AI Ajansı 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 projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değerleri %23 gibi yüksek bir orana ulaşıyor. Bu nedenle, gösterdikleri güçlü pazar rekabetçiliği dikkat çekiyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazar kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doların üzerinde değere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama uç ürünlerine AI teknolojisinin entegre edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem inşasına ve token ekonomi modelinin tasarımına odaklanılmalıdır.

AI Dalgası: Projelerin Artışı ve Değerleme Yükselişinin Mevcut Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden beri, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekti. Mayıs 2024 itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişimle, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının öneminin farkına vardılar ve kendi AI modelleri ve uygulamalarını tanıtmaya başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça görüldüğü üzere, AI alanı artık önemli bir savaş alanı haline geldi.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan anket istatistiklerinden, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği görülüyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında bir artış gösterdi ve bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmasına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan tutku, yatırım pazarında doğrudan bir yansıma buldu. AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme sergiliyor. Dünya genelinde 1.5 milyar dolardan fazla olan 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırladı ve yıllık olarak iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın bünyesindeki xAI, 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı, OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin gelişimine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler hız kesmeden ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak rekor kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, AI pazarı hızlı bir gelişim döneminin altın çağını yaşıyor ve büyük dil modelleri ile arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Bununla birlikte, bu modellerin teknolojik avantajlarını somut ürünlere dönüştürürken karşılaştığı zorluklar var; model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riskine dair yanılsamalar ve model şeffaflığı gibi sorunlar. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunmanın kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi de dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın ortaya çıkmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamalara ulaşma konusunda büyük bir potansiyel sergilemektedir.

Bu amaçla, Web3'teki AI Ajansı'nın çeşitlendirilmiş uygulamalarını incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama seviyeleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz, böylece AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlayabiliriz.

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanı Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Agent'ı tanıtmadan önce, okuyucunun tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için bir gerçek senaryo ile örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırma oluşturma teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise, Demir Adam filmlerindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak aktif olarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemleri gerçekleştirebilir ve programı takviminize ekleyebilir.

Günümüzde sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak genel bir kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde ederek, işlendikten sonra yürütücü vasıtasıyla çevre üzerinde etki oluşturmaktadır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Bu sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

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

ChatGPT örneği üzerinden kavramları netleştirerek, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz. GPT, bu mimari üzerine gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGP ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilmiş bir AI Agent'tır.

Kategori Genel Görünümü

Şu anda AI Agent piyasasında tek tip bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 piyasasındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin ilgili belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Birinci sınıflar, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmaktadır. Daha sonra, gerçek kullanım örneklerine dayanarak daha da detaylandırılmıştır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler oluşturmaya odaklanır ve platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ile daha olgun temel uygulamaların B tarafı hizmetlerini içerir.

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

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

• Model eğitim türü: AI için model eğitim hizmetleri sunar, bunlar arasında çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. bulunur.

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

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

Etkileşimli türler: İçerik oluşturma türlerine benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşimli ajanlar yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojilerle geri bildirim sağlayarak kullanıcılarla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.

• Duygusal destek sağlayan ve arkadaşlık eden AI Ajanı.

• GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.

• Arama türü: Daha doğru bilgi arama sağlayan arama işlevine odaklanan Agent.

İçerik oluşturma türü: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak çeşitli içerik biçimleri oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin oluşturma, görüntü oluşturma, video oluşturma ve ses oluşturma olmak üzere dört kategoriye ayrılır.

Web2 AI Ajan Gelişimi Durum Analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektörel yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde yoğunlaşmakta olup, bunların çoğunluğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır; bu olguyla ilgili bazı analizler de yaptık.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden baskın konumda olduğu, öncelikle teknoloji olgunluğuna bağlıdır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine inşa edilir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'lerin geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin teşviki: 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 görece daha istikrarlıdır, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının sınırlılığı: Bu arada, içerik üretim türü AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Ürünlerinin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim türü AI'nın proje kütüphanesindeki oranının oldukça düşük olmasına neden olmuştur.

Bu trend, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bazı değişiklikler göstereceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.

Web2'nin AI Ajanı lider projelerinin analizi

Mevcut Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyerek, bunlar üzerinde analiz yapıyoruz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alıyoruz.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dil diyalogu 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 var; bu kullanıcıların büyük çoğunluğu 18 ile 34 yaşları arasında olup genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı. Yatırımcı olarak a16z önderlik etti.

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 kullandığını göstermektedir. Ayrıca, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmıştır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internette bilgi toplayarak detaylı yanıtlar sunabiliyor. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğu, alıntılar ve referans bağlantıları ile sağlanırken, kullanıcıların farklı sorgu ihtiyaçlarını karşılamak için onları eğitip yönlendiriyor, sorular sormalarını ve anahtar kelimeler aramalarını teşvik ediyor.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon'a ulaşmış olup, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstermiştir ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekmiştir. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırım turuna Daniel Gross liderlik etti, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA bulunmaktadır.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynak büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgilerin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlar.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de çeşitli stiller ve temalarda görüntüler oluşturmak için Prompts kullanabilirler, gerçekçi olandan başlayarak