# AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となることができるのか？AIエージェントプロジェクトは、Web2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るのに対し、Web3領域ではモデルのトレーニングやプラットフォームの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。現在の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トラック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。私たちは、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だろうと予測しています。Web3プロジェクトにとって、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組み合わせ方は、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き、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。## AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の上昇の現状ChatGPTは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月には月収が驚異的な2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTをリリースした後、すぐに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、主要な伝統的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。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースしました。一方、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大モデルを発表しており、明らかにAI分野は競争の激しい場となっています。大手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れば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増しました。特にGPTがリリースされた2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界中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ており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を遂げることが予想されています。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1四半期の2倍です。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、マスクのxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額に達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つ2番目の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? ](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繁栄、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な追求まで、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、評価額もそれに伴い高騰しています。全体的に見て、AI市場は急速に発展する黄金時代にあり、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、生成される不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題といった課題に直面しています。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において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開始しました。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ます。この変化は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学び、解決でき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、私たちはAIエージェントの発展に希望を見出し、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ことを認識しています。AI技術の進化は、生産力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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントは自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。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ベル、データと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の種類と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ています。AIとWeb3の深い統合を理解するために。## 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、実際のシナリオを例に挙げましょう：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。情報検索を強化する生成技術は、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します。現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、それに応じた行動をす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、処理を経て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エージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、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。それは単に情報を提供するだけでなく、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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に浸透していることに気付くことができます。さまざまなシーンで応用されており、例えばAlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などは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徴は、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です。ChatGPTを例にし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述べる必要があります。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モデルに基づいて進化した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形成されていません。私たちは、Web2 + Web3市場の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を通じて、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。基盤施設クラス：このクラスは、エージェント分野の比較的基層のコンテンツを構築すること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、および比較的成熟した基層アプリケーションのB向け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：さまざまな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。- モデル訓練タイプ：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、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：複数の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。インタラクティブ型：コンテンツ生成型と似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが異なります。インタラクティブ型エージェントは、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インタラクションを実現します。- 感情的な伴侶タイプ：感情的なサポートと伴侶を提供する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。- 検索系：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ために大規模モデル技術を利用し、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。## 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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。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ータイプに集中しており、その中でも主にB向けサービスや開発ツールが多いことがわかりました。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に基づいて構築されているため、開発の難易度とリスクが低減されます。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に対して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、特に運営効率を向上させ、コストを削減する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、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、コンテンツ生成AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンは比較的限られていることに注意しています。その産出の不安定性のため、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は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、基盤インフラは依然として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-e6a79357ac5352b3f76e4764156120c9)### Web2のAIエージェントリーダー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探討し、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および仮想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は、ユーザーが仮想キャラクターを作成、訓練し、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行することを可能にします。データ分析：Character.AIは5月に2.77億の訪問数を記録し、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存在し、その大部分が18歳から34歳の間に集中しており、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、a16zが主導しました。テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetと、自社の大規模言語モデルを非独占的に使用するライセンス契約を結びました。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収集し、詳細な回答を提供することができます。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、ユーザーが質問を重ねたりキーワードを検索するのを教育し、誘導することで、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、モバイルおよびデスクトップアプリのアクセス数は2月に8.6%の増加を記録し、約5000万人のユーザーを引き付けています。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。リード投資家はダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーやNVIDIAが含まれています。技術分析：Perplexityが使用する主なモデルは、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。これらのモデルは、専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を保証します。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、リアルからの範囲をカバーします。
AIエージェントはWeb3+AIの発展の鍵となる推進力になり得るか
AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となることができるのか？
AIエージェントプロジェクトは、Web2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るのに対し、Web3領域ではモデルのトレーニングやプラットフォームの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。
現在の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トラック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。私たちは、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だろうと予測しています。
Web3プロジェクトにとって、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組み合わせ方は、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き、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。
AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の上昇の現状
ChatGPTは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月には月収が驚異的な2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTをリリースした後、すぐに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、主要な伝統的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。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースしました。一方、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大モデルを発表しており、明らかにAI分野は競争の激しい場となっています。
大手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れば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増しました。特にGPTがリリースされた2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界中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ており、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を遂げることが予想されています。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1四半期の2倍です。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、マスクのxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額に達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つ2番目の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、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繁栄、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な追求まで、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、評価額もそれに伴い高騰しています。全体的に見て、AI市場は急速に発展する黄金時代にあり、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、生成される不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題といった課題に直面しています。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において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開始しました。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ます。この変化は、AI技術が純粋な言語モデルから、実際の問題を理解し、学び、解決でき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、私たちはAIエージェントの発展に希望を見出し、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ことを認識しています。AI技術の進化は、生産力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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントは自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示しています。
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ベル、データと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の種類と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ています。AIとWeb3の深い統合を理解するために。
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、実際のシナリオを例に挙げましょう：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。情報検索を強化する生成技術は、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します。
現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、それに応じた行動をす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、処理を経て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エージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、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。それは単に情報を提供するだけでなく、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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に浸透していることに気付くことができます。さまざまなシーンで応用されており、例えばAlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などは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徴は、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です。
ChatGPTを例にし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述べる必要があります。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モデルに基づいて進化した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形成されていません。私たちは、Web2 + Web3市場の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を通じて、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。
基盤施設クラス：このクラスは、エージェント分野の比較的基層のコンテンツを構築すること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、および比較的成熟した基層アプリケーションのB向けサービスを含みます。
インタラクティブ型：コンテンツ生成型と似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが異なります。インタラクティブ型エージェントは、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インタラクションを実現します。
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ために大規模モデル技術を利用し、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。
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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。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ータイプに集中しており、その中でも主にB向けサービスや開発ツールが多いことがわかりました。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に基づいて構築されているため、開発の難易度とリスクが低減されます。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に対して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、特に運営効率を向上させ、コストを削減する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、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、コンテンツ生成AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンは比較的限られていることに注意しています。その産出の不安定性のため、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は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、基盤インフラは依然として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探討し、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および仮想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は、ユーザーが仮想キャラクターを作成、訓練し、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行することを可能にします。
データ分析：Character.AIは5月に2.77億の訪問数を記録し、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存在し、その大部分が18歳から34歳の間に集中しており、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、a16zが主導しました。
テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetと、自社の大規模言語モデルを非独占的に使用するライセンス契約を結びました。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収集し、詳細な回答を提供することができます。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、ユーザーが質問を重ねたりキーワードを検索するのを教育し、誘導することで、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、モバイルおよびデスクトップアプリのアクセス数は2月に8.6%の増加を記録し、約5000万人のユーザーを引き付けています。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。リード投資家はダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーやNVIDIAが含まれています。
技術分析：Perplexityが使用する主なモデルは、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。これらのモデルは、専門的な学術研究や特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を保証します。
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、リアルからの範囲をカバーします。