Como o financiamento de capital de risco de IA no primeiro semestre de 2024 pode orientar sua estratégia de startup de IA

À medida que a quantidade de financiamento levantada por startups de IA continua aumentando, uma divergência no mercado se tornou mais pronunciada neste trimestre, onde os campos debatem sobre as seguintes posições-chave:

• A “luta” entre o código fechado e o código aberto 
• Se a escassez de GPU continuar no médio prazo e as estratégias implementadas nestes campos
• Quando os investimentos em IA trarão retorno sobre o investimento 

Este artigo oferecerá uma visão geral do cenário de financiamento de capital de risco de IA nos últimos 6 meses, destacará algumas das tendências emergentes em IA e oferecerá algumas realidades para os fundadores de IA considerarem.  

O cenário de financiamento de capital de risco de IA generativa 

Anteriormente, dividimos o cenário de IA Generativa em quatro camadas, conforme o diagrama abaixo. Para mais detalhes sobre cada uma das camadas de tecnologia de IA Generativa e LLM, consulte “Navegando na pilha LLM e GenAI: oportunidades e desafios para startups e empresas asiáticas.”

Categorizamos os 10 principais investimentos em IA na estrutura acima e entraremos em detalhes abaixo.

Os 10 principais investimentos em IA 1S 2024, AI Business Asia

Camada 0 – a Camada de Infraestrutura de IA Generativa 

Soluções e empresas que ajudam a melhorar a eficiência dos chips de IA atraíram investimentos significativos. Por exemplo, a Nvida adquiriu uma startup com sede em Israel Executar: IA a um preço entre $700 milhões e $1 bilhão para melhorar seu design de chip e utilização de GPU com base em um orquestrador de GPU baseado em Kubernetes desenvolvido pela Run:AI. Sua aquisição de $300M de Deci IA visa automatizar o design de modelos de aprendizado profundo para melhorar o desempenho. Essa tendência ressalta a crescente demanda por hardware especializado para dar suporte aos crescentes requisitos computacionais de modelos avançados de IA. 

Também vimos a Microsoft investir $1,5 bilhões no G42 de Abu Dhabi (um provedor de serviços de nuvem em Abu Dhabi) para acelerar o desenvolvimento de IA e a expansão global em abril. Dito isso, este acordo está sendo agora examinado pelos legisladores dos EUA, dados os laços anteriores do G42 com a China.

Camada 1 – Camada do modelo fundamental 

As empresas de modelo de fundação ainda receberam a maior parte do financiamento. xAI, Mistral, Zhipu, etc., todas receberam grandes quantias de financiamento. O financiamento individual mais significativo no Q2 veio da xAI, uma startup de inteligência artificial fundada por Musk. Em 26 de maio, a xAI anunciou a conclusão de um financiamento Série B de $6 bilhões, que é um dos eventos de financiamento mais significativos no campo da IA generativa deste ano. A avaliação pós-investimento da xAI é tão alta quanto $24 bilhões, entrando oficialmente no primeiro escalão.

No início de junho de 2024, a Cohere, uma startup canadense de inteligência artificial especializada em grandes modelos de linguagem, levantou com sucesso $450 milhões em uma nova rodada de financiamento. Este investimento significativo contou com a participação de grandes players de tecnologia, incluindo Nvidia, Salesforce Ventures e Cisco. Esta quantia substancial pode ser apenas a fase inicial de um esforço de arrecadação de fundos mais significativo. Relatórios sugerem que a Cohere está buscando ativamente capital adicional, visando uma avaliação total de $5 bilhões.

Na China, a Zhipu AI (GLM) garantiu recentemente $400 milhões em uma nova rodada de financiamento, com o Prosperity7, um fundo administrado pelo braço de capital de risco da Saudi Aramco, como investidor. Este investimento estabeleceu um novo recorde para o maior valor de financiamento único para um grande modelo doméstico na China, elevando a avaliação pós-investimento da Zhipu AI para aproximadamente $3 bilhões. O principal produto da empresa, ChatGLM, foi atualizado para GLM-4.

Em comparação com o Q1 2024, esses investimentos do Q2 representam uma escalada significativa tanto no tamanho do negócio quanto na frequência. No Q1, o maior negócio de IA foi a rodada $450 milhões da Anthropic. O aumento dramático nos valores de financiamento e avaliações no Q2 reflete a crescente confiança dos investidores no potencial da IA de gerar retornos substanciais, apesar do clima econômico incerto.

Camadas 2 e 3 – Modelo de Domínio e Camada de Aplicação

O segundo trimestre de 2024 registrou atividade de investimento significativa em diversas áreas emergentes de aplicação de IA, refletindo o escopo crescente do impacto da IA em todos os setores:

Pesquisa de IA

A AI Search surgiu como um grande foco de investimento nos primeiros 6 meses de 2024, com empresas desenvolvendo vários recursos de pesquisa especializados atraindo financiamento substancial. 

• AlphaSense, uma plataforma de inteligência de mercado alimentada por IA, garantiu $650 milhões em financiamento. 
• A Hebbia, que se concentra em pesquisa empresarial para dados comerciais internos, concluiu uma rodada Série B de quase $100 milhões, atingindo uma avaliação de $700-800 milhões.
• A Perplexity AI, um mecanismo de busca conversacional focado em expandir o conhecimento do usuário em vez de apenas nos resultados da pesquisa, levantou $63 milhões em financiamento da Série B+, seguido por mais $10-20 milhões do SoftBank, alcançando uma avaliação de quase $3 bilhões.
• Metaso, um equivalente de IA de perplexidade na China, atraiu alguns milhões de usuários mensais dentro de dois meses após o lançamento. 

A intersecção entre IA e pesquisa de comércio eletrônico também ganhou força. 

• Daydream, uma plataforma de descoberta de produtos alimentada por IA, recebeu uma rodada inicial de $50 milhões. 
• A Constructor, uma empresa de busca de e-commerce B2B, garantiu $25 milhões em financiamento da Série B em uma avaliação de $550 milhões. Esses investimentos destacam a crescente importância da IA na melhoria da descoberta e personalização de produtos no varejo online.

1S 2024 Investimentos em pesquisa de IA

Geração de código de IA

Startups de geração de código de IA continuam atraindo capital significativo.

• A Cognition, fundada apenas seis meses antes, arrecadou $175 milhões em uma avaliação de $2 bilhões antes da comercialização do produto.
• A Magic, apesar de ainda não ter lançado um produto, estaria negociando uma rodada de mais de $200 milhões com uma avaliação de $1,5 bilhão.
• A Augment concluiu uma rodada de $252 milhões, atingindo uma avaliação de $977 milhões. Esses investimentos substanciais em assistentes de codificação de IA em estágio inicial ressaltam as altas expectativas para o potencial da IA de revolucionar o desenvolvimento de software.

O campo de geração de código de IA é dividido principalmente em duas escolas:

• Um depende dos agentes AGI avançados existentes; enquanto
• A outra consiste em soluções completas usando modelos especializados.

O primeiro domina o mercado, principalmente na forma de produtos de plug-in de conclusão de código, amplamente vistos entre os principais provedores de modelos de linguagem e produtos de agentes independentes, como GitHub Copilot, Cursor, August e Cognition. De acordo com estatísticas, a precisão da geração de código varia entre 30% e 40%.

A última, geração de software e aplicativo de ponta a ponta, é considerada a direção técnica definitiva para geração de código. Empresas representativas incluem Poolside, Magic e AIGCode. Elas desenvolvem principalmente arquiteturas de modelos mais avançadas com base na arquitetura do transformador, impulsionando a comercialização de grandes modelos em direção a cenários de baixa taxa de erro, embora essa abordagem apresente maiores desafios de pesquisa e desenvolvimento.

Investimentos em startups de geração de código de IA 1S 2024

As startups realmente pegaram a tendência, mas não é fácil chegar ao topo neste setor, especialmente considerando que gigantes da tecnologia também lançaram seus próprios assistentes de programação de IA. A Amazon tem o AWS CodeWhisperer, o Google tem o Gemini Code Assist, a Meta tem o Code Llama, e o GitHub, a Microsoft e a OpenAI lançaram o assistente de código de IA Copilot. Atualmente, o GitHub Copilot tem mais de 1,8 milhão de usuários pagos, com um ARR se aproximando de $200 milhões.

As principais empresas de tecnologia chinesas também lançaram seus próprios assistentes de código de IA: Baidu tem Comate, Alibaba tem Tongyi Lingma, SenseTime tem Code Raccoon e Huawei tem Pangu Coder. No entanto, em comparação com o exterior, há menos startups na China, com exemplos notáveis sendo CodeGeeX da Zhipu AI e aiXcoder da Silicon Heart Technology.

Farmacêuticos de IA

AI Pharmaceuticals surgiu como outra área de investimento quente. Rodadas de financiamento notáveis incluíram Xaira Therapeutics, Diagonal Therapeutics, Karius e Jitai Pharmaceuticals. Essa tendência reflete a crescente confiança na capacidade da IA de acelerar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

1S 2024 Investimentos em IA Farmacêutica

Educação em IA – Menção Especial

No setor de educação em IA, embora grandes rodadas de financiamento fossem menos comuns, houve uma proliferação de aplicações bem-sucedidas. Empresas chinesas como Gauth, Pergunta.AI, e Resposta.AI ganhou força significativa em mercados internacionais, particularmente nos EUA. Máquinas de aprendizado e brinquedos educacionais com tecnologia de IA também tiveram interesse crescente, com empresas como iFlytek, Zuoyebang e Yuanfudao lançando produtos neste espaço.

Planeje com antecedência: dicas estratégicas para empreendedores de IA

Está claro que estamos entrando no estágio orientado a produtos do boom da IA Generativa, já que os participantes no nível do modelo fundamental estão mais ou menos estabelecidos (pendentes de algumas potenciais fusões/aquisições nos próximos 12-18 meses). Como resultado, os custos de token e infraestrutura serão reduzidos, mesmo que sejam gratuitos em casos extremos, para atrair mais produtos e usuários. As restrições de poder de computação, largura de banda e velocidade de transferência de token provavelmente serão resolvidas mais rapidamente no futuro. 

As oportunidades agora estão no nível de aplicação vertical, que ainda está em seus primeiros dias. Para aproveitar o mercado crescente e nascente, os empreendedores de IA devem considerar o seguinte:

Produto: 

1. Foco no desenvolvimento orientado a produtos: A tendência de empreendedorismo de IA nos Estados Unidos mudou de “orientada para a tecnologia” para “orientada para o produto”. Os empreendedores devem priorizar o desenvolvimento de soluções de IA que abordem necessidades específicas do mercado em vez de focar somente em avanços tecnológicos.
2. Priorize a busca pela adequação produto-mercado (PMF): À medida que a primeira onda de aplicativos de IA voltados para o consumidor luta com crescimento e financiamento, atingir o PMF se tornou crucial para atrair capital. Os empreendedores devem se concentrar em validar o ajuste de mercado do seu produto antes de buscar financiamento significativo.
3. Considere modelos de IA específicos para cada setor: Enquanto modelos de linguagem grande de propósito geral atraem financiamento substancial, há um interesse crescente em modelos de IA específicos para verticais. Empreendedores podem encontrar oportunidades para desenvolver soluções de IA adaptadas a indústrias ou casos de uso específicos.

Desenvolvimento de mercado:

1. Foco em modelos de negócios sustentáveis: Apesar do boom de financiamento, muitas startups de IA enfrentam desafios de lucratividade. Os empreendedores devem priorizar o desenvolvimento de modelos de negócios sustentáveis e caminhos claros para a lucratividade.
2. Crie comunidades de usuários fortes: À medida que os problemas de infraestrutura para grandes modelos estão sendo resolvidos, entender as necessidades do usuário e construir comunidades de usuários iniciais se tornarão diferenciais cruciais. Os empreendedores devem se concentrar no engajamento do usuário e na construção de comunidades desde o início.
3. Aproveite os ecossistemas existentes: Os investidores estão demonstrando interesse em startups de IA que podem se integrar a ecossistemas de tecnologia existentes. Os empreendedores devem considerar como suas soluções podem complementar ou aprimorar plataformas ou tecnologias existentes.

Realidades do mercado:

1. Prepare-se para uma competição intensa: Com gigantes da tecnologia como Amazon, Google, Microsoft, Huawei, Alibaba e Tencent lançando seus próprios conjuntos de produtos de IA, as startups enfrentam uma concorrência significativa. Os empreendedores devem diferenciar suas ofertas e mirar em nichos de mercado ou necessidades específicas de desenvolvedores.
2. Prepare-se para uma potencial consolidação: A indústria de IA pode estar entrando em um período de consolidação, particularmente no grande espaço de modelos. Empreendedores devem considerar sua estratégia de longo prazo, incluindo potenciais parcerias ou oportunidades de saída.
3. Explore mercados internacionais: Algumas empresas chinesas de educação em IA encontraram sucesso no mercado dos EUA. Os empreendedores devem considerar oportunidades de expansão internacional, particularmente para aplicações de IA voltadas para o consumidor. (Leia mais sobre Startup chinesa de IA se aventura no exterior)
4. Prepare-se para uma saída de mercado desafiadora: Embora o financiamento seja abundante, o mercado de saída continua desafiador. Os empreendedores devem ter expectativas realistas sobre saídas potenciais e focar em construir valor de longo prazo.

Conclusão: a IA veio para ficar, mas seja cauteloso

Geograficamente, os Estados Unidos lideraram em investimentos em IA, com o financiamento de risco dos EUA atingindo $55,6 bilhões no Q2, um aumento de 47% em relação ao Q1. A China também viu uma atividade vigorosa de IA, apesar das tensões geopolíticas e alguns investidores internacionais recuando, com empresas chinesas garantindo 8 dos dez maiores negócios na Ásia.

Apesar do entusiasmo pela IA, os desafios permanecem. O mercado de saída para startups continua lento, com atividade de IPO ainda limitada. Além disso, as preocupações sobre os altos custos e modelos de negócios incertos de algumas startups de IA persistem, como evidenciado por relatos de unicórnios buscando fusões ou realizando demissões.

Olhando para o futuro, especialistas do setor antecipam um forte interesse contínuo em investimentos em IA, particularmente em áreas como modelos fundamentais, aplicações de IA e infraestrutura de IA. No entanto, os investidores podem se tornar mais criteriosos, focando em empresas com caminhos claros para lucratividade e modelos de negócios sustentáveis.

Ao considerar esses ângulos, os empreendedores de IA podem se posicionar melhor para navegar no cenário dinâmico e competitivo de startups de IA, aumentando suas chances de garantir financiamento futuro e alcançar sucesso a longo prazo.

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