Risiko- und Beteiligungsgesellschaften Nutzen Wachstumschancen durch Künstliche Intelligenz in Zeiten des Marktrückgangs
Angesichts der rückläufigen Deal-Aktivitäten und Ausstiegswerte richten sich Risiko- und Beteiligungsgesellschaften (VCs) zunehmend auf vielversprechende KI-Möglichkeiten aus, die langfristiges Wachstum versprechen. Der aktuelle Pitchbook-Bericht über Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen hebt die anhaltenden Herausforderungen hervor, mit denen VCs konfrontiert sind, darunter ein erheblicher Rückgang der Deal-Aktivitäten und der Ausstiegswerte. Pitchbook identifiziert KI-Datenzentren, lokale große Sprachmodelle (LLMs) und domänenspezifische Fundamentmodelle als Schlüsselwachstumstreiber für VCs.
Marktherausforderungen für VCs
Die Deal-Aktivitäten im Bereich KI und Maschinelles Lernen sind im vergangenen Jahr um 19 % gesunken, von 8.968 Deals in 2022 auf 7.238 in 2023. Der Gesamtwert der Deals ist ebenfalls zurückgegangen, wobei Pitchbook im vierten Quartal 2023 nur 2,7 Milliarden USD an offengelegtem Deal-Wert verzeichnet, der niedrigste Wert seit dem ersten Quartal 2019. Die M&A-Aktivitäten sind ebenfalls gesunken, da führende Technologieunternehmen Partnerschaften mit LLM-Startups anstelle von Übernahmen bevorzugen.
Ausnahmen bilden die Übernahme von Nod.AI durch AMD im Bereich MLOps, IBMs Erwerb von Manta im Datenbankmanagement und die Übernahme von UltimateSuite durch ServiceNow im Bereich prädiktive Analytik. Es bestehen Hoffnungen, dass der bevorstehende Börsengang des Halbleiter-Startups Astera Labs die Deal-Werte in den kommenden Quartalen ankurbeln wird.
Trotz dieser Rückschläge gibt es positive Zeichen für langfristiges Wachstum. Führende Unternehmen im Bereich generative KI sicherten sich im vierten Quartal 2023 6 Milliarden USD über 194 Deals, überwiegend finanziert von großen Technologiekonzernen wie Microsoft und Google, die Zugang zu den neuesten LLM-Technologien anstreben. Zudem erreichte das Investment in horizontale Plattformen im Jahr 2023 mit 33 Milliarden USD ein Rekordhoch, während die Finanzierung für vertikale Anwendungen auf das niedrigste Niveau seit 2020 fiel.
Neue Investitionschancen Erkennen
VCs sind bestrebt, Organisationsstrukturen und Produktstrategien zu entwickeln, die von Nvidias rasanten Innovationen, insbesondere in der GPU-Technologie, profitieren. Pitchbook identifiziert AI-Datenzentren, lokale LLMs und domänenspezifische Fundamentmodelle als wichtige Bereiche, die von Nvidias Position als Marktführer profitieren werden.
Nvidia berichtete im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2024 von einem beeindruckenden Umsatz von 22,1 Milliarden USD, was einem Anstieg von 265 % im Jahresvergleich und 22 % im Vergleich zum Vorquartal entspricht. Der Bereich Datenzentren verzeichnete ein bemerkenswertes Wachstum von 409 % im Vergleich zum Vorjahr, auf 18,4 Milliarden USD. CEO Jensen Huang betonte die vielfältige Nachfrage nach Datenverarbeitungs- und KI-Lösungen in verschiedenen Branchen, darunter Automobil, Finanzen und Gesundheitswesen.
AI-Datenzentren: Ein Wachstumsfaktor
AI-Datenzentren, die für KI-Workloads optimiert sind, konzentrieren sich darauf, die Leistung zu maximieren und gleichzeitig den Stromverbrauch und die Wärmeabgabe zu minimieren. Diese Datenzentren sind so konzipiert, dass sie Hochleistungsserver, Speicher, Netzwerke und spezialisierte Beschleuniger unterstützen und legen großen Wert auf Nachhaltigkeit.
IDC schätzt, dass 8 Milliarden USD in die Infrastruktur für generative KI investiert wurden, was 2,1 Milliarden USD an Cloud-Umsatz und 4,5 Milliarden USD an Anwendungsumsätzen generierte. Pitchbook prognostiziert, dass AI-Datenzentren erst 2027 Margen auf SaaS-Niveau erreichen werden, was Startups dazu veranlasst, kosteneffiziente Lösungen zu suchen, die signifikante Einsparungen bei GPU-Stunden versprechen.
Pitchbook berichte, dass Startups derzeit Einsparungen von 50 % bis 70 % bei GPU-Stunden mit fortschrittlichen Nvidia A100s und exklusivem Zugang zu den neuesten H100-Chips anbieten. Lambda, ein führendes Startup im Bereich GPU-Cloud-Services, hat den größten Cluster von H100-Chips unter den öffentlichen Cloud-Anbietern entwickelt und damit Google und Oracle übertroffen.
VCs erkunden Möglichkeiten zur Schaffung und Zusammenarbeit mit Ökosystemen von Colocation-Anbietern. Spezialisierte Cloud-Anbieter, die einen Markt von 4,6 Milliarden USD im nahezu 150 Milliarden USD umfassenden Sektor Internet-as-a-Service erschließen, heben sich durch die Verfügbarkeit von KI-Chips, lokale Präsenz und Unterstützung für Multicloud-Umgebungen sowie verschiedene Legacy-Hardwaresysteme ab.
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