IA generativa: la nueva frontera para la inversión de capital de riesgo
Por Clarke Pennington
Inversores que buscan la próxima frontera para la inversión de capital de riesgo.
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¿Es la Inteligencia Artificial Generativa el próximo abrevadero para los Fondos de Riesgo? Según Pitchbook, los capitalistas de riesgo han aumentado la inversión en IA generativa en un 425 % desde 2020 hasta los 2100 millones de dólares.
Los retratos generados por IA y las respuestas de generación de texto solicitadas están proliferando en las redes sociales con todos, desde Gen Z hasta Boomers, que claman por experimentar con las aplicaciones de inteligencia artificial recientemente reveladas. La nueva función "Avatares mágicos" de Lensa se lanzó a fines de noviembre, seguida del debut de ChatGPT el 30 de noviembre. Menos de una semana después, ChatGPT superó el millón de usuarios, según un tuit del director ejecutivo, Sam Altman. El interés de los consumidores en el texto y las imágenes generados por IA y la adopción de los usuarios son algunos de los desarrollos que impulsan a las organizaciones de IA generativa a ajustar sus modelos para hacer mejores predicciones.
Los modelos de IA generativa aprovechan las tecnologías de inteligencia artificial para crear contenido completamente nuevo. Este avance del análisis automático tradicional, o IA, ejemplifica cómo los programas de IA han aprendido de grandes modelos de lenguaje creados por Google, Microsoft y Meta. Estos grandes modelos de inteligencia artificial se entrenan en grandes cantidades de datos a escala y utilizan grandes recursos de potencia informática para derivar modelos básicos que permitan la próxima fase de crecimiento de la inteligencia artificial. Los advenedizos están tomando dos caminos para crear aplicaciones de inteligencia artificial: (1) utilizar modelos básicos como base o (2) crear modelos patentados. Dada la inversión inicial involucrada para recopilar, limpiar y calcular grandes cantidades de big data, la introducción de API y herramientas de código abierto está permitiendo a los empresarios desarrollar modelos de base existentes y enfocarse en verticales específicos como juegos, diseño gráfico, redacción, medios. , y entretenimiento.
Dada la inversión inicial involucrada para recopilar, limpiar y calcular grandes cantidades de big data, la introducción de API y herramientas de código abierto está permitiendo a los empresarios desarrollar modelos de base existentes y enfocarse en verticales específicos como juegos, diseño gráfico, redacción, medios. , y entretenimiento.
Por qué la IA generativa es la nueva frontera para la inversión de capital de riesgo
Mientras que ciertas empresas como Runway están adoptando un enfoque alternativo y más costoso al aprovechar la investigación primaria de IA para crear y entrenar sus propios modelos, otras, como las empresas de marketing de IA Jasper y Copy.AI, están creando capas de aplicaciones en la capa de modelo de OpenAI y siguen obteniendo una inversión significativa.
A raíz de un interés menguante en Web3, los inversionistas están buscando la próxima inversión exagerada y la pausa en la actividad de inversión de capital de riesgo más amplia no aparece en las tablas de capitalización en el panorama generativo de IA. Tras actuaciones poco apetecibles en la segunda mitad de 2022, los inversores de Venture Capital están desempolvando sus chequeras, con un interés incipiente en las inversiones en IA generativa. Las similitudes fundamentales del mercado y el enfoque de un modelo multicapa deberían resultar familiares para los inversores de blockchain, lo que da lugar a una oportunidad de inversión potencialmente atractiva en el mercado en expansión de modelos básicos y aplicaciones de IA generativa.
A raíz de un interés menguante en Web3, los inversionistas están buscando la próxima inversión exagerada y la pausa en la actividad de inversión de capital de riesgo más amplia no aparece en las tablas de capitalización en el panorama generativo de IA.
La firma de investigación de inteligencia artificial OpenAI está realizando una prueba beta a gran escala de DALL-E, un … [+] software de vanguardia que crea imágenes a partir de descripciones textuales. (Foto de STEFANI REYNOLDS/AFP vía Getty Images)
AFP vía Getty Images
Cómo la financiación reciente ha catalizado el mercado
La IA generativa está viendo una ráfaga de actividad reciente de acuerdos tanto de capitalistas de riesgo como de gigantes tecnológicos como Google y Microsoft. En octubre, Jasper, una aplicación de generación de texto de IA de redacción publicitaria, recaudó una ronda Serie A de $ 125 millones en una valoración posterior de $ 1.5 mil millones dirigida por Insight Partners. El mismo mes, Stability.AI, fabricante del generador de texto a imagen, Stable Diffusion, recibió $100 millones de financiación de la Serie A en una valoración posterior de $1 mil millones dirigida por Coatue Management, Lightspeed Venture Partners y O'Shaughnessy Ventures. También en octubre, Cohere, desarrollador de software de procesamiento de lenguaje natural, supuestamente busca 200 millones de dólares de financiación de riesgo de Nvidia y Alphabet; mientras que OpenAI está en conversaciones con Microsoft para recibir fondos adicionales para expandir el alcance de su investigación de aprendizaje automático en más áreas. La inversión de Microsoft es un movimiento competitivo frente a su rival Google, que invirtió en DeepMind en 2014.
Mientras que la capa base está ganando terreno en el mercado, los empresarios están creando aplicaciones para reclamar su nicho en un mercado en crecimiento. Sequoia Capital predice que "la IA generativa podría cambiar todas las industrias que requieren humanos para crear un trabajo original". Las nuevas empresas ahora están utilizando estas tecnologías para automatizar la escritura de patentes, generar los primeros borradores de la copia de marketing y crear experiencias optimizadas en mundos virtuales.
Lo que necesita saber como inversor en IA generativa
Las empresas bien capitalizadas que pueden hacer una inversión inicial para construir sus propios modelos básicos deberían tener una ventaja a largo plazo en relación con las empresas que construyen en la capa de aplicación. Las empresas que comuniquen su valor y realicen investigaciones primarias de IA tendrán la ventaja de la supervisión, capacitación y prueba de sus propios modelos, y mitigarán cualquier sesgo inherente que pueda estar presente en los modelos de código abierto existentes. Sin embargo, a corto plazo, las empresas que se basan en capas de base deberían encontrar un camino más rápido hacia la monetización, ahorrando tiempo en la prueba e implementación del modelo.
Las empresas bien capitalizadas que pueden hacer una inversión inicial para construir sus propios modelos básicos deberían tener una ventaja a largo plazo en relación con las empresas que construyen en la capa de aplicación.
Un enfoque híbrido de introducir modelos externos en los modelos básicos ofrecidos por OpenAI debería permitir a las empresas escalar más rápido y al mismo tiempo conservar cierto control sobre el rendimiento del modelo. Las empresas que puedan capturar e introducir datos de usuario significativos en sus modelos serán recompensadas con un rendimiento de modelo competitivo. La monetización también será un factor impulsor clave para determinar la longevidad en la capa del modelo base. Las organizaciones deberán monetizar el uso para compensar los costos informáticos extremos de evaluar los datos.
Shutterstock es una de las muchas plataformas que han anunciado asociaciones con empresas de inteligencia artificial para implementar… [+] herramientas generativas de inteligencia artificial para los especialistas en marketing.
LightRocket a través de Getty Images
Un enfoque híbrido de introducir modelos externos en los modelos básicos ofrecidos por OpenAI debería permitir a las empresas escalar más rápido y al mismo tiempo conservar cierto control sobre el rendimiento del modelo. Las empresas que puedan capturar e introducir datos de usuario significativos en sus modelos serán recompensadas con un rendimiento de modelo competitivo. La monetización también será un factor impulsor clave para determinar la longevidad en la capa del modelo base. Las organizaciones deberán monetizar el uso para compensar los costos informáticos extremos de evaluar los datos.
Clarke Pennington '23
Clarke Pennington '23 es candidata a MBA en la Escuela de Negocios de Columbia. Clarke tiene un gran interés en la inversión y el espíritu empresarial en la intersección de las tecnologías emergentes. Siga a Clarke en Twitter @clarkepenn_ o en LinkedIn.
