Demnach haben KI-Unternehmen auf der ganzen Welt im Jahr 2024 mehr als 100 Milliarden US-Dollar an Risikokapital eingesammelt Crunchbase-Datenein Anstieg von mehr als 80 % im Vergleich zu 2023. Es deckt fast ein Drittel des gesamten im Jahr 2024 investierten Risikokapitals ab. Das ist eine Menge Geld, das in viele KI-Unternehmen fließt.
Die KI-Branche ist in den letzten zwei Jahren so stark gewachsen, dass sie voller sich überschneidender Unternehmen, Startups, die KI immer noch nur im Marketing, aber nicht in der Praxis einsetzen, und legitimen KI-Startups, die Rohdiamanten sind, entstanden ist. Investoren haben es schwer, Startups zu finden, die das Potenzial haben, Branchenführer zu werden. Wo fangen sie an?
Kürzlich TechCrunch 20 VCs recherchiert die Startups unterstützen, indem sie für Unternehmen darauf aufbauen, was einem KI-Startup einen Vorsprung verschafft oder was es von seinen Mitbewerbern unterscheidet. Mehr als die Hälfte der Befragten gaben an, dass die Qualität oder Seltenheit ihrer proprietären Daten den Vorteil von KI-Startups verschafft.
Paul Drews, geschäftsführender Gesellschafter bei Salesforce Ventures, sagte gegenüber TechCrunch, dass es für KI-Startups wirklich schwierig sei, einen Burggraben zu errichten, weil sich die Landschaft so schnell verändere. Er fügte hinzu, dass er nach Startups sucht, die über eine Kombination aus differenzierten Daten, technischer Forschungsinnovation und einem überzeugenden Benutzererlebnis verfügen.
Jason Mendel, Risikokapitalgeber bei Battery Ventures, stimmt zu, dass sich Technologielücken schließen. „Ich suche nach Unternehmen, die über umfassende Daten und Arbeitsabläufe verfügen“, sagte Mendel gegenüber TechCrunch. „Der Zugriff auf einzigartige, proprietäre Daten ermöglicht es Unternehmen, bessere Produkte als ihre Konkurrenten zu liefern, während ein enger Arbeitsablauf oder eine Benutzererfahrung es ihnen ermöglicht, zu den führenden Engagement- und Intelligence-Systemen zu werden, auf die sich Kunden jeden Tag verlassen.“
Der Besitz proprietärer oder schwer zu beschaffender Daten wird für Unternehmen, die vertikale Lösungen entwickeln, immer wichtiger. Scott Beechuk, Partner bei Norwest Venture Partners, sagte, dass Unternehmen, die sich auf ihre einzigartigen Daten konzentrieren können, die Startups mit dem größten langfristigen Potenzial seien.
Andrew Ferguson, Vizepräsident bei Databricks Ventures, sagte, dass umfangreiche Kundendaten und Daten, die eine Rückkopplungsschleife in einem KI-System erzeugen, es effektiver machen und auch Start-ups dabei helfen können, sich von anderen abzuheben.
Valeria Kogan, CEO von AufhörenEin Startup, das Computer Vision zur Erkennung von Schädlingen und Krankheiten in Nutzpflanzen einsetzt, sagte gegenüber TechCrunch, dass einer der Gründe, warum Fermata an Bedeutung gewinnen konnte, darin besteht, dass sein Modell auf der Grundlage von Kundendaten und Daten aus der eigenen Forschung und Entwicklung trainiert wird Unternehmen. Center. Die Tatsache, dass das Unternehmen die gesamte Datenkennzeichnung intern durchführt, trägt auch dazu bei, einen Unterschied in Bezug auf die Modellgenauigkeit zu machen, fügte Kogan hinzu.
Jonathan Lehr, Mitbegründer und Komplementär von Work-Bench, fügte hinzu, dass es nicht nur um die Daten geht, über die Unternehmen verfügen, sondern auch darum, wie sie diese bereinigen und nutzen. „Als reiner Seed-Fonds konzentrieren wir den Großteil unserer Energie auf vertikale KI-Möglichkeiten und befassen uns mit geschäftsspezifischen Arbeitsabläufen, die umfassende Fachkenntnisse erfordern und bei denen KI in erster Linie eine Möglichkeit zur Datenerfassung und -bereinigung darstellt, die zuvor nicht zugänglich (oder sehr teuer) war. Dies auf eine Art und Weise, die Hunderte oder Tausende von Arbeitsstunden erfordern würde“, sagte Lehr.
Zusätzlich zu Daten suchen VCs nach eigenen Angaben nach KI-Teams, die von starken Talenten geleitet werden, die über eine starke Integration mit anderen Technologien verfügen, und nach Unternehmen, die über ein tiefes Verständnis der Kundenabläufe verfügen.
