# AIエージェントはWeb3+AIの救命草になれるか？AIエージェントプロジェクトは、Web2の起業において人気があり成熟したタイプが主に企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム集合型プロジェクトがエコシステム構築における重要な役割のため主流となっています。現在、Web3のAIエージェントプロジェクトは数が少なく、全体の8%を占めていますが、AI市場における時価総額の割合は23%に達しており、非常に強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価を持つプロジェクトが複数登場することを予想しています。Web3プロジェクトにとって、AIコアではないアプリケーション製品にAI技術を導入することは戦略的な優位性となる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全体的なエコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に重点を置くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。## AIの波：プロジェクトの次々と出現と評価の上昇の現状ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚異の2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTをリリースした後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを立ち上げました。このような急速な展開により、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの重要性を認識し、自社のAIモデルやアプリケーションを次々と発表しています。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3を投入し、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかに、AI分野はもはや競争が避けられない場所となっています。各大テクノロジー企業の競争は、商業アプリケーションの発展を促進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計からも明らかです。2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は、2011年の845件から2023年の約180万件に急増しました。特にGPTが発表された2023年には、プロジェクト数が前年同月比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティのAI研究への熱意を反映しています。AI技術に対する熱意は投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せる。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資が行われ、これは第1四半期の2倍である。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同期比で倍増した。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額に達し、OpenAIに次ぐ評価額の高いAIスタートアップとなった。AI技術の急速な発展は、前例のない速度でテクノロジー分野の地図を再構築しています。テクノロジーの巨人たちの間での激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの繁栄、そして資本市場によるAIコンセプトの熱烈な追求まで、プロジェクトが次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価額も同様に上昇しています。全体的に見ると、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、大型言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重要な進展を遂げています。それにもかかわらず、これらのモデルは技術的な利点を実際の製品に転換する際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性問題などです。これらの問題は、高い信頼性が要求されるアプリケーションシーンでは特に重要になります。この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。AIエージェントは、実際の問題解決と環境との相互作用の包括性を強調しています。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学習し、解決する能力を持つインテリジェントシステムへと進化することを示しています。AIエージェントの発展から希望を見出し、AI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めているのです。AI技術の進化は生産力の構造を再形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素であるデータ、モデル、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどのコア概念と融合することで、一連の革新的なアプリケーションが生まれることを予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力によって、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。そのため、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用を深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデルマーケットなど、さまざまな次元から、最も有望なプロジェクトタイプやアプリケーションシナリオを特定し評価することを目指し、AIとWeb3の深い統合を深く理解することを目的としています。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f111ba9d433c828b9d5720e4e25d23aa)## 概念の明確化：AIエージェントの紹介と分類の概要### 基本的な紹介AIエージェントについて紹介する前に、読者がその定義とモデル自体の違いをよりよく理解できるように、実際のシーンを例に挙げます：あなたが旅行を計画していると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行の提案を提供します。情報検索を強化した生成技術は、より豊富で具体的な目的地の内容を提供できます。一方、AIエージェントは、アイアンマン映画のジャービスのように、ニーズを理解し、一言でフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールに行程を追加することができます。現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、それに応じた行動を取る知能システムを指す。センサーを通じて環境情報を取得し、処理した後、アクチュエーターを介して環境に影響を与える（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。それは単なる情報提供だけでなく、計画、タスクの分解、そして実際に実行することができます。この定義と特性に基づいて、AIエージェントはすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで活用されています。例えば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などはすべてAIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特質は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実の環境に影響を与える応答を行うことができるということです。ChatGPTを例に概念を明確にするために、TransformerがAIモデルを構成する技術アーキテクチャであることを明確にしなければなりません。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであり、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階のバージョンを表しています。ChatGPTはGPTモデルから進化したAIエージェントです。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-173f9f15b8fca29b0681fc31a0c64768)### カテゴリ概要現在のAIエージェント市場はまだ統一された分類基準が形成されていません。私たちはWeb2+Web3市場の204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付ける方法で、各プロジェクトに対応する顕著なラベルに基づいて、一次分類と二次分類に分けました。その中で、一次分類は基盤構築、コンテンツ生成、ユーザーインタラクションの3つのカテゴリであり、実際のユースケースに応じてさらに細分化されています。基盤構築型：このタイプは、エージェント分野の基盤となるコンテンツの構築に焦点を当てています。プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。- 開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための補助ツールとフレームワークを提供します。- データ処理クラス：異なる形式のデータを処理・分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのためのソースを提供します。- モデル訓練タイプ：AI向けのモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含みます- B2Bサービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、自動化ソリューションを提供します。- プラットフォーム集合型：さまざまなAIエージェントサービスとツールを統合したプラットフォーム。インタラクティブタイプ：コンテンツ生成タイプと似ていますが、持続的な双方向のインタラクションに違いがあります。インタラクティブエージェントは、ユーザーのニーズを受け入れ理解するだけでなく、自然言語処理（NLP）などの技術を通じてフィードバックを提供し、ユーザーとの双方向インタラクションを実現します。- 感情サポートタイプ：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。- GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。- 検索系：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェント。コンテンツ生成型：この種のプロジェクトは、コンテンツを創造することに焦点を当てており、大規模モデル技術を利用してユーザーの指示に基づいてさまざまな形式のコンテンツを生成します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリがあります。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e6a79357ac5352b3f76e4764156120c9)## Web2 AI Agentの開発状況の分析私たちの統計によると、Web2の従来のインターネットにおけるAIエージェントの開発は明らかなセクター集中の傾向を示しています。具体的には、約3分の2のプロジェクトが基盤構築タイプに集中しており、主にB2Bサービスと開発ツールが多く見られます。この現象についてもいくつかの分析を行いました。技術成熟度の影響：インフラ系プロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術成熟度にあります。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術とフレームワークに基づいて構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野の「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅固な基盤を提供します。市場需要の推進：もう一つの重要な要因は市場の需要です。消費者市場と比較して、企業市場はAI技術の需要がより切実であり、特に運営効率の向上とコスト削減のソリューションを求めています。同時に、開発者にとって企業からのキャッシュフローは比較的安定しており、その後のプロジェクト開発に有利です。アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成AIのアプリケーションシーンが比較的限られていることに注意しました。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定して向上させることができるアプリケーションを好みます。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が小さくなっています。このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、そしてアプリケーションシーンの実際の考慮を反映しています。AI技術の進歩が続き、市場の需要がさらに明確になるにつれて、この構図は調整される可能性がありますが、基盤構築は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-49cf0e8d4d349bd2b508f001968098f2)### Web2のAIエージェントのリーダープロジェクト分析私たちは現在のWeb2市場におけるAIエージェントプロジェクトについて深く掘り下げ、それらを分析します。ここでは、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に挙げます。キャラクターAI：製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づく対話システムとバーチャルキャラクター作成ツールを提供します。このプラットフォームでは、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、訓練し、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行できるようにします。データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億で、プラットフォームには350万以上のデイリーアクティブユーザーがいます。そのほとんどが18歳から34歳の間のユーザーであり、若年層のユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを発揮し、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。a16zがリード投資を行いました。テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用するライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが自社開発技術を採用していることを示しています。特筆すべきは、会社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De FreitasがGoogleの対話型言語モデルLlamaの開発に関与していたことです。パープレキシティAI:製品紹介：Perplexityはインターネットから情報を収集し、詳細な回答を提供することができます。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーが質問を続けたり、キーワードを検索するよう教育し、導くことで、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数は1000万人に達し、そのモバイルおよびデスクトップアプリケーションの訪問者数は2月に8.6%の成長を記録し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。資本市場では、Perplexity AIが最近6270万ドルの資金調達を発表し、評価額は10.4億ドルに達しました。リード投資家はDaniel Grossで、参加者にはStan DruckenmillerとNVIDIAが含まれています。テクニカル分析：Perplexityが使用している主要なモデルは微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大規模モデル、pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineに基づいています。モデルは専門的な学術研究に適しています。
Web3 AIエージェントプロジェクトの台頭 時価総額比率は23%に達し 未来の10億ドル評価が期待される
AIエージェントはWeb3+AIの救命草になれるか？
AIエージェントプロジェクトは、Web2の起業において人気があり成熟したタイプが主に企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム集合型プロジェクトがエコシステム構築における重要な役割のため主流となっています。
現在、Web3のAIエージェントプロジェクトは数が少なく、全体の8%を占めていますが、AI市場における時価総額の割合は23%に達しており、非常に強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価を持つプロジェクトが複数登場することを予想しています。
Web3プロジェクトにとって、AIコアではないアプリケーション製品にAI技術を導入することは戦略的な優位性となる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全体的なエコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に重点を置くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。
AIの波：プロジェクトの次々と出現と評価の上昇の現状
ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚異の2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTをリリースした後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを立ち上げました。このような急速な展開により、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの重要性を認識し、自社のAIモデルやアプリケーションを次々と発表しています。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3を投入し、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかに、AI分野はもはや競争が避けられない場所となっています。
各大テクノロジー企業の競争は、商業アプリケーションの発展を促進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計からも明らかです。2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は、2011年の845件から2023年の約180万件に急増しました。特にGPTが発表された2023年には、プロジェクト数が前年同月比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティのAI研究への熱意を反映しています。
AI技術に対する熱意は投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せる。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資が行われ、これは第1四半期の2倍である。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同期比で倍増した。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額に達し、OpenAIに次ぐ評価額の高いAIスタートアップとなった。
AI技術の急速な発展は、前例のない速度でテクノロジー分野の地図を再構築しています。テクノロジーの巨人たちの間での激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの繁栄、そして資本市場によるAIコンセプトの熱烈な追求まで、プロジェクトが次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価額も同様に上昇しています。全体的に見ると、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、大型言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重要な進展を遂げています。それにもかかわらず、これらのモデルは技術的な利点を実際の製品に転換する際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性問題などです。これらの問題は、高い信頼性が要求されるアプリケーションシーンでは特に重要になります。
この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。AIエージェントは、実際の問題解決と環境との相互作用の包括性を強調しています。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学習し、解決する能力を持つインテリジェントシステムへと進化することを示しています。AIエージェントの発展から希望を見出し、AI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めているのです。AI技術の進化は生産力の構造を再形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素であるデータ、モデル、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどのコア概念と融合することで、一連の革新的なアプリケーションが生まれることを予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力によって、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。
そのため、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用を深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデルマーケットなど、さまざまな次元から、最も有望なプロジェクトタイプやアプリケーションシナリオを特定し評価することを目指し、AIとWeb3の深い統合を深く理解することを目的としています。
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概念の明確化：AIエージェントの紹介と分類の概要
基本的な紹介
AIエージェントについて紹介する前に、読者がその定義とモデル自体の違いをよりよく理解できるように、実際のシーンを例に挙げます：あなたが旅行を計画していると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行の提案を提供します。情報検索を強化した生成技術は、より豊富で具体的な目的地の内容を提供できます。一方、AIエージェントは、アイアンマン映画のジャービスのように、ニーズを理解し、一言でフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールに行程を追加することができます。
現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、それに応じた行動を取る知能システムを指す。センサーを通じて環境情報を取得し、処理した後、アクチュエーターを介して環境に影響を与える（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。それは単なる情報提供だけでなく、計画、タスクの分解、そして実際に実行することができます。
この定義と特性に基づいて、AIエージェントはすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで活用されています。例えば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などはすべてAIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特質は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実の環境に影響を与える応答を行うことができるということです。
ChatGPTを例に概念を明確にするために、TransformerがAIモデルを構成する技術アーキテクチャであることを明確にしなければなりません。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであり、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階のバージョンを表しています。ChatGPTはGPTモデルから進化したAIエージェントです。
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カテゴリ概要
現在のAIエージェント市場はまだ統一された分類基準が形成されていません。私たちはWeb2+Web3市場の204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付ける方法で、各プロジェクトに対応する顕著なラベルに基づいて、一次分類と二次分類に分けました。その中で、一次分類は基盤構築、コンテンツ生成、ユーザーインタラクションの3つのカテゴリであり、実際のユースケースに応じてさらに細分化されています。
基盤構築型：このタイプは、エージェント分野の基盤となるコンテンツの構築に焦点を当てています。プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。
開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための補助ツールとフレームワークを提供します。
データ処理クラス：異なる形式のデータを処理・分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのためのソースを提供します。
モデル訓練タイプ：AI向けのモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含みます
B2Bサービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、自動化ソリューションを提供します。
プラットフォーム集合型：さまざまなAIエージェントサービスとツールを統合したプラットフォーム。
インタラクティブタイプ：コンテンツ生成タイプと似ていますが、持続的な双方向のインタラクションに違いがあります。インタラクティブエージェントは、ユーザーのニーズを受け入れ理解するだけでなく、自然言語処理（NLP）などの技術を通じてフィードバックを提供し、ユーザーとの双方向インタラクションを実現します。
感情サポートタイプ：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。
GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。
検索系：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェント。
コンテンツ生成型：この種のプロジェクトは、コンテンツを創造することに焦点を当てており、大規模モデル技術を利用してユーザーの指示に基づいてさまざまな形式のコンテンツを生成します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリがあります。
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Web2 AI Agentの開発状況の分析
私たちの統計によると、Web2の従来のインターネットにおけるAIエージェントの開発は明らかなセクター集中の傾向を示しています。具体的には、約3分の2のプロジェクトが基盤構築タイプに集中しており、主にB2Bサービスと開発ツールが多く見られます。この現象についてもいくつかの分析を行いました。
技術成熟度の影響：インフラ系プロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術成熟度にあります。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術とフレームワークに基づいて構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野の「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅固な基盤を提供します。
市場需要の推進：もう一つの重要な要因は市場の需要です。消費者市場と比較して、企業市場はAI技術の需要がより切実であり、特に運営効率の向上とコスト削減のソリューションを求めています。同時に、開発者にとって企業からのキャッシュフローは比較的安定しており、その後のプロジェクト開発に有利です。
アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成AIのアプリケーションシーンが比較的限られていることに注意しました。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定して向上させることができるアプリケーションを好みます。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が小さくなっています。
このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、そしてアプリケーションシーンの実際の考慮を反映しています。AI技術の進歩が続き、市場の需要がさらに明確になるにつれて、この構図は調整される可能性がありますが、基盤構築は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。
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Web2のAIエージェントのリーダープロジェクト分析
私たちは現在のWeb2市場におけるAIエージェントプロジェクトについて深く掘り下げ、それらを分析します。ここでは、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に挙げます。
キャラクターAI：
製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づく対話システムとバーチャルキャラクター作成ツールを提供します。このプラットフォームでは、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、訓練し、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行できるようにします。
データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億で、プラットフォームには350万以上のデイリーアクティブユーザーがいます。そのほとんどが18歳から34歳の間のユーザーであり、若年層のユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを発揮し、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。a16zがリード投資を行いました。
テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用するライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが自社開発技術を採用していることを示しています。特筆すべきは、会社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De FreitasがGoogleの対話型言語モデルLlamaの開発に関与していたことです。
パープレキシティAI:
製品紹介：Perplexityはインターネットから情報を収集し、詳細な回答を提供することができます。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーが質問を続けたり、キーワードを検索するよう教育し、導くことで、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。
データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数は1000万人に達し、そのモバイルおよびデスクトップアプリケーションの訪問者数は2月に8.6%の成長を記録し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。資本市場では、Perplexity AIが最近6270万ドルの資金調達を発表し、評価額は10.4億ドルに達しました。リード投資家はDaniel Grossで、参加者にはStan DruckenmillerとNVIDIAが含まれています。
テクニカル分析：Perplexityが使用している主要なモデルは微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大規模モデル、pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineに基づいています。モデルは専門的な学術研究に適しています。