AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となるか？

AIエージェントプロジェクトは、Web2起業において人気があり、成熟したタイプが主に企業向けサービスタイプであるのに対し、Web3領域では、モデル訓練やプラットフォーム統合型プロジェクトがエコシステム構築における重要な役割のため、主流となっています。

現在、Web3のAIエージェントプロジェクトの数は少なく、全体の8%を占めていますが、AI分野における時価総額の割合は23%に達しています。これにより、強力な市場競争力が示されています。私たちは、技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価額を持つプロジェクトが複数登場することを予想しています。

Web3プロジェクトにおいて、AIコアでないアプリケーション製品にAI技術を導入することは、戦略的な優位性となる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの統合方法は、全エコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に重点を置き、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。

AIの波：プロジェクトの続出と評価の上昇の現状

ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚異の2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTのリリース後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きに、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの重要性を認識し、自社のAIモデルやアプリケーションを次々と発表しています。例えば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースし、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大モデルを発表しています。明らかにAI分野は熾烈な競争の場となっています。

各大科技巨头の競争は商業アプリケーションの発展を推進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計から、2024年のAI Index reportはGitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845個から2023年の約180万個に激増したことを示しています。特にGPTが発表された2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティのAI研究への熱意を反映しています。

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AI技術への熱意は、投資市場に直に反映されており、AI投資市場は強力な成長を見せており、2024年第二四半期には爆発的な成長を遂げる見込みです。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資が行われており、これは第一四半期の2倍にあたります。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同期比で倍増しました。その中で、マスク氏が率いるxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額に達し、OpenAIに次いで評価額が2番目に高いAIスタートアップとなりました。

AI技術の急速な発展は、前例のない速度でテクノロジー分野の地図を再構築しています。テクノロジーの巨人間の激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの活発な発展、さらには資本市場におけるAIコンセプトへの熱烈な追随まで、プロジェクトは次々と現れ、投資額は新たな高値を更新し、評価もそれに応じて上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長する黄金時代にあり、大型言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重要な進展を遂げています。それにもかかわらず、これらのモデルは技術的な優位性を実際の製品に転換する際に、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題など、課題に直面しています。これらの問題は、信頼性が非常に重要視されるアプリケーションシーンでは特に重要です。

この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を始めました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題解決と環境との相互作用の包括性を強調するからです。この変化は、AI技術が純粋な言語モデルから、現実の問題を真に理解し、学び、解決できる知能システムへと進化することを示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展に希望を見出し、AI技術と実際の問題解決の間のギャップを徐々に埋めていることを感じています。AI技術の進化は生産力の構造を再形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素：データ、モデル、計算能力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心的理念と融合することで、一連の革新的なアプリケーションが生まれると予見しています。この可能性に満ちた交差領域において、私たちは、AIエージェントが自律的にタスクを実行する能力により、大規模な応用の実現に向けた巨大な潜在能力を示していると考えています。

そこで、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用を深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションのレベル、データおよびモデル市場など、さまざまな次元から、最も有望なプロジェクトタイプとアプリケーションシナリオを特定し評価することを目指しています。AIとWeb3の深い統合を深く理解するために。

概念の明確化：AIエージェントの紹介と分類の概要

基本的な紹介

AIエージェントを紹介する前に、読者がその定義とモデル自体の違いをよりよく理解できるように、実際のシナリオで例を示します。例えば、あなたが旅行を計画しているとします。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行の提案を提供します。検索強化生成技術は、より豊富で具体的な目的地の内容を提供することができます。一方、AIエージェントは、アイアンマン映画のジャービスのように、ニーズを理解し、あなたの一言に基づいて積極的にフライトやホテルを検索し、予約を実行し、スケジュールに追加することができます。

現在、業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を認識し、対応する行動を取ることができる知能システムを指します。センサーを通じて環境情報を取得し、処理を経てアクチュエーターを介して環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちの考えでは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスクプランニング、ツール使用能力を統合したアシスタントです。それは単なる情報提供だけでなく、計画を立て、タスクを分解し、実際に実行することができます。

この定義と特性に基づいて、AIエージェントはすでに私たちの生活に溶け込み、さまざまなシーンで応用されています。例えば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などは、AIエージェントの例として見ることができます。これらのシステムの共通の特性は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実の環境に影響を与える応答を行うことです。

ChatGPTを例にとって概念を明確にするために、TransformerはAIモデルを構成する技術アーキテクチャであることを明確に指摘する必要があります。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであり、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階におけるモデルのバージョンを表しています。ChatGPは、GPTモデルから進化したAIエージェントです。

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カテゴリー概要

現在、AIエージェント市場は統一された分類基準が形成されていません。私たちはWeb2とWeb3市場の204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付けることによって、各プロジェクトに対応する顕著なラベルに基づいて、一次分類と二次分類に分けました。一次分類は基盤インフラ、コンテンツ生成、ユーザーインタラクションの3つのカテゴリーであり、実際のユースケースに応じてさらに細分化されます。

基盤インフラストラクチャ：このタイプは、エージェント分野のより基礎的なコンテンツを構築することに焦点を当てており、プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、そしてより成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。

• 開発ツール類：開発者にAIエージェントを構築するための補助ツールとフレームワークを提供します。

• データ処理クラス：異なる形式のデータを処理・分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのための情報源を提供します。

• モデル訓練クラス：AI向けのモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含みます

• B2Bサービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、オートメーションのソリューションを提供します。

• プラットフォーム集合型：さまざまなAIエージェントサービスやツールを統合したプラットフォーム。

インタラクティブタイプ：コンテンツ生成タイプと似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが異なります。インタラクティブエージェントは、ユーザーのニーズを受け入れ理解するだけでなく、自然言語処理（NLP）などの技術を通じてフィードバックを提供し、ユーザーとの双方向のインタラクションを実現します。

• 感情サポートタイプ：感情的な支援と付き添いを提供するAIエージェント。

• GPT系：GPT（生成事前学習トランスフォーマー）モデルに基づくAIエージェント。

• 検索型：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主とするエージェントを提供します。

コンテンツ生成タイプ：このタイプのプロジェクトは、ユーザーの指示に基づいてさまざまな形式のコンテンツを生成するために大規模なモデル技術を利用してコンテンツの創造に特化しています。文字生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリに分けられます。

Web2 AI Agentの開発状況の分析

私たちの統計によると、Web2の従来のインターネットにおけるAIエージェントの開発は、明らかなセグメント集中傾向を示しています。具体的には、約3分の2のプロジェクトがインフラストラクチャに集中しており、その中でも主にB2Bサービスと開発ツールが多いことが分かりました。この現象についてもいくつかの分析を行いました。

技術の成熟度の影響：インフラ関連プロジェクトが主導的地位を占める理由は、まずその技術の成熟度にあります。これらのプロジェクトは通常、時間に裏付けられた技術やフレームワークの上に構築されており、開発の難易度とリスクを低減します。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に対して堅固な基盤を提供します。

市場需要の推進：もう一つの重要な要因は市場の需要です。消費者市場と比較して、企業市場はAI技術に対する需要がより切実であり、特に運営効率の向上とコスト削減のソリューションを求めています。同時に、開発者にとって企業からのキャッシュフローは比較的安定しており、次のプロジェクトの開発に役立ちます。

アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはコンテンツ生成型AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンが比較的限られていることに注意しました。その出力の不安定性により、企業は生産性を安定して向上させることができるアプリケーションを好む傾向があります。これにより、コンテンツ生成型AIはプロジェクトライブラリにおける割合が小さくなっています。

この傾向は、技術の成熟度、市場の需要、そしてアプリケーションシーンの実際の考慮を反映しています。AI技術の進歩と市場の需要がさらに明確になるにつれて、この状況が調整される可能性があると予想していますが、基盤インフラ系は依然としてAIエージェントの発展の確固たる基盤となるでしょう。

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Web2のAIエージェントのリーディングプロジェクト分析

私たちは現在のWeb2市場におけるAIエージェントプロジェクトについて深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析を行います。

キャラクターAI：

製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づいた対話システムとバーチャルキャラクター作成ツールを提供しています。そのプラットフォームでは、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、訓練し、それらのキャラクターと対話することができ、自然言語での会話を行い、特定のタスクを実行することができます。

データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億人で、プラットフォームには350万人以上のデイリーアクティブユーザーがいます。その大部分は18歳から34歳の間にあり、若いユーザー層の特性を示しています。Character AIは資本市場で優れたパフォーマンスを示し、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達し、a16zが主導しました。

テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大型言語モデルを非独占的に使用するライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが自社開発の技術を採用していることを示しています。特筆すべきは、同社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De Freitasが、Googleの対話型言語モデルLlamaの開発に関与していたことです。

パープレキシティAI:

製品紹介：Perplexityはインターネットから情報を収集し、詳細な回答を提供することができます。引用と参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性が確保されており、ユーザーに対して質問を促し、キーワードを検索する方法を教えることで、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えています。

データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数は1000万人に達し、2月のモバイルおよびデスクトップアプリのアクセス数は8.6%の増加を実現し、約5000万人のユーザーを引き付けました。資本市場では、Perplexity AIが最近6270万ドルの資金調達を発表し、評価額は10.4億ドルに達しました。リード投資家はダニエル・グロスで、スタン・ドゥルケンミラーやNVIDIAが参加しています。

技術分析：Perplexityが使用している主要なモデルは、微調整されたGPT-3.5と、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大規模モデル、pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは、専門的な学術研究や垂直分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保しています。

ミッドジャーニー：

製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyでさまざまなスタイルとテーマの画像を作成でき、リアルなものから