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

AI Agent projeleri, Web2 girişimciliğinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmetlerdir, ancak 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, yalnızca %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payı %23'e kadar çıkıyor. Bu da güçlü bir pazar rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazarın kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan birden fazla projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama tarafı ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalıdır.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemelerin Artışı Durumu

ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmeyi başardı. Mayıs 2024'e gelindiğinde, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, hızlı bir şekilde GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en ileri AI model uygulamalarının önemini fark ederek, kendi AI modelleri 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 modellerini piyasaya sürdü. Açıkça görüldüğü gibi, AI alanı artık herkesin mücadele edeceği bir alan haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin yarışları sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına ilişkin yapılan istatistiksel araştırmalardan elde edilen verilere 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 yayımlanmasından sonraki 2023'te proje sayısı yıllık %59.3 oranında bir artış gösterdi ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan heyecan, yatırım pazarına doğrudan yansıyor ve AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme gösteriyor, 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme sergiliyor. Küresel ölçekte toplamda 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak yıllık bazda iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın xAI girişimi 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaştı, bu da onu OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi yaptı.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluk projelerinin patlayıcı büyümesine ve sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan yoğun ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak rekor kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak bakıldığında, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Ancak, bu modellerin teknik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürme konusunda, model çıktılarının belirsizliği, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanmaktadır.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamlılığını vurguluyor. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrim geçirdiğini gösteriyor. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu yavaş yavaş kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenliğin yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğmasını 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 bağlamda, Web3'teki AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi, veri ve model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz, AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.

Kavramların Açıklığı: AI Agent'ın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Bakışı

Temel Tanıtım

AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek vermek istiyoruz: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı oluşturma teknikleri ise daha zengin, spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent ise sanki Iron Man filmindeki J.A.R.V.I.S. gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat planınızı takviminize ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Ajanı'nın genel tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemlerde bulunabilen akıllı sistemler olarak kabul edilmektedir. Sensörler aracılığıyla çevre bilgilerini elde eder, işlendikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki oluştururlar (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Ajanı, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olarak tanımlanabilir. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Ajansı'nın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri ve Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü, AI Ajansı'nın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve bunlara göre gerçek çevrede etki yaratacak şekilde yanıt verebilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT ise bu mimari üzerine gelişen model serisidir. GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modellerin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modeline dayalı olarak evrimleşen bir AI Ajandır.

Kategori Özeti

Mevcut AI Agent pazarı henüz tek bir sınıflandırma standardı oluşturmuş değil, biz Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her bir projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada birinci sınıflar altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta, ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da detaylandırılmaktadır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin oluşturulmasına odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun ve temel uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sağlar.

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

• Model eğitimi türü: AI'ye yönelik model eğitimi hizmetleri sunar, tahmin, model oluşturma, ayar gibi.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılara yönelik, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunmaktadır.

• Platform toplama sınıfı: Çeşitli AI Agent hizmetleri ve araçlarını entegre eden bir platform.

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim türü Ajanı yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirim sağlar ve kullanıcılarla iki yönlü etkileşim 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 odaklanarak, daha doğru bilgi arama sunan bir Agent.

İçerik üretimi türleri: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimleri oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.

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 kategorisine yoğunlaşmıştır; burada en çok B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları bulunmaktadır. Bu durumu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli konumda 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" gibi, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sunmaktadır.

Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojilerine olan talep daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretimi odaklı yapay zekanın B tarafı pazarında uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, şirketler, üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla eğilim göstermektedir. Bu, içerik üretimi odaklı yapay zekanın proje havuzundaki oranının düşük olmasına yol açmaktadır.

Bu eğilim, teknoloji olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli gelişimi ve piyasa talebinin daha da netleşmesi ile, bu yapının bir miktar değişiklik gösterebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'deki AI Ajansı lider projeleri analizi

Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceliyoruz ve bunları analiz ediyoruz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alıyoruz.

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'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 350 binden fazla günlük aktif kullanıcısı var, bu kullanıcıların çoğu 18 ila 34 yaş arasındadır ve bu da genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini göstermektedir. Character AI, sermaye piyasasında müthiş bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderlik etti.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modellerini kullanmak için gayri münhasır bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu belirtmekte fayda var 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 toplayarak ayrıntılı cevaplar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılarıyla desteklenirken, kullanıcıları sorgulamalarını ve anahtar kelimeleri aramalarını eğitmekte ve yönlendirmektedir, bu da kullanıcıların çeşitli sorgulama ihtiyaçlarını karşılamaktadır.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının trafiği Şubat ayında %8,6'lık bir artış sağladı ve yaklaşık 50 milyon kullanıcı çekti. Sermaye piyasalarında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerlemesinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; lider yatırımcı Daniel Gross, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunuyor.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynak büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgilerin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

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