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

AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olarak öncelikle kurumsal hizmet sınıfında yer alırken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama türündeki projeler, ekosistem inşasındaki anahtar rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.

Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, %8'lik bir paya sahip, ancak AI alanındaki piyasa değerleri %23 gibi yüksek bir oranda. Bu nedenle, güçlü bir piyasa rekabet gücü sergiliyorlar. 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 projeleri için entegrasyon şekli, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tüm ekosistem yapısına ve token ekonomik model tasarımına odaklanmalıdır.

AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemelerin Yükselmesi Durumu

ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekti. Mayıs 2024 itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri şaşırtıcı bir şekilde 20.30 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi yayınladıktan sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını da tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişme ile birlikte, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etti ve kendi AI modellerini 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 modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı artık bir mücadele alanı haline gelmiştir.

Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının istatistiklerinden elde edilen verilere göre, 2024 AI Index raporu, GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını göstermektedir. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısında yıllık %59.3'lük bir artış gözlemlenmiştir, bu da küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtmaktadır.

AI teknolojisine olan heyecan, yatırım pazarında doğrudan yansımaktadır; AI yatırım pazarı güçlü bir büyüme göstermekte ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama yaşayacaktır. Dünya genelinde 1.5 milyar doların üzerinde 16 adet AI ile ilgili yatırım gerçekleşmiş olup, bu birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış, yıllık %100'den fazla bir artış göstermiştir. Bu bağlamda, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'dan sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.

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, sermaye piyasalarının AI kavramına olan coşkulu ilgisine kadar. Projeler peş peşe ortaya çıkıyor, yatırım miktarları sürekli yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı yüksek hızlı bir gelişim altın çağındadır; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknikleri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bununla birlikte, bu modellerin teknik avantajları gerçek ürünlere dönüştürme konusunda hâlâ zorluklarla karşılaştığı görülüyor; örneğin, model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme yanılsama riski ve model şeffaflığı sorunları. Bu sorunlar, güvenilirlik taleplerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.

Bu bağlamda, AI Ajansı üzerinde çalışmaya başladık çünkü AI Ajansı, pratik sorunların çözümü ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu değişim, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrimleştiğini göstermektedir. Bu nedenle, AI Ajansı'nın gelişiminde umudu görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi de dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramları ile birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın ortaya çıkmasını bekliyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Ajansı'nın kendi görevlerini yerine getirme yeteneği ile büyük ölçekli uygulamaları gerçekleştirme potansiyelini sergilediğine inanıyoruz.

Bu amaçla, Web3'te AI Ajansı'nın çeşitlendirilmiş uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katman, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi çeşitli boyutlardan en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz; AI ile Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.

Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanı Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü

Temel Tanıtım

AI Ajansı'nı tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi 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 artırma teknolojisi ise daha zengin ve spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, tıpkı Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve tek bir cümlenize dayanarak aktif olarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat programını takviminize ekleyebilir.

Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla toplar, işlendikten sonra da çevre üzerinde etki oluşturmak için aktüatörler kullanır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ı LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir yardımcı olarak düşünüyoruz. Bu, yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten yerine getirebilir.

Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Agent'ın hayatımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliyoruz. Örneğin, AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi sistemler AI Agent örnekleri olarak görülebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkide bulunabilmeleridir.

ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirelim, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT bu mimari üzerine gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modeline dayanan evrimleşmiş bir AI Ajandır.

Kategori Genel Bakışı

Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesine etiketler vererek, her projenin ilgili belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada birinci sınıf temel altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta, daha sonra gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmaktadır:

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

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

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

• Model eğitimi türü: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.

• B tarafı hizmetleri: Temel olarak işletme kullanıcılarına yönelik, işletme hizmetleri, dikey çözümler ve otomatik çözümler sunar.

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

Etkileşim sınıfı: İçerik oluşturma sınıfına benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim sınıfı Ajanı, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlar ve 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 fonksiyonlarına odaklanarak, daha doğru bilgi taraması sağlayan bir Agent.

İçerik üretim türleri: Bu tür projeler, büyük model teknolojisini kullanarak kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini üretmeye odaklanmaktadır. Dört kategoriye ayrılmaktadır: metin üretimi, görsel üretimi, video üretimi ve ses üretimi.

Web2 AI Agent gelişim durumu analizi

Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde yoğunlaşmış olup, burada çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır, bu fenomen üzerine de bazı analizler yaptık.

Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin ön planda olmasının başlıca nedeni, teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknoloji ve çerçeveler üzerine inşa edilir, böylece geliştirme zorluğu ve riski azaltılır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.

Pazar talebinin teşvik edilmesi: Bir diğer anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan talep daha acildir, özellikle de operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu da onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.

Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üreten AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yöneliyor. Bu durum, içerik üreten AI'nın proje havuzundaki payının küçük olmasına yol açıyor.

Bu trend, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçek göz önüne alınmasını yansıtıyor. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının değişebileceğini öngörüyoruz, ancak altyapı türü, 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 bu projelerden üçüdür.

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 dilde diyalog yapabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.

Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 18 ile 34 yaş arasındaki kullanıcıların çoğunluğu ile 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 tamamladı 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 benimsediğini gösteriyor. Şunu da belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesinde yer aldılar.

Perplexity AI:

Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten ayrıntılı cevaplar çekebilir ve sağlayabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanarak, kullanıcıları soru sormaya ve anahtar kelimeleri aramaya yönlendirir ve eğitir, kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.

Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6'lık bir artış sağladı ve yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı cezbetti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını duyurdu, 1,04 milyar dolar değerlemeye ulaştı, liderliğini Daniel Gross üstlendi, katılımcılar arasında 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 modelin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Bu modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur ve bilgilerin gerçekliği ile güvenilirliğini garanti eder.

Midjourney:

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