# AIエージェントはWeb3+AIの救いの手になれるのか？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、成熟したタイプの主なものが企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデルのトレーニングやプラットフォームの統合プロジェクトがエコシステムの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セクターにおける時価総額の割合はなんと23％に達しています。これは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、今後は時価総額が10億ドルを超えるプロジェクトがいくつか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になる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの組み合わせ方については、全エコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に注力し、分散化とネットワーク効果を促進することが重要です。## AIの波：プロジェクトの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月までにChatGPTの月収は驚異的な2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTのリリース後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きにより、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を発表し、中国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分野は熾烈な競争の場となっています。主要な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れば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増しました。特にGPTがリリースされた2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティがAI研究に熱心であることを反映しています。AI技術への熱意は投資市場に直接反映され、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ています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍です。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ています。その中で、マスクが率いるxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つAIスタートアップとなりました。! [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)AI技術の急速な発展は、かつて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。テクノロジー大手間の激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの隆盛、さらには資本市場によるAI概念の熱烈な追随に至るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価額もそれに伴って上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、大規模言語モデルや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変換する際に課題に直面しています。たとえば、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、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に要求されるアプリケーションシーンにおいて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、実際の問題を真に理解し、学習し、解決できる知能システムへと進化することを示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しました。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ます。AI技術の進化は、生産力の構造を再形成し続けており、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、データ、モデル、計算能力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心的理念と融合するとき、私たちは一連の革新的なアプリケーションが生まれると予見しています。この可能性に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自律的にタスクを実行する能力を通じて、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。そのため、私たちはAIエージェントのWeb3における多様な応用について深く研究を始めました。Web3のインフラ、ミドルウェア、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場など、複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプとアプリケーションシナリオを特定・評価し、AIとWeb3の深い融合を理解することを目指しています。## 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エージェントを紹介する前に、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しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報と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します。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、一言でフライトとホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールに追加します。現在、業界内で一般的に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します。センサーを通じて環境情報を取得し、処理を経てアクチュエーターを使って環境に影響を与えます（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、そして実際の実行も行うことができます。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応用されています。たとえば、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されます。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ことができることです。ChatGPTを例にして概念を明確にすると、TransformerはAIモデルを構成する技術的アーキテクチャであり、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す。また、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。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。### カテゴリ概要現在、AIエージェント市場には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市場における204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付けることで、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つのカテゴリーであり、さらに実際のユースケースに基づいて細分化されています。基盤インフラストラクチャ：このカテゴリは、エージェント分野の比較的低レベルのコンテンツの構築に焦点を当てており、プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、および比較的成熟した低レベルのアプリケーションのB向けサービスを含みます。- 開発ツール類：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および分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのソースを提供するために使用されます。- モデル訓練クラス：AIに対する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、企業向けサービス、垂直ソリューション、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に似ていますが、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の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タイプ：GPT（生成事前訓練トランスフォーマー）モデルに基づくAIエージェント。- 検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。コンテンツ生成型：このタイプのプロジェクトは、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するために大規模モデル技術を利用し、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。! [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-173f9f15b8fca29b0681fc31a0c64768)## 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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。具体的には、約3分の2のプロジェクトがインフラストラクチャータイプに集中しており、その中でも主にB2Bサービスと開発ツールの割合が高いです。この現象についてもいくつかの分析を行いました。技術の成熟度の影響：インフラプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度によるものです。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の上に構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に対して堅実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素は市場の需要です。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、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが比較的安定しており、次のプロジェクトを開発するのに有利です。アプリケーションシーンの制限：同時に、コンテンツ生成AIのB2B市場でのアプリケーションシーンは相対的に限られていることに注意しています。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定的に向上させることができるアプリケーションを好む傾向があります。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いて比較的小さな割合を占めることになっています。このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、およびアプリケーションシナリオの実際の考慮を反映しています。AI技術の継続的な進歩と市場の需要のさらなる明確化に伴い、この構図が調整される可能性があると予想していますが、基盤構築関連は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。### Web2のAIエージェントリーダープロジェクト分析! [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)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探り、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。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ています。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、それらのキャラクターと対話することができ、自然言語での対話や特定のタスクを実行することができます。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350万人以上のデイリーアクティブユーザーがいます。その大部分は18歳から34歳の年齢層で、若年層のユーザー群の特徴を示しています。Character AIは資本市場で優れたパフォーマンスを示し、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。リードインベスターはa16zです。技術分析：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ためのライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが独自に開発した技術を採用していることを示しています。特筆すべきは、同社の創業者である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、詳しい回答を提供することができます。引用と参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を保証し、ユーザーに教育し、質問を続けたりキーワードを検索したりするよう導き、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、2月には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が8.6%の増加を実現し、約5000万人のユーザーを引き付けました。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モデルは、ファインチューニングされたGPT-3.5と、オープンソースの大規模モデルをファインチューニングした2つの大規模モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは、専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保します。ミッドジャーニー:製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyでさまざまなスタイルとテーマの画像を作成でき、リアルなものからカバーします。
AIエージェントはWeb3+AIの融合の重要な推進力となることができるか
AIエージェントはWeb3+AIの救いの手になれるのか？
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、成熟したタイプの主なものが企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデルのトレーニングやプラットフォームの統合プロジェクトがエコシステムの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セクターにおける時価総額の割合はなんと23％に達しています。これは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、今後は時価総額が10億ドルを超えるプロジェクトがいくつか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になる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの組み合わせ方については、全エコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に注力し、分散化とネットワーク効果を促進することが重要です。
AIの波：プロジェクトの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月までにChatGPTの月収は驚異的な2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTのリリース後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きにより、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を発表し、中国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分野は熾烈な競争の場となっています。
主要な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れば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増しました。特にGPTがリリースされた2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティがAI研究に熱心であることを反映しています。
AI技術への熱意は投資市場に直接反映され、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ています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍です。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ています。その中で、マスクが率いるxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つAIスタートアップとなりました。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
AI技術の急速な発展は、かつて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。テクノロジー大手間の激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの隆盛、さらには資本市場によるAI概念の熱烈な追随に至るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価額もそれに伴って上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、大規模言語モデルや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変換する際に課題に直面しています。たとえば、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、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に要求されるアプリケーションシーンにおいて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、実際の問題を真に理解し、学習し、解決できる知能システムへと進化することを示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しました。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ます。AI技術の進化は、生産力の構造を再形成し続けており、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、データ、モデル、計算能力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心的理念と融合するとき、私たちは一連の革新的なアプリケーションが生まれると予見しています。この可能性に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自律的にタスクを実行する能力を通じて、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。
そのため、私たちはAIエージェントのWeb3における多様な応用について深く研究を始めました。Web3のインフラ、ミドルウェア、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場など、複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプとアプリケーションシナリオを特定・評価し、AIとWeb3の深い融合を理解することを目指しています。
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エージェントを紹介する前に、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しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報と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します。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、一言でフライトとホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールに追加します。
現在、業界内で一般的に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します。センサーを通じて環境情報を取得し、処理を経てアクチュエーターを使って環境に影響を与えます（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、そして実際の実行も行うことができます。
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応用されています。たとえば、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されます。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ことができることです。
ChatGPTを例にして概念を明確にすると、TransformerはAIモデルを構成する技術的アーキテクチャであり、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す。また、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。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。
カテゴリ概要
現在、AIエージェント市場には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市場における204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付けることで、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つのカテゴリーであり、さらに実際のユースケースに基づいて細分化されています。
基盤インフラストラクチャ：このカテゴリは、エージェント分野の比較的低レベルのコンテンツの構築に焦点を当てており、プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、および比較的成熟した低レベルのアプリケーションのB向けサービスを含みます。
開発ツール類：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および分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのソースを提供するために使用されます。
モデル訓練クラス：AIに対する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、企業向けサービス、垂直ソリューション、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に似ていますが、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の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タイプ：GPT（生成事前訓練トランスフォーマー）モデルに基づくAIエージェント。
検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。
コンテンツ生成型：このタイプのプロジェクトは、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するために大規模モデル技術を利用し、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。具体的には、約3分の2のプロジェクトがインフラストラクチャータイプに集中しており、その中でも主にB2Bサービスと開発ツールの割合が高いです。この現象についてもいくつかの分析を行いました。
技術の成熟度の影響：インフラプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度によるものです。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の上に構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に対して堅実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素は市場の需要です。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、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが比較的安定しており、次のプロジェクトを開発するのに有利です。
アプリケーションシーンの制限：同時に、コンテンツ生成AIのB2B市場でのアプリケーションシーンは相対的に限られていることに注意しています。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定的に向上させることができるアプリケーションを好む傾向があります。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いて比較的小さな割合を占めることになっています。
このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、およびアプリケーションシナリオの実際の考慮を反映しています。AI技術の継続的な進歩と市場の需要のさらなる明確化に伴い、この構図が調整される可能性があると予想していますが、基盤構築関連は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。
Web2のAIエージェントリーダープロジェクト分析
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
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探り、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。
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ています。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、それらのキャラクターと対話することができ、自然言語での対話や特定のタスクを実行することができます。
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350万人以上のデイリーアクティブユーザーがいます。その大部分は18歳から34歳の年齢層で、若年層のユーザー群の特徴を示しています。Character AIは資本市場で優れたパフォーマンスを示し、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。リードインベスターはa16zです。
技術分析：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ためのライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが独自に開発した技術を採用していることを示しています。特筆すべきは、同社の創業者である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、詳しい回答を提供することができます。引用と参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を保証し、ユーザーに教育し、質問を続けたりキーワードを検索したりするよう導き、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、2月には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が8.6%の増加を実現し、約5000万人のユーザーを引き付けました。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モデルは、ファインチューニングされたGPT-3.5と、オープンソースの大規模モデルをファインチューニングした2つの大規模モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは、専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保します。
ミッドジャーニー:
製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyでさまざまなスタイルとテーマの画像を作成でき、リアルなものからカバーします。