Karides besliyor musunuz? Son zamanlarda Web3er'lerin selamlaması muhtemelen bununla başlar.
2026 yılında, Çin Bahar Festivali'nde robotların büyük başarı kazanmasının ardından, OpenClaw gibi yeni nesil AI Agent'ları teknoloji çevrelerinde yeni bir oyuncak haline geldi. Kimi AI'yi müşteri hizmetleri için kullanıyor, kimi kod yazmak için, kimisi ise bir tür "dijital çalışan" bütünü simüle etmek için Agent'ları deniyor. Son zamanlarda birçok internet platformunda sıkça geçen kavram "bir kişi şirketi", yani bir kişi, bir AI iş akışıyla eski bir ekip tarafından yürütülen işleri tek başına yürütebiliyor.
Web3 tarafı da elbette boşta kalmadı. Son zamanlarda endüstri medyasını daha fazla takip ederseniz, birçok projenin AI Agent etrafında çalışmalar yaptığını göreceksiniz. Bazıları Agent'ların zincir üzerindeki varlıkları veya sözleşmeleri doğrudan nasıl çağırabileceğini araştırıyor, bazıları Agent'ların ödeme, kimlik veya finansal altyapısını geliştiriyor, bazıları “Agent ekonomisi”ni tartışarak AI'nın kullanıcılar gibi ağa dahil olmasına izin veriyor, bazıları ise yeniden “Web4.0” yeni bir sloganını yükseltiyor.
Buraya kadar geldiğinizde, aslında çok tanıdık bir his duyarsınız.
Herkes diyor ki modası döner, ancak teknoloji dünyasının (ya da kripto dünyasının) aynı şekilde olduğunu kim tahmin ederdi? 2022 yılında başlayan ayı piyasasında ChatGPT bir geceyle popüler oldu ve AI aniden herkesin konuştuğu konu haline geldi. Web3 dünyası da bunu beklememişti ve hemen AI Agent, AI trader, otomatik stratejiler gibi yeni kavramlar ortaya çıktı; sanki AI ile bir ilgisi varsa yeni bir hikâye anlatılabilirdi. Ancak bu heyecan uzun sürmedi. Kripto piyasası yeniden yükselmeye başladığında, insanların dikkati hızla Crypto'ya döndü.
Ancak bu sefer 2025'in ikinci yarısında kripto piyasasında yeniden ayı eğilimleri ortaya çıktı ve Web3, yeni kavramlar aramaya başladı.
Ancak Portal Labs'e göre, sorun tam olarak burada başlıyor. Bir hikâye popüler hale geldiğinde, birçok Web3 girişim ekibi teknik ve ticari kararlar değil, hikâye kararları alıyor: hangi kavram popülerse, onu yapıyor. Sonra düşüyorlar—
Birçok ekip, projeyi gerçekleştirmeye başladıkça, kavramların hızlıca kurulabileceğini ancak ürünün hayata geçirilmesinin zor olduğunu fark eder. Kullanıcılar nerede? Spesifik senaryo nedir? Sürekli gelir nasıl elde edilecek? Yatırım çekilebilir mi? Bu sorular genellikle proje bir süre çalıştırıldıktan sonra yavaş yavaş ortaya çıkar.
Isınma geçtikten sonra, piyasada çoğu zaman başarıya ulaşamamış projeler kalır. Bazı ürünler demo aşamasında kalır, bazıları zorla piyasaya sürülür ama kullanıcı bulamaz, bazıları ise hikayenin bir parçası olarak tamamen kaybolur. Kısa sürede yeni bir alan açılmış gibi görünse de, bir süre sonra geriye bakıldığında gerçekten kalan şeyler pek azdır.
Bu nedenle, Crypto alanında derinlemesine çalışmaya devam etmek mi, yoksa AI'ya geçmek mi karar verilmesi gereken bir zorluk haline geldi. İlkini seçerseniz, pazar iyi değil ve yatırımlarınızın geri dönüşü garantili değil; ikincisini seçerseniz, temeliniz yok. AI'nın teknik engelleri, insan kaynakları yapısı ve rekabet ortamı Web3'ten farklıdır. Son yıllarda birçok ekip, teknoloji yığını, ürün deneyimi ve topluluk kaynaklarını Crypto sistemi üzerine kurmuştur; AI'ya tamamen geçmek, tamamen yeni bir yarış pistine girmek anlamına gelir. Model yeteneklerinden, veri kaynaklarına kadar neredeyse tüm altyapı yeniden kurulmalıdır.
Daha gerçekçi bir bakışla, AI sektörü zaten çok kalabalık. Büyük model şirketleri, geleneksel internet şirketleri ve sayıca çok sayıda startup ekibi, bu alana büyük kaynaklar yatırmış durumda. Web3 ile ilgilenen bir startup ekibi için, sadece hikâye değişikliği nedeniyle bu pazara girmek, hem teknik üstünlük hem de sektör kaynakları eksikliğiyle karşılaşmaya neden olabilir.
Aslında, birçok Web3 girişim ekibi için uygulanabilir bir başka yol daha var. AI'ya geçmek zorunda değilsiniz; Web3 yolunuzu sürdürürken, Crypto'nun AI sistemine hangi yetenekleri katabileceğini düşünmeniz yeterli.
Şu anki AI gelişim dalgasını dikkatle incelediğinizde, birçok kritik aşamanın henüz tamamen çözülmediğini göreceksiniz.
En tipik örnek veridir. Model giderek daha güçlü hale gelirken, eğitim verilerinin kaynağı neredir, veriler güvenilir ve uygun mudur, özellikle AI Agent'ların 1v1 özelleştirme nasıl gerçekleştirilir gibi sorular için hâlâ iyi bir mekanizma yoktur. Büyük ölçekli verilerle eğitilen AI'lar için bu, uzun süredir devam eden temel bir sorundur.
Örneğin kimlik ve iş birliği. AI Agent'ları görev yürütme, otomatik ticaret ve hatta operasyonel kararlar sırasında kullanmaya başladığınızda, bunlar kendi kimliklerine, yetkilere ve iş birliği kurallarına da ihtiyaç duyar. Bir Agent'ı kim çağırabilir? Agent'lar arasında görev nasıl bölünür? Görev tamamlandıktan sonra nasıl ödeme yapılır? Bu sorular, temel olarak açık ağdaki kimlik ve değer dağıtımını ilgilendirir.
Ayrıca ödeme sorunları var. AI Agent, ağa kendiliğinden hizmet çağırma, veri alma veya görev yürütme başladığında, otomatik küçük ödeme sistemi gereklidir. Ancak geleneksel internet yapısında bu tür bir ödeme yapısı gerçekleştirmek gerçekten zordur.
Bunlar tümüyle AI sorunları gibi görünse de, birçok çözüm zaten Crypto teknoloji sisteminde mevcut. Veri teşvik ağları, zincir üstü kimlik sistemleri veya açık ödeme ağları, Web3'ün son yıllarda sürekli olarak keşfettiği yönlerdir.
Web3 girişim takımları gerçekten bu yönlerde denemek istiyorsa, önce birkaç şeyi netleştirmek zorundadır.
Öncelikle ekibin kendi teknik yetkinliğine bakılmalıdır. Farklı Web3 projelerinin teknik birikimleri büyük ölçüde değişiklik gösterir. Bazı ekipler zincir üstü protokoller yapmada uzmanken, bazıları uzun süredir veri ağları üzerinde çalışır, diğerleri ise uygulama katmanı ürünlerine daha odaklanır. Eğer ekip son birkaç yıldır veri toplama, veri çıkarma veya veri pazarı gibi veriye dayalı altyapılar üzerinde çalışıyorsa, AI etrafında veri katmanını genişletmek nispeten doğaldır; örneğin veri katkı ağı, doğrulanabilir veri kaynakları veya model için teşvikli veri pazarları gibi. Eğer ekip orijinal olarak zincir üstü protokoller veya altyapılara daha odaklanmışsa, AI Agent’ların çalışma ortamı etrafında çalışmak düşünülebilir; örneğin Agent’ların zincir üstü kimlikleri, izin yönetimi, görev yürütme protokolleri veya Agent’lara otomatik ödeme ve ödeme yetenekleri sunmak gibi. Kendi başlarına uygulama katmanı ürünlerini yapan ekipler için, örneğin ticaret araçları, içerik platformları, topluluk ürünleri veya tüketim uygulamaları, AI daha çok bir yetenek katmanı olarak mevcut ürün sistemlerine entegre edilmelidir. Örneğin, AI ile veri analizi yeteneklerini artırma, otomasyon süreçlerini optimize etme veya Agent’lar aracılığıyla önce insan eliyle yürütülen bazı işlevleri tamamlama gibi.
Sonra, gerçek bir iş senaryosunun var olup olmadığına bakılmalıdır. Birçok AI projesinin hızlıca kaybolmasının nedeni teknolojinin yetersizliği değil, baştan itibaren net bir kullanım senaryosunun olmamasıdır. Kavramlar çok sıcak anlatılabilir, ancak bu ürünü gerçekten ihtiyaç duyanlar nerede, neden kullanacaklar ve neden bunun için ödeme yapacaklar gibi sorular genellikle ciddiye alınmaz. “AI+Web3”, “Agent ekonomi sistemi”, “AI trader” gibi bazı kavramlar endüstride çok tartışılmaktadır ve çok büyük görünürler; ancak bir adım daha ileri gidildiğinde, gerçekten kararlı bir kullanıcı kitlesinin varlığı nadirdir. Bunun yerine, veri işleme, otomasyonlu operasyonlar, bilgi filtreleme veya görev yürütme gibi daha az “seksik” görünen ihtiyaçlar, gerçek iş dünyasında uzun süre varlığını korur. Bu nedenle, bir AI yönüne girmek için önce kavramın popüler olup olmadığına bakmak yerine, doğrudan senaryoya bakmak daha iyidir: Bu senaryo uzun süreli bir iş sorunu mu, bunun için zaten kimse ödeme yapıyor mu ve AI gerçekten bu aşamada verimliliği artırabilir mi? Bu koşullar sağlanıyorsa, bu yön daha olası bir şekilde bir hikâyeden ürüne dönüşecektir.
Daha aşağısında, Web3 girişim takımlarının bu aşamalara gerçekten girebilecek kaynaklara sahip olup olmadığına bakmak gerekiyor.
Önceden bahsedilen veri, kimlik ve ödeme yönleri, temelde sadece teknik sorunlar değil, ağ kaynakları sorunlarıdır.
Örneğin, veri ağı için; ekip elinde kararlı bir veri kaynağına sahip değilse ve sürekli veri katkıda bulunan bir kullanıcı grubu yoksa, teknoloji geliştirilse bile gerçek bir ağ etkisi yaratmak zor olur. Aynı şekilde, AI Agent kimlik sistemi veya iş birliği ağı oluşturmak istiyorsanız, gerçek geliştiriciler, uygulamalar veya Agent’ların katılması gerekir; aksi halde protokolün kendisi bir ekosistem oluşturamaz. Ödeme ve takas sistemleri de benzer mantığa sahiptir. AI Agent’lar bir ağ içinde hizmet çağırır, veri alır veya görevleri yerine getirmeye başladığında küçük tutarlı ödemeler çok sık hale gelir. Ancak bu ödeme ağı, büyük sayıda Agent ve hizmet aynı anda var olduğunda anlam kazanır; aksi halde hâlâ sadece bir teknik modül kalır.
Bu nedenle birçok Web3 ekibi için değerlendirilmesi gereken gerçek soru, “bu yönde teknik bir alan var mı?” değil, kendi kendilerinin bu ağa bir parçası olup olamayacaklarıdır. Takımın zaten veri kaynakları, geliştirici ekosistemi veya uygulama senaryolarına sahip olup olmadığı, bir projenin kavramsal düzeyde kalıp kalmayacağını değil, gerçekten AI altyapı katmanına girebileceğini belirler.