ხელოვნური ინტელექტის (AI) startup იდეების უმეტესობა კვლავაც მხოლოდ ზედაპირული „wrapper-ებია“, რომლებიც უკვე არსებულ მოდელებზეა აშენებული. თუმცა, როდესაც AI მოდელების შემქმნელები მუდმივად ახალ ფუნქციებს ამატებენ, ინვესტორები ფრთხილობენ ისეთი startup-ების მიმართ, რომლებიც ადვილად შეიძლება გახდნენ არასაჭირო.
მაგალითად: როდესაც განიხილებოდა 4000-ზე მეტი განაცხადი Google-ისა და ვენჩურული კაპიტალის ფირმა Accel-ის ერთობლივი AI აქსელერატორისთვის, რომელიც ინდური startup-ებისთვისაა განკუთვნილი, სწორედ "wrapper" იდეები დომინირებდა. მაგრამ არცერთი მათგანი არ მოხვდა უახლესი ჯგუფის ხუთ საუკეთესო startup-ს შორის, განუცხადა TechCrunch-ს Accel-ის პარტნიორმა Prayank Swaroop-მა.
ნოემბერში დაანონსებული AI-ზე ფოკუსირებული Atoms პროგრამა Google-ისა და Accel-ისგან მიზნად ისახავს ადრეული ეტაპის იმ startup-ების მხარდაჭერას, რომლებიც ინდოეთთან დაკავშირებულ AI პროდუქტებს ქმნიან. შერჩეული კომპანიები მიიღებენ 2 მილიონ დოლარამდე დაფინანსებას Accel-ისა და Google’s AI Futures Fund-ისგან, ასევე 350,000 დოლარამდე cloud და AI გამოთვლით კრედიტებს Google-ისგან.
უარყოფილი განაცხადების დაახლოებით 70% იყო "wrapper-ები" — startup-ები, რომლებმაც უბრალოდ დაამატეს AI ფუნქციები (მაგალითად, ჩატბოტები) არსებულ პროგრამულ უზრუნველყოფას, მაგრამ "არ ქმნიდნენ ახალ სამუშაო პროცესებს AI-ის გამოყენებით", აღნიშნა Swaroop-მა.
დანარჩენი უარყოფილი განაცხადები ძირითადად მოდიოდა ისეთ გადატვირთულ კატეგორიებზე, როგორიცაა მარკეტინგის ავტომატიზაცია და AI რეკრუტირების ინსტრუმენტები, სადაც ინვესტორებმა სიახლე ვერ დაინახეს.
ეს გასაკვირი არც არის. წლევანდელმა პროგრამამ თითქმის ოთხჯერ მეტი განაცხადი მიიღო, ვიდრე წინა Atoms ჯგუფებმა.
ინდოეთის მზარდი AI ეკოსისტემა კვლავ ფოკუსირებულია კორპორატიულ აპლიკაციებზე. განაცხადების 62% პროდუქტიულობის ინსტრუმენტებზე იყო ფოკუსირებული, ხოლო 13% — პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებასა და კოდირებაზე.
Jonathan Silber, Google’s AI Futures Fund-ის თანადამფუძნებელი და დირექტორი, აცხადებს, რომ შერჩეული ხუთი startup იდეალურად ემთხვევა იმ სფეროებს, სადაც Google ელის AI-ის რეალურ სამყაროში უფრო ღრმა დანერგვას.
პროგრამა არ ავალდებულებს startup-ებს ექსკლუზიურად გამოიყენონ Google-ის მოდელები. Silber-ის თქმით, მთავარი მიზანია შეგროვდეს უკუკავშირი იმაზე, თუ როგორ მუშაობს Google-ის მოდელები რეალურ აპლიკაციებში. ამ startup-ებიდან მიღებული ინფორმაცია დაეხმარება Google DeepMind-ის გუნდებს მომავალი მოდელების გაუმჯობესებაში.
წელს შერჩეული startup-ები არიან:
K-Dense, რომელიც ქმნის AI "თანამეცნიერს" კვლევების დასაჩქარებლად ისეთ სფეროებში, როგორიცაა სიცოცხლის შემსწავლელი მეცნიერებები და ქიმია;
Dodge.ai, რომელიც ავითარებს ავტონომიურ აგენტებს კორპორატიული ERP სისტემებისთვის;
Persistence Labs, რომელიც ფოკუსირებულია ხმოვან AI-ზე ქოლ-ცენტრის ოპერაციებისთვის;
Zingroll, რომელიც ქმნის პლატფორმას AI-ის მიერ გენერირებული ფილმებისა და შოუებისთვის;
Level Plane, რომელიც იყენებს AI-ს ინდუსტრიული ავტომატიზაციისთვის საავტომობილო და აეროკოსმოსურ წარმოებაში.
წყარო: techcrunch.com
