Merkeziyetsiz yapay zeka eğitiminin dijital zeka için yeni bir varlık sınıfı nasıl yaratacağı

Frontier AI — şu anda geliştirilmekte olan en gelişmiş genel amaçlı yapay zeka sistemleri — dünyadaki en stratejik ve ekonomik açıdan önemli endüstrilerden biri haline geliyor, ancak büyük ölçüde çoğu yatırımcı ve geliştirici için erişilemez durumda. Perakende kullanıcıların sıklıkla kullandığı modellere benzer rekabetçi bir yapay zeka modelini bugün eğitmek, yüz milyonlarca dolara mal olabilir, on binlerce yüksek performanslı GPU gerektirebilir ve yalnızca birkaç şirketin destekleyebileceği bir operasyonel sofistikasyon düzeyi talep eder. Bu nedenle, özellikle perakende yatırımcılar için yapay zeka sektöründe doğrudan bir parçaya sahip olmanın bir yolu bulunmamaktadır.

Bu kısıtlama değişmek üzere. Yeni nesil merkeziyetsiz yapay zeka ağları teoriden üretime geçiyor. Bu ağlar, dünyanın dört bir yanından, pahalı üst düzey donanımlardan tüketici oyun ekipmanlarına ve hatta MacBook’unuzun M4 çipine kadar her türlü GPU’yu, geniş ve öncü ölçekli süreçleri destekleyebilen tek bir eğitim dokusuna bağlıyor. Piyasalar için önemli olan, bu altyapının sadece hesaplama koordinasyonunu sağlamakla kalmayıp, kaynak sağlayan katılımcılara token ihraç ederek mülkiyeti de koordine etmesidir; bu da onların oluşturdukları yapay zeka modellerinde doğrudan pay sahibi olmalarını sağlar.

Merkezi olmayan eğitim, mevcut teknoloji düzeyinde gerçek bir ilerlemedir. Açık internette, güvenilmeyen ve heterojen donanımlar üzerinde büyük modelleri eğitmek, yakın zamana kadar yapay zeka uzmanları tarafından imkânsız olarak nitelendiriliyordu. Ancak, Prime Intellect şimdi üretimde olan merkezi olmayan modelleri eğitti — biri 10 milyar parametreli (hızlı, verimli ve günlük görevler için yetkin çok yönlü) ve diğeri 32 milyar parametreli (karmaşık akıl yürütmede üstün ve daha nüanslı, sofistike sonuçlar sunan derin düşünen model).

Gensyn, merkezi olmayan bir makine öğrenimi protokolü, zincir üzerinde doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenmeyi göstermiştir. Pluralis, büyük modellerin eğitiminde standart grafik kartları (oyun bilgisayarları ve tüketici cihazlarında bulunan sıradan GPU'lar, pahalı özel çipler yerine) kullanarak bir sürü halinde çalışmanın, AI modellerinin belirli görevler için ince ayar yapılmadan önce devasa veri setlerinden öğrendiği temel aşama olan geniş ölçekli ön eğitimde giderek daha uygulanabilir merkezi olmayan bir yaklaşım olduğunu ortaya koymuştur.

Açık olmak gerekirse, bu çalışma sadece bir araştırma projesi değil—zaten gerçekleşiyor. Merkeziyetsiz eğitim ağlarında, model tek bir şirketin veri merkezinde “oturmaz”. Bunun yerine, model ağın kendisi üzerinde var olur. Model parametreleri parçalanmış ve dağıtılmış durumdadır, yani hiçbir katılımcı tüm varlığın sahibi değildir. Katılımcılar GPU hesaplama gücü ve bant genişliği sağlarlar, karşılığında da ortaya çıkan modeldeki paylarını yansıtan tokenlar alırlar. Bu şekilde, eğitim katılımcıları sadece kaynak sağlamakla kalmaz; aynı zamanda oluşturdukları yapay zekada uyum ve sahiplik kazanırlar. Bu, merkezi AI laboratuvarlarında gördüğümüzden çok farklı bir uyumdur.

Burada, tokenize etme önemli hale gelir ve modele ekonomik bir yapı ile piyasa değeri kazandırır. Tokenize edilmiş bir yapay zeka modeli, modelin talebini yansıtan nakit akışlarına sahip bir hisse senedi gibi davranır. OpenAI ve Anthropic'in kullanıcılarından API erişimi için ücret alması gibi, merkeziyetsiz ağlar da bunu yapabilir. Sonuç olarak yeni bir varlık türü ortaya çıkar: tokenize edilmiş zeka.

Büyük bir kamu şirketine yatırım yapmak yerine, modelleri doğrudan elinde bulunduran yatırımcılar, modellere doğrudan maruz kalabilirler. Ağlar bunu farklı stratejilerle uygulayacaktır. Bazı tokenlar öncelikle erişim hakları — modelin yeteneklerinin öncelikli veya garantili kullanımı — sağlarken, diğerleri kullanıcıların model aracılığıyla sorgu çalıştırmak için ödeme yaptığında elde edilen net gelirden bir payı açıkça takip edebilir. Her iki durumda da, token piyasaları modeller için bir hisse senedi piyasası gibi işlemeye başlar; burada fiyatlar modelin kalitesi, talebi ve faydası hakkındaki beklentileri yansıtır. Pek çok yatırımcı için bu, yapay zekanın büyümesine finansal olarak katılmanın en doğrudan yolu olabilir.

Bu gelişme boşlukta gerçekleşmiyor. Tokenleştirme, fonlar ve geleneksel menkul kıymetleri zincir üstüne taşıyan Superstate ve 2026’da halka açılması planlanan Securitize gibi platformlarla birlikte finansal ana akıma doğru ilerliyor. Reel dünya varlık stratejileri artık düzenleyiciler, varlık yöneticileri ve bankalar arasında popüler bir konu. Tokenleştirilmiş Yapay Zeka modelleri doğal olarak bu kategoriye uyuyor: dijital olarak yerel, konumdan bağımsız olarak internet bağlantısı olan herkesin erişimine açık ve temel ekonomik faaliyetleri—bir sorguyu eğitilmiş modelden yanıt almak için çalıştırma süreci olan çıkarım için hesaplama—zaten otomatikleştirilmiş ve yazılım tarafından takip edilebiliyor. Tüm tokenleştirilmiş varlıklar arasında, sürekli gelişen Yapay Zeka sistemleri en doğası gereği dinamik olanlar olabilir; çünkü modeller zaman içinde yükseltilebilir, yeniden eğitilebilir ve geliştirilebilir.

Merkeziyetsiz Yapay Zeka ağları, blok zincirlerinin toplulukların dijital varlıkları daha önce mümkün olmayan şekillerde birlikte finanse etmelerini, inşa etmelerini ve sahip olmalarını sağladığı teziyle doğal bir uzantıdır. İlk olarak para, ardından finansal sözleşmeler, daha sonra gerçek dünya varlıkları geldi. Yapay zeka modelleri, zincir üzerinde organize edilen, sahip olunan ve ticareti yapılan bir sonraki dijital yerel varlık sınıfıdır. Bizim görüşümüz, kripto ve yapay zekanın kesişiminin sadece “yapay zeka temalı tokenlarla” sınırlı kalmayacağı; gerçek model gelirine dayanan, ölçülebilir işlem gücü ve kullanım ile destekleneceği yönündedir.

Henüz erken aşamadadır. Çoğu merkeziyetsiz eğitim sistemi aktif geliştirme aşamasındadır ve birçok token tasarımı teknik, ekonomik veya düzenleyici testlerden başarısız olacaktır. Ancak yön nettir: merkeziyetsiz yapay zeka eğitim ağları likit, küresel olarak koordine edilen bir kaynak haline gelmek üzeredir. Yapay zeka modelleri, tokenlar aracılığıyla paylaşılabilir, sahip olunabilir ve işlem görebilir hale gelmektedir. Bu ağlar olgunlaştıkça, piyasalar sadece zekâ geliştiren şirketleri değil; zekânın kendisini fiyatlayacaktır.