Партнер американской венчурной компании FirstMark Capital Мэтт Терк совместно с коллегами впервые с 2021 года представил ландшафт MAD (машинное обучение, искусственный интеллект и данные) за 2023 год. Это интерактивная карта, которая отражает те изменения, которые произошли на рынке за последний год в связи с экономическим кризисом и другими глобальными факторами. Как отмечают авторы карты, целому поколению стартапов, занимающихся данными и ИИ, пришлось адаптироваться к новой реальности.
Изменения в ландшафте MAD
По словам авторов ландшафта, подавляющее большинство организаций, представленных в нем, включают в себя стартапы, поддерживаемые венчурным капиталом. Кроме того, ландшафт демонстрирует продукты (например, от облачных поставщиков) или проекты с открытым исходным кодом.
Всего на карте представлено 238 логотипов, но некоторые названия дублируются, так как компания может работать одновременно в нескольких направлениях.
В предыдущие годы составители ландшафта уделяли большое внимание компаниям, находящимся на стадии роста, в зависимости от этапа финансирования (обычно серии B–C или выше). В 2023 году в список включили множество молодых стартапов.
- Раунд В — этап, на котором фонды инвестируют в компанию, которая уже зарабатывает самостоятельно. Если этого не происходит, то новые инвесторы ориентируются на динамику проекта.
- Раунды C, D и IPO — раунды, где компании готовятся к IPO — первому публичному размещению акций на фондовом рынке.
В ландшафте MAD 2021 года категорию «Машинное обучение/Искусственный интеллект» разбивали на несколько подкатегорий: «Создание моделей», «Магазины функций» и «Развертывание и производство». В 2023 году все эти подкатегории объединили обратно, так как предложения многих поставщиков включают в себя сразу несколько опций.
При этом появилась новая категория «LLMOps» (Large Language Models Opps), которая включает в себя стартапы, ориентированные на конкретные потребности в инфраструктуре для больших языковых моделей.
Кроме того, категорию «Горизонтальный ИИ» переименовали в «Горизонтальный ИИ/Общий искусственный интеллект», чтобы отразить появление целой группы организаций, которые открыто заявляют о разработке такого ИИ как о своей конечной цели.
Также на карте появился блок «Модели с закрытым исходным кодом», чтобы показать разрыв между компаниями в разработке новых моделей ИИ.
Отдельная категория «Передовой ИИ» отражает усилия по внедрению искусственного интеллекта в повседневную жизнь. Например, в ней представлен стартап Edge Inpulse, который разрабатывает решения для упрощенного развертывания приложений машинного обучения не в облаке, а на системах более низкого уровня, работающих на микроконтроллерах (микросхемах для управления электронными устройствах). Это позволяет создавать различные умные приборы, например, гаджеты для системы «умного дома».
Инвестор Оливер Моландер в своем блоге на Medium отметил недостатки ландшафта. По его словам, в категории Data and AI Consulting (консультации по данным и AI/ML) больше представлены североамериканские стартапы, но не указаны сильные европейские игроки, такие как хорватский стартап интеграции данных Syntio, финский стартап интеллектуальных устройств и Индустрии 4.0 Silo.AI, польский стартап платформ больших данных и машинного обучения GetInData и другие.
Он также обращает внимание на то, что в категории «Горизонтальный ИИ/Общий искусственный интеллект» представлены компании, больше сосредоточенные на больших языковых моделях и генеративном ИИ (для создания контента), чем на общем ИИ (для выполнения широкого спектра задач).
Ключевые игроки ландшафта
Первым вероятным кандидатом на IPO в ландшафте MAD стал американский стартап-единорог Databricks, который оценивается более чем в $1 млрд. Databricks поставляет среду для хранения и обработки данных, в которой могут работать дата-сайентисты, дата-инженеры и аналитики. Она объединяет методы «хранилища данных» (Data Warehouse) и «озера данных» (Data Lake) — хранилище, которое содержит необработанные копии исходных системных данных, данные датчиков и другие виды данных, а также данные для выполнения таких задач, как отчетность, визуализация, расширенная аналитика и машинное обучение. Теперь Databricks расширяет свою линейку продуктов, чтобы охватить потоковую передачу, каталог данных, механизм запросов, проектирование данных, рынок данных, совместное использование данных и науку о данных, а также корпоративное машинное обучение.
Как работает Delta Lake от Databricks
Самые заметные раунды по привлечению капитала на рынке ИИ в 2022 году:
- американская платформа данных InfluxDB, где разработчики создают аналитику и облачные приложения, привлекла $51 млн в рамках последнего раунда инвестирования в феврале 2023 года;
- американский стартап оборонных технологий Anduril привлек $1,5 млрд в декабре 2022 года;
- французская платформа машинного обучения и корпоративного искусственного интеллекта Dataiku привлекла $200 млн в рамках серии F при оценке в $3,7 млрд;
- американский стартап решений для управления данными Alation привлек $123 млн в рамках серии E при оценке в $1,7 млрд;
китайский стартап чипов искусственного интеллекта Horizon Robotics получил $1 млрд в октябре 2022 года.
Кроме того, в 2022 году американская компания Snowflake, которая помогает клиентам хранить данные и управлять ими в облаке, купила калифорнийский стартап Streamlit, разработавший проект с открытым исходным кодом для создания приложений на основе данных. Сумма сделки составила $800 млн. А немецкая фармкомпания BioNTech купила британский стартап InstaDeep, который разработал платформу для принятия решений на основе ИИ. Сумма сделки равнялась $682 млн.
Отдельно стоит обратить внимание на крупных игроков в сфере ИИ, которые наиболее заметно представлены на ландшафте MAD:
- Google (Cloud, Research, Vertex AI, стартап инструментов, которые позволяют разработчикам добавлять алгоритмы глубокого обучения в свое программное обеспечение). Компания работает в направлениях науки о данных, платформ машинного обучения, MLOps (LLMOps). Сама Google также присутствует в сегментах компьютерного зрения, NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка), горизонтального/общего ИИ, оборудования для задач ИИ и закрытых моделей;
- Amazon Web Clouds. Компания работает в направлениях науки о данных, платформ машинного обучения, MLOps, компьютерного зрения, голосовых интерфейсов, NLP и оборудования для задач ИИ;
- Microsoft (Azure, Research). Компания сосредоточилась на направлениях науки о данных, платформ машинного обучения, компьютерного зрения, голосовых интерфейсов и горизонтального/общего ИИ;
- IBM активно развивает только направления платформ для дата-сайентистов и развитии горизонтального/общего ИИ;
OpenAI. Стартап доминирует в сфере разработки закрытых моделей ИИ, а также работает в направлении горизонтального/общего ИИ. В этих же сферах доминирует и конкурирует с ним британский стартап DeepMind, принадлежащий Google.
Вызовы рынка ИИ
- Авторы ландшафта отмечают, что в последние несколько месяцев наблюдается экспоненциальное ускорение развития технологий генеративного искусственного интеллекта, что может привести к образованию пузыря на рынке. Они подчеркивают, что ИИ теперь оказывает глубокое влияние на общество, политику, а его инструменты стали доступными для обычных пользователей.
Авторы MAD выделили следующие тенденции на рынке ИИ:
компании сталкиваются с экономической рецессией и сокращением финансирования. В результате им пришлось сместить акцент с быстрого роста на контроль расходов. Однако, несмотря на проблемы, рыночный спрос на программные продукты в этой области начал приспосабливаться к новой реальности. В результате многие ранее скрытые или второстепенные проблемы вышли на первый план; - стартапы переживают дефицит венчурного финансирования. Их финансирование сократилось на 31% по сравнению с 2021 годом, особенно сильно пострадал растущий рынок. Общая выручка от IPO в 2022 году снизилась на 94% по сравнению с 2021 годом, а объем IPO сократился на 78%;
- генеративный ИИ показывает рост, а венчурные капиталисты активно инвестируют в него, несмотря на общий спад на рынке. Несколько компаний AGI привлекли более $100 млн в первых раундах финансирования, в том числе OpenAI, Deepmind, Google Brain и Facebook AI Research. Кроме того, OpenAI получила от Microsoft $10 млрд, значительные суммы финансирования привлекли и платформы на базе ИИ, такие как Runway ML, ImagenAI и Descript;
- ИИ становится мейнстримом. Выпуск чат-бота Open AI ChatGPT в ноябре 2022 года стал ключевой вехой в этом процессе;
экспоненциальный рост генеративного ИИ ускоряется. OpenAI еще в начале 2021 года выпустил CLIP, мультимодальную модель с открытым исходным кодом, которая может предсказать наиболее релевантное текстовое описание для изображения. Позднее в том же году OpenAI также запустила DALL-E, систему искусственного интеллекта, которая может генерировать реалистичные изображения из описаний на естественном языке. Новая версия, DALL-E 2, была публично представлена в сентябре 2022 года. В том же месяце OpenAI выпустила Whisper, систему автоматического распознавания речи, способную транскрибировать и переводить несколько языков на английский;
опасения из-за быстрого развития ИИ. Возможность генеративного ИИ выполнять повседневные задачи заставляет задуматься о его - способности заменить людей во многих профессиях. Если же ИИ не заменит человека, то точно станет помощником в решении рутинных задач. Например, уже появилась площадка для продажи высококачественных текстовых подсказок под названием Promptbase.
Несмотря на проблемы, с которыми столкнется рынок в 2023 году, у бизнеса все еще есть много возможностей для достижения успеха. Будут расти компании, которые решают прикладные задачи в сфере ИИ, используют генеративный ИИ, разрабатывают свои собственные модели, а также компании LLMOps, которые предоставляют необходимую инфраструктуру для поддержки этих решений.
