La marée de l’IA est en marche, mais certaines entreprises prennent du retard.
Avec l’explosion de ChatGPT, de nombreuses entreprises qui ont rejoint la vague de l’AIGC ont également gagné la faveur du capital et ont atteint des valorisations très élevées. Je pensais que je serais en mesure de prospérer ensuite, mais je ne m’attendais pas à perdre et à battre en retraite.
Le froid semblait venir.
Selon The Information, la société de logiciels de reconnaissance vocale Deepgram a licencié environ 20% de ses employés, soit environ 20 personnes, pour la deuxième fois cette année. Le PDG de Deepgram, Scott Stephenson, a déclaré que les licenciements étaient principalement dus à des difficultés de financement. Non seulement Deepgram, mais aussi Jasper AI, la « figure de proue » de l’AIGC, ont également entamé le rythme des licenciements et abaissé les prévisions de revenus.
De l’autre côté de l’atmosphère froide, c’est la chaleur continue du principal acteur de l’industrie OpenAI. Il continue de gagner les faveurs du capital, sa dernière valorisation atteignant 86 milliards de dollars, soit presque le triple d’avril.
Cependant, si l’on considère l’ensemble de l’industrie, en plus d’OpenAI, de nombreuses startups de l’AIGC ont commencé à décliner, et une vague de refroidissement de l’AIGC semble se profiler.
01 Joueurs de l’AIGC avec des frissons
Selon l’intrigue du drame cool, Deepgram aurait pu atteindre le « sommet de la vie ».
Deepgram est une start-up d’IA basée à San Francisco fondée en 2015 qui se concentre sur les outils de reconnaissance vocale et de transcription vocale.
Au cours du second semestre de l’année dernière, Deepgram a levé 47 millions de dollars en financement de série B. Combiné aux financements précédents, Deepgram a levé un total de 86 millions de dollars et une valorisation de 267 millions de dollars, auprès d’investisseurs tels que Madrona Venture Group, Tiger Global Management et Y Combinator.
M. Stephenson a également mentionné que l’entreprise venait de connaître le « meilleur trimestre » de son histoire entrepreneuriale, bien qu’il n’ait pas dit à quel point c’était bon.
Scott Stephenson, PDG de Deepgram
Selon cet élan, Deepgram ne devrait pas être mauvais en matière d’argent et peut continuer à monter, mais il licencie des employés au moment le plus fort, libérant un signal de malaise.
Stephenson a imputé les mises à pied à la hausse des taux d’intérêt, ce qui a entraîné une réduction du capital de départ. « Les conditions de financement ne devraient pas s’améliorer au cours de l’année à venir, et les taux d’intérêt élevés persisteront plus longtemps, il faut donc être plus prudent et réduire les coûts au détriment de la croissance », a-t-il déclaré. "
Avant Deepgram, une autre société d’AIGC, Jasper, était également en crise.
Le produit de base de Jasper est Jasper.AI, et certains lecteurs peuvent en être les utilisateurs. En tant que produit AIGC basé sur le modèle GPT3, Jasper.AI peut être utilisé pour générer des en-têtes Instagram, écrire des scripts vidéo TikTok, rédiger des e-mails, etc.
De plus, Jasper propose également plus de 60 modèles de rédaction pour divers cas d’utilisation, prend en charge plus de 25 langues et est capable de vérifier les erreurs impliquées dans le contenu généré.
Grâce à ces fonctionnalités, Jasper.AI est devenu populaire dès son lancement, gagnant la faveur d’un grand nombre d’utilisateurs dans les médias sociaux, le commerce électronique transfrontalier, la production vidéo et d’autres domaines. En 2021, les revenus de Jasper ont dépassé les 40 millions de dollars, et en 2022, ils ont doublé pour atteindre 80 millions de dollars. En 2022, plus d’un million de personnes ont utilisé Jasper.AI et le nombre d’utilisateurs payants dépasse les 70 000.
Dix-huit mois après le lancement de Jasper.AI, Jasper a levé un tour de financement de série A de 125 millions de dollars mené par Insight Partners en octobre 2022, portant sa valorisation à 1,5 milliard de dollars, faisant de lui une licorne. C’est moins de deux ans après la création de Jasper, ce qui peut être qualifié de succès.
Cependant, les moments heureux sont toujours de courte durée.
En février, Jasper s’attendait à un chiffre d’affaires annuel de 140 millions de dollars, mais il a réduit ses prévisions de 30 % au cours de l’été, suivi de licenciements en juillet. Il n’y a pas si longtemps, les deux cofondateurs de Jasper, le PDG Dave Rogenmoser et le directeur technique J.P. Morgan, ont tous deux démissionné le mois dernier. De plus, l’Information a récemment rapporté que Jasper a réduit de 20 % l’évaluation de ses actions destinées aux employés.
Un grand nombre de signaux indiquent que de nombreuses entreprises vedettes de l’AIGC avec de grands espoirs sont en train de se dégrader rapidement.
Quel est le véritable déclencheur derrière cela ?
02 Deux « fusibles"
En suivant la trajectoire de croissance en zigzagée de Deepgram et Jasper, vous pouvez voir deux fusibles qui les ont fait descendre :
Concurrence et financement. **
Lors de la conférence des anciens élèves de YC qui s’est tenue à San Francisco le 24 septembre, le fondateur et PDG d’OpenAI, Sam Altman, a attiré un large public. Face à un grand nombre d’entrepreneurs en IA dans le public, Sam Altman a averti :
Les entreprises qui se contentent d’imiter ChatGPT ne finiront pas bien. **
Deepgram et Jasper n’imitent pas ChatGPT, mais il existe une rivalité entre eux et OpenAI.
Cette concurrence a plongé Deepgram et Jasper dans une crise commerciale.
En septembre 2022, après qu’OpenAI a lancé le logiciel de reconnaissance vocale open source Whisper, Deepgram a été durement touché. En termes d’expérience fonctionnelle, Whisper n’est pas inférieur à Deepgram. Plus important encore, six mois après le lancement de Whisper, OpenAI a commencé à facturer les développeurs par le biais d’API, et à un coût relativement faible. Cette « guerre des prix » a considérablement réduit le seuil d’utilisation pour les développeurs, ce qui a fait ressentir une pression à Deepgram.
De même, OpenAI a été un coup dur pour Jasper.
Jasper.AI s’agit d’un modèle payant, et ChatGPT était gratuit et ouvert dès son lancement, devenant rapidement l’application grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire. De plus, ChatGPT, qui était basé sur le modèle GPT 3.5 à l’époque, n’était pas inférieur à Jasper.AI à bien des égards, et a arraché un grand nombre d’utilisateurs. Par conséquent, le produit de Jasper a déjà été ridiculisé en tant que « version écorchée GPT-3 », ce qui a donné à Jasper un sentiment de crise.
Bientôt, OpenAI a continué à itérer, et la naissance de GPT4 a éclipsé Jasper.AI, l’écrasant encore plus sur le plan fonctionnel et chantant la voix de Jasper l’une après l’autre.
**Face à la forte force d’OpenAI, de nombreuses entreprises d’IA sont devenues insuffisantes. De plus, l’environnement financier se refroidit, et c’est aussi une épée de Damoclès suspendue au-dessus de leurs têtes. **
Selon Crunchbase, le financement mondial a ralenti en 2022, les investissements mondiaux en capital-risque n’atteignant que 445 milliards de yuans, en baisse de 35 % en glissement annuel. En 2022, le nombre de financements et les montants de financement dans le domaine de l’IA aux États-Unis diminueront d’une année sur l’autre, chutant respectivement de 19 % et 46 %.
Selon les dernières données de Pitchbook, au troisième trimestre 2023, le nombre de transactions d’investissement et de financement dans le domaine mondial de l’IA générative a atteint 101, en baisse de 29 % par rapport au mois précédent, et le volume total des transactions est tombé à 6,1 milliards de dollars, en baisse d’environ 80 % par rapport au premier trimestre de cette année. Dans le même temps, le volume mondial des transactions de startups a chuté de 31 % par rapport à l’année dernière pour atteindre 73 milliards de dollars.
Cela signifie que l’environnement de financement des entreprises d’IA générative se détériore et que leurs risques opérationnels augmentent.
Bryan Offutt, associé chez Index Ventures, a déclaré que l’élan d’investissement dans l’IA générative s’estompe à mesure que le marché revient à la réalité. Bien que GPT soit une technologie impressionnante, elle n’est pas assez fiable pour la plupart des cas d’utilisation, ce qui refroidit l’enthousiasme des investisseurs.
Saam Motamedi, associé général de la société de capital-risque Greylock, a déclaré dans une interview avec TechCrunch à propos de l’industrie de l’IA : « C’est un marché très florissant, mais des bulles apparaissent et je pense que beaucoup d’argent sera perdu. » "
La concurrence féroce, associée au refroidissement de l’environnement de financement, a fait en sorte que de nombreuses entreprises d’IA ressentent de la pression et ont tendance à être conservatrices.
03 Trois « façons de casser le jeu"
Alors que de nombreuses entreprises d’IA sont sur la pente descendante, comment trouver un moyen de casser la donne ?
Le 12 octobre, Sam Altman a déclaré que la société générait un chiffre d’affaires de 1,3 milliard de dollars par an, soit plus de 450 fois plus que les 28 millions de dollars de revenus pour l’ensemble de l’année dernière. Il s’agit de l’année la plus rapide en termes de croissance du chiffre d’affaires en 8 ans d’histoire d’OpenAI.
Cependant, la plupart des entreprises d’IA n’ont pas les poches aussi profondes.
Selon une enquête de Theory Ventures, il y a moins de 25 startups d’IA pure avec des revenus de plus de 10 millions de dollars. Environ 95 % des entreprises d’IA générative ont un chiffre d’affaires annuel moyen inférieur à 5 millions de dollars. Même de nombreuses startups d’IA évaluées à des centaines de millions de dollars ont encore des revenus presque nuls.
Si les revenus sont générés par les redevances sur le brut, le risque est très élevé. Unusual Ventures a noté dans un rapport que le processus de passage des utilisateurs aux frais est extrêmement risqué, et que de nombreuses startups à forte croissance et à faible revenu lèvent des fonds en fonction du nombre d’utilisateurs, mais certaines d’entre elles ont des taux de rétention des utilisateurs extrêmement faibles. Une fois les frais effectués, les utilisateurs se désabonneront beaucoup.
Alors, comment générer plus de revenus ? La clé est de répondre aux besoins et d’impressionner les utilisateurs avec des produits.
Dave Rogenmoser, fondateur de Jasper, a déclaré lors de l’annonce du licenciement que, bien que Jasper serve de nombreuses entreprises, la satisfaction de la demande devient de plus en plus difficile à atteindre à mesure que de plus en plus d’entreprises commencent à utiliser des produits d’IA. Jasper a donc décidé de remodeler son équipe et d’allouer des ressources pour répondre à des besoins nouveaux et changeants en réduisant les effectifs.
Dave Rogenmoser
D’excellents produits naissent d’excellents talents. La clé pour répondre à la demande avec des produits est le talent.
Sam Altman affirme que les fondateurs doivent consacrer au moins 30 % de leur temps à l’embauche, ce qui donne aux employés clés la liberté de créer et de tester. ChatGPT est né de la percée technologique du chercheur Alec Radford.
Lors de sa création, OpenAI a embauché un grand nombre de chercheurs en IA. Cependant, l’équipe ne sait toujours pas quelle est la bonne voie à suivre. Ce n’est que lorsqu’Alec Radford a rejoint OpenAI et a fait une énorme percée dans les modèles de langage, que d’autres équipes d’OpenAI ont commencé à travailler sur de grands modèles, donnant finalement naissance à ChatGPT.
En d’autres termes, les trois principales directions que sont la création de revenus, la satisfaction de la demande et le recrutement de talents sont le moyen de briser la donne pour les entreprises d’IA qui sont sur la pente descendante.
Bien sûr, peu importe s’il échoue pendant un certain temps, l’IA du tracé est destinée à être un marathon sur longue piste, et le vrai gagnant est celui qui rit en dernier.
La première aventure de Sam Altman s’est soldée par un échec. De plus, en tant que partenaire de YC, il a vu des centaines de startups tomber.
Peu importe que la vague de froid arrive, les entreprises qui continuent à surmonter la vague de froid avec des affaires défavorables atteindront vraiment le long terme.
Ressources:
La première vague de licenciements de l’AIGC est arrivée
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
La valorisation de Jasper AI a été réduite de 20 % en l’espace d’un an, et AIGC a commencé à ralentir
Source originale : Silicon Rabbit Race
La marée de l’IA est en marche, mais certaines entreprises prennent du retard.
Avec l’explosion de ChatGPT, de nombreuses entreprises qui ont rejoint la vague de l’AIGC ont également gagné la faveur du capital et ont atteint des valorisations très élevées. Je pensais que je serais en mesure de prospérer ensuite, mais je ne m’attendais pas à perdre et à battre en retraite.
Le froid semblait venir.
Selon The Information, la société de logiciels de reconnaissance vocale Deepgram a licencié environ 20% de ses employés, soit environ 20 personnes, pour la deuxième fois cette année. Le PDG de Deepgram, Scott Stephenson, a déclaré que les licenciements étaient principalement dus à des difficultés de financement. Non seulement Deepgram, mais aussi Jasper AI, la « figure de proue » de l’AIGC, ont également entamé le rythme des licenciements et abaissé les prévisions de revenus.
De l’autre côté de l’atmosphère froide, c’est la chaleur continue du principal acteur de l’industrie OpenAI. Il continue de gagner les faveurs du capital, sa dernière valorisation atteignant 86 milliards de dollars, soit presque le triple d’avril.
Cependant, si l’on considère l’ensemble de l’industrie, en plus d’OpenAI, de nombreuses startups de l’AIGC ont commencé à décliner, et une vague de refroidissement de l’AIGC semble se profiler.
01 Joueurs de l’AIGC avec des frissons
Selon l’intrigue du drame cool, Deepgram aurait pu atteindre le « sommet de la vie ».
Deepgram est une start-up d’IA basée à San Francisco fondée en 2015 qui se concentre sur les outils de reconnaissance vocale et de transcription vocale.
Au cours du second semestre de l’année dernière, Deepgram a levé 47 millions de dollars en financement de série B. Combiné aux financements précédents, Deepgram a levé un total de 86 millions de dollars et une valorisation de 267 millions de dollars, auprès d’investisseurs tels que Madrona Venture Group, Tiger Global Management et Y Combinator.
M. Stephenson a également mentionné que l’entreprise venait de connaître le « meilleur trimestre » de son histoire entrepreneuriale, bien qu’il n’ait pas dit à quel point c’était bon.
Selon cet élan, Deepgram ne devrait pas être mauvais en matière d’argent et peut continuer à monter, mais il licencie des employés au moment le plus fort, libérant un signal de malaise.
Stephenson a imputé les mises à pied à la hausse des taux d’intérêt, ce qui a entraîné une réduction du capital de départ. « Les conditions de financement ne devraient pas s’améliorer au cours de l’année à venir, et les taux d’intérêt élevés persisteront plus longtemps, il faut donc être plus prudent et réduire les coûts au détriment de la croissance », a-t-il déclaré. "
Avant Deepgram, une autre société d’AIGC, Jasper, était également en crise.
Le produit de base de Jasper est Jasper.AI, et certains lecteurs peuvent en être les utilisateurs. En tant que produit AIGC basé sur le modèle GPT3, Jasper.AI peut être utilisé pour générer des en-têtes Instagram, écrire des scripts vidéo TikTok, rédiger des e-mails, etc.
De plus, Jasper propose également plus de 60 modèles de rédaction pour divers cas d’utilisation, prend en charge plus de 25 langues et est capable de vérifier les erreurs impliquées dans le contenu généré.
Grâce à ces fonctionnalités, Jasper.AI est devenu populaire dès son lancement, gagnant la faveur d’un grand nombre d’utilisateurs dans les médias sociaux, le commerce électronique transfrontalier, la production vidéo et d’autres domaines. En 2021, les revenus de Jasper ont dépassé les 40 millions de dollars, et en 2022, ils ont doublé pour atteindre 80 millions de dollars. En 2022, plus d’un million de personnes ont utilisé Jasper.AI et le nombre d’utilisateurs payants dépasse les 70 000.
Dix-huit mois après le lancement de Jasper.AI, Jasper a levé un tour de financement de série A de 125 millions de dollars mené par Insight Partners en octobre 2022, portant sa valorisation à 1,5 milliard de dollars, faisant de lui une licorne. C’est moins de deux ans après la création de Jasper, ce qui peut être qualifié de succès.
Cependant, les moments heureux sont toujours de courte durée.
En février, Jasper s’attendait à un chiffre d’affaires annuel de 140 millions de dollars, mais il a réduit ses prévisions de 30 % au cours de l’été, suivi de licenciements en juillet. Il n’y a pas si longtemps, les deux cofondateurs de Jasper, le PDG Dave Rogenmoser et le directeur technique J.P. Morgan, ont tous deux démissionné le mois dernier. De plus, l’Information a récemment rapporté que Jasper a réduit de 20 % l’évaluation de ses actions destinées aux employés.
Un grand nombre de signaux indiquent que de nombreuses entreprises vedettes de l’AIGC avec de grands espoirs sont en train de se dégrader rapidement.
Quel est le véritable déclencheur derrière cela ?
02 Deux « fusibles"
En suivant la trajectoire de croissance en zigzagée de Deepgram et Jasper, vous pouvez voir deux fusibles qui les ont fait descendre :
Concurrence et financement. **
Lors de la conférence des anciens élèves de YC qui s’est tenue à San Francisco le 24 septembre, le fondateur et PDG d’OpenAI, Sam Altman, a attiré un large public. Face à un grand nombre d’entrepreneurs en IA dans le public, Sam Altman a averti :
Les entreprises qui se contentent d’imiter ChatGPT ne finiront pas bien. **
Deepgram et Jasper n’imitent pas ChatGPT, mais il existe une rivalité entre eux et OpenAI.
Cette concurrence a plongé Deepgram et Jasper dans une crise commerciale.
En septembre 2022, après qu’OpenAI a lancé le logiciel de reconnaissance vocale open source Whisper, Deepgram a été durement touché. En termes d’expérience fonctionnelle, Whisper n’est pas inférieur à Deepgram. Plus important encore, six mois après le lancement de Whisper, OpenAI a commencé à facturer les développeurs par le biais d’API, et à un coût relativement faible. Cette « guerre des prix » a considérablement réduit le seuil d’utilisation pour les développeurs, ce qui a fait ressentir une pression à Deepgram.
De même, OpenAI a été un coup dur pour Jasper.
Jasper.AI s’agit d’un modèle payant, et ChatGPT était gratuit et ouvert dès son lancement, devenant rapidement l’application grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire. De plus, ChatGPT, qui était basé sur le modèle GPT 3.5 à l’époque, n’était pas inférieur à Jasper.AI à bien des égards, et a arraché un grand nombre d’utilisateurs. Par conséquent, le produit de Jasper a déjà été ridiculisé en tant que « version écorchée GPT-3 », ce qui a donné à Jasper un sentiment de crise.
Bientôt, OpenAI a continué à itérer, et la naissance de GPT4 a éclipsé Jasper.AI, l’écrasant encore plus sur le plan fonctionnel et chantant la voix de Jasper l’une après l’autre.
**Face à la forte force d’OpenAI, de nombreuses entreprises d’IA sont devenues insuffisantes. De plus, l’environnement financier se refroidit, et c’est aussi une épée de Damoclès suspendue au-dessus de leurs têtes. **
Selon Crunchbase, le financement mondial a ralenti en 2022, les investissements mondiaux en capital-risque n’atteignant que 445 milliards de yuans, en baisse de 35 % en glissement annuel. En 2022, le nombre de financements et les montants de financement dans le domaine de l’IA aux États-Unis diminueront d’une année sur l’autre, chutant respectivement de 19 % et 46 %.
Cela signifie que l’environnement de financement des entreprises d’IA générative se détériore et que leurs risques opérationnels augmentent.
Bryan Offutt, associé chez Index Ventures, a déclaré que l’élan d’investissement dans l’IA générative s’estompe à mesure que le marché revient à la réalité. Bien que GPT soit une technologie impressionnante, elle n’est pas assez fiable pour la plupart des cas d’utilisation, ce qui refroidit l’enthousiasme des investisseurs.
Saam Motamedi, associé général de la société de capital-risque Greylock, a déclaré dans une interview avec TechCrunch à propos de l’industrie de l’IA : « C’est un marché très florissant, mais des bulles apparaissent et je pense que beaucoup d’argent sera perdu. » "
La concurrence féroce, associée au refroidissement de l’environnement de financement, a fait en sorte que de nombreuses entreprises d’IA ressentent de la pression et ont tendance à être conservatrices.
03 Trois « façons de casser le jeu"
Alors que de nombreuses entreprises d’IA sont sur la pente descendante, comment trouver un moyen de casser la donne ?
Le 12 octobre, Sam Altman a déclaré que la société générait un chiffre d’affaires de 1,3 milliard de dollars par an, soit plus de 450 fois plus que les 28 millions de dollars de revenus pour l’ensemble de l’année dernière. Il s’agit de l’année la plus rapide en termes de croissance du chiffre d’affaires en 8 ans d’histoire d’OpenAI.
Cependant, la plupart des entreprises d’IA n’ont pas les poches aussi profondes.
Selon une enquête de Theory Ventures, il y a moins de 25 startups d’IA pure avec des revenus de plus de 10 millions de dollars. Environ 95 % des entreprises d’IA générative ont un chiffre d’affaires annuel moyen inférieur à 5 millions de dollars. Même de nombreuses startups d’IA évaluées à des centaines de millions de dollars ont encore des revenus presque nuls.
Si les revenus sont générés par les redevances sur le brut, le risque est très élevé. Unusual Ventures a noté dans un rapport que le processus de passage des utilisateurs aux frais est extrêmement risqué, et que de nombreuses startups à forte croissance et à faible revenu lèvent des fonds en fonction du nombre d’utilisateurs, mais certaines d’entre elles ont des taux de rétention des utilisateurs extrêmement faibles. Une fois les frais effectués, les utilisateurs se désabonneront beaucoup.
Alors, comment générer plus de revenus ? La clé est de répondre aux besoins et d’impressionner les utilisateurs avec des produits.
Dave Rogenmoser, fondateur de Jasper, a déclaré lors de l’annonce du licenciement que, bien que Jasper serve de nombreuses entreprises, la satisfaction de la demande devient de plus en plus difficile à atteindre à mesure que de plus en plus d’entreprises commencent à utiliser des produits d’IA. Jasper a donc décidé de remodeler son équipe et d’allouer des ressources pour répondre à des besoins nouveaux et changeants en réduisant les effectifs.
D’excellents produits naissent d’excellents talents. La clé pour répondre à la demande avec des produits est le talent.
Sam Altman affirme que les fondateurs doivent consacrer au moins 30 % de leur temps à l’embauche, ce qui donne aux employés clés la liberté de créer et de tester. ChatGPT est né de la percée technologique du chercheur Alec Radford.
Lors de sa création, OpenAI a embauché un grand nombre de chercheurs en IA. Cependant, l’équipe ne sait toujours pas quelle est la bonne voie à suivre. Ce n’est que lorsqu’Alec Radford a rejoint OpenAI et a fait une énorme percée dans les modèles de langage, que d’autres équipes d’OpenAI ont commencé à travailler sur de grands modèles, donnant finalement naissance à ChatGPT.
En d’autres termes, les trois principales directions que sont la création de revenus, la satisfaction de la demande et le recrutement de talents sont le moyen de briser la donne pour les entreprises d’IA qui sont sur la pente descendante.
Bien sûr, peu importe s’il échoue pendant un certain temps, l’IA du tracé est destinée à être un marathon sur longue piste, et le vrai gagnant est celui qui rit en dernier.
La première aventure de Sam Altman s’est soldée par un échec. De plus, en tant que partenaire de YC, il a vu des centaines de startups tomber.
Peu importe que la vague de froid arrive, les entreprises qui continuent à surmonter la vague de froid avec des affaires défavorables atteindront vraiment le long terme.
Ressources: