AI Ajanı Web3+AI'nin kurtarıcısı olabilir mi?

AI Agent projeleri, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmetler iken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, sadece %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değerleri %23 gibi yüksek bir orana ulaşmaktadır. Bu, güçlü bir pazar rekabetçiliğini göstermektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve pazarın kabul oranının artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

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

AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden beri, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti. Mayıs 2024 itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi yeni sürümlerini tanıttı. Bu kadar hızlı gidişatla, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark ederek kendi AI modellerini ve uygulamalarını sunmaya başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı. Çin şirketleri ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça, AI alanı artık kesinlikle savaş alanı haline geldi.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının incelemesine dair istatistiklerden, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'deki 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiğini görüyoruz. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında artış gösterdi ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan ilgi, doğrudan yatırım piyasasına yansıyor; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme sergiliyor ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama gibi bir büyüme gösteriyor. Dünya genelinde toplam 16 adet 150 milyon dolardan fazla AI ile ilgili yatırım gerçekleşti; bu, birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırladı ve yıllık bazda iki katına çıktı. Bu arada, Musk'a ait xAI 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı; bu, OpenAI'den sonra değerlemesi en yüksek ikinci AI girişimi oldu.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını daha önce görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine ve sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok alan etkileniyor. Projeler ardı ardına ortaya çıkarken, yatırım miktarları rekorlar kırıyor ve değerleme de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama artırılmış üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Bununla birlikte, bu modellerin teknik avantajları gerçek ürünlere dönüştürmesinde hala zorluklar var; model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretimindeki yanılsama riski ve model şeffaflığı gibi sorunlar, güvenilirlik açısından son derece kritik olan uygulama senaryolarında daha da önemli hale geliyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunmanın kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden, gerçekten öğrenebilen ve gerçek dünya sorunlarını çözebilen akıllı sistemlere evrildiğini işaret ediyor. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorunların çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi de dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nin üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, 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 kendine görevleri yerine getirme yeteneği ile büyük ölçekli uygulamalar gerçekleştirme potansiyelini sergilediğine inanıyoruz.

Bu amaçla, Web3'teki AI Agent'ın çeşitlendirilmiş uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katman, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi çeşitli boyutlardan en umut verici proje türleri ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz. AI ve 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 kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Arama artırıcı üretim teknolojisi daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent ise, tıpkı Iron Man filmlerindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak aktivite arayabilir, uçuş ve otel rezervasyonlarını gerçekleştirebilir ve seyahat planını takviminize ekleyebilir.

Günümüzde sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler yapabilen akıllı sistemler olarak yaygın bir şekilde kabul edilmektedir. Sensörler aracılığıyla çevre bilgilerini elde eder, işledikten sonra da aktüatörler aracılığıyla çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Agent, LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistandır. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulama bulduğunu görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüş sistemleri AI Agent örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etki yaratacak şekilde yanıt verebilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekir. GPT, bu mimari üzerine gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayanan evrimsel bir AI Agent'tır.

Kategori Genel Bakışı

Şu anda AI Agent pazarında henüz birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Biz, Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin ilgili belirgin etiketlerine göre birincil ve ikincil sınıflara ayırdık. Birincil sınıflar, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da detaylandırılmaktadır:

Altyapı türü: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaların B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı araçlar ve çerçeveler sağlar.

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

• Model eğitimi sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bunlar arasında çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. bulunur

• B tarafı hizmetleri: Öncelikle kurumsal kullanıcıları hedef alır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunar.

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

Etkileşim türü: İçerik üretim türüne benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim türü Ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcıyla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.

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

• GPT türü: GPT (Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü) modeline dayalı AI Ajanı.

• Arama türü: Arama işlevine odaklanan ve daha doğru bilgi toplama sağlayan bir Agent.

İçerik Üretimi: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak büyük model teknolojisini kullanarak çeşitli içerik biçimlerini oluşturmak üzerine odaklanmıştır. Dört kategoriye ayrılır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent gelişim durumu analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı türüne odaklanmış olup, bunların çoğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır; bu olgu üzerinde de bazı analizler gerçekleştirdik.

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

Pazar talebinin teşviki: Bir başka anahtar 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 geliştirmelerini kolaylaştırır.

Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretimlerinin kararsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği sürekli artırabilen uygulamaları tercih ediyor. Bu da içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki oranının küçük olmasına yol açıyor.

Bu eğilim, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bazı ayarlamalar görmesini bekliyoruz, ancak altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.

Web2'nin AI Agent lider projeleri analizi

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 diyalog sistemleri ve sanal karakter oluşturma araçları sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır. Bu karakterler, doğal dil diyalogları gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyonun üzerinde günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğu 18 ile 34 yaş arasındadır, bu da genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini göstermektedir. Character AI, sermaye piyasalarında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

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

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internette kapsamlı yanıtlar toplayabilir ve sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanarak, kullanıcıları eğitir ve onlara ek sorular sorma ve anahtar kelimeleri arama konusunda rehberlik eder, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı. Mobil ve masaüstü uygulamalarının trafiği 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 değerinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırım turunu Daniel Gross yönetti, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunuyor.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarından elde edilen iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgi doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de çeşitli stiller ve temalarda görüntüler oluşturmak için Prompts kullanabilirler, gerçekçilikten