# AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となることができるか？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種類が主に企業向けサービスであるのに対し、Web3分野ではモデル訓練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のため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数が少なく、全体の8％を占めていますが、AI分野における時価総額の割合はなんと23％に達します。これにより、強力な市場競争力が示されています。技術が成熟し、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を持つプロジェクトがいくつも登場すると予想しています。Web3プロジェクトにおいて、AI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統合方法は、全体的な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ことが重要です。## AIの波：プロジェクトの続出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ヶ月で1億人以上のユーザーを引き付け、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。OpenAIはChatGPTの発表後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急速な進展により、主要な伝統的テクノロジー企業はLLMなどの最前線のAIモデルのアプリケーションの重要性を認識し、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。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分野はもはや戦争の場となっています。各大科技巨头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、2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増し、特にGPTの発表後の2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティのAI研究への熱意を反映しています。AI技術への熱意は投資市場に直接反映され、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第二四半期には爆発的な成長を遂げました。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、これは第一四半期の2倍に相当します。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同時期比で倍増しました。その中でも、マスク氏のxAIが60億ドルを調達し、評価額は240億ドルとなり、OpenAIに次いで評価額が第2位の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活発な発展、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱い支持まで、プロジェクトは次々と現れ、投資額は新たな高みを記録し、評価もそれに伴って上昇しています。全体として、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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優位性を実際の製品に変換する際に課題に直面しています。たとえば、モデル出力の不確実性や不正確な情報生成の幻覚リスク、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に求めら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解決と環境との相互作用の包括性を強調しているからです。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、解決できる知能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から希望を見出しました。AI技術と実際の問題解決とのギャップを徐々に埋めているのです。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の三大要素であるデータ、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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差分野において、AIエージェントはその自律的なタスク実行能力により、大規模なアプリケーションの実現に向けた巨大な可能性を示しています。そこで、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深く研究を始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレベル、データやモデル市場など、複数の視点から、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の深い統合を深く理解します。## 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、実際のシーンを通して例を挙げます：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自動的に検索し、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、業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を認識し、それ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、処理を経て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、タスクプランニング、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、計画し、タスクを分解し、実際に実行することも可能です。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いることがわかります。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の環境に影響を与える応答を行うことです。ChatGPTの例を用いて概念を明確にすると、TransformerはAIモデルを構成する技術アーキテクチャであり、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ることを明確に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。! [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)### 分類プロファイル現在、AIエージェント市場は統一された分類基準を形成していないため、Web2 + Web3市場における204のAIエージェントプロジェクトに対してラベル付けを行い、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となり、実際のユースケースに基づいてさらに細分化されます。基礎インフラ型：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向けサービス：主に企業ユーザーを対象としており、企業サービス、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：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: 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。- 検索系：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います。文字生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリーに分かれています。## 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関連に集中しており、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。! [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)技術の成熟度の影響：インフラ系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、時間の試練に耐えた技術やフレームワークに基づいて構築されており、その結果、開発の難易度とリスクが低減されています。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対して堅実な基盤を提供しています。市場の需要の推進：もう一つの重要な要因は市場の需要です。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、特に運営効率を向上させ、コストを削減するソリューションを求めています。同時に、開発者にとっては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、私たちはコンテンツ生成型AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンが相対的に限られていることに気づきました。その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、コンテンツ生成型AIはプロジェクトライブラリにおける占有率が比較的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のさらなる明確化に伴い、この構図は調整される可能性がありますが、基盤インフラタイプは依然として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ダープロジェクト分析私たちは、現在のWeb2市場におけるいくつかのAIエージェントプロジェクトを深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例にして分析します。キャラクターAI：製品紹介：Character.AIは人工知能に基づく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。そ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、訓練し、自然言語で対話し、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。その大部分は18歳から34歳の間にあり、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10億ドルに達しました。リード投資者は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が独自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、同社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De Freitasが、Googleの会話型言語モデル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。引用や参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに対して教育し、質問やキーワード検索を促すことで、ユーザーの多様なクエリニーズに応えます。データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数が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ケーションの訪問数が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。リード投資家はDaniel Grossで、参加者にはStan Druckenmiller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。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保証します。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とテーマの画像を作成でき、リアルから
AIエージェントはWeb3+AIの新しい未来を導くことができるか
AIエージェントはWeb3+AIの救いの手となることができるか？
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種類が主に企業向けサービスであるのに対し、Web3分野ではモデル訓練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のため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数が少なく、全体の8％を占めていますが、AI分野における時価総額の割合はなんと23％に達します。これにより、強力な市場競争力が示されています。技術が成熟し、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を持つプロジェクトがいくつも登場すると予想しています。
Web3プロジェクトにおいて、AI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統合方法は、全体的な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ことが重要です。
AIの波：プロジェクトの続出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ヶ月で1億人以上のユーザーを引き付け、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。OpenAIはChatGPTの発表後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンをリリースしました。このような急速な進展により、主要な伝統的テクノロジー企業はLLMなどの最前線のAIモデルのアプリケーションの重要性を認識し、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。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分野はもはや戦争の場となっています。
各大科技巨头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、2024年のAIインデックスレポートによると、GitHub上のAI関連プロジェクトの数は2011年の845件から2023年には約180万件に急増し、特にGPTの発表後の2023年には、プロジェクト数が前年同期比で59.3%増加し、世界の開発者コミュニティのAI研究への熱意を反映しています。
AI技術への熱意は投資市場に直接反映され、AI投資市場は強力な成長を示し、2024年第二四半期には爆発的な成長を遂げました。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、これは第一四半期の2倍に相当します。AIスタートアップの資金調達総額は240億ドルに急増し、前年同時期比で倍増しました。その中でも、マスク氏のxAIが60億ドルを調達し、評価額は240億ドルとなり、OpenAIに次いで評価額が第2位の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活発な発展、さらには資本市場のAIコンセプトへの熱い支持まで、プロジェクトは次々と現れ、投資額は新たな高みを記録し、評価もそれに伴って上昇しています。全体として、AI市場は高速成長の黄金時代にあり、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優位性を実際の製品に変換する際に課題に直面しています。たとえば、モデル出力の不確実性や不正確な情報生成の幻覚リスク、モデルの透明性の問題などです。これらの問題は、信頼性が非常に求めら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解決と環境との相互作用の包括性を強調しているからです。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、解決できる知能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から希望を見出しました。AI技術と実際の問題解決とのギャップを徐々に埋めているのです。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の三大要素であるデータ、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と予見しています。この潜在能力に満ちた交差分野において、AIエージェントはその自律的なタスク実行能力により、大規模なアプリケーションの実現に向けた巨大な可能性を示しています。
そこで、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深く研究を始めました。Web3のインフラストラクチャ、中間層、アプリケーションレベル、データやモデル市場など、複数の視点から、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の深い統合を深く理解します。
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、実際のシーンを通して例を挙げます：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自動的に検索し、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、業界で一般的にAIエージェントの定義は、環境を認識し、それ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、処理を経て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、タスクプランニング、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、計画し、タスクを分解し、実際に実行することも可能です。
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いることがわかります。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の環境に影響を与える応答を行うことです。
ChatGPTの例を用いて概念を明確にすると、TransformerはAIモデルを構成する技術アーキテクチャであり、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ることを明確に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。
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分類プロファイル
現在、AIエージェント市場は統一された分類基準を形成していないため、Web2 + Web3市場における204のAIエージェントプロジェクトに対してラベル付けを行い、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となり、実際のユースケースに基づいてさらに細分化されます。
基礎インフラ型：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向けサービス：主に企業ユーザーを対象としており、企業サービス、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：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: 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。
検索系：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います。文字生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つのカテゴリーに分かれています。
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関連に集中しており、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。
! AIエージェントはWeb3+AIの命の恩人になれるか?
技術の成熟度の影響：インフラ系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、時間の試練に耐えた技術やフレームワークに基づいて構築されており、その結果、開発の難易度とリスクが低減されています。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対して堅実な基盤を提供しています。
市場の需要の推進：もう一つの重要な要因は市場の需要です。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、特に運営効率を向上させ、コストを削減するソリューションを求めています。同時に、開発者にとっては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、私たちはコンテンツ生成型AIのB2B市場におけるアプリケーションシーンが相対的に限られていることに気づきました。その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、コンテンツ生成型AIはプロジェクトライブラリにおける占有率が比較的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のさらなる明確化に伴い、この構図は調整される可能性がありますが、基盤インフラタイプは依然として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ダープロジェクト分析
私たちは、現在のWeb2市場におけるいくつかのAIエージェントプロジェクトを深く掘り下げ、Character AI、Perplexity AI、Midjourneyの3つのプロジェクトを例にして分析します。
キャラクターAI：
製品紹介：Character.AIは人工知能に基づく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。そ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、訓練し、自然言語で対話し、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。その大部分は18歳から34歳の間にあり、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10億ドルに達しました。リード投資者は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が独自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、同社の創業者であるNoam ShazeerとDaniel De Freitasが、Googleの会話型言語モデル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。引用や参考リンクを通じて情報の信頼性と正確性を確保し、ユーザーに対して教育し、質問やキーワード検索を促すことで、ユーザーの多様なクエリニーズに応えます。
データ分析：Perplexityの月間アクティブユーザー数が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ケーションの訪問数が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。リード投資家はDaniel Grossで、参加者にはStan Druckenmiller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。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保証します。
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とテーマの画像を作成でき、リアルから