AI Agent projeleri, Web3+AI alanında güçlü bir pazar rekabeti sergiliyor. Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, oranı %8; ancak AI alanındaki piyasa değeri oranları %23'e kadar yükseliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazar kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değere sahip birden fazla proje ortaya çıkması bekleniyor.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama son ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik model tasarımına odaklanmalıdır.
AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu
ChatGPT'nin 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı kazanmıştır. 2024 yılının Mayıs ayında, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıtmıştır. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en ileri AI model uygulamalarının önemini fark ederek, kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamışlardır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıtmış, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürmüştür. Açıkça görülüyor ki, AI alanı artık bir savaş alanı haline gelmiştir.
Büyük teknoloji devlerinin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan istatistiksel bir araştırmadan, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'deki 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiğini, özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısının bir önceki yıla göre %59.3 arttığını ve bunun da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıttığını bulduk.
AI teknolojisine olan tutku, yatırım piyasasına doğrudan yansıdı, AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme sergiliyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi gösteriyor. Dünya genelinde 1,5 milyar dolardan fazla 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, yıllık %100'den fazla bir artış gösterdi. Bu arada, Musk'a ait xAI, 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaştı, OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, ardından da sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar her şey değişiyor. Projeler peş peşe ortaya çıkarken, yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor, değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Yine de, bu modellerin teknik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşılaştıkları bir gerçektir. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanmaktadır.
Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık, çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümüne ve çevreyle etkileşime vurgu yapmaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden gerçek öğrenme ve gerçek sorunları çözme yeteneğine sahip zeki sistemlere evrildiğini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu yavaş yavaş kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa ediyor. AI'nin üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde muazzam bir potansiyel göstermektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Ajansı'nın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz; AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu derinlemesine anlamak için.
Kavramların Açıklanması: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için, bir gerçek senaryo ile örnek vermek istiyoruz: Diyelim 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 içerikleri sağlayabilir. AI Agent, sanki Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sizin bir cümlenizle aktif olarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştiren ve seyahat planını takvime ekleyen bir varlık gibidir.
Şu anda sektörde AI Agent tanımının, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen zeki sistemler olduğu genel olarak kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eder, işlendikten sonra etkileyici araçlar kullanarak çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, bölebilir ve gerçekten yerine getirebilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; örneğin AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girişlerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek ortamda etki yaratmalarıdır.
ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirirsek, Transformer'ın AI modellerini oluşturan teknik bir mimari olduğunu açıkça belirtmeliyiz. GPT, bu mimari üzerine geliştirilmiş bir model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrimleşen AI Agent'tır.
Kategori Özeti
Şu anda AI Agent pazarı henüz birleşik bir sınıflandırma standardı oluşturmuş değil. Biz, Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin karşılık gelen belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf, temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmaktadır; ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da ayrıntılı hale getirilmektedir:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin oluşturulmasına odaklanır, platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri içerir.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitim türü: AI için model eğitim hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.
B tarafı hizmet sınıfı: Başlıca işletme kullanıcılarına yönelik, işletme hizmet sınıfı, dikey sınıf ve otomatik çözümler sunmaktadır.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekte ve anlamakta kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim de sağlar, kullanıcılarla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sunan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi retrieval sağlayan bir Agent.
İçerik Üretim Türü: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak çeşitli biçimlerde içerik oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.
Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi
Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirme belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi göstermektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine odaklanmıştır, bunlar arasında çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli bir konumda olmasının başlıca nedeni, teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, böylece geliştirme zorluğu ve riski azaltılır. AI alanındaki "kürek" ile eşdeğerdir, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin teşviki: Diğer bir önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.
Uygulama senaryolarının sınırları: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretiminin kararsızlığı nedeniyle, işletmeler daha istikrarlı bir şekilde verimliliği artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açmaktadır.
Bu eğilim, teknolojinin olgunluğunu, piyasa talebini ve uygulama senaryolarını yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bir miktar değişiklik göstermesi beklenmektedir, ancak altyapı türleri, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.
Web2'deki AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyeceğiz ve bunları analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.
Karakter AI:
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı konuşma sistemleri ve sanal karakter oluşturma araçları sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog yapabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 18 ile 34 yaş arasındaki çoğu kullanıcıyla birlikte 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı bulunuyor ve bu da genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini gösteriyor. Character AI, sermaye pazarında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderlik etti.
Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için gayri resmi bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Ayrıca, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog bazlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmışlardır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplayarak ayrıntılı cevaplar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılar kullanırken, kullanıcıları sorular sormaya ve anahtar kelimeler aramaya eğitmekte ve yönlendirmekte, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon seviyesine ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını duyurdu ve değerlemesi 1,04 milyar dolara ulaştı; yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik yapıyor, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunuyor.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur, bilginin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Prompts aracılığıyla Midjourney'de çeşitli stil ve temalarda görüntüler oluşturabilir, gerçekçilikten soyutlamaya kadar geniş bir yaratıcı ihtiyaç yelpazesini kapsar. Platform ayrıca görüntü karıştırma ve düzenleme imkanı sunarak kullanıcıların görüntü üst üste bindirme ve stil transferi yapmasına olanak tanır, platformun gerçek zamanlı üretim özelliği, kullanıcıların birkaç saniye içinde sonuç almasını sağlar.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
6
Repost
Share
Comment
0/400
AirdropHunterXM
· 11h ago
Yine bir enayi toplayıcı dalgası ortaya çıktı.
View OriginalReply0
LayerZeroHero
· 11h ago
ai sonunda ajana dayanıyor.
View OriginalReply0
MEVSandwichVictim
· 11h ago
Önce sandviçi anlamamız mümkün mü, sonra yapay zekayı konuşalım.
View OriginalReply0
GhostAddressMiner
· 11h ago
Yine sermaye balonları şişiriyor, ben erken Airdrop adreslerinin verilerine bakmaktan yoruldum... Bu sefer AI ile oynayan Proje Ekibi, çoğu web2 döneminin eski hilekarları.
AI Ajanının gelecekteki potansiyeli büyük, Web3+AI gelişiminde yeni bir motor haline gelebilir.
AI Ajanı, Web3+AI için bir kurtarıcı olabilir mi?
AI Agent projeleri, Web3+AI alanında güçlü bir pazar rekabeti sergiliyor. Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, oranı %8; ancak AI alanındaki piyasa değeri oranları %23'e kadar yükseliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazar kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değere sahip birden fazla proje ortaya çıkması bekleniyor.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama son ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik model tasarımına odaklanmalıdır.
AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu
ChatGPT'nin 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı kazanmıştır. 2024 yılının Mayıs ayında, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıtmıştır. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en ileri AI model uygulamalarının önemini fark ederek, kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamışlardır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıtmış, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürmüştür. Açıkça görülüyor ki, AI alanı artık bir savaş alanı haline gelmiştir.
Büyük teknoloji devlerinin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan istatistiksel bir araştırmadan, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'deki 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiğini, özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısının bir önceki yıla göre %59.3 arttığını ve bunun da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıttığını bulduk.
AI teknolojisine olan tutku, yatırım piyasasına doğrudan yansıdı, AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme sergiliyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi gösteriyor. Dünya genelinde 1,5 milyar dolardan fazla 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, yıllık %100'den fazla bir artış gösterdi. Bu arada, Musk'a ait xAI, 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaştı, OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, ardından da sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar her şey değişiyor. Projeler peş peşe ortaya çıkarken, yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor, değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Yine de, bu modellerin teknik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşılaştıkları bir gerçektir. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanmaktadır.
Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık, çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümüne ve çevreyle etkileşime vurgu yapmaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden gerçek öğrenme ve gerçek sorunları çözme yeteneğine sahip zeki sistemlere evrildiğini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu yavaş yavaş kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa ediyor. AI'nin üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde muazzam bir potansiyel göstermektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Ajansı'nın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz; AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu derinlemesine anlamak için.
Kavramların Açıklanması: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için, bir gerçek senaryo ile örnek vermek istiyoruz: Diyelim 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 içerikleri sağlayabilir. AI Agent, sanki Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sizin bir cümlenizle aktif olarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştiren ve seyahat planını takvime ekleyen bir varlık gibidir.
Şu anda sektörde AI Agent tanımının, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen zeki sistemler olduğu genel olarak kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eder, işlendikten sonra etkileyici araçlar kullanarak çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, bölebilir ve gerçekten yerine getirebilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; örneğin AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girişlerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek ortamda etki yaratmalarıdır.
ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirirsek, Transformer'ın AI modellerini oluşturan teknik bir mimari olduğunu açıkça belirtmeliyiz. GPT, bu mimari üzerine geliştirilmiş bir model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrimleşen AI Agent'tır.
Kategori Özeti
Şu anda AI Agent pazarı henüz birleşik bir sınıflandırma standardı oluşturmuş değil. Biz, Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin karşılık gelen belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf, temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmaktadır; ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da ayrıntılı hale getirilmektedir:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin oluşturulmasına odaklanır, platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri içerir.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitim türü: AI için model eğitim hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.
B tarafı hizmet sınıfı: Başlıca işletme kullanıcılarına yönelik, işletme hizmet sınıfı, dikey sınıf ve otomatik çözümler sunmaktadır.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekte ve anlamakta kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim de sağlar, kullanıcılarla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sunan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi retrieval sağlayan bir Agent.
İçerik Üretim Türü: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak çeşitli biçimlerde içerik oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.
Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi
Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirme belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi göstermektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine odaklanmıştır, bunlar arasında çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli bir konumda olmasının başlıca nedeni, teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, böylece geliştirme zorluğu ve riski azaltılır. AI alanındaki "kürek" ile eşdeğerdir, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin teşviki: Diğer bir önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.
Uygulama senaryolarının sınırları: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretiminin kararsızlığı nedeniyle, işletmeler daha istikrarlı bir şekilde verimliliği artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açmaktadır.
Bu eğilim, teknolojinin olgunluğunu, piyasa talebini ve uygulama senaryolarını yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bir miktar değişiklik göstermesi beklenmektedir, ancak altyapı türleri, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.
Web2'deki AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyeceğiz ve bunları analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.
Karakter AI:
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı konuşma sistemleri ve sanal karakter oluşturma araçları sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog yapabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 18 ile 34 yaş arasındaki çoğu kullanıcıyla birlikte 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı bulunuyor ve bu da genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini gösteriyor. Character AI, sermaye pazarında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderlik etti.
Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için gayri resmi bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Ayrıca, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog bazlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmışlardır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplayarak ayrıntılı cevaplar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılar kullanırken, kullanıcıları sorular sormaya ve anahtar kelimeler aramaya eğitmekte ve yönlendirmekte, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon seviyesine ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını duyurdu ve değerlemesi 1,04 milyar dolara ulaştı; yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik yapıyor, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunuyor.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur, bilginin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Prompts aracılığıyla Midjourney'de çeşitli stil ve temalarda görüntüler oluşturabilir, gerçekçilikten soyutlamaya kadar geniş bir yaratıcı ihtiyaç yelpazesini kapsar. Platform ayrıca görüntü karıştırma ve düzenleme imkanı sunarak kullanıcıların görüntü üst üste bindirme ve stil transferi yapmasına olanak tanır, platformun gerçek zamanlı üretim özelliği, kullanıcıların birkaç saniye içinde sonuç almasını sağlar.