Во что инвестировать на рынке искусственного интеллекта в 2023 году

Что происходит на рынке

Способ уменьшить расходы и повысить доходы всегда будет пользоваться спросом и развиваться — именно поэтому эта индустрия становится все более привлекательной для инвесторов.

Читайте по теме: Как человечество пожертвовало свои знания ИИ

Основное внимание привлекает генеративный искусственный интеллект — те самые чаты и программы, которые создают тексты и изображения. Хотя многих впечатляют результаты, на самом деле это лишь ранняя стадия развития.

• Сейчас искусственный интеллект не всегда четко понимает запросы пользователей;
• Требует правильных формулировок;
• Порой выдает придуманный результат, не основанный на реальных данных.

Но это однозначно старт новой эры экспоненциального технологического роста. Вопрос в том, как на этом заработать — во что инвестировать, чтобы приумножить свои активы.

Хоть мы еще и не приблизились к уровню по-настоящему автономного ИИ, за последние 20 лет индустрия достигла колоссальных успехов в области машинного обучения и построения нейронных сетей.

Для этого есть четыре причины:

1. Увеличился объем доступных данных — ИИ есть, на чем учиться;
2. Выросли вычислительные мощности — ИИ может работать быстрее;
3. Появились новые инструменты для работы — у ИИ растет сфера применения;
4. Увеличился поток инвестиций — есть средства, чтобы нанимать специалистов, обучать их и развивать ИИ.

Сейчас ИИ в той или иной форме используют почти везде: от разговорных чат-ботов до промышленных роботов и беспилотных автомобилей.

Но чтобы понять, куда вкладывать деньги, нужно разобраться в технологиях ИИ и его реальных перспективах.

Сейчас — лучшее время

Все в мире циклично: история, мода и даже технологии, включая искусственный интеллект. За периодами ажиотажа наступает угасание и разочарование, так как не все идеи удается реализовать.

За последние 10 лет было как минимум три такие волны:

1. В 2013 году — распространение готовых фреймворков и нейронных моделей привело к значительным успехам в распознавании речи и компьютерном зрении.
2. В 2017 году — появилась более эффективная архитектура языковых моделей от Google. Это научило машины распознавать контекст данных, что к 2018 году воплотилось в первой модели GPT от OpenaAI.
3. В ноябре 2022 года — с запуском нашумевшего чат-бота ChatGPT, способного генерировать человекоподобные ответы и даже поддерживать диалог на любую тему. Так общество снова испытало чувство, похожее на эффект от презентации первого iPhone в 2007 году.

График роста и спада интереса к ИИ

Чат-боты — не новинка, они существовали еще в 1990-х, активно развивались в 2010-х, например, M от Facebook* или Tay от Microsoft. Но ChatGPT вышел на качественно новый уровень.

Решение от OpenAI стало популярным из-за простого интерфейса и бытовых вариантов использования: для поиска информации и в качестве неприхотливого генератора идей для контента. Так за два месяца после старта аудитория ChatGPT взлетела до 100 миллионов человек, что сделало платформу самым быстрорастущим продуктом в истории человечества.

Читайте по теме: Как писать запрос в ChatGPT?

Кажется, пора готовиться к новому технологическому скачку.

Ведь сейчас есть все факторы для него:

• данные,
• инструменты,
• железо (hardware),
• инвестиции.

Основное направление развития

60 млрд часов — столько времени население США проводит в Google ежегодно. Это в четыре раза больше, чем в Facebook* и Twitter вместе взятых. И компания на этом неплохо зарабатывает — в 2022 году выручка Google от поисковой рекламы составила $162 млрд, то есть больше половины общей выручки компании.

За основные денежные потоки сражаются два бигтех-гиганта — Google и Microsoft. И оба инвестируют в большие языковые модели (LLM) для их интеграции в свои поисковые системы. Так искусственный интеллект самообучается, учится распознавать контекст на разных языках.

Это делает результаты поиска более точными и персонализированными — ИИ предлагает именно то, что ищет человек, причем сразу, а не спустя три страницы и несколько часов поиска.

Это не только меняет сам подход пользователей к поиску информации, но и заставляет обращаться к поисковым системам чаще.

Факты говорят сами за себя:

• Microsoft инвестирует $10 млрд в OpenAI и становится их стратегическим партнером.
• Google вкладывает $300 млн в конкурента OpenAI — Anthropic, созданный выходцами из OpenAI, преследуя цель более этичного и ответственного ИИ.
• В феврале 2023 года Microsoft выпускает обновленную версию своей поисковой системы Bing с интерактивным чатом, созданным на базе ChatGPT.
• Месяц спустя Google представляет ИИ чат-бота Bard на основе собственной LLM-модели с доступом к самой актуальной информации в реальном времени и уже внедряющийся в тестовом режиме в доминирующий поисковик от Google.

Пока конкуренты борются друг с другом, пользователи выигрывают. Текущие версии языковых моделей уже сегодня могут интерпретировать как текстовую информацию, так и картинки, видео, аудио данные. 

Читайте по теме: ChatGPT или Bard? 8 преимуществ нейросети от Google

В это же время стартапы продолжают работу над созданием общей мультимодальной мегамодели. Она объединит все виды данных, что приблизит ее по способностям к человеку с пятью органами чувств.

Звучит заманчиво, однако есть ли более привлекательные направления для инвестирования в ИИ?

На кого ставят инвесторы

Сейчас венчурные инвесторы делают ставки на стартапы, разрабатывающие и использующие технологии ИИ. Этот тренд остается крайне устойчивым, даже с учетом коррекции на рынке из-за геополитических факторов, высокой инфляции и ужесточения монетарной политики.

Если еще в 2016 году инвестиции в ИИ занимали всего 5% от общего объема, то сегодня этот показатель вырос вдвое.

RB.RU представляет карту искусственного интеллекта с большим количеством компаний-разработчиков ИИ-продуктов из шести сегментов

При этом 2022 год оказался исключительным во всех смыслах, немного смазав положительную статистику:

• общее фондирование ИИ-стартапов уменьшилось на 34% по сравнению с предыдущим годом — до $45,8 млрд;
• количество мега-раундов (размером $100 млн+) сократилось на 39%;
• оценки упали более чем на 40%. 

Тем не менее в последнем квартале 2022 года ситуация начала выравниваться. Постепенно объемы финансирования восстановили на 15% в сравнении с предыдущим кварталом.

Во многом это произошло благодаря неожиданному выходу на сцену ChatGPT, который наглядно показал практическую пользу ИИ для массовой аудитории.

Что касается самих инвестиционных таргетов, сегодня ИИ-стартапы можно поделить на четыре основных сегмента: 

• огромные языковые модели (LLM);
• инфраструктурные решения по работе с большими объемами данных;
• софт с возможностями ИИ;
• железо (hardware).

LLM стали одной из самых горячих категорией среди инвесторов в последние годы

Инвестиции в этот сегмент за четыре года выросли в 12 раз — с пиком $4,8 млрд в 2021 году и небольшим падением в 2022 году до $4,5 млрд. Они составили значительную долю от общего числа мегараундов в 2022 году.

Часто такие компании устанавливают космические мультипликаторы, при этом не имея пока даже клиентов, коммерческого использования и, соответственно, выручки.

Инфраструктурные решения по работе с большими объемами данных остаются в приоритете у большинства крупных VC фондов, что бы ни происходило на рынке

Эти стартапы ищут способы агрегировать данные из различных источников, безопасно хранить, применять предсказательную аналитику для извлечения максимальной пользы для бизнеса.

Вот лишь неполный список ИИ-стартапов, занятых поиском решений по настройке эффективных потоков и аналитики данных:

• ScaleAI,
• Dbt labs,
• Fivetran,
• Starburst,
• Dremio,
• Hugging Face,
• Dataiku, Anyscal.

Софт с возможностями ИИ — одна из наиболее интересных категорий для инвестиций

Это универсальные платформы для автоматизации данных. С их помощью получится автоматизировать весь жизненный цикл данных: 

1. Появление;
2. Загрузку в хранилище;
3. Первичную обработку;
4. Построение ML-моделей;
5. Их тестирование;
6. Извлечения ценных инсайдов для бизнеса.

Один из ярких примеров — мультиоблачная платформа Databricks.

Читайте по теме: Databricks — альтернативная технология хранения большого количества данных

В ее основе — самые популярные протоколы с открытым исходным кодом (Apache Spark, Delta Lake, mlflow) и уникальная архитектура lakehouse, которая позволяет обрабатывать все возможные типы данных:

• табличные,
• потоковые,
• неструктурированные.

Это идеально подходит под нужды продвинутой аналитики с применением ИИ. Что примечательно — среди инвесторов Databricks топ-3 облачных провайдера — AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и легендарный фонд Andreessen Horowitz, участвовавший на каждом раунде компании с самого начала.

Железо для ИИ — не лучший выбор для инвестиций

Это дорого, непонятно, когда окупится, и проблематично в плане создания.

Сначала нужно:

1. полностью закрыть пробел в массовом использовании ИИ на корпоративном уровне,
2. разработать инфраструктурные решения по работе с большими данными.

И только потом можно будет двигаться и к более совершенной автономной машине. 

Вывод

Сейчас для инвестиций более перспективны инфраструктурные решения и софт с возможностями ИИ, так как эти компании уже показывают крутые результаты по оптимизации бизнес-процессов и реально помогают развивать технологии.

Инвестиции в LLM выглядят привлекательно, но к ним нужно относиться с осторожностью — есть риск совершить дорогую сделку при полуготовом продукте, заработать на котором не выйдет.

Железо для ИИ пока не лучший вариант для инвестиций.

Что будет дальше

Успех ИИ может существенно повлиять на рынок труда. Стоит сразу отметить, что роботы пока не заменят людей полностью и не приведут к безработице. Напротив, Goldman Sachs прогнозирует, что ИИ улучшит благосостояние населения. Он увеличит производительность труда, что приведет к 7% (∽$7 трлн) росту мирового ВВП. 

Читайте по теме: 5 cпособов защитить себя от конкуренции с ИИ

Из-за ИИ изменится структура рабочей силы, а некоторым специалистам потребуется переквалификация. Как заявляет World Economic Forum, к 2025 году ИИ автоматизирует 75 млн рабочих мест по всему миру, но при этом создаст 133 млн новых.

Какие профессии может заменить ИИ

Уже сейчас ИИ может заменить сотрудников, выполняющих рутинные обязанности. При этом все растет потребность в кадрах, понимающих специфику работы с технологией.

Требующихся ИИ специалистов можно поделить на две основные категории:

• «создатели» — разрабатывают и внедряют технологию во внутренние процессы компаний;
• «переводчики» — помогают преодолеть разрыв между техническими и бизнес-подразделениями, упрощают адаптацию ИИ.

Сегодня порядка 34% всех бизнес-задач выполняют машины. По прогнозам экспертов WEF, к 2027 году это число возрастет до 42%.

В основном автоматизировать будут задачи, связанные с обработкой данных. Меньшая часть автоматизаций будет связана с рассуждениями и принятием решений — то, за что обычно отвечает человек.

Вывод

ИИ — это не угроза для человечества, а новые возможности развития. Активное совершенствование LLM-моделей обещает ускорить оптимизацию и автоматизацию рутинных задач.

То есть пока машины возьмут на себя роль ассистентов. Это сделает бизнес более эффективным и усилит процветание общества. А до появления сильного ИИ, способности которого можно сравнить с человеческими, еще далеко.

Сейчас темпы развития технологий и объем инвестиций в ИИ снова активно растут. При этом технический прогресс в сегменте двигают решения по работе с большими объемами данных.

Они помогут улучшить LLM модели, то есть генеративный ИИ. Это приблизит нас к достижению сильного и автономного ИИ, интеллектуальные возможности которого будут на уровне с человеческими.

Именно это направление сейчас наиболее перспективно в плане инвестиций.

* Meta и входящие в нее Facebook и Instagram признаны экстремистскими организациями, деятельность которых запрещена в РФ.

Иллюстрации предоставлены автором

Фото на обложке сгенерировано нейросетью Midjourney