تبدیل دیوانگی هوش مصنوعی به استراتژی جذب سرمایه: چگونه استارتاپ ها می توانند در رقابت سرمایه گذاری ۲۰۲۴ برنده شوند

تا به حال، هوش مصنوعی مولد شبیه گرد و غبار پریان بوده است – فقط آن را در زمین خود بپاشید، و سرمایه گذاران بسیار آماده هستند تا کیف پول خود را به طور گسترده باز کنند.

این در حال تغییر است.

سه ماهه چهارم سال ۲۰۲۳ شاهد کاهش ۵۵٫۳ درصدی بود هوش مصنوعی بودجه در مقایسه با سه ماهه اول، که با معاملات کمتر منعکس شده است. کارشناسانی مانند متیو مارویک از واحد اطلاعات در CB Insights هشدار می دهند که در حالی که منابع مالی هوش مصنوعی احتمالاً در سه ماهه بعدی دوباره افزایش می یابد، دورهای متورم سرمایه گذاری معمولی برای سال های ۲۰۲۱ و ۲۰۲۲ اکنون از جدول خارج شده است.

گرد و غبار پس از رونق اولیه هوش مصنوعی تا حدودی فروکش کرده است و اولین چالش ها را آشکار می کند. بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی که در طول رونق سرمایه‌گذاری دورهای آسانی را مطرح کردند، به موفقیت تجاری مورد انتظار سرمایه‌گذاران دست پیدا نکردند.

تنها اشاره به هوش مصنوعی مولد دیگر برای ایجاد دورهای عظیم کافی نیست. سرمایه گذاران در حال حاضر به دنبال دفاع استراتژیک و تمایز در پشته خود در برابر شرکت های فعلی و تازه واردان هجوم به بازار هستند. آنها دراز مدت می خواهند ارزش بازار.

سوال این است که در دنیایی که همه هوش مصنوعی را مطرح می‌کنند، چگونه می‌توانید از میان جمعیت بکاهید و جذب کنید سرمایه گذاری?

تمایز و رقابت، کلید موفقیت تامین مالی هوش مصنوعی است

مدل‌های بنیادی در پیشرفت فضا مؤثر بوده‌اند. مشکل زمانی به وجود می‌آید که استارت‌آپ‌ها شروع به ارائه همان مدل‌های اساسی عمومی به عنوان ارزش اصلی و خندق رقابتی خود می‌کنند.

این رویکرد عمیقاً ناقص است. دیدگاه سرمایه گذاران این است که هوش مصنوعی و LLM هیچ مزیت ذاتی یا مزیت رقابتی ندارند – درست مانند هر چیزی که اساساً برای همه در دسترس است. اگر شرکت شما صراحتاً بر روی تحقیق، توسعه و توزیع مدل‌های پایه متمرکز نیست، تمایز محصول و محصول شما باید جای دیگری باشد.

هوش مصنوعی باید به عنوان تقویت کننده یک محصول یا استراتژی از قبل موجود باشد. این یک زیرساخت پشتیبانی برای استارت‌آپ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و مجهز به هوش مصنوعی است که ارزش اولیه را که به کاربر تحویل می‌دهید بزرگ‌نمایی می‌کند – فرآیند را ارزان‌تر، سریع‌تر، دقیق‌تر و کیفیت را افزایش می‌دهد. اما اینطور نیست ایجاد کردن ارزش از هوای رقیق

ویژگی‌های جالب هوش مصنوعی اگر به نیازهای یک شخصیت خاص کمک نکنند، تجربه کاربر را ارتقاء بخشند یا موارد استفاده خاص را برطرف نکنند، معنایی ندارند. این رویکرد «هوش مصنوعی به خاطر هوش مصنوعی» که اکثر شرکت‌ها به اشتباه اتخاذ کرده‌اند، پدیده‌ای به نام «گردشگری هوش مصنوعی» را ایجاد کرده است که در آن کاربران، بدون اینکه شاهد ارزش افزوده قابل توجهی به زندگی یا گردش کار خود باشند، به محصول پایبند نباشند.

درس آموخته شده: ارائه یک مورد جالب برای سرمایه گذاران به معنای فرو رفتن عمیق در موارد استفاده ملموس و ارزشی است که فناوری هوش مصنوعی شما ایجاد می کند.

شرکت هایی با خندق داده های عمودی، موج بعدی تامین مالی را رهبری خواهند کرد

هوش مصنوعی عمودی – نرم افزار سفارشی شده برای یک صنعت خاص و مشکلات آن – در بین سرمایه گذاران و کاربران نهایی شتاب بیشتری می گیرد. فهرست مطالب سرمایه گذاری شریک پاریس هیمن، هوش مصنوعی عمودی را “تکرار منطقی بعدی SaaS عمودی” نامید که ممکن است به عنوان تغییر دهنده بازی صنعت عمل کند.

با ارائه نتایج با کیفیت بالا در موارد استفاده خاص بدون ایجاد BS نامربوط، چنین مدل‌های متناسبی باعث افزایش زمان به ارزش و حفظ کاربر می‌شوند. این توانایی برنامه‌های یکپارچه عمودی را در ایجاد تمایز کلیدی می‌کند.

مجموعه داده های منحصر به فرد، برنامه های سفارشی برای ورود به بازارو ظرفیت ادغام عمیق در فرآیندهای روزمره کاربر تکرار آنها را سخت کند و پتانسیل بسیار زیاد را وعده دهد.

با نگاهی به چشم‌انداز سرمایه‌گذاری، می‌بینیم که این روند به طور گسترده در صنایع پر داده مانند حقوقی و مراقبت‌های بهداشتی انجام می‌شود – اما مطمئناً در سایر بخش‌ها نیز اجرا خواهد شد.

اشتباهات اصلی ایجاد هوش مصنوعی – و نحوه اجتناب از آنها

بنابراین، برای بنیانگذارانی که امروز به دنبال جمع آوری پول برای راه حل های هوش مصنوعی هستند چه معنایی دارد؟ و چگونه مطمئن می شوید که زمین شما دقیقاً در نقطه مناسب قرار می گیرد؟ در سال ۲۰۲۳، ما در Waveup روی بیش از ۲۰ گردآورنده کمک مالی موفق (و نه خیلی زیاد) هوش مصنوعی کار کرد و از نزدیک شاهد تفاوت بین برندگان و بازندگان هوش مصنوعی بود.

در اینجا اشتباهاتی که می بینیم شرکت ها هنگام ارائه هوش مصنوعی مرتکب می شوند و نحوه رفع آنها آمده است:

• مجموعه مهارت های تیم شما را به درستی نشان نمی دهد. ساختار تیم شما باید ماهیت اولیه شرکت شما را منعکس کند و دارای دانشمندان هوش مصنوعی یا افرادی با تجربه قبلی در ساخت برنامه های هوش مصنوعی باشد.
• عدم نمایش مدل‌های عمودی خاص GTM با استفاده از هوش مصنوعی. تجاری‌سازی یک عامل بزرگ در حال حاضر در هوش مصنوعی است، بنابراین سرمایه‌گذاران می‌خواهند حرکت شفاف GTM را با خندق توزیع واضح ببینند.
• عدم اطلاع از هزینه. بسیاری از شرکت‌ها هیچ سرنخی در مورد عملکرد درونی اقتصاد خود ندارند، اما این بی‌اطلاعی در فضای هوش مصنوعی پایدار نیست، جایی که ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند هزینه یک دست و پا داشته باشد. در زمانی که VCها کارایی سرمایه را روی پایه قرار می‌دهند، از شما انتظار می‌رود که ساختار هزینه، منابع مورد نیاز و حاشیه‌های ناخالص را درک کنید.
• نمیدونی چی میسازی آماده صحبت کردن باشید و ثابت کنید که فناوری زیربنایی را می شناسید. در اینجا مواردی وجود دارد که باید برای سرمایه گذاران توضیح دهید:

1. مدل معماری شما و تکنیک هایی که برای بهبود آن استفاده می کنید
2. فرآیند جمع آوری و رشد مجموعه داده های شما
3. روش هایی که دقت و عملکرد مدل های خود را اندازه گیری می کنید (معیارها، خط پایه عملکرد)
4. الزامات دقت برای اینکه مدل شما برای کاربر ارزشمند باشد
5. نقاط قوت و محدودیت های مدل شما

خب… بعدش چیه؟

مسابقه هوش مصنوعی در حال انجام است و ما همه بخشی از آن هستیم. یک ابهام غالب بازار برنامه های هوش مصنوعی را احاطه کرده است، و در حالی که سرمایه گذاران هنوز شرط بندی نمی کنند، با این حال، به هر فرصتی که در زمینه هوش مصنوعی پیش می آید، دقیق تر از همیشه نگاه می کنند.

برای شرکت‌های اولیه هوش مصنوعی، قابلیت دفاع و دوام برای جذب بودجه به دستور روز تبدیل می‌شود. ذکر گاه به گاه هوش مصنوعی در عرشه شما دیگر برای ایجاد تعامل جدی با سرمایه گذار کافی نیست – شما باید فناوری خود را از درون و بیرون بشناسید، ارزش آن را برای مشتری نهایی درک کنید، یک خندق از قبل موجود داشته باشید و اثبات کنید که می توانید در بالاترین سطح اجرا کنید. مرحله. این کار را انجام دهید تا هر درب VC برای شما باز شود.