Üretken AI girişimlerine yapılan yatırımlar -metin, ses, video ve daha fazlasını üretmek için AI destekli ürünler yaratanlar- yavaşlamıyor. Ancak bunlar azalan sayıda erken aşama girişimde bir araya getiriliyor.
TechCrunch ile paylaşılan Crunchbase verilerine göre, 2023’ün ilk yarısında, Ocak’tan 16 Temmuz’a kadar, 225 girişim VC’lerden 12,3 milyar dolar topladı. Bu eğilim devam ederse, üretken AI şirketleri, yaklaşık 21,8 milyar dolar 2023 yılında yetiştirdiler.
İşte 2024’ün ilk yarısındaki toplamın aşamalara göre dağılımı:
- 198 melek/tohum anlaşması: 500 milyon dolar
- 39 erken aşama anlaşması: 8,7 milyar dolar
- 18 geç aşama anlaşması: 3,1 milyar dolar
Erken aşamadaki girişimler, Elon Musk’ın xAI’si (Mayıs ayında 6 milyar dolar topladı), Çin’in Moonshot AI’sı (Şubat ayında 1 milyar dolar), Mistral AI (Haziran ayında 502,6 milyar dolar), Glean (Şubat ayında 203,2 milyon dolar) ve Cognition (Nisan ayında 175 milyon dolar) gibi açık ara kazananlardı. Crunchbase’de analist ve kıdemli muhabir olan Chris Metinko’ya göre yatırımcılar, daha az emin oldukları girişimlerin daha erken aşamalarda “sönüp gitmesine” izin verirken, yüksek başarı şansına sahip olduğunu gördükleri büyük girişimlere bahse giriyor gibi görünüyor.
Metinko, TechCrunch’a “Bazı VC’ler, AI şirketlerinin hem ABD’de hem de yurtdışında karşılaşabileceği yasal ve düzenleyici ikilemlerin AI fonlama akışında bir yavaşlamaya yol açacağını bekliyor,” dedi. “Diğerleri, mobil devrimin on yıldan fazla bir süre önce gerçekleştiğinde, temel altyapı katmanı söz konusu olduğunda en büyük kazananların köklü teknoloji şirketleri olduğu gerçeğine işaret ediyor.”
Metinko’nun da belirttiği gibi, birçok üretken yapay zeka işletmesinin -en iyi fonlananların bile- kaderi belirsiz görünüyor.
Üretken AI modelleri genellikle kamuya açık web sayfalarından alınan resim ve metin gibi veriler üzerinde eğitilir ve şirketler, adil kullanımın bu verilerin telif hakkıyla korunduğu durumlarda onları yasal itirazlardan koruduğunu iddia eder. Ancak mahkemelerin nihayetinde üretken AI şirketleri lehine karar verip vermeyeceği henüz belli değil, bu muhtemelen bazılarının telif hakkı sahipleriyle lisans anlaşmaları imzalamaya başlamasının nedenidir.
Herhangi bir davanın sonucundan bağımsız olarak, yüksek kaliteli eğitim verilerinin elde edilmesi zorlaşmakta ve daha pahalı Başlangıç şirketleri web’in kaynaklarını tükettikçe ve daha fazla içerik oluşturucu tarayıcıların verilerini toplamasını engellemeyi tercih ettikçe elde etmek için. (Bir analiz (Yapay zeka eğitim verilerine yönelik pazarın on yıl içinde 2,5 milyar dolardan 30 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor.) eğitim Modellemeler de daha kolay veya daha ucuz hale gelmiyor: Son Stanford araştırmasına göre raporOpenAI’nin GPT-4’ünün eğitim maliyeti 78 milyon dolar iken Google Gemini’nin maliyeti ise 191 milyon dolar oldu.
Önde gelen modeller inşa etmek için gereken önemli ön yatırım göz önüne alındığında şaşırtıcı olmayan bir şekilde, çok az üretken AI girişimi kârlıdır – OpenAI ve Anthropic gibi büyük silahlar bile. The Information’a göre, bildirildiğine göre yaklaşık 3,4 milyar dolar üretiyor gelirde, bu yıl 5 milyar dolar kaybedebilir.
Üretken AI’ya yatırım yapanlar uzun vadeli oyun oynuyor gibi görünüyor – özellikle de Google, Amazon ve Nvidia gibi büyük teknoloji yatırımcıları, üretken AI yatırımlarını stratejik bahisler olarak görüyor. Ancak balon yakında patlayabilir mi? Üretken AI girişimleri karşı karşıya oldukları varoluşsal zorlukların üstesinden gelemiyorsa, bu gerçek bir olasılık gibi görünüyor.
