Изображение предоставлено: создано с помощью инструментов Unbounded AI.
По мере того, как ChatGPT продвигает повальное увлечение AIGC, которое быстро накаляется во всем мире, большое количество стартапов в области генеративного искусственного интеллекта также растет как грибы.
Однако, даже если эти стартапы могут легко получить миллиарды долларов инвестиционных фондов, все равно существует ахиллесова пята, которая в настоящее время практически неизбежна, — отсутствие обучающих данных, которые в конечном итоге могут стать ключом к успеху этих стартапов. стартапы Самый большой «камень преткновения» на пути. **
Брэд Сврлуга, соучредитель и генеральный партнер венчурной компании Primary Venture Partners, сказал: «Мы получили много саморекомендаций от начинающих компаний, занимающихся искусственным интеллектом. конкурентный ров в их бизнесе».
Данные более «редки», чем деньги
По данным PitchBook, венчурное финансирование стартапов в сфере генеративного ИИ выросло с 4,8 млрд долларов в 2022 году до 12,7 млрд долларов за первые пять месяцев 2023 года.
Теперь многие из этих компаний стремятся создавать более нишевые модели ИИ в таких областях, как финансы или здравоохранение, где наборы обучающих данных найти непросто.
** Пол Тима, главный технический директор Bullpen Capital, отметил, что создание реальных моделей стало до некоторой степени коммерциализацией, и реальная ценность заключается в данных. **
Некоторые стартапы ИИ нацелены на партнерство с крупными предприятиями, богатыми данными. Например, глобальный вице-председатель Ernst & Young, отвечающий за налогообложение, Марна Рикер сказала, что, поскольку у компании есть большой объем данных о транзакциях, стартапы в области генеративного искусственного интеллекта приходят к сотрудничеству каждый день.
Но Энди Болдуин, управляющий партнер EY по глобальному обслуживанию клиентов, сказал, что его беспокоит, что произойдет, если данные EY будут использоваться для обучения внешних моделей.
"Кому будут принадлежать данные? Когда мы обучаем модель, каков наш доступ к модели? Как другие люди могут использовать модель? - сказал Болдуин. - Данные являются частью нашей интеллектуальной собственности".
Конечно, стартапы могут решить проблему интеллектуальной собственности, обучая разные модели для каждого клиента, используя только данные клиентов. Startup TermSheet использует эту стратегию для создания своего продукта Ethan — генеративной модели искусственного интеллекта, способной отвечать на отраслевые вопросы застройщиков, брокеров и инвесторов.
Но Роджер Смит, исполнительный директор и соучредитель TermSheet, сказал, что даже для того, чтобы заставить клиентов согласиться на это, потребуется много усилий.
** Энди Уилсон, соучредитель и генеральный директор компании Logikcull, занимающейся юридическими технологиями, отметил, что убедить компании в том, что у вас есть сильные возможности сетевой безопасности и что вы действительно можете защитить эти данные, также является проблемой. **
КРУПНЫЕ КОМПАНИИ ИМЕЮТ ОГРОМНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА
** Сврлуга из Primeary Venture Partners сказал, что крупные технологические компании явно имеют преимущество перед стартапами, когда речь идет о приложениях для генеративного ИИ, отчасти потому, что они завоевали доверие более крупных клиентов, которые чувствуют себя более комфортно при обработке своих данных. **
Трейси Дэниелс, директор по данным в финансовой компании Truist, сказала, что в настоящее время она изучает варианты использования генеративного ИИ только в крупных технологических компаниях, а не в стартапах. Она сказала, что доверит более крупным поставщикам безопасность данных.
Все это означает, что даже стартапы, которые могут начать работу с общедоступными данными, сталкиваются с проблемами при обогащении своих моделей корпоративными наборами данных.
Veesual — это стартап искусственного интеллекта, который генерирует изображения того, как люди выглядят, когда примеряют одежду. Первоначально компания обучала свои модели, в основном, используя общедоступные изображения в Интернете, но с тех пор изо всех сил пыталась заставить крупных розничных продавцов согласиться передать свои данные для улучшения моделей.
Генеральный директор и соучредитель Veesual Максим Патте сказал, что в некоторых случаях крупные ритейлеры даже хотели, чтобы Veesual выплатила огромные дивиденды или приобрела долю в компании в обмен на право Veesual использовать данные.Эти сделки в конечном итоге не обсуждались.
PatentPal — стартап с генеративным искусственным интеллектом, который помогает юридическим фирмам составлять патентные заявки. Ее исполнительный директор и основатель Джек Сюй также сказал, что изначально компания могла обучаться только на общедоступных патентных заявках.
По его словам, инструмент ИИ может стать еще более точным, если он будет продолжать обучаться с помощью зашифрованных или анонимных отзывов о реальных случаях клиентов. Но сделать это сложно, потому что обратная связь должна храниться отдельно от особо важных и конфиденциальных данных, включая коммерческую тайну.
«Для стартапов на ранней стадии существует проблема узнаваемости бренда, а также проблема социальной идентичности», — сказал он.
**В то же время «инволюция» между отраслями становится все более интенсивной. **Адам Струк, основатель и управляющий партнер Struck Capital, сказал, что некоторые стартапы конкурируют друг с другом, чтобы защитить больше данных в определенных областях и быстрее.
«Если вы считаете, что существует закрытый набор данных, вы хотите получить его раньше всех и договариваетесь об эксклюзивности», — сказал он.** В этом смысле это почти превратилось в гонку вооружений* *».
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Фатальная «мягкая изнаночная сторона» стартапов ИИ-компаний: не хватает денег, но срочно не хватает «этого»
**Источник: **Финансовая ассоциация
Изменить Сяосян
По мере того, как ChatGPT продвигает повальное увлечение AIGC, которое быстро накаляется во всем мире, большое количество стартапов в области генеративного искусственного интеллекта также растет как грибы.
Однако, даже если эти стартапы могут легко получить миллиарды долларов инвестиционных фондов, все равно существует ахиллесова пята, которая в настоящее время практически неизбежна, — отсутствие обучающих данных, которые в конечном итоге могут стать ключом к успеху этих стартапов. стартапы Самый большой «камень преткновения» на пути. **
Брэд Сврлуга, соучредитель и генеральный партнер венчурной компании Primary Venture Partners, сказал: «Мы получили много саморекомендаций от начинающих компаний, занимающихся искусственным интеллектом. конкурентный ров в их бизнесе».
Данные более «редки», чем деньги
По данным PitchBook, венчурное финансирование стартапов в сфере генеративного ИИ выросло с 4,8 млрд долларов в 2022 году до 12,7 млрд долларов за первые пять месяцев 2023 года.
Теперь многие из этих компаний стремятся создавать более нишевые модели ИИ в таких областях, как финансы или здравоохранение, где наборы обучающих данных найти непросто.
** Пол Тима, главный технический директор Bullpen Capital, отметил, что создание реальных моделей стало до некоторой степени коммерциализацией, и реальная ценность заключается в данных. **
Некоторые стартапы ИИ нацелены на партнерство с крупными предприятиями, богатыми данными. Например, глобальный вице-председатель Ernst & Young, отвечающий за налогообложение, Марна Рикер сказала, что, поскольку у компании есть большой объем данных о транзакциях, стартапы в области генеративного искусственного интеллекта приходят к сотрудничеству каждый день.
Но Энди Болдуин, управляющий партнер EY по глобальному обслуживанию клиентов, сказал, что его беспокоит, что произойдет, если данные EY будут использоваться для обучения внешних моделей.
"Кому будут принадлежать данные? Когда мы обучаем модель, каков наш доступ к модели? Как другие люди могут использовать модель? - сказал Болдуин. - Данные являются частью нашей интеллектуальной собственности".
Конечно, стартапы могут решить проблему интеллектуальной собственности, обучая разные модели для каждого клиента, используя только данные клиентов. Startup TermSheet использует эту стратегию для создания своего продукта Ethan — генеративной модели искусственного интеллекта, способной отвечать на отраслевые вопросы застройщиков, брокеров и инвесторов.
Но Роджер Смит, исполнительный директор и соучредитель TermSheet, сказал, что даже для того, чтобы заставить клиентов согласиться на это, потребуется много усилий.
** Энди Уилсон, соучредитель и генеральный директор компании Logikcull, занимающейся юридическими технологиями, отметил, что убедить компании в том, что у вас есть сильные возможности сетевой безопасности и что вы действительно можете защитить эти данные, также является проблемой. **
КРУПНЫЕ КОМПАНИИ ИМЕЮТ ОГРОМНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА
** Сврлуга из Primeary Venture Partners сказал, что крупные технологические компании явно имеют преимущество перед стартапами, когда речь идет о приложениях для генеративного ИИ, отчасти потому, что они завоевали доверие более крупных клиентов, которые чувствуют себя более комфортно при обработке своих данных. **
Трейси Дэниелс, директор по данным в финансовой компании Truist, сказала, что в настоящее время она изучает варианты использования генеративного ИИ только в крупных технологических компаниях, а не в стартапах. Она сказала, что доверит более крупным поставщикам безопасность данных.
Все это означает, что даже стартапы, которые могут начать работу с общедоступными данными, сталкиваются с проблемами при обогащении своих моделей корпоративными наборами данных.
Veesual — это стартап искусственного интеллекта, который генерирует изображения того, как люди выглядят, когда примеряют одежду. Первоначально компания обучала свои модели, в основном, используя общедоступные изображения в Интернете, но с тех пор изо всех сил пыталась заставить крупных розничных продавцов согласиться передать свои данные для улучшения моделей.
Генеральный директор и соучредитель Veesual Максим Патте сказал, что в некоторых случаях крупные ритейлеры даже хотели, чтобы Veesual выплатила огромные дивиденды или приобрела долю в компании в обмен на право Veesual использовать данные.Эти сделки в конечном итоге не обсуждались.
PatentPal — стартап с генеративным искусственным интеллектом, который помогает юридическим фирмам составлять патентные заявки. Ее исполнительный директор и основатель Джек Сюй также сказал, что изначально компания могла обучаться только на общедоступных патентных заявках.
По его словам, инструмент ИИ может стать еще более точным, если он будет продолжать обучаться с помощью зашифрованных или анонимных отзывов о реальных случаях клиентов. Но сделать это сложно, потому что обратная связь должна храниться отдельно от особо важных и конфиденциальных данных, включая коммерческую тайну.
«Для стартапов на ранней стадии существует проблема узнаваемости бренда, а также проблема социальной идентичности», — сказал он.
**В то же время «инволюция» между отраслями становится все более интенсивной. **Адам Струк, основатель и управляющий партнер Struck Capital, сказал, что некоторые стартапы конкурируют друг с другом, чтобы защитить больше данных в определенных областях и быстрее.
«Если вы считаете, что существует закрытый набор данных, вы хотите получить его раньше всех и договариваетесь об эксклюзивности», — сказал он.** В этом смысле это почти превратилось в гонку вооружений* *».