Tiger Research: Blokzincir tabanlı yapay zeka, ana akım talep ile uyumsuzluk yaşıyor

Yapay zeka sektöründeki geniş çaplı yükselişe rağmen, blokzincir tabanlı yapay zeka alanı hâlâ ana akım talebi yakalamakta zorlanıyor. Tiger Research’ün yakın tarihli raporuna göre bunun temel nedeni, iki teknolojinin birlikte çalışmasındaki bir çelişki değil; mevcut sektörün çözmeye çalıştığı darboğazlarla blokzincir yapay zekasının sunduğu çözümler arasındaki ‘uyumsuzluk’. Dağıtık hesaplama, dağıtık depolama, veri pazar yerleri, model doğrulama ve gizlilik çözümleri ile yapay zeka ajan çerçeveleri gibi başlıklar farklı ihtiyaçlardan doğmuş olsa da, henüz büyük sermayeyi yönlendiren kurumsal taleple tam olarak örtüşmüyor.

Rapora göre bugünkü yapay zeka piyasasında sermaye, büyük dil modellerinin yaygınlaşmasıyla birlikte hesaplama gücü, bellek, enerji ve veri iletişimi gibi somut darboğazları çözen şirketlere akıyor. Yüksek bant genişlikli bellek, optik iletişim ve veri merkezi enerji altyapısı gibi alanlar, performans artışı ve maliyet düşüşünü hızlı biçimde kanıtladıkları için öne çıkıyor. Buna karşılık blokzincir yapay zeka projeleri, ‘veri egemenliği’ ve ‘merkeziyetsizlik’ gibi güçlü söylemlere sahip olsa da aynı ölçüde yatırım çekebilmiş değil.

Bu fark özellikle dağıtık hesaplama ve dağıtık depolama tarafında daha net görülüyor. Dağıtık hesaplama modeli, atıl durumdaki GPU kaynaklarını bir ağ içinde birleştirerek büyük teknoloji şirketlerinin kaynak hakimiyetini azaltmayı hedefliyor. Dağıtık depolama ise Filecoin ve Arweave benzeri yapılar üzerinden veri sahipliğinin geri kazanılması ve kalıcı saklama avantajını öne çıkarıyor. Ancak kurumsal müşteriler için teknik felsefeden çok istikrar önemli. Petabayt düzeyinde veri senkronizasyonu, çok düşük gecikme, hizmet seviyesi taahhüdü ve arıza durumunda kurtarma kapasitesi gibi konularda mevcut bulut sağlayıcılarına karşı açık bir üstünlük sunulmadıkça, şirketlerin geçiş riskini üstlenmesi zor görünüyor.

Tiger Research, dağıtık düğüm yapısının doğasından gelen belirsizliği de talebin önündeki temel engellerden biri olarak gösteriyor. Anonim katılımcıların sağladığı kaynaklara dayalı sistemlerde düğüm kaybı ya da kalite farkı yaşanabiliyor. Bu da milyarlarca won ölçeğindeki bir yapay zeka eğitim süreci yarıda kalırsa, sonradan yapılacak tazminatın zaman ve fırsat maliyetini karşılamaya yetmeyebileceği anlamına geliyor. Şirketler açısından bakıldığında blokzincir yapay zeka, ‘telafi edilebilir zarar’ değil, baştan kaçınılması gereken bir belirsizlik olarak görülebiliyor.

Veri pazar yerleri cephesinde amaç daha açık. Zincir üstü doğrudan ticaret sayesinde veri sağlayıcıları ile geliştiriciler, aracı olmadan ödeme ve fiyatlandırmayı daha şeffaf biçimde gerçekleştirebiliyor. Ocean Protocol ve Grass bu yaklaşımın öne çıkan örnekleri arasında sayılıyor. Yine de veri ticaretinde bugünkü piyasa yapısı, kullanım kolaylığına, ölçeğe ve mevcut platform ekosistemlerine yüksek derecede bağımlı. Bu nedenle yalnızca şeffaflığın artması, büyük çaplı talep kaymasını tek başına tetiklemeye yetmiyor. Piyasa, doğrudan değer aktarımı ve işlem verimliliği gibi avantajlara rağmen hâlâ hız ve kanıtlanmış operasyonel deneyimi daha fazla önemsiyor.

Model ve çıkarım doğrulaması ile gizlilik teknolojileri ise başka bir zamanlama sorunu taşıyor. Sıfır bilgi ispatı tabanlı makine öğrenimi doğrulaması, bir yapay zekanın belirlenmiş kurallara uygun çalıştığını ve hassas verileri açığa çıkarmadan sonuçların geçerliliğini kanıtlayabilmesini sağlıyor. Özellikle sağlık, sigorta ve kamu gibi veri güveni ile güvenliğin kritik olduğu alanlarda bu yaklaşımın anlamlı bir potansiyeli var. Ancak şirketlerin bugünden ek maliyeti göze alarak bunu yaygın şekilde benimsemesini sağlayacak kadar acil bir ihtiyaç oluşmuş değil. Rapora göre bu alanda teknolojik hazırlıktan çok düzenleyici çerçevenin olgunlaşması belirleyici olacak.

Raporda Avrupa Birliği’nin AI Act düzenlemesi gibi çerçevelerin, blokzincir yapay zeka için fırsat yaratabileceği de belirtiliyor. Veri kaynağı, güvenlik, sorumluluk takibi ve doğrulanabilirlik konusunda net standartlar ortaya çıktıkça, bugün ikincil görülen blokzincir tabanlı doğrulama araçları zorunlu altyapı bileşeni olarak yeniden değer kazanabilir. Bu da alanın doğrudan talep eksikliğinden çok, ‘regülasyon öncülüğünde gelişen bir pazar’ niteliği taşıdığına işaret ediyor.

Yapay zeka ajan çerçeveleri ise diğer alanlardan ayrışıyor. Microsoft(MSFT) ve Salesforce gibi ana akım şirketlerin bugün kullandığı ajan sistemleri büyük ölçüde şirket içi iş akışı otomasyonu ve verimlilik artışına odaklanıyor. Blokzincir tarafının tasarladığı yapı ise kendi cüzdanına ve kimliğine sahip yapay zekaların, stabil kripto para destekli ödeme protokolleri üzerinden dış ağlarda otonom biçimde işlem yapıp mutabakat sağlamasını hedefliyor. Bu model sadece otomasyon değil, makineden makineye ekonomi için tasarlanmış bir sonraki aşama altyapı olarak görülüyor.

Buradaki temel sorun ise pazarın olgunluk seviyesi. Şirketler hâlâ yapay zeka yatırımlarının geri dönüşünü kanıtlamaya ve sistem güvenilirliğini sağlamaya odaklanmış durumda. Bu yüzden çoklu ajanların dış dünyayla bağlantılı şekilde bağımsız hareket ettiği yapılar kavramsal olarak dikkat çekse de, bugünün öncelik listesinde en üst sırada yer almıyor. Buna karşın rapor, ajan ödemeleri alanını geleneksel finans ile blokzincirin aynı başlangıç çizgisinde rekabet edebileceği nadir alanlardan biri olarak görüyor. Çünkü çok küçük tutarlı, yüksek frekanslı ve sınır ötesi ödemeler, mevcut finansal sistemin de tam anlamıyla çözebilmiş olduğu bir mesele değil.

Raporun ana sonucu şu: blokzincir yapay zeka göz ardı ediliyor çünkü ‘işe yaramıyor’ değil, talebin zamanlamasıyla arzın sunduğu çözüm aynı noktada buluşmuyor. Dağıtık hesaplama ve depolama tarafı fiyat avantajı ile veri egemenliği iddiasına sahip olsa da teknik fark henüz yeterince güçlü değil. Doğrulama ve gizlilik çözümlerinde regülasyonun hızlanması bekleniyor. Ajan çerçevelerinde ise piyasanın olgunlaşması için daha fazla zamana ihtiyaç var.

Bir diğer eksik halka da piyasayı dönüştürecek bir ‘öldürücü kullanım senaryosu’nun henüz ortaya çıkmamış olması. ChatGPT’nin yapay zeka endüstrisindeki talep ve sermaye akışını kökten değiştirmesi gibi, blokzincir yapay zeka tarafı da hem kullanıcıların hem şirketlerin doğrudan fayda gördüğü çarpıcı bir örnek üretebilmiş değil. “yorum” Bu nedenle erken dönem topluluk ilgisinin ötesine geçip daha temkinli ana akım sermayeyi ikna edecek bir referans etkisi oluşmadı. Sonuç olarak proje değerlemeleri ile sektör beklentileri arasındaki fark büyüdü.

Buna rağmen Tiger Research, blokzincir yapay zekanın uzun vadeli potansiyelini reddetmiyor. Rapora göre mevcut soğukluk, yeni nesil altyapıların gerçek pazar talebiyle buluşmadan önce yaşadığı bir ‘ticari zaman farkı’ olabilir. Önümüzdeki dönemde blokzincir yapay zeka projelerinin, ana akım yapay zeka değer zincirinin beklentilerine uyum sağlayarak bugünkü performans boşluklarını kapatıp kapatamayacağı ya da doğrudan bir sonraki paradigma için altyapı kurmaya odaklanıp odaklanmayacağı, her projenin stratejisine bağlı olacak. Sonuçta blokzincir ile yapay zekanın kesişimi, tamamlanmış bir hikâye değil; talebin olgunlaşmasını bekleyen, hâlâ yazılmakta olan bir süreç.