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

AI Agent projeleri, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler genellikle işletme odaklı hizmetlerdir; ancak Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rollerinden dolayı hakim hale gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, oranı %8, ancak bunların AI pazarındaki piyasa değeri oranı %23'e kadar çıkmakta, bu da güçlü bir pazar rekabet gücünü göstermektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve pazar kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlemeye sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegre edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri için entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Proje Çıkışı ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmeyi başardı. Mayıs 2024 itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu hızlı gelişim karşısında, geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son yapay zeka modellerinin uygulamalarının önemini fark ettiler ve kendi yapay zeka modelleri ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modeller sundu. Açıkça yapay zeka alanı, artık savaşılması gereken bir alan haline geldi.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti, ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmenin yanı sıra, açık kaynaklı AI araştırmalarının istatistiklerinden edindiğimiz bilgilere göre, 2024 AI Index raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin yayımlanmasının ardından 2023'te proje sayısı, bir önceki yıla göre %59.3 artarak, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.

AI teknolojisine olan ilgi, yatırım piyasasında doğrudan bir yansıma buluyor; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme sergileyerek 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama yaşadı. Dünya genelinde 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım gerçekleşti ve bu, birinci çeyreğin iki katına denk geliyor. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar topladı ve 24 milyar dolar değerlemeye ulaştı; bu da onu OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi haline getirdi.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, yatırım piyasasının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok alan etkileniyor. Projeler sürekli ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekor seviyelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı, büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojisinin dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydettiği bir hızlı gelişim altın döneminde. Ancak, bu modeller, teknoloji avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürme konusunda hala zorluklarla karşılaşıyor; model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin çok yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, gerçek dünya sorunlarını çözme ve çevre ile etkileşim konusundaki kapsayıcılığı vurguladığı için AI Agent üzerine araştırmalara başladık. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden, gerçekten anlamayı, öğrenmeyi ve gerçek sorunları çözebilen akıllı sistemlere evrim geçirmesini simgeliyor. AI Agent'ın gelişiminde umut görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile gerçek sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi sürekli olarak üretkenliğin yapısını yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi de dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nın üç temel unsuru: veriler, modeller ve hesaplama gücü, Web3’ün merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşme gibi temel ilkeleriyle birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi ortaya çıkmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulama gerçekleştirme konusunda 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 boyutta, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz. AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.

Kavramların Açıklanması: AI Ajanı Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Bakışı

Temel Tanıtım

AI Agent'ı tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo ile örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırma ve üretim teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent, sanki Iron Man filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat programını takviminize ekleyebilir.

Şu anda sektörde genel olarak AI Ajansı'nın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemlerdir; çevre bilgilerini algılayıcılar aracılığıyla elde eder, işlenir ve yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz AI Ajansı'nı, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olarak değerlendiriyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda planlama, görevleri parçalama ve gerçekten yürütme yeteneğine de sahiptir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'in hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve çeşitli senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadaki kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek ortam üzerinde etki yaratacak şekilde yanıt verebilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirelim, Transformer’ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT bu mimari üzerine gelişen model serisini temsil ederken, GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o farklı gelişim aşamalarındaki versiyonları temsil etmektedir. ChatGPT ise GPT modelinin evrimleşmiş bir AI ajanıdır.

Sınıflandırma Genel Görünümü

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmaktadır; daha sonra gerçek kullanım durumuna göre alt kategorilere ayrılmıştır:

Altyapı türü: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriği oluşturmaya odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamalara yönelik B tarafı hizmetleri.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent inşa etmeleri için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.

• Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, temel olarak karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

• Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bunlar arasında çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması vb. bulunmaktadır.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcıları hedef alır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatikleştirilmiş çözümler sunar.

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

Etkileşim türleri: İçerik oluşturma türlerine benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü Agent'lar yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcılarla iki yönlü etkileşimi gerçekleştirir.

• Duygusal destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sunan AI Ajanı.

• GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayalı AI Ajanı.

• Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi arama sunan bir Agent.

İçerik Üretim Türleri: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini oluşturmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.

Web2 AI Ajan Gelişimi Durum Analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemleniyor. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı sınıfında yoğunlaşmış durumda; bunların çoğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin baskın olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğuna bağlıdır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilmekte, böylece geliştirme zorluğunu ve riskini azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlamaktadır.

Pazar talebinin itici gücü: Diğer bir ana 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 ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerini kolaylaştırır.

Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Ürettiği içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha istikrarlı bir şekilde üretkenliği artırabilecek uygulamaları tercih ediyor. Bu durum, içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açtı.

Bu trend, teknoloji olgunluğu, pazar talebi ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve pazar talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının ayarlanabileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri yine de AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Ajansı lider proje analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, bunları Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projeleri örneği üzerinden 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 dil diyalogları gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 18 ila 34 yaş arasındaki büyük çoğunlukta 3.5 milyon günlük aktif kullanıcısı var ve bu, genç bir kullanıcı kitlesi özelliğini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değerlemesi 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

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

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı cevaplar çekebilir ve sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları eğitip yönlendirerek takip soruları sormalarını ve anahtar kelimeleri aramalarını teşvik eder. Bu, kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı ve Şubat ayında mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi %8,6 oranında arttı, yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar yatırım aldığını açıkladı ve değerlemesi 1.04 milyar dolara ulaştı, lider yatırımcı Daniel Gross, katılımcılar arasında ise Stan Druckenmiller ve NVIDIA bulunuyor.

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 alan sorguları için uygundur ve bilgilerin gerçekliği ile güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi ile soyut arasında geniş bir yaratım ihtiyacını kapsayan çeşitli stil ve temalarda görüntüler oluşturabilirler. Platform ayrıca görüntü karıştırma ve düzenleme imkanı sunarak kullanıcıların görüntüleri üst üste bindirmesine ve stil transferi yapmasına olanak tanır. Platformun gerçek zamanlı üretim özelliği, kullanıcıların birkaç saniye ile birkaç dakika içinde sonuç almasını sağlar.