AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となることができるか？

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あり、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム集合型プロジェクトがエコシステム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は数が少なく、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割合は23%に達しており、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額のプロジェクトが複数現れると予想しています。

Web3プロジェクトにおいて、AIコアでない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、全体の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することが重要です。

AIの波：プロジェクトの続出とバリュエーションの上昇の現状

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月までにChatGPTの月収は驚異の2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTのリリース後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きにより、各伝統的なテクノロジー大手は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ています。例えば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3を投入し、中国の企業は文心一言や智谱清言といった大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領域となっています。

各大技術巨頭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は、GitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845件から2023年の約180万件に急増したことを示しています。特にGPTのリリース後の2023年には、プロジェクト数が前年比で59.3％増加し、世界の開発者コミュニティがAI研究に熱心であることを反映しています。

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見せ、2024年第二四半期には爆発的な成長を遂げると予測されています。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倍にあたります。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ました。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額を持ち、OpenAIに次ぐ評価額第2位のAIスタートアップとなりました。

! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?

AI技術の急速な発展は、前例のない速度でテクノロジー分野の地図を再形成しています。テクノロジーの巨人たちの激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの盛況、さらに資本市場によるAI概念への熱烈な追従まで。プロジェクトは次々に登場し、投資額は新たな高を更新し、評価もそれに伴って上昇しています。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利点を実際の製品に転換する際に課題に直面しています。たとえば、モデル出力の不確実性、生成される不正確な情報に関する幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に重要なアプリケーションシーンで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始めました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題を解決し、環境と相互作用すること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、実際の問題を本当に理解し、学び、解決す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、AIエージェントの発展には希望が見え、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ます。AI技術の進化は生産性の構造を再構築し続けており、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コア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。この可能性に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自律的にタスクを実行する能力によって、大規模な応用を実現するための大きな可能性を示しています。

そのため、私たちはAIエージェントのWeb3における多様な応用を深く研究し、Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレベル、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とアプリケーションシーンを特定し評価し、AIとWeb3の深い統合を深く理解することを目指しています。

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よく理解できるように、実際のシーンを例に挙げます。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、より豊富で具体的な目的地の内容を提供することができます。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、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、スケジュールに追加することができます。

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、それに応じた行動を取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、処理を経てアクチュエーターによっ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、タスクプランニング、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、タスクの計画、分解、そして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統合されていることを発見できます。さまざまなシーンでの応用例として、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などがAIエージェントの実例と見なされます。これらのシステムの共通の特質は、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対応を行うことができる点です。

ChatGPTを例に概念を明確にすると、TransformerはAIモデルを構成する技術アーキテクチャであり、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ることを明確に指摘する必要があります。そして、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階におけるモデルのバージョンを代表しています。ChatGPTは、GPTモデルを基に進化した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を形成していません。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つのカテゴリであり、実際のユースケースに基づいて細分化されています。

基盤インフラ系：このカテゴリは、エージェント分野の比較的基層的なコンテンツの構築に重点を置いており、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層アプリケーションのB2B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情報源を提供します。

• 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向けサービス：主に企業ユーザーを対象に、企業サービス、垂直型、自動化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と似ていますが、持続的な双方向のインタラクションがある点が異なります。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。

• 感情的なサポート：感情的な支援と陪伴を提供する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。

• 検索型：検索機能に特化し、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：この種のプロジェクトは、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するために大規模モデル技術を利用してコンテンツの創造に焦点を当てており、テキスト生成、画像生成、動画生成、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関連に集中しており、その中でも主にB2Bサービスと開発ツールが多く見られます。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起因します。これらのプロジェクトは通常、時間に裏打ちされた技術や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。

市場の需要の推進：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比較的安定しており、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、私たちはコンテンツ生成AIのB端市場における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して向上させることができるアプリケーションを好みます。これにより、コンテンツ生成AIがプロジェクトライブラリに占める割合が小さくなっています。

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のシナリオに対する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がさらに明確になるにつれて、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、基盤となるインフラストラクチャは依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。

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を行います。

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およびバーチャルキャラクター作成ツールを提供します。プラットフォームでは、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、訓練、および対話することができ、これらのキャラクターは自然言語での対話を行い、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2.77億人で、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。そのほとんどは18歳から34歳の年齢層で、若いユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを発揮し、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、a16zがリード投資を行いました。

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 が独自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、創業者の 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り込み、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、ユーザーが追求やキーワード検索を行うための教育やガイドを行い、ユーザーの多様なクエリニーズに応えます。

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。主導したのはダニエル・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。

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基に微調整された2つの大規模モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。これらのモデルは専門的な学術研究や垂直分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保します。

ミッドジャーニー:

製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyで様々なスタイルやテーマの画像を作成でき、リアルから抽象までの幅広い創作ニーズをカバーしています。プラットフォームは画像の混合と編集も提供しており、ユーザーが画像の重ね合わせやスタイル転送を行うことができます。また、プラットフォームのリアルタイム生成機能により、ユーザーは数十秒から数分以内に画像を得ることができます。