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

AI Agent projesi Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olarak genellikle kurumsal hizmetlerdir; ancak Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, yüzde 8'lik bir oran oluşturuyor, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranları yüzde 23'e kadar yükselebiliyor. Bu nedenle güçlü bir piyasa rekabetçiliği sergiliyorlar. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla, gelecekte 10 milyar dolardan fazla değerlemeye sahip birçok projenin ortaya çıkacağını tahmin ediyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem inşası ve token ekonomi modeli tasarımına dikkat edilmelidir.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemenin Artışı

ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı kazanmış ve Mayıs 2024 itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri muazzam bir şekilde 20.3 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyonlar da tanıtmıştır. Bu hızlı gelişmeler karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının öneminin farkına vararak kendi AI modellerini ve uygulamalarını tanıtmaya başlamışlardır; örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü piyasaya sürerken, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri tanıtmıştır. Açıkça, AI alanı artık savaş alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devleri arasındaki rekabet, ticari uygulamaların gelişimini desteklemekle kalmıyor, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmalarının istatistiklerine göre, 2024 AI Index raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyon kadar fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin yayımlanmasının ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59,3 oranında artarak, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım pazarına doğrudan yansıyor; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama büyümesi yaşanıyor. Dünya genelinde 1,5 milyar doları aşan 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki kat arttı. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı; bu da onu OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi yaptı.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızda yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine ve sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler ardı ardına ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli rekor kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim altın döneminde; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojisi dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Ancak, bu modellerin teknik avantajları somut ürünlere dönüştürme konusunda hala zorluklarla karşı karşıya kaldıkları, model çıktılarının belirsizliği, yanlış bilgi üretme yanılsama riski ve model şeffaflığı gibi sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanmaktadır.

Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevreyle etkileşim konusundaki kapsamı vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin sadece dil modellerinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrildiğini işaret ediyor. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umut gördük; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu aşamalı olarak kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirmekte, Web3 teknolojisi ise dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramları ile birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğacağına inanıyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleşmesi için büyük bir potansiyel sergilemektedir.

Bu nedenle, Web3'teki AI Ajansı'nın çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya 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 daha iyi anlamak için.

Kavramların Açıklığı: AI Agent'ın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisinin farkını daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, destinasyon bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı oluşturma teknolojisi ise daha zengin ve spesifik destinasyon içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise sanki Iron Man filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve senin bir cümlene dayanarak aktif olarak uçuş ve otel arayabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilen ve seyahatini takvime ekleyebilen bir yapıdır.

Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen akıllı sistemlerdir; çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla alır, işlenmiş bilgilerle çevre üzerinde etki yaratmak için aktüatörler kullanır (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. Yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek ortamda etki yaratacak yanıtlar verebilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirdiğimizde, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz; GPT, bu mimari üzerine geliştirilmiş model serilerini temsil eder. GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o ise modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrilen bir AI Ajanıdır.

Sınıflandırma Genel Bakış

Günümüzde AI Ajansı pazarında henüz bir standart sınıflandırma oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Ajansı projesine etiketler vererek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Birinci sınıflar, temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmaktadır:

Altyapı türü: Bu tür, Agent alanında daha alt seviyedeki içeriklere odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun alt düzey uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sağlar.

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

• Model eğitimi sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.

• B tarafı hizmetleri: Temelde 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 Agent, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla 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 (Üretken Ön Eğitimli Transformer) modeline dayalı AI Ajanı.

• Arama türü: Arama işlevine odaklanarak, daha doğru bilgi arama sağlayan bir Agent.

İçerik üretimi türleri: Bu tür projeler içerik yaratımına odaklanır, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli biçimlerde içerik üretir, 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 geliştirilmesinde belirgin bir sektörel yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine odaklanmış olup, bunların çoğunluğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır. Bu olgu üzerine de bazı analizler gerçekleştirdik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden baskın bir konumda olduğu, öncelikle teknoloji olgunluğuna dayanmaktadır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilmiştir, bu da geliştirme zorluklarını ve risklerini azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin etkisi: Bir diğer 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 nispeten stabil olup, sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarındaki kısıtlamalar: Bu arada, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriğin kararsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla eğilim gösteriyor. Bu durum, içerik üreten AI'nın proje havuzundaki payının küçük olmasına neden oldu.

Bu eğilim, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmesini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin netleşmesi ile bu yapının bir şekilde değişebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri, AI Ajansı gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2 AI Agent lider proje analizi

Mevcut Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projeleri örnekleri üzerinden analiz yapıyoruz.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı sohbet sistemleri ve sanal karakter oluşturma araçları sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dil sohbeti yapabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var, bunların çoğu 18 ile 34 yaş arasındadır ve gençleşen bir kullanıcı grubu özelliği göstermektedir. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve 1 milyar dolar değerlemeye ulaştı, a16z liderliğinde.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı; bu, Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu belirtmekte fayda var 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 cevaplar çekip sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları eğitim verir, yönlendirir ve anahtar kelimeleri aratmaları için teşvik eder, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8.6 büyüme gerçekleştirdi ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı cezbetti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar finansman aldığını ve değerlemesinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; lider yatırımcı Daniel Gross, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer alıyor.

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