Investitionen in generative KI-Startups – also solche, die KI-gestützte Produkte zur Generierung von Text, Audio, Video und mehr entwickeln – nehmen nicht ab. Aber sie werden in einer schrumpfenden Zahl von Start-ups im Frühstadium konsolidiert.
Im ersten Halbjahr 2023, vom Januar bis zum 16. Juli, sammelten 225 Startups 12,3 Milliarden Dollar von VCs ein, so die mit Tech geteilten Crunchbase-Daten. Sollte sich der Trend fortsetzen, sind generative KI-Unternehmen auf dem besten Weg, die rund 21,8 Milliarden US-Dollar sie haben im Jahr 2023 erhöht.
So gliedert sich die Gesamtsumme für das erste Halbjahr 2024 nach Phasen:
- 198 Angel/Seed-Deals: 500 Millionen US-Dollar
- 39 Deals im Frühstadium: 8,7 Milliarden US-Dollar
- 18 Deals im Spätstadium: 3,1 Milliarden US-Dollar
Die klaren Gewinner waren Startups in der Frühphase, wie Elon Musks xAI (das im Mai 6 Milliarden Dollar einsammelte), Chinas Moonshot AI (1 Milliarde Dollar im Februar), Mistral AI (502,6 Milliarden Dollar im Juni), Glean (203,2 Millionen Dollar im Februar) und Cognition (175 Millionen Dollar im April). Laut Chris Metinko, Analyst und leitender Reporter bei Crunchbase, scheinen Investoren auf große Startups zu setzen, denen sie hohe Erfolgschancen zutrauen, während sie diejenigen, bei denen sie sich weniger sicher sind, in den frühen Phasen „verkümmern“ lassen.
„Einige Risikokapitalgeber erwarten, dass die rechtlichen und regulatorischen Dilemmas, mit denen KI-Unternehmen in den USA und im Ausland konfrontiert sein könnten, zu einem Rückgang der KI-Finanzierung führen werden“, sagte Metinko gegenüber Tech. „Andere verweisen auf die Tatsache, dass die größten Gewinner der grundlegenden Infrastrukturschicht bei der mobilen Revolution vor mehr als einem Jahrzehnt etablierte Technologieunternehmen waren.“
Metinko weist darauf hin, dass das Schicksal vieler Unternehmen im Bereich der generativen KI – selbst der am besten finanzierten – ungewiss ist.
Modelle der generativen KI werden normalerweise mit Daten wie Bildern und Texten trainiert, die von öffentlichen Webseiten stammen. Die Unternehmen behaupten, dass die Fair Use-Regelung sie vor rechtlichen Herausforderungen schützt, wenn sich herausstellt, dass diese Daten urheberrechtlich geschützt sind. Es ist jedoch noch nicht klar, ob die Gerichte letztendlich zugunsten der Unternehmen der generativen KI entscheiden werden. Dies ist wahrscheinlich der Grund, warum einige begonnen haben, Lizenzverträge mit Urheberrechtsinhabern abzuschließen.
Unabhängig vom Ausgang eines Gerichtsverfahrens wird es immer schwieriger, qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu erhalten. teurer zu erhalten, da Startups das Angebot des Webs erschöpfen und immer mehr Entwickler sich dafür entscheiden, Crawler daran zu hindern, ihre Daten zu scrapen. (Ein Analyse schätzt, dass der Markt für KI-Trainingsdaten innerhalb eines Jahrzehnts von 2,5 Milliarden auf 30 Milliarden Dollar wachsen wird.) Der Prozess der Ausbildung Modelle werden weder einfacher noch billiger: Laut einer aktuellen Studie der Stanford BerichtDie Trainingskosten für GPT-4 von OpenAI beliefen sich auf 78 Millionen US-Dollar, während die Kosten für Google Gemini bei 191 Millionen US-Dollar lagen.
Angesichts der beträchtlichen Anfangsinvestitionen, die für den Aufbau von Vorzeigemodellen erforderlich sind, ist es nicht überraschend, dass nur wenige generative KI-Startups profitabel sind – nicht einmal große Namen wie OpenAI und Anthropic. Laut The Information ist OpenAI, das angeblich ein Umsatz von rund 3,4 Milliarden US-Dollar beim Umsatz, könnte dieses Jahr 5 Milliarden Dollar verlieren.
Investoren in generative KI spielen offenbar auf lange Sicht – insbesondere große Technologieinvestoren wie Google, Amazon und Nvidia, die Investitionen in generative KI als strategische Wetten betrachten. Aber könnte die Blase bald platzen? Wenn generative KI-Startups die existenziellen Herausforderungen, vor denen sie stehen, nicht überwinden können, scheint dies eine echte Möglichkeit zu sein.