С течением времени фокус индустрии искусственного интеллекта США на добавленную стоимость незаметно сместился.
Согласно новому отчету The Wall Street Journal: Стартапы генеративного ИИ, которые привлекают миллиарды долларов, уже могут потерпеть неудачу, если у них нет нужных данных.
Брэд Свруга, соучредитель и генеральный партнер венчурной компании Primary Venture Partners, отметил:
«Мы видели много компаний, которые, возможно, ищут отличные приложения для ИИ, но у них нет доступа к данным, которые позволили бы им создавать мощные приложения, не говоря уже о проприетарных данных, которые могли бы им помочь».
Другими словами: реальная ценность становится данными, когда на рынке **построение фактической модели становится сродни товару, который можно купить. Наличие правильных данных, возможно, важнее, чем когда-либо.
(один)
Здесь логика такова: В настоящее время многие стартапы ИИ надеются создать нишевые модели ИИ в отдельных областях, таких как финансы или здравоохранение, но из-за того, что им не хватает узнаваемости бренда и социальной идентичности, этим стартапам нелегко. для получения обучающих наборов данных для вертикальных отраслей.
В этом отношении крупные компании могут иметь преимущество,** потому что крупные компании завоевали доверие крупных клиентов в том, как обращаться с данными. **
Например, согласно отчету «Wall Street Journal»: у Ernst & Young есть большой объем данных о транзакциях по всему миру, и стартапы в области генеративного ИИ приходят к ним каждый день. Но EY Global беспокоится: что произойдет, если вы будете использовать свои собственные данные для обучения внешних моделей?
"Кому принадлежат эти данные? Когда мы обучаем модель, какой у нас доступ к этой модели? Как еще другие могут использовать эту модель? Данные являются частью интеллектуальной собственности, которую мы приносим", — отметила EY Global.
Чтобы решить аналогичную проблему ИС, есть одна контрмера: стартапы могут обучать разные модели для каждого клиента, основываясь только на данных каждого клиента.
Например, TermSheet использует эту стратегию для построения стратегии продукта Ethan. Последняя представляет собой генеративную модель искусственного интеллекта, которая может отвечать на отраслевые вопросы застройщиков, брокеров и инвесторов. Но Роджер Смит, генеральный директор TermSheet, также сказал, что даже если клиенты согласятся с этим, им нужно просвещать клиентов и убеждать их.
**Кроме того, опасения по поводу сетевой безопасности также являются причинами, по которым крупные компании-клиенты неохотно выбирают стартапы. **
Например, Трейси Дэниелс, директор по данным финансовой компании Truist, сказала, что с точки зрения безопасности данных они доверяют более крупным поставщикам, поэтому они предпочитают исследовать генеративные приложения ИИ только с крупными поставщиками технологий, а не со стартапами.
** В-третьих, даже в некоторых случаях крупные клиенты в вертикальных отраслях потребуют от стартапов генеративного ИИ выплаты огромных сумм денег или акций компании. **
Например, компания Veesual, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом, которая генерирует изображения людей, примеряющих одежду, первоначально использовала общедоступные изображения в Интернете для обучения, но по этим причинам потерпела неудачу, пытаясь убедить крупных розничных продавцов согласиться передать свои данные для улучшения модели. .
**Четвертый случай технически сложно реализовать. **
Например, PatentPal, стартап генеративного ИИ, который помогает юридическим фирмам составлять патентные заявки, был обучен публикации патентных заявок. У них есть возможность продолжать обучать свои модели на зашифрованных или анонимных реальных отзывах клиентов, что делает их инструменты еще более точными. Но этот процесс сложен, потому что обратная связь должна храниться отдельно от очень важных и конфиденциальных данных, включая коммерческую тайну.
**Однако в то же время обострилась гонка стартапов в области генеративного ИИ. **
Если посмотреть на масштаб вливания капитала, согласно данным PitchBook, цитируемым Wall Street Journal: с 2022 года прошлого года по первые пять месяцев этого года венчурное финансирование стартапов в области генеративного ИИ выросло с 4,8 млрд долларов до 12,7 млрд долларов. миллиард.
В результате на стартапы, занимающиеся генеративным ИИ, оказывается все большее давление, чтобы обеспечить доступ к большему количеству данных на определенных нишевых рынках.
Адам Струк, основатель и управляющий партнер Struck Capital, отметил: **Стартапы соревнуются друг с другом, чтобы получить больше данных на определенных нишевых рынках. **
"Если вы считаете, что существует закрытый набор данных, вы хотите получить его раньше, чем они это сделают, а затем договориться об эксклюзивности. В этом смысле это становится почти гонкой вооружений", - сказал он.
(два)
Интересно, что приведенный выше статус-кво не может не заставить меня задуматься: **Кажется, на рынке действительно не хватает публичного рынка данных. **
На самом деле, в 2018 году или ранее в 2017 году мой друг из Netflix, американской компании потокового вещания, рассказал мне о своей предпринимательской идее: создать публичный рынок торговли данными. Однако до сих пор нет подходящей формы продукта, в том числе того, как позволить компаниям добровольно передавать свои данные.
С этой точки зрения новость за последние два дня — OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки — очень достойна внимания.
Следует отметить, что: после того, как план расширения ChatGPT почти провалился, согласно сообщениям американских СМИ:
OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки, чтобы клиенты могли продавать свои настраиваемые модели ИИ другим компаниям. Другими словами: Эта торговая площадка предоставит компаниям возможность доступа к передовым моделям больших языков и размещения оптимизированных версий моделей OpenAI, созданных клиентами. ...
Основное резюме оставшейся части этой статьи следует ниже:
Почему OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки?
Есть ли на этом торговом рынке какой-либо способ открыть обмен данными и транзакции между компаниями?
Посмотреть Оригинал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Новая проблема американских ИИ-стартапов: деньги, но нехватка данных
Источник статьи: Silicon Publishing.
Имя: Линн Янг
Согласно новому отчету The Wall Street Journal: Стартапы генеративного ИИ, которые привлекают миллиарды долларов, уже могут потерпеть неудачу, если у них нет нужных данных.
Брэд Свруга, соучредитель и генеральный партнер венчурной компании Primary Venture Partners, отметил:
Другими словами: реальная ценность становится данными, когда на рынке **построение фактической модели становится сродни товару, который можно купить. Наличие правильных данных, возможно, важнее, чем когда-либо.
(один)
Здесь логика такова: В настоящее время многие стартапы ИИ надеются создать нишевые модели ИИ в отдельных областях, таких как финансы или здравоохранение, но из-за того, что им не хватает узнаваемости бренда и социальной идентичности, этим стартапам нелегко. для получения обучающих наборов данных для вертикальных отраслей.
В этом отношении крупные компании могут иметь преимущество,** потому что крупные компании завоевали доверие крупных клиентов в том, как обращаться с данными. **
Например, согласно отчету «Wall Street Journal»: у Ernst & Young есть большой объем данных о транзакциях по всему миру, и стартапы в области генеративного ИИ приходят к ним каждый день. Но EY Global беспокоится: что произойдет, если вы будете использовать свои собственные данные для обучения внешних моделей?
"Кому принадлежат эти данные? Когда мы обучаем модель, какой у нас доступ к этой модели? Как еще другие могут использовать эту модель? Данные являются частью интеллектуальной собственности, которую мы приносим", — отметила EY Global.
Чтобы решить аналогичную проблему ИС, есть одна контрмера: стартапы могут обучать разные модели для каждого клиента, основываясь только на данных каждого клиента.
Например, TermSheet использует эту стратегию для построения стратегии продукта Ethan. Последняя представляет собой генеративную модель искусственного интеллекта, которая может отвечать на отраслевые вопросы застройщиков, брокеров и инвесторов. Но Роджер Смит, генеральный директор TermSheet, также сказал, что даже если клиенты согласятся с этим, им нужно просвещать клиентов и убеждать их.
**Кроме того, опасения по поводу сетевой безопасности также являются причинами, по которым крупные компании-клиенты неохотно выбирают стартапы. **
Например, Трейси Дэниелс, директор по данным финансовой компании Truist, сказала, что с точки зрения безопасности данных они доверяют более крупным поставщикам, поэтому они предпочитают исследовать генеративные приложения ИИ только с крупными поставщиками технологий, а не со стартапами.
** В-третьих, даже в некоторых случаях крупные клиенты в вертикальных отраслях потребуют от стартапов генеративного ИИ выплаты огромных сумм денег или акций компании. **
Например, компания Veesual, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом, которая генерирует изображения людей, примеряющих одежду, первоначально использовала общедоступные изображения в Интернете для обучения, но по этим причинам потерпела неудачу, пытаясь убедить крупных розничных продавцов согласиться передать свои данные для улучшения модели. .
**Четвертый случай технически сложно реализовать. **
Например, PatentPal, стартап генеративного ИИ, который помогает юридическим фирмам составлять патентные заявки, был обучен публикации патентных заявок. У них есть возможность продолжать обучать свои модели на зашифрованных или анонимных реальных отзывах клиентов, что делает их инструменты еще более точными. Но этот процесс сложен, потому что обратная связь должна храниться отдельно от очень важных и конфиденциальных данных, включая коммерческую тайну.
**Однако в то же время обострилась гонка стартапов в области генеративного ИИ. **
В результате на стартапы, занимающиеся генеративным ИИ, оказывается все большее давление, чтобы обеспечить доступ к большему количеству данных на определенных нишевых рынках.
Адам Струк, основатель и управляющий партнер Struck Capital, отметил: **Стартапы соревнуются друг с другом, чтобы получить больше данных на определенных нишевых рынках. **
"Если вы считаете, что существует закрытый набор данных, вы хотите получить его раньше, чем они это сделают, а затем договориться об эксклюзивности. В этом смысле это становится почти гонкой вооружений", - сказал он.
(два)
Интересно, что приведенный выше статус-кво не может не заставить меня задуматься: **Кажется, на рынке действительно не хватает публичного рынка данных. **
На самом деле, в 2018 году или ранее в 2017 году мой друг из Netflix, американской компании потокового вещания, рассказал мне о своей предпринимательской идее: создать публичный рынок торговли данными. Однако до сих пор нет подходящей формы продукта, в том числе того, как позволить компаниям добровольно передавать свои данные.
С этой точки зрения новость за последние два дня — OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки — очень достойна внимания.
Следует отметить, что: после того, как план расширения ChatGPT почти провалился, согласно сообщениям американских СМИ:
OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки, чтобы клиенты могли продавать свои настраиваемые модели ИИ другим компаниям. Другими словами: Эта торговая площадка предоставит компаниям возможность доступа к передовым моделям больших языков и размещения оптимизированных версий моделей OpenAI, созданных клиентами. ...
Основное резюме оставшейся части этой статьи следует ниже:
Почему OpenAI рассматривает возможность запуска торговой площадки?
Есть ли на этом торговом рынке какой-либо способ открыть обмен данными и транзакции между компаниями?