AI Ajansı Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?

AI Agent projesi, Web2 girişimciliğinde popüler ve olgun türlerin başında kurumsal hizmet sınıfı gelirken, 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 çok fazla değil, sadece %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabet gücünü gösteriyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan değerlere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin dahil edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik modeli tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Projelerin Çıkışı ve Değerlemelerin Artışı Hakkında Durum

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti. Mayıs 2024 itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızlı bir şekilde GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını tanıttı. Bu hızlı gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etti ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürdü. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çin şirketleri ise Wenxin Yiyan, Zhihui Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı, artık mücadele alanı haline geldi.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan anketlerden 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 yükseldiğini gösteriyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 artış göstermiştir; bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine olan ilgi, yatırım piyasasında doğrudan yansımaktadır. AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme sergiliyor. Küresel çapta 1.5 milyar dolardan fazla olan 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleştirildi, bu rakam birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin finansman toplamı ise 24 milyar dolara fırladı ve yıllık bazda iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın sahip olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşarak OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, sermaye piyasalarının AI kavramına gösterdiği büyük ilgiye kadar. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama artırımlı üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Bununla birlikte, bu modeller, teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürme konusunda belirsizlikler, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı sorunları gibi zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Ajansı üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Ajansı, pratik sorunları çözme ve çevreyle etkileşim konusundaki kapsamlılığı vurgulamaktadır. Bu değişim, AI teknolojisinin tamamen dil modellerinden gerçek sorunları gerçekten anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimini simgelemektedir. Bu nedenle, AI Ajansı'nın gelişiminde umut görüyoruz, bu teknoloji, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç ana unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Ajansı'nın bağımsız görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesi açısından büyük bir potansiyel sergilemektedir.

Bu amaçla, AI Agent'ın Web3'teki çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya başladık; Web3'ün altyapısı, ara katman, 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 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: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi geri çağırma ile zenginleştirilmiş üretim teknolojisi, daha kapsamlı ve spesifik varış yeri içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise, Iron Man filmlerindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilen ve seyahat planını takvime ekleyebilen bir asistandır.

Günümüzde sektörde AI Ajansı'nın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun hareketler yapabilen akıllı sistemler olarak genel bir kabul görmektedir. Sensörler aracılığıyla çevre bilgilerini toplayarak, işlendikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etkide bulunurlar (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Ajansı'nın LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Bu sadece saf 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 farklı senaryolar içinde 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, dışarıdan kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna dayanarak gerçek çevre üzerinde etki yaratabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirelim, Transformer'ın AI modellerini oluşturan teknik mimari olduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT bu mimari üzerine gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi ile ortaya çıkan AI Agent'tır.

Kategori Genel Görünümü

Günümüzde AI Agent pazarında henüz bir standart sınıflama oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesine etiketler ekleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci düzey sınıflara ayırdık. Birinci düzey sınıflar; temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olarak üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da detaylandırılmaktadır:

Altyapı inşası: Bu tür, Agent alanında daha altta yatan içeriklerin inşasına odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun ve temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri.

Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent inşa etmek için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.

Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esas olarak karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bu hizmetler arasında çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. bulunmaktadır.

B tarafı hizmetleri: Temel olarak işletme kullanıcılarına yönelik olup, işletme hizmetleri, dikey hizmetler ve otomatik çözümler sunmaktadır.

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

Etkileşim sınıfı: İçerik oluşturma sınıfına benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim sınıfı Ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirimde bulunarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşim sağlar.

Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.

GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitilmiş Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajansı.

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

İçerik Üretim Türleri: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimleri yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.

Web2 AI Agent Gelişim Durumu Analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde yoğunlaşmakta olup, bu da çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıyla ilgilidir. Bu olguyu da bazı analizler yaptık.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli konumda olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilmiştir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" ile eşdeğer olup, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin etkisi: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojilerine olan talep 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 kısıtlaması: Bu arada, içerik oluşturma türündeki AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Ürettiği içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, şirketler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla yöneliyor. Bu durum, içerik oluşturma türündeki AI'nın proje havuzundaki oranının düşük olmasına neden oluyor.

Bu eğilim, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bazı ayarlamalar geçirebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü hala AI Ajanlarının gelişimi için sağlam bir temel olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider projeleri analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine tartışıyoruz ve bunları analiz ediyoruz, 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. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog kurabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 18 ile 34 yaş arasındaki kullanıcıların çoğunluğunu oluşturduğu 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcıya sahip olduğu görülüyor; bu da genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve 1 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı, a16z liderliğinde.

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

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı yanıtlar alabilme yeteneğine sahiptir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları eğitmekte ve onlara ek sorular sorma ve anahtar kelimeleri arama konusunda rehberlik etmektedir, bu da kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretçi sayısı Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar finansman aldığını ve değerlemesinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; yatırımcılar arasında Daniel Gross'un liderlik ettiği, Stan Druckenmiller ve NVIDIA'nın da bulunduğu katılımcılar yer alıyor.

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

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçiden soyuta geniş bir yaratım ihtiyacını kapsayan çeşitli tarzlar ve temalarda görüntüler oluşturabilirler. Platform ayrıca