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.
Таблица 3.8. Прогноз кумулятивных расходов на ИИ-решения за период с 2016 по 2025 гг. по 10 наиболее значимым направлениям (млрд долл.) Источник: Finances Online
Обнаружение и идентификация объектов на дороге, предотвращение столкновений
8,986
Распознавание, классификация и маркировка статических изображений
7,642
Обработка данных пациентов в медицинских приложениях
7,259
Увеличение производительности, оптимизация стратегий алгоритмической торговли
6,394
Локализация и картирование
5,950
Предиктивное обслуживание
5,713
Предотвращение киберугроз
5,385
Перевод бумажного документооборота в цифровой
5,370
Интеллектуальные системы подбора и управления персоналом
5,295
Анализ медицинских изображений
5,111
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.
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.
* покупка патента, ** покупка ИИ-технологии
-
Add a note