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根据调研机构CB Insights日前发布的“AI状况”季度报告 , 与资本市场当前状况一致 , AI的投资持续放缓 。
【ai|调研机构CB Insights发布“AI状况”季度报告:AI领域发展减缓】自上季度以来 , AI初创公司的总投资下降了31% , 降到2020年第三季度以来的最低水平 。 大型融资(1亿美元以上)与上季度相比下降39% , 创下9个季度以来新低 。
尽管AI融资的停滞将会减缓该领域的发展 , 但它也促使投资者将更多注意力放在可能实现持续发展的AI项目上 。 投资者需要了解获得融资的AI初创公司 , 以对AI行业在未来几个月的发展趋势有大致的了解 。
AI的商业模式
AI初创公司是一个模糊的术语 , 通常适用于所有类型的公司 , 其范围从专注于提供AI工具(例如MLOps、预测分析工具、无代码/低代码模型开发)到在产品中使用AI的公司(例如使用机器学习预测风险的保险科技公司) 。
然而 , 有一些因素决定了围绕AI和机器学习形成的商业模式的成功 。 以下是其产品的一些共同原则:
1、产品/市场的契合度:AI产品必须解决未解决的问题 , 或者在现有的解决方案上提供足够的附加值 。
2、增长策略:必须有可扩展的渠道 , 让产品向目标用户传递其价值(例如付费广告以及与现有应用的整合) 。 这些渠道必须是防御性的 , 并使竞争对手难以抢占市场份额 。
3、目标市场:投资者希望获得投资回报 。 其产品必须有一个相当大的市场才能增长并达到目标估值 。 如果产品太小众 , 很少有人问津 , 那么投资者也不会有兴趣为其提供资金 。
除了上述原则 , 使用AI和机器学习的产品还必须解决一些其他问题:
1、训练数据:产品团队需要有足够的高质量数据来训练和测试其模型 。 在某些情况下 , 这些数据很容易获得(例如公共数据集和企业数据库中的现有数据);在其他方面则比较难以获得(例如健康数据) 。 对于某些应用 , 数据在不同的地理区域和受众之间可能存在细微差别 , 这需要它们自己进行数据收集工作 。
2、持续改进:AI和机器学习模型需要随着世界的变化而不断更新 。 在部署机器学习模型之后 , 产品团队必须有持续收集数据以更新和改进模型的策略 。 这种不断的改进也加强了产品对竞争对手的防御能力 。
本着这些原则 , 根据CB Insights公司的调查报告 , 需要了解在经济低迷的情况下 , AI初创公司是否存在为其AI计划吸引资金的模式 。
逆势实现早期融资的AI项目
AI行业早期融资的平均规模一直稳定在300万美元左右 。 相比之下 , 中期和后期的交易规模季度环比分别下降了15%和53% 。 但早期交易的数量已经减少 , 这意味着AI初创公司将更难为他们的产品创意找到投资 。
在CB Insights的报告中提到的种子资金和天使交易中 , 以色列AI初创厂商Voyantis公在7月获得了1900万美元的资金 , 用于开发其预测增长平台 。
如今的广告环境发生了变化 , 对用户数据和隐私的规定更加严格 , Voyantis致力于解决营销人员面临的这些问题 。 例如 , 苹果公司最近在iOS系统中添加了一个功能 , 允许用户阻止广告商收集他们的设备ID 。 由于没有用户的详细数据 , 之前基于规则的广告活动只能提供较差的结果 , 这将增加每个用户获取成本(CAC) 。 Voyantis使用机器学习来预测用户行为和终身价值 , 有助于做出明智的决策 , 并提高营销活动的投资回报率 。
另一家总部位于以色列的生物技术初创厂商Eleven Therapeutics于今年8月获得了2200万美元的种子资金 。 其专注于RNA治疗 , 这一领域近年来备受关注 , 尤其是在新冠疫情蔓延期间 。
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