Анализ инвестиций в ИИ

Информацию о глобальных инвестициях в ИИ можно найти в целом ряде отчетов.

В частности, на рис. 3.26 показаны данные Tortoise Intelligence.

Рис. 3.26. Динамика глобальных инвестиций в ИИ. Источник: Tortoise Intelligence

Согласно отчету Tortoise Intelligence, инвестиции в ИИ-компании в мире выросли более чем вдвое в 2021, что стало самым большим годовым ростом инвестиций в ИИ за последние два десятилетия. Общий объем инвестиций в 2021 году достиг 77,5 млрд долларов.

Аналитики объяснили всплеск роста глобального интереса к ИИ со стороны правительств и инвесторов в 2021 г. потребностью в цифровых технологиях для совместной работы во время пандемии.

Интересно отметить динамику инвестиций в ИИ в Китае. Согласно рис. 3.26, до 2015 года ИИ-инвестиции в США были больше, чем совокупные инвестиции всех прочих стран, включая Китай. Однако в 2016 году объем ИИ-инвестиций в Китае получил такой всплеск, что Китай вышел на уровень, сравнимый с аналогичными показателями в США, и в разы превысил инвестиции во всех остальных странах мира, вместе взятых.

Уже упомянутая ранее компания CB Insights дает схожие оценки глобальных инвестиций в ИИ (см. рис. 3.27), отмечая тот же (почти двукратный) рост в 2021 году. Интересным фактом в исследованиях CB Insights является информация о высоком росте вливаний в область медицинских ИИ-решений в 2021 г. в связи с эпидемией коронавируса. Согласно данным аналитической компании, почти пятая часть всех инвестиций в 2021 году пошла на ИИ-разработки в области здравоохранения.

Рис. 3.27. Динамика глобальных инвестиций в ИИ. Источник: CB Insights 

Есть также попытки оценить кумулятивные расходы на отдельные направления в области финансирования ИИ-компаний. При этом, к сожалению, таксономия у большинства аналитических агентств разная. Одни исследования пытаются оценить ИИ-финансирование по ИИ-отраслям, другие, как например исследование, отмеченное в табл. 3.8, использует статьи расходов, не связанные с отраслевым делением. В частности, такая категория как "распознавание, классификация и маркировка статических изображений" может относиться к разным отраслям, а "обработка данных пациентов в медицинских приложениях" и "анализ медицинских изображений", напротив, относятся к одной области.

В развитии бизнеса на базе технологий ИИ участвуют тысячи компаний по всему миру. Это весьма диверсифицированный рынок с организациями разного размера - от технологических монстров типа Google, Microsoft, Amazon или Apple до стартапов в несколько человек. Эти компании находятся во взаимодействии, проходят через процессы слияний, поглощений, конвергенции и дивергенции. От крупных компаний отпочковываются пассионарные личности с новыми идеями, которые трудно запустить внутри неповоротливой крупной корпорации, и наиболее успешные, развивая новые идеи, получают через несколько лет предложения от других супербизнесов и часто продолжают свои новации под новой крышей. Самые успешные выживают на конкурентном рынке и сами становятся крупными компаниями, которые со временем начинают приобретать потенциально опасных конкурентов. Идет ротация кадров, проникновение на рынок новых идей, технологий и решений.

Как мы уже отметили выше, обычно стартапы ассоциированы с конкретной технологией, на базе которой они строят свой бизнес, и по числу стартапов, объему инвестиций в них, по капитализации этих компаний можно судить о том, какие ИИ-направления испытывают наиболее активный рост.

Ряд аналитиков ведут подобную статистику. Например, указанную аналитику публикует компания Venture Scanner, пытаясь показать число компаний, занятых в разных направлениях ИИ  (см. рис. 3.28).

Рис. 3.28. Количество отслеживаемых компаний в разных направлениях ИИ. 2019 г. Источник: Venture Scanner

Как следует из рисунка, больше всего компаний (более тысячи) были заняты в области создания приложений машинного обучения, на втором и третьем месте с небольшим отрывом друг от друга следуют платформы машинного обучения и системы обработки естественного языка, и только на четвертом месте оказались компании, занятые созданием платформ компьютерного зрения.

Аналитическая компания пытается также оценить объем финансирования по всему миру с нарастающим итогом с делением по вышеобозначенным категориям (см. рис. 3.29).

Рис. 3.29. Объем финансирования по всему миру с нарастающим итогом до марта 2019 года. Источник:  Venture Scanner, Statista

Говоря о динамике слияний и поглощений на рынке ИИ, полезно обратиться к данным CB Insights (рис. 3.30).

Рис. 3.30. Динамика слияний и поглощений на рынке ИИ. Источник: CB Insights, 2021 

По данным CB Insights, с 2010 года по 2021 год было совершено более 1 000 приобретений компаний, работающих в области ИИ, более чем 800 компаниями-покупателями. В 2010 г. бизнес по слияниям и поглощениям находился в зачаточном состоянии (всего 9 сделок), а в 2019 г. он принес уже 242 сделки, то есть вырос более чем в 20 раз.

Интересно также проанализировать динамику рождения единорогов, специализирующихся в области ИИ-технологий (см. рис. 3.31).

Рис. 3.31. Динамика рождения единорогов в области ИИ. Источник CB Insights

Особенно впечатляют данные за 2021 г., в этом году появилось 65 единорогов, то есть рост составил более 400%.

Согласно данным отчета GlobalData, компании, специализирующиеся в области ИИ, являются наиболее интересной областью для венчурного финансирования. Как следует из рис. 3.32, количество профинансированных фирм в области ИИ к 2020 г. превысило аналогичные показатели по отношению к другим высокотехнологичным секторам, таким как облачные вычисления, большие данные, интернет вещей и другие.

Рис. 3.32. Данные глобального венчурного финансирования ряда ключевых подрывных технологий. Размер окружности указывает на средний размер сделки. Данные, приведенные в скобках, обозначают средний размер сделки в млн долл. США и investors-to-idea ratio. Источник: GlobalData 2020 г. 

 

Представление об объемах инвестиций в наиболее успешные ИИ-стартапы дает также рисунок 3.33. Здесь приведены примеры крупных инвестиций в ИИ-компании в 2019 году.

Рис. 3.33. Топ пять ИИ-стартапов в мире по уровню финансирования венчурными фондами в 2019 г. (инвестиции в млн долл.). Источник: GlobalData 

Как видно из рисунка, в 2019 году крупнейшая инвестиция пришлась на компанию Nuro - американскую робототехническую компанию, расположенную в Маунтин-Вью. Компания была основана инженерами из проекта Google по созданию самоуправляемых автомобилей Waymo. Nuro разрабатывает автономные транспортные средства для доставки грузов и стала первой компанией, получившей разрешение на автономную работу от Национальной администрации безопасности дорожного движения, поскольку ее транспортные средства предназначены для перевозки грузов, а не людей. В конструкции самоуправляемого автомобиля Nuro второго поколения нет руля, зеркал бокового вида и педалей. Nuro вывела своих роботов-доставщиков на рынок в 2018 году, получив финансирование в размере 92 млн долл. В феврале 2019 года было получено дополнительное финансирование в размере 940 млн долл. и в ноябре 2020 года еще 500 млн долл. В качестве китайских стартапов на рис.3.33 фигурирует лишь одна компания - Megvii technology - это технологическая компания, расположенная в Пекине и разрабатывающая программное обеспечение для распознавания образов и глубокого обучения.

Основной продукт компании, Face++, был запущен в 2012 году как первая онлайн-платформа для распознавания лиц в Китае. Megvii привлекла 100 млн долл. в 2016 году, 460 млн долл. в 2017 году и 750 млн долл. в мае 2019 года. В 2019 году компания оценивалась в 4 млрд долларов США.

У ИТ-гигантов нет времени для разработки ИИ-технологий с нуля, но есть ресурсы для инвестиций, поэтому они сочетают стратегию внутренних разработок и покупки стартапов, имеющих перспективные заделы.

По данным CB Insights за 2021 г., Apple лидирует в гонке по присоединению компаний, имеющих компетенции в области искусственного интеллекта (рис. 3.34), опережая таких технологических гигантов, как Facebook, Amazon, Microsoft и Google.

С 2010 по 2021 г. Apple сделала 29 приобретений в области ИИ, что почти в два раза больше, чем у занимающей второе место компании Google, у которой 15 приобретений. За Apple и Google следуют Microsoft с 13 приобретениями, Facebook с 12 и Amazon с 7.

Рис. 3.34. Динамика присоединения ИИ-стартапов крупнейшими технологическими гигантами. Источник: CB Insights

Список компаний, которые покупали гиганты в период 2018- 2020 гг., можно проанализировать, пользуясь данными табл. 3.9.

Таблица 3.9. Примеры инвестиций технологических гигантов в ИИ-стартапы в период 2018-2020 гг. Источник: GlobalData

	2018	2019	2020
Apple	Asaii Silk labs Spectral Aps	Drive.ai Laserlike PullString Spectral Edge Lighthouse.ai*	Inductiv Subverse Voysis XNOR.AI* Vilynks
Accenture	Kogentix Real Time Analytics Platform**	BRIDGE Energy Group Pragsis Technologies Sutter mills	Clarify Solution Group ESR Labs N3 SALT SOLUTIONS
Google	Terraform Labs Xively Socratic.org	Superpod	Looker Data Sciences SolveBot
Microsoft	Bonsai Al Lobe Artificial Intelligence Semantic Machines XOXCO	PromotelQ jClarity	CyberX Orions Systems
Facebook	Bioomsbury Al Confirm.io	CTRL-labs GrokStyle Servicefriend	Scape Technologies

 

* покупка патента, ** покупка ИИ-технологии