米国の AI スタートアップにとっての新たな問題: 資金、しかしデータ不足

記事提供元：シリコンパブリッシング

著者：リン・ヤン

時間の経過とともに、米国の人工知能産業の付加価値への焦点は静かに変化してきました。

ウォール・ストリート・ジャーナルの新しいレポートによると、数十億ドルを調達している生成 AI スタートアップは、適切なデータがなければすでに失敗している可能性があります。

ベンチャーキャピタル会社 Primary Venture Partners の共同創設者兼ゼネラルパートナーである Brad Svruga 氏は次のように述べています。

「優れた AI アプリケーションを探している多くの企業を見てきましたが、強力なアプリケーションを構築するためのデータにアクセスすることができず、ましてや自社に役立つ独自のデータにもアクセスできませんでした。」

言い換えれば、実際の価値は、市場において**実際のモデルの構築が購入可能な商品に似たものになったときにデータになります。適切なデータを持つことは、おそらくこれまで以上に重要になっています。

＃＃ （一）

ここでのロジックは次のとおりです: 現在、多くの AI スタートアップは金融やヘルスケアなど細分化された分野でニッチな AI モデルを確立したいと考えていますが、ブランド認知や社会的アイデンティティが不足しているため、これらのスタートアップ企業にとっては容易ではありません。垂直産業向けのトレーニング データセットを取得します。

この点に関しては、大企業が有利である可能性があります。なぜなら、大企業はデータの扱い方に関して大企業の顧客からの信頼を獲得しているからです。 **

たとえば、「ウォール ストリート ジャーナル」のレポートによると、アーンスト アンド ヤング社は世界中の大量の取引データを保有しており、生成 AI スタートアップ企業が毎日彼らの元にやって来ます。しかし、EY Global は懸念しています。独自のデータを使用して外部モデルをトレーニングしたらどうなるでしょうか?

「データの所有者は誰ですか?モデルをトレーニングするとき、私たちはこのモデルにどのようにアクセスできますか?他の人はこのモデルを他にどのように使用できるのでしょうか?データは私たちが持ち込む知的財産の一部です。」とEYグローバルは指摘しました。

同様の IP 問題を解決するための 1 つの対策は、スタートアップ企業が各顧客のデータのみに基づいて顧客ごとに異なるモデルをトレーニングできることです。

たとえば、TermSheet はこの戦略を使用して Ethan 製品戦略を構築します。後者は、不動産開発者、仲介業者、投資家の業界の質問に答えることができる生成 AI モデルです。しかし、TermSheetの最高経営責任者（CEO）であるロジャー・スミス氏は、たとえ顧客がこれに同意したとしても、顧客を教育し、説得力を持たせる必要があるとも述べた。

**さらに、ネットワークセキュリティへの懸念も、大手顧客企業がスタートアップの選択を躊躇する理由となっています。 **

たとえば、金融サービス会社 Truist の最高データ責任者、Tracey Daniels 氏は、データ セキュリティの観点から、大手サプライヤーを信頼しているため、新興企業ではなく、大手テクノロジー サプライヤーとのみ生成 AI アプリケーションを検討することを選択していると述べました。

**第三に、場合によっては、垂直産業の大規模顧客は、生成 AI スタートアップに巨額の資金または会社資本の支払いを要求することになります。 **

衣服を試着する人々の画像を生成する生成 AI 企業である Veesual は、当初インターネット上の公開画像をトレーニングに使用していましたが、モデルを強化するためにデータを引き渡すことに大手小売業者に同意してもらおうとしたときに同じ理由で失敗しました。

**4 番目のケースは技術的に実現が困難です。 **

たとえば、法律事務所による特許出願の草案作成を支援する生成 AI スタートアップの PatentPal は、特許出願を公開するための訓練を受けています。暗号化または匿名化された実際の顧客フィードバックに基づいてモデルをトレーニングし続ける機会があり、ツールの精度がさらに高まります。しかし、フィードバックは商業秘密を含む機密性の高い機密データから分離しておく必要があるため、このプロセスは複雑です。

**しかし同時に、生成 AI スタートアップの競争も激化しています。 **

ウォール・ストリート・ジャーナルが引用したピッチブックのデータによると、資本注入の規模を見ると、昨年の2022年から今年の最初の5か月間で、ジェネレーティブAIスタートアップへのベンチャーキャピタルの資金調達額は48億ドルから127億ドルに増加した。十億。

その結果、生成 AI スタートアップ企業に対して、特定のニッチ市場でより多くのデータへのアクセスを確保するよう求める圧力が高まっています。

Struck Capital の創設者兼マネージングパートナーである Adam Struck 氏は、次のように述べています。 **スタートアップ企業は、特定のニッチ市場でより多くのデータを確保するために互いに競争しています。 **

「独自のデータセットがあると信じるなら、彼らが入手する前にそれを入手し、その後、独占性について交渉したいと思うでしょう。その意味で、それはほとんど軍拡競争になります」と彼は言う。

＃＃ （二）

興味深いことに、上記の現状を見ると次のことを考えずにはいられません: **市場にはデータの公的な取引市場が本当に不足しているようです。 **

実際、2018 年か 2017 年の初めに、アメリカのストリーミング メディア会社 Netflix の友人が、公開データ取引市場になるという起業家的なアイデアについて私に話してくれました。しかし、企業が自発的にデータを引き継げる方法など、適切な製品形態はまだ見つかっていない。

この観点から、過去 2 日間のニュース - OpenAI が取引市場の立ち上げを検討している - は非常に注目に値します。

米国メディアの報道によると、ChatGPT のプラグイン計画はほぼ失敗に終わった後であることに注意してください。

OpenAI は、顧客がカスタマイズした AI モデルを他の企業に販売できるようにするマーケットプレイスの立ち上げを検討しています。言い換えれば: このマーケットプレイスは、企業に最先端の大規模言語モデルにアクセスし、顧客が構築した OpenAI モデルの微調整されたバージョンをホストする方法を提供します。 ...

この記事の残りの主な要約は次のとおりです。

1. OpenAI が取引市場の立ち上げを検討しているのはなぜですか?

2. この取引市場で企業間のデータ共有と取引をオープンにする方法はありますか?