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

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olarak esasen kurumsal hizmetleri kapsamaktadır. Ancak Web3 alanında, model eğitimi ve platform toplama türündeki projeler, ekosistem inşasında kritik rol oynamaları nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, sadece %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payları %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan birden fazla projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin dahil edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tam ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalı, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmelidir.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemenin Artışı

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden bu yana, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti. 2024 Mayıs'ında, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.3 milyon dolara ulaştı ve OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümleri de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişimle, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etti ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını tanıtmaya başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü piyasaya sürdü; Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri tanıttı. Belirgin bir şekilde, AI alanı artık savaş alanı haline geldi.

Büyük teknoloji devlerinin yarışları sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmalarının istatistiklerine göre, 2024 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 arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan ilgi, yatırım piyasasına doğrudan yansımaktadır ve AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme göstermekte, 2024 yılı ikinci çeyreğinde patlama yaşanmaktadır. Dünya genelinde 1.5 milyar dolardan fazla 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleştirilmiş, bu da birinci çeyreğin iki katıdır. AI başlangıçlarının toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, yıllık %100'ün üzerinde bir artış göstermiştir. Bu bağlamda, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplamış ve 24 milyar dolar değerleme ile OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI başlangıcı olmuştur.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluk projelerinin canlı gelişimine ve sermaye piyasalarının yapay zeka konseptine olan yoğun ilgisine kadar birçok alan etkilenmektedir. Projeler ardı ardına ortaya çıkmakta, yatırım miktarları sürekli olarak yeni rekorlar kırmakta ve değerlemeler de buna bağlı olarak artmaktadır. Genel olarak, yapay zeka piyasası hızlı bir gelişim döneminin altın çağındadır ve büyük dil modelleri ile arama artırılmış üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bununla birlikte, bu modeller teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürürken belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve modelin şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında daha da önemli hale gelmektedir.

Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin sadece dil modellerinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimini simgeler. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu yavaş yavaş kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa ediyor. AI'nin üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın ortaya çıkacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamalar gerçekleştirme konusunda büyük bir potansiyel sergiliyor.

Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyleri 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 Açıklanması: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'na girmeden önce, okuyucuların tanımının ve modelin kendisinin farkını daha iyi anlaması için, bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış noktası bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış noktası içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, sanki Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahatinizi takviminize ekleyebilir.

Mevcut sektörde, AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre eylemde bulunabilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmüştür. Sensörler aracılığıyla çevre bilgilerini elde eder, işlendikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki oluşturur (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olduğunu düşünüyoruz. Bu sadece 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 senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi sistemler AI Agent örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna dayanarak gerçek çevrede etki yaratmalarıdır.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirirsek, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekir; GPT ise bu mimari üzerine geliştirilen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modeline dayanan evrimleşmiş bir AI Agent'tır.

Kategori Özeti

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2 + Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin 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 durumlarına göre daha da ayrıntılı hale getirilmiştir:

Altyapı hizmetleri: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanır ve platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ile daha olgun temele dayalı uygulamaların B tarafı hizmetlerini içerir.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
• Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esas olarak karar verme sürecine yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
• Model eğitimi kategorisi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bunlar arasında çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması vb. bulunur.
• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcıları hedef alarak, kurumsal hizmetler, dikey hizmetler ve otomatik çözümler sunar.
• Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.

Etkileşimli tür: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşimli ajanlar yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirim sağlar ve kullanıcılarla iki yönlü etkileşimi gerçekleştirir.

• Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
• GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayalı AI Ajanı.
• Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi alımını sağlayan bir Agent.

İçerik Üretimi: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik türleri oluşturmayı hedefler. Dört ana kategoriye ayrılır: metin üretimi, görsel üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Ajan Gelişimi Durum Analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı sınıfında yoğunlaşmakta olup, bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

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

Pazar talebinin etkisi: 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 sınırlamaları: Bu arada, içerik üretimi yapan yapay zekaların B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretimlerinin istikrarsızlığı nedeniyle, şirketler daha istikrarlı bir şekilde verimliliği artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretimi yapan yapay zekaların proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açmıştır.

Bu eğilim, teknoloji olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli gelişimi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapıların biraz değişebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri, AI Ajanlarının gelişimi için sağlam bir temel olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider proje analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceliyoruz ve bunları analiz ediyoruz. Örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney üç projesine bakıyoruz.

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 diyaloglar gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayında 277 milyon ziyaretçisi oldu, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği gösteriyor. Character AI, sermaye piyasalarında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolar fonlama tamamladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modellerini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi kullandığını gösteriyor. Önemle belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog odaklı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmışlardır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplama ve ayrıntılı cevaplar sağlama yeteneğine sahiptir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanarak, kullanıcıları eğitir ve anahtar kelimeleri aramaları için yönlendirir, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişiminde Şubat ayında %8.6'lık bir artış sağlandı ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar yatırım aldığını açıkladı ve değeri 1.04 milyar dolara ulaştı, liderliği Daniel Gross üstlendi, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da var.

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 alanlar için uygundur.