Risk sermayedarları hâlâ üretken yapay zeka girişimlerine milyarlarca dolar akıtıyor

Metin, ses, video ve daha fazlasını oluşturmak için yapay zeka destekli ürünler yaratan üretken yapay zeka girişimlerine yapılan yatırımlar yavaşlamıyor. Ancak sayıları giderek azalan erken aşama girişimlerde birleşiyorlar.

TechCrunch ile paylaşılan Crunchbase verilerine göre, 2023’ün ilk yarısında, Ocak’tan 16 Temmuz’a kadar 225 startup, risk sermayedarlarından 12,3 milyar dolar topladı. Trend devam ederse, üretken yapay zeka şirketleri 2023’te elde ettikleri yaklaşık 21,8 milyar dolara ulaşma veya bu rakamı aşma yolunda ilerliyor.

2024 yılının ilk yarısındaki toplamın aşamalara göre dağılımı şöyle:

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

Elon Musk’un xAI (Mayıs’ta 6 milyar dolar topladı), Çin’in Moonshot AI (Şubat’ta 1 milyar dolar), Mistral AI (Haziran’da 502,6 milyar dolar), Glean (Şubat’ta 203,2 milyon dolar) ve Cognition gibi erken aşamadaki girişimler açık ara kazananlar oldu. (Nisan ayında 175 milyon dolar). Crunchbase analisti ve kıdemli muhabiri Chris Metinko’ya göre yatırımcılar, başarı şansının yüksek olduğunu düşündükleri büyük startup’lara bahis yaparken, daha az emin oldukları girişimlerin de erken aşamalarda “sönmesine” izin veriyorlar.

Metinko, TechCrunch’a şunları söyledi: “Bazı risk sermayedarları, AI şirketlerinin hem ABD’de hem de yurt dışında karşılaşabileceği yasal ve düzenleyici ikilemlerin, AI finansmanı akışında yavaşlamaya yol açacağını düşünüyor.” “Diğerleri ise on yıldan fazla bir süre önce mobil devrim gerçekleştiğinde, konu temel altyapı katmanına geldiğinde en büyük kazananların köklü teknoloji şirketleri olduğu gerçeğine işaret ediyor.”

Metinko’ya göre, pek çok üretken yapay zeka işinin -en iyi finanse edilenlerin bile- kaderi karanlık görünüyor.

Üretken yapay zeka modelleri genellikle halka açık web sayfalarından alınan görseller ve metinler gibi veriler üzerinde eğitiliyor ve şirketler, bu verilerin telif hakkıyla korunduğu durumlarda adil kullanımın onları yasal zorluklara karşı koruduğunu iddia ediyor. Ancak mahkemelerin sonuçta üretken yapay zeka şirketleri lehine karar verip vermeyeceği henüz belli değil; muhtemelen bazılarının telif hakkı sahipleriyle lisans anlaşmaları imzalamaya başlamasının nedeni de budur.

Herhangi bir davanın sonucu ne olursa olsun, yeni kurulan şirketlerin web’in arzını tüketmesi ve daha fazla yaratıcının tarayıcıların verilerini kazımasını engellemeyi tercih etmesi nedeniyle yüksek kaliteli eğitim verilerinin elde edilmesi zor ve pahalı hale geliyor. (Bir analiz, yapay zeka eğitim verileri pazarının on yıl içinde 2,5 milyar dolardan 30 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor.) eğitim modeller de kolaylaşmıyor ya da ucuzlamıyor: Yakın tarihli bir Stanford raporuna göre, OpenAI’nin GPT-4’ünün eğitimi 78 milyon dolara mal olurken, Google Gemini’nin fiyat etiketi 191 milyon dolara ulaştı.

Amiral gemisi modelleri oluşturmak için gerekli olan önemli ön yatırım göz önüne alındığında, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, çok az sayıda üretken yapay zeka girişimi kârlıdır; hatta OpenAI ve Anthropic gibi büyük silahlar bile. The Information’a göre, yaklaşık 3,4 milyar dolar gelir elde ettiği bildirilen OpenAI, bu yıl 5 milyar dolar kaybedebilir.

Görünen o ki, üretken yapay zeka yatırımcıları uzun bir oyun oynuyor; özellikle de üretken yapay zeka yatırımlarını stratejik bahisler olarak gören Google, Amazon ve Nvidia gibi büyük teknoloji yatırımcıları. Peki balon yakında patlayabilir mi? Eğer üretken yapay zeka girişimleri karşı karşıya kaldıkları varoluşsal zorlukların üstesinden gelemezse, bu gerçek bir olasılık gibi görünüyor.