Geçtiğimiz yıl, yapay zeka alanındaki rekabet odağı esas olarak model ölçeği ve insansı diyalog yeteneği üzerinde yoğunlaştı. Ancak, teknolojinin sürekli gelişimiyle birlikte, özellikle on-chain AI akıllı ajan geliştiricilerinin dikkatini çeken yeni bir eğilim sessizce yükseliyor. Bu eğilim, gelecekteki AI gelişiminin bir anahtar zorluğunu ortaya koyuyor: gerçek, zamanında ve bozulmamış verilerin elde edilmesi.

Uzmanlar, en gelişmiş AI sistemlerinin bile, girdi verileri yanlış, gecikmeli veya manipüle edilmişse, çıktılarının değerli olmayacağını belirtmektedir. Bu görüş, veri kalitesinin AI performansı üzerindeki önemli etkisini vurgulamaktadır.

On-chain yatırım AI asistanı örneğinde olduğu gibi, bu akıllı aracın kullanıcıların varlık durumunu doğru bir şekilde anlaması, işlem yürütme durumunu gerçek zamanlı olarak doğrulaması ve birden fazla blok zinciri platformunda (örneğin Solana, BNB ve zkSync) verileri senkronize edebilmesi gerekiyor. Eğer etkili bir çapraz zincir doğrulama, veri toplama ve on-chain sıkıştırma teknolojisi yoksa, bu tür bir AI sistemi potansiyelini gerçekleştiremeyecek ve yalnızca sınırlı bilgilere dayanarak karar verebilecektir.

Bu bağlamda, Lagrange gibi teknik çözümler ortaya çıkmıştır. Lagrange sadece basit bir veri sağlama aracı değildir, aynı zamanda on-chain AI'nın çok yönlü bir asistanı gibi, veri yönetimi, doğrulama ve tetikleme işlevlerini bir araya getirir. Özellikle, Lagrange üç ana rol oynamaktadır:

1. Veri Yetkilisi: Zincirler arası verileri toplamak ve düzenlemekten sorumludur.
2. Sertifikasyon: Verilerin gerçekliğini ve bütünlüğünü sağlamak.
3. Tetikleyici: Veri durumuna göre ilgili AI davranışını etkinleştirir.

SQL benzeri zincirler arası veri toplama yeteneği sayesinde, Lagrange zincir üstü AI'ye net bir "görüş" sunarak blok zinciri ekosisteminin dinamiklerini kapsamlı bir şekilde anlamasını sağlıyor. Bu yetenek, etkili ve güvenilir zincir üstü AI uygulamaları geliştirmek için hayati önem taşıyor ve bir sonraki nesil blok zinciri ile AI entegrasyonunu yönlendiren anahtar faktörlerden biri olabilir.

Bu trendin derinleşmesiyle, gelecekteki AI rekabetinin yalnızca algoritmaların gelişmişliği ile değil, aynı zamanda yüksek kaliteli, gerçek zamanlı ve doğrulanabilir veriler sunabilen bir ekosistem inşa etme becerisiyle ilgili olduğunu öngörebiliriz. Bu, blockchain teknolojisi ile yapay zekanın birleşimi için yeni uygulama senaryoları açacak ve potansiyel olarak merkeziyetsiz finans, tedarik zinciri yönetimi ve otonom sistemler gibi alanlarda devrim yaratacaktır.