Liga Mistrzów AI: DeepMind płaci jak Neymar, a to dopiero początek

W dziedzinie rekrutacji specjalistów od sztucznej inteligencji ustanowiono nowy rekord, porównywalny z rekordem wiodącego klubu piłkarskiego. Google planuje zainwestować 2,4 miliarda dolarów, aby przyciągnąć dwóch współzałożycieli Windsurf wraz z ich zespołem badaczy do DeepMind. Startup może przetrwać, ale jego przyszłość pozostaje niepewna. Dwa lata wcześniej ta sama firma zainwestowała 2,7 miliarda dolarów, aby „przejąć” Noama Shazeera z Character.AI, wraz z niewielkim zespołem i licencją na model konwersacyjny obecnie stosowany przez Gemini AI.

• Jak wygląda krajobraz transferu talentów w obszarze sztucznej inteligencji i dlaczego DeepMind inwestuje jak elitarne kluby piłkarskie?
• Dlaczego Google, Microsoft i Meta inwestują miliardy w zatrudnianie indywidualnych ekspertów od sztucznej inteligencji?
• Jakie ramy finansowe i regulacyjne umożliwiają dużym firmom technologicznym omijanie tradycyjnych metod przejmowania?
• Przyszłość sektora sztucznej inteligencji może przypominać piłkę nożną, z własnymi rekordami, przepisami i „ligą mistrzów talentów”.
• Więcej informacji o biznesie znajdziesz na Businessinsider.com.pl

W sumie Alphabet zainwestował ponad 5 miliardów dolarów tylko w kadrę reprezentacji narodowej w niecały rok – to tak, jakby klub nie kupował całego zespołu, ale zamiast tego wykupywał klauzule odstępnego kluczowych zawodników, pozostawiając pierwotnemu klubowi luki w składzie.

Microsoft również angażuje się w to „okno transferowe” w dziedzinie sztucznej inteligencji, ale koncentruje się na przejęciach hurtowych. W marcu 2024 roku firma zrekrutowała Mustafę Suleymana i niemal wszystkich 70 pracowników Inflection AI, zawierając umowę licencyjną o wartości 650 milionów dolarów na technologie sztucznej inteligencji. Umożliwiło to firmie szybką integrację tej wiedzy z konsumencką serią Copilot, unikając jednocześnie przedłużającej się kontroli antymonopolowej, typowej dla przejęć na dużą skalę.

Zobacz także: Od skromnego startupu do lidera rynku. SmartLunch stawia na innowacyjność i skalowalność [WYWIAD]

Mark Zuckerberg inwestuje ogromne środki w talenty w dziedzinie sztucznej inteligencji

Najbardziej zdumiewające liczby wyłaniają się jednak z Menlo Park. Aby założyć Meta Superintelligence Labs, Mark Zuckerberg zobowiązał się do zainwestowania 14,3 miliarda dolarów w 49% udziałów w Scale AI i mianowania 28-letniego założyciela Alexandra Wanga na stanowisko dyrektora ds. sztucznej inteligencji w swojej firmie.

Zaledwie miesiąc później Meta skusiła Ruominga Panga, poprzedniego szefa zespołu zajmującego się modelami fundamentów w Apple, ofertą przekraczającą 200 milionów dolarów, co już samo w sobie jest rekordem w branży piłkarskiej.

Ile kosztuje gwiazdorski gracz i ile kosztują badania nad sztuczną inteligencją?

• Najdroższy piłkarz świata, Neymar, został pozyskany przez Paris Saint-Germain w 2017 roku za kwotę 222 milionów euro – około 263 milionów dolarów według ówczesnego kursu wymiany.
• Tuż za nim plasuje się Kylian Mbappé, który rok później dołączył do PSG za kwotę 180 milionów euro (216 milionów dolarów).
• Brytyjski rekord należy do Declana Rice'a, który zapłacił West Hamowi za Arsenal 105 milionów funtów (138 milionów dolarów).
• Real Madryt wypłacił 103 miliony euro (110 milionów dolarów) za Jude'a Bellinghama.

Pomimo rosnących kosztów transferów w piłce nożnej, tylko pierwszy z tych transferów przekroczył 250 milionów dolarów. Dla porównania, w sektorze sztucznej inteligencji tyle kosztuje pojedynczy inżynier lub duet specjalistów.

Przeczytaj także: Czy Twoja praca przetrwa w erze sztucznej inteligencji? Lista zawodów zagrożonych i strategia ratunkowa.

Dlaczego duże firmy technologiczne inwestują tak dużo?

Głównym czynnikiem są koszty bezczynności. Codziennie powstają tysiące aplikacji opartych na dużych modelach językowych, a kluczowe rynki – reklama i wyszukiwanie – ryzykują stratę miliardów dolarów przychodów co kwartał, jeśli algorytmy nie nadążą za konkurencją . W tym kontekście 2 miliardy dolarów rocznie na postęp wydają się zabezpieczeniem przed opieszałością.

Co więcej, występuje dotkliwy niedobór talentów. Według DeepLearning.AI, na świecie jest mniej niż 500 badaczy zdolnych do trenowania modeli z ponad bilionem parametrów. Kiedy popyt (od startupów po instytucje badawcze) znacznie przewyższa podaż, ceny rosną wykładniczo – podobnie jak na rynku elitarnych strajkujących.

Google, Microsoft i Meta również stosują strategie odwrotnych przejęć – udzielają licencji na technologię i personel, omijając przepisy dotyczące fuzji i przejęć, które mogłyby opóźnić fuzję o miesiące. Takie podejście zapewnia pewną przewagę firmie, która traci kluczowe talenty, ponieważ zachowuje kapitał zaufania i część struktury, choć często traci dynamikę rynkową, czego doświadczyła firma Inflection po odejściu Suleymana.

Zobacz także: Groq rzuca wyzwanie Nvidii. Chce zdominować Europę, zaczynając od Helsinek.

Czy jest to opłacalna inwestycja?

Kwota 2,4 miliarda dolarów, którą Google przeznacza na duet Mohan-Chen, jest w przeważającej mierze ustrukturyzowana jako kapitał własny z długim okresem nabywania praw

Źródło