2024年上半期のAI VC資金調達がAIスタートアップ戦略にどのように役立つか

AI スタートアップが調達する資金の額が増加し続ける中、この四半期には市場における分裂がより顕著になり、各陣営は以下の重要な立場をめぐって議論しています。

• クローズドソースとオープンソースの「戦い」 
• GPU不足が中期的に継続し、これらの陣営で展開される戦略が
• AI投資が投資収益をもたらすのはいつか 

この記事では、過去 6 か月間の AI VC 資金調達の状況の概要を示し、AI の新たなトレンドのいくつかを取り上げ、AI 創設者が考慮すべき現実をいくつか紹介します。  

ジェネレーティブ AI VC 資金調達の状況 

以前、私たちはジェネレーティブAIの世界を以下の図のように4つのレイヤーに分けました。ジェネレーティブAIとLLMテクノロジーレイヤーのそれぞれの詳細については、以下を参照してください。 「LLMとGenAIスタックの活用：アジアのスタートアップ企業と大企業にとっての機会と課題」。」

上記のフレームワークでトップ 10 の AI 投資を分類しました。以下で詳細を説明します。

2024 年上半期の AI 投資トップ 10、AI ビジネス アジア

レイヤー 0 – 生成 AI インフラストラクチャ レイヤー 

AIチップの効率向上に役立つソリューションや企業は、多額の投資を集めた。例えば、Nvidaはイスラエルのスタートアップを買収した。 実行:AI $7億から$10億の価格で、Run:AIが開発したKubernetesベースのGPUオーケストレーターをベースにチップ設計とGPU利用率を向上させる。$300Mの買収は、 デシAI ディープラーニング モデルの設計を自動化してパフォーマンスを向上させることを目指しています。この傾向は、高度な AI モデルの計算要件の増加に対応するために、専用のハードウェアに対する需要が高まっていることを裏付けています。 

また、マイクロソフトは4月に、AI開発とグローバル展開を加速するために、アブダビのG42（アブダビのクラウドサービスプロバイダー）に1兆4千億1500万ドルを投資しました。とはいえ、この取引は現在、 精査された G42と中国との過去の関係を考慮して、米国の議員らはこれを支持していない。

レイヤー 1 – 基礎モデル レイヤー 

基礎モデル企業は依然として最も多くの資金調達を受けており、xAI、Mistral、Zhipuなどはいずれも多額の資金調達を受けた。第2四半期の最も重要な単一資金調達は、マスク氏が設立した人工知能スタートアップのxAIによるものだった。5月26日、xAIは1兆4千6億のシリーズB資金調達を完了したことを発表した。これは、今年の生成AI分野で最も重要な資金調達イベントの1つである。xAIの投資後の評価額は1兆4千24億に達し、正式に第一層に入った。

2024年6月初旬、大規模言語モデルを専門とするカナダの人工知能スタートアップであるCohereは、新たな資金調達ラウンドで$4億5,000万ドルの調達に成功しました。この大規模な投資には、Nvidia、Salesforce Ventures、Ciscoなどの大手テクノロジー企業が参加しました。この多額の金額は、より大規模な資金調達活動の初期段階にすぎない可能性があります。報道によると、Cohereは積極的に追加資本を求めており、総額$5億を目指しています。

中国では、Zhipu AI（GLM）が最近、サウジアラムコのベンチャーキャピタル部門が管理するファンドであるProsperity7を投資家として、新たな資金調達ラウンドで14兆4000万ドルを確保しました。この投資は、中国国内の大規模モデルに対する単一の資金調達額の最高記録を樹立し、投資後のZhipu AIの評価額は約14兆3000億ドルに達しました。同社の主力製品であるChatGLMは、GLM-4にアップグレードされました。

2024年第1四半期と比較すると、第2四半期の投資は、取引規模と頻度の両方で大幅な増加を示しています。第1四半期の最大のAI取引は、Anthropicの$4億5,000万ラウンドでした。第2四半期の資金調達額と評価額の劇的な増加は、不確実な経済情勢にもかかわらず、AIが大きな利益をもたらす可能性に対する投資家の信頼が高まっていることを反映しています。

レイヤー 2 と 3 – ドメイン モデルとアプリケーション レイヤー

2024 年第 2 四半期には、業界全体にわたる AI の影響範囲の拡大を反映して、いくつかの新興 AI アプリケーション分野で大きな投資活動が見られました。

AI検索

2024年の最初の6か月間にAI検索が主要な投資対象として浮上し、さまざまな専門的な検索機能を開発している企業が多額の資金を集めました。 

• AIを活用した市場情報プラットフォームのAlphaSenseが、1兆4,650億円の資金を確保した。 
• 社内ビジネスデータのエンタープライズ検索に注力する Hebbia は、シリーズ B ラウンドで約 $1 億を調達し、評価額は $7 億～8 億に達した。
• 検索結果だけでなくユーザーの知識を広げることに重点を置いた会話型検索エンジンであるPerplexity AIは、シリーズB+の資金調達で$6300万を調達し、続いてソフトバンクから$1000万～2000万を追加調達し、評価額は$30億近くに達した。
• 中国の難解AIに相当するMetasoは、リリース後2か月以内に月間数百万人のユーザーを獲得しました。 

AIと電子商取引検索の融合も注目を集めました。 

• AI を活用した製品発見プラットフォームの Daydream が、シードラウンドで $5000 万ドルの資金調達を実施しました。 
• B2B 電子商取引検索会社であるコンストラクターは、$5億5,000万の評価額でシリーズB資金調達で$2,500万を確保しました。これらの投資は、オンライン小売における商品の発見とパーソナライゼーションの強化におけるAIの重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。

2024年上半期のAI検索投資

AIコード生成

AIコード生成のスタートアップ企業は、引き続き多額の資金を集めています。

• わずか6か月前に設立されたコグニションは、製品の商品化に先立ち、評価額$2億で$1億7500万を調達した。
• Magic 社は、まだ製品をリリースしていないにもかかわらず、$15 億の評価額で $2 億以上の資金調達ラウンドを交渉していると報じられています。
• Augment は $2 億 5,200 万ドルの資金調達を完了し、評価額は $9 億 7,700 万ドルに達しました。初期段階の AI コーディング アシスタントへのこうした多額の投資は、AI がソフトウェア開発に革命を起こす可能性に対する高い期待を強調しています。

AI コード生成分野は主に 2 つの流派に分かれています。

• 1つは既存の高度なAGIエージェントに依存しており、
• もう 1 つは、特殊なモデルを使用したエンドツーエンドのソリューションです。

前者は主にコード補完プラグイン製品の形で市場を支配しており、GitHub Copilot、Cursor、August、Cognition など、主流の大規模言語モデルプロバイダーや独立エージェント製品に広く見られます。統計によると、コード生成の精度は 30% から 40% の範囲です。

後者のエンドツーエンドのソフトウェアとアプリケーションの生成は、コード生成の究極の技術的方向性と考えられています。代表的な企業には、Poolside、Magic、AIGCode などがあります。これらの企業は主に、トランスフォーマー アーキテクチャに基づくより高度なモデル アーキテクチャを開発し、大規模モデルの商用化を低エラー率シナリオに向けて推進していますが、このアプローチにはより高い研究開発上の課題が伴います。

2024年上半期のAIコード生成スタートアップ投資

スタートアップ企業は確かにこのトレンドを捉えていますが、この業界でトップに立つのは簡単ではありません。特に、テクノロジー大手も独自の AI プログラミング アシスタントを立ち上げていることを考えるとなおさらです。Amazon には AWS CodeWhisperer、Google には Gemini Code Assist、Meta には Code Llama があり、GitHub、Microsoft、OpenAI はすべて AI コード アシスタント Copilot を立ち上げています。現在、GitHub Copilot の有料ユーザーは 180 万人を超え、ARR は $2 億に近づいています。

中国の大手テクノロジー企業も独自のAIコードアシスタントを立ち上げている。BaiduはComate、AlibabaはTongyi Lingma、SenseTimeはCode Raccoon、HuaweiはPangu Coderなどだ。しかし、海外と比較すると中国ではスタートアップの数が少なく、注目すべき例としてはZhipu AIのCodeGeeXやSilicon Heart TechnologyのaiXcoderなどがある。

AI製薬

AI 医薬品は、もう一つの注目の投資分野として浮上しました。注目すべき資金調達ラウンドには、Xaira Therapeutics、Diagonal Therapeutics、Karius、Jitai Pharmaceuticals が含まれます。この傾向は、医薬品の発見と開発プロセスを加速させる AI の能力に対する信頼の高まりを反映しています。

2024年上半期のAI医薬品投資

AI教育 – 特別賞

AI教育分野では、大規模な資金調達ラウンドは一般的ではなかったものの、成功したアプリケーションは急増しました。Gauth、 質問.AI、 そして 回答.AI 国際市場、特に米国で大きな注目を集めました。AI 搭載の学習マシンや知育玩具への関心も高まり、iFlytek、Zuoyebang、Yuanfudao などの企業がこの分野で製品を発売しました。

事前に計画を立てる: AI 起業家のための戦略的ヒント

基礎モデル レベルのプレーヤーがほぼ定着していることから、Generative AI ブームの製品主導の段階に入っていることは明らかです (今後 12 ～ 18 か月以内に合併や買収が行われる可能性あり)。その結果、トークンとインフラストラクチャのコストは、極端な場合には無料であっても、より多くの製品とユーザーを引き付けるために削減されます。コンピューティング能力、帯域幅、トークン スループット速度の制約は、将来的にはより迅速に解決される可能性があります。 

現在、ビジネスチャンスは垂直アプリケーション レベルにありますが、これはまだ初期段階です。成長中の新興市場を活用するために、AI 起業家は次の点を考慮する必要があります。

製品： 

1. 製品主導の開発に重点を置く: 米国の AI 起業のトレンドは、「技術主導」から「製品主導」へと移行しています。起業家は、技術の進歩だけに焦点を当てるのではなく、特定の市場ニーズに対応する AI ソリューションの開発を優先する必要があります。
2. 製品市場適合性（PMF）の発見を優先します。 消費者向け AI アプリケーションの第 1 波が成長と資金調達に苦戦する中、PMF の達成は資本獲得に不可欠になっています。起業家は、多額の資金を求める前に、自社製品の市場適合性を検証することに重点を置く必要があります。
3. 業種別 AI モデルを検討してください。 汎用の大規模言語モデルが多額の資金を集める一方で、垂直に特化した AI モデルへの関心も高まっています。起業家は、特定の業界やユースケースに合わせた AI ソリューションを開発する機会を見つけることができるかもしれません。

市場開発:

1. 持続可能なビジネスモデルに焦点を当てる: 資金調達ブームにもかかわらず、多くの AI スタートアップは収益性の課題に直面しています。起業家は持続可能なビジネス モデルの開発と収益性への明確な道筋を優先する必要があります。
2. 強力なユーザー コミュニティを構築します。 大規模モデルのインフラストラクチャの問題が解決されるにつれて、ユーザーのニーズを理解し、早期にユーザー コミュニティを構築することが重要な差別化要因になります。起業家は最初からユーザー エンゲージメントとコミュニティの構築に重点を置く必要があります。
3. 既存のエコシステムを活用する: 投資家は、既存のテクノロジー エコシステムと統合できる AI スタートアップ企業に興味を示しています。起業家は、自社のソリューションが既存のプラットフォームやテクノロジーをどのように補完または強化できるかを検討する必要があります。

市場の現実:

1. 激しい競争に備えてください: Amazon、Google、Microsoft、Huawei、Alibaba、Tencent などのテクノロジー大手が独自の AI 製品スイートを発売しているため、スタートアップ企業は激しい競争に直面しています。起業家は自社の製品を差別化し、ニッチ市場や特定の開発者のニーズをターゲットにする必要があります。
2. 潜在的な統合に備える: AI 業界は、特に大規模モデル空間において統合の時期を迎えている可能性があります。起業家は、潜在的なパートナーシップや撤退の機会を含む長期戦略を検討する必要があります。
3. 国際市場を探索する: 中国のAI教育企業の中には、米国市場で成功を収めている企業もある。起業家は、特に消費者向けAIアプリケーションについては、国際的な拡大の機会を検討すべきだ。（詳細はこちら） 中国のAIスタートアップが海外進出)
4. 困難な出口市場に備える: 資金は豊富ですが、出口市場は依然として厳しい状況にあります。起業家は、出口の可能性について現実的な期待を持ち、長期的な価値の構築に注力する必要があります。

結論: AIは今後も存在し続けるが、注意が必要

地域別に見ると、米国がAI投資をリードしており、米国のベンチャー資金は第2四半期に1兆4,556億ドルに達し、第1四半期から4,713億ドル増加しました。中国でも、地政学的緊張と一部の国際投資家の撤退にもかかわらず、AI活動が活発で、アジアで最大の取引10件のうち8件を中国企業が獲得しました。

AIへの熱狂にもかかわらず、課題は残っています。新興企業の出口市場は依然として低迷しており、IPO活動は依然として限られています。さらに、ユニコーン企業が合併を求めたり、レイオフを実施したりしているという報告からもわかるように、一部のAI新興企業の高コストと不確実なビジネスモデルに対する懸念は依然として残っています。

今後、業界の専門家は、特に基礎モデル、AI アプリケーション、AI インフラストラクチャなどの分野で AI 投資への関心が引き続き高まると予想しています。ただし、投資家はより識別力を高め、収益性と持続可能なビジネス モデルへの明確な道筋を持つ企業に注目するようになる可能性があります。

これらの視点を考慮することで、AI 起業家は、ダイナミックで競争の激しい AI スタートアップ業界をうまく乗り切るための態勢を整えることができ、将来の資金を確保して長期的な成功を収める可能性が高まります。

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