Cómo la financiación de capital riesgo en materia de inteligencia artificial en la primera mitad de 2024 puede orientar la estrategia de su startup de inteligencia artificial

A medida que la cantidad de financiación recaudada por las empresas emergentes de IA continúa aumentando, la divergencia en el mercado se ha vuelto más pronunciada este trimestre, donde los bandos debaten sobre las siguientes posiciones clave:

• La “lucha” entre el código cerrado y el código abierto 
• Si la escasez de GPU continúa a mediano plazo y las estrategias implementadas en estos campamentos
• Cuándo las inversiones en IA generarán un retorno de la inversión 

Este artículo ofrecerá una descripción general del panorama de financiación de capital de riesgo en IA en los últimos 6 meses, destacará algunas de las tendencias emergentes en IA y ofrecerá algunas realidades que los fundadores de IA deben considerar.  

El panorama de financiación de capital riesgo para la IA generativa 

Anteriormente dividimos el panorama de la IA generativa en cuatro capas, como se muestra en el diagrama a continuación. Para obtener más detalles sobre cada una de las capas tecnológicas de IA generativa y LLM, consulte “Navegando por el LLM y GenAI Stack: oportunidades y desafíos para las empresas emergentes y las empresas asiáticas”.”

Hemos categorizado las 10 principales inversiones en IA en el marco anterior y entraremos en detalles a continuación.

Las 10 principales inversiones en IA en el primer semestre de 2024, AI Business Asia

Capa 0: la capa de infraestructura de IA generativa 

Las soluciones y empresas que ayudan a mejorar la eficiencia de los chips de IA atrajeron importantes inversiones. Por ejemplo, Nvida adquirió la startup israelí Ejecutar:AI a un precio de entre $700 millones y $1000 millones para mejorar el diseño de su chip y la utilización de la GPU basándose en un orquestador de GPU basado en Kubernetes desarrollado por Run:AI. Su adquisición de $300M Deci IA El objetivo es automatizar el diseño de modelos de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento. Esta tendencia subraya la creciente demanda de hardware especializado para respaldar los crecientes requisitos computacionales de los modelos de IA avanzados. 

También vimos a Microsoft invertir 1.500 millones de dólares en G42 de Abu Dhabi (un proveedor de servicios en la nube de Abu Dhabi) para acelerar el desarrollo de la IA y la expansión global en abril. Dicho esto, este acuerdo ahora está en marcha. examinado por los legisladores estadounidenses, dados los vínculos previos del G42 con China.

Capa 1 – Capa del modelo fundacional 

Las empresas con modelos fundacionales siguen recibiendo la mayor parte de la financiación. xAI, Mistral, Zhipu, etc., recibieron grandes cantidades de financiación. La financiación individual más significativa en el segundo trimestre provino de xAI, una startup de inteligencia artificial fundada por Musk. El 26 de mayo, xAI anunció la finalización de una financiación de serie B de 1.400 millones de TPP, que es uno de los eventos de financiación más importantes en el campo de la IA generativa este año. La valoración posterior a la inversión de xAI es de 1.400 millones de TPP, lo que la convierte oficialmente en la primera opción.

A principios de junio de 2024, Cohere, una startup canadiense de inteligencia artificial especializada en modelos de lenguaje de gran tamaño, logró recaudar 1.450 millones de dólares en una nueva ronda de financiación. Esta importante inversión contó con la participación de importantes actores tecnológicos, como Nvidia, Salesforce Ventures y Cisco. Esta importante suma puede ser solo la fase inicial de un esfuerzo de recaudación de fondos más importante. Los informes sugieren que Cohere está buscando activamente capital adicional, con el objetivo de alcanzar una valoración total de 1.450 millones de dólares.

En China, Zhipu AI (GLM) obtuvo recientemente 1.400 millones de THB en una nueva ronda de financiación, con Prosperity7, un fondo gestionado por la división de capital de riesgo de Saudi Aramco, como inversor. Esta inversión estableció un nuevo récord para el monto de financiación individual más alto para un modelo doméstico de gran tamaño en China, lo que elevó la valoración posterior a la inversión de Zhipu AI a aproximadamente 1.300 millones de THB. El producto estrella de la empresa, ChatGLM, ha sido actualizado a GLM-4.

En comparación con el primer trimestre de 2024, estas inversiones del segundo trimestre representan un aumento significativo tanto en el tamaño como en la frecuencia de las operaciones. En el primer trimestre, la operación de IA más grande fue la de Anthropic por $450 millones. El drástico aumento en los montos de financiación y las valoraciones en el segundo trimestre refleja la creciente confianza de los inversores en el potencial de la IA para generar retornos sustanciales, a pesar del clima económico incierto.

Capas 2 y 3: modelo de dominio y capa de aplicación

En el segundo trimestre de 2024 se observó una importante actividad de inversión en varias áreas emergentes de aplicación de la IA, lo que refleja el alcance en expansión del impacto de la IA en todas las industrias:

Búsqueda de IA

La búsqueda con inteligencia artificial surgió como un importante foco de inversión en los primeros seis meses de 2024, y las empresas que desarrollaron diversas capacidades de búsqueda especializadas atrajeron una financiación sustancial. 

• AlphaSense, una plataforma de inteligencia de mercado impulsada por inteligencia artificial, obtuvo una financiación de $650 millones. 
• Hebbia, que se centra en la búsqueda empresarial de datos comerciales internos, completó una ronda Serie B de casi $100 millones, alcanzando una valoración de $700-800 millones.
• Perplexity AI, un motor de búsqueda conversacional centrado en ampliar el conocimiento del usuario en lugar de centrarse únicamente en los resultados de búsqueda, recaudó $63 millones en financiación Serie B+, seguido de $10-20 millones adicionales de SoftBank, logrando una valoración de casi $3 mil millones.
• Metaso, el equivalente chino de la inteligencia artificial, atrajo a unos cuantos millones de usuarios mensuales dos meses después de su lanzamiento. 

La intersección de la IA y la búsqueda de comercio electrónico también ganó fuerza. 

• Daydream, una plataforma de descubrimiento de productos impulsada por inteligencia artificial, recibió una ronda inicial de $50 millones. 
• Constructor, una empresa de búsqueda de comercio electrónico B2B, obtuvo $25 millones en financiación de Serie B con una valoración de $550 millones. Estas inversiones ponen de relieve la creciente importancia de la IA para mejorar el descubrimiento y la personalización de productos en el comercio minorista en línea.

Inversiones en búsqueda de inteligencia artificial en el primer semestre de 2024

Generación de código de IA

Las empresas emergentes de generación de código de IA han seguido atrayendo capital significativo.

• Cognition, fundada apenas seis meses antes, recaudó $175 millones a una valoración de $2 mil millones antes de la comercialización del producto.
• Magic, a pesar de no haber lanzado todavía un producto, estaría negociando una ronda de $200+ millones con una valoración de $1.5 mil millones.
• Augment completó una ronda de $252 millones, alcanzando una valoración de $977 millones. Estas inversiones sustanciales en asistentes de codificación de IA en etapa inicial subrayan las altas expectativas sobre el potencial de la IA para revolucionar el desarrollo de software.

El campo de generación de código de IA se divide principalmente en dos escuelas:

• Uno se basa en los agentes AGI avanzados existentes; mientras
• El otro consiste en soluciones integrales que utilizan modelos especializados.

El primero domina el mercado, principalmente en forma de productos de complementos de finalización de código, ampliamente utilizados entre los principales proveedores de modelos de lenguaje y productos de agentes independientes, como GitHub Copilot, Cursor, August y Cognition. Según las estadísticas, la precisión de la generación de código oscila entre 30% y 40%.

Esta última, la generación de aplicaciones y software de extremo a extremo, se considera la dirección técnica definitiva para la generación de código. Entre las empresas representativas se incluyen Poolside, Magic y AIGCode. Estas desarrollan principalmente arquitecturas de modelos más avanzadas basadas en la arquitectura de transformadores, impulsando la comercialización de modelos grandes hacia escenarios de baja tasa de error, aunque este enfoque presenta mayores desafíos de investigación y desarrollo.

Inversiones en startups de generación de código de IA en el primer semestre de 2024

Las startups se han sumado a la tendencia, pero no es fácil llegar a la cima en esta industria, especialmente si tenemos en cuenta que los gigantes tecnológicos también han lanzado sus propios asistentes de programación de IA. Amazon tiene AWS CodeWhisperer, Google tiene Gemini Code Assist, Meta tiene Code Llama y GitHub, Microsoft y OpenAI han lanzado el asistente de programación de IA Copilot. Actualmente, GitHub Copilot tiene más de 1,8 millones de usuarios pagos, con un ARR cercano a los $200 millones.

Las principales empresas tecnológicas chinas también han lanzado sus propios asistentes de código de inteligencia artificial: Baidu tiene Comate, Alibaba tiene Tongyi Lingma, SenseTime tiene Code Raccoon y Huawei tiene Pangu Coder. Sin embargo, en comparación con el extranjero, hay menos empresas emergentes en China, con ejemplos notables como CodeGeeX de Zhipu AI y aiXcoder de Silicon Heart Technology.

Productos farmacéuticos con IA

La IA farmacéutica surgió como otra área de inversión de gran interés. Entre las rondas de financiación destacadas se encuentran las de Xaira Therapeutics, Diagonal Therapeutics, Karius y Jitai Pharmaceuticals. Esta tendencia refleja una creciente confianza en la capacidad de la IA para acelerar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Inversiones farmacéuticas en IA en el primer semestre de 2024

Educación en IA: Mención especial

En el sector de la educación en IA, si bien las grandes rondas de financiación fueron menos comunes, hubo una proliferación de solicitudes exitosas. Empresas chinas como Gauth, Pregunta.AI, y Respuesta.AI Ganó una tracción significativa en los mercados internacionales, particularmente en los EE. UU. Las máquinas de aprendizaje impulsadas por IA y los juguetes educativos también despertaron un mayor interés, con empresas como iFlytek, Zuoyebang y Yuanfudao lanzando productos en este espacio.

Planifique con anticipación: consejos estratégicos para emprendedores de inteligencia artificial

Está claro que estamos entrando en la etapa impulsada por el producto del auge de la IA generativa, ya que los actores en el nivel del modelo fundacional están más o menos establecidos (a la espera de algunas posibles fusiones/adquisiciones en los próximos 12 a 18 meses). Como resultado, los costos de los tokens y la infraestructura se reducirán, incluso si son gratuitos en casos extremos, para atraer más productos y usuarios. Es probable que las limitaciones de potencia informática, ancho de banda y velocidad de procesamiento de tokens se resuelvan más rápidamente en el futuro. 

Las oportunidades ahora se encuentran en el nivel de aplicación vertical, que todavía está en sus inicios. Para aprovechar el naciente mercado en crecimiento, los emprendedores de IA deberían considerar lo siguiente:

Producto: 

1. Centrarse en el desarrollo orientado al producto: La tendencia de emprendimiento en el ámbito de la IA en Estados Unidos ha pasado de estar “impulsada por la tecnología” a estar “impulsada por los productos”. Los emprendedores deberían priorizar el desarrollo de soluciones de IA que aborden necesidades específicas del mercado en lugar de centrarse únicamente en los avances tecnológicos.
2. Priorizar la búsqueda del ajuste producto-mercado (PMF): A medida que la primera ola de aplicaciones de IA orientadas al consumidor lucha por crecer y obtener financiación, lograr el PMF se ha vuelto crucial para atraer capital. Los emprendedores deberían centrarse en validar la adecuación de su producto al mercado antes de buscar financiación significativa.
3. Considere modelos de IA específicos para cada sector vertical: Si bien los modelos de lenguaje de uso general atraen una financiación sustancial, existe un creciente interés en los modelos de IA específicos para sectores verticales. Los emprendedores pueden encontrar oportunidades para desarrollar soluciones de IA adaptadas a industrias o casos de uso específicos.

Desarrollo del mercado:

1. Centrarse en modelos de negocio sostenibles: A pesar del auge de la financiación, muchas empresas emergentes de inteligencia artificial se enfrentan a problemas de rentabilidad. Los emprendedores deberían priorizar el desarrollo de modelos de negocio sostenibles y vías claras para obtener rentabilidad.
2. Construya comunidades de usuarios sólidas: A medida que se resuelven los problemas de infraestructura para los modelos de gran tamaño, comprender las necesidades de los usuarios y crear comunidades de usuarios tempranas se convertirán en diferenciadores cruciales. Los emprendedores deben centrarse en la participación de los usuarios y en la creación de comunidades desde el principio.
3. Aprovechar los ecosistemas existentes: Los inversores están mostrando interés en las empresas emergentes de IA que pueden integrarse con los ecosistemas tecnológicos existentes. Los emprendedores deberían considerar cómo sus soluciones pueden complementar o mejorar las plataformas o tecnologías existentes.

Realidades del mercado:

1. Prepárese para una competencia intensa: Con gigantes tecnológicos como Amazon, Google, Microsoft, Huawei, Alibaba y Tencent lanzando sus propias suites de productos de inteligencia artificial, las empresas emergentes enfrentan una competencia significativa. Los emprendedores deben diferenciar sus ofertas y apuntar a nichos de mercado o necesidades específicas de los desarrolladores.
2. Prepárese para una posible consolidación: La industria de la IA puede estar entrando en un período de consolidación, en particular en el ámbito de los modelos a gran escala. Los emprendedores deberían considerar su estrategia a largo plazo, incluidas posibles asociaciones u oportunidades de salida.
3. Explorar los mercados internacionales: Algunas empresas chinas de educación en inteligencia artificial han tenido éxito en el mercado estadounidense. Los empresarios deberían considerar las oportunidades de expansión internacional, en particular para las aplicaciones de inteligencia artificial orientadas al consumidor. (Lea más sobre Una startup china de inteligencia artificial se aventura en el extranjero)
4. Prepárese para un mercado de salida desafiante: Si bien la financiación es abundante, el mercado de salida sigue siendo un desafío. Los emprendedores deben tener expectativas realistas sobre las posibles salidas y centrarse en generar valor a largo plazo.

Conclusión: la IA llegó para quedarse, pero hay que tener cuidado

Geográficamente, Estados Unidos lideró las inversiones en IA, con una financiación de riesgo estadounidense que alcanzó los 1.400 millones de TP$55.600 millones en el segundo trimestre, un aumento de 47.100 millones de TP$300 millones con respecto al primer trimestre. China también registró una vigorosa actividad en IA a pesar de las tensiones geopolíticas y la retirada de algunos inversores internacionales, y las empresas chinas lograron 8 de los 10 acuerdos más importantes en Asia.

A pesar del entusiasmo por la IA, aún quedan desafíos por resolver. El mercado de salida de empresas emergentes sigue siendo lento y la actividad de salida a bolsa sigue siendo limitada. Además, persisten las preocupaciones sobre los altos costos y los modelos de negocios inciertos de algunas empresas emergentes de IA, como lo demuestran los informes sobre empresas unicornio que buscan fusionarse o realizan despidos.

De cara al futuro, los expertos del sector prevén que seguirá habiendo un gran interés en las inversiones en IA, en particular en áreas como modelos básicos, aplicaciones e infraestructura de IA. Sin embargo, los inversores pueden volverse más exigentes y centrarse en empresas con vías claras para obtener rentabilidad y modelos de negocio sostenibles.

Al considerar estos ángulos, los emprendedores de IA pueden posicionarse mejor para navegar en el dinámico y competitivo panorama de las empresas emergentes de IA, aumentando sus posibilidades de asegurar financiación futura y lograr el éxito a largo plazo.

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