AI Ajanı, Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?

AI Agent projeleri, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler 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 proje sayısı az, sadece %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payı %23'e kadar çıkıyor. Bu da güçlü bir piyasa rekabet gücü sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabul oranının artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doların üzerinde değerlendirilen birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI teknolojisinin entegrasyonu, AI temel olmayan uygulama ürünleri için stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin birleşiminde, tüm ekosistem yapısına ve token ekonomi modelinin tasarımına odaklanılmalı, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmelidir.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmiştir. Mayıs 2024 itibarıyla 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 versiyonlarını da tanıtmıştır. Bu hızlı gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etmiş ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamıştır; örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıtmışken, Çinli şirketler de Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürmüştür. Açıkça, AI alanı artık savaşan taraflar için bir mücadele alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin yarışı sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının incelemelerinden elde edilen verilere göre, 2024 yılına ait AI Index raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasına doğrudan yansıyor; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergiliyor. Küresel çapta 1,5 milyar dolardan fazla 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırladı ve yıllık %100'ün üzerinde bir artış gösterdi. Bu arada, Musk'ın sahip olduğu xAI 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı, böylece OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki kıyasıya rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler ardı ardına ortaya çıkıyor, yatırım miktarları yeni rekorlar kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızlı bir gelişim altın döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama artırıcı üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Bununla birlikte, bu modellerin teknik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken karşılaştığı zorluklar var; örneğin model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme yanılsama riski ve model şeffaflığı problemleri. Bu sorunlar, güvenilirlik açısından son derece yüksek gereksinimlere sahip uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümü ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin sadece dil modellerinden gerçek anlamda anlayabilen, öğrenebilen ve gerçek sorunları çözebilen akıllı sistemlere evrimini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatmaktadır. 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 merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel ilkeleri ile birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın ortaya çıkmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi görevlerini yerine getirme yeteneği ile büyük ölçekli uygulamaları gerçekleştirme potansiyelini sergilediğine inanıyoruz.

Bu nedenle, AI Agent'in Web3'teki çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya başladık; Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi ve veri ve model pazarları gibi birçok boyutta, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz, AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.

Kavramların Açıklanması: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucuların tanım ve model arasındaki farkı daha iyi anlamaları için, bir gerçek senaryo üzerinden örnek vermek istiyoruz: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üreteç teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı ise Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenizle uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahatinizi takviminize ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Ajansı'nın genel tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak kabul edilmektedir; ortam bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eder, işlendikten sonra da etkileyicilerle çevreye etki eder (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Ajansı'nın LLM, RAG, bellek, görev planlaması ve araç kullanma yeteneklerini birleştiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Bu, sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalara ayırabilir ve gerçekten uygulayabilir.

Bu tanım ve özellikler doğrultusunda, AI Ajanlarının hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüş gibi farklı senaryolarla uygulandığını görebiliriz. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkiler yaratabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz; GPT ise bu mimari üzerine inşa edilen model serisidir. GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilen bir AI Agent'tır.

Kategori Genel Görünümü

Şu anda AI Agent piyasasında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 piyasasındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin belirgin etiketine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Birinci sınıflar altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve daha sonra gerçek kullanım durumlarına göre detaylandırılmaktadır:

Altyapı inşaatı türü: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler inşa etmeye odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun ve temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri.

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

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

• Model eğitimi: Yapay zeka için model eğitimi hizmetleri sunar, inferans, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılara yöneliktir ve kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunar.

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

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim türü Agent, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlar ve kullanıcıyla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.

• Duygusal destek: Duygusal destek ve companionship sağlayan AI Ajanı.

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

• Arama türü: Daha doğru bilgi arama odaklı bir Agent sağlayarak arama işlevine odaklanır.

İçerik oluşturma türleri: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak çeşitli biçimlerde içerik üretmek için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanmaktadır. Dört kategoriye ayrılır: metin oluşturma, görsel oluşturma, video oluşturma ve ses oluşturma.

Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi

Yaptığımız istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı alanında yoğunlaşmakta olup, bunların çoğunluğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden ön planda olduğu, öncelikle teknoloji olgunluğuna dayanmaktadır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine kuruludur, böylece geliştirme zorluğu ve riskleri azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent geliştirme ve uygulamaları için sağlam bir temel sağlamaktadır.

Pazar talebinin etkisi: Bir diğer anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletmelerin AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı nispeten istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının kısıtlaması: Aynı zamanda, içerik üretim AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriğin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim AI'nın proje havuzundaki oranının küçük olmasına neden olmuştur.

Bu trend, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli gelişimi ve piyasa talebinin daha da belirginleşmesiyle, bu düzenin ayarlanabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider projeleri analizi

Mevcut Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir konuşma sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde sohbet edebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı ve platform 18 ile 34 yaş aralığında olan çoğunluğu genç olan 3.5 milyon günlük aktif kullanıcıya sahip. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergiledi, 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 modellerinin lisansını kullanmak için münhasır olmayan bir anlaşma 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 katılmıştır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten detaylı cevaplar toplayabilir ve sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntı ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları eğitir, yönlendirir ve anahtar kelime arama yapmaları 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'lık bir artış sağladı ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolarlık finansman aldığını duyurdu, değeri 1.04 milyar dolara ulaştı, liderliğini Daniel Gross üstlendi, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA yer aldı.

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