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

AI Agent projesi Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmetlerdir, ancak Web3 alanında model eğitimi ve platform entegrasyonu gibi projeler, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projeleri sayısı fazla değil, %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri payı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir piyasa rekabet gücünü gösteriyor. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla birlikte, gelecekte 10 milyar doları aşan değerlere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.

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

AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değerleme Artışının Mevcut Durumu

ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti ve Mayıs 2024 itibarıyla ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20,3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını da tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişimle, 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 tanıtıyor ve Çinli şirketler de Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı artık savaş alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti yalnızca ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmalarının anket istatistiklerine göre, 2024 AI İndeksi raporu GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösteriyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinden sonraki 2023'te, proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 artış göstermiştir, bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasına doğrudan yansıyor; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme sergiliyor ve 2024'ün ikinci çeyreğinde patlama büyümesi gösteriyor. Dünya genelinde 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, yıllık bazda bir kat daha artış gösterdi. Bu arada, Musk'ın xAI'si 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolar değerleme ile OpenAI'den sonra değeri en yüksek ikinci AI girişimi oldu.

AI teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanındaki manzarayı eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin heyecan verici gelişimine, sermaye piyasalarının AI konseptine olan coşkulu ilgisine kadar her alanda projeler art arda ortaya çıkıyor, yatırım tutarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak yükseliyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızda gelişen bir altın döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Yine de, bu modellerin teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürme aşamasında belirsizlik, yanlış bilgi üretme riskleri ve modelin şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıya olduğu belirtiliyor. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başlamış bulunuyoruz, çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu değişim, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrilmesini işaret ediyor. AI Agent'ın gelişiminde umudu görüyoruz, zira bu teknoloji, AI teknolojisi ile pratik sorun çözme arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenliğin yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi de dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nin üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizliği, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla bütünleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi doğacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi kendine görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamalar gerçekleştirme konusunda büyük bir potansiyel gösteriyor.

Bu nedenle, Web3'teki AI Ajansı'nın çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyleri ile veri ve model pazarları gibi birçok boyuttan en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz, AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlamak için.

Kavramların Açıklığı: AI Ajanı'nın Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Bakışı

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucuların tanım ve model arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgileri ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı oluşturma teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içerikleri sağlayabilir. AI Ajansı ise, Iron Man filmlerindeki J.A.R.V.I.S. gibi, ihtiyaçları anlayabilen, bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilen ve seyahatinizi takvime ekleyebilen bir yapıdır.

Şu anda 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 eder, işlendikten sonra da aktüatörler aracılığıyla çevre üzerinde etki oluşturur (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz AI Agent'ı, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olarak görüyoruz. Bu, yalnızca basit bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.

Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolar içinde uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri ve Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otomatik sürüşü gibi sistemler AI Agent örnekleri olarak değerlendirilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna dayanarak gerçek ortam üzerinde etkiler yaratabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirelim; Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekiyor. GPT, bu mimari temelinde gelişen model serisini temsil ederken, GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modeline dayanan evrimleşmiş AI Agent'tır.

Kategori Özeti

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birincil ve ikincil sınıflara ayırdık. Birincil sınıflar; temel altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olarak üç kategoriye ayrılmıştır ve bunlar gerçek kullanım senaryolarına göre daha da detaylandırılmıştır:

Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler inşa etmeye odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaları içeren B tarafı hizmetleri.

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

• Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esasen karar verme süreçlerine yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.

• Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmeti sunar, içeriğinde çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması gibi işlemler yer alır.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılara yönelik, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunar.

• Platforma toplama türü: Birden fazla AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.

Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü Ajanı sadece kullanıcı taleplerini almakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.

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

• GPT türü: GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.

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

İçerik üretim sınıfı: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya 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'ların geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine yoğunlaşmış durumda, bunların çoğunluğu B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçlarıdır. Bu olguyu da bazı analizler yaptık.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin neden baskın bir konumda olduğu, öncelikle teknolojik olgunluklarından kaynaklanmaktadır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin itici gücü: Diğer bir anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acil olup, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için işletmelerden gelen nakit akışı görece istikrarlıdır, bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının kısıtlamaları: Bu arada, içerik üretme türü AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla verimlilik sağlayabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu durum, içerik üretme türü AI'nın proje havuzundaki oranının küçük olmasına neden olmaktadır.

Bu eğilim, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının pratik değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu düzenin değişebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türleri, AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.

Web2'nin AI Agent lider projeleri analizi

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

Karakter AI:

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

Veri analizi: Character.AI Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 3.5 milyondan fazla 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 dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.

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 kullandığını gösteriyor. Ayrıca, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas'ın Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katıldığını belirtmekte fayda var.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi çekip ayrıntılı yanıtlar sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğunu sağlamak için atıf ve referans bağlantıları kullanırken, aynı zamanda kullanıcıları eğitmekte, yönlendirmekte ve anahtar kelime aramaları yapmaya teşvik etmektedir, böylece kullanıcıların çeşitli sorgulama ihtiyaçlarını karşılamaktadır.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyon seviyesine ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarına yapılan ziyaretler Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar finansman aldığını ve değerinin 1.04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırımcılar arasında Daniel Gross'un liderlik ettiği, Stan Druckenmiller ve NVIDIA'nın da bulunduğu isimler 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 modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur ve bilgilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

Midjourney:

Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de çeşitli stiller ve temalarda görüntüler oluşturmak için Prompts kullanabilir, gerçekçi olanlardan başlayarak