A technológiai startup cégek az előző évben 293 milliárd dollárnak megfelelő befektetői tőkét szereztek világszerte, ami a HexGn piackutató adatai alapján 22 százalékkal maradt el a két évvel ezelőtti 375 milliárdtól, és ilyen összehasonlításban a megkötött üzletek száma is 27 százalékkal alacsonyabb volt. Bár a legjobban menő ágazat a befektetések számosságát tekintve az egészségügy és orvosi technológia, összegszerűen pedig a fintech volt, a vertikális területek között megint a mesterséges intelligenciát fejlesztő startupok döntögettek rekordokat: ezek a National Venture Capital Association korábbi statisztikája szerint egyedül az Egyesült Államokban több mint 18 milliárd dollárnyi tőkét vontak be, dacára a technológiai befektetők egyre feltűnőbb óvatosságának.

Az MI-startupok sikeréhez hozzájárul az a globális jelleg is, amelynek értelmében – szemben más szegmensekkel – itt a világ minden táján akadtak az érdeklődésre számot tartó vállalkozások. Nem véletlen, hogy a hatalmas összegek és a túlárazott cégek megint egy lufira emlékeztetnek, bár a Forbes januári elemzése szerint most még szükségszerű, hogy ez a piac így működik, hiszen az igazán fontos és nagyszabású felhasználási esetek (önvezető járművek, MI-alapú egészségügyi diagnosztika stb.) csak ezután szabadítják majd fel a technológiában minden bizonnyal meglévő gazdasági potenciált. Lassulás itt csak abban a tekintetben tapasztalható, hogy az egyre több pénzt felhajtó befektetők a célpontok kiválasztásakor is egyre válogatósabbak lesznek.

A lassulás is új rekordot hoz

Ennek kapcsán érdemes megjegyezni, hogy a mesterséges intelligenciára fókuszáló vállalkozások hatékonysága nem vezethető le a hagyományos szoftvercégek, az SaaS-modell vagy akár az üzleti szolgáltatások már ismert működéséből. Nemrég az Andreessen Horowitz partnereinek cikkét idéztük ezzel kapcsolatban, amelynek alapján az MI-technológiák felfutásával egy új üzleti modell is megszületik majd. Ennek egyik oka a komoly infrastruktúra- és munkaerőigény miatt alacsonyabb bruttó árrés, mivel ha az egyik csökken, a másik óhatatlanul nőni fog, de nulla közelébe egyik költségtényező sem szorítható le. Ugyancsak meghatározó a vonatkozó megoldások gyengébb skálázhatósága, az MI-modellek korlátozott kommoditizációja és az adathálózati effektus hatása is.

Közben a National Venture Capital Association kiadta az idei első negyedévre vonatkozó statisztikáit is, amelyekből kiderül, hogy a mesterséges intelligenciában utazó startupok megint lekörözték a tőkebefektetési piac egészét. Bár az év további részében már annyira meghatározók lesznek a koronavírus-járvány hatásai, hogy azoktól minden szegmensben komoly visszaesést várnak, az első három hónapban még 285 darab MI-fejlesztéssel foglalkozó vállalkozás szerzett majdnem 7 milliárd dollárnyi befektetői tőkét, és még a kedvezőtlen helyzetben is meghaladhatja a tavalyi eredményeket. Azokat a tavalyi eredményeket, amelyeket a PitchBook-NVCA Venture Monitor most már ráadásul 20 milliárd dollárra becsül, szemben a korábban közölt 18 milliárddal.

Ahogy a szervezet által közölt ábrák bemutatják, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatásai egyre több iparágban egyre jelentősebben mutatkoznak. Az algoritmusok és az adatgyűjtési módszerek kiforrottabbá válása a tőkebefektetőket is arra ösztönzi, hogy megkeressék azokat a startupokat, amelyek megítélésük szerint a számítástechnika új korszakának nagy nyertesei lesznek. A tavalyi lendület pedig az idei első negyedévben is kitartott, miközben a teljes tőkebefektetési piac már tavaly is enyhe visszaesést mutatott éves összehasonlításban, és 2020 első három hónapjában is nagyjából a korábbi szintet hozta – hangsúlyozottan még egy olyan környezetben, amelyben nem voltak meghatározók a pandémia mára nyilvánvaló hatásai.

A későbbi számok értékeléséhez persze figyelembe kell venni, hogy a 2018-as és a 2019-es év mind az üzletek számában, mind a befektetet összegek nagyságában óriási ugrást hozott a korábbi évekhez, sőt az évtizedes átlaghoz képest is, vagyis úgy tűnik, hogy a lendület elvesztése sem jelenti majd a korábbi szintre való visszaesést.