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

AI Agent projesi, Web2 girişiminde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmetlerken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline geliyor.

Şu anda Web3'teki AI Agent proje sayısı az olup %8 oranındadır, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranı %23 gibi yüksek bir seviyededir. Bu, güçlü bir piyasa rekabetçiliği göstermektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve pazar kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlendirilmeye sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegrasyonu stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin birleşiminde, merkeziyetsizliği ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem inşasına ve token ekonomisi modelinin tasarımına odaklanılmalıdır.

AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT, 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden beri, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekmeyi başardı. 2024 Mayıs ayında, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi sürüm güncellemeleri de çıkardı. Bu hızlı gelişimle birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark ederek kendi AI modellerini 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 çıkardı. Açıkça, AI alanı artık rekabetin yoğun olduğu bir alan haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına dair yapılan istatistiksel araştırmalardan da anlaşıldığı üzere, 2024 AI İndeksi raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'deki 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını göstermektedir. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 artış göstermiştir ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasında doğrudan yansıyor, AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama niteliğinde bir büyüme sergiliyor. Küresel olarak toplam 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın xAI şirketi 6 milyar dolar topladı ve değeri 24 milyar dolara ulaştı, bu da onu OpenAI'den sonra en yüksek değere sahip ikinci AI girişimi yaptı.

2024 Q2AI Yarışma Finansmanı TOP10, kaynak: Yiou

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluk projelerinin canlı gelişimine ve sermaye piyasalarının AI kavramına olan yoğun ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekor üstüne rekor kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Ancak bu modeller, teknolojik avantajları 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 etkileşimin kapsamlılığını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf dil modellerinden gerçek öğrenme ve gerçek sorunları çözme yeteneğine sahip zeki sistemlere evrildiğini göstermektedir. AI Agent'ın gelişiminde umudu gördük; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizliği, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğmasını bekliyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın bağımsız görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesi için büyük bir potansiyel sergilemektedir.

Bu amaçla, AI Ajansı'nın Web3'teki farklı uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara katman, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarı gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi, AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu anlamayı hedefliyoruz.

Kavramların Açıklığı: AI Agent'ın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için, bir gerçek senaryo ile örnek vermek istiyoruz: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent ise sanki Iron Man filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve tek bir cümleye dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat programını takvime ekleyebilir.

Mevcut sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak yaygın bir şekilde kabul edilmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde edip, işlendikten sonra aktüatörler aracılığıyla çevre üzerinde etki oluşturmaktadır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Agent, LLM, RAG, hafıza, görev planlaması ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistandır. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten gerçekleştirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüş gibi farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; bunların hepsi AI Agent örnekleri olarak görülebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkiler yaratabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modeli oluşturan teknik mimari olduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT ise bu mimari üzerine geliştirilmiş model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modelinin evrilmesiyle ortaya çıkan AI Agent'tır.

Kategori Genel Bakışı

Şu anda AI Agent piyasasında tek tip bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin belirgin etiketine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Birinci sınıflar; altyapı inşası, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır, ardından gerçek kullanım durumlarına göre daha da detaylandırılmıştır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler oluşturmaya odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun, temel uygulamaların B tarafı hizmetleri.

Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı araçlar ve çerçeveler sağlar.

Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işleyip analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

Model eğitim kategorisi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, bu da çıkarım, model oluşturma, ayarlama gibi işlemleri içerir.

B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcıları hedef alarak, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatikleştirilmiş çözümler sunmaktadır.

Platforma toplama türü: Çeşitli AI Agent hizmetleri ve araçlarını entegre eden platform.

Etkileşim sınıfı: İçerik oluşturma sınıfına benzer, farkı sürekli iki yönlü etkileşimdir. Etkileşim sınıfı Agent, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlar ve kullanıcıyla 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: Daha doğru bilgi arama sağlayan, arama işlevine odaklanan bir Ajan.

İçerik Üretimi: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli biçimlerde içerik oluşturmayı hedeflemektedir. Dört kategoriye ayrılmaktadır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent gelişim durumu analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesi belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi göstermektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine yoğunlaşmış olup, bunların çoğunluğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır; bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin baskın olmasının nedeni öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine inşa edilmiştir, 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 görece daha stabildir, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerini kolaylaştırır.

Uygulama senaryolarının kısıtlamaları: Bu arada, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Ürettiği içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla verimlilik sağlayabilen uygulamalara yöneliyor. Bu da içerik üreten AI'nın proje havuzundaki payının küçük olmasına neden oluyor.

Bu trend, teknolojinin olgunlaşma derecesini, piyasa talebini ve uygulama senaryolarının gerçek değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesi ile bu yapının biraz değişebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider proje analizi

Web2'nin AI Ajanı lider projeleri derlendi, kaynak: ArkStream proje veritabanı

Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini örnek alarak analiz yapacağız.

Karakter AI:

Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir sohbet sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dil ile sohbet edebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyonun üzerinde günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolar finansman sağladı ve değeri 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 benimsediğini gösteriyor. Şunu belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmıştır.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplayarak ayrıntılı yanıtlar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıların soru sormalarını ve anahtar kelimelerle arama yapmalarını eğitip yönlendirir, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI son olarak 62.7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerinin 1.04 milyar dolara ulaştığını açıkladı, Daniel Gross liderliğinde, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da 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 model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgi doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcı