AI ich przerosła. Sprzedają biznesy, zatrudniają się w korporacjach i boją się sądów

Świat zachłysnął się sztuczną inteligencją. Powstało wiele start-upów technologicznych mających rozwijać AI, ale w praktyce kończą im się fundusze i nie zdążyły wypracować rentowności — wiele z nich nie wprowadziło nawet żadnego gotowego produktu na rynek. Rozwiązanie problemu? Założyciele szukają gigantów technologicznych, którzy przejęliby ich biznesy. Oferty są, ale często nie takie, jakich życzyliby sobie twórcy start-upów.

• Wiele start-upów z sektora AI zwija żagle
• Technologie trafiają do gigantów technologicznych, podobnie jak pracownicy
• Widoczna jest konsolidacja na rynku AI, a także słabnący entuzjazm inwestorów
• Do tego dochodzi obawa przed nawarstwiającymi się pozwami
• Więcej informacji o biznesie znajdziesz na stronie Businessinsider.com.pl

Dla wielu założycieli start-upów AI nie wygląda to dobrze. Udało im się zebrać łącznie miliardy dolarów, obiecując opracowanie przełomowych technologii, które miały odmienić świat. Niestety, marzenia okazały się o wiele trudniejsze i droższe do spełnienia, niż zakładali założyciele.

Lwia część start-upów walczy już o przetrwanie i zwraca się o pomoc do gigantów z Doliny Krzemowej. Amazon, Microsoft czy Google chętnie wykorzystują okazję i zgarniają niektóre spółki po niskich wycenach. A czasami — całkiem często — postępują tak, że przejmują pracowników i technologie, a same spółki sobie odpuszczają.

W tym miesiącu głośno jest o start-upie Character.ai. Firma chciała zapewniać wirtualne byty z konkretnymi osobowościami, a także odwzorowywać prawdziwe postacie w formie awatarów AI. Niestety nie podbiła rynku i teraz zawarła umowę z Google. Gigant pozyska wielu badaczy i specjalistów ze start-upu, w tym założycieli Noama Shazeera i Daniela De Freitasa. Dodatkowo wynegocjował opłatę licencyjną w wysokości ok. 2 mld dol., aby stopniowo wykupić wczesnych inwestorów (mieli udziały w spółce), a ostatecznie Character.ai prawdopodobnie zostanie zamknięta, natomiast jej rozwiązania trafią do usług Google’a.

Co ciekawe, Noam Shazeer i Daniel De Freitas pracowali już w Google i opuścili korporację w 2022 r., aby rozwijać własne przedsięwzięcie. Wtedy tłumaczyli, że wielka machina Google’a działa za wolno i chcą rozwijać biznes w szybszym tempie. Choć z pozyskaniem pieniędzy nie mieli większych problemów, nie udało im się wypracować rentowności i zgromadzić wystarczająco dużej liczby użytkowników. Teraz wracają do starego pracodawcy, włącznie z ok. 20 proc. pracownikami. Know-how wypracowane w Character.ai zostanie w całości wchłonięte przez Google’a.

Czytaj też: ChatGPT przemówił ludzkim głosem. Robi nawet przerwy na złapanie oddechu

Konsolidacja w sektorze AI

To tylko jedna z umów tego rodzaju. W Dolinie Krzemowej dochodzi do podobnych przejęć talentów i know-how przez gigantów. Innym start-upem, który szukał kupca na swoją technologię jest Adpet AI. W tym wypadku Amazon zdecydował, że zatrudni większość pracowników firmy i zapłaci za nią ok. 330 mln dol. Ale ponownie: to licencja na technologie, wykupienie udziałowców, przejęcie talentów i know-how. Sama spółka wcześniej czy później przestanie istnieć.

Założyciele Adept nie zdołali przekuć swojej wizji w sukces i firma okazała się rozczarowaniem, mimo że rok temu była wyceniana na ponad miliard dolarów. Podobny los spotkał Inflection. Tutaj Microsoft okazał się „pomocnikiem” i przejął ten biznes za ok. 650 mln dol., zatrudniając niemal wszystkich jego pracowników w nowej, konsumenckiej jednostce AI.

Shaun Johnson, współzałożyciel firmy venture capital AIX Ventures, która skupia się na AI, przewiduje, że takich przejęć będzie coraz więcej. Rynek zdecydowanie ulega konsolidacji. — Wiele firm zebrało środki na podstawie wielkiej wizji, ale bez konkretnych przykładów i rzeczywistych szczegółów monetyzacji — powiedział Johnson w wywiadzie dla Wall Street Journal.

Rozwój usług AI wymaga ogromnych pieniędzy. Aby stworzyć wysokiej jakości model językowy, który napędza generatywną sztuczną inteligencję i narzędzia takie jak ChatGPT, trzeba wydać setki milionów dolarów. Drodzy są nie tylko specjaliści, ale przede wszystkim infrastruktura serwerowa z chipami do obliczeń AI. Inwestycje często sięgają setek milionów, zanim w ogóle zaczną przynosić jakikolwiek przychód, nie mówiąc już o zyskach. Start-upy coraz częściej odkrywają, że rozwój AI nie jest tak łatwy, jak im się wydawało.

Dla wielu założycieli wykupienie przez giganta technologicznego to ciągle jakiegoś rodzaju sukces. Nie jest to natomiast sukces dla klientów, bo ci często liczyli na to, że pojawią się nowi gracze i uda się zakłócić dominację największych marek. Wygląda na to, że nic z tego.

Czytaj też: AI zaczyna tracić blask. Firmy rezygnują, użytkownicy wyśmiewają

Słabnie entuzjazm dla AI

Duże firmy zwykle przejmują start-upy w całości, ale w przypadku AI nie chcą rozwijać zbyt wielu bytów. Nawet one widzą, że potrzebna jest konsolidacja i skoncentrowanie wysiłków na kilku konkretnych projektach.

Częściowo takie podejście jest spowodowane również tym, aby nie podpaść Federalnej Komisji Handlu. Giganci nie chcą być posądzani o to, że tłumią konkurencję i wykupują rywali. To sprytne posunięcia, ale też konieczne, bo większość największych graczy technologicznych ma już na pieńku z komisją. Niedawno np. Google został uznany za monopolistę na rynku wyszukiwarek internetowych.

Entuzjazm gaśnie jednak nie tylko wśród założycieli start-upów, ale też inwestorów. Indeks Nasdaq Composite, w którym królują spółki technologiczne, w ciągu ostatniego miesiąca spadł o ok. 10 proc. W sektor AI wkradł się niepokój, że firmy inwestują zbyt wiele pieniędzy w rozwój sztucznej inteligencji, jednocześnie nie generując na niej zysków (a często samych przychodów).

Czasami okazuje się też, że zadania, jakie miała przejąć AI, są… za drogie w realizacji. Zauważył to już prof. Daron Acemoglu z MIT w raporcie Goldman Sachs „Gen AI: too much spend, too little benefit?”, podkreślając, że wiele zadań możliwych do zautomatyzowania nie nadaje się do przejęcia przez AI. Ludzie po prostu wykonują je o wiele taniej. Aby np. system AI mógł wystawiać i opłacać faktury, jak miało to wyglądać w przypadku Adept AI, trzeba poświęcić sporo czasu na trening algorytmów, testy, poprawki itd. Sama infrastruktura jest z kolei kosztowna, podobnie jak specjaliści ds. rozwoju AI. Tymczasem pracownik biurowy wykonuje takie zadania od lat, ma dużą wprawę, poradzi sobie z nimi bez problemu. Robi to wolniej, ale nieporównywalnie taniej, bo agenci AI rozwijani przez Adept mogli realizować konkretne zadania, ale ich wytrenowanie pochłonęło już ponad 100 mln dol., a sama spółka zebrała ponad 400 mln. Koszty budowy technologii przekroczyły wszelkie estymacje.

Obawa przed sądami

Do oddawania biznesów gigantom założycieli start-upów skłania też wzmożony nadzór regulacyjny i nadchodzące zmiany. Wiele firm szkoliło i do tej pory szkoli swoje modele AI na danych, do których — co bardzo możliwe — nie mają praw i zgód, czyli robią to nielegalnie.

Na rynku jest sporo przykładów: Suno, start-up AI do generowania muzyki, został pozwany przez wytwórnie takie jak Sony Music i Universal Music Group za nielegalne wykorzystywanie ich utworów do trenowania modeli AI. Stability AI została pozwana przez Getty Images za korzystanie z obrazów i zdjęć objętych prawem autorskim w sposób nielegalny i do trenowania AI. OpenAI z kolei stoi w obliczu licznych pozwów, w tym z New York Timesa, za wykorzystywanie treści pisanych do szkolenia ChatGPT.

AI służy często do generowania tekstów, muzyki, obrazów czy filmów, ale nie do końca wiadomo, na jakich danych zostały wytrenowane poszczególne algorytmy. Znamienna była odpowiedź Miry Murati, inżynierki i dyr. ds. technologii w OpenAI, gdy firma prezentowała narzędzie Sora do generowania wideo (nie jest jeszcze dostępne). Na pytanie o to, czy Sora była szkolona na materiałach z YouTube, Murati odpowiedziała: „Nie wiem”. Wielu prawników szykuje się już do wypowiedzenia magicznego słowa „sprawdzam”, aby zweryfikować, jak naprawdę szkolone były poszczególne AI. OpenAI ma spory budżet na obronę prawną, ale mniejsze start-upy już niekoniecznie. Oddanie technologii w ręce gigantów i zatrudnienie się w korporacjach wygląda więc na świetny sposób na miękkie lądowanie.

Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Wiadomościach Google.

Źródło