# AIエージェントはWeb3+AIの救命ボートになるか？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の主に企業向けサービスですが、Web3の領域では、モデルのトレーニングやプラットフォームの統合プロジェクトがエコシステムの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多くなく、全体の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比率は23%に達しており、非常に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、将来的には10億ドルを超える評価を受けるプロジェクトが複数出現すると予測しています。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利点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くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進します。## AIの波：プロジェクトの急増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の発表後、迅速にGPT-4、GP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急成長の中で、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ました。例えば、Googleは大言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースし、中国企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかに、AI分野はすでに競争の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も明らかです。2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年の約180万件へと急増し、特にGPTが発表された2023年には、プロジェクトの数が前年同期比で59.3%増加し、全球的な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年第二四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関連投資があり、これは第一四半期の2倍に相当する。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2倍以上の成長を遂げた。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額の高いAIスタートアップとなった。! [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)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。テクノロジー巨頭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盛況な発展、さらには資本市場によるAI概念への熱烈な支持に至るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高みを記録し、評価もそれに伴って上昇しています。全体として、AI市場は急成長の黄金時代にあり、大規模言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重大な進展を遂げました。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える際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報の幻想リスク、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が極めて重要なアプリケーションシーンでは特に重要になります。この背景の下、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しているからです。この変化は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を真に理解し解決することができる知的システムへの進化を示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しており、それが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実感しています。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、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心概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ことを予見しています。この可能性に満ちた交差分野において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力を持ち、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。これを受けて、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・評価することを目的とし、AIとWeb3の深い統合を深く理解しようとしています。## 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良く理解できるように、実際のシーンを例に挙げます。旅行の計画をしていると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行のアドバイスを提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地のコンテンツを提供できます。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、一言でフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールをカレンダーに追加することができます。現在、業界では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インテリジェント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、処理後にアクチュエーターを介して環境に影響を与える（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、メモリ、タスク計画、ツール使用能力を集約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、タスクを計画し、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エージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでいることがわかります。AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転など、さまざまなシーンで応用されています。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ことができる点です。ChatGPTを例に挙げて概念を明確にするために、Transformerが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のバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。! [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)### 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確立されていません。我々は、Web2および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によって、それぞれの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三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しています。基盤インフラストラクチャ：このカテゴリは、エージェント領域の比較的基礎的な内容の構築に焦点を当てています。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B2Bサービスが含まれます。- 開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための支援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違いです。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：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。- GPT系：GPT（生成的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。- 検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェントを提供します。コンテンツ生成型：この種類のプロジェクトは、コンテンツを創造することに焦点を当てており、大規模モデル技術を利用して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します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、および音声生成の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-e6a79357ac5352b3f76e4764156120c9)## Web2 AI Agentの開発状況の分析私たちの統計によると、Web2の伝統的な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クター集中の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タイプに集中しており、主にB向けサービスと開発ツールの割合が多いです。この現象についてもいくつかの分析を行いました。技術成熟度の影響：インフラストラクチャー系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あります。これらのプロジェクトは通常、時間を経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相対的に安定しており、彼らが次のプロジェクトを開発するのに有利です。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AIの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ています。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にあります。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が少なくなっています。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技術の進歩と市場の需要のさらなる明確化に伴い、このパターンが調整される可能性があると予想していますが、基盤インフラ関連は依然として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-49cf0e8d4d349bd2b508f001968098f2)### Web2のAIエージェントリーダーシップ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。プラットフォームは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、トレーニングし、自然言語で対話し、特定のタスクを実行できるようにします。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歳の間の年齢層であり、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見せ、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。a16zがリード投資者です。テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルの非独占使用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情報を取得し、詳細な回答を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、ユーザーが質問を追求し、キーワードを検索するのを教育・導き、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。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月には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が8.6%増加し、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Daniel Grossで、参加者にはStan DruckenmillerとNVIDIAが含まれています。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です。モデルは専門的な学術研究と特化に適しています。
AIエージェントはWeb3+AI領域の勝利の秘訣となることができるか
AIエージェントはWeb3+AIの救命ボートになるか？
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の主に企業向けサービスですが、Web3の領域では、モデルのトレーニングやプラットフォームの統合プロジェクトがエコシステムの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多くなく、全体の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比率は23%に達しており、非常に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、将来的には10億ドルを超える評価を受けるプロジェクトが複数出現すると予測しています。
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利点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くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進します。
AIの波：プロジェクトの急増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の発表後、迅速にGPT-4、GP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急成長の中で、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ました。例えば、Googleは大言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースし、中国企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかに、AI分野はすでに競争の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も明らかです。2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年の約180万件へと急増し、特にGPTが発表された2023年には、プロジェクトの数が前年同期比で59.3%増加し、全球的な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年第二四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関連投資があり、これは第一四半期の2倍に相当する。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2倍以上の成長を遂げた。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額の高いAIスタートアップとなった。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
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。テクノロジー巨頭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盛況な発展、さらには資本市場によるAI概念への熱烈な支持に至るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高みを記録し、評価もそれに伴って上昇しています。全体として、AI市場は急成長の黄金時代にあり、大規模言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重大な進展を遂げました。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える際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報の幻想リスク、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が極めて重要なアプリケーションシーンでは特に重要になります。
この背景の下、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しているからです。この変化は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を真に理解し解決することができる知的システムへの進化を示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しており、それが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実感しています。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、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心概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ことを予見しています。この可能性に満ちた交差分野において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力を持ち、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。
これを受けて、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・評価することを目的とし、AIとWeb3の深い統合を深く理解しようとしています。
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良く理解できるように、実際のシーンを例に挙げます。旅行の計画をしていると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行のアドバイスを提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地のコンテンツを提供できます。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、一言でフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、スケジュールをカレンダーに追加することができます。
現在、業界では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インテリジェント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、処理後にアクチュエーターを介して環境に影響を与える（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、メモリ、タスク計画、ツール使用能力を集約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、タスクを計画し、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エージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでいることがわかります。AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転など、さまざまなシーンで応用されています。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ことができる点です。
ChatGPTを例に挙げて概念を明確にするために、Transformerが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のバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
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確立されていません。我々は、Web2および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によって、それぞれの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三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しています。
基盤インフラストラクチャ：このカテゴリは、エージェント領域の比較的基礎的な内容の構築に焦点を当てています。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B2Bサービスが含まれます。
開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための支援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違いです。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：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。
GPT系：GPT（生成的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。
検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェントを提供します。
コンテンツ生成型：この種類のプロジェクトは、コンテンツを創造することに焦点を当てており、大規模モデル技術を利用して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します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、および音声生成の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?
Web2 AI Agentの開発状況の分析
私たちの統計によると、Web2の伝統的な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クター集中の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タイプに集中しており、主にB向けサービスと開発ツールの割合が多いです。この現象についてもいくつかの分析を行いました。
技術成熟度の影響：インフラストラクチャー系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あります。これらのプロジェクトは通常、時間を経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相対的に安定しており、彼らが次のプロジェクトを開発するのに有利です。
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AIの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ています。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にあります。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が少なくなっています。
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技術の進歩と市場の需要のさらなる明確化に伴い、このパターンが調整される可能性があると予想していますが、基盤インフラ関連は依然として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シッププロジェクト分析
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。プラットフォームは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、トレーニングし、自然言語で対話し、特定のタスクを実行できるようにします。
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歳の間の年齢層であり、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見せ、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。a16zがリード投資者です。
テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルの非独占使用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情報を取得し、詳細な回答を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、ユーザーが質問を追求し、キーワードを検索するのを教育・導き、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。
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月には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が8.6%増加し、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Daniel Grossで、参加者にはStan DruckenmillerとNVIDIAが含まれています。
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です。モデルは専門的な学術研究と特化に適しています。