# AIエージェントはWeb3+AIの最後の希望になり得るか？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、成熟したタイプは主に企業向けサービスですが、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム統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を担っているため、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、占有率は8％ですが、AI分野における時価総額の占有率は23％に達しており、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が高まるにつれて、将来的には10億ドルを超える評価のプロジェクトが複数登場することを予想しています。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優位性に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では、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することが重要です。## AIの波：プロジェクトの続出と評価の高騰の現状ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2か月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月までにはChatGPTの月間収益が驚異的な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。このような急速な勢いに、各伝統的技術巨頭はLLMなどの最先端AIモデルの応用の重要性を認識し、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を発表しました。一方、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ています。明らかにAI分野は争奪戦の場となっています。各大科技巨头の競争はビジネス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わかるように、2024年のAI Indexレポートでは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が示されています。特にGPTが発表された2023年には、プロジェクト数が前年同月比で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、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倍にあたる。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに達し、前年同期比で倍増した。その中で、マスクのxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルとなり、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技術の急速な発展は、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。テクノロジー大手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概念への熱烈な追求まで、プロジェクトが次々と登場し、投資額は新たな高水準を記録し、評価額もそれに伴い上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金期にあり、大規模言語モデルと検索拡張生成技術が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優位性を実際の製品に転換する際に、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻想リスク、モデルの透明性の問題などの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。AIエージェントは、実際の問題の解決と環境との相互作用の包括性を強調しています。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解決できる知能システムへと進化することを示しています。私たちはAIエージェントの発展から希望を見出し、それが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るのを目の当たりにしています。AI技術の進化は、常に生産力の構造を再形成しており、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ことを予見しています。この可能性に満ちた交差領域において、私たちはAIエージェントが自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示していると考えています。そのため、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用について深く研究を始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間ウェア、アプリケーションレイヤー、データとモデル市場など、さまざまな側面から、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の深い統合を理解するために取り組んでいます。## 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。情報検索を強化した生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供できるのです。そして、AIエージェントは、アイアンマン映画に出てくる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るのです。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、適切な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介して環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントとは、LLM、RAG、記憶、タスクプランニング、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。情報提供だけでなく、タスクの計画、分解、本当に実行することもできます。この定義と特性に基づいて、AIエージェントはすでに私たちの生活に組み込まれており、さまざまなシーンで応用されています。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という点です。ChatGPTを例に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)### カテゴリー概要現在、AIエージェント市場はまだ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方法で、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、一次分類は基盤インフラ、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。基盤構築タイプ：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となるコンテンツ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、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。- 開発ツール系：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するため、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のための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とし、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や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。- 感情的なサポートを提供するAIエージェント。- GPTタイプ：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：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を提供するエージェント。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さまざまな形式のコンテンツを生成することに焦点を当て、大規模モデル技術を活用します。文字生成、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。! [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ます。AI分野での「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、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが比較的安定しており、後続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、私たちはコンテンツ生成型AIのB2B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注意しました。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、プロジェクトライブラリにおけるコンテンツ生成型AIの占める割合は比較的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、および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がさらに明確になるにつれて、この構図は調整される可能性がありますが、インフラストラクチャー関連は依然としてAIエージェントの発展の堅実な基盤となるでしょう。### Web2のAIエージェントのリーディング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の三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とバーチャルキャラクター作成ツールを提供しています。この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、訓練し、そのキャラクターと対話を行うことができ、自然言語での会話や特定のタスクを実行することが可能です。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。その大部分は18歳から34歳の間にあり、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示し、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。リード投資家はa16zです。テクニカル分析：Character AIはグーグルの親会社であるAlphabetと、自社の大型言語モデルを非独占的に使用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、同社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De Freitasがグーグル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、詳細な回答を提供できます。引用や参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに質問を促したり、キーワードを検索したりする方法を教え、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の訪問数が8.6%増加し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。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。リーダーはダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーと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つの大規模モデル：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でさまざまなスタイルとテーマの画像を作成でき、リアルからカバーします。
Web3+AIの救世主AIエージェント: プロジェクト分類と発展の見通し分析
AIエージェントはWeb3+AIの最後の希望になり得るか？
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、成熟したタイプは主に企業向けサービスですが、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム統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を担っているため、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、占有率は8％ですが、AI分野における時価総額の占有率は23％に達しており、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が高まるにつれて、将来的には10億ドルを超える評価のプロジェクトが複数登場することを予想しています。
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優位性に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では、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することが重要です。
AIの波：プロジェクトの続出と評価の高騰の現状
ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2か月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月までにはChatGPTの月間収益が驚異的な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。このような急速な勢いに、各伝統的技術巨頭はLLMなどの最先端AIモデルの応用の重要性を認識し、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を発表しました。一方、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ています。明らかにAI分野は争奪戦の場となっています。
各大科技巨头の競争はビジネス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わかるように、2024年のAI Indexレポートでは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が示されています。特にGPTが発表された2023年には、プロジェクト数が前年同月比で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、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倍にあたる。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに達し、前年同期比で倍増した。その中で、マスクのxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルとなり、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、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。テクノロジー大手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概念への熱烈な追求まで、プロジェクトが次々と登場し、投資額は新たな高水準を記録し、評価額もそれに伴い上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金期にあり、大規模言語モデルと検索拡張生成技術が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優位性を実際の製品に転換する際に、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻想リスク、モデルの透明性の問題などの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。AIエージェントは、実際の問題の解決と環境との相互作用の包括性を強調しています。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解決できる知能システムへと進化することを示しています。私たちはAIエージェントの発展から希望を見出し、それが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るのを目の当たりにしています。AI技術の進化は、常に生産力の構造を再形成しており、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ことを予見しています。この可能性に満ちた交差領域において、私たちはAIエージェントが自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示していると考えています。
そのため、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用について深く研究を始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間ウェア、アプリケーションレイヤー、データとモデル市場など、さまざまな側面から、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の深い統合を理解するために取り組んでいます。
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。情報検索を強化した生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供できるのです。そして、AIエージェントは、アイアンマン映画に出てくる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るのです。
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、適切な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介して環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントとは、LLM、RAG、記憶、タスクプランニング、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。情報提供だけでなく、タスクの計画、分解、本当に実行することもできます。
この定義と特性に基づいて、AIエージェントはすでに私たちの生活に組み込まれており、さまざまなシーンで応用されています。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という点です。
ChatGPTを例に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?
カテゴリー概要
現在、AIエージェント市場はまだ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方法で、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、一次分類は基盤インフラ、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。
基盤構築タイプ：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となるコンテンツ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、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。
開発ツール系：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するため、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のための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とし、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や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。
感情的なサポートを提供するAIエージェント。
GPTタイプ：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：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を提供するエージェント。
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さまざまな形式のコンテンツを生成することに焦点を当て、大規模モデル技術を活用します。文字生成、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。
! 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ます。AI分野での「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、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが比較的安定しており、後続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、私たちはコンテンツ生成型AIのB2B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注意しました。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、プロジェクトライブラリにおけるコンテンツ生成型AIの占める割合は比較的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、および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がさらに明確になるにつれて、この構図は調整される可能性がありますが、インフラストラクチャー関連は依然としてAIエージェントの発展の堅実な基盤となるでしょう。
Web2のAIエージェントのリーディングプロジェクト分析
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の三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とバーチャルキャラクター作成ツールを提供しています。この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、訓練し、そのキャラクターと対話を行うことができ、自然言語での会話や特定のタスクを実行することが可能です。
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。その大部分は18歳から34歳の間にあり、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示し、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。リード投資家はa16zです。
テクニカル分析：Character AIはグーグルの親会社であるAlphabetと、自社の大型言語モデルを非独占的に使用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、同社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De Freitasがグーグル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、詳細な回答を提供できます。引用や参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに質問を促したり、キーワードを検索したりする方法を教え、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の訪問数が8.6%増加し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。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。リーダーはダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーと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つの大規模モデル：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でさまざまなスタイルとテーマの画像を作成でき、リアルからカバーします。