AI ile ilgili kripto tokenlerinin birleşik değeri, son iki yılda dört kat arttı ve şimdi 20 milyar dolarlık bir piyasa sınırına yaklaşıyor.
Henüz toplam 3.55 trilyon dolarlık kripto pazarının sadece %0.67'sini oluşturmasına rağmen, büyümesi, merkezi olmayan AI altyapısı, programlanabilir para ve stablecoin tabanlı ödeme sistemlerinin rolü hakkkındaki artan beklentileri yansıtıyor.
Grayscale Investments'a göre, AI kripto sektörü, merkezi olmayan finans ve tokenleştirilmiş finansal hizmetler gibi yüz milyarlarca dolarlık değeri temsil eden baskın dikeylerle karşılaştırıldığında, sektörün nispi yeniliği, mevcut mütevazı boyutunu açıklıyor. Ancak firma, AI-tabanlı kripto modelleri olgunlaştıkça ve kurumsal kullanım durumları daha net hale geldikçe bu farkın küçülebileceğini öneriyor.
Mayıs 2025 sonu itibarıyla, AI kripto alanı yaklaşık 20 tokeni içeriyor. Dolaşımdaki piyasa değerine göre en büyük olanı, merkezi olmayan makine öğrenmesi protokolü Bittensor'un yerel varlığı TAO'dur. Kripto için genel olarak yükselişli bir yıl olmasına rağmen, AI token sektörü karışık bireysel performanslar gördü. TAO, yılbaşından bu yana %2 yükseldi, ElizaOS ise %80 düştü, bu da sektörün oynaklığını ve erken aşama doğasını vurguluyor.
Yine de genel eğilim keskin bir şekilde yukarı yönlü olmuştur. 2023'te, AI kripto sektörünün toplam piyasa değeri sadece 4,5 milyar dolardı. Bugün, yaklaşık 20 milyar dolara yaklaşıyor, bu durum AI-tabanlı altyapıya, merkezi olmayan eğitime ve blockchain tabanlı ajan koordinasyonuna yatırımcı ilgisinin hızlandığını gösteriyor.
AI Ajanları için Önemli Olanaklar Olarak Stablecoinler
Ortaya çıkan en önemli eğilimlerden biri AI ile stablecoin altyapısının kesişimidir. Araştırma liderleri Zach Pandl ve Will Ogden Moore tarafından hazırlanan yakın tarihli bir Grayscale raporu, stablecoinlerin - blockchain tabanlı dijital dolarlar - hızlı, sınırsız ve programlanabilir ödeme sistemlerine ihtiyaç duyan AI ajanları için temel araçlar haline gelebileceğini vurgular.
Stablecoinlerin AI kullanım durumlarına entegrasyonu, büyük fintech ve teknoloji oyuncularının artan ilgisi arasında geliyor. Stripe, kısa süre önce stablecoin ödeme işlevselliğini 150'den fazla ülkeye genişletti. Meta, blockchain tabanlı ödeme rayları ile deney yapıyor ve büyük ABD bankaları da AI araçları ile uyumlu tokenleştirilmiş mevduat çerçevelerini keşfettikleri bildiriliyor.
Diğer yandan Coinbase, AI ve nesnelerin interneti ajanlarının stablecoinlerde mikro ödemeler yapmasına olanak tanıyacak 'akıllı cüzdan' ve programlanabilir ödeme yığını başlattı. Bu gelişmeler, ABD kripto pazar yapısı yasası ve fiat destekli stablecoinler için lisanslama ve yönetişime odaklanan önerilen GENIUS Yasası gibi düzenleyici ilerlemeler tarafından şekillendiriliyor. Eğer yasalaştırılırsa, böyle bir mevzuat, AI tarafından yönlendirilen ödeme akışları için daha net yasal raylar sağlayabilir.
Bittensor: Halving, Alt Ağlar ve Merkezi Olmayan İşlem
Bittensor, bugüne kadar en gelişmiş merkezi olmayan AI protokolü olmaya devam ediyor. Gevşek bir şekilde Bitcoin'e göre modellenmiş TAO, 21 milyon tokenlik bir katı sınıra sahiptir ve her dört yılda bir halving (yarılanma) olayı geçirir. Bu yılın ilerleyen dönemlerinde beklenen ilk bu tür olay, ihraç oranını azaltarak token arz dinamiklerini potansiyel olarak etkileyecektir.
Şubat ayında Bittensor, belirli makine öğrenimi görevleri için optimize edilmiş, yatırılabilir alt ağların oluşumunu etkinleştiren dTAO yükseltmesini başlattı. Lansmandan bu yana TAO'nun dolaşımdaki arzının %7'sinden fazlası bu alt ağlara bağlıdır ve merkezi olmayan eğitim ortamlarında geliştirici katılımının arttığını gösterir.
Alt ağlar, katılımcıların bağımsız olarak yönlendirilen sinir ağlarına fon sağlamak, küratörlük yapmak ve değer elde etmek için ekonomik ve teknik temel taşları olarak işlev görür. Grayscale'in analistleri, bu modüler mimariyi, AI'yı merkezi olmayan sistemlerde merkezi işlem sağlayıcılarına olan bağımlılık olmadan ölçeklendirmek için önemli bir olanak olarak görmektedir.
Dağıtılmış Eğitim ve GPU Pazarları
Bittensor'un ötesinde, birkaç AI odaklı kripto protokolü, dağıtılmış eğitim mekanizmalarını araştırmaktadır. Bir örnek, küresel katılımcılar tarafından sağlanan atıl GPU'lar kullanarak 30 milyar parametrenin üzerinde modeller eğitmiş olan Prime Intellect'tir.
Bu yaklaşımın ölçeklenebilir olduğu kanıtlanırsa, merkezi AI model eğitimi ile ilişkili yüksek maliyetleri azaltabilir ve büyük teknoloji altyapısına bağımlılığı azaltabilir.
Gensyn ve Nous Research gibi diğer projeler de dağıtılmış GPU pazarlarına doğru ilerliyor ve yılın ilerleyen dönemlerinde tokenler sunmayı planlıyor olabilir. Bu platformlar, merkezi kurumsal altyapıya güvenmek yerine, hesaplama veya veri paylaşımı için kripto ile ödüllendirilen katılımcıları olan ortamlarda AI model geliştirmeyi desteklemeyi hedefliyor.
Veri Gelirleri ve Finansal Olmayan Kullanım Durumları
AI-kripto kesişiminde ortaya çıkan bir başka dikey veri gelirleridir. Web'den kazılan veriyi AI laboratuvarlarına toplayıp satan bir protokol olan Grass, token sunmadan yıllıklaştırılmış on milyonlarca dolar gelir elde ettiği bildiriliyor. Proje, merkezi olmayan ağların AI geliştiricilerinden mevcut talebi nasıl çekebileceğini ve finansal olmayan kaynaklardan gerçek dünya için gelir oluşturabileceğini vurguluyor.
AI sistemlerinin modelleri etkili bir şekilde eğitmek için büyük, çeşitli ve düzenli güncellenmiş veri kümesi gerektirdiğinden, veri ekonomisi giderek daha önemli hale geliyor. Grass'ın eğrisi, kripto yerel veri kaynak ve gelir araçlarının, geleneksel veri aracılarının yanında var olabileceğini ve AI eğitim döngüsünde perakende katılımı için potansiyel olarak yeni pazarlar açabileceğini gösteriyor.
Benzer şekilde, AI ajanlarına tokenize erişim sunan bir platform olan Virtuals, yıllıklaştırılmış 30 milyon dolarlık ticaret ücretine ulaştı. Böyle bir çekiş, AI modellerinin otonom olarak hareket ettiği ve dijital tokenler kullanarak ticaret yaptığı ajan tabanlı ekonomilere yönelik erken talebi gösteriyor.
Son düşünceler
İyimserliğe rağmen, sektör net düzenleyici belirsizlikler, teknik uygulama zorlukları ve abartılmış anlatılar dahil açık risklerle karşı karşıya. Mevcut piyasa sermayesinin çoğu, protokol büyümesi veya token faydasına yönelik gelecekteki beklentilere dayalı spekülatiftir.
Yine de, AI, kripto ve programlanabilir para birimlerindeki yakınsama, uzun vadeli teknolojik eğilimlerle yapısal olarak uyumlu görünüyor. GENIUS Yasası gibi yeni düzenleyici çerçeveler veya kesinleşmiş bir kripto pazar yapısı yasası gibi düzenlemeler AI-kripto işlemleri için daha net rehberlik sağlarsa, kurumsal benimseme takip edebilir.
Şu an için AI kripto sektörü deneysel ve oynaktır - ancak giderek daha fazla görünen bir hale geliyor. Gerçek dünya uygulamaları arttıkça ve altyapı olgunlaştıkça, bir sonraki aşama, niş bir kategoriden, hem kripto hem de AI ekosistemlerinin daha entegre bir bileşeni haline dönüşebilir.