köprü kurmakta olup olmadığına bağlıdır. --- Yapay Zekada Merkezileşme ve Merkeziyetsizlik Ne Anlama Geliyor? Merkezi yapay zeka, öncelikle GPU kümelerinin çoğunu kontrol eden ve küresel bulut pazarının %68'ini elinde bulunduran AWS, Azure ve Google Cloud gibi hiper ölçekli bulut platformlarında bulunur. Bu sağlayıcılar büyük modelleri eğitir, ağırlıkları kapalı veya kısıtlayıcı lisanslar altında tutar (OpenAI ve Anthropic'te görüldüğü gibi) ve tescilli veri kümeleri ve özel veri ortaklıkları kullanır. Yönetişim genellikle kurumsaldır ve yönetim kurulları, hissedarlar ve ulusal düzenleyiciler tarafından yönetilir. Öte yandan, Merkezi Olmayan Yapay Zeka, hesaplamayı @akashnet_ ve @rendernetwork gibi eşler arası GPU pazarlarının yanı sıra @bittensor_ gibi zincir üstü çıkarım ağları aracılığıyla dağıtır. Bu ağlar hem eğitimi hem de çıkarımı merkezden uzaklaştırmayı amaçlar. --- Merkezileşme Neden Hala Baskın Durumda? Merkezi yapay zekanın liderlik etmeye devam etmesinin yapısal nedenleri var. Bir sınır modelini, örneğin 2 trilyon parametreli çok dilli bir modeli eğitmek, donanım, elektrik ve insan sermayesi için 500 milyon doların üzerinde bir miktar gerektirir. Çok az sayıda kuruluş bu tür taahhütleri finanse edebilir ve yürütebilir. Ek olarak, ABD Yapay Zeka Yürütme Emri ve AB Yapay Zeka Yasası gibi düzenleyici yükümlülükler, kırmızı takımlama, güvenlik raporları ve şeffaflık konusunda katı gereksinimler getirir. Bu taleplerin karşılanması, iyi kaynaklara sahip görevlilerin lehine bir uyum hendeği oluşturur. Merkezileştirme ayrıca eğitim ve dağıtım aşamalarında daha sıkı güvenlik izlemesi ve yaşam döngüsü yönetimine olanak tanır. --- Merkezi Model Çatlakları Yine de bu hakimiyetin zayıf yönleri var. Konsantrasyon riski konusunda artan bir endişe var. Avrupa'da, 44 büyük şirketin yöneticileri, düzenleyicileri AB Yapay Zeka Yasası'nın istemeden ABD bulut tekellerini güçlendirebileceği ve bölgesel yapay zeka gelişimini kısıtlayabileceği konusunda uyardı. İhracat kontrolleri, özellikle ABD liderliğindeki GPU kısıtlamaları, üst düzey bilgi işleme kimlerin erişebileceğini sınırlayarak ülkeleri ve geliştiricileri merkezi olmayan veya açık alternatiflere bakmaya teşvik ediyor. Ek olarak, tescilli modeller için API fiyatlandırması 2024'ten bu yana birden fazla artış gördü. Bu tekel kiraları, geliştiricileri daha düşük maliyetli, açık ağırlıklı veya merkezi olmayan çözümleri düşünmeye motive ediyor. --- Merkezi olmayan yapay zeka GPU sahiplerinin kullanılmayan kapasiteyi yapay zeka iş yüklerine kiralamasına olanak tanıyan Akash, Render ve @ionet gibi zincir üstü bilgi işlem pazarlarımız var. Bu platformlar artık AMD GPU'ları destekleyecek şekilde genişliyor ve performansı garanti etmek için iş yükü düzeyinde provalar üzerinde çalışıyor. Bittensor, $TAO token aracılığıyla doğrulayıcıları ve model koşucularını teşvik eder. Birleşik öğrenme, hassas ham verileri taşımadan işbirliğine dayalı eğitime olanak tanıyarak çoğunlukla sağlık ve finans alanlarında benimseniyor. Çıkarım kanıtı ve sıfır bilgi makine öğrenimi, güvenilmeyen donanımlarda çalışırken bile doğrulanabilir model çıktıları sağlar. Bunlar, merkezi olmayan, güvenilmez AI API'leri için temel adımlardır. --- Ekonomik Fırsatın Yattığı Yer Kısa vadede (bugünden 18 aya kadar), odak noktası uygulama katmanı altyapısıdır. İşletmelerin OpenAI, Anthropic, Mistral veya yerel açık ağırlıklı modeller arasında kolayca geçiş yapmasına olanak tanıyan araçlar değerli olacaktır. Benzer şekilde, kurumsal SLA'lar kapsamında açık modellerin mevzuata uygun sürümlerini sunan ince ayarlı stüdyolar ilgi görüyor. Orta vadede (18 aydan 5 yıla kadar), merkezi olmayan GPU ağları, token fiyatları gerçek kullanımı yansıttığı için sarmal hale gelecektir. Bu arada, risk puanlama veya protein katlama gibi özel görevlere odaklanan Bittensor tarzı alt ağlar, ağ etkileri aracılığıyla verimli bir şekilde ölçeklenecektir. Uzun vadede (5+ yıl), uç yapay zekanın hakim olması muhtemeldir. Telefonlar, arabalar ve IoT cihazları, birleşik öğrenme yoluyla eğitilen yerel LLM'leri çalıştırarak gecikmeyi ve bulut bağımlılığını azaltacaktır. Veri sahipliği protokolleri de ortaya çıkacak ve kullanıcıların cihazları küresel model güncellemelerine gradyanlara katkıda bulundukça mikro telif hakları kazanmalarına olanak tanıyacak. --- Kazananlar Nasıl Belirlenir? Başarılı olması muhtemel projeler, bant genişliği, doğrulama veya gizlilikle ilgili sorunları büyük iyileştirmeler sağlayacak şekilde çözen güçlü bir teknik hendeğe sahip olacaktır. Ekonomik volanlar iyi tasarlanmış olmalıdır. Daha yüksek kullanım, yalnızca ücretsiz binicileri sübvanse etmekle kalmamalı, daha iyi altyapıyı ve katkıda bulunanları finanse etmelidir. Yönetişim esastır. Token oylaması tek başına kırılgandır, bunun yerine çok paydaşlı konseyler, ilerici ademi merkeziyetçilik yolları veya çift sınıflı token modelleri arayın. Son olarak, ekosistemin çekilmesi önemlidir. Geliştirici araç zincirleriyle erken entegre olan protokoller, benimsemeyi daha hızlı bir şekilde birleştirecektir. --- Stratejik Oyunlar Yatırımcılar için, hem merkezi API'lere (istikrarlı getiriler için) hem de merkezi olmayan tokenlere (asimetrik yükseliş için) maruz kalarak riskten korunmak akıllıca olabilir. Oluşturucular için gecikme, maliyet veya uyumluluğa dayalı olarak merkezi ve merkezi olmayan uç noktalar arasında gerçek zamanlı geçişe izin veren soyutlama katmanları, yüksek kaldıraçlı bir fırsattır. En değerli fırsatlar kutuplarda değil, bağ dokusunda yatıyor olabilir: protokoller, orkestrasyon katmanları ve iş yüklerinin hem merkezi hem de merkezi olmayan sistemler içinde serbestçe yönlendirilmesine izin veren kriptografik kanıtlar. Okuduğunuz için teşekkürler!