AI Ajanı Web3+AI'nin kurtuluş umudu olabilir mi?

AI Agent projeleri Web2 girişimciliğinde popüler, olgun türler genellikle işletme hizmetleri iken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az ve %8 oranında, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranları %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan birden fazla projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin dahil edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tüm ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmak, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek açısından önemlidir.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlerin Yükselmesi Durumu

ChatGPT, 2022 Kasım'da piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekmeyi başardı, 2024 Mayıs itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri inanılmaz 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyonları da tanıttı. Bu hızlı gelişimle birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etti ve kendi AI modelleri ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çin şirketleri ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı artık bir çekişme alanı haline gelmiştir.

Büyük teknolojik devlerin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan istatistiksel incelemelerden, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'deki 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği anlaşılmaktadır. Özellikle GPT'nin yayımlandığı 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3'lük bir artış göstermiştir ki bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine olan tutku, doğrudan yatırım pazarına yansımaktadır; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme sergilemekte ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi göstermektedir. Dünyada toplam 16 adet 1.5 milyar doların üzerinde AI ile ilgili yatırım gerçekleştirildi; bu, birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıkmıştır. Bu arada, Musk'ın sahip olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolar değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynaklı topluluk projelerinin canlı gelişimine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli olarak yeni rekorlar kırıyor ve değerlemeler de buna bağlı olarak yükseliyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızlı bir gelişim altın çağındadır; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojisi, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Yine de, bu modellerin teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürmesi sırasında belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Bu sorunlar, güvenilirliğin son derece önemli olduğu uygulama senaryolarında özellikle kritik hale geliyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık, çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunmanın kapsamını vurguluyor. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden, gerçekten öğrenebilen ve gerçek dünyadaki sorunları çözebilen akıllı sistemlere evrim geçirdiğini gösteriyor. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorunların çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli 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 ilkeleriyle birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği, 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 düzeyleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmek amacıyla, AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlamak istiyoruz.

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajanını tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo ile örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, destinasyon bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı oluşturma teknikleri, daha zengin ve somut destinasyon içerikleri sağlayabilir. AI Ajanı ise, Iron Man filmlerindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat programını takvime ekleyebilir.

Günümüzde sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre harekete geçebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmektedir. Sensörler aracılığıyla çevre bilgilerini elde ederek, işleme tabi tutulan bu bilgilerle ortam üzerinde etki oluşturmak için aktüatörler kullanılır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ın LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olduğunu düşünüyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi farklı sahnelerde uygulandığını görebiliriz. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girişlerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etki oluşturacak tepkiler verebilmeleridir.

ChatGPT örneği üzerinden kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekiyor. GPT, bu mimari üzerine geliştirilmiş model serilerini temsil ederken, GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil etmektedir. ChatGP ise GPT modeline dayalı olarak evrimleşen bir AI Agent'tır.

Kategori Genel Bakışı

Şu anda AI Agent pazarında tek bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Biz, Web2+Web3 pazarında 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin karşılık gelen belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada, birinci sınıflar altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır ve ardından gerçek kullanım örneklerine göre alt kategorilere ayrılmıştır:

Altyapı sınıfı: Bu sınıf, Agent alanının daha temel içeriklerini inşa etmeye odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun, temel uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Ajansı oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sağlar.
• Veri işleme sınıfı: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esas olarak karar verme süreçlerine yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
• Model eğitimi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, tahmin, model oluşturma, ayarlama vb.
• B tarafı hizmet sınıfı: Temel olarak kurumsal kullanıcılara yönelik, kurumsal hizmetler, dikey sınıf ve otomatik çözümler sunar.
• Platform toplama türü: Çeşitli AI Agent hizmetleri ve araçlarını entegre eden platform.

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

• Duygusal destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
• GPT türü: GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.
• Arama türü: Arama işlevine odaklanan ve daha doğru bilgi toplama sağlayan bir Agent.

İçerik Üretim Türleri: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak çeşitli biçimlerde içerik oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik üretmeye odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.

Web2 AI Agent Gelişimi Analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Ajansı'nın geliştirilmesi belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi göstermektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine yoğunlaşmış durumda, bunlar arasında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları öne çıkmaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin hakimiyet kazanmasının başlıca nedeni, teknolojik olgunluklarıdır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine kurulmuştur, böylece geliştirme zorluğu ve riski azaltılmıştır. AI alanındaki "kürek" ile eşdeğer olup, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin etkisi: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan ihtiyaç daha acildir, özellikle işletme verimliliğini 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 sınırlamaları: Aynı zamanda, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretilen içeriğin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği sürekli olarak artırabilen uygulamalara daha fazla yönelmektedir. Bu, içerik üreten AI'nın proje havuzundaki oranının düşük olmasına yol açmaktadır.

Bu eğilim, teknoloji olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesi ile bu yapının ayarlanabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri yine de AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider proje analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Bu platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog yapabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı ve platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı bulunuyor. Bu kullanıcıların büyük bir kısmı 18 ile 34 yaş arasında olup, genç bir kullanıcı kitlesi özelliklerini göstermektedir. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı; yatırım lideri a16z oldu.

Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modellerini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmışlardır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı yanıtlar çekebilir ve sunabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanarak, kullanıcıları eğitir ve anahtar kelimeleri aramalarına yönlendirir, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon seviyesine ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişiminde Şubat ayında %8,6'lık bir artış sağlandı ve yaklaşık 50 milyon kullanıcı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerlemesinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu; yatırımcılar arasında Daniel Gross liderliğinde Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer aldı.

Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur ve bilgilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi olanlardan başlayarak çeşitli stiller ve temalarda görüntüler oluşturabilirler.