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

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmet kategorisidir. Ancak Web3 alanında, model eğitimi ve platform birleşimi projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent proje sayısı çok fazla değil, %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabet gücünü gösteriyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlendirmenin olduğu birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, non-AI çekirdek uygulama ürünlerinde AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri için entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem inşasına ve token ekonomik model tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Proje Patırtısı ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı kazanmıştır. Mayıs 2024 itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de çıkarmıştır. Bu kadar hızlı bir gelişimle birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etmiş ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamıştır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü piyasaya sürmüşken, Çinli şirketler de Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri tanıtmıştır. Açıkça AI alanı artık önemli bir rekabet alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmıyor, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmalarına yönelik yapılan anketlerden elde edilen verilere göre, 2024 AI Index raporu, GitHub'daki AI ile ilgili projelerin sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle 2023 yılında GPT'nin piyasaya sürülmesinden sonra, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 oranında arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

Yapay zeka teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasında doğrudan yansımaktadır. Yapay zeka yatırım piyasası güçlü bir büyüme göstermekte olup, 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama yaşanması beklenmektedir. Dünya genelinde 1,5 milyar doları aşan 16 yapay zeka ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu, birinci çeyreğin iki katıdır. Yapay zeka girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıkmıştır. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplamış ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaşarak, OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci yapay zeka girişimi olmuştur.

Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluk projelerinin canlı gelişimine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler ardı ardına ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızlı bir gelişim altın döneminde ve büyük dil modelleri ile arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Bununla birlikte, bu modeller, teknoloji avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunmanın kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden gerçek sorunları gerçekten anlayıp çözebilen akıllı sistemlere evrimini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umut görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözme arasındaki uçurumu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenliğin yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşme gibi temel ilkeleriyle birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel göstermektedir.

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

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için, gerçek bir senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış noktası bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknikleri ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, sanki Demir Adam filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yaparak, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahati takvime ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak genel olarak kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini algılayıcılar aracılığıyla elde edip, işlendikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki oluşturmaktadır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma 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 özellikler doğrultusunda, AI Agent'ın yaşamımızın içine çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri ve Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi uygulamalar AI Agent'ın örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkiler oluşturabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirmek için, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz. GPT, bu mimarinin üzerine geliştirilmiş model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilmiş bir AI Agent'tır.

Sınıflandırma Özeti

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin belirgin etiketlerine göre, birinci ve ikinci sınıflara ayrılmıştır. Birinci sınıflar; temel altyapı, içerik üretimi, kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve bunlar gerçek kullanım durumlarına göre daha da detaylandırılmaktadır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler oluşturmayı hedeflemektedir; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun alt uygulamalara yönelik B2B hizmetleri içerir.

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

• Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esasen karar vermeyi desteklemek ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

• Model eğitimi sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb.

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

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

Etkileşim türü: İçerik üretim türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü Ajanları 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 (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayalı AI Ajanı.

• Arama türü: Arama işlevine odaklanan ve daha doğru bilgi arama hizmeti sunan ajan.

İçerik oluşturma türü: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimleri oluşturmayı hedeflemektedir. Metin oluşturma, görüntü oluşturma, video oluşturma ve ses oluşturma olmak üzere dört kategoriye ayrılmaktadır.

Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesi belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi göstermektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı türünde yoğunlaşmaktadır, bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları bulunmaktadır. Bu durumu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

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

Uygulama alanının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretim türü AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama alanının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriğin istikrarsızlığı nedeniyle, şirketler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla yöneliyorlar. Bu durum, içerik üretim türü AI'nın proje havuzundaki oranının düşük olmasına neden oldu.

Bu eğilim, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının ayarlanabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2 AI Agent lider projeleri analizi

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

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 dilde diyalog gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayında ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların büyük çoğunluğu 18 ile 34 yaş arasındadır, bu da genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini göstermektedir. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergiledi, 150 milyon dolarlık bir 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 kullandığını gösteriyor. Önemli bir not olarak, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesinde yer almışlardır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı yanıtlar almak için verileri toplayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntı ve referans bağlantılarıyla birlikte gelir, aynı zamanda kullanıcıların takip eden sorular sormasına ve anahtar kelimeleri aramasına yardımcı olarak kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon ile ulaşmış olup, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8.6 oranında bir artış göstermiştir ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekmiştir. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar finansman aldığını ve değerinin 1.04 milyar dolara yükseldiğini duyurdu. Yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik yaparken, Stan Druckenmiller ve NVIDIA gibi katılımcılar da yer almıştır.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve ayrıca açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarlarıyla oluşturulmuş iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Bu modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgilerin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla çeşitli stillerde ve temalarda görüntüler oluşturabilir, gerçekçilikten soyutlamaya kadar geniş bir yaratım talebini karşılayabilir. Platform ayrıca görüntü karıştırma ve düzenleme imkanı sunarak kullanıcıların görüntü üst üste bindirme ve stil transferi yapmasına olanak tanır, platformun gerçek zamanlı üretim özelliği, kullanıcıların birkaç saniye ile birkaç dakika içinde sonuç almasını sağlar.