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

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olarak genellikle kurumsal hizmetler sınıfında yer alırken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kilit rolü nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az olup %8'lik bir paya sahiptir, ancak bu projelerin AI pazarındaki piyasa değeri payı %23'e ulaşmaktadır. Bu nedenle, güçlü bir pazar rekabetçiliği sergilemektedirler. Teknolojinin olgunlaşması ve pazarın kabulünün artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlendirilmeye 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 projelerinin entegrasyonu, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek için tüm ekosistem yapısına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT, 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekmeyi başardı. 2024 Mayıs itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri 20,3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızlı bir şekilde GPT-4, GP4-4o gibi yeni sürümlerini de tanıttı. Bu hızlı gelişimle birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının öneminin farkına vararak kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürmeye başladılar. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi yayınlarken, Meta Llama3'ü tanıttı. Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça görülüyor ki, AI alanı artık kritik bir mücadele alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin yarışması, yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına yönelik yapılan istatistiksel araştırmalardan, 2024 AI Index raporunun, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği ortaya çıktı. Özellikle GPT'nin yayımlanmasından sonraki 2023'te, proje sayısının bir önceki yıla göre %59.3 oranında arttığı, dünya çapındaki geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine olan heyecan, doğrudan yatırım piyasasına yansıyor, AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergiliyor. Dünya genelinde 16 adet 1.5 milyar doları aşan AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı ve OpenAI'dan sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızda yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin patlayıcı büyümesine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler birbiri ardına ortaya çıkıyor, yatırımlar rekor seviyelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı hızla gelişen bir altın döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Bununla birlikte, bu modellerin teknik avantajları gerçek ürünlere dönüştürmesinde hala zorluklarla karşılaşıyorlar; model çıktılarının belirsizliği, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı gibi sorunlar söz konusu. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Ajansı üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Ajansı, pratik sorunların çözümünde ve çevre ile etkileşimde kapsamlılığı vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf dil modellerinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Ajansı'nın gelişiminde umut görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu aşamalı olarak kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik 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 merkezsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Ajansı'nın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergilemektedir.

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

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanı'nın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucunun tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için bir pratik senaryo ile örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırma teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı ise, Demir Adam filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayan ve bir cümlenize göre aktif olarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştiren ve seyahat programını takvime ekleyen bir yapıdır.

Günümüzde sektörde yaygın olarak AI Agent tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna uygun eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak ifade edilmektedir. Ortam bilgilerini sensörler aracılığıyla toplayarak, işlendikten sonra ortam üzerinde etkide bulunmak için aktüatörler kullanılır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ı LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olarak görüyoruz. Bu sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten de yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevrede etkiler yaratabilmeleridir.

ChatGPT örneği üzerinden kavramları netleştirerek, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekiyor. GPT, bu mimari üzerine geliştirilmiş model serisini temsil ederken, GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil etmektedir. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilen bir AI Agent'dır.

Kategori Genel Bakış

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada birinci sınıf, altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmıştır:

Altyapı türü: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin oluşturulmasına odaklanır ve platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ile daha olgun ve temel uygulamalara yönelik B tarafı hizmetlerini içerir.

• Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı olan araçlar ve çerçeveler sunar.
• Veri işleme sınıfı: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
• Model eğitim kategorisi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.
• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılara yönelik, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunmaktadır.
• Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, farkı sürekli çift yönlü etkileşimdir. Etkileşim türündeki Ajanlar yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcılarla çift yönlü etkileşim gerçekleştirir.

• Duygusal destek sınıfı: Duygusal destek ve arkadaşlık sunan AI Ajanı.
• GPT türü: GPT (Generatif Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.
• Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi erişimi sağlayan bir Agent.

İçerik üretim türleri: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına dayanarak büyük model teknolojisi kullanarak çeşitli içerik biçimleri oluşturmaya odaklanır. Dört kategoriye ayrılır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi

Yapılan istatistiklerimize göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir alan yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı türünde yoğunlaşmıştır; bu da çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden baskın bir konumda olduğu, öncelikle teknoloji olgunluğuna dayanmaktadır. Bu projeler genellikle zaman içinde test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine inşa edilmiştir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskleri azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlamaktadır.

Pazar talebinin itici gücü: Diğer bir 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 stabildir ve bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerini kolaylaştırır.

Uygulama alanlarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama alanlarının görece sınırlı olduğunu fark ettik. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha kararlı bir şekilde üretkenliği artırabilen uygulamalara yöneliyor. Bu durum, içerik üreten AI'nın proje havuzundaki payının oldukça küçük olmasına yol açıyor.

Bu trend, teknolojinin olgunluk seviyesini, piyasa talebini ve uygulama senaryolarının pratik değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesi ile bu yapının bir miktar değişim göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türü hâlâ AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.

Web2'nin AI Ajanı lider projelerinin analizi

Web2 pazarındaki bazı AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projeleri örnek alınarak analiz edeceğiz.

Karakter AI:

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

Veri Analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı ve platform, çoğu 18 ile 34 yaş arasında olan 3,5 milyonun üzerinde günlük aktif kullanıcıya sahip. Bu, genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolar fonlama 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, Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Ayrıca, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas'ın Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katıldığını belirtmek gerekir.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı yanıtlar alabilir ve sunabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılar kullanırken, kullanıcıların soruları sormalarını ve anahtar kelimeleri aramalarını eğitip yönlendirir, böylece kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri Analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon'a ulaştı ve mobil ile masaüstü uygulamalarının trafiği Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolarlık bir finansman aldığını açıkladı ve değerlemesi 1.04 milyar dolara ulaştı. Yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik yaptı, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA yer alıyor.

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. Model, profesyonel akademik araştırmalar için uygundur ve