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Las inversiones en empresas emergentes de inteligencia artificial generativa (es decir, aquellas que crean productos basados en inteligencia artificial para generar texto, audio, video y más) no están disminuyendo, pero se están consolidando en un número cada vez menor de emprendimientos en etapa inicial.
En la primera mitad de 2023, de enero al 16 de julio, 225 empresas emergentes recaudaron 12.300 millones de dólares de capital riesgo, según datos de Crunchbase compartidos con TechCrunch. Si la tendencia se mantiene, las empresas de IA generativa están en camino de igualar o superar las expectativas. aproximadamente 21.8 mil millones de dólares Se recaudaron en 2023.
Así es como se desglosa el total del primer semestre de 2024 por etapa:
- 198 operaciones de capital semilla/ángel: 500 millones de dólares
- 39 acuerdos en etapa inicial: 8.700 millones de dólares
- 18 acuerdos en etapa avanzada: 3.100 millones de dólares
Las startups en etapa inicial fueron las claras ganadoras, como la de Elon Musk. xAI (cual aumentó 6 mil millones de dólares en mayo), China Inteligencia artificial para el lanzamiento de la luna (1.000 millones de dólares en febrero), Mistral AI (502.600 millones de dólares en junio), Espigar (203,2 millones de dólares en febrero) y Cognition (175 millones de dólares en abril). Según Chris Metinko, analista y reportero senior de Crunchbase, los inversores parecen estar apostando por las grandes empresas emergentes que consideran que tienen una alta probabilidad de éxito, mientras que dejan que las que no están tan seguras «se marchiten» en las primeras etapas.
“Algunos inversores de capital riesgo esperan que los dilemas legales y regulatorios que las empresas de IA podrían enfrentar tanto en los EE. UU. como en el extranjero conduzcan a una desaceleración en la avalancha de financiación de IA”, dijo Metinko a TechCrunch. “Otros señalan el hecho de que cuando se produjo la revolución móvil hace más de una década, los mayores ganadores en lo que respecta a la capa de infraestructura fundamental terminaron siendo empresas tecnológicas bien establecidas”.
Siguiendo el punto de Metinko, el destino de muchas empresas de IA generativa —incluso las mejor financiadas— parece incierto.
Los modelos de IA generativa suelen entrenarse con datos como imágenes y textos extraídos de páginas web públicas, y las empresas afirman que el uso legítimo las protege de impugnaciones legales en los casos en que esos datos resulten estar protegidos por derechos de autor. Pero aún no está claro si los tribunales finalmente decidirán a favor de las empresas de IA generativa, que es probablemente la razón por la que algunas han comenzado a firmar acuerdos de licencia con los titulares de los derechos de autor.
Independientemente del resultado de cualquier caso judicial, es cada vez más difícil obtener datos de capacitación de alta calidad. más caro para obtener a medida que las empresas emergentes agotan la oferta de la web y más creadores optan por bloquear los rastreadores para que no extraigan sus datos. (Uno análisis estima que el mercado de datos de entrenamiento de IA crecerá de 2.500 millones de dólares a 30.000 millones de dólares en una década). El proceso de capacitación Los modelos tampoco son más fáciles ni más baratos: según un estudio reciente de Stanford informeOpenAI GPT-4 Costó 78 millones de dólares capacitar a Google Géminis El precio fue de 191 millones de dólares.
Como era de esperar, dada la importante inversión inicial necesaria para construir modelos emblemáticos, pocas empresas emergentes de IA generativa son rentables, ni siquiera las grandes como OpenAI y Anthropic. Según The Information, OpenAI, que supuestamente generando alrededor de $3.4 mil millones en ingresos, Podría terminar perdiendo 5 mil millones de dólares este año.
Los inversores en IA generativa parecen apostar a largo plazo, en particular los grandes inversores tecnológicos como Google, Amazon y Nvidia, que consideran que las inversiones en IA generativa son apuestas estratégicas. Pero ¿podría estallar pronto la burbuja? Si las empresas emergentes de IA generativa no son capaces de superar los desafíos existenciales a los que se enfrentan, esa parece una posibilidad real.
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