# AIエージェントはWeb3+AIの救いの糸になれるのか？AIエージェントプロジェクトはWeb2起業において人気があり成熟したタイプは主に企業向けサービスですが、Web3分野ではエコシステム構築における重要な役割からモデルのトレーニングやプラットフォームの集合型プロジェクトが主流になっています。現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトは少なく、占有率は8%ですが、AI分野における時価総額の占有率は23%に達しています。したがって、強力な市場競争力を示しています。技術が成熟し、市場の認知度が向上するにつれて、将来的には10億ドルを超える評価を持つプロジェクトが複数現れると予想しています。Web3プロジェクトにおいて、非AIコアのアプリケーション製品にAI技術を導入することは、戦略的な優位性をもたらす可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全エコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に重点を置くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進することが重要です。## AIの波：プロジェクトの続出と評価の高騰の現状ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚くべき2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急速な動きにより、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの重要性を認識し、自社のAIモデルやアプリケーションを次々と発表しています。例えば、Googleは大言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースしました。中国企業も文心一言や智谱清言などの大モデルを発表しており、明らかにAIの分野は競争が激化しています。各大テクノロジー企業の競争は商業アプリケーションの発展を推進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計からもわかるように、2024年のAI Indexレポートでは、GitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845から2023年には約180万に急増したことが示されています。特に、GPTが発表された2023年には、プロジェクトの数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティがAI研究に熱心であることを反映しています。AI技術に対する熱意は、投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を見せており、2024年第2四半期には爆発的な成長を示しています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍にあたります。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同期比で倍増しています。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額となり、OpenAIに次いで評価額が2番目に高いAIスタートアップとなりました。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f111ba9d433c828b9d5720e4e25d23aa)AI技術の急速な発展は、かつてない速度でテクノロジー分野の地図を再構築しています。テクノロジーの巨人間の激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの繁栄、さらには資本市場がAIコンセプトに熱狂的に支持を送るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を更新し、評価もそれに伴って急上昇しています。全体として、AI市場は急成長する黄金時代にあり、大規模言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重要な進展を遂げています。それにもかかわらず、これらのモデルは技術的優位性を実際の製品に転換する際に、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻想的リスク、モデルの透明性の問題といった課題に直面しています。これらの問題は、信頼性が極めて重要なアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題解決と環境との相互作用の包括性を強調するからです。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、現実の問題を真に理解し、学び、解決することができるインテリジェントシステムへと進化することを示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展に希望を見出しています。これはAI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めています。AI技術の進化は生産力の構造を再構築し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素：データ、モデル、計算力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心理念と融合することで、一連の革新的なアプリケーションが生まれることを予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力によって、大規模な応用を実現する巨大な可能性を示しています。これを受けて、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用を深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場などの複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプやアプリケーションシナリオを特定し評価することを目指し、AIとWeb3の深い統合についての理解を深めることを目的としています。## コンセプトの明確化：AIエージェントの紹介と分類概要### 基本的な紹介AIエージェントを紹介する前に、読者がその定義とモデル自体の違いをよりよく理解できるように、実際のシナリオを例に挙げます：あなたが旅行を計画していると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行提案を提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供することができます。そしてAIエージェントは、アイアンマン映画のジャーヴィスのように、ニーズを理解し、あなたの一言に基づいてフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、旅程をカレンダーに追加することができます。現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、適切な行動を取ることができるインテリジェントシステムを指します。センサーを通じて環境情報を取得し、処理を経てアクチュエーターによって環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を集約したアシスタントであると考えています。単なる情報提供にとどまらず、計画を立て、タスクを分解し、実際に実行することができます。この定義と特性に基づいて、AIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで応用されていることがわかります。たとえば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などは、AIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特質は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実環境に影響を与える応答を行うことです。ChatGPTを例にして概念を明確にするために、TransformerがAIモデルを構成する技術的アーキテクチャであることを明確に示す必要があります。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデル系列であり、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階のバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。### カテゴリー概要現在、AIエージェント市場には統一された分類基準がまだ形成されていません。私たちは、Web2 + Web3市場の204のAIエージェントプロジェクトに対してそれぞれタグ付けを行い、各プロジェクトに対応する顕著なタグに基づいて、一次分類と二次分類に分けました。その中で、一次分類は基盤構築、コンテンツ生成、ユーザーインタラクションの3つのカテゴリーがあり、実際のユースケースに基づいてさらに細分化されています。基盤インフラ関連：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となるコンテンツの構築に焦点を当てており、プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、および比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。- 開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための補助ツールとフレームワークを提供します。- データ処理クラス：異なる形式のデータを処理および分析し、主に意思決定を支援するため、トレーニングのためのソースを提供します。- モデル訓練クラス：AIに対するモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含む- B2Bサービス：主に企業ユーザーを対象として、企業向けサービス、垂直型、及び自動化ソリューションを提供します。- プラットフォーム集合型：さまざまなAIエージェントサービスとツールを統合するプラットフォーム。インタラクティブタイプ：コンテンツ生成タイプに似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが違いです。インタラクティブエージェントはユーザーのニーズを受け入れ理解するだけでなく、自然言語処理（NLP）などの技術を通じてフィードバックを提供し、ユーザーとの双方向のインタラクションを実現します。- 感情的なサポート：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。- GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。- 検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。コンテンツ生成型：このタイプのプロジェクトは、ユーザーの指示に基づいてさまざまな形式のコンテンツを生成するために大規模モデル技術を利用してコンテンツの創造に焦点を当てており、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。! [AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-173f9f15b8fca29b0681fc31a0c64768)## Web2 AI Agentの開発状況の分析私たちの統計によると、Web2の従来のインターネットにおけるAIエージェントの開発は、明らかなセクター集中の傾向を示しています。具体的には、約3分の2のプロジェクトがインフラストラクチャタイプに集中しており、その中でも主にB向けサービスと開発ツールが多く見られます。この現象についてもいくつかの分析を行いました。技術の成熟度の影響：インフラプロジェクトが主導的地位を占めるのは、まずその技術の成熟度に起因しています。これらのプロジェクトは通常、時間を経て検証された技術とフレームワークの上に構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅固な基盤を提供します。市場の需要の推進：もう一つの重要な要素は市場の需要です。消費者市場と比較して、企業市場はAI技術に対する需要がより切実であり、特に運営効率の向上とコスト削減のソリューションを求めています。同時に、開発者にとって企業からのキャッシュフローは比較的安定しており、後続プロジェクトの開発に役立ちます。アプリケーションシーンの制限：同時に、コンテンツ生成AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンは比較的限られていることに注意しています。その出力の不安定性により、企業は生産性を安定的に向上させることができるアプリケーションを好む傾向があります。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が小さくなっています。このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、そしてアプリケーションシーンの実際の考慮を反映しています。AI技術の進歩と市場の需要がさらに明確になるにつれて、私たちはこの構図が調整される可能性があると予測していますが、基盤構築の分野は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。### Web2のAIエージェントのリーディングプロジェクト分析私たちは現在のWeb2市場におけるAIエージェントプロジェクトについて深く探討し、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析を行います。キャラクターAI：製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づいた対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供しています。このプラットフォームは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、訓練し、自然言語対話を行い、特定のタスクを実行することができるようにします。データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億人で、プラットフォームには350万人以上のデイリーアクティブユーザーがいます。その大部分のユーザーは18歳から34歳の間であり、若年層のユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを見せ、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。a16zがリードしました。テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetと独占的でない大型言語モデルの使用に関するライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが自社開発の技術を採用していることを示しています。注目すべきは、同社の創設者であるNoam ShazeerとDaniel De FreitasがGoogleの対話型言語モデルLlamaの開発に関与していたことです。パープレキシティAI:製品紹介：Perplexityはインターネットから情報を収集し、詳細な回答を提供することができます。引用と参照リンクによって情報の信頼性と正確性が保証され、ユーザーに質問を続けたり、キーワードを検索するよう教育・ガイドします。これにより、ユーザーの多様な検索ニーズに応えています。データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数は1000万人に達し、2月にはモバイルおよびデスクトップアプリのアクセス数が8.6%増加し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。資本市場では、Perplexity AIが最近6270万ドルの資金調達を発表し、評価額は10.4億ドルに達しました。主導したのはダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーやNVIDIAが含まれています。技術分析：Perplexityが使用している主要なモデルは、微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大規模モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは、専門的な学術研究および特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保しています。ミッドジャーニー:製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyでさまざまなスタイルやテーマの画像を作成でき、写実的なものから抽象的なものまで、幅広い創作ニーズをカバーします。プラットフォームは画像の混合と編集も提供しており、ユーザーは画像の重ね合わせやスタイルの移行を行うことができます。また、プラットフォームのリアルタイム生成機能により、ユーザーは数十秒から数分のうちに生成されることが保証されています。
AIエージェントはWeb3+AIに新たな機会をもたらし、時価総額の割合はプロジェクト数を大きく超えています。
AIエージェントはWeb3+AIの救いの糸になれるのか？
AIエージェントプロジェクトはWeb2起業において人気があり成熟したタイプは主に企業向けサービスですが、Web3分野ではエコシステム構築における重要な役割からモデルのトレーニングやプラットフォームの集合型プロジェクトが主流になっています。
現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトは少なく、占有率は8%ですが、AI分野における時価総額の占有率は23%に達しています。したがって、強力な市場競争力を示しています。技術が成熟し、市場の認知度が向上するにつれて、将来的には10億ドルを超える評価を持つプロジェクトが複数現れると予想しています。
Web3プロジェクトにおいて、非AIコアのアプリケーション製品にAI技術を導入することは、戦略的な優位性をもたらす可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全エコシステムの構築とトークン経済モデルの設計に重点を置くべきであり、分散化とネットワーク効果を促進することが重要です。
AIの波：プロジェクトの続出と評価の高騰の現状
ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚くべき2030万ドルに達しました。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急速な動きにより、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの重要性を認識し、自社のAIモデルやアプリケーションを次々と発表しています。例えば、Googleは大言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースしました。中国企業も文心一言や智谱清言などの大モデルを発表しており、明らかにAIの分野は競争が激化しています。
各大テクノロジー企業の競争は商業アプリケーションの発展を推進するだけでなく、オープンソースAI研究の調査統計からもわかるように、2024年のAI Indexレポートでは、GitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845から2023年には約180万に急増したことが示されています。特に、GPTが発表された2023年には、プロジェクトの数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティがAI研究に熱心であることを反映しています。
AI技術に対する熱意は、投資市場に直接反映されており、AI投資市場は強力な成長を見せており、2024年第2四半期には爆発的な成長を示しています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍にあたります。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同期比で倍増しています。その中で、マスク氏のxAIは60億ドルを調達し、240億ドルの評価額となり、OpenAIに次いで評価額が2番目に高いAIスタートアップとなりました。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
AI技術の急速な発展は、かつてない速度でテクノロジー分野の地図を再構築しています。テクノロジーの巨人間の激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの繁栄、さらには資本市場がAIコンセプトに熱狂的に支持を送るまで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を更新し、評価もそれに伴って急上昇しています。全体として、AI市場は急成長する黄金時代にあり、大規模言語モデルと検索強化生成技術は言語処理分野で重要な進展を遂げています。それにもかかわらず、これらのモデルは技術的優位性を実際の製品に転換する際に、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻想的リスク、モデルの透明性の問題といった課題に直面しています。これらの問題は、信頼性が極めて重要なアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。
この背景の中で、私たちはAIエージェントの研究を開始しました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題解決と環境との相互作用の包括性を強調するからです。この転換は、AI技術が純粋な言語モデルから、現実の問題を真に理解し、学び、解決することができるインテリジェントシステムへと進化することを示しています。したがって、私たちはAIエージェントの発展に希望を見出しています。これはAI技術と実際の問題解決との間のギャップを徐々に埋めています。AI技術の進化は生産力の構造を再構築し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素：データ、モデル、計算力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトなどの核心理念と融合することで、一連の革新的なアプリケーションが生まれることを予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、AIエージェントはその自主的なタスク実行能力によって、大規模な応用を実現する巨大な可能性を示しています。
これを受けて、私たちはWeb3におけるAIエージェントの多様な応用を深く研究し始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレイヤー、データおよびモデル市場などの複数の次元から、最も有望なプロジェクトタイプやアプリケーションシナリオを特定し評価することを目指し、AIとWeb3の深い統合についての理解を深めることを目的としています。
コンセプトの明確化：AIエージェントの紹介と分類概要
基本的な紹介
AIエージェントを紹介する前に、読者がその定義とモデル自体の違いをよりよく理解できるように、実際のシナリオを例に挙げます：あなたが旅行を計画していると仮定しましょう。従来の大規模言語モデルは目的地情報や旅行提案を提供します。検索強化生成技術は、より豊かで具体的な目的地の内容を提供することができます。そしてAIエージェントは、アイアンマン映画のジャーヴィスのように、ニーズを理解し、あなたの一言に基づいてフライトやホテルを積極的に検索し、予約操作を実行し、旅程をカレンダーに追加することができます。
現在、業界ではAIエージェントの定義は、環境を感知し、適切な行動を取ることができるインテリジェントシステムを指します。センサーを通じて環境情報を取得し、処理を経てアクチュエーターによって環境に影響を与えます（Stuart Russell & Peter Norvig, 2020）。私たちは、AIエージェントはLLM、RAG、記憶、タスク計画、ツール使用能力を集約したアシスタントであると考えています。単なる情報提供にとどまらず、計画を立て、タスクを分解し、実際に実行することができます。
この定義と特性に基づいて、AIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでおり、さまざまなシーンで応用されていることがわかります。たとえば、AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転などは、AIエージェントの例と見なすことができます。これらのシステムの共通の特質は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実環境に影響を与える応答を行うことです。
ChatGPTを例にして概念を明確にするために、TransformerがAIモデルを構成する技術的アーキテクチャであることを明確に示す必要があります。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデル系列であり、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階のバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。
カテゴリー概要
現在、AIエージェント市場には統一された分類基準がまだ形成されていません。私たちは、Web2 + Web3市場の204のAIエージェントプロジェクトに対してそれぞれタグ付けを行い、各プロジェクトに対応する顕著なタグに基づいて、一次分類と二次分類に分けました。その中で、一次分類は基盤構築、コンテンツ生成、ユーザーインタラクションの3つのカテゴリーがあり、実際のユースケースに基づいてさらに細分化されています。
基盤インフラ関連：このタイプは、エージェント分野の比較的基盤となるコンテンツの構築に焦点を当てており、プラットフォーム、モデル、データ、開発ツール、および比較的成熟した基盤アプリケーションのB2Bサービスを含みます。
開発ツール：開発者にAIエージェントを構築するための補助ツールとフレームワークを提供します。
データ処理クラス：異なる形式のデータを処理および分析し、主に意思決定を支援するため、トレーニングのためのソースを提供します。
モデル訓練クラス：AIに対するモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含む
B2Bサービス：主に企業ユーザーを対象として、企業向けサービス、垂直型、及び自動化ソリューションを提供します。
プラットフォーム集合型：さまざまなAIエージェントサービスとツールを統合するプラットフォーム。
インタラクティブタイプ：コンテンツ生成タイプに似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが違いです。インタラクティブエージェントはユーザーのニーズを受け入れ理解するだけでなく、自然言語処理（NLP）などの技術を通じてフィードバックを提供し、ユーザーとの双方向のインタラクションを実現します。
感情的なサポート：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。
GPT: 事前学習済みの生成型トランスフォーマー (GPT) モデルに基づく AI エージェント。
検索タイプ：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。
コンテンツ生成型：このタイプのプロジェクトは、ユーザーの指示に基づいてさまざまな形式のコンテンツを生成するために大規模モデル技術を利用してコンテンツの創造に焦点を当てており、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリに分かれています。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
Web2 AI Agentの開発状況の分析
私たちの統計によると、Web2の従来のインターネットにおけるAIエージェントの開発は、明らかなセクター集中の傾向を示しています。具体的には、約3分の2のプロジェクトがインフラストラクチャタイプに集中しており、その中でも主にB向けサービスと開発ツールが多く見られます。この現象についてもいくつかの分析を行いました。
技術の成熟度の影響：インフラプロジェクトが主導的地位を占めるのは、まずその技術の成熟度に起因しています。これらのプロジェクトは通常、時間を経て検証された技術とフレームワークの上に構築されており、開発の難易度とリスクを低減しています。AI分野における「シャベル」に相当し、AIエージェントの開発と応用に堅固な基盤を提供します。
市場の需要の推進：もう一つの重要な要素は市場の需要です。消費者市場と比較して、企業市場はAI技術に対する需要がより切実であり、特に運営効率の向上とコスト削減のソリューションを求めています。同時に、開発者にとって企業からのキャッシュフローは比較的安定しており、後続プロジェクトの開発に役立ちます。
アプリケーションシーンの制限：同時に、コンテンツ生成AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンは比較的限られていることに注意しています。その出力の不安定性により、企業は生産性を安定的に向上させることができるアプリケーションを好む傾向があります。これにより、コンテンツ生成AIはプロジェクトライブラリにおける割合が小さくなっています。
このトレンドは、技術の成熟度、市場の需要、そしてアプリケーションシーンの実際の考慮を反映しています。AI技術の進歩と市場の需要がさらに明確になるにつれて、私たちはこの構図が調整される可能性があると予測していますが、基盤構築の分野は依然としてAIエージェントの発展の堅固な基盤となるでしょう。
Web2のAIエージェントのリーディングプロジェクト分析
私たちは現在のWeb2市場におけるAIエージェントプロジェクトについて深く探討し、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析を行います。
キャラクターAI：
製品紹介：Character.AIは、人工知能に基づいた対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供しています。このプラットフォームは、ユーザーが仮想キャラクターを作成、訓練し、自然言語対話を行い、特定のタスクを実行することができるようにします。
データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億人で、プラットフォームには350万人以上のデイリーアクティブユーザーがいます。その大部分のユーザーは18歳から34歳の間であり、若年層のユーザー層の特徴を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを見せ、1.5億ドルの資金調達を完了し、評価額は10億ドルに達しました。a16zがリードしました。
テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetと独占的でない大型言語モデルの使用に関するライセンス契約を締結しました。これは、Character AIが自社開発の技術を採用していることを示しています。注目すべきは、同社の創設者であるNoam ShazeerとDaniel De FreitasがGoogleの対話型言語モデルLlamaの開発に関与していたことです。
パープレキシティAI:
製品紹介：Perplexityはインターネットから情報を収集し、詳細な回答を提供することができます。引用と参照リンクによって情報の信頼性と正確性が保証され、ユーザーに質問を続けたり、キーワードを検索するよう教育・ガイドします。これにより、ユーザーの多様な検索ニーズに応えています。
データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数は1000万人に達し、2月にはモバイルおよびデスクトップアプリのアクセス数が8.6%増加し、約5000万人のユーザーを惹きつけました。資本市場では、Perplexity AIが最近6270万ドルの資金調達を発表し、評価額は10.4億ドルに達しました。主導したのはダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドゥルケンミラーやNVIDIAが含まれています。
技術分析：Perplexityが使用している主要なモデルは、微調整されたGPT-3.5であり、オープンソースの大規模モデルを微調整した2つの大規模モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは、専門的な学術研究および特定の分野のクエリに適しており、情報の真実性と信頼性を確保しています。
ミッドジャーニー:
製品紹介：ユーザーはPromptsを使用してMidjourneyでさまざまなスタイルやテーマの画像を作成でき、写実的なものから抽象的なものまで、幅広い創作ニーズをカバーします。プラットフォームは画像の混合と編集も提供しており、ユーザーは画像の重ね合わせやスタイルの移行を行うことができます。また、プラットフォームのリアルタイム生成機能により、ユーザーは数十秒から数分のうちに生成されることが保証されています。