لا تزال شركات رأس المال الاستثماري تضخ المليارات في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة

إن الاستثمارات في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي – تلك التي تنشئ منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء النصوص والصوت والفيديو وغير ذلك – لا تتباطأ. ولكن يتم دمجها في عدد متناقص من المشاريع في مرحلة مبكرة.

في النصف الأول من عام 2023، من يناير إلى 16 يوليو، جمعت 225 شركة ناشئة 12.3 مليار دولار من صناديق رأس المال الاستثماري، وفقًا لبيانات Crunchbase المشتركة مع TechCrunch. إذا استمر هذا الاتجاه، فإن شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي تسير على الطريق الصحيح لمطابقة أو تجاوز ما يقرب من 21.8 مليار دولار التي جمعتها في عام 2023.

وإليك كيفية تقسيم إجمالي النصف الأول من عام 2024 حسب المرحلة:

• 198 صفقة ملاك/بذور: 500 مليون دولار
• 39 صفقة في مرحلة مبكرة: 8.7 مليار دولار
• 18 صفقة في مرحلة متأخرة: 3.1 مليار دولار

كانت الشركات الناشئة في مراحلها المبكرة هي الفائزين الواضحين، مثل شركة Elon Musk’s xAI (التي جمعت 6 مليارات دولار في مايو)، وMoonshot AI الصينية (1 مليار دولار في فبراير)، وMistral AI (502.6 مليار دولار في يونيو)، وGlean (203.2 مليون دولار في فبراير)، وCognition (175 مليون دولار في أبريل). وفقًا لكريس ميتينكو، المحلل وكبير المراسلين في Crunchbase، يبدو أن المستثمرين يراهنون على الشركات الناشئة الكبيرة التي يرون أن لديها فرصة كبيرة للنجاح بينما يتركون الشركات التي هم أقل ثقة بشأنها “تذبل” في المراحل المبكرة.

قال ميتينكو لـ TechCrunch: “تتوقع بعض شركات رأس المال الاستثماري أن تؤدي المعضلات القانونية والتنظيمية التي قد تواجهها شركات الذكاء الاصطناعي في كل من الولايات المتحدة وخارجها إلى تباطؤ في تدفق تمويل الذكاء الاصطناعي”. ويشير آخرون إلى حقيقة أنه عندما حدثت ثورة الهاتف المحمول قبل أكثر من عقد من الزمن، فإن أكبر الفائزين عندما يتعلق الأمر بطبقة البنية التحتية الأساسية انتهى بهم الأمر إلى شركات التكنولوجيا الراسخة.

من وجهة نظر ميتينكو، فإن مصير العديد من شركات الذكاء الاصطناعي المنتجة – حتى تلك التي تتمتع بأفضل التمويل – يبدو غامضا.

عادةً ما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيانات مثل الصور والنصوص التي يتم الحصول عليها من صفحات الويب العامة، وتؤكد الشركات أن الاستخدام العادل يحميها من التحديات القانونية في الحالات التي يتبين فيها أن هذه البيانات محمية بحقوق الطبع والنشر. لكن ليس من الواضح بعد ما إذا كانت المحاكم ستقرر في النهاية لصالح شركات الذكاء الاصطناعي المنتجة، وربما يكون هذا هو السبب وراء بدء البعض في توقيع اتفاقيات ترخيص مع أصحاب حقوق الطبع والنشر.

بغض النظر عن نتيجة أي قضية أمام المحكمة، أصبح الحصول على بيانات التدريب عالية الجودة أكثر صعوبة وأكثر تكلفة، حيث تستنفد الشركات الناشئة إمدادات الويب ويختار المزيد من المبدعين منع برامج الزحف من استخراج بياناتهم. (يقدر أحد التحليلات أن سوق بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي سوف ينمو من 2.5 مليار دولار إلى 30 مليار دولار في غضون عقد من الزمن). تمرين لم تصبح النماذج أسهل أو أرخص أيضًا: وفقًا لتقرير صدر مؤخرًا من جامعة ستانفورد، تكلف تدريب OpenAI’s GPT-4 78 مليون دولار بينما وصل سعر Google Gemini إلى 191 مليون دولار.

ومن غير المستغرب، في ضوء الاستثمار المسبق الكبير المطلوب لبناء نماذج رائدة، أن القليل من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي هي التي تحقق الربح – ولا حتى الشركات الكبرى مثل OpenAI وAnthropic. وفقًا للمعلومات، فإن OpenAI، التي يقال إنها تحقق إيرادات تبلغ حوالي 3.4 مليار دولار، قد ينتهي بها الأمر بخسارة 5 مليارات دولار هذا العام.

يبدو أن المستثمرين في الذكاء الاصطناعي التوليدي يلعبون لعبة طويلة الأمد – وخاصة كبار المستثمرين في مجال التكنولوجيا مثل Google وAmazon وNvidia، الذين يعتبرون استثمارات الذكاء الاصطناعي التوليدي رهانات استراتيجية. ولكن هل يمكن أن تنفجر الفقاعة قريبا؟ إذا كانت الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي غير قادرة على التغلب على التحديات الوجودية التي تواجهها، فإن هذا يبدو وكأنه احتمال حقيقي.