Generative AI: новий рубіж для венчурних інвестицій

Кларк Пеннінгтон

Інвестори, які шукають новий рубіж для інвестицій венчурного капіталу.

Гетті

Чи є генеративний штучний інтелект наступним джерелом для венчурних фондів? За даними Pitchbook, венчурні капіталісти збільшили інвестиції в Generative AI на 425% з 2020 року до 2,1 мільярда доларів.

Портрети, створені за допомогою штучного інтелекту, і текстові відповіді, створені підказкою, поширюють соціальні медіа, і всі, від покоління Z до людей буму, вимагають експериментувати з нещодавно представленими програмами штучного інтелекту. Нова функція Lensa «Чарівні аватари» була запущена наприкінці листопада, а 30 листопада відбувся дебют ChatGPT. Менш ніж через тиждень кількість користувачів ChatGPT перевищила 1 мільйон, згідно з твітом генерального директора Сема Альтмана. Інтерес споживачів до тексту та зображень, згенерованих штучним інтелектом, і сприйняття користувачами є одними з подій, які спонукають організації Generative AI до тонкого налаштування своїх моделей, щоб робити кращі прогнози.

Генеративні моделі ШІ використовують технології штучного інтелекту для створення абсолютно нового контенту. Цей прогрес у порівнянні з традиційним машинним аналізом, або AI, є прикладом того, як програми AI навчалися на великих мовних моделях, створених Google, Microsoft і Meta. Ці великі моделі штучного інтелекту навчаються на величезній кількості даних у масштабі та використовують значні обчислювальні ресурси для створення базових моделей, які забезпечують наступний етап розвитку штучного інтелекту. Початківці обирають два шляхи для створення програм штучного інтелекту: (1) використовувати базові моделі як основу або (2) створювати власні моделі. Враховуючи початкові інвестиції, пов’язані зі збором, очищенням і обчисленням великих обсягів великих даних, запровадження API та інструментів з відкритим вихідним кодом дозволяє підприємцям будувати на основі існуючих базових моделей і звужувати охоплення конкретних вертикалей, таких як ігри, графічний дизайн, копірайтинг, медіа , і розваги.

Враховуючи початкові інвестиції, пов’язані зі збором, очищенням і обчисленням великих обсягів великих даних, запровадження API та інструментів з відкритим вихідним кодом дозволяє підприємцям будувати на основі існуючих базових моделей і звужувати охоплення конкретних вертикалей, таких як ігри, графічний дизайн, копірайтинг, медіа , і розваги.

Чому Generative AI — це новий рубіж для венчурних інвестицій

У той час як деякі компанії, такі як Runway, використовують альтернативний, дорожчий підхід, використовуючи первинні дослідження штучного інтелекту для створення та навчання власних моделей, інші, такі як маркетингові компанії штучного інтелекту Jasper і Copy.AI, створюють рівні додатків на рівні моделі OpenAI і все ще отримують значні інвестиції.

На фоні зменшення інтересу до Web3 інвестори шукають наступні ажіотажні інвестиції, а затишшя в ширшій інвестиційній діяльності венчурного капіталу не відображається на таблицях у генеративному штучному інтелекті. Після неапетитних показників у другій половині 2022 року інвестори венчурного капіталу стирають пил із чекових книжок, виявляючи неапетитний інтерес до інвестицій у Generative AI. Фундаментальна подібність ринку та підхід до багаторівневої моделі повинні здатися знайомими інвесторам у блокчейн, створюючи потенційно привабливу інвестиційну можливість на ринку базових моделей і генеративних програм ШІ, що розширюється.

На фоні зменшення інтересу до Web3 інвестори шукають наступні ажіотажні інвестиції, а затишшя в ширшій інвестиційній діяльності венчурного капіталу не відображається на таблицях у генеративному штучному інтелекті.

Дослідницька фірма зі штучного інтелекту OpenAI проводить широкомасштабне бета-тестування DALL-E, … [+] передового програмного забезпечення, яке створює зображення з текстових описів. (Фото STEFANI REYNOLDS/AFP через Getty Images)

AFP через Getty Images

Як нещодавнє фінансування каталізувало ринок

Generative AI бачить хвилю останніх угод як від венчурних капіталістів, так і від технічних гігантів, таких як Google і Microsoft. У жовтні Jasper, програма для створення текстових текстів зі штучним інтелектом для копірайтингу, залучила 125 мільйонів доларів Серії A за підсумковою оцінкою в 1,5 мільярда доларів, проведеною Insight Partners. Того ж місяця Stability.AI, виробник генератора тексту в зображення, Stable Diffusion, отримав 100 мільйонів доларів США від серії A після оцінки в розмірі 1 мільярда доларів, проведеної Coatu Management, Lightspeed Venture Partners і O'Shaughnessy Ventures. Також у жовтні Cohere, розробник програмного забезпечення для обробки природної мови, як повідомляється, шукає 200 мільйонів доларів венчурного фінансування від Nvidia та Alphabet; тоді як OpenAI веде переговори з Microsoft про отримання додаткового фінансування, щоб розширити сферу своїх досліджень машинного навчання в інших областях. Інвестиції Microsoft є конкурентним кроком проти конкурента Google, який інвестував у DeepMind у 2014 році.

У той час як базовий рівень набуває популярності на ринку, підприємці створюють програми, щоб зайняти свою нішу на зростаючому ринку. Sequoia Capital прогнозує, що «генеративний ШІ може змінити кожну галузь, яка вимагає від людей створення оригінальної роботи». Зараз стартапи використовують ці технології для автоматизації написання патентів, створення перших чернеток маркетингової копії та створення оптимізованого досвіду у віртуальних світах.

Що вам потрібно знати як інвестору в Generative AI

Добре капіталізовані компанії, які можуть зробити початкові інвестиції у створення власних базових моделей, повинні мати довгострокову перевагу порівняно з компаніями, які розробляють на прикладному рівні. Компанії, які повідомляють про свою цінність і проводять первинні дослідження штучного інтелекту, отримають перевагу контролю, навчання та тестування власних моделей, а також пом’якшення будь-яких властивих упереджень, які можуть бути присутніми в існуючих моделях з відкритим кодом. Однак у короткостроковій перспективі компанії, які будуються на фундаментальних рівнях, повинні реалізувати швидший шлях до монетизації, заощаджуючи час на тестування та впровадження моделі.

Добре капіталізовані компанії, які можуть зробити початкові інвестиції у створення власних базових моделей, повинні мати довгострокову перевагу порівняно з компаніями, які розробляють на прикладному рівні.

Гібридний підхід до введення зовнішніх моделей у базові моделі, запропонований OpenAI, повинен дозволити компаніям швидше масштабуватися, зберігаючи певний контроль над продуктивністю моделі. Компанії, які можуть отримувати та вводити значні дані користувача у свої моделі, будуть винагороджені конкурентоспроможною моделлю. Монетизація також буде ключовим чинником у визначенні довговічності на рівні базової моделі. Організаціям потрібно буде монетизувати використання, щоб компенсувати надзвичайні обчислювальні витрати на оцінку даних.

Shutterstock є однією з багатьох платформ, які оголосили про партнерство з компаніями штучного інтелекту для розгортання … [+] генеративних інструментів штучного інтелекту для маркетологів.

LightRocket через Getty Images

Гібридний підхід до введення зовнішніх моделей у базові моделі, запропонований OpenAI, повинен дозволити компаніям швидше масштабуватися, зберігаючи певний контроль над продуктивністю моделі. Компанії, які можуть отримувати та вводити значні дані користувача у свої моделі, будуть винагороджені конкурентоспроможною моделлю. Монетизація також буде ключовим чинником у визначенні довговічності на рівні базової моделі. Організаціям потрібно буде монетизувати використання, щоб компенсувати надзвичайні обчислювальні витрати на оцінку даних.

Кларк Пеннінгтон '23

Кларк Пеннінгтон '23 — кандидат на ступінь магістра ділового адміністрування в Колумбійській бізнес-школі. Кларк має великий інтерес до інвестування та підприємництва на стику нових технологій. Слідкуйте за Кларк у Twitter @clarkepenn_ або на LinkedIn.