We’re witnessing a seismic shift in digital creation. Gone are the days when product design and development relied solely on manual, human-driven processes. Today, AI is not just automating tasks—it’s becoming a creative partner, transforming how we design, code, and personalize products.

But what does this mean for designers, developers, and founders? Is AI a threat or a superpower? And which tools truly deliver? Let’s explore.

The New AI Design Stack: From Concept to Code​

AI is reshaping every stage of product creation. Here’s how:

1. UI/UX Generation: From Blank Canvas to Prompt-Driven Design​

Tools like Galileo AI and Uizard turn text prompts into fully-formed UI designs in seconds. For example, a prompt like “Design a modern dating app home screen” can generate a starting point, freeing designers from the blank canvas.

This shifts the designer’s role from pixel-pusher to prompt engineer and curator. Platforms like Figma and Adobe are also integrating AI features (e.g., Smart Selection, Auto Layout) to streamline repetitive tasks, allowing designers to focus on creativity and refinement.

2. Code Generation: AI as Your Coding Partner​

GitHub Copilot, used by over 1.3 million developers, exemplifies AI’s impact on coding. It doesn’t just autocomplete lines—it generates entire functions based on context, boosting productivity by 55%. Developers describe it as a tireless junior programmer who knows every library.

Alternatives like Amazon’s CodeWhisperer (ideal for AWS environments) and Tabnine (privacy-focused) offer tailored solutions. The result? Engineers spend less time on boilerplate and more on solving unique problems.

3. Testing and Research: Predicting User Behavior​

AI tools like Attention Insight and Neurons predict user interactions before testing begins, generating heatmaps and identifying potential issues. For qualitative insights, platforms like MonkeyLearn and Dovetail analyze user feedback at scale, uncovering patterns and sentiments in minutes.

4. Personalization: Tailoring Experiences at Scale​

AI is taking personalization beyond recommendations. Tools like Dynamic Yield and Adobe Target enable interfaces to adapt dynamically based on user behavior—reorganizing navigation, adjusting notifications, and more. This level of customization, once reserved for tech giants, is now accessible to smaller teams.

The Real-World Impact: Speed, Scale, and Creativity​

1. Faster Iteration​

AI compresses timelines dramatically. Founders report going from concept to prototype in days, not weeks. This speed encourages experimentation and reduces the cost of failure, fostering bolder innovation.

2. Doing More with Less​

AI acts as a force multiplier, enabling small teams to achieve what once required larger groups. Designers can explore multiple concepts in the time it took to create one, while developers maintain codebases more efficiently.

3. A New Creative Partnership​

AI doesn’t just execute tasks—it offers fresh perspectives. As one designer put it, “The AI suggests approaches I’d never consider, breaking me out of my patterns.” This partnership amplifies human creativity rather than replacing it.

What AI Can’t Replace: The Human Edge​

Despite its capabilities, AI falls short in key areas:

1. Strategic Thinking: AI can’t define business goals or deeply understand user needs.
2. Empathy: It can’t grasp the emotional impact of a design.
3. Cultural Context: AI-generated designs often feel generic, lacking the cultural nuance human designers bring.
4. Quality Assurance: AI-generated code may contain subtle bugs or vulnerabilities, requiring human oversight.

The most successful teams view AI as augmentation, not automation—handling routine tasks while humans focus on creativity, judgment, and connection.

Practical Steps for Teams​

1. Start Small: Use AI for ideation and low-risk tasks before integrating it into critical workflows.
2. Master Prompt Engineering: Crafting effective prompts is becoming as vital as traditional design or coding skills.
3. Review AI Outputs: Establish protocols to validate AI-generated designs and code, especially for security-critical functions.
4. Measure Impact: Track metrics like iteration speed and innovation output to quantify AI’s benefits.
5. Blend Approaches: Use AI where it excels, but don’t force it into tasks better suited to traditional methods.

What’s Next? The Future of AI in Design​

1. Tighter Design-Development Integration: Tools will bridge the gap between Figma and code, enabling seamless transitions from design to functional components.
2. Context-Aware AI: Future tools will align designs with brand standards, user data, and business goals.
3. Radical Personalization: Interfaces will adapt dynamically to individual users, redefining how we interact with software.

Conclusion: The Augmented Creator​

AI isn’t replacing human creativity—it’s evolving it. By handling routine tasks and expanding possibilities, AI frees designers and developers to focus on what truly matters: creating products that resonate with human needs and emotions.

The future belongs to the augmented creator—those who leverage AI as a partner, combining human ingenuity with machine intelligence to build better, faster, and more meaningful products.

As AI advances, the human element becomes not less important, but more crucial. Technology changes, but the need to connect with users remains constant. That’s a future worth embracing.

Cuckoo Network'ün CEO'su olarak, bu yılki ETHDenver konferansına katıldım. Etkinlik, özellikle kripto piyasasının mevcut durumu ve merkeziyetsiz AI'nın gelişim yönü hakkında bazı içgörüler ve yansımalar sağladı. İşte ekiple paylaşmayı umduğum bazı gözlemlerim ve düşüncelerim.

Piyasa Gözlemi: Anlatı ve Gerçeklik Arasındaki Boşluk​

Bu yılki ETHDenver'a katılanların sayısı, geçen yıla göre belirgin şekilde daha azdı ve bu sayı zaten bir önceki yıla göre daha düşüktü. Bu eğilim, kripto piyasasının çılgınlıktan sakinliğe geçiş yapıyor olabileceğini gösteriyor. İnsanlar para kazanmış olabilir ve artık yeni yatırımcıları çekmeye ihtiyaç duymuyor olabilirler ya da para kazanamamış ve sahneyi terk etmiş olabilirler. Daha da önemlisi, mevcut piyasada yaygın bir fenomen gözlemledim: birçok proje sadece anlatı ve sermaye ile hareket ediyor, mantıksal bir temelden yoksun ve sadece coin fiyatlarını artırmayı hedefliyor. Bu senaryoda, katılımcılar "karşılıklı aldatma ve aldatılmış gibi yapma" konusunda örtük bir anlayış oluşturuyorlar.

Bu beni düşündürüyor: Cuckoo Network olarak böyle bir ortamda nasıl aklımızı başımızda tutabilir ve yolumuzu kaybetmeyiz?

Merkeziyetsiz AI Piyasasının Mevcut Durumu​

Merkeziyetsiz AI üzerinde çalışan diğer kurucularla yaptığım konuşmalarda, onların da talep eksikliğiyle karşı karşıya olduklarını gördüm. Merkeziyetsiz yaklaşımları, tarayıcıların ağa abone olmasını ve ardından yerel Ollama'ya bağlanarak hizmet sağlamasını içeriyor.

Tartışılan ilginç bir nokta, merkeziyetsiz AI'nın gelişim mantığının sonunda Tesla Powerwall'a benzer hale gelebileceğiydi: kullanıcılar bunu normalde kendileri kullanır ve boşta kaldıklarında hesaplama gücünü ağa "satıp" para kazanırlar. Bu, Cuckoo Network'ün vizyonuyla benzerlikler taşıyor ve bu modeli nasıl optimize edebileceğimizi derinlemesine incelemeye değer.

Proje Finansmanı ve İş Modelleri Üzerine Düşünceler​

Konferansta, bir şirketin 5M ARR'ye ulaştıktan sonra gelişim darboğazlarıyla karşılaştığı ve veri altyapısı harcamalarının yarısını kesmek zorunda kaldığı, ardından merkeziyetsiz AI blockchain'e yöneldiği bir vaka öğrendim. Celer bridge gibi projelerin bile sadece 7-8M gelir elde ettiğini ve kârlı olmadığını düşünüyorlar.

Buna karşılık, Avalanche'dan 20M fon aldılar ve ek olarak 35M yatırım topladılar. Geleneksel gelir modellerini tamamen göz ardı ediyorlar, bunun yerine token satıyorlar, başarılı web3 modelini kopyalamaya çalışıyorlar, "daha iyi bir Bittensor" veya "AI Solana" olmayı hedefliyorlar. Onlara göre, 55M fon "tamamen yetersiz" ve ekosistem inşası ve pazarlamaya büyük yatırımlar yapmayı planlıyorlar.

Bu strateji beni düşündürüyor: Mevcut piyasa ortamında ne tür bir iş modeli izlemeliyiz?

Piyasa Beklentileri ve Proje Yönü​

Bazıları, genel piyasanın yavaş bir boğa piyasasından ayı piyasasına kayabileceğine inanıyor. Böyle bir ortamda, bir projenin kendi gelir getirme yeteneğine sahip olması ve piyasa duyarlılığına aşırı derecede bağımlı olmaması önem kazanıyor.

Merkeziyetsiz AI'nın uygulama senaryoları ile ilgili olarak, bazıları bunun "uyumsuz" LLM'ler için daha uygun olabileceğini öne sürüyor, ancak bu tür uygulamalar genellikle etik sorunlar doğuruyor. Bu, teknolojik yenilikleri ilerletirken etik sınırları dikkatlice düşünmemiz gerektiğini hatırlatıyor.

Hayal Gücü ve Gerçeklik Arasındaki Savaş​

Daha fazla kurucuyla konuştuktan sonra, ilginç bir fenomen fark ettim: gerçek işlere odaklanan projeler, piyasa hayal gücünü hızla "çürütme" eğilimindeyken, belirli şeyler yapmayan ve sadece sunumlarla fon toplayan projeler, hayal gücünü daha uzun süre sürdürebiliyor ve borsalarda listelenme olasılıkları daha yüksek. Movement projesi tipik bir örnek.

Bu durum beni düşündürüyor: Gerçek proje ilerlemesini nasıl sürdürebiliriz ve piyasa için hayal gücü alanını erken sınırlamadan nasıl koruyabiliriz? Bu, ekibimizin birlikte düşünmesi gereken bir soru.

Madencilik Hizmet Sağlayıcılarından Deneyimler ve İçgörüler​

Ayrıca veri indeksleyici ve madencilik hizmetlerine odaklanan bir şirketle tanıştım. Onların deneyimleri, Cuckoo Network'ün madencilik işi için birkaç içgörü sunuyor:

1. Altyapı Seçimi: Maliyetleri azaltmak için bulut sunucular yerine ortak yerleşim barındırmayı seçiyorlar. Bu yaklaşım, özellikle hesaplama yoğun madencilik işleri için bulut hizmetlerinden daha maliyet etkin olabilir. Maliyet yapımızı optimize etmek için bu modeli kısmen benimseyip benimsememeyi de değerlendirebiliriz.
2. Kararlı Gelişim: Piyasa dalgalanmalarına rağmen, ekip istikrarını koruyorlar (bu konferansa iki temsilci göndererek) ve iş alanlarında derinleşmeye devam ediyorlar. Bu odaklanma ve ısrar, öğrenmeye değer.
3. Yatırımcı Baskısı ve Piyasa Talebini Dengeleme: Yatırımcılardan genişleme baskısı ile karşı karşıyalar, bazı hevesli yatırımcılar ilerlemeyi aylık olarak sorguluyor ve hızlı ölçeklendirme bekliyorlar. Ancak, gerçek piyasa talebi büyümesi doğal bir hıza sahiptir ve zorlanamaz.
4. Madencilik Alanında Derinleşme: Madencilik iş geliştirme genellikle şansa bağlı olsa da, bazı şirketler bu yönde derinleşiyor ve varlıkları çeşitli ağlarda sürekli olarak görülebiliyor.

Bu son nokta özellikle dikkat çekicidir. Büyüme peşinde koşarken, yatırımcı beklentileri ile gerçek piyasa talebi arasında bir denge bulmamız gerekiyor, körü körüne genişleme nedeniyle kaynak israfını önlemek için.

Sonuç​

ETHDenver'daki deneyim, kripto piyasasının ve merkeziyetsiz AI ekosisteminin daha istikrarlı hale geldiğini fark etmemi sağladı. Bir yandan, anlatı odaklı projelerin çoğaldığını görüyoruz, diğer yandan gerçek işlere odaklanan ekipler genellikle daha büyük zorluklar ve şüphelerle karşılaşıyorlar.

Cuckoo Network için, ne piyasa balonlarını körü körüne takip etmeliyiz ne de kısa vadeli piyasa dalgalanmaları nedeniyle güvenimizi kaybetmeliyiz. Şunları yapmamız gerekiyor:

• Anlatı ve Pratik Arasında Bir Denge Bulmak: Yatırımcıları ve topluluğu çeken bir vizyona sahip olmak, aynı zamanda sağlam bir teknik ve iş temeline sahip olmak
• Güçlü Yönlerimize Odaklanmak: Merkeziyetsiz AI ve GPU madenciliğindeki benzersiz konumumuzu kullanarak farklılaştırılmış rekabet gücü oluşturmak
• Sürdürülebilir Kalkınmayı Takip Etmek: Piyasa döngülerine dayanabilecek bir iş modeli oluşturmak, sadece kısa vadeli coin fiyatlarına değil, aynı zamanda uzun vadeli değer yaratımına odaklanmak
• Teknolojik Öngörüyü Sürdürmek: Tesla Powerwall modeli gibi yenilikçi fikirleri ürün planlamamıza dahil ederek sektör gelişimine öncülük etmek

En önemlisi, orijinal niyetimizi ve görev duygumuzu korumalıyız. Bu gürültülü piyasada, uzun vadede gerçekten hayatta kalabilecek projeler, kullanıcılara gerçek değer yaratabilenlerdir. Bu yolun zorlu olması kaçınılmaz, ancak bu zorluklar yolculuğumuzu daha anlamlı kılıyor. Doğru yöne sadık kaldığımız, ekip uyumunu ve yürütmeyi sürdürdüğümüz sürece, Cuckoo Network bu heyecan verici alanda iz bırakacaktır.

Fikirleri olan varsa, tartışmaktan çekinmeyin!

Sıklıkla daha büyük modellerden, daha geniş bağlam pencerelerinden ve daha fazla parametreden bahsediyoruz. Ancak gerçek atılım, boyutla ilgili olmayabilir. Model Bağlam Protokolü (MCP), AI asistanlarının çevreleriyle nasıl etkileşimde bulunduğuna dair bir paradigma değişimini temsil ediyor ve bu değişim şu anda gerçekleşiyor.

AI Asistanlarının Gerçek Sorunu​

Her geliştiricinin bildiği bir senaryo: Kod hatalarını ayıklamak için bir AI asistanı kullanıyorsunuz, ancak asistanınız deposunuza erişemiyor. Ya da piyasa verileri hakkında soru soruyorsunuz, ancak bilgisi aylar öncesine ait. Temel sınırlama, AI'nın zekası değil; gerçek dünyaya erişememesi.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), yalnızca eğitim verileriyle bir odada kilitli kalmış parlak akademisyenler gibiydi. Ne kadar zeki olurlarsa olsunlar, güncel hisse senedi fiyatlarını kontrol edemezler, kod tabanınıza bakamazlar veya araçlarınızla etkileşime giremezler. Şimdiye kadar.

Model Bağlam Protokolü (MCP) ile Tanışın​

MCP, AI asistanlarının dış sistemlerle nasıl etkileşimde bulunduğunu kökten yeniden tasarlar. Daha fazla bağlamı giderek daha büyük parametre modellerine sıkıştırmaya çalışmak yerine, MCP, AI'nın gerektiğinde dinamik olarak bilgi ve sistemlere erişmesi için standart bir yol oluşturur.

Mimari, zarif bir şekilde basit ama güçlüdür:

• MCP Hostları: AI modellerinin çalıştığı ve çeşitli hizmetlerle etkileşimde bulunduğu Claude Desktop gibi programlar veya araçlar. Host, AI asistanı için çalışma zamanı ortamı ve güvenlik sınırlarını sağlar.

• MCP İstemcileri: MCP sunucularıyla iletişimi başlatan ve yöneten AI asistanı içindeki bileşenler. Her istemci, belirli görevleri yerine getirmek veya belirli kaynaklara erişmek için özel bir bağlantı sürdürür ve istek-yanıt döngüsünü yönetir.

• MCP Sunucuları: Belirli hizmetlerin yeteneklerini açığa çıkaran hafif, özel programlar. Her sunucu, Brave üzerinden web araması yapmak, GitHub depolarına erişmek veya yerel veritabanlarını sorgulamak gibi bir tür entegrasyonu ele almak için özel olarak tasarlanmıştır. Açık kaynak sunucular mevcuttur.

• Yerel ve Uzak Kaynaklar: MCP sunucularının erişebileceği temel veri kaynakları ve hizmetler. Yerel kaynaklar, bilgisayarınızdaki dosyalar, veritabanları ve hizmetleri içerirken, uzak kaynaklar sunucuların güvenli bir şekilde bağlanabileceği harici API'ler ve bulut hizmetlerini kapsar.

Bunu, AI asistanlarına API odaklı bir duyusal sistem vermek gibi düşünün. Eğitim sırasında her şeyi ezberlemeye çalışmak yerine, artık ihtiyaç duydukları bilgileri sorgulayabilirler.

Neden Önemli: Üç Atılım​

1. Gerçek Zamanlı Zeka: Bayat eğitim verilerine güvenmek yerine, AI asistanları artık otoriter kaynaklardan güncel bilgileri çekebilir. Bitcoin'in fiyatını sorduğunuzda, geçen yılın değil, bugünün rakamını alırsınız.
2. Sistem Entegrasyonu: MCP, geliştirme ortamları, iş araçları ve API'lerle doğrudan etkileşimi sağlar. AI asistanınız sadece kod hakkında konuşmakla kalmaz, aynı zamanda deponuzu görebilir ve etkileşimde bulunabilir.
3. Tasarımda Güvenlik: İstemci-host-sunucu modeli, net güvenlik sınırları oluşturur. Kuruluşlar, AI yardımlarının faydalarını korurken ayrıntılı erişim kontrolleri uygulayabilir. Artık güvenlik ile yetenek arasında seçim yapmaya gerek yok.

Görmek İnanmaktır: MCP'nin Eylemde Görülmesi​

Claude Desktop Uygulaması ve Brave Search MCP aracı kullanarak pratik bir örnek oluşturalım. Bu, Claude'un web'de gerçek zamanlı arama yapmasını sağlayacak:

1. Claude Desktop'u Yükleyin​

2. Bir Brave API anahtarı edinin​

3. Bir yapılandırma dosyası oluşturun​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

ve ardından dosyayı şu şekilde değiştirin:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop Uygulamasını Yeniden Başlatın​

Uygulamanın sağ tarafında, Brave Search MCP aracı kullanarak internet aramaları için iki yeni araç (aşağıdaki resimde kırmızı daire içinde vurgulanmıştır) fark edeceksiniz.

Yapılandırıldıktan sonra, dönüşüm sorunsuzdur. Claude'a Manchester United'ın son maçı hakkında soru sorun ve eski eğitim verilerine güvenmek yerine, doğru ve güncel bilgileri sunmak için gerçek zamanlı web aramaları yapar.

Büyük Resim: MCP Neden Her Şeyi Değiştiriyor​

Buradaki etkiler basit web aramalarının ötesine geçiyor. MCP, AI yardımı için yeni bir paradigma oluşturuyor:

1. Araç Entegrasyonu: AI asistanları artık bir API'ye sahip herhangi bir aracı kullanabilir. Git işlemleri, veritabanı sorguları veya Slack mesajlarını düşünün.
2. Gerçek Dünya Temellendirmesi: Güncel verilere erişerek, AI yanıtları eğitim verileri yerine gerçekliğe dayalı hale gelir.
3. Genişletilebilirlik: Protokol genişleme için tasarlanmıştır. Yeni araçlar ve API'ler ortaya çıktıkça, MCP ekosistemine hızla entegre edilebilirler.

MCP için Sırada Ne Var​

MCP ile mümkün olanların sadece başlangıcını görüyoruz. AI asistanlarının:

• Gerçek zamanlı piyasa verilerini çekip analiz etmesi
• Geliştirme ortamınızla doğrudan etkileşimde bulunması
• Şirketinizin iç belgelerine erişip özetlemesi
• İş akışlarını otomatikleştirmek için birden fazla iş aracı arasında koordinasyon sağlaması

İleriye Giden Yol​

MCP, AI yetenekleri hakkında düşünme şeklimizde temel bir değişimi temsil ediyor. Daha büyük bağlam pencerelerine sahip daha büyük modeller oluşturmak yerine, AI'nın mevcut sistemler ve verilerle etkileşimde bulunması için daha akıllı yollar yaratıyoruz.

Geliştiriciler, analistler ve teknoloji liderleri için MCP, AI entegrasyonu için yeni olasılıklar açıyor. Sadece AI'nın ne bildiği değil, ne yapabileceği ile ilgili.

AI'daki gerçek devrim, modelleri büyütmekle ilgili olmayabilir. Onları daha bağlı hale getirmekle ilgili olabilir. Ve MCP ile bu devrim zaten burada.

1. Market Positioning & Competitive Analysis​

Decentralized AI & GPU DePIN Landscape: The convergence of AI and blockchain has given rise to projects in two broad categories: decentralized AI networks (focus on AI services and agents) and GPU DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) focusing on distributed computing power. Key competitors include:

• SingularityNET (AGIX): A decentralized marketplace for AI algorithms, enabling developers to monetize AI services via its token. Founded by notable AI experts (Dr. Ben Goertzel of the Sophia robot project), it aspires to democratize AI by letting anyone offer or consume AI services on-chain. However, SingularityNET primarily provides an AI service marketplace and relies on third-party infrastructure for compute, which can pose scaling challenges.

• Fetch.ai (FET): One of the earliest blockchain platforms for autonomous AI agents, allowing the deployment of agents that perform tasks like data analytics and DeFi trading. Fetch.ai built its own chain (Cosmos-based) and emphasizes multi-agent collaboration and on-chain transactions. Its strength lies in agent frameworks and complex economic models, though it’s less focused on heavy GPU tasks (its agents often handle logic and transactions more than large-scale model inference).

• Render Network (RNDR): A decentralized GPU computing platform initially aimed at 3D rendering, now also supporting AI model rendering/training. Render connects users who need massive GPU power with operators who contribute idle GPUs, using the RNDR token for payments. It migrated to Solana for higher throughput and lower fees. Render’s Burn-and-Mint token model means users burn tokens for rendering work and nodes earn newly minted tokens, aligning network usage with token value. Its focus is infrastructure; it does not itself provide AI algorithms but empowers others to run GPU-intensive tasks.

• Akash Network (AKT): A decentralized cloud marketplace on Cosmos, offering on-demand computing (CPU/GPU) via a bidding system. Akash uses Kubernetes and a reverse auction to let providers offer compute at lower costs than traditional cloud. It’s a broader cloud alternative (hosting containers, ML tasks, etc.), not exclusive to AI, and targets cost-effective compute for developers. Security and reliability are ensured through reputation and escrow, but as a general platform it lacks specialized AI frameworks.

• Other Notables: Golem (one of the first P2P computing networks, now GPU-capable), Bittensor (TAO) (a network where AI model nodes train a collective ML model and earn rewards for useful contributions), Clore.ai (a GPU rental marketplace using proof-of-work with token-holder rewards), Nosana (Solana-based, focusing on AI inference tasks), and Autonolas (open platform for building decentralized services/agents). These projects underscore the rapidly evolving landscape of decentralized compute and AI, each with its own emphasis – from general compute sharing to specialized AI agent economies.

Cuckoo Network’s Unique Value Proposition: Cuckoo Network differentiates itself by integrating all three critical layers – blockchain (Cuckoo Chain), decentralized GPU computing, and an end-user AI web application – into one seamless platform. This full-stack approach offers several advantages:

• Integrated AI Services vs. Just Infrastructure: Unlike Render or Akash which mainly provide raw computing power, Cuckoo delivers ready-to-use AI services (for example, generative AI apps for art) on its chain. It has an AI web app for creators to directly generate content (starting with anime-style image generation) without needing to manage the underlying infrastructure. This end-to-end experience lowers the barrier for creators and developers – users get up to 75% cost reduction in AI generation by tapping decentralized GPUs and can create AI artwork in seconds for pennies, a value proposition traditional clouds and competitor networks haven’t matched.

• Decentralization, Trust, and Transparency: Cuckoo’s design places strong emphasis on trustless operation and openness. GPU node operators, developers, and users are required to stake the native token ($CAI) and participate in on-chain voting to establish reputation and trust. This mechanism helps ensure reliable service (good actors are rewarded, malicious actors could lose stake) – a critical differentiator when competitors may struggle with verifying results. The transparency of tasks and rewards is built-in via smart contracts, and the platform is engineered to be anti-censorship and privacy-preserving. Cuckoo aims to guarantee that AI computations and content remain open and uncensorable, appealing to communities worried about centralized AI filters or data misuse.

• Modularity and Expandability: Cuckoo started with image generation as a proof-of-concept, but its architecture is modular for accommodating various AI models and use cases. The same network can serve different AI services (from art generation to language models to data analysis) in the future, giving it a broad scope and flexibility. Combined with on-chain governance, this keeps the platform adaptive and community-driven.

• Targeted Community Focus: By branding itself as the “Decentralized AI Creative Platform for Creators & Builders,” Cuckoo is carving out a niche in the creative and Web3 developer community. For creators, it offers specialized tools (like fine-tuned anime AI models) to produce unique content; for Web3 developers it provides easy integration of AI into dApps via simple APIs and a scalable backend. This dual focus builds a two-sided ecosystem: content creators bring demand for AI tasks, and developers expand the supply of AI applications. Competitors like SingularityNET target AI researchers/providers generally, but Cuckoo’s community-centric approach (e.g., Telegram/Discord bot interfaces, user-generated AI art in a public gallery) fosters engagement and viral growth.

Actionable Positioning Recommendations:

• Emphasize Differentiators in Messaging: Highlight Cuckoo’s full-stack solution in marketing – “one platform to access AI apps and earn from providing GPU power.” Stress cost savings (up to 75% cheaper) and permissionless access (no gatekeepers or cloud contracts) to position Cuckoo as the most accessible and affordable AI network for creators and startups.

• Leverage Transparency & Trust: Build confidence by publicizing on-chain trust mechanisms. Publish metrics on task verification success rates, or stories of how staking has prevented bad actors. Educate users that unlike black-box AI APIs, Cuckoo offers verifiable, community-audited AI computations.

• Target Niche Communities: Focus on the anime/manga art community and Web3 gaming sectors. Success there can create case studies to attract broader markets later. By dominating a niche, Cuckoo gains brand recognition that larger generalist competitors can’t easily erode.

• Continuous Competitive Monitoring: Assign a team to track developments of rivals (tech upgrades, partnerships, token changes) and adapt quickly with superior offerings or integrations.

2. Monetization & Revenue Growth​

A sustainable revenue model for Cuckoo Network will combine robust tokenomics with direct monetization of AI services and GPU infrastructure usage. The strategy should ensure the $CAI token has real utility and value flow, while also creating non-token revenue streams where possible.

Tokenomics and Incentive Structure​

The $CAI token must incentivize all participants (GPU miners, AI developers, users, and token holders) in a virtuous cycle:

• Multi-Faceted Token Utility: $CAI should be used for AI service payments, staking for security, governance voting, and rewards distribution. This broad utility base creates continuous demand beyond speculation.

• Balanced Rewards & Emissions: A fair-launch approach can bootstrap network growth, but emissions must be carefully managed (e.g., halving schedules, gradual transitions to fee-based rewards) so as not to oversaturate the market with tokens.

• Deflationary Pressure & Value Capture: Introduce token sinks tying network usage to token value. For example, implement a micro-fee on AI transactions that is partially burned or sent to a community treasury. Higher usage reduces circulating supply or accumulates value for the community, supporting the token’s price.

• Governance & Meme Value: If $CAI has meme aspects, leverage this to build community buzz. Combine fun campaigns with meaningful governance power over protocol parameters, grants, or model additions to encourage longer holding and active participation.

Actionable Tokenomics Steps:

• Implement a Tiered Staking Model: Require GPU miners and AI service providers to stake $CAI. Stakers with more tokens and strong performance get priority tasks or higher earnings. This secures the network and locks tokens, reducing sell pressure.

• Launch a Usage-Based Reward Program: Allocate tokens to reward active AI tasks or popular AI agents. Encourage adoption by incentivizing both usage (users) and creation (developers).

• Monitor & Adjust Supply: Use governance to regularly review token metrics (price, velocity, staking rate). Adjust fees, staking requirements, or reward rates as needed to maintain a healthy token economy.

AI Service Monetization​

Beyond token design, Cuckoo can generate revenue from AI services:

• Freemium Model: Let users try basic AI services free or at low cost, then charge for higher-tier features, bigger usage limits, or specialized models. This encourages user onboarding while monetizing power users.

• Transaction Fees for AI Requests: Take a small fee (1–2%) on each AI task. Over time, as tasks scale, these fees can become significant. Keep fees low enough not to deter usage.

• Marketplace Commission: As third-party developers list AI models/agents, take a small commission. This aligns Cuckoo’s revenue with developer success and is highly scalable.

• Enterprise & Licensing Deals: Offer dedicated throughput or private instances for enterprise clients, with stable subscription payments. This can be in fiat/stablecoins, which the platform can convert to $CAI or use for buy-backs.

• Premium AI Services: Provide advanced features (e.g., higher resolution, custom model training, priority compute) under a subscription or one-time token payments.

Actionable AI Service Monetization Steps:

• Design Subscription Tiers: Clearly define usage tiers with monthly/annual pricing in $CAI or fiat, offering distinct feature sets (basic vs. pro vs. enterprise).

• Integrate Payment Channels: Provide user-friendly on-ramps (credit card, stablecoins) so non-crypto users can pay easily, with back-end conversion to $CAI.

• Community Bounties: Use some revenue to reward user-generated content, best AI art, or top agent performance. This fosters usage and showcases the platform’s capabilities.

GPU DePIN Revenue Streams​

As a decentralized GPU network, Cuckoo can earn revenue by:

• GPU Mining Rewards (for Providers): Initially funded by inflation or community allocation, shifting over time to usage-based fees as the primary reward.

• Network Fee for Resource Allocation: Large-scale AI tasks or training could require staking or an extra scheduling fee, monetizing priority access to GPUs.

• B2B Compute Services: Position Cuckoo as a decentralized AI cloud, collecting a percentage of enterprise deals for large-scale compute.

• Partnership Revenue Sharing: Collaborate with other projects (storage, data oracles, blockchains) for integrated services, earning referral fees or revenue splits.

Actionable GPU Network Monetization Steps:

• Optimize Pricing: Possibly use a bidding or auction model to match tasks with GPU providers while retaining a base network fee.

• AI Cloud Offering: Market an “AI Cloud” solution to startups/enterprises with competitive pricing. A fraction of the compute fees go to Cuckoo’s treasury.

• Reinvest in Network Growth: Use part of the revenue to incentivize top-performing GPU nodes and maintain high-quality service.

• Monitor Resource Utilization: Track GPU supply and demand. Adjust incentives (like mining rewards) and marketing efforts to keep the network balanced and profitable.

3. AI Agents & Impact Maximization​

AI agents can significantly boost engagement and revenue by performing valuable tasks for users or organizations. Integrating them tightly with Cuckoo Chain’s capabilities makes the platform unique.

AI Agents as a Growth Engine​

Agents that run on-chain can leverage Cuckoo’s GPU compute for inference/training, pay fees in $CAI, and tap into on-chain data. This feedback loop (agents → compute usage → fees → token value) drives sustainable growth.

High-Impact Use Cases​

• Autonomous Trading Bots: Agents using ML to handle DeFi trades, yield farming, arbitrage. Potential revenue via profit-sharing or performance fees.

• Cybersecurity & Monitoring Agents: Detect hacks or anomalies in smart contracts, offered as a subscription. High-value use for DeFi.

• Personalized AI Advisors: Agents that provide customized insights (financial, creative, or otherwise). Monetize via subscription or pay-per-use.

• Content Generation & NFT Agents: Autonomous creation of art, NFTs, or other media. Revenue from NFT sales or licensing fees.

• Industry-Specific Bots: Supply chain optimization, healthcare data analysis, etc. Longer-term partnerships required but high revenue potential.

Integration with Cuckoo Chain​

• On-Chain Agent Execution: Agents can use smart contracts for verifiable logic, custody of funds, or automated payouts.

• Resource Access via GPU DePIN: Agents seamlessly tap into GPU compute, paying in $CAI. This sets Cuckoo apart from platforms that lack a native compute layer.

• Decentralized Identity & Data: On-chain agent reputations and stats can boost trust (e.g., proven ROI for a trading bot).

• Economic Alignment: Require agent developers to stake $CAI or pay listing fees, while rewarding top agents that bring value to users.

Actionable Agent Strategy:

• Launch the Agent Platform (Launchpad): Provide dev tools, templates for common agents (trading, security), and easy deployment so developers flock to Cuckoo.

• Flagship Agent Programs: Build or fund a few standout agents (like a top-tier trading bot) to prove concept. Publicize success stories.

• Key Use Case Partnerships: Partner with DeFi, NFT, or gaming platforms to integrate agents solving real problems, showcasing ROI.

• Safety & Governance: Require security audits for agents handling user funds. Form an “Agent Council” or DAO oversight to maintain quality.

• Incentivize Agent Ecosystem Growth: Use developer grants and hackathons to attract talent. Offer revenue-sharing for high-performing agents.

4. Growth & Adoption Strategies​

Cuckoo can become a mainstream AI platform by proactively engaging developers, building a strong community, and forming strategic partnerships.

Developer Engagement & Ecosystem Incentives​

• Robust Developer Resources: Provide comprehensive documentation, open-source SDKs, example projects, and active support channels (Discord, forums). Make building on Cuckoo frictionless.

• Hackathons & Challenges: Host or sponsor events focusing on AI + blockchain, offering prizes in $CAI. Attract new talent and create innovative projects.

• Grants & Bounties: Dedicate a portion of token supply to encourage ecosystem growth (e.g., building a chain explorer, bridging to another chain, adding new AI models).

• Developer DAO/Community: Form a community of top contributors who help with meetups, tutorials, and local-language resources.

Marketing & Community Building​

• Clear Branding & Storytelling: Market Cuckoo as “AI for everyone, powered by decentralization.” Publish regular updates, tutorials, user stories, and vision pieces.

• Social Media & Virality: Maintain active channels (Twitter, Discord, Telegram). Encourage memes, user-generated content, and referral campaigns. Host AI art contests or other viral challenges.

• Community Events & Workshops: Conduct AMAs, webinars, local meetups. Engage users directly, show authenticity, gather feedback.

• Reward Contributions: Ambassador programs, bug bounties, contests, or NFT trophies to reward user efforts. Use marketing/community allocations to fuel these activities.

Strategic Partnerships & Collaborations​

• Web3 Partnerships: Collaborate with popular L1/L2 chains, data providers, and storage networks. Provide cross-chain AI services, bridging new user bases.

• AI Industry Collaborations: Integrate open-source AI communities, sponsor research, or partner with smaller AI startups seeking decentralized compute.

• Enterprise AI & Cloud Companies: Offer decentralized GPU power for cost savings. Negotiate stable subscription deals for enterprises, converting any fiat revenue into the ecosystem.

• Influencers & Thought Leaders: Involve recognized AI or crypto experts as advisors. Invite them to demo or test the platform, boosting visibility and credibility.

Actionable Growth Initiatives:

• High-Profile Pilot: Launch a flagship partnership (e.g., with an NFT marketplace or DeFi protocol) to prove real-world utility. Publicize user growth and success metrics.

• Global Expansion: Localize materials, host meetups, and recruit ambassadors across various regions to broaden adoption.

• Onboarding Campaign: Once stable, run referral/airdrop campaigns to incentivize new users. Integrate with popular wallets for frictionless sign-up.

• Track & Foster KPIs: Publicly share metrics like GPU nodes, monthly active users, developer activity. Address shortfalls promptly with targeted campaigns.

5. Technical Considerations & Roadmap​

Scalability​

• Cuckoo Chain Throughput: Optimize consensus and block sizes or use layer-2/sidechain approaches for high transaction volumes. Batch smaller AI tasks.

• Off-chain Compute Scaling: Implement efficient task scheduling algorithms for GPU distribution. Consider decentralized or hierarchical schedulers to handle large volumes.

• Testing at Scale: Simulate high-load scenarios on testnets, identify bottlenecks, and address them before enterprise rollouts.

Security​

• Smart Contract Security: Rigorous audits, bug bounties, and consistent updates. Every new feature (Agent Launchpad, etc.) should be audited pre-mainnet.

• Verification of Computation: In the short term, rely on redundancy (multiple node results) and dispute resolution. Explore zero-knowledge or interactive proofs for more advanced verification.

• Data Privacy & Security: Encrypt sensitive data. Provide options for users to select trusted nodes if needed. Monitor compliance for enterprise adoption.

• Network Security: Mitigate DDoS/spam by requiring fees or minimal staking. Implement rate limits if a single user spams tasks.

Decentralization​

• Node Distribution: Encourage wide distribution of validators and GPU miners. Provide guides, multi-language support, and geographic incentive programs.

• Minimizing Central Control: Transition governance to a DAO or on-chain voting for key decisions. Plan a roadmap for progressive decentralization.

• Interoperability & Standards: Adopt open standards for tokens, NFTs, bridging, etc. Integrate with popular cross-chain frameworks.

Phased Implementation & Roadmap​

1. Phase 1 – Foundation: Mainnet launch, GPU mining, initial AI app (e.g., image generator). Prove concept, gather feedback.
2. Phase 2 – Expand AI Capabilities: Integrate more models (LLMs, etc.), pilot enterprise use cases, possibly launch a mobile app for accessibility.
3. Phase 3 – AI Agents & Maturity: Deploy Agent Launchpad, agent frameworks, and bridging to other chains. NFT integration for creative economy.
4. Phase 4 – Optimization & Decentralization: Improve scalability, security, on-chain governance. Evolve tokenomics, possibly add advanced verification solutions (ZK proofs).

Actionable Technical & Roadmap Steps:

• Regular Audits & Upgrades: Schedule security audits each release cycle. Maintain a public upgrade calendar.
• Community Testnets: Incentivize testnet usage for every major feature. Refine with user feedback before mainnet.
• Scalability R&D: Dedicate an engineering sub-team to prototype layer-2 solutions and optimize throughput.
• Maintain Vision Alignment: Revisit long-term goals annually with community input, ensuring short-term moves don’t derail the mission.

By methodically implementing these strategies and technical considerations, Cuckoo Network can become a pioneer in decentralized AI. A balanced approach combining robust tokenomics, user-friendly AI services, GPU infrastructure, and a vibrant agent ecosystem will drive adoption, revenue, and long-term sustainability—reinforcing Cuckoo’s reputation as a trailblazer at the intersection of AI and Web3.

DeepSeek'in Açık Kaynak Devrimi: Kapalı Kapılar Ardındaki Bir AI Zirvesinden İçgörüler​

DeepSeek, AI dünyasında fırtınalar estiriyor. DeepSeek-R1 hakkındaki tartışmalar henüz soğumamışken, ekip bir bomba daha patlattı: açık kaynaklı çok modelli bir model, Janus-Pro. Hız baş döndürücü, hedefler net.

İki gün önce, Shixiang tarafından düzenlenen ve yalnızca DeepSeek'e odaklanan kapalı kapılar ardındaki bir tartışma için bir grup üst düzey AI araştırmacısı, geliştirici ve yatırımcı bir araya geldi. Üç saat boyunca, DeepSeek'in teknik yeniliklerini, organizasyon yapısını ve yükselişinin daha geniş etkilerini - AI iş modelleri, ikincil pazarlar ve AI araştırmalarının uzun vadeli yönü üzerindeki etkilerini - incelediler.

DeepSeek'in açık kaynak şeffaflığı anlayışına uygun olarak, toplu düşüncelerimizi kamuoyuna açıyoruz. İşte tartışmadan elde edilen, DeepSeek'in stratejisini, teknik atılımlarını ve AI endüstrisi üzerindeki potansiyel etkisini kapsayan özet içgörüler.

DeepSeek: Gizem ve Misyon​

• DeepSeek'in Temel Misyonu: CEO Liang Wenfeng sadece bir AI girişimcisi değil - o, özünde bir mühendis. Sam Altman'dan farklı olarak, sadece vizyona değil, teknik uygulamaya odaklanıyor.
• DeepSeek Neden Saygı Kazandı: MoE (Uzman Karışımı) mimarisi önemli bir ayırt edici özellik. OpenAI'nin o1 modelinin erken replikasyonu sadece bir başlangıçtı - gerçek zorluk, sınırlı kaynaklarla ölçeklenmek.
• NVIDIA'nın Onayı Olmadan Ölçeklenmek: 50.000 GPU'ya sahip olduğu iddialarına rağmen, DeepSeek muhtemelen yaklaşık 10.000 eski A100 ve 3.000 yasak öncesi H800 ile çalışıyor. ABD laboratuvarları her soruna hesaplama gücü atarken, DeepSeek verimliliğe zorlanıyor.
• DeepSeek'in Gerçek Odağı: OpenAI veya Anthropic'ten farklı olarak, DeepSeek "AI'nın insanlara hizmet etmesi" fikrine takıntılı değil. Bunun yerine, zekanın peşinde. Bu, onun gizli silahı olabilir.

Kaşifler vs. Takipçiler: AI'nın Güç Yasaları​

• AI Gelişimi Bir Adım Fonksiyonudur: Yetişme maliyeti, liderlik etmeye göre 10 kat daha düşüktür. "Takipçiler" geçmiş atılımlardan, hesaplama maliyetinin bir kısmıyla yararlanırken, "kaşifler" körü körüne ilerlemek zorunda kalır ve büyük Ar-Ge masraflarını üstlenir.
• DeepSeek OpenAI'yi Geçebilir mi? Mümkün - ama sadece OpenAI tökezlerse. AI hala açık uçlu bir sorun ve DeepSeek'in akıl yürütme modellerine yaklaşımı güçlü bir bahis.

DeepSeek'in Arkasındaki Teknik Yenilikler​

1. Denetimli İnce Ayar (SFT) Sonu mu?​

• DeepSeek'in en yıkıcı iddiası: Akıl yürütme görevleri için SFT artık gerekli olmayabilir. Eğer doğruysa, bu bir paradigma değişikliğini işaret eder.
• Ama O Kadar Hızlı Değil... DeepSeek-R1 hala SFT'ye, özellikle hizalama için, güveniyor. Gerçek değişiklik, SFT'nin nasıl kullanıldığı - akıl yürütme görevlerini daha etkili bir şekilde damıtmak.

2. Veri Verimliliği: Gerçek Hendek​

• DeepSeek Neden Veri Etiketlemeye Öncelik Veriyor: Liang Wenfeng'in verileri kendisinin etiketlediği bildiriliyor, bu da önemini vurguluyor. Tesla'nın kendi kendine sürüşteki başarısı, titiz insan anotasyonundan geldi - DeepSeek aynı titizliği uyguluyor.
• Çok Modelli Veri: Henüz Hazır Değil—Janus-Pro'nun piyasaya sürülmesine rağmen, çok modelli öğrenme aşırı derecede pahalı olmaya devam ediyor. Henüz hiçbir laboratuvar ikna edici kazanımlar göstermedi.

3. Model Damıtma: Çift Kenarlı Bir Kılıç​

• Damıtma Verimliliği Artırır Ama Çeşitliliği Azaltır: Bu, uzun vadede model yeteneklerini sınırlayabilir.
• Damıtmanın "Gizli Borcu": AI eğitiminin temel zorluklarını anlamadan, damıtmaya güvenmek, yeni nesil mimariler ortaya çıktığında beklenmedik tuzaklara yol açabilir.

4. Süreç Ödülü: AI Hizalama'da Yeni Bir Sınır​

• Sonuç Denetimi Tavanı Belirler: Süreç tabanlı pekiştirmeli öğrenme, hile yapmayı önleyebilir, ancak zekanın üst sınırı hala sonuç odaklı geri bildirimlere bağlıdır.
• RL Paradoksu: Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) satranç gibi tanımlı bir kazanma koşuluna sahip değildir. AlphaZero, zaferin ikili olması nedeniyle çalıştı. AI akıl yürütmesi bu netlikten yoksundur.

OpenAI Neden DeepSeek'in Yöntemlerini Kullanmadı?​

• Odaklanma Meselesi: OpenAI ölçeğe öncelik veriyor, verimliliğe değil.
• ABD'deki "Gizli AI Savaşı": OpenAI ve Anthropic, DeepSeek'in yaklaşımını göz ardı etmiş olabilir, ancak bu uzun sürmeyecek. DeepSeek'in uygulanabilir olduğu kanıtlanırsa, araştırma yönünde bir değişiklik bekleyin.

2025'te AI'nın Geleceği​

• Transformers'ın Ötesinde mi? AI muhtemelen farklı mimarilere ayrılacak. Alan hala Transformers'a odaklanmış durumda, ancak alternatif modeller ortaya çıkabilir.
• RL'nin Kullanılmayan Potansiyeli: Pekiştirmeli öğrenme, matematik ve kodlama gibi dar alanlar dışında yeterince kullanılmamaktadır.
• AI Ajanlarının Yılı mı? Hype'a rağmen, henüz hiçbir laboratuvar bir atılım AI ajanı sunmadı.

Geliştiriciler DeepSeek'e Geçecek mi?​

• Henüz Değil. OpenAI'nin üstün kodlama ve talimat takip etme yetenekleri hala ona bir avantaj sağlıyor.
• Ama Fark Kapanıyor. DeepSeek ivmesini korursa, geliştiriciler 2025'te geçiş yapabilir.

OpenAI Stargate 500 Milyar Dolarlık Bahis: Hala Mantıklı mı?​

• DeepSeek'in Yükselişi NVIDIA'nın Hakimiyetini Sorguluyor. Eğer verimlilik, kaba kuvvet ölçeklemesini geçerse, OpenAI'nin 500 milyar dolarlık süper bilgisayarı aşırı görünebilir.
• OpenAI Gerçekten 500 Milyar Dolar Harcayacak mı? SoftBank finansal destekçi, ancak likiditeye sahip değil. Uygulama belirsizliğini koruyor.
• Meta, DeepSeek'i Tersine Mühendislik Yapıyor. Bu, önemini doğruluyor, ancak Meta'nın yol haritasını uyarlayıp uyarlayamayacağı belirsiz.

Pazar Etkisi: Kazananlar ve Kaybedenler​

• Kısa Vadeli: AI çip hisseleri, NVIDIA dahil, dalgalanma yaşayabilir.
• Uzun Vadeli: AI'nın büyüme hikayesi sağlam kalıyor - DeepSeek sadece verimliliğin ham güç kadar önemli olduğunu kanıtlıyor.

Açık Kaynak vs. Kapalı Kaynak: Yeni Cephe​

• Eğer Açık Kaynak Modeller Kapalı Kaynak Performansının %95'ine Ulaşırsa, tüm AI iş modeli değişir.
• DeepSeek, OpenAI'yi Zorluyor. Açık modeller gelişmeye devam ederse, özel AI sürdürülemez olabilir.

DeepSeek'in Küresel AI Stratejisine Etkisi​

• Çin Beklenenden Daha Hızlı Yetişiyor. Çin ve ABD arasındaki AI farkı, daha önce düşünüldüğü gibi iki yıl değil, 3-9 ay kadar kısa olabilir.
• DeepSeek, Çin'in AI Stratejisi İçin Bir Kavram Kanıtıdır. Hesaplama sınırlamalarına rağmen, verimlilik odaklı yenilik işe yarıyor.

Son Söz: Vizyon Teknolojiden Daha Önemli​

• DeepSeek'in Gerçek Farkı, Hırsıdır. AI atılımları, sadece mevcut modelleri iyileştirmek değil, zekanın sınırlarını zorlamakla gelir.
• Bir Sonraki Savaş Akıl Yürütme. Bir sonraki nesil AI akıl yürütme modellerine öncülük eden, endüstrinin yönünü belirleyecek.

Bir Düşünce Deneyi: DeepSeek CEO'su Liang Wenfeng'e bir soru sorma şansınız olsaydı, ne olurdu? Şirket büyürken en iyi tavsiyeniz nedir? Düşüncelerinizi paylaşın - öne çıkan yanıtlar, bir sonraki kapalı kapılar ardındaki AI zirvesine davet kazanabilir.

DeepSeek, AI'da yeni bir sayfa açtı. Tüm hikayeyi yeniden yazıp yazmayacağı henüz belli değil.

Giriş​

AI manzarası büyük bir değişim geçiriyor. Geçtiğimiz iki hafta boyunca, önde gelen AI araştırmacıları ve geliştiricileri ile kapalı kapılar ardında bir tartışma düzenledik ve 2025'te endüstrinin gidişatı hakkında büyüleyici içgörüler ortaya çıkardık. Ortaya çıkan şey, güçlerin karmaşık bir şekilde yeniden düzenlenmesi, yerleşik oyuncular için beklenmedik zorluklar ve teknolojinin geleceğini şekillendirecek kritik dönüm noktalarıdır.

Bu sadece bir rapor değil—endüstrinin geleceğinin bir haritası. 2025'i tanımlayan kazananlara, kaybedenlere ve kritik bahislere dalalım.

Kazananlar: Yeni Bir Güç Yapısı Ortaya Çıkıyor​

Anthropic: Pragmatik Öncü​

Anthropic, 2025'te net ve pragmatik bir strateji ile lider olarak öne çıkıyor:

• Model Kontrol Protokolü (MCP): MCP sadece teknik bir spesifikasyon değil, kodlama ve ajan iş akışları için endüstri çapında standartlar oluşturmayı amaçlayan temel bir protokoldür. Bunu ajan çağı için TCP/IP olarak düşünün—Anthropic'i AI birlikte çalışabilirliğinin merkezine yerleştirmeyi amaçlayan iddialı bir hamle.
• Altyapı Ustalığı: Anthropic’in hesaplama verimliliği ve özel çip tasarımı konusundaki odaklanması, AI dağıtımının ölçeklenebilirlik zorluklarını ele almadaki öngörüsünü gösteriyor.
• Stratejik Ortaklıklar: Güçlü modeller inşa etmeye odaklanarak ve tamamlayıcı yetenekleri ortaklarına dış kaynak olarak sağlayarak, Anthropic işbirlikçi bir ekosistem oluşturuyor. Claude 3.5 Sonnet modeli, altı ay boyunca kodlama uygulamalarında zirvede kalarak AI terimleriyle bir ömür boyu süren bir başarıya imza atıyor.

Google: Dikey Entegrasyon Şampiyonu​

Google’ın hakimiyeti, AI değer zincirinin tamamı üzerindeki eşsiz kontrolünden kaynaklanıyor:

• Uçtan Uca Altyapı: Google’ın özel TPU'ları, geniş veri merkezleri ve silikon, yazılım ve uygulamalar arasında sıkı entegrasyon, aşılmaz bir rekabet avantajı yaratıyor.
• Gemini Exp-1206 Performansı: Gemini Exp-1206'nın erken denemeleri yeni ölçütler belirledi ve Google’ın yığın genelinde optimize etme yeteneğini pekiştirdi.
• Kurumsal Çözümler: Google’ın zengin iç ekosistemi, iş akışı otomasyon çözümleri için bir test alanı olarak hizmet veriyor. Dikey entegrasyonları, saf AI şirketlerinin veya geleneksel bulut sağlayıcılarının eşleşemeyeceği şekillerde kurumsal AI'ya hakim olmalarını sağlıyor.

Kaybedenler: Zor Zamanlar Kapıda​

OpenAI: Bir Kavşakta​

Erken başarısına rağmen, OpenAI artan zorluklarla karşı karşıya:

• Organizasyonel Mücadeleler: Alec Radford gibi yüksek profilli ayrılıklar, potansiyel iç uyumsuzluk sinyalleri veriyor. OpenAI’nin tüketici uygulamalarına yönelmesi, AGI'ye odaklanmasını zayıflatıyor mu?
• Stratejik Sınırlamalar: ChatGPT'nin başarısı, ticari olarak değerli olsa da, yeniliği kısıtlıyor olabilir. Rakipler ajan iş akışlarını ve kurumsal düzeyde uygulamaları keşfederken, OpenAI sohbet botu alanında sıkışıp kalma riski taşıyor.

Apple: AI Dalgasını Kaçırmak​

Apple’ın sınırlı AI ilerlemeleri, mobil inovasyondaki uzun süreli hakimiyetini tehdit ediyor:

• Stratejik Kör Noktalar: AI, mobil ekosistemlerin merkezine yerleşirken, Apple’ın AI odaklı uçtan uca çözümlere etkili katkılarının olmaması, temel işini zayıflatabilir.
• Rekabetçi Savunmasızlık: AI'yı ekosistemlerine entegre etmede önemli bir ilerleme kaydetmezse, Apple hızla yenilik yapan rakiplerinin gerisinde kalma riski taşıyor.

2025 İçin Kritik Bahisler​

Model Yetenekleri: Büyük Ayrışma​

AI endüstrisi, iki olası gelecekle bir kavşakta duruyor:

1. AGI Sıçraması: AGI'de bir atılım, mevcut uygulamaları geçersiz kılabilir ve endüstriyi bir gecede yeniden şekillendirebilir.
2. Kademeli Evrim: Daha olası olarak, kademeli iyileştirmeler pratik uygulamaları ve uçtan uca otomasyonu yönlendirecek ve kullanılabilirliğe odaklanan şirketleri temel atılımların önüne geçirecek.

Şirketler, temel araştırmayı sürdürme ve anında değer sunma arasında bir denge kurmalıdır.

Ajan Evrimi: Yeni Sınır​

Ajanlar, AI-insan etkileşiminde dönüştürücü bir değişimi temsil ediyor.

• Bağlam Yönetimi: İşletmeler, basit istem-yanıt modellerinin ötesine geçerek iş akışlarına bağlamsal anlayış ekliyor. Bu, mimarileri basitleştiriyor ve uygulamaların model yetenekleriyle evrimleşmesine olanak tanıyor.
• İnsan-AI İşbirliği: Özerklik ile denetimi dengelemek anahtardır. Anthropic’in MCP’si gibi yenilikler, ajanlar ve kurumsal sistemler arasında sorunsuz iletişimi mümkün kılan bir Ajan Uygulama Mağazası için zemin hazırlayabilir.

İleriye Bakış: Yeni Mega Platformlar​

AI İşletim Sistemi Çağı​

AI, platform paradigmalarını yeniden tanımlamaya, dijital çağ için yeni "işletim sistemleri" yaratmaya hazırlanıyor:

• Altyapı Olarak Temel Modeller: Modeller, API-öncelikli geliştirme ve standartlaştırılmış ajan protokolleri ile yeniliği yönlendiren platformlar haline geliyor.
• Yeni Etkileşim Paradigmaları: AI, geleneksel arayüzlerin ötesine geçerek cihazlara ve ortam ortamlarına sorunsuz bir şekilde entegre olacak. Robotik ve giyilebilir AI ajanları çağı yaklaşıyor.
• Donanım Evrimi: Özelleşmiş çipler, uç bilişim ve optimize edilmiş donanım form faktörleri, AI'nın endüstriler arasında benimsenmesini hızlandıracak.

Sonuç​

AI endüstrisi, pratik uygulamanın, altyapının ve insan etkileşiminin ön plana çıktığı belirleyici bir aşamaya giriyor. Kazananlar:

• Gerçek sorunları çözen uçtan uca çözümler sunmakta başarılı olacaklar.
• Rakiplerini geride bırakmak için dikey uygulamalarda uzmanlaşacaklar.
• Verimli dağıtım için güçlü, ölçeklenebilir altyapı inşa edecekler.
• Özerklik ile dengeyi sağlayan insan-AI etkileşim paradigmalarını tanımlayacaklar.

Bu kritik bir an. Başarılı olacak şirketler, AI'nın potansiyelini somut, dönüştürücü bir değere dönüştürenler olacak. 2025 ilerledikçe, bir sonraki mega platformları ve ekosistemleri tanımlama yarışı çoktan başladı.

Siz ne düşünüyorsunuz? AGI atılımına mı gidiyoruz yoksa kademeli ilerleme mi hakim olacak? Düşüncelerinizi paylaşın ve sohbete katılın.

Cuckoo Network ve Tenspect arasında, merkeziyetsiz yapay zeka altyapımızı Tenspect'in yenilikçi ev denetim platformuyla birleştiren çığır açıcı bir ortaklığı duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu işbirliği, merkeziyetsiz yapay zekanın gücünü gayrimenkul sektörüne taşımak için önemli bir adımı temsil ediyor.

Bu Ortaklık Neden Önemli​

Tenspect, denetçilerin daha hızlı ve daha verimli denetimler yapmasını sağlayan yapay zeka destekli platformlarıyla ev denetim endüstrisini devrim niteliğinde dönüştürdü. Cuckoo Network'ün merkeziyetsiz yapay zeka altyapısıyla entegre olarak, Tenspect daha güçlü yetenekler sunarken veri gizliliğini sağlayacak ve maliyetleri azaltacak.

Bu ortaklığın önemli faydaları şunlardır:

1. Merkeziyetsiz Yapay Zeka İşleme: Tenspect'in Akıllı Not Alıcı ve yapay zeka özellikleri, Cuckoo Network'ün GPU madencilik ağını kullanarak daha hızlı işlem süreleri ve artırılmış gizlilik sağlayacak.
2. Maliyet Verimliliği: Cuckoo Network'ün merkeziyetsiz altyapısını kullanarak, Tenspect ev denetçilerine yapay zeka hizmetlerini daha rekabetçi fiyatlarla sunabilir.
3. Gelişmiş Gizlilik: Merkeziyetsiz yaklaşımımız, hassas denetim verilerinin güvenli ve özel kalmasını sağlarken gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden faydalanılmasını sağlar.

Teknik Entegrasyon​

Tenspect, güvenli ve şeffaf işlemler için Cuckoo Chain ile entegre olacak ve yapay zeka çıkarım görevleri için GPU madencilik ağımızdan yararlanacak. Bu, şunları içerir:

• Merkeziyetsiz yapay zeka düğümlerimiz aracılığıyla ses transkripsiyonunun işlenmesi
• Denetim belgeleri için görüntü analizinin yönetilmesi
• Dağıtık hesaplama kaynaklarımızı kullanarak denetim raporlarının oluşturulması

Sırada Ne Var​

Bu ortaklık sadece bir başlangıcı temsil ediyor. Birlikte, Cuckoo Network ve Tenspect:

• Ev denetçileri için yapay zeka yeteneklerini genişletecek
• Gayrimenkul sektörü için yeni merkeziyetsiz yapay zeka özellikleri geliştirecek
• Her iki platformun da güçlü yönlerinden yararlanan yenilikçi çözümler oluşturacak

Merkeziyetsiz yapay zekanın ev denetim endüstrisine faydalarını getirmek için Tenspect ile çalışmaktan heyecan duyuyoruz. Bu ortaklık, yapay zekaya erişimi demokratikleştirme misyonumuzla mükemmel bir uyum içindedir ve gizlilik ile verimliliği garanti eder.

Bu heyecan verici işbirliği hakkında daha fazla güncelleme için bizi takip edin!

Bu ortaklık hakkında daha fazla bilgi için:

• Tenspect'in web sitesini ziyaret edin
• Discord kanalımıza katılın
• X / Twitter üzerinden bizi takip edin
• Telegram grubumuza katılın

GPT-4 ve Gemini gibi dil modelleri, sohbet yetenekleriyle kamuoyunun dikkatini çekerken, daha derin bir devrim gerçekleşiyor: AI ajanlarının yükselişi. Google'un son beyaz kitabında detaylandırıldığı gibi, bu ajanlar sadece akıllı sohbet botları değil – gerçek dünyayı aktif olarak algılayabilen, akıl yürütebilen ve etkileyebilen AI sistemleridir.

AI Yeteneklerinin Evrimi​

Geleneksel AI modellerini, internet veya telefon olmadan bir odaya kapatılmış son derece bilgili profesörler olarak düşünün. Harika bilgiler sunabilirler, ancak yalnızca odaya girmeden önce öğrendiklerine dayanarak. AI ajanları ise, modern araçların tam bir setine sahip profesörler gibidir – güncel bilgileri arayabilir, e-postalar gönderebilir, hesaplamalar yapabilir ve karmaşık görevleri koordine edebilirler.

Ajanları geleneksel modellerden ayıran özellikler şunlardır:

• Gerçek Zamanlı Bilgi: Modeller eğitim verileriyle sınırlıyken, ajanlar harici araçlar ve API'ler aracılığıyla güncel bilgilere erişebilir
• Eylem Alma: Ajanlar sadece eylem önermekle kalmaz – işlev çağrıları ve API etkileşimleri yoluyla bunları gerçekleştirebilirler
• Bellek Yönetimi: Ajanlar, birden fazla etkileşim boyunca bağlamı korur, her değişimden öğrenerek yanıtlarını geliştirir
• Araç Entegrasyonu: Harici araçları ve API'leri kullanma yeteneği, mimarilerine doğrudan entegre edilmiştir, sonradan eklenmiş bir düşünce değildir

Ajanların Düşünme Şekli: Bilişsel Mimari​

Ajanların gerçek büyüsü, nasıl akıl yürüttüklerini ve karar verdiklerini yöneten "bilişsel mimarilerinde" yatar. Beyaz kitap, üç ana yaklaşımı detaylandırır:

1. ReAct: Ajanların durumları hakkında akıl yürütme ve somut eylemler alma arasında gidip geldiği bir çerçeve. Sürekli ilerlemesini değerlendiren ve pişirme stratejisini ayarlayan bir şef hayal edin.

2. Düşünce Zinciri: Ajanlar, karmaşık problemleri daha küçük, yönetilebilir adımlara böler ve yol boyunca çalışmalarını gösterir. Bu, bir matematikçinin karmaşık denklemleri adım adım çözmesine benzer.

3. Düşünce Ağacı: Ajanlar, bir satranç oyuncusunun farklı hamleleri ve sonuçlarını düşünmesi gibi, aynı anda birden fazla olası çözüm yolunu keşfeder.

Beyaz kitaptan bir ajanın uçuş rezervasyonu talebini nasıl ele alabileceğine dair gerçek bir örnek:

Kullanıcı: "Austin'den Zürih'e bir uçuş rezervasyonu yapmak istiyorum"

Ajan Düşüncesi: Önce uçuşları aramalıyım
Eylem: [Uçuş arama API'sini çağırır]
Gözlem: Birden fazla uçuş seçeneği bulundu

Ajan Düşüncesi: En iyi fiyatları ve rotaları kontrol etmeliyim
Eylem: [Arama sonuçlarını analiz eder]
Gözlem: Optimal bağlantılar ve fiyatlar bulundu

Ajan Düşüncesi: Kullanıcının seçeneklerin net bir özetine ihtiyacı var
Son Yanıt: "İşte en iyi uçuş seçenekleri..."

Ajanların Araç Seti: Dünya ile Nasıl Etkileşim Kurarlar​

Beyaz kitap, ajanların harici sistemlerle etkileşim kurabileceği üç farklı yolu tanımlar:

1. Uzantılar​

Bunlar, doğrudan API çağrılarına izin veren ajan tarafı araçlardır. Onları ajanın elleri olarak düşünün – doğrudan harici hizmetlerle etkileşim kurabilirler. Google'un beyaz kitabı, bunların uçuş fiyatlarını kontrol etmek veya hava durumu tahminlerini almak gibi gerçek zamanlı işlemler için nasıl özellikle yararlı olduğunu gösteriyor.

2. Fonksiyonlar​

Uzantılardan farklı olarak, fonksiyonlar istemci tarafında çalışır. Bu, daha fazla kontrol ve güvenlik sağlar, bu da onları hassas işlemler için ideal kılar. Ajan ne yapılması gerektiğini belirtir, ancak gerçek yürütme istemcinin gözetimi altında gerçekleşir.

Uzantılar ve fonksiyonlar arasındaki fark:

3. Veri Depoları​

Bunlar, ajanın referans kütüphaneleridir ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilere erişim sağlar. Vektör veritabanları ve gömme teknikleri kullanarak, ajanlar geniş veri setlerinde hızlıca ilgili bilgileri bulabilir.

Ajanlar Nasıl Öğrenir ve Gelişir​

Beyaz kitap, ajan öğrenmesine yönelik üç ilginç yaklaşımı özetler:

1. Bağlam İçi Öğrenme: Yeni bir tarif ve malzemeler verilen bir şef gibi, ajanlar çalışma zamanında sağlanan örnekler ve talimatlar aracılığıyla yeni görevleri nasıl yöneteceklerini öğrenirler.

2. Geri Getirme Tabanlı Öğrenme: Geniş bir yemek kitabı kütüphanesine erişimi olan bir şef hayal edin. Ajanlar, veri depolarından dinamik olarak ilgili örnekleri ve talimatları çekebilirler.

   

3. İnce Ayar: Bu, bir şefi aşçılık okuluna göndermek gibidir – belirli türdeki görevlerde genel performansı artırmak için sistematik eğitim.

Üretime Hazır Ajanlar İnşa Etmek​

Beyaz kitabın en pratik bölümü, ajanların üretim ortamlarında nasıl uygulanacağına odaklanır. Google'un Vertex AI platformunu kullanarak, geliştiriciler şu özellikleri birleştiren ajanlar oluşturabilirler:

• Kullanıcı etkileşimleri için doğal dil anlama
• Gerçek dünya eylemleri için araç entegrasyonu
• Bağlamsal yanıtlar için bellek yönetimi
• İzleme ve değerlendirme sistemleri

Ajan Mimarisi Geleceği​

Belki de en heyecan verici olanı, "ajan zincirleme" kavramıdır – karmaşık görevleri ele almak için uzmanlaşmış ajanları birleştirmek. Bir seyahat planlama sistemini hayal edin:

• Bir uçuş rezervasyon ajanı
• Bir otel öneri ajanı
• Yerel etkinlik planlama ajanı
• Hava durumu izleme ajanı

Her biri kendi alanında uzmanlaşmıştır ancak kapsamlı çözümler oluşturmak için birlikte çalışır.

Bu Gelecek İçin Ne Anlama Geliyor​

AI ajanlarının ortaya çıkışı, yapay zekada temel bir değişimi temsil ediyor – sadece düşünebilen sistemlerden, düşünebilen ve yapabilen sistemlere geçiş. Henüz erken günlerde olsak da, Google'un beyaz kitabında özetlenen mimari ve yaklaşımlar, AI'nın pasif bir araçtan gerçek dünya problemlerini çözmede aktif bir katılımcıya nasıl evrileceğine dair net bir yol haritası sunuyor.

Geliştiriciler, iş liderleri ve teknoloji meraklıları için AI ajanlarını anlamak, sadece trendleri takip etmekle ilgili değil – AI'nın insan çabalarında gerçek bir işbirlikçi ortak haline geleceği bir geleceğe hazırlık yapmakla ilgili.

AI ajanlarının sektörünüzü nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz? Aşağıdaki yorumlarda düşüncelerinizi paylaşın.

Cuckoo Ağı, merkeziyetsiz AI altyapısını IoTeX'in gelişen ekosistemine getirerek Katman 2 çözümü olarak IoTeX'e genişlediğini duyurmaktan heyecan duyuyor. Bu stratejik ortaklık, Cuckoo'nun AI model sunma konusundaki uzmanlığını IoTeX'in sağlam MachineFi altyapısıyla birleştirerek her iki topluluk için de yeni fırsatlar yaratıyor.

İhtiyaç​

IoTeX kullanıcıları ve geliştiricileri, verimli, merkeziyetsiz AI hesaplama kaynaklarına erişime ihtiyaç duyarken, AI uygulama geliştiricileri ölçeklenebilir blockchain altyapısına ihtiyaç duyar. Cuckoo Zinciri, IoTeX üzerinde inşa ederek bu ihtiyaçları karşılıyor ve merkeziyetsiz AI pazarını yeni bir ekosisteme genişletiyor.

Çözüm​

IoTeX üzerinde Cuckoo Zinciri şunları sunar:

• IoTeX'in MachineFi altyapısıyla sorunsuz entegrasyon
• AI model sunumu için daha düşük işlem maliyetleri
• Merkeziyetsiz AI uygulamaları için artırılmış ölçeklenebilirlik
• IoTeX ve Cuckoo Zinciri arasında zincirler arası birlikte çalışabilirlik

Airdrop Detayları​

Bu genişlemeyi kutlamak için Cuckoo Ağı, hem IoTeX hem de Cuckoo topluluğu üyeleri için bir airdrop kampanyası başlatıyor. Katılımcılar, çeşitli etkileşim aktiviteleriyle $CAI token kazanabilirler:

1. IoTeX ekosisteminden erken benimseyenler
2. Ağa katkıda bulunan GPU madencileri
3. Zincirler arası etkinliklere aktif katılım
4. Topluluk katılımı ve geliştirme katkıları
5. Referans bağlantınızı paylaşarak referanslarınızın ödüllerinin %30'unu kazanın

Başlamak için https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ adresini ziyaret edin.

Liderlikten Alıntı​

"Cuckoo Zinciri'ni IoTeX üzerinde Katman 2 olarak inşa etmek, AI altyapısını merkeziyetsizleştirme misyonumuzda önemli bir dönüm noktasıdır," diyor Cuckoo Ağı'nın CPO'su Dora Noda. "Bu işbirliği, verimli, erişilebilir AI hesaplamasını IoTeX'in yenilikçi MachineFi ekosistemine getirirken, merkeziyetsiz AI pazarımızı genişletmemizi sağlıyor."

Sıkça Sorulan Sorular

S: Cuckoo Zinciri'nin IoTeX üzerindeki L2'sini benzersiz kılan nedir?

C: Cuckoo Zinciri'nin IoTeX üzerindeki L2'si, merkeziyetsiz AI model sunumunu IoTeX'in MachineFi altyapısıyla benzersiz bir şekilde birleştirerek IoT cihazları ve uygulamaları için verimli, maliyet etkin AI hesaplaması sağlar.

S: Airdrop'a nasıl katılabilirim?

C: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ adresini ziyaret ederek nitelikli işlemleri tamamlayın ve ödüller kazanın.

S: Daha fazla $CAI nasıl elde edebilirim?

• $CAI token stake etmek
• GPU madenci düğümü çalıştırmak
• Zincirler arası işlemlere katılmak
• Topluluk geliştirmesine katkıda bulunmak

S: GPU madencileri için teknik gereksinimler nelerdir?

C: GPU madencileri şunlara ihtiyaç duyar:

• NVIDIA GTX 3080, L4 veya üstü
• Minimum 8GB RAM
• İlk 10 madenci arasında olmak için $CAI stake etmek ve oy almak
• Güvenilir internet bağlantısı Ayrıntılı kurulum talimatları için belgelerimizi cuckoo.network/docs adresinde ziyaret edin.

S: Bu IoTeX kullanıcılarına ne gibi faydalar sağlar?

C: IoTeX kullanıcıları şunlara erişim kazanır:

• Merkeziyetsiz AI hesaplama kaynakları
• AI hizmetleri için daha düşük işlem maliyetleri
• Mevcut MachineFi uygulamalarıyla entegrasyon
• GPU madenciliği ve stake yoluyla yeni kazanç fırsatları

S: Zincirler arası işlevsellik nasıl çalışır?

C: Kullanıcılar, varlıklarını IoTeX, Arbitrum ve Cuckoo Zinciri arasında köprü altyapımızı kullanarak sorunsuz bir şekilde taşıyabilecekler, bu da ekosistemler arasında birleşik likidite ve birlikte çalışabilirlik sağlar. Arbitrum köprüsü başlatıldı ve IoTeX köprüsü hala geliştirme aşamasında.

S: Lansman için zaman çizelgesi nedir?

C: Zaman çizelgesi:

• 8 Ocak haftası: Cuckoo Zinciri ana ağında airdrop dağıtımına başlanması
• 29 Ocak haftası: IoTeX ve Cuckoo Zinciri arasında köprü kurulumu
• 12 Şubat haftası: Otonom ajan başlatma platformunun tam lansmanı

S: Geliştiriciler Cuckoo Zinciri'nin IoTeX L2'si üzerinde nasıl geliştirme yapabilir?

C: Geliştiriciler, Cuckoo Zinciri'nin tam EVM uyumluluğunu koruduğu için tanıdık Ethereum araçlarını ve dillerini kullanabilirler. Kapsamlı belgeler ve geliştirici kaynakları cuckoo.network/docs adresinde sunulacaktır.

S: Toplam airdrop tahsisi nedir?

C: “IoTeX x Cuckoo” airdrop kampanyası, toplam 1 milyar $CAI token arzından erken benimseyenler ve topluluk üyeleri için ayrılan toplam %1'lik tahsisin bir kısmını dağıtacaktır.

İletişim Bilgileri

Daha fazla bilgi için topluluğumuza katılın:

• Web Sitesi: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, 2023 yılında eski Polychain yatırımcısı Niraj Pant ve Akilesh Potti tarafından kurulan, blokzincir ve AI kesişiminde yer alan iddialı bir projedir. Archetype tarafından yönetilen ve Polychain Capital'den stratejik yatırım alan 25 milyon dolarlık bir Seri A ile desteklenen şirket, zincir içi ve zincir dışı karmaşık etkileşimleri mümkün kılmak için kritik altyapı boşluklarını ele almayı hedefliyor. Önde gelen kurumlar ve firmalardan 30 uzmandan oluşan bir ekiple, Ritual, doğal dil ile oluşturulan akıllı sözleşmeler ve dinamik piyasa odaklı kredi protokolleri gibi kullanım alanlarını hedefleyerek AI yeteneklerini doğrudan blokzincir ortamlarına entegre eden bir protokol inşa ediyor.

Müşterilerin AI için Neden Web3'e İhtiyacı Var?​

Web3 ve AI entegrasyonu, geleneksel, merkezi AI sistemlerinde görülen birçok sınırlamayı hafifletebilir.

1. Merkeziyetsiz altyapı manipülasyon riskini azaltır: AI hesaplamaları ve model çıktıları birden fazla, bağımsız olarak işletilen düğüm tarafından yürütüldüğünde, herhangi bir tek varlığın—geliştirici veya kurumsal bir aracı olsun—sonuçları değiştirmesi çok daha zor hale gelir. Bu, kullanıcı güvenini ve AI destekli uygulamalarda şeffaflığı artırır.

2. Web3 yerel AI, zincir üzerindeki akıllı sözleşmelerin kapsamını sadece temel finansal mantığın ötesine genişletir. AI döngüde olduğunda, sözleşmeler gerçek zamanlı piyasa verilerine, kullanıcı tarafından oluşturulan istemlere ve hatta karmaşık çıkarım görevlerine yanıt verebilir. Bu, algoritmik ticaret, otomatik kredi kararları ve sohbet içi etkileşimler (örneğin, FrenRug) gibi mevcut, silo edilmiş AI API'leri altında imkansız olan kullanım durumlarını mümkün kılar. AI çıktıları doğrulanabilir ve zincir üzerindeki varlıklarla entegre olduğu için, bu yüksek değerli veya yüksek riskli kararlar daha fazla güvenle ve daha az aracı ile yürütülebilir.

3. AI iş yükünü bir ağ üzerinde dağıtmak potansiyel olarak maliyetleri düşürebilir ve ölçeklenebilirliği artırabilir. AI hesaplamaları pahalı olabilse de, iyi tasarlanmış bir Web3 ortamı, tek bir merkezi sağlayıcı yerine küresel bir hesaplama kaynakları havuzundan yararlanır. Bu, daha esnek fiyatlandırma, geliştirilmiş güvenilirlik ve sürekli, zincir üzerinde AI iş akışları için olasılıkları açar—hepsi düğüm operatörlerinin hesaplama güçlerini sunmaları için paylaşılan teşviklerle desteklenir.

Ritual'ın Yaklaşımı​

Sistem, Web3 x AI alanındaki farklı zorlukları ele almak için tasarlanmış üç ana katmana sahiptir—Infernet Oracle, Ritual Zinciri (altyapı ve protokol) ve Yerel Uygulamalar.

1. Infernet Oracle​

• Ne Yapar Infernet, Ritual'ın ilk ürünü olup, zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler ile zincir dışı AI hesaplamaları arasında bir köprü görevi görür. Sadece dış verileri getirmek yerine, AI model çıkarım görevlerini koordine eder, sonuçları toplar ve bunları zincir üzerinde doğrulanabilir bir şekilde geri döndürür.
• Ana Bileşenler
  • Kapsayıcılar: Herhangi bir AI/ML iş yükünü barındırmak için güvenli ortamlar (örneğin, ONNX, Torch, Hugging Face modelleri, GPT-4).
  • infernet-ml: Popüler model çerçeveleri ile kullanıma hazır entegrasyonlar sunan AI/ML iş akışlarını dağıtmak için optimize edilmiş bir kütüphane.
  • Infernet SDK: Geliştiricilerin AI çıkarım sonuçlarını talep eden ve tüketen akıllı sözleşmeler yazmasını kolaylaştıran standart bir arayüz sağlar.
  • Infernet Düğümleri: GCP veya AWS gibi hizmetlerde dağıtılan bu düğümler, zincir üzerindeki çıkarım isteklerini dinler, kapsayıcılarda görevleri yürütür ve sonuçları tekrar zincir üzerine teslim eder.
  • Ödeme & Doğrulama: Hesaplama ve doğrulama düğümleri arasında ücret dağıtımını yönetir ve görevlerin dürüstçe yürütülmesini sağlamak için çeşitli doğrulama yöntemlerini destekler.
• Neden Önemlidir Infernet, geleneksel bir oraclenin ötesine geçerek zincir dışı AI hesaplamalarını doğrular, sadece veri akışlarını değil. Ayrıca, tekrarlanan veya zaman duyarlı çıkarım görevlerini zamanlamayı destekler, AI destekli görevleri zincir üzerindeki uygulamalara bağlamanın karmaşıklığını azaltır.

2. Ritual Zinciri​

Ritual Zinciri, AI dostu özellikleri hem altyapı hem de protokol katmanlarında entegre eder. Akıllı sözleşmeler ve zincir dışı hesaplama arasında sık, otomatik ve karmaşık etkileşimleri yönetmek için tasarlanmıştır, tipik L1'lerin yönetebileceğinden çok daha öteye uzanır.

2.1 Altyapı Katmanı​

• Ne Yapar Ritual Zinciri'nin altyapısı, standart blokzincirlerden daha karmaşık AI iş akışlarını destekler. Önceden derlenmiş modüller, bir zamanlayıcı ve EVM++ adlı bir EVM uzantısı aracılığıyla, sık veya akışkan AI görevlerini, sağlam hesap soyutlamalarını ve otomatik sözleşme etkileşimlerini kolaylaştırmayı amaçlar.

• Ana Bileşenler

  • Önceden Derlenmiş Modüller

    :

    • EIP Uzantıları (örneğin, EIP-665, EIP-5027) kod uzunluğu sınırlarını kaldırır, imzalar için gazı azaltır ve zincir ile zincir dışı AI görevleri arasında güven sağlar.
    • Hesaplama Önceden Derlemeleri akıllı sözleşmeler içinde AI çıkarımı, sıfır bilgi kanıtları ve model ince ayarı için çerçeveleri standartlaştırır.

  • Zamanlayıcı: Görevlerin sabit bir programda (örneğin, her 10 dakikada bir) çalışmasına izin vererek dış "Keeper" sözleşmelerine olan bağımlılığı ortadan kaldırır. Sürekli AI destekli faaliyetler için önemlidir.

  • EVM++: EVM'yi yerel hesap soyutlaması (EIP-7702) ile geliştirir, sözleşmelerin belirli bir süre için işlemleri otomatik olarak onaylamasına izin verir. Bu, insan müdahalesi olmadan sürekli AI destekli kararları (örneğin, otomatik ticaret) destekler.

• Neden Önemlidir AI odaklı özellikleri doğrudan altyapısına gömerek, Ritual Zinciri karmaşık, tekrarlayan veya zaman duyarlı AI hesaplamalarını kolaylaştırır. Geliştiriciler, gerçekten "akıllı" dApp'ler oluşturmak için daha sağlam ve otomatik bir ortam kazanır.

2.2 Konsensüs Protokol Katmanı​

• Ne Yapar Ritual Zinciri'nin protokol katmanı, çeşitli AI görevlerini verimli bir şekilde yönetme ihtiyacını ele alır. Büyük çıkarım işleri ve heterojen hesaplama düğümleri, sorunsuz yürütme ve doğrulama sağlamak için özel ücret-pazar mantığı ve yenilikçi bir konsensüs yaklaşımı gerektirir.
• Ana Bileşenler
  • Rezonans (Ücret Pazarı):
    • Farklı karmaşıklık seviyelerine sahip AI görevlerini uygun hesaplama düğümleriyle eşleştirmek için "müzayedeci" ve "aracı" rollerini tanıtır.
    • Güçlü düğümlerin karmaşık görevleri duraksamadan yönetmesini sağlamak için neredeyse kapsamlı veya "demetli" görev tahsisi kullanır.
  • Senfoni (Konsensüs):
    • AI hesaplamalarını doğrulama için paralel alt görevlere böler. Birden fazla düğüm, süreç adımlarını ve çıktıları ayrı ayrı doğrular.
    • Büyük AI görevlerinin ağı aşırı yüklemesini önlemek için doğrulama iş yüklerini birden fazla düğüme dağıtır.
  • vTune:
    • Düğüm tarafından gerçekleştirilen model ince ayarını "arka kapı" veri kontrolleri kullanarak zincir üzerinde nasıl doğrulayacağını gösterir.
    • Ritual Zinciri'nin daha uzun, daha karmaşık AI görevlerini minimum güven varsayımlarıyla yönetme yeteneğini gösterir.
• Neden Önemlidir Geleneksel ücret pazarları ve konsensüs modelleri, ağır veya çeşitli AI iş yükleriyle mücadele eder. Her ikisini de yeniden tasarlayarak, Ritual Zinciri görevleri dinamik olarak tahsis edebilir ve sonuçları doğrulayabilir, zincir üzerindeki olanakları temel token veya sözleşme mantığının çok ötesine genişletebilir.

3. Yerel Uygulamalar​

• Ne Yaparlar Infernet ve Ritual Zinciri üzerine inşa edilen yerel uygulamalar, bir model pazarı ve bir doğrulama ağı içerir, AI destekli işlevselliğin zincir üzerinde yerel olarak nasıl entegre edilebileceğini ve paraya dönüştürülebileceğini gösterir.
• Ana Bileşenler
  • Model Pazarı:
    • AI modellerini (ve muhtemelen ince ayarlı varyantlarını) zincir üzerindeki varlıklar olarak tokenleştirir.
    • Geliştiricilerin AI modellerini satın almasına, satmasına veya lisanslamasına izin verir, gelirleri model yaratıcılarına ve hesaplama/veri sağlayıcılarına ödüllendirir.
  • Doğrulama Ağı & "Hizmet Olarak Rollup":
    • Harici protokollere (örneğin, L2'ler) sıfır bilgi kanıtları veya AI destekli sorgular gibi karmaşık görevleri hesaplamak ve doğrulamak için güvenilir bir ortam sunar.
    • Ritual'ın EVM++, zamanlama özellikleri ve ücret-pazar tasarımını kullanarak özelleştirilmiş rollup çözümleri sağlar.
• Neden Önemlidir AI modellerini doğrudan zincir üzerinde ticarete uygun ve doğrulanabilir hale getirerek, Ritual blokzincir işlevselliğini AI hizmetleri ve veri kümeleri için bir pazara genişletir. Daha geniş ağ, özel hesaplama için Ritual'ın altyapısından da yararlanabilir ve AI görevlerinin ve kanıtlarının hem daha ucuz hem de daha şeffaf olduğu birleşik bir ekosistem oluşturur.

Ritual'ın Ekosistem Gelişimi​

Ritual'ın "açık AI altyapı ağı" vizyonu, sağlam bir ekosistem oluşturmakla el ele gider. Çekirdek ürün tasarımının ötesinde, ekip, model depolama, hesaplama, kanıt sistemleri ve AI uygulamaları genelinde ortaklıklar kurarak ağın her katmanının uzman desteği almasını sağlar. Aynı zamanda, Ritual, zincirinde gerçek dünya kullanım durumlarını teşvik etmek için geliştirici kaynaklarına ve topluluk büyümesine büyük yatırım yapar.

1. Ekosistem İşbirlikleri

• Model Depolama & Bütünlük: AI modellerini Arweave ile depolamak, onların değişmez kalmasını sağlar.
• Hesaplama Ortaklıkları: IO.net, Ritual'ın ölçeklenme ihtiyaçlarına uygun merkeziyetsiz hesaplama sağlar.
• Kanıt Sistemleri & Katman-2: Starkware ve Arbitrum ile işbirlikleri, EVM tabanlı görevler için kanıt üretim yeteneklerini genişletir.
• AI Tüketici Uygulamaları: Myshell ve Story Protocol ile ortaklıklar, daha fazla AI destekli hizmeti zincir üzerine getirir.
• Model Varlık Katmanı: Pond, Allora ve 0xScope ek AI kaynakları sağlar ve zincir üzerindeki AI sınırlarını zorlar.
• Gizlilik Geliştirmeleri: Nillion, Ritual Zinciri'nin gizlilik katmanını güçlendirir.
• Güvenlik & Stake Etme: EigenLayer, ağda güvenliği ve stake etmeyi destekler.
• Veri Kullanılabilirliği: EigenLayer ve Celestia modülleri, AI iş yükleri için hayati olan veri kullanılabilirliğini artırır.

2. Uygulama Genişlemesi

• Geliştirici Kaynakları: AI kapsayıcılarını nasıl çalıştıracağınızı, PyTorch'u nasıl çalıştıracağınızı ve GPT-4 veya Mistral-7B'yi zincir üzerindeki görevlere nasıl entegre edeceğinizi ayrıntılı olarak açıklayan kapsamlı kılavuzlar. Infernet aracılığıyla NFT oluşturma gibi uygulamalı örnekler, yeni başlayanlar için engelleri azaltır.
• Finansman & Hızlandırma: Ritual Altar hızlandırıcı ve Ritual Realm projesi, Ritual Zinciri üzerinde dApp'ler geliştiren ekiplere sermaye ve mentorluk sağlar.
• Dikkat Çeken Projeler:
  • Anima: Kredi verme, takaslar ve getiri stratejileri arasında doğal dil isteklerini işleyen çoklu ajanlı DeFi asistanı.
  • Opus: Planlanmış ticaret akışlarına sahip AI tarafından üretilen meme tokenları.
  • Relic: AMM'lere AI destekli tahmin modelleri entegre ederek daha esnek ve verimli zincir üzeri ticaret hedefler.
  • Tithe: ML kullanarak kredi protokollerini dinamik olarak ayarlayarak getiriyi artırırken riski azaltır.

Ürün tasarımını, ortaklıkları ve çeşitli AI destekli dApp'leri hizalayarak, Ritual kendisini Web3 x AI için çok yönlü bir merkez olarak konumlandırıyor. Geliştirici desteği ve gerçek finansman fırsatları ile tamamlanan ekosistem-öncelikli yaklaşımı, zincir üzerinde daha geniş AI benimsenmesi için zemin hazırlıyor.

Ritual'ın Görünümü​

Ritual'ın ürün planları ve ekosistemi umut verici görünüyor, ancak birçok teknik boşluk devam ediyor. Geliştiricilerin hala model-çıkarım uç noktalarını kurma, AI görevlerini hızlandırma ve büyük ölçekli hesaplamalar için birden fazla düğümü koordine etme gibi temel sorunları çözmeleri gerekiyor. Şimdilik, çekirdek mimari daha basit kullanım durumlarını yönetebilir; asıl zorluk, geliştiricileri zincir üzerinde daha yaratıcı AI destekli uygulamalar oluşturmaya teşvik etmektir.

İleride, Ritual finans üzerine daha az odaklanabilir ve hesaplama veya model varlıklarını ticarete uygun hale getirmeye daha fazla odaklanabilir. Bu, katılımcıları çeker ve zincirin tokenini pratik AI iş yüklerine bağlayarak ağ güvenliğini güçlendirir. Token tasarımıyla ilgili detaylar henüz net olmasa da, Ritual'ın vizyonu, Web3'ü daha derin, daha yaratıcı bir alana iterek karmaşık, merkeziyetsiz, AI destekli uygulamaların yeni bir neslini ateşlemektir.