AI Ajanı Web3+AI'nin kurtarıcısı olabilir mi?

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olarak esasen kurumsal hizmetler alanında yoğunlaşırken, Web3 alanında model eğitimi ve platform entegrasyonu projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent proje sayısı az, oranı %8, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir pazar rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabul oranının artmasıyla, gelecekte değeri 1 milyar doları aşan birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik modelinin tasarımına odaklanmak, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek için önemlidir.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemelerin Yükselmesi Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmeyi başardı. 2024 Mayıs itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu hızlı gelişimle birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının öneminin farkına vardı ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye 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 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 anketlerden elde edilen verilere göre, 2024 AI Endeksi raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürüldüğü 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında artış gösterdi ve bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan ilgi, yatırım pazarına doğrudan yansımaktadır ve AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme göstermektedir. 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme yaşanmıştır. Küresel ölçekte 1,5 milyar dolardan fazla 16 adet AI ile ilgili yatırım gerçekleşmiş olup, bu, birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış, yıllık %100 oranında artış göstermiştir. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan büyük ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler ardı ardına ortaya çıkarken, yatırımlar sürekli olarak rekorlar kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Buna rağmen, bu modeller, teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürme aşamasında hala bazı zorluklarla karşı karşıya; örneğin, model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riskleri ve model şeffaflığı sorunları. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümü ve çevreyle etkileşim konusundaki kapsamlılığı vurgulamaktadır. Bu değişim, AI teknolojisinin saf dil modellerinden, gerçek sorunları gerçekten anlayabilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umudu görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu gidermeye doğru ilerlemektedir. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik mimarisini sürekli olarak yeniden şekillendirmekteyken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırmaktadır. AI'nın üç ana 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 görevlerini yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergilemektedir.

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

Kavramların Açıklanması: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisindeki farkı daha iyi anlaması için bir gerçek senaryo ile örnek vermek istiyoruz: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Arama artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise, Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak aktif olarak uçuşlar ve oteller arayabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahatinizi takviminize ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Ajansı'nın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak yaygın bir şekilde kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eder, işlendikten sonra aktüatörler aracılığıyla çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz AI Ajansı'nı LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olarak görüyoruz. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, bölebilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Ajansı'nın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliyoruz; örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi uygulamalar AI Ajansı'nın örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdiğini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkide bulunmalarıdır.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramların netleştirilmesi açısından, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz; GPT, bu mimari üzerine gelişen model serisini temsil ederken, GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrilen bir AI Ajanıdır.

Kategori Genel Görünümü

Şu anda AI Agent pazarı henüz birleşik bir sınıflandırma standardı oluşturmuş değil. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Birinci sınıflar, altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılıyor. Daha sonra gerçek kullanım durumlarına göre daha da alt kategorilere ayrılıyor:

Altyapı türü: Bu tür, Ajans alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun alt düzey uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri içerir.

• Geliştirme araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak 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 sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.

• B tarafı hizmetleri: Temelde kurumsal kullanıcılara yönelik, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunar.

• Platform toplama türü: Birlikte çeşitli AI Agent hizmetlerini ve araçlarını entegre eden platform.

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşimle farklılık gösterir. Etkileşim türü Agent, 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 ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.

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

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

İçerik Üretimi: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak büyük model teknolojisini kullanarak çeşitli içerik biçimleri oluşturmayı hedefler. Dört kategoriye ayrılır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi

İstatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı alanında toplanmış olup, bunlar arasında genellikle B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları öne çıkmaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden öne çıktığı, öncelikle teknolojik olgunluğuna bağlıdır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine inşa edilir ve bu da geliştirme zorluğunu ve risklerini azaltır. Yapay zeka alanındaki "kürek" gibi, Yapay Zeka Ajanı'nın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan talep daha acildir, özellikle de operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı nispeten istikrarlıdır ve bu, sonraki projelerin geliştirilmesine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının kısıtlaması: Bu arada, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu durum, içerik üreten AI'nın proje kütüphanesindeki payının küçük olmasına yol açmaktadır.

Bu eğilim, teknoloji olgunluğu, pazar talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve pazar talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bir miktar değişiklik göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türündeki unsurlar, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider projeleri analizi

Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyerek, Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projeleri üzerinden analiz yapıyoruz.

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 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 çoğunluğu 18 ile 34 yaş arasındadır ve bu da genç bir kullanıcı grubunu göstermektedir. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

Teknik Analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için özel olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Dikkate değer olan, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas'ın Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmış olmaları.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi çekebilir ve ayrıntılı cevaplar sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları eğitir, yönlendirir ve anahtar kelimeleri aramaya teşvik eder, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon seviyesine ulaştı. Mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar finansman aldığını ve değerinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırımcılar arasında Daniel Gross liderliğinde Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer alıyor.

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. Bu modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur ve bilgilerin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlamak için tasarlanmıştır.

Midjourney:

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