Wstęp
W świecie sztucznej inteligencji - szczególnie wśród startupów - powiedzenie "zbudowaliśmy własny model" jest często postrzegane jako złoty bilet: szybka ścieżka do finansowania, wiarygodności i statusu rynkowego. Wiele szybko rozwijających się firm dąży do stworzenia własnych modeli, zakładając, że ta przewaga techniczna je wyróżni.
To, co wielu założycielom umyka, to fakt, że bycie technicznie oryginalnym to nie to samo, co bycie strategicznie inteligentnym. W większości przypadków budowanie zastrzeżonego modelu jest nie tylko niepotrzebne - aktywnie przynosi efekt przeciwny do zamierzonego, mimo że takie startupy są często wysoko wyceniane. Niektóre startupy AI osiągają wyższą wycenę dzięki postrzeganemu zróżnicowaniu technicznemu, nawet jeśli ich przychody pozostają ograniczone. Wycena firmy jest często napędzana przez przekonanie, że posiadanie unikalnego modelu gwarantuje przyszły sukces, co prowadzi do gwałtownych wycen, nawet gdy przychody są ograniczone.
Mnożniki wyceny: Za co płacą inwestorzy
Sektor sztucznej inteligencji osiąga jedne z najwyższych mnożników przychodów w branży technologicznej, w dużej mierze napędzany oczekiwaniami szybkiego przyszłego wzrostu i strategicznego pozycjonowania na rynku. Najnowsze dane pokazują, że mediana wielokrotności wartości przedsiębiorstwa (EV) do przychodów dla startupów AI wynosi około 29,7x. Mnożniki te są obliczane poprzez podzielenie wartości przedsiębiorstwa firmy przez jej przychody, przy użyciu danych finansowych, takich jak ceny akcji, przychody lub EBITDA, w celu ilościowego określenia wartości firmy. Oznacza to, że inwestorzy często wyceniają firmy na prawie 30-krotność ich obecnych przychodów, odzwierciedlając silne zaufanie do skalowalności i potencjału transformacyjnego.
Należy jednak zauważyć, że mnożniki te pochodzą głównie z rund pozyskiwania kapitału, w których optymizm i dynamika rynku mają tendencję do zawyżania wycen. Jeśli chodzi o Wyjścia z fuzji i przejęćZałożyciele powinni spodziewać się bardziej konserwatywnych mnożników, często znacznie niższych niż w przypadku rund finansowania. Ponadto wartości transakcji w transakcjach prywatnych są często bardziej konserwatywne i trudniejsze do porównania, ponieważ dokładne dane dotyczące wartości transakcji mogą być trudne do uzyskania. Zrozumienie tego rozróżnienia pomaga złagodzić oczekiwania i prowadzi do bardziej realistycznych rozmów na temat wyceny podczas procesu sprzedaży.
W sektorze sztucznej inteligencji wycena firmy często odzwierciedla nie tylko bieżące dane finansowe, ale także potencjał wzrostu, pozycję rynkową i przewagę strategiczną. Inwestorzy i założyciele powinni wziąć pod uwagę zarówno tradycyjne wskaźniki, takie jak mnożniki przychodów i EBITDA, jak i miary wybiegające w przyszłość, takie jak analiza zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF), aby ocenić skalowalność i ryzyko. Inwestorzy i założyciele obliczają i porównują wartości w różnych transakcjach, aby porównać wartość firmy i poinformować o negocjacjach. Ostatnie rundy finansowania ilustrują, w jaki sposób wycena wielokrotności dla startupów AI gwałtownie wzrosły, napędzane oczekiwaniami transformacyjnego wzrostu, a nie samymi bieżącymi zyskami, przy czym wartości te zostały obliczone na podstawie oczekiwań dotyczących wzrostu.
Dlaczego zastrzeżony nie oznacza konkurencyjny dla startupów AI?
Istnieje kilka podstawowych problemów związanych z utożsamianiem zastrzeżonych modeli z przewagą strategiczną:
- Wydajność nie skaluje się wraz z kosztami. Szkolenie własnego modelu może brzmieć ekscytująco, ale jeśli nie działasz na dużą skalę, prawdopodobnie wydasz więcej pieniędzy na wypływy pieniężne, co może negatywnie wpłynąć na rentowność startupów, a wyniki będą gorsze niż w przypadku otwartych alternatyw. Firmy muszą również wziąć pod uwagę zarówno przychody, jak i zyski, oceniając wpływ rozwoju zastrzeżonych modeli na wyniki finansowe.
- Modele stają się infrastrukturą. Dzisiejsze najbardziej wydajne modele - GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA - są szeroko dostępne za pośrednictwem interfejsów API lub otwartych wersji. Ich możliwości rozwijają się szybciej niż większość startupów jest w stanie nadążyć.
- Większości użytkowników to nie obchodzi. Chcą niezawodności, szybkości i wyników. Nie ma znaczenia, czy pochodzi to z własnego modelu, czy z innego, o ile praca zostanie dobrze wykonana.
- Szkolenie własnego modelu wymaga znacznych nakładów kapitałowych. Inwestycje w sprzęt, dane i zasoby inżynieryjne mogą być znaczne, co sprawia, że jest to trudna ścieżka dla większości firm.
Przykład: Narzędzie zwiększające produktywność wykorzystujące GPT-4 do podsumowywania długich dokumentów nie wygrywa dlatego, że zbudowało własny LLM. Wygrywa, ponieważ płynnie łączy się z Dropbox, oferuje podsumowania jednym kliknięciem i zapamiętuje preferencje użytkownika. To jest wartość przepływu pracy, a nie wynalazek modelu.
Skuteczna wycena w takich przypadkach często obejmuje analizę wartości przedsiębiorstwa w stosunku do przychodów i zysków, zapewniając, że inwestycje w zastrzeżone technologie przekładają się na wymierne wyniki biznesowe, a nie tylko na zawyżoną percepcję rynku. Wartość firmy jest określana przez połączenie innowacyjności, możliwości rynkowych i namacalnych wyników.
Kiedy modele niestandardowe mają sens strategiczny?
Nie oznacza to, że rozwój modelu jest zawsze błędem. W niektórych sytuacjach może to być właściwy ruch. Firmy często oceniają, czy inwestowanie w niestandardowe modele jest zgodne z ich celami strategicznymi i długoterminową wartością:
- Ścisłe ograniczenia regulacyjne: W sektorach takich jak opieka zdrowotna lub rząd, gdzie ścisła kontrola nad danymi nie podlega negocjacjom, posiadanie całego rurociągu (w tym modelu) staje się wymogiem.
- Przypadki brzegowe specyficzne dla danej domeny: Jeśli pracujesz w bardzo wąskiej dziedzinie - takiej jak odkrywanie leków na wczesnym etapie rozwoju lub analiza geologiczna - modele publiczne mogą nie zapewniać dokładnych lub przydatnych wyników.
- Prawdziwie zastrzeżone dane: Jeśli posiadasz zestaw danych, którego nikt inny nie może powielić, warto zainwestować w lekki model, który jest precyzyjnie dostrojony - nie dla wydajności, ale dla kontroli.
- Optymalizacja kosztów/opóźnień na dużą skalę: W przypadku firm przetwarzających miliony zapytań dziennie, przejście z rozliczeń opartych na API na samodzielne wnioskowanie może mieć sens finansowy - po osiągnięciu dopasowania produktu do rynku.
Wycena tych decyzji często wymaga prognozowania przyszłych przepływów pieniężnych i oceny, czy początkowe nakłady inwestycyjne zostaną zrównoważone oszczędnościami operacyjnymi lub zyskami z przychodów, zwykle za pomocą zdyskontowanych przepływów pieniężnych lub metod opartych na mnożnikach.
Rozważania dotyczące skali i wzrostu: Podczas oceny niestandardowych modeli, wzrost przychodów i trakcja rynkowa są kluczowymi czynnikami przy określaniu wartości firmy, szczególnie w sektorach, w których przyszły potencjał może przeważyć nad obecnymi finansami.
Są to jednak wyjątki. Większość firm twierdzących, że "budujemy własny model fundacji" nie należy do tych kategorii. Budują dla prestiżu, a nie dla celu.

Gdzie jest prawdziwa dźwignia: aplikacja, a nie infrastruktura
Zamiast gonić za złożonością techniczną, wysokowydajne startupy AI po cichu koncentrują się na czymś zupełnie innym: dominacji przepływu pracy. Firmy te napędzają innowacje i demonstrują transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji, zmieniając sposób działania i konkurowania firm.
Nie trenują modeli o miliardach parametrów. Osadzają inteligencję w bardzo konkretnych przypadkach użycia, a firmy zajmujące się sztuczną inteligencją rozwijają technologię w różnych branżach i sektorach. Wysiłki te kształtują szerszy ekosystem AI. Innowacje oparte na sztucznej inteligencji przekształcają branże takie jak opieka zdrowotna, finanse i cyberbezpieczeństwo, zasadniczo rekonfigurując ich krajobrazy.
Przykłady z życia wzięte:
- Prawnicze narzędzie AI, które podkreśla klauzule ryzyka dla prawników pracujących pod jurysdykcją Wielkiej Brytanii, oferując specjalistyczne usługi dla prawników.
- Platforma marketingowa, która generuje opisy produktów, dostosowuje ton głosu i synchronizuje się bezpośrednio z zapleczem Shopify, umożliwiając firmom wykorzystanie uczenia maszynowego do wydajnego i wysokiej jakości generowania treści.
- System przeglądu umów, który sygnalizuje niedopasowanie dostawców w oparciu o politykę zamówień - a nie tylko wzorce językowe - z silnymi środkami bezpieczeństwa sieci w celu ochrony wrażliwych danych.
Firmy te wygrywają, ponieważ dokładnie rozumieją potrzeby swoich użytkowników i projektują systemy - a nie tylko produkty - wokół tego. Ich innowacyjne rozwiązania przekształcają ich dziedziny i wyznaczają nowe standardy branżowe.
Debata na temat "opakowania" odwraca uwagę
Istnieje wiele lekceważących wypowiedzi na temat produktów AI, które są "tylko opakowaniami" wokół modeli publicznych. Ale to płytki sposób patrzenia na projektowanie produktów.
Większość udanych produktów technologicznych to opakowania wokół czegoś:
- Aplikacja do wspólnych przejazdów obejmuje logistykę i płatności wokół GPS telefonu.
- CRM obejmuje narzędzia komunikacyjne i logikę sprzedaży wokół bazy danych.
- Narzędzie projektowe owija dane wejściowe użytkownika wokół silników renderujących.
W sztucznej inteligencji nie liczy się to, czy opakowujesz model. Liczy się to, jak dobrze go opakowujesz. Kluczem jest skupienie się na aspektach, które zapewniają rzeczywistą wartość - takich jak integracja wiedzy specjalistycznej, optymalizacja pod kątem potrzeb użytkowników i zapewnienie płynnej integracji przepływu pracy.
Cienka warstwa bez kontekstu i pętli sprzężenia zwrotnego? To tylko demo. Przemyślana warstwa, która koduje wiedzę, upraszcza podejmowanie decyzji przez użytkownika i pasuje do rzeczywistych przepływów pracy? To jest biznes.
Krytyczna rola projektowania, doświadczenia użytkownika i zarządzania ryzykiem jest tutaj nie do przecenienia. Skuteczna ocena ryzyka - taka jak minimalizacja halucynacji i zapewnienie zgodności z normami regulacyjnymi - buduje zaufanie, które jest głównym czynnikiem wpływającym na wycenę firm zajmujących się sztuczną inteligencją.
Przykład: Notion AI nie da się obronić, ponieważ ma unikalne modele - tak nie jest. Jest to możliwe do obrony, ponieważ firma rozszerza już i tak lepki produkt o pomocne narzędzia AI, które wspierają przepływ pracy użytkowników dokładnie tam, gdzie użytkownicy piszą, myślą i planują.
Jak budować obronność bez posiadania modelu
Oto, gdzie inteligentne startupy AI stawiają swoje zakłady:
- Głębokość przepływu pracy: Zrozumienie, co użytkownik naprawdę próbuje zrobić - a nie tylko jaki przycisk kliknie.
- Warstwy niezawodności: Opatrywanie modeli regułami, walidacjami i mechanizmami awaryjnymi w celu zapobiegania halucynacjom i poprawy dokładności.
- Szybkość wglądu: Nie tylko generowanie treści, ale pomaganie użytkownikom w podejmowaniu opartych na danych i świadomych decyzji szybciej i z większą pewnością.
- Zaufanie i iteracja: Zdobywanie zaufania użytkowników poprzez wielokrotne rozwiązywanie ich problemów, a następnie rozszerzanie działalności po zbudowaniu zaufania.
Firmy, które uzyskują dostęp do zastrzeżonych zbiorów danych lub wyspecjalizowanych platform technologicznych, mogą dodatkowo wzmocnić swoją obronność i zwiększyć swoją wycenę. Dostęp do unikalnych zasobów, takich jak duże zbiory danych lub specjalistyczne bazy danych, jest często kluczowym wyróżnikiem dla inwestorów oceniających startupy AI.
Strategie te nie tylko poprawiają dopasowanie produktu do rynku, ale także pomagają zademonstrować inwestorom jasną ścieżkę zrównoważonego wzrostu i wzrostu wyceny. Inwestorzy przywiązują dużą wagę do powtarzających się przychodów, utrzymania klientów i trajektorii wzrostu, które stanowią podstawę mnożników wyceny firmy i atrakcyjności inwestycyjnej.

Właściwym pytaniem nie jest "Co możemy zbudować?". - To "czego nie powinniśmy?".
Startupy nie muszą imponować głębokimi stosami własności intelektualnej. Muszą dostarczać wartość w elegancki i efektywny sposób. Przy podejmowaniu decyzji o tworzeniu własnych modeli kluczowe jest skupienie się na rzeczywistych możliwościach inwestycyjnych i obszarach strategicznego zainteresowania.
Jeśli rozważasz budowę modelu, zatrzymaj się i zapytaj:
- Czy robimy to dlatego, że czyni to produkt lepszym - czy dlatego, że sprawia to, że nasz pitch deck wygląda mocniej?
- Czy moglibyśmy dostarczać produkty szybciej, taniej i bardziej niezawodnie, korzystając z gotowych modeli i skupiając się na projektowaniu systemów?
- Czy ta inwestycja przyniesie korzyści naszym użytkownikom - czy tylko naszemu ego?
Należy pamiętać, że inwestorzy mogą zapłacić wyższą cenę za startupy, które wykazują wyraźną przewagę strategiczną lub potencjał transformacyjny, zwłaszcza gdy są wspierane przez solidne modele finansowe, takie jak wycena DCF lub analiza porównawcza porównywalnych transakcji AI.
Własny wynik, a nie model
Najważniejszą rzeczą, jaką może zrobić startup zajmujący się sztuczną inteligencją, jest uczynienie modelu niewidocznym. Użytkownicy nie chcą myśleć o wagach, tokenach czy warstwach - chcą rozwiązywać problemy.
Pozwól laboratoriom zbudować infrastrukturę. Niech Twój startup będzie właścicielem wyniku.
Analiza i badanie rynku: Zrozumienie pola gry
W szybko zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji, analiza rynku i badania nie są tylko miłym dodatkiem - są niezbędne do przetrwania i odniesienia sukcesu. Zarówno dla startupów AI, jak i firm o ugruntowanej pozycji, zrozumienie pola gry oznacza coś więcej niż tylko śledzenie konkurencji; chodzi o dekodowanie dynamiki rynku, identyfikowanie trendów wyceny i dostrzeganie, skąd nadejdzie kolejna fala wzrostu.
Inwestorzy polegają na dogłębnej analizie mnożników wyceny, mnożników przychodów i innych wskaźników finansowych, aby ocenić wycenę spółki i jej potencjał przyszłego wzrostu. Dostęp do kompleksowych danych firmy - w tym nazw, nisz, specyfiki transakcji, mnożników wyceny, wielkości transakcji, szczegółów dotyczących docelowych nabywców i spostrzeżeń sektorowych - ma kluczowe znaczenie dla dokładnej analizy porównawczej i analizy. Uważnie obserwując trendy rynkowe w ekosystemie sztucznej inteligencji, firmy mogą uzyskać cenne informacje, które informują o wszystkim, od strategii produktu po taktykę pozyskiwania funduszy.
Tego rodzaju podejście oparte na danych pomaga firmom pozycjonować się pod kątem wyższych wycen i wykorzystywać okazje inwestycyjne, zanim reszta rynku je dostrzeże. Umożliwia również lepszą ocenę ryzyka, pomagając firmom łagodzić zagrożenia wynikające ze zmienności rynku lub zmian regulacyjnych. Uzyskanie wiarygodnych informacji od spółek prywatnych pozostaje jednak poważnym wyzwaniem w porównaniu do spółek publicznych, ze względu na ograniczoną jawność i dostępność danych.
Sektor sztucznej inteligencji ewoluuje w zawrotnym tempie, a nowe technologie i modele biznesowe pojawiają się nieustannie. Większe transakcje w sektorze sztucznej inteligencji mogą wyznaczać nowe poziomy odniesienia dla mnożników wyceny i wpływać na strategie inwestycyjne w całej branży. Firmy, które priorytetowo traktują dokładne badania rynku, są lepiej przygotowane do przewidywania zmian w sektorze, dostosowywania się do zmieniających się potrzeb klientów i unikania kosztownych pomyłek. Ostatecznie, silne zrozumienie analizy rynku jest kluczową rolą dla każdej firmy dążącej do bycia liderem w przestrzeni AI - pomagając zarówno założycielom, jak i inwestorom w podejmowaniu świadomych decyzji, które napędzają wzrost i maksymalizują wartość.
Ocena i zarządzanie ryzykiem w startupach AI
Działalność w sektorze sztucznej inteligencji oznacza poruszanie się w środowisku charakteryzującym się zarówno wysokim wzrostem, jak i wysokim ryzykiem. W przypadku startupów AI skuteczna ocena ryzyka i zarządzanie nim nie są opcjonalne - mają one fundamentalne znaczenie dla długoterminowego sukcesu. Inwestorzy i założyciele muszą spojrzeć poza szum informacyjny i rygorystycznie ocenić model biznesowy firmy, trajektorię wzrostu przychodów i otoczenie konkurencyjne.
Jednym z najpotężniejszych narzędzi do tego celu jest wycena metodą zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF), która pozwala inwestorom oszacować bieżącą wartość spółki na podstawie oczekiwanych przyszłych przepływów pieniężnych. Podejście to pomaga oszacować zarówno wzrost, jak i ryzyko, biorąc pod uwagę wszystko, od wydatków kapitałowych po zmienność rynku.
Korzystając z wyceny DCF i innych wskaźników finansowych, firmy i inwestorzy mogą podejmować mądrzejsze, oparte na danych decyzje dotyczące tego, gdzie alokować pieniądze i jak zmaksymalizować wartość.
Zarządzanie ryzykiem w sztucznej inteligencji oznacza również proaktywne reagowanie na potencjalne zagrożenia - niezależnie od tego, czy chodzi o luki w zabezpieczeniach sieci, zmiany regulacyjne czy nagłe zmiany popytu rynkowego. Szybko rozwijające się firmy, które budują solidne strategie zarządzania ryzykiem, są lepiej przygotowane do przetrwania niepewności i wykorzystywania nowych możliwości w miarę ich pojawiania się. Strategiczne przejęcia centrów danych i infrastruktury AI mogą również służyć jako skuteczny sposób zarządzania ryzykiem i przyspieszenia wzrostu, ponieważ te głośne transakcje często napędzają innowacje i zmieniają krajobraz branży. W sektorze, w którym stawka jest wysoka, a tempo nieubłagane, należy Zdyscyplinowane podejście do ryzyka jest tym, co odróżnia zwycięzców od reszty.
Dlaczego potrzebujesz doradcy ds. fuzji i przejęć dla swojej firmy AI?
Śledzenie wycen AI zapewnia cenny wgląd w trendy rynkowe i pomaga skutecznie zaplanować strategię wyjścia z inwestycji. Jednak każda firma jest wyjątkowa, tak jak wyjątkowa jest podróż każdego założyciela. Dlatego ważne jest, aby szukać wskazówek u ekspertów w dziedzinie fuzji i przejęć AI, w szczególności doradców ds. fuzji i przejęć, którzy specjalizują się w sektorze technologicznym i mogą zrozumieć twoją konkretną sytuację.
Doradcy ds. fuzji i przejęć w branży technologicznej posiadają dogłębną wiedzę na temat dynamiki rynku, metodologii wyceny i zawiłości procesu fuzji i przejęć. Podczas gdy Ty koncentrujesz się na zarządzaniu swoją firmą, doradcy pilnie dbają o każdy szczegół i opowiadają się za jak najlepszą transakcją w Twoim imieniu. Sukces doradców ds. fuzji i przejęć w branży technologicznej jest powiązany z Twoim sukcesem, a ich wiedza może często znacząco wpłynąć na ostateczną cenę sprzedaży.
O Aventis Advisors
Jesteśmy doradcami w fuzjach i przejęciach, koncentrujemy się na firmach technologicznych i rozwojowych. Wierzymy, że świat byłby lepszy, gdyby było mniej (ale za to lepszej jakości) transakcji fuzji i przejęć dokonywanych w odpowiednim momencie dla firmy i jej właścicieli. Naszym celem jest dostarczanie uczciwych, opartych na wnikliwej analizie porad, jasno przedstawiających wszystkie opcje dla naszych klientów - w tym tę, która pozwala zachować status quo.
Skontaktuj się z nami aby omówić, ile może być warta Twoja firma i jak zmaksymalizować wycenę.