Girişim Sermayedarları Üretken Yapay Zeka Girişimlerine Milyarlarca Dolar Yatırıyor

Üretken yapay zeka girişimlerine yapılan yatırımlar, metin, ses, video ve daha fazlasını üretmek için AI destekli ürünler yaratan girişimler, hız kesmeden devam ediyor. Ancak bu yatırımlar, azalan sayıda erken aşama girişimlerde yoğunlaşıyor.

TechCrunch ile paylaşılan Crunchbase verilerine göre, 2023'ün ilk yarısında, Ocak'tan 16 Temmuz'a kadar 225 girişim VC'lerden toplam 12,3 milyar dolar yatırım aldı. Bu eğilim devam ederse, üretken yapay zeka şirketleri 2023'te topladıkları yaklaşık 21,8 milyar doları yakalama veya aşma yolunda ilerliyor.

2024'ün İlk Yarısındaki Yatırımların Dağılımı

• 198 melek/tohum anlaşması: 500 milyon dolar
• 39 erken aşama anlaşması: 8,7 milyar dolar
• 18 geç aşama anlaşması: 3,1 milyar dolar

Erken aşamadaki girişimler arasında öne çıkanlar:

• Elon Musk'ın xAI'si (Mayıs ayında 6 milyar dolar topladı)
• Çin'in Moonshot AI'sı (Şubat ayında 1 milyar dolar)
• Mistral AI (Haziran ayında 502,6 milyon dolar)
• Glean (Şubat ayında 203,2 milyon dolar)
• Cognition (Nisan ayında 175 milyon dolar)

Crunchbase'de analist ve kıdemli muhabir olan Chris Metinko'ya göre, yatırımcılar yüksek başarı şansına sahip büyük girişimlere odaklanırken, daha az umut vaat edenlerin erken aşamalarda başarısız olmasına izin veriyorlar.

Hukuki ve Düzenleyici Zorluklar

Metinko, "Bazı VC'ler, AI şirketlerinin hem ABD'de hem de yurtdışında karşılaşabileceği yasal ve düzenleyici zorlukların AI fonlama akışında bir yavaşlamaya yol açacağını öngörüyor," dedi. "Diğerleri, mobil devrimin on yıl önce gerçekleştiğinde, temel altyapı katmanı söz konusu olduğunda en büyük kazananların köklü teknoloji şirketleri olduğunu belirtiyor."

Birçok üretken yapay zeka işletmesinin, hatta en iyi fonlananların bile geleceği belirsiz görünüyor. Üretken AI modelleri genellikle kamuya açık web sayfalarından alınan verilerle eğitilir ve şirketler, adil kullanımın bu verilerin telif hakkıyla korunduğu durumlarda yasal itirazlardan koruduğunu iddia eder. Ancak mahkemelerin nihayetinde üretken AI şirketleri lehine karar verip vermeyeceği belirsizdir, bu yüzden bazıları telif hakkı sahipleriyle lisans anlaşmaları imzalamaya başlamıştır.

Zorluklar ve Maliyetler

Yüksek kaliteli eğitim verilerinin elde edilmesi, yeni kurulan şirketler web'in kaynaklarını tükettikçe ve daha fazla içerik oluşturucu tarayıcıların verilerini toplamasını engellemeyi tercih ettikçe daha zor ve daha pahalı hale geliyor. Bir analiz, yapay zeka eğitim verilerine yönelik pazarın on yıl içinde 2,5 milyar dolardan 30 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor. Modelleri eğitme süreci de daha kolay veya ucuz hale gelmiyor: Yakın tarihli bir Stanford raporuna göre, OpenAI'nin GPT-4'ünün eğitimi 78 milyon dolara mal olurken, Google Gemini'nin fiyat etiketi 191 milyon dolardı.

Kârlılık ve Gelecek

Öncü modeller inşa etmek için gereken önemli ön yatırım göz önüne alındığında, çok az üretken yapay zeka girişimi kârlıdır - OpenAI ve Anthropic gibi büyük isimler bile. The Information'a göre, yaklaşık 3,4 milyar dolar gelir elde ettiği bildirilen OpenAI, bu yıl 5 milyar dolar kaybedebilir.

Üretken yapay zeka yatırımları uzun vadeli oyun olarak görünüyor - özellikle de Google, Amazon ve Nvidia gibi büyük teknoloji yatırımcıları, üretken yapay zeka yatırımlarını stratejik bahisler olarak görüyor. Ancak balon yakında patlayabilir mi? Üretken yapay zeka girişimleri karşı karşıya oldukları varoluşsal zorlukların üstesinden gelemiyorsa, bu gerçek bir olasılık gibi görünüyor.