Майбутній потенціал AI-агентів величезний, вони можуть стати новим двигуном розвитку Web3 + AI.

Чи може AI Agent стати спасінням для Web3+AI?

Проект AI Agent демонструє сильну конкурентоспроможність на ринку Web3+AI. Наразі кількість проектів AI Agent у Web3 не велика і становить 8%, але їхня частка ринкової капіталізації в AI-сегменті досягає 23%. Очікується, що з розвитком технологій та підвищенням визнання на ринку в майбутньому з'явиться кілька проектів з оцінкою понад 10 мільярдів доларів.

Для проектів Web3 впровадження технологій ШІ може стати стратегічною перевагою для продуктів на стороні додатків, які не є основою ШІ. У поєднанні проектів AI Agent слід зосередитися на побудові екосистеми та дизайні токеноміки, щоб сприяти децентралізації та мережевим ефектам.

Хвиля ШІ: Стан проектів та підвищення оцінок

З моменту виходу ChatGPT у листопаді 2022 року, за короткі два місяці він залучив понад сто мільйонів користувачів. До травня 2024 року місячний дохід ChatGPT вже досяг вражаючих 20,3 мільйона доларів США, а OpenAI після випуску ChatGPT також швидко представила такі ітераційні версії, як GPT-4, GP4-4o. У такій стрімкій ситуації великі традиційні технологічні гіганти усвідомили важливість застосування найсучасніших AI моделей, таких як LLM, і почали запускати свої власні AI моделі та додатки. Наприклад, Google випустила велику мовну модель PaLM2, Meta представила Llama3, а китайські компанії випустили такі великі моделі, як Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan тощо. Очевидно, що сфера AI стала полем битви для всіх.

Змагання між великими технологічними компаніями не тільки сприяло розвитку комерційних додатків, але й ми з'ясували з аналізу відкритих досліджень ШІ, що звіт AI Index за 2024 рік показує, що кількість проектів, пов'язаних з ШІ, на GitHub зросла з 845 у 2011 році до приблизно 1,8 мільйона у 2023 році, особливо після випуску GPT у 2023 році, кількість проектів зросла на 59,3% в порівнянні з попереднім роком, що відображає захоплення глобального розробницького співтовариства дослідженнями ШІ.

Пристрасть до технологій штучного інтелекту безпосередньо відображається на інвестиційному ринку, ринок інвестицій у ШІ демонструє потужне зростання, у другому кварталі 2024 року спостерігається вибухове зростання. У всьому світі було зафіксовано 16 угод у сфері ШІ на суму понад 150 мільйонів доларів, що вдвічі більше, ніж у першому кварталі. Загальна сума фінансування стартапів у сфері ШІ злетіла до 24 мільярдів доларів, що більше ніж у два рази у річному вимірі. Серед них xAI, що належить Маску, залучила 6 мільярдів доларів, з оцінкою в 24 мільярди доларів, ставши другою за величиною оцінки компанією-стартапом у сфері ШІ після OpenAI.

Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту переосмислює ландшафт технологічної сфери з небаченою раніше швидкістю. Від запеклої конкуренції між технологічними гігантами до розквіту проектів у відкритих спільнотах, а також до гарячого попиту на концепцію AI на ринку капіталу. Проекти з'являються один за одним, інвестиції досягають нових рекордів, а оцінки також зростають. В цілому, ринок AI перебуває в періоді швидкого розвитку, великі мовні моделі та технології розширеного генерації у сфері обробки мови досягли значного прогресу. Проте, ці моделі все ще стикаються з викликами при перетворенні технологічних переваг на реальні продукти, такими як невизначеність виходу моделей, ризик генерації неточної інформації та проблеми прозорості моделей. Ці питання стають особливо важливими в умовах високих вимог до надійності.

На цьому тлі ми почали досліджувати AI Agent, оскільки AI Agent підкреслює всебічність вирішення практичних проблем та взаємодії з середовищем. Ця зміна знаменує еволюцію технології AI від чисто мовних моделей до інтелектуальних систем, які можуть дійсно розуміти, навчатися та вирішувати реальні проблеми. Тому ми бачимо надію в розвитку AI Agent, який поступово закриває прогалину між технологією AI та вирішенням практичних проблем. Еволюція технології AI постійно перетворює структуру продуктивності, тоді як технологія Web3 реконструює виробничі відносини цифрової економіки. Коли три основні елементи AI: дані, моделі та обчислювальні можливості, зливаються з основними концепціями Web3, такими як децентралізація, токенна економіка та смарт-контракти, ми передбачаємо, що це призведе до виникнення ряду інноваційних застосувань. У цій перспективній перехідній області ми вважаємо, що AI Agent з його здатністю автономно виконувати завдання демонструє величезний потенціал для досягнення масштабного застосування.

Для цього ми почали глибоке дослідження різноманітних застосувань AI Agent у Web3, від інфраструктури Web3, проміжного ПЗ, до прикладного рівня, а також ринків даних і моделей, з метою виявлення та оцінки найбільш перспективних типів проєктів і сценаріїв застосування, щоб глибше зрозуміти тісну інтеграцію AI та Web3.

Чи може AI Agent стати рятівною соломинкою для Web3+AI?

Уточнення понять: Вступ до AI Agent та огляд його класифікації

Основне введення

Перед тим, як представити AI Agent, щоб читачі краще зрозуміли різницю між його визначенням та моделлю, ми наведемо приклад з реальної ситуації: припустимо, ви плануєте подорож. Традиційні великі мовні моделі надають інформацію про напрямки та поради щодо подорожей. Технології, що підсилюють генерацію запитів, можуть надати більш багатий і конкретний контент про напрямки. А AI Agent подібний до Джарвіса з фільму про Залізну людину, який може зрозуміти ваші потреби, а також активним чином шукати рейси та готелі на основі вашого запиту, виконувати бронювання та додавати маршрут до календаря.

Зараз у галузі загальноприйнятим визначенням AI Agent є інтелектуальна система, яка здатна сприймати навколишнє середовище та вживати відповідні дії, отримуючи інформацію про середовище через датчики, обробляючи її, а потім впливаючи на середовище через виконавчі механізми (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Ми вважаємо, що AI Agent — це помічник, який поєднує в собі LLM, RAG, пам'ять, планування завдань і можливості використання інструментів. Він не лише здатен на просте надання інформації, а також може планувати, розбивати завдання та насправді їх виконувати.

Відповідно до цього визначення та характеристик, ми можемо виявити, що AI Agent вже давно інтегровано в наше життя, застосовуючи його в різних сценаріях, таких як AlphaGo, Siri, автопілоти рівня L5 і вище від Tesla, які можна вважати прикладами AI Agent. Спільною рисою цих систем є те, що вони можуть сприймати зовнішні введення користувача та відповідно впливати на реальне середовище.

Наприклад, розглядаючи ChatGPT, ми повинні чітко зазначити, що Transformer є технологічною архітектурою, що складає основу AI моделей, а GPT є серією моделей, що розвинулися на основі цієї архітектури, де GPT-1, GPT-4, GPT-4o представляють версії моделей на різних етапах розвитку. ChatGPT, у свою чергу, є AI агентом, що еволюціонував на основі моделі GPT.

Класифікаційний огляд

На даний момент ринок AI Agent ще не сформував єдиних стандартів класифікації. Ми позначили 204 проекти AI Agent на ринках Web2+Web3, грунтуючись на їхніх помітних тегах, розділивши їх на перший і другий рівні класифікації. Перший рівень класифікації складається з трьох категорій: базова інфраструктура, генерація контенту, взаємодія з користувачем, які далі деталізуються відповідно до їхніх фактичних випадків використання.

Інфраструктурні рішення: ця категорія зосереджується на створенні базового вмісту в сфері агентів, включаючи платформи, моделі, дані, інструменти розробки, а також досить зрілі B2B-сервіси для базових застосувань.

  • Інструменти для розробки: надають розробникам допоміжні інструменти та рамки для створення AI агентів.

  • Клас обробки даних: обробка та аналіз даних різних форматів, головним чином для підтримки прийняття рішень та надання джерела для навчання.

  • Клас навчання моделей: надання послуг з навчання моделей для ШІ, включаючи інференцію, створення моделей, налаштування тощо

  • Послуги для B-клієнтів: в основному спрямовані на корпоративних користувачів, надають корпоративні послуги, вертикальні рішення та автоматизовані рішення.

  • Платформний клас: платформа, що інтегрує різні сервіси та інструменти AI Agent.

Інтерактивні: подібні до класу генерації контенту, але відрізняються наявністю постійної двосторонньої взаємодії. Інтерактивні агенти не лише приймають і розуміють потреби користувача, але й надають зворотний зв'язок за допомогою технологій обробки природної мови (NLP), реалізуючи двосторонню взаємодію з користувачем.

  • Емоційна підтримка: AI-агент, що надає емоційну підтримку та супровід.

  • GPT-тип: AI агент на основі моделі GPT (генеративний попередньо навченний трансформер).

  • Пошуковий: агент, зосереджений на функції пошуку, який забезпечує більш точний інформаційний запит.

Типи генерації контенту: Цей тип проєктів зосереджується на створенні контенту, використовуючи технології великих моделей для генерації різних форм контенту відповідно до інструкцій користувача, поділяються на чотири категорії: генерація тексту, генерація зображень, генерація відео та генерація аудіо.

Чи може AI агент стати рятівним колом для Web3+AI?

Аналіз сучасного стану розвитку Web2 AI Agent

Згідно з нашою статистикою, у Web2 традиційному інтернеті розробка AI Agent демонструє очевидну тенденцію до концентрації в окремих сегментах. Конкретно, приблизно дві третини проектів зосереджені на інфраструктурних рішеннях, серед яких переважають B-кінцеві сервіси та інструменти для розробки; ми також провели деякий аналіз цього явища.

Вплив зрілості технологій: проекти інфраструктури займають домінуючу позицію насамперед завдяки своїй зрілості технологій. Ці проекти зазвичай базуються на технологіях і рамках, перевірених часом, що знижує складність розробки та ризики. Це подібно до "лопати" в сфері ШІ, яка забезпечує міцну основу для розробки та застосування AI Agent.

Рух за попитом на ринку: ще один ключовий фактор - це попит на ринку. У порівнянні з споживчим ринком, попит на AI-технології на підприємницькому ринку є більш терміновим, особливо у пошуку рішень для підвищення операційної ефективності та зниження витрат. Водночас для розробників грошовий потік з підприємств є відносно стабільним, що сприяє їхньому розвитку наступних проектів.

Обмеження застосування: водночас ми відзначаємо, що застосування AI для генерації контенту на ринку B2B є відносно обмеженим. Через його нестабільність, підприємства більше схильні до застосувань, які можуть стабільно підвищувати продуктивність. Це призводить до того, що частка AI для генерації контенту в бібліотеці проектів є невеликою.

Ця тенденція відображає зрілість технологій, ринковий попит та фактичні міркування щодо сценаріїв застосування. З постійним прогресом технології ШІ та подальшим уточненням ринкового попиту, ми очікуємо, що ця структура може зазнати змін, але інфраструктурні рішення залишаться міцною основою для розвитку АІ-агентів.

Чи може AI агент стати рятівною соломинкою для Web3+AI?

Аналіз провідних проектів AI Agent Web2

Ми детально розглянемо деякі поточні проекти AI Agent на ринку Web2 і проведемо їх аналіз на прикладі трьох проектів: Character AI, Perplexity AI, Midjourney.

Характер AI:

Опис продукту: Character.AI надає систему діалогу на базі штучного інтелекту та інструменти для створення віртуальних персонажів. Його платформа дозволяє користувачам створювати, навчати та взаємодіяти з віртуальними персонажами, які можуть вести розмови природною мовою та виконувати конкретні завдання.

Аналіз даних: Character.AI у травні мала 277 мільйонів відвідувань, платформа має понад 3,5 мільйона активних користувачів на день, з яких більшість у віці від 18 до 34 років, що свідчить про молодіжну аудиторію. Character AI демонструє відмінні результати на ринку капіталу, завершивши фінансування в розмірі 150 мільйонів доларів, з оцінкою в 1 мільярд доларів, очолюване a16z.

Технічний аналіз: Character AI підписала ліцензійну угоду з материнською компанією Google Alphabet на неексклюзивне використання своїх великих мовних моделей, що свідчить про те, що Character AI використовує технології, розроблені самостійно. Варто зазначити, що засновники компанії Ноам Шазір і Даніель Де Фрейтас раніше брали участь у розробці діалогової мовної моделі Google Llama.

Штучний інтелект Perplexity:

Опис продукту: Perplexity може збирати та надавати детальні відповіді з Інтернету. Завдяки посиланням та джерелам інформації забезпечується надійність та точність даних, одночасно він навчає та направляє користувачів до подальших запитів і пошуку ключових слів, задовольняючи різноманітні запити користувачів.

Аналіз даних: Кількість активних користувачів Perplexity досягла 10 мільйонів, а обсяги доступу до його мобільного та десктопного додатків зросли на 8,6% у лютому, залучивши близько 50 мільйонів користувачів. На ринку капіталу Perplexity AI нещодавно оголосила про залучення 62,7 мільйона доларів фінансування, оцінка компанії досягла 1,04 мільярда доларів, лідером угоди став Daniel Gross, а учасниками - Stan Druckenmiller та NVIDIA.

Технічний аналіз: Основна модель, яку використовує Perplexity, - це модифікована GPT-3.5, а також дві великі моделі, модифіковані на основі відкритих великих моделей: pplx-7b-online та pplx-70b-online. Моделі підходять для професійних наукових досліджень та запитів у вертикальних галузях, забезпечуючи достовірність та надійність інформації.

Середина подорожі:

Опис продукту: Користувачі можуть створювати зображення різних стилів і тем на Midjourney за допомогою Prompts, охоплюючи широкий спектр творчих потреб, від реалістичних до абстрактних. Платформа також пропонує змішування та редагування зображень, дозволяючи користувачам накладати зображення та переносити стилі, а функція миттєвого генерування платформи забезпечує користувачам результати за кілька секунд.

AGENT-6.78%
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 6
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropHunterXMvip
· 12год тому
Знову з'явилася хвиля обдурювачів невдахи.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LayerZeroHerovip
· 12год тому
ai в кінці кінців залежить від агента
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVSandwichVictimvip
· 12год тому
Чи можемо спочатку розібратися з сендвічем, а потім поговорити про штучний інтелект?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostAddressMinervip
· 12год тому
Знову бачу, як капітал надуває бульбашки, я вже втомився дивитися на дані ранніх Аірдроп Адреса... Ця хвиля проєктів, що грають в AI, багато з них - старі дядьки з епохи web2.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AlwaysMissingTopsvip
· 12год тому
знову малюють млинці, граючи з ai, підвищили памп
Переглянути оригіналвідповісти на0
NFTFreezervip
· 12год тому
Знову говорять про ШІ, наївшись до відвалу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити