AI Ajanı Web3+AI'nin kurtuluş umudu olabilir mi?

AI Agent projeleri, Web2 girişimciliğinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmetlerdir. Ancak Web3 alanında, model eğitimi ve platform toplama türündeki projeler, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az olup %8'lik bir paya sahiptir, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranı %23'e ulaşmaktadır. Bu durum, gösterdiği güçlü piyasa rekabet gücünü ortaya koymaktadır. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan değerlemelere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama uç ürünlerinde AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla, tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik model tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Projelerin Çıkışı ve Değerlemelerin Yükselmesi Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden beri, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı kazanarak, Mayıs 2024 itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.3 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını da tanıtmıştır. Bu hızlı gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etmiş ve kendi AI modelleri ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamıştır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü piyasaya sürmüş, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri tanıtmıştır. Açıkça görüldüğü gibi, AI alanı artık büyük bir rekabet sahası haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan istatistiksel araştırmalardan elde edilen verilere göre, 2024 AI Index raporu GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1,8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59,3 oranında artış gösterdi ve bu durum, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına duyduğu ilgiyi yansıtıyor.

AI teknolojisine olan ilgi, yatırım pazarına doğrudan yansımaktadır; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme göstermekte ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme sergilemektedir. Dünya genelinde 1.5 milyar dolardan fazla 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşmiştir, bu da birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış, yıllık %100'lük bir artış göstermiştir. Bu arada, Musk'a ait xAI 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'den sonra en yüksek değere sahip ikinci AI girişimi olmuştur.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin patlayan gelişimine, sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor, değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı, büyük dil modellerinin ve arama artırıcı üretim teknolojilerinin dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydettiği hızlı bir gelişim altın çağında. Ancak, bu modellerin teknik avantajları gerçek ürünlere dönüştürürken, modelin çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme yanılgısı riski ve modelin şeffaflık sorunları gibi zorluklarla karşılaştıkları da bir gerçektir. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önemli hale geliyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık, çünkü AI Agent pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu değişim, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden gerçek sorunları gerçekten anlayabilen ve çözen akıllı sistemlere evrimini simgeler. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz, bu teknoloji yavaş yavaş AI teknolojisi ile pratik sorun çözme arasındaki boşluğu kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa ediyor. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel ilkeleriyle birleştirildiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğmasını bekliyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergilemektedir.

Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi, veri ve model pazarları gibi çeşitli boyutlardan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz. AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucuların tanım ve model arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo ile örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, sanki Iron Man filmindeki J.A.R.V.I.S. gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemini gerçekleştirebilir ve seyahat planını takviminize ekleyebilir.

Günümüzde, sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre eylemde bulunan akıllı sistemler olarak genel bir kabul görmüştür. Bu sistemler, çevre bilgilerini algılayıcılar aracılığıyla toplar, işleme tabi tutar ve etkileyici araçlar kullanarak çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Agent, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistandır. Bu, yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.

Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüş gibi farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; bunlar AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna bağlı olarak gerçek çevre üzerinde etki yaratmalarıdır.

ChatGPT örneği üzerinden kavramları netleştirirken, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekir; GPT, bu mimari üzerine gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrilen bir AI Ajanıdır.

Kategori Genel Görünümü

Şu anda AI Agent pazarı henüz birleşik bir sınıflandırma standardı oluşturmuş değil, biz Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci seviyede sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmakta ve bunlar gerçek kullanım durumlarına göre daha da ayrılmaktadır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun alt uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı olan araçlar ve çerçeveler sağlar.

• Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esas olarak karar vermeyi desteklemek ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

• Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, buna çıkarım, modelin kurulması, ayarlanması vb. dahildir.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcıları hedef alır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomasyon çözümleri sunar.

• Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü Ajansı, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşimi gerçekleştirir.

• Duygusal destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.

• GPT türü: GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.

• Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi arama sunan Ajans.

İçerik Üretim Türleri: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini üretmeye odaklanmaktadır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılmaktadır.

Web2 AI Agent gelişim durumu analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine odaklanmıştır; burada ağırlıklı olarak B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır, bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin ön planda olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, böylece geliştirme zorluğu ve riski azalır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Ajanlarının geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin etkisi: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan talep daha acildir, özellikle operasyon verimliliğini artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı nispeten istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerini teşvik eder.

Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Aynı zamanda, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ediyoruz. Üretim istikrarının olmaması nedeniyle, işletmeler daha istikrarlı bir şekilde üretkenliği artırabilen uygulamalara yöneliyor. Bu da içerik üreten AI'nın proje havuzundaki payının oldukça küçük olmasına neden oluyor.

Bu trend, teknolojinin olgunluk düzeyi, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının somut değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle birlikte, bu yapının bazı ayarlamalar yapabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.

Web2'deki AI Agent lider proje analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz. Örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney üç projesini ele alacağız.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır. Bu karakterler, doğal dilde diyalog gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı ve platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı bulunuyor. Bu kullanıcıların büyük çoğunluğu 18 ile 34 yaş arasında olup, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağlamış ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaşmıştır. a16z liderliğinde.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmıştır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten detaylı yanıtlar alabilir ve sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıların soru sormasını ve anahtar kelimelerle arama yapmasını eğitip yönlendirir, böylece kullanıcıların çeşitlilik gösteren sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişiminde Şubat ayında %8,6'lık bir artış gerçekleşti ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı cezbetti. Sermaye piyasalarında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolarlık bir finansman sağladığını ve değerlemesinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; lider yatırımcı Daniel Gross oldu, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer aldı.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarı ile oluşturulmuş iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Model, profesyonel akademik araştırmalar için uygundur ve