# AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるのか？AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気があり成熟したタイプで主に企業向けサービスですが、Web3領域ではモデルのトレーニングやプラットフォーム集合型プロジェクトがエコシステム構築における重要な役割から主流となっています。現在、Web3のAIエージェントプロジェクトは少なく、全体の8%を占めていますが、それらのAI分野における時価総額は23%にも達しており、強力な市場競争力を示しています。私たちは、技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価額のプロジェクトが複数出現することを予測しています。Web3プロジェクトにおいて、AIのコアでないアプリケーション製品にAI技術を導入することは、戦略的な利点となる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全体の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き、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。## AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の上昇の現状ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月の間に1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚異の2030万ドルに達しました。OpenAIはChatGPTのリリース後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きにより、主要な伝統的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、それぞれのAIモデルやアプリケーションを発表しました。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースし、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかにAI分野は競争の激しい戦場となっています。大手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促進しただけでなく、オープンソースAI研究の調査統計から、2024年のAIインデックスレポートによれば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845件から2023年には約180万件に急増し、特にGPTが発表された2023年には前年同期比で59.3%の増加を示しており、これは世界の開発者コミュニティがAI研究に対して熱心であることを反映しています。AI技術への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示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を遂げています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資が行われ、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2倍以上の成長を遂げました。その中で、マスク氏が率いるxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つAIスタートアップとなりました。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。テクノロジー大手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、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な関心まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高みを更新し、評価もそれに伴って上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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変換する際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に要求されるアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。この背景の下で、私たちはAIエージェントの研究を始めました。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、実際の問題を理解し学習し解決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。私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しており、それはAI技術と実際の問題解決との間の溝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形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。データ、モデル、算力というAIの三大要素が、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コア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。この可能性に満ちた交差分野において、私たちはAIエージェントが自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示していると考えています。そのため、私たちはAIエージェントのWeb3における多様な応用について、Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレベル、データおよびモデルマーケットなどのさまざまな次元から詳細に研究を始めました。最も有望なプロジェクトタイプと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の深い統合を理解するために取り組んでいます。! [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-f111ba9d433c828b9d5720e4e25d23aa)## 概念の明確化：AIエージェントの紹介と分類の概要### 基本的な紹介AIエージェントの紹介に先立ち、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、実際のシーンを例に挙げてみましょう：あなたが旅行を計画していると仮定します。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行の提案を提供します。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できます。一方、AIエージェントはアイアンマン映画のジャービスのように、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、スケジュールに行程を追加することができます。現在、業界内で一般的に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知能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を用い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、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。それは単なる情報提供だけでなく、タスクを計画し、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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでいることを発見できます。AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転など、さまざまなシーンで応用されています。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対応を行うことができる点です。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アーキテクチャであり、GPTがこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであることを明確に指摘する必要があります。また、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階におけるモデルのバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルから進化したAIエージェントです。### カテゴリ概要現在のAIエージェント市場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およびWeb3市場における204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付けることで、それぞれのプロジェクトに対応する顕著なラベルに基づいて、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つのカテゴリであり、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。基盤インフラ系：このカテゴリは、エージェント分野のより基盤的な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、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB端サービスを含みます。- 開発ツール類：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し、トレーニングのための情報源を提供します。- モデル訓練クラス：AIのためのモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含みます。- B端サービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、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したプラットフォーム。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異なります。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。- 感情的なサポートを提供するAIエージェント。- GPT系：GPT（生成型事前学習トランスフォーマー）モデルに基づくAIエージェント。- 検索タイプ：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を提供するエージェント。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様々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、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の伝統的な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B2B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。技術成熟度の影響：インフラストラクチャープロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術成熟度に起因します。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術とフレームワークの上に構築されているため、開発の難易度とリスクが低下します。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実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、企業市場におけるAI技術の需要はより切実であり、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相対的に安定しており、彼らが後続のプロジェクトを開発するのに役立ちます。アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成AIのアプリケーションシーンが比較的限られていることに気付きました。その出力の不安定性のため、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みます。これにより、コンテンツ生成AIがプロジェクトライブラリに占める割合が小さくなっています。この傾向は、技術の成熟度、市場の需要、および適用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のさらなる明確化が進むにつれて、この構造が調整される可能性があると予想されますが、基盤施設タイプはAIエージェントの発展における堅固な基盤であり続けるでしょう。! [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-e6a79357ac5352b3f76e4764156120c9)### Web2のAIエージェントリーダー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を深く掘り下げ、それらを分析します。Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例にします。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バーチャル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では、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、トレーニングし、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行することができます。データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億で、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。その大半は18歳から34歳の年齢層に集中しており、若年層のユーザー群の特性を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを示し、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。リード投資家はa16zです。テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用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。特筆すべきは、同社の創業者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。引用と参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに教育し、質問を続けたり、キーワードを検索するように導くことで、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。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、モバイルおよびデスクトップアプリケーションの訪問者数は2月に8.6％の増加を記録し、約5000万人のユーザーを引き付けました。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、Daniel Grossが主導し、Stan DruckenmillerやNVIDIAが参加しました。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つの大型モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは専門的な学術研究や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、リアルなものから覆うことができます。
AIエージェントはWeb3に新たな機会をもたらす プロジェクトタイプと市場展望の分析
AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるのか？
AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気があり成熟したタイプで主に企業向けサービスですが、Web3領域ではモデルのトレーニングやプラットフォーム集合型プロジェクトがエコシステム構築における重要な役割から主流となっています。
現在、Web3のAIエージェントプロジェクトは少なく、全体の8%を占めていますが、それらのAI分野における時価総額は23%にも達しており、強力な市場競争力を示しています。私たちは、技術の成熟と市場の認知度の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価額のプロジェクトが複数出現することを予測しています。
Web3プロジェクトにおいて、AIのコアでないアプリケーション製品にAI技術を導入することは、戦略的な利点となる可能性があります。AIエージェントプロジェクトの結合方法は、全体の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き、分散化とネットワーク効果を促進する必要があります。
AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の上昇の現状
ChatGPTが2022年11月に登場して以来、わずか2ヶ月の間に1億人以上のユーザーを惹きつけ、2024年5月にはChatGPTの月収が驚異の2030万ドルに達しました。OpenAIはChatGPTのリリース後、迅速にGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを発表しました。このような急速な動きにより、主要な伝統的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、それぞれのAIモデルやアプリケーションを発表しました。たとえば、Googleは大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3をリリースし、中国の企業は文心一言や智谱清言などの大規模モデルを発表しました。明らかにAI分野は競争の激しい戦場となっています。
大手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促進しただけでなく、オープンソースAI研究の調査統計から、2024年のAIインデックスレポートによれば、GitHub上のAI関連プロジェクトの数が2011年の845件から2023年には約180万件に急増し、特にGPTが発表された2023年には前年同期比で59.3%の増加を示しており、これは世界の開発者コミュニティがAI研究に対して熱心であることを反映しています。
AI技術への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示し、2024年第2四半期には爆発的な成長を遂げています。世界中で16件の1.5億ドルを超えるAI関連投資が行われ、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2倍以上の成長を遂げました。その中で、マスク氏が率いるxAIは60億ドルを調達し、評価額は240億ドルに達し、OpenAIに次ぐ評価額を持つAIスタートアップとなりました。
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。テクノロジー大手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、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な関心まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高みを更新し、評価もそれに伴って上昇しています。全体的に見て、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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変換する際に依然として課題に直面しています。例えば、モデル出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻覚リスク、およびモデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に要求されるアプリケーションシーンにおいて特に重要になります。
この背景の下で、私たちはAIエージェントの研究を始めました。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、実際の問題を理解し学習し解決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。私たちはAIエージェントの発展の中に希望を見出しており、それはAI技術と実際の問題解決との間の溝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形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。データ、モデル、算力というAIの三大要素が、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コア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。この可能性に満ちた交差分野において、私たちはAIエージェントが自律的にタスクを実行する能力を持ち、大規模なアプリケーションを実現する巨大な可能性を示していると考えています。
そのため、私たちはAIエージェントのWeb3における多様な応用について、Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレベル、データおよびモデルマーケットなどのさまざまな次元から詳細に研究を始めました。最も有望なプロジェクトタイプと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の深い統合を理解するために取り組んでいます。
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概念の明確化：AIエージェントの紹介と分類の概要
基本的な紹介
AIエージェントの紹介に先立ち、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、実際のシーンを例に挙げてみましょう：あなたが旅行を計画していると仮定します。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行の提案を提供します。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できます。一方、AIエージェントはアイアンマン映画のジャービスのように、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、スケジュールに行程を追加することができます。
現在、業界内で一般的に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知能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を用い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、ツール使用能力を統合したアシスタントであると考えています。それは単なる情報提供だけでなく、タスクを計画し、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、私たちはAIエージェントがすでに私たちの生活に溶け込んでいることを発見できます。AlphaGo、Siri、テスラのL5レベル以上の自動運転など、さまざまなシーンで応用されています。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対応を行うことができる点です。
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アーキテクチャであり、GPTがこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであることを明確に指摘する必要があります。また、GPT-1、GPT-4、GPT-4oはそれぞれ異なる発展段階におけるモデルのバージョンを表しています。ChatGPはGPTモデルから進化したAIエージェントです。
カテゴリ概要
現在のAIエージェント市場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およびWeb3市場における204のAIエージェントプロジェクトにラベルを付けることで、それぞれのプロジェクトに対応する顕著なラベルに基づいて、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つのカテゴリであり、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。
基盤インフラ系：このカテゴリは、エージェント分野のより基盤的な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、そして比較的成熟した基盤アプリケーションのB端サービスを含みます。
開発ツール類：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し、トレーニングのための情報源を提供します。
モデル訓練クラス：AIのためのモデル訓練サービスを提供し、推論、モデルの構築、設定などを含みます。
B端サービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、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したプラットフォーム。
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異なります。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。
感情的なサポートを提供するAIエージェント。
GPT系：GPT（生成型事前学習トランスフォーマー）モデルに基づくAIエージェント。
検索タイプ：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を提供するエージェント。
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様々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、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。
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Web2 AI Agentの開発状況の分析
私たちの統計によると、Web2の伝統的な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B2B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。
技術成熟度の影響：インフラストラクチャープロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術成熟度に起因します。これらのプロジェクトは通常、時間によって検証された技術とフレームワークの上に構築されているため、開発の難易度とリスクが低下します。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実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、企業市場におけるAI技術の需要はより切実であり、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相対的に安定しており、彼らが後続のプロジェクトを開発するのに役立ちます。
アプリケーションシーンの制限：同時に、私たちはB2B市場におけるコンテンツ生成AIのアプリケーションシーンが比較的限られていることに気付きました。その出力の不安定性のため、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みます。これにより、コンテンツ生成AIがプロジェクトライブラリに占める割合が小さくなっています。
この傾向は、技術の成熟度、市場の需要、および適用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のさらなる明確化が進むにつれて、この構造が調整される可能性があると予想されますが、基盤施設タイプはAIエージェントの発展における堅固な基盤であり続けるでしょう。
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Web2のAIエージェントリーダープロジェクト分析
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を深く掘り下げ、それらを分析します。Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例にします。
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バーチャル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では、ユーザーがバーチャルキャラクターを作成、トレーニングし、自然言語での対話を行い、特定のタスクを実行することができます。
データ分析：Character.AIの5月の訪問者数は2.77億で、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。その大半は18歳から34歳の年齢層に集中しており、若年層のユーザー群の特性を示しています。Character AIは資本市場で素晴らしいパフォーマンスを示し、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。リード投資家はa16zです。
テクニカル分析：Character AIは、Googleの親会社であるAlphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用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。特筆すべきは、同社の創業者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。引用と参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに教育し、質問を続けたり、キーワードを検索するように導くことで、ユーザーの多様な問い合わせニーズに応えます。
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、モバイルおよびデスクトップアプリケーションの訪問者数は2月に8.6％の増加を記録し、約5000万人のユーザーを引き付けました。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、Daniel Grossが主導し、Stan DruckenmillerやNVIDIAが参加しました。
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つの大型モデル：pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineです。このモデルは専門的な学術研究や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、リアルなものから覆うことができます。