# AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるか？AIエージェントプロジェクトは、Web2の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ですが、Web3の分野では、エコシステム構築における重要な役割のため、モデル訓練やプラットフォーム統合型プロジェクトが主流となっています。現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトの数は少なく、8%を占めていますが、それらのAI分野における時価総額の占有率はなんと23%に達しています。したがって、強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、今後は10億ドルを超える評価を受けるプロジェクトが複数登場すると予想しています。Web3プロジェクトにとって、非AIコアの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組み合わせ方は、全エコシステムの構築とトークンエコノミー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引き付け、2024年5月にはChatGPTの月収が驚くべき2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを導入しました。このような急速な動きの中で、各種の伝統的なテクノロジー大手はLLMなど最先端のAIモデルの重要性に気づき、自社のAIモデルやアプリケーションの展開を始めました。たとえば、Googleは大言語モデル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ました。明らかにAIの分野は競争が激しい場所となっています。各大テクノロジー企業の競争は、商業アプリケーションの発展を促進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計から、2024年のAIインデックスレポートによれば、GitHubにおけるAI関連プロジェクトの数が2011年の845件から2023年の約180万件に急増し、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。AI技術への熱意は、投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せる。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、これは第1四半期の2倍に達する。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た。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額となり、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った。AI技術の急速な進展は、かつて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のプロジェクトの活発な成長、さらには資本市場によるAI概念への熱烈な支持まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新高値を更新し、評価もそれに伴い高騰しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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利点を実際の製品に変換する際に、モデルの出力の不確実性、生成された不正確な情報に関する錯覚のリスク、およびモデルの透明性の問題など、依然として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なアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。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しているからです。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学び、解決することができるインテリジェント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ており、それはAI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めています。AI技術の進化は生産力の構造を絶えず再形成しており、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、計算力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトといった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。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力により、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。これにより、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様なアプリケーションを深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャー、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場などの複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプや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、AIとWeb3の深い統合を深く理解することを目的としています。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f111ba9d433c828b9d5720e4e25d23aa)## 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、実際のシナリオを例に挙げてみましょう：あなたが旅行を計画していると仮定します。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行の提案を提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供することができます。そして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、予約操作を実行し、スケジュールに行程を追加します。現在業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を感知し、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、処理した後、アクチュエーターを通じて環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで応用されていることに気づきます。たとえば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などはすべてAIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特徴は、外部のユーザー入力を感知し、それに応じて現実の環境に影響を与えることができる点です。ChatGPTを例に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示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のバージョンを表しています。ChatGPTはGPTモデルの進化に基づいて生まれたAIエージェントです。### カテゴリ概要現在、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おらず、私たちはWeb2 + Web3市場における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で、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。その中で、一次分類は基盤構築、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基づいてさらに細分化されています。基盤インフラ系：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となる内容の構築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、および比較的成熟した基盤アプリケーションのB端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および分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのためのソースを提供します。- モデル訓練クラス：AIに対する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- B端サービス：主に企業ユーザーを対象に、企業サービス、垂直型、オートメーションソリューションを提供します。- プラットフォーム集合型：多様なAIエージェントサービスと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に似ていますが、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。- 感情サポート型：感情的な支援と陪伴を提供するAIエージェント。- GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。- 検索タイプ：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。コンテンツ生成型：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様々な形式のコンテンツを生成するために大規模モデル技術を活用してコンテンツを作成することに焦点を当てており、テキスト生成、画像生成、ビデオ生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-173f9f15b8fca29b0681fc31a0c64768)## 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には明らかなセクター集中傾向が見られます。具体的には、プロジェクトの約3分の2がインフラストラクチャー関連に集中しており、その中でも主にB2Bサービスや開発ツールが多く、私たちはこの現象についていくつかの分析を行いました。技術の成熟度の影響：インフラストラクチャプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度によるものです。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術と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ています。AI分野の「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅実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素は市場の需要です。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迫しており、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有利です。アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成型AIのアプリケーションシーンが相対的に限られていることに気づきました。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定的に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での占有率が比較的小さいことが分かります。このトレンドは、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技術の継続的な進歩と市場の需要がさらに明確になるにつれて、この構図が調整される可能性がありますが、基盤インフラは依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e6a79357ac5352b3f76e4764156120c9)### Web2のAIエージェントリーダー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を深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。キャラクターAI：製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づく対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供します。そのプラットフォームでは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、トレーニング、そしてインタラクションすることができ、これらのキャラクターは自然言語で会話を行い、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2.77億で、プラットフォームには350万以上のデイリーアクティブユーザーがいます。そのほとんどが18歳から34歳の年齢層に集中しており、若者を中心としたユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場でのパフォーマンスが優れており、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。リード投資家はa16zです。技術分析：Character AIとGoogleの親会社であるAlphabetは、その大規模言語モデルの非独占的使用に関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。注目すべきは、会社の創設者である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詳細な回答を取得し提供することができます。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保しながら、ユーザーに教育し、再質問やキーワード検索を促します。これにより、ユーザーの多様な検索ニーズを満たします。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、そのモバイルおよびデスクトップアプリケーションのアクセス数は2月に8.6％の成長を遂げ、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は最近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、参加者にはスタン・ドランクンミラーやNVIDIAが含まれています。テクニカル分析：Perplexityが使用している主なモデルは微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大型モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineに基づいています。このモデルは専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を保証します。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やテーマの画像を作成でき、リアルさからカバーします。
AIエージェントはWeb3とAIの融合分野における新たな機会となるかもしれません。市場の展望は期待できます。
AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるか？
AIエージェントプロジェクトは、Web2の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ですが、Web3の分野では、エコシステム構築における重要な役割のため、モデル訓練やプラットフォーム統合型プロジェクトが主流となっています。
現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトの数は少なく、8%を占めていますが、それらのAI分野における時価総額の占有率はなんと23%に達しています。したがって、強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、今後は10億ドルを超える評価を受けるプロジェクトが複数登場すると予想しています。
Web3プロジェクトにとって、非AIコアの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組み合わせ方は、全エコシステムの構築とトークンエコノミー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引き付け、2024年5月にはChatGPTの月収が驚くべき2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを導入しました。このような急速な動きの中で、各種の伝統的なテクノロジー大手はLLMなど最先端のAIモデルの重要性に気づき、自社のAIモデルやアプリケーションの展開を始めました。たとえば、Googleは大言語モデル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ました。明らかにAIの分野は競争が激しい場所となっています。
各大テクノロジー企業の競争は、商業アプリケーションの発展を促進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計から、2024年のAIインデックスレポートによれば、GitHubにおけるAI関連プロジェクトの数が2011年の845件から2023年の約180万件に急増し、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。
AI技術への熱意は、投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せる。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、これは第1四半期の2倍に達する。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た。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額となり、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った。
AI技術の急速な進展は、かつて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のプロジェクトの活発な成長、さらには資本市場によるAI概念への熱烈な支持まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新高値を更新し、評価もそれに伴い高騰しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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利点を実際の製品に変換する際に、モデルの出力の不確実性、生成された不正確な情報に関する錯覚のリスク、およびモデルの透明性の問題など、依然として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なアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。
この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。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しているからです。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学び、解決することができるインテリジェント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ており、それはAI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めています。AI技術の進化は生産力の構造を絶えず再形成しており、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、計算力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトといった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。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力により、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。
これにより、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様なアプリケーションを深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャー、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場などの複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプや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、AIとWeb3の深い統合を深く理解することを目的としています。
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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、実際のシナリオを例に挙げてみましょう：あなたが旅行を計画していると仮定します。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行の提案を提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供することができます。そして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、予約操作を実行し、スケジュールに行程を追加します。
現在業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を感知し、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、処理した後、アクチュエーターを通じて環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで応用されていることに気づきます。たとえば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などはすべてAIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特徴は、外部のユーザー入力を感知し、それに応じて現実の環境に影響を与えることができる点です。
ChatGPTを例に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示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のバージョンを表しています。ChatGPTはGPTモデルの進化に基づいて生まれたAIエージェントです。
カテゴリ概要
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おらず、私たちはWeb2 + Web3市場における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で、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。その中で、一次分類は基盤構築、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基づいてさらに細分化されています。
基盤インフラ系：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となる内容の構築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、および比較的成熟した基盤アプリケーションのB端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および分析し、主に意思決定を支援し、トレーニングのためのソースを提供します。
モデル訓練クラス：AIに対する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
B端サービス：主に企業ユーザーを対象に、企業サービス、垂直型、オートメーションソリューションを提供します。
プラットフォーム集合型：多様なAIエージェントサービスと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に似ていますが、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。
感情サポート型：感情的な支援と陪伴を提供するAIエージェント。
GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。
検索タイプ：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。
コンテンツ生成型：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様々な形式のコンテンツを生成するために大規模モデル技術を活用してコンテンツを作成することに焦点を当てており、テキスト生成、画像生成、ビデオ生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。
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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には明らかなセクター集中傾向が見られます。具体的には、プロジェクトの約3分の2がインフラストラクチャー関連に集中しており、その中でも主にB2Bサービスや開発ツールが多く、私たちはこの現象についていくつかの分析を行いました。
技術の成熟度の影響：インフラストラクチャプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度によるものです。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術と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ています。AI分野の「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅実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素は市場の需要です。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迫しており、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有利です。
アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成型AIのアプリケーションシーンが相対的に限られていることに気づきました。その出力の不安定性のため、企業は生産性を安定的に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での占有率が比較的小さいことが分かります。
このトレンドは、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技術の継続的な進歩と市場の需要がさらに明確になるにつれて、この構図が調整される可能性がありますが、基盤インフラは依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
Web2のAIエージェントリーダープロジェクト分析
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を深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。
キャラクターAI：
製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づく対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供します。そのプラットフォームでは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、トレーニング、そしてインタラクションすることができ、これらのキャラクターは自然言語で会話を行い、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2.77億で、プラットフォームには350万以上のデイリーアクティブユーザーがいます。そのほとんどが18歳から34歳の年齢層に集中しており、若者を中心としたユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場でのパフォーマンスが優れており、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。リード投資家はa16zです。
技術分析：Character AIとGoogleの親会社であるAlphabetは、その大規模言語モデルの非独占的使用に関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。注目すべきは、会社の創設者である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詳細な回答を取得し提供することができます。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保しながら、ユーザーに教育し、再質問やキーワード検索を促します。これにより、ユーザーの多様な検索ニーズを満たします。
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、そのモバイルおよびデスクトップアプリケーションのアクセス数は2月に8.6％の成長を遂げ、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は最近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、参加者にはスタン・ドランクンミラーやNVIDIAが含まれています。
テクニカル分析：Perplexityが使用している主なモデルは微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大型モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineに基づいています。このモデルは専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を保証します。
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やテーマの画像を作成でき、リアルさからカバーします。