# AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるか？AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気があり、成熟したタイプが主に企業向けサービスですが、Web3の分野では、モデルのトレーニングやプラットフォームの統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に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、割合は8%ですが、それらのAI分野における時価総額の割合は23%に達しています。これは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の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価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。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを次々とリリースしました。このような急速な進展により、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの応用の重要性を認識し、自社のAIモデルとアプリケーションを次々と発表しました。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分野はすでに熾烈な競争の場となっています。各大テクノロジー企業の競争は、ビジネス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発表後の2023年には、プロジェクト数が前年比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。世界中で16件の1億5000万ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍に達する。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た。その中でも、マスクのxAIは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2番目に高いAIスタートアップとなった。AI技術の急速な発展は、前例の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活発な発展、さらには資本市場のAI概念への熱烈な追い風まで、プロジェクトは次々と生まれ、投資額は新たな高値を記録し、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期にあり、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な利点を実際の製品に変換する際に、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です。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、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なシステムへと進化してい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、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ると感じています。AI技術の進化は生産性の構造を絶えず再形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素であるデータ、モデル、計算能力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトなどのコアコンセプトと融合することで、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。この可能性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にタスクを実行する能力により、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。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ー、中間層、アプリケーションレベル、データおよびモデル市場など、さまざまな次元から、最も有望なプロジェクトタイプや応用シーンを特定し評価することを目指しています。AIとWeb3の深い融合を深く理解するためにです。! [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-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、より豊富で具体的な目的地のコンテンツを提供できます。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積極的にフライトやホテルを検索し、予約操作を実行し、スケジュールに旅程を追加することができます。現在業界ではAIエージェントの一般的な定義は、環境を認識し、それに応じた行動を取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、処理した後、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。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、AIエージェントはすでに私たちの生活に浸透しており、さまざまなシーンで応用されています。例えば、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ことができるという点です。ChatGPTを例に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指摘する必要があります。そして、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。ChatGPTはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。### 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ません。我々はWeb2と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、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、一次分類は基盤整備、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基づいてさらに細分化されます。基盤構築タイプ：このタイプは、エージェント分野の比較的基礎的な内容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、トレーニングのソースを提供するために使用されます。- 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向けサービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、オートメーション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、持続的な双方向インタラクションに違いがあります。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：感情的な支援と付き添いを提供する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：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。コンテンツ生成タイプ：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。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ーに集中しており、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おり、それによって開発の難易度とリスクが低減されます。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技術の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。また、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、彼らが次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、私たちはコンテンツ生成型AIのBtoB市場におけるアプリケーションシーンが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む傾向があります。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の中で占め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、およびアプリケーションシナリオの実際の考慮を反映しています。AI技術の継続的な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、基盤構築型は引き続きAIエージェントの発展の堅実な基盤となるでしょう。! [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エージェントのリーダーシップ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探求し、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、人工知能に基づく対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供します。このプラットフォームにより、ユーザーは仮想キャラクターを作成、訓練し、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月のアクセス数は2.77億で、プラットフォームには350万以上のDAUがあり、その大部分のユーザーは18歳から34歳の間であり、若い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、a16zが主導しました。技術分析：Character AIはGoogleの親会社であるAlphabetと、自社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結びました。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。特筆すべきは、同社の創業者である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、ユーザーが質問を追及し、キーワードを検索するのを教育し、導くことで、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、Daniel Grossがリードし、Stan DruckenmillerやNVIDIAなどが参加しています。技術分析：Perplexityが使用している主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を基にしています。このモデルは専門的な学術研究や特定の分野の問い合わせに適しており、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とAIの融合のブレークスルーになることができるか
AIエージェントはWeb3+AIの救世主になれるか？
AIエージェントプロジェクトはWeb2の起業において人気があり、成熟したタイプが主に企業向けサービスですが、Web3の分野では、モデルのトレーニングやプラットフォームの統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に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、割合は8%ですが、それらのAI分野における時価総額の割合は23%に達しています。これは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の向上に伴い、将来的には10億ドルを超える評価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。また、OpenAIはChatGPTを発表した後、すぐにGPT-4やGP4-4oなどのバージョンを次々とリリースしました。このような急速な進展により、各大手テクノロジー企業はLLMなどの最先端AIモデルの応用の重要性を認識し、自社のAIモデルとアプリケーションを次々と発表しました。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分野はすでに熾烈な競争の場となっています。
各大テクノロジー企業の競争は、ビジネス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発表後の2023年には、プロジェクト数が前年比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。世界中で16件の1億5000万ドルを超えるAI関連投資があり、これは第1四半期の2倍に達する。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た。その中でも、マスクのxAIは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2番目に高いAIスタートアップとなった。
AI技術の急速な発展は、前例の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活発な発展、さらには資本市場のAI概念への熱烈な追い風まで、プロジェクトは次々と生まれ、投資額は新たな高値を記録し、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期にあり、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な利点を実際の製品に変換する際に、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です。
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、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なシステムへと進化してい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、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ると感じています。AI技術の進化は生産性の構造を絶えず再形成し、Web3技術はデジタル経済の生産関係を再構築しています。AIの三大要素であるデータ、モデル、計算能力が、Web3の分散型、トークン経済、スマートコントラクトなどのコアコンセプトと融合することで、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。この可能性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にタスクを実行する能力により、大規模な応用を実現する巨大な潜在能力を示しています。
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ー、中間層、アプリケーションレベル、データおよびモデル市場など、さまざまな次元から、最も有望なプロジェクトタイプや応用シーンを特定し評価することを目指しています。AIとWeb3の深い融合を深く理解するためにです。
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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、より豊富で具体的な目的地のコンテンツを提供できます。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積極的にフライトやホテルを検索し、予約操作を実行し、スケジュールに旅程を追加することができます。
現在業界ではAIエージェントの一般的な定義は、環境を認識し、それに応じた行動を取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、処理した後、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。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、AIエージェントはすでに私たちの生活に浸透しており、さまざまなシーンで応用されています。例えば、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ことができるという点です。
ChatGPTを例に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指摘する必要があります。そして、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。ChatGPTはGPTモデルを基に進化したAIエージェントです。
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ません。我々はWeb2と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、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、一次分類は基盤整備、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基づいてさらに細分化されます。
基盤構築タイプ：このタイプは、エージェント分野の比較的基礎的な内容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、トレーニングのソースを提供するために使用されます。
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向けサービス：主に企業ユーザーを対象とし、企業サービス、垂直型、オートメーション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、持続的な双方向インタラクションに違いがあります。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：感情的な支援と付き添いを提供する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：検索機能に焦点を当て、より正確な情報検索を主な目的とするエージェント。
コンテンツ生成タイプ：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。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ーに集中しており、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おり、それによって開発の難易度とリスクが低減されます。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技術の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。また、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、彼らが次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、私たちはコンテンツ生成型AIのBtoB市場におけるアプリケーションシーンが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む傾向があります。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の中で占め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、およびアプリケーションシナリオの実際の考慮を反映しています。AI技術の継続的な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、基盤構築型は引き続きAIエージェントの発展の堅実な基盤となるでしょう。
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Web2のAIエージェントのリーダーシッププロジェクト分析
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探求し、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、人工知能に基づく対話システムと仮想キャラクター作成ツールを提供します。このプラットフォームにより、ユーザーは仮想キャラクターを作成、訓練し、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月のアクセス数は2.77億で、プラットフォームには350万以上のDAUがあり、その大部分のユーザーは18歳から34歳の間であり、若い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、a16zが主導しました。
技術分析：Character AIはGoogleの親会社であるAlphabetと、自社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結びました。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。特筆すべきは、同社の創業者である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、ユーザーが質問を追及し、キーワードを検索するのを教育し、導くことで、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、Daniel Grossがリードし、Stan DruckenmillerやNVIDIAなどが参加しています。
技術分析：Perplexityが使用している主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を基にしています。このモデルは専門的な学術研究や特定の分野の問い合わせに適しており、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とテーマの画像を作成でき、リアルから