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

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde 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 projeleri sayısı az, sadece %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payları %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabet gücünü gösteriyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlendirilmeye sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerinde AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri için entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkilerini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Proje Çıkışları ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT 2022 yılı Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden beri, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekti. 2024 yılı Mayıs ayına gelindiğinde, ChatGPT'nin aylık geliri inanılmaz bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyonları tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişim ile birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etti ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürdü. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça, AI alanı artık savaş alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji şirketlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmıyor, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının istatistiklerine 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 yayınlandığı 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasında doğrudan yansıyor. AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme yaşanıyor. Dünya genelinde toplam 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım yapılmış durumda, bu birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, bir önceki yıla göre iki katına çıkmış durumda. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplamış ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaşarak, OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine ve sermaye piyasalarının AI konseptine olan coşkulu ilgisine kadar birçok alanda projeler ortaya çıkıyor. Yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşırken, değerlemeler de buna paralel olarak artış gösteriyor. Genel olarak, AI pazarı hızlı bir gelişim çağındadır; büyük dil modelleri ve arama artırıcı üretim teknolojisi, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Ancak, bu modellerin teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürme aşamasında, model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riskleri ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Bu sorunlar, güvenilirlik açısından son derece önemli olan uygulama senaryolarında özellikle kritik hale gelmektedir.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrildiğini işaret ediyor. AI Agent'ın gelişiminde umudu gördük; bu teknoloji, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik 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 ortaya çıkacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent, kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği ile büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergiliyor.

Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi birçok boyutta, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz. AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlamak için.

Kavramların Açıklanması: AI Ajanı'nın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için somut bir senaryo ile örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Retrieval-augmented generation teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent ise, Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve tek bir cümlenize dayanarak proaktif bir şekilde uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat programını takvime ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen akıllı sistemler olarak genel olarak kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini algılayıcılar aracılığıyla elde eden, işlendikten sonra etki edici birimler aracılığıyla çevre üzerinde etkide bulunan sistemlerdir (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, bellek, görev planlaması ve araç kullanım yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Bu, sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalara ayırabilir ve gerçekten gerçekleştirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 ve üzeri otonom sürüşü gibi uygulamalar AI Agent'ın örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek ortamda etki yaratmalarıdır.

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 sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil etmektedir. ChatGP ise GPT modelinin evrimi ile ortaya çıkan bir AI Agent'tır.

Kategori Genel Görünümü

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine dayanarak birinci ve ikinci düzey sınıflara ayırdık. Birinci düzey sınıflar, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım örneklerine göre detaylandırılmaktadır:

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

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

• Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esas olarak karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

• Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bu hizmetler arasında çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması vb. bulunur.

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

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

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü Ajansı, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.

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

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

• Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi bulma amacı taşıyan Agent.

İçerik Üretim Türleri: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli biçimlerde içerik üretmek için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır. Dört ana kategoriye ayrılır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent Gelişim Durumu Analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir alan yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı sınıfında yoğunlaşmakta olup, bunların çoğunluğunu B tarafı hizmet sınıfı ve geliştirme araçları oluşturmaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknik olgunluğun etkisi: Altyapı projelerinin ön planda olmasının başlıca nedeni, teknik olgunluklarıdır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilmiştir, böylece geliştirme zorluğu ve riski azaltılmıştır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'in geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin teşviki: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle de operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının sınırlılığı: Bu arada, içerik üretim türündeki AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretilen içeriğin kararsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla eğilim gösteriyor. Bu durum, içerik üretim türündeki AI'nın proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açıyor.

Bu trend, teknolojinin olgunluğu, pazar talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmesini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve pazar talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bazı ayarlamalar yapabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider proje analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI, Midjourney projelerini örnek alarak analiz edeceğiz.

Karakter AI:

Ürün tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir sohbet sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde sohbet edebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayında 277 milyon ziyaretçisi oldu, platformun 18 ile 34 yaş arasındaki kullanıcıların çoğunluğu oluşturduğu 3.5 milyon aktif kullanıcısı bulunuyor ve bu da genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolar finansman sağladı ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Dikkate değer bir nokta, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas'ın Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmış olmalarıdır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetteki bilgileri çekerek ayrıntılı yanıtlar sunabilir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğu, alıntılar ve referans bağlantılarla sağlanırken, kullanıcıları eğitmekte ve anahtar kelimeleri aramaları için yönlendirmekte, kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon olarak ulaşmış olup, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6 oranında bir artış göstermiştir ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekmiştir. Sermaye pazarında Perplexity AI, son zamanlarda 62,7 milyon dolar finansman aldığını ve değerinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; lider yatırımcı Daniel Gross olup, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA yer almaktadır.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynak büyük modeline dayalı olarak ince ayar yapılmış iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Model, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey uygulamalar için uygundur.