# AIエージェントはWeb3+AIの救済策となるか？AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気で成熟したタイプが主に企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム集約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を果たすため主流となっています。現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトの数は少なく、8%を占めていますが、AI分野における時価総額の割合は23%に達しており、強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度が高まるにつれて、将来的には10億ドルを超える評価額のプロジェクトがいくつか登場することを予想しています。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統合方法は、全体のエコシステム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、分散型化とネットワーク効果を促進することが求められます。## AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の高まりの現状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の月収が驚異的な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向により、従来のテクノロジー企業はLLMなどの最前線のAIモデルの重要性に気づき、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は大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3を発売し、中国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分野は争奪戦の場となっています。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明らかです。2024年のAI Indexレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845個から2023年には約180万個に急増しました。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ており、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せるでしょう。世界中で16件のAI関連投資が1.5億ドルを超え、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ました。その中で、マスクが率いる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たちの激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの隆盛、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な追随まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価もそれに伴い高騰しています。全体として、AI市場は高速発展の黄金期にあり、大型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な優位性を実際の製品に変換する際に、モデルの出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻覚リスク、モデルの透明性の問題などの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始めました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題を解決し、環境と相互作用すること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、学習し、解決できる知的システムへと進化することを示しています。したがって、AIエージェントの発展から希望を見出しました。それは、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続けており、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の三つの要素：データ、モデル、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトといった核心的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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、私たちはAIエージェントが自主的にタスクを実行する能力を持ち、大規模な応用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、ミドルウェア、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さまざまな側面から、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の深い統合を理解するためのものです。## 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。例えば、あなたが旅行を計画しているとします。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行のアドバイスを提供します。情報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、日程をカレンダーに追加します。現在、業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を認識し、その環境に応じた行動を取る知的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、処理の後にアクチュエーターを介し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、タスクの計画、分解、そして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おり、異なるシーンで応用されていることを発見できます。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して見ることができます。これらのシステムの共通の特性は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実の環境に影響を与えることができることです。ChatGPTを例にとっ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ることを明示する必要があります。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであり、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モデルに基づいて進化したAIエージェントです。! [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)### カテゴリー概要現在、AIエージェント市場は統一された分類基準が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三つのカテゴリーであり、実際のユースケースに応じてさらに細分化されます。#### インフラタイプ：この種は、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、そしてより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：異なるフォーマットのデータを処理および分析し、主に意思決定の支援や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、設定などを含みます- B端サービス類：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス類、垂直型、自動化のソリューションを提供します。- プラットフォーム集合型：多種の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と似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが異なります。インタラクション型エージェントは、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。- 感情サポートタイプ：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。- GPTタイプ：GPT（生成的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。- 検索系：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェントを提供します。#### コンテンツ生成タイプ：この種のプロジェクトは、コンテンツの創出に重点を置いており、大規模モデル技術を利用して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します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリがあります。## 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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。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関連に集中しており、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：インフラストラクチャプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度にあります。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おり、開発の難易度とリスクを低下させます。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対して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やコスト削減のソリューションを求めています。また、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが相対的に安定しており、次のプロジェクトの開発に有利です。応用シーンの制限：同時に、私たちはコンテンツ生成系AIがB2B市場での応用シーンが比較的限られていることに気付きました。生成物の不安定性のため、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、コンテンツ生成系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、このパターンは調整される可能性があると予想されますが、基盤インフラストラクチャーはAIエージェントの発展の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について深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。#### 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、自然言語で対話し、特定のタスクを実行できるキャラクターとインタラクション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歳の間にあり、若年層のユーザー群の特徴を示しています。Character AIは資本市場で優れたパフォーマンスを発揮し、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、a16zがリード投資を行いました。技術分析：Character AIは、Googleの親会社Alphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用するための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、会社の創業者である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。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに質問やキーワード検索を促すことで、ユーザーの多様な問い合わせ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月にはモバイルとデスクトップアプリケーションのアクセス数が8.6%増加し、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10.4億ドルに達しました。リード投資家はダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドルケンミラーと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に基づいています。モデルは専門的な学術研究や垂直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を作成できます。
AIエージェント: Web3とAIの競技の潜在的な新星 時価総額占比は23%に達する
AIエージェントはWeb3+AIの救済策となるか？
AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気で成熟したタイプが主に企業向けサービスであるのに対し、Web3の分野ではモデル訓練やプラットフォーム集約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を果たすため主流となっています。
現在のWeb3のAIエージェントプロジェクトの数は少なく、8%を占めていますが、AI分野における時価総額の割合は23%に達しており、強力な市場競争力を示しています。技術の成熟と市場の認知度が高まるにつれて、将来的には10億ドルを超える評価額のプロジェクトがいくつか登場することを予想しています。
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統合方法は、全体のエコシステム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、分散型化とネットワーク効果を促進することが求められます。
AIの波：プロジェクトの次々と登場と評価の高まりの現状
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の月収が驚異的な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向により、従来のテクノロジー企業はLLMなどの最前線のAIモデルの重要性に気づき、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は大規模言語モデルPaLM2を発表し、MetaはLlama3を発売し、中国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分野は争奪戦の場となっています。
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明らかです。2024年のAI Indexレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845個から2023年には約180万個に急増しました。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ており、2024年第2四半期には爆発的な成長を見せるでしょう。世界中で16件のAI関連投資が1.5億ドルを超え、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ました。その中で、マスクが率いる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たちの激しい競争から、オープンソースコミュニティプロジェクトの隆盛、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱烈な追随まで、プロジェクトは次々と登場し、投資額は新たな高値を記録し、評価もそれに伴い高騰しています。全体として、AI市場は高速発展の黄金期にあり、大型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な優位性を実際の製品に変換する際に、モデルの出力の不確実性、生成された不正確な情報の幻覚リスク、モデルの透明性の問題などの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始めました。なぜなら、AIエージェントは実際の問題を解決し、環境と相互作用すること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、学習し、解決できる知的システムへと進化することを示しています。したがって、AIエージェントの発展から希望を見出しました。それは、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続けており、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の三つの要素：データ、モデル、計算能力が、Web3の非中央集権、トークン経済、スマートコントラクトといった核心的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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差領域において、私たちはAIエージェントが自主的にタスクを実行する能力を持ち、大規模な応用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、ミドルウェア、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さまざまな側面から、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の深い統合を理解するためのものです。
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。例えば、あなたが旅行を計画しているとします。従来の大規模言語モデルは、目的地の情報や旅行のアドバイスを提供します。情報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、日程をカレンダーに追加します。
現在、業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を認識し、その環境に応じた行動を取る知的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、処理の後にアクチュエーターを介し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、タスクの計画、分解、そして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おり、異なるシーンで応用されていることを発見できます。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して見ることができます。これらのシステムの共通の特性は、外部のユーザー入力を感知し、それに基づいて現実の環境に影響を与えることができることです。
ChatGPTを例にとっ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ることを明示する必要があります。GPTはこのアーキテクチャに基づいて発展したモデルシリーズであり、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モデルに基づいて進化したAIエージェントです。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
カテゴリー概要
現在、AIエージェント市場は統一された分類基準が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三つのカテゴリーであり、実際のユースケースに応じてさらに細分化されます。
インフラタイプ：
この種は、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、そしてより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：異なるフォーマットのデータを処理および分析し、主に意思決定の支援や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、設定などを含みます
B端サービス類：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス類、垂直型、自動化のソリューションを提供します。
プラットフォーム集合型：多種の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と似ていますが、持続的な双方向のインタラクションが異なります。インタラクション型エージェントは、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。
感情サポートタイプ：感情的なサポートと陪伴を提供するAIエージェント。
GPTタイプ：GPT（生成的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。
検索系：検索機能に特化し、より正確な情報検索を主な目的としたエージェントを提供します。
コンテンツ生成タイプ：
この種のプロジェクトは、コンテンツの創出に重点を置いており、大規模モデル技術を利用して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します。これには、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリがあります。
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には明らかなセクター集中の傾向が見られます。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関連に集中しており、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：インフラストラクチャプロジェクトが主導的な地位を占める理由は、まずその技術の成熟度にあります。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おり、開発の難易度とリスクを低下させます。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対して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やコスト削減のソリューションを求めています。また、開発者にとっては、企業からのキャッシュフローが相対的に安定しており、次のプロジェクトの開発に有利です。
応用シーンの制限：同時に、私たちはコンテンツ生成系AIがB2B市場での応用シーンが比較的限られていることに気付きました。生成物の不安定性のため、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、コンテンツ生成系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、このパターンは調整される可能性があると予想されますが、基盤インフラストラクチャーはAIエージェントの発展の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?
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について深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例に分析します。
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、自然言語で対話し、特定のタスクを実行できるキャラクターとインタラクション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歳の間にあり、若年層のユーザー群の特徴を示しています。Character AIは資本市場で優れたパフォーマンスを発揮し、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、a16zがリード投資を行いました。
技術分析：Character AIは、Googleの親会社Alphabetとその大規模言語モデルを非独占的に使用するための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、会社の創業者である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。引用と参照リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに質問やキーワード検索を促すことで、ユーザーの多様な問い合わせ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月にはモバイルとデスクトップアプリケーションのアクセス数が8.6%増加し、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10.4億ドルに達しました。リード投資家はダニエル・グロスで、参加者にはスタン・ドルケンミラーと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に基づいています。モデルは専門的な学術研究や垂直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を作成できます。