Üretken yapay zeka yatırımları 3.9 milyar doları aştı
Araştırma şirketi PitchBook'a göre 2024'ün üçüncü çeyreğinde risk sermayedarları, 206 anlaşmada üretken yapay zeka girişimlerine 3,9 milyar dolar yatırım yaptı. Bu yatırımların 2,9 milyar doları, 127 anlaşma ile ABD merkezli şirketlere gitti. Çeyreklik yatırım verisi, OpenAI'nin 6,6 milyar dolarlık yatırım turunu içermiyor. Yatırımcılar, üretken yapay zekanın büyük ve kârlı endüstrilerde yer edineceğine inanıyor.
HANDE BERKTAN
ABD, Seattle merkezli pazar, veri araştırma şirketi PitchBook'a göre 2024'ün üçüncü çeyreğinde risk sermayedarları, 206 anlaşmada üretken yapay zeka girişimlerine 3,9 milyar dolar yatırım yaptı. Bu yatırımların, 2,9 milyar doları, 127 anlaşma ile ABD merkezli şirketlere gitti.
Çeyreklik yatırım sonucu, OpenAI'nin 6,6 milyar dolarlık yatırım turunu içermiyor.
Üçüncü çeyreğin en büyük kazananlarından, kodlama asistanı Magic Ağustos'ta 320 milyon dolar, kurumsal arama sağlayıcısı Glean, Eylül'de 260 milyon olar ve iş analitiği firması Hebbia, Temmuz'da 130 milyon dolar yatırım aldı. Çin'in Moonshot AI şirketi Ağustos ayında 300 milyon dolar topladı ve bilimsel keşiflere odaklanan bir Japon girişimi olan Sakana AI, geçen ay 214 milyon dolarlık bir dilimi kapattı.
Metin ve görüntü oluşturucuları, kodlama asistanlarını, siber güvenlik otomasyon araçlarını ve daha fazlasını içeren teknolojilerin geniş bir kesiti olan üretken yapay zekanın olumsuz yönleri mevcut. Uzmanlar teknolojinin güvenilirliğini ve telif hakkıyla korunan veriler üzerinde izinsiz olarak eğitilen üretken yapay zeka modellerinin yasallığını sorguluyor.
Ancak risk sermayedarları, üretken yapay zekanın büyük ve kârlı endüstrilerde yer edineceğine ve uzun vadeli büyümesinin bugün karşılaştığı zorluklardan etkilenmeyeceğine dair etkili bir şekilde yatırımlarını bu alana kaydırdı.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester’ın Raporu’na göre, üretken yapay zekanın, özetlemeden yaratıcı problem çözmeye kadar çeşitli görevler için benimseneceğini öngörüyor.
PitchBook'ta Gelişen Teknolojilerden Sorumlu Kıdemli Analist Brendan Burke, “Büyük müşteriler, başlangıç araçları ve açık kaynak modellerinden yararlanan üretim sistemlerini piyasaya sürüyor. Modellerin son dalgası, yeni nesil modellerin mümkün olduğunu ve bilimsel alanlarda, veri alımında ve kod yürütmede başarılı olabileceğini gösteriyor." açıklamasını yaptı.
Üretken yapay zekanın yaygın şekilde benimsenmesinin önündeki zorlu engellerden biri, teknolojinin devasa hesaplama gereksinimleri olarak gösteriliyor. Araştırmacılar üretken yapay zekanın şirketleri gigawatt ölçeğinde veri merkezleri (ortalama veri merkezinin bugün tükettiği enerji miktarının 5 ila 20 katı kadar güç tüketen veri merkezleri) inşa etmeye yönlendireceğini tahmin ediyor ve bu da halihazırda gergin olan iş gücü ve elektrik tedarik zincirini zorluyor.