11 самых перспективных AI-стартапов в 2014 году: Оправдался ли прогноз в 2016 году?

title_AI_startups

Рынок искусственного интеллекта ежегодно будет расти более чем в 1,5 раза с 2015 по 2020 год, и превысит $5 млрд к 2020 году. Этот прогноз от исследовательской компании MarketsandMarkets, вероятно, сбудется даже раньше, чем через 4 года.

По оценке Venture Scanner, весной в мире насчитывалось около тысячи АІ-проектов, собравших около $4,8 млрд инвестиций за последние 10 лет (2006 — I квартал 2016). Причем за 2015 год было инвестировано около $1,2 млрд. Для сравнения: общий объем венчурных капиталовложений в 2015 году вырос до $60 млрд (+18% по сравнению с 2014 годом), по данным NVCA. Больше всего инвестиций аккумулируют cегменты software ($5 млрд в 2015), биотехнологии (около $1,9 млрд), медиа и развлечения (около $0,9 млрд).

Thinking Investor уже не раз обращался к теме искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI) и теперь запланировал серию статей, посвященных теме AI, перспективам отрасли и тому, как эти перспективы видятся с точки зрения инвестора.


Когда речь заходит о перспективах, то не лишним будет заглянуть в прошлое, поскольку события прошлых лет помогают выстроить вектор в будущее.

В ноябре 2014 года авторитетное американское издание CB Insights опубликовало список из 11 АІ-проектов, к которым стоит присмотреться инвесторам. На тот момент это были самые перспективные проекты, находящиеся на стадии раннего инвестирования:

11 startups

Что произошло с этими 11-тью проектами за 1,5 года? – задались мы вопросом. Казалось бы, прошло совсем мало времени, но не для мира ІТ, где перемены происходят очень быстро.

Так, один из фигурантов списка весной «поднял» раунд $23 млн, другой – был куплен глобальной корпорацией, третий – закрывается. То есть они прошли совершенно разные траектории.

Сможете ли вы, только глядя на этот список, найти в нём везунчиков, поднявших миллионы, и неудачника, который вот-вот официально анонсирует закрытие?

11 startups

11 перспективных проектов в 2014, по версии CB Insights

Только данных о размере инвестиций и специализации недостаточно.

Поэтому проанализируем каждый стартап.

ИНВЕСТИЦИИ

Начнем с тех, кто быстрее наращивал капитализацию и интенсивнее других привлекал инвестиции, оставим за скобками тот факт, что капитализация может искусственно «надуваться», и сама по себе не является критерием успеха.

Пятерка лидеров по интенсивности привлечения инвестиций выглядит следующим образом:

Investment_plus

— Стартап Scaled Inference был создан выходцами из Google, Amazon и нескольких исследовательских институтов.

Это облачная платформа для компаний, которые хотят использовать инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для поддержки работы своих приложений и сервисов.

Scaled Inference_team

команда Scaled Inference

Последний раз стартап привлекал инвестиции в самом конце 2014 года – $8 млн на раунде «А» от крупнейшего фонда Khosla Ventures (оперирует $2,75 млрд, по данным CrunchBase). Ранее, на «посевной» стадии, в Scaled Inference рискнули вложиться Lux Capital, китайский Tencent Holdings, лично вице-президент холдинга Дэвид Уоллерстейн и другие «ангелы».

На сегодня Scaled Inference продолжает «нести machine learning в массы» и вести собственные разработки на уровне Google и Facebook, по выражению основателя стартапа Олкана Серциноглу.

— Другой стартап, разрабатывающий hardware для мобильных приложений, Nervana Systems «поднял» еще больше на раунде «А» – $20,5 млн.

Nervana-team

команда Nervana

Среди инвесторов, принявших участие в seed-раунде были президент Y Combinator и сооснователь OpenAI Cэм Альтман, сразу трое представителей DropBox и еще 8 инвесторов. На раунд «А» вышли Omidyar Technology Ventures, DFJ, Lux Capital, а лид-инвестором выступил фонд Data Collective.

Этой зимой стартап открыл доступ к своему deep learning облаку, и теперь его клиенты, представляющие аграрную, добывающую и торговую отрасли, могут сами создавать роботов и другие обучаемые компьютерные модели. Nervana Systems позволяет быстрее и точнее выявлять залежи углеводородов, и уже была успешно опробована компанией Paradigma, ведущим разработчиком программных решений для нефтегазовой отрасли.

По словам СЕО Nervana Systems Навина Рао, падение цен на нефть сыграло в пользу интеллектуальных решений, поскольку прибыльность добывающих компаний снизилась, и остро встал вопрос об оптимизации затрат на разведку и добычу.

— Платформа MindMeld раньше называлась Expect Labs.

expectlabs-office

команда Expectlabs (MindMeld)

Она способна в ответ на вашу голосовую команду всего за несколько секунд найти именно тот товар, который вы ищите, например: достаточно сказать «хочу беговые кроссовки за $20», и она найдет, причем гораздо быстрее, чем если бы вы искали вручную. Видео того, как это происходит:  https://www.youtube.com/watch?v=3rjKLeG5cRU

На сегодня точность распознавания речи компьютером достигает 90%. «То, как за последние 2 года выросла точность распознавания речи, сводит на нет достижения последних 30 лет», — писал в своем Twitter СЕО MindMeld Тим Таттл.

voice recognition

В пуле инвесторов MindMeld – топовые игроки отрасли: Google, Samsung, Intel, Telefónica, Liberty Global. А лид-инвестором на раунде «А» выступила USAA – ассоциация из 150 финансовых компаний.

Сама платформа вошла в список «15-ти AI-стартапов, меняющих правила игры», по версии журнала Inc. То есть таких, которые будут «переписывать мир». Как вы, наверняка, помните, само выражение «Мир будет переписан заново» принадлежит основателю Evernote Филу Либину.

— Стартап Enlitic стоит особняком в рассматриваемом нами списке стартапов.

enlitic-howard

Основатель Enlitic Джереми Ховард

Его основал ученый и “модератор” научного сообщества — Джереми Ховард. Ранее он возглавлял Kaggle — платформу для моделирования прогнозов, объединяющую 536 тысяч участников. Также он известен как автор методики, позволяющей за год освоить китайский язык. На сегодня СЕО стартапа — медик-онколог Игорь Барани.

Финансирование выделил не профессиональный инвестор, а медицинская компания – Capitol Health Ltd. (Австралия), специализирующаяся на диагностике. Размер инвестиций немалый, даже по американским меркам, — $10 млн на раунде «В».

Технология Enlitic позволяет распознавать радиологические изображения. По данным Technology Review, объем рынка продуктов для анализа медицинских изображений оценивается в $1,7 млрд.

 

Благоприятные перспективы Enlitic подтверждает его позиция в рейтинге The 50 Smartest Companies 2015 от Technology Review – он занял 39-е место, оставив позади IBM (46-е), Microsoft (48-е) и Uber (50-е).

— Рекордсменом по наращиванию инвестиций стал Х.ai – стартап, разрабатывающий персонального ассистента для планирования бизнес-встреч и ведения переписки и переговоров.

x.ai-office

СЕО X.ai Деннис Мортенсен

Ассистенту уже придумали имя – Amy Ingram. Он уже привлек на раундах seed, A и В $34,3М, что в 16 раз больше, чем в него вложили в 2014 году. Х.ai уже вошел в пятерку самых многообещающих АІ-стартапов, по версии TechRepublic, и в список «15-ти AI-стартапов, меняющих правила игры», по версии журнала Inc. Однако сама Amy всё еще пребывает на стадии beta-тестирования (по состоянию на начало мая 2016, — прим.).

xai-promo

x.ai promo

Впрочем, это не помешало Amy Ingram оказаться в центре скандала и попасть под обвинения в том, что она – не бот.

В апреле на Bloomberg вышла разоблачительная статья о том, что в компаниях Х.ai, Facebook, GoButler, Clara, Operator ботами притворяются живые люди. Причем такое притворство дорого обходится их эмоциональному здоровью. «Имитировать бота — грязная работа. Он должен быть доступен 24/7. В те дни (когда изображал бота, — прим.) я ничего не чувствовал, просто утратил эмоции», — рассказал Вилли Калвин, исполнявший роль Amy Ingram. По его словам, изначально в его обязанности входила разработка продукта и проверка точности работы алгоритмов, но потом ему «подбросили» еще и написание писем от имени Amy. В ответ на эти претензии Куратор тренерского направления X.ai Кристал Бергфилд парировал, что задачи сотрудников меняются, никто не заставлял их сидеть до ночи, а X.ai «создает совершенно новую систему. Это невероятно амбициозный проект, и люди, которые здесь работают, также очень амбициозны».

Сомнительно, что скандал с разоблачениями ботов выльется в отток инвестиций из этого сегмента. На сегодня еще нет возможности полностью автоматизировать сервисы и отказаться от человеческого ресурса, поэтому и сам «скандал» – не очень-то скандальный, по сути, Bloomberg открыл секрет Полишинеля.

Все эти 5 стартапов-лидеров по наращиванию инвестиций чувствуют себя неплохо, и их ближайшие перспективы выглядят радужно.

ПОГЛОЩЕНИЯ

Теперь переходим к поглощениям. С точки зрения инвестора, экзит – это показатель успеха. «Инвестируют многие, но далеко не все способны сделать экзит», — говорит СЕО Digital Future Алексей Витченко.

На сегодня три стартапа, фигурировавшие в списке CB Insights, поглощены глобальными корпорациями, а один – сингапурским банком:

Exits

— Раньше других был куплен Wit.ai (в январе 2015 была анонсирована сделка), поэтому начнем с него рассмотрение темы экзитов.

Стартап был создан, чтобы помогать разработчикам писать сценарии разговора с ботом, подсказывая, что отвечать, если пользователь спросил «Х», а что говорить на фразу «Y».

witaiteam

команда Wit.ai

Его поглощение Facebook’ом не стало сенсацией, так как в пуле инвесторов был венчурный фонд Andreessen Horowitz (располагает $4,35 млрд), и как известно, его сооснователь — Марк Андрессен — является членом совета директоров Facebook.

В рамках сотрудничества с Facebook’ом на базе наработок Wit.ai была создана платформа для создания ботов в Messenger. За 15 месяцев сотрудничества с Facebook сообщество разработчиков, использующих платформу Wit.ai, выросло в 3,5 раза: с 6 до 21,5 тысяч.

Facebook-Wit.ai

На конференции F8 Марк Цукерберг объявил, что платформу открывают для сторонних разработчиков. По данным Facebook, на сегодня более 50 млн компаний отправляют через мессенджеры более миллиарда сообщений в месяц. Это веская причина, чтобы использовать бота, а не писать самим вручную.

— Стартап AlchemyAPI умеет читать по лицам, распознавать изображения и даже определять возраст по фотографиям.

AlchemyAPI_picture

сервис AlchemyAPI

На платформе AlchemyAPI разработчики могут создавать собственные когнитивные системы, способные проводить систематизацию и категоризацию, вычленять ключевые слова и анализировать веб-страницы.

История стартапа не вписывается в отраслевые стереотипы. По «стартаперским» меркам, он весьма зрелый — был основан в 2005 году. Инвестиции получил сразу на раунде «А» – в 2015 году от фонда Access Venture Partners (Колорадо). «Прописан» в Денвере, и в списке CB Insights он единственный не из Калифорнии.

AlchemyAPI

команда AlchemyAPI

Основатель стартапа Эллиот Тернер не раз говорил, что не планирует продавать свой стартап, однако в марте 2015 было объявлено о поглощении. Корпорация IBM «влила» технологии AlchemyAPI в структуру своих облачных API, дополнив платформу IBM Bluemix. Кроме того, по словам вице-президента IBM Watson Стивена Голда, денверский офис AlchemyAPI задействован в разработках когнитивной системы корпорации. «Покупка денверской когнитивной фирмы стала отправной точкой для нового путешествия», — писали СМИ  год назад.

На сегодня облачная платформа продолжает оказывать помощь разработчикам, которые создают умные приложения, понимающие слова, изображения и другой контент.

— Открытый сервер для создания machine-learning-приложений Prediction IO был поглощен компанией Salesforce совсем недавно, этой весной. Стартап дополнит возможности SalesforceIQ в machine learning и усилит облачные технологии Salesforce своими ИИ-решениями, позволяющими упростить ввод данных.

PredictionIO-team

команда PredictionIO

«То, что начиналось как увлечение, быстро переросло в сообщество из 800 разработчиков, на счету которых 400 приложений, а среди клиентов есть DropBox», — писал в корпоративном блоге СЕО стартапа Саймон Чан после анонса сделки.

Тут можно вспомнить, что Prediction IO появился после пивота. А сам пивот – спустя пару месяцев после запуска первого прототипа. Изначально стартап назывался TappingStone (machine learning как сервис) и работал по  SaaS-модели. «Будучи сами разработчиками, мы быстро поняли, что machine learning приносит пользу, только если подстраивается под каждое конкретное приложение. Поэтому мы решили открыть доступ ко всему продукту», — рассказывал Чан два года назад. Таким образом, начав с SaaS, стартап вернулся к этой модели, но уже в ином качестве и с иными задачами.

— Сингапурский DBS Bank купил долю в Kasisto – стартапе, который привнес ИИ в банкинг, научив приложения отвечать на голосовые команды пользователя, правильно интерпретируя вопросы о финансах – крайне щепетильные вопросы, где ошибка и неверное толкование слов стоит денег, в буквальном смысле.

Kasisto

сервис Kasisto

Виртуальный помощник, созданный на платформе KAI, знает десятки банковских операций, несколько миллионов лексических оборотов о деньгах и финансах и умеет предугадывать вопросы. Как это работает, можно увидеть на видео:  https://vimeo.com/101358403

Kasisto не раз сравнивали с Siri. Он тоже является выходцем из исследовательского центра SRI International, обслуживающего правительство и промышленность США. Стартап отделился от центра в 2014 году. Тогда же получил $2,5 млн инвестиций – от самого SRI International, Гарвардской бизнес-школы, акселератора Wells Fargo, Нью-Йоркского фонда, BBVA Ventures и других.

Сумма сделки и размер доли, которую получит банк, и не оглашаются, но поскольку в статусе стартапа в CrunchBase указано «Aquisition by DBS Bank» («приобретение DBS банком»), мы отнесли Kasisto к группе экзитов.

Что касается DBS Bank, то внедрив технологии стартапа, он усилит свое digibank-приложение.

Для самого банка отказ от бумаг и «физического» присутствия клиента означает возможность пересмотреть правила игры на рынке и «перепрыгнуть» барьеры между странами, поэтому ему критически важны любые наработки, позволяющие обойти конкурентов.  Кроме того, Kasisto запускает в Индии своего ассистента для «мобильного» банка.

Если вам интересно, какие еще АІ-стартапы были поглощены с 2013 года, то вас заинтересует эта инфографика от CB Insights:

AI_acqui_timeline_2016April

Поглощения AI-стартапов в 2013 — І квартале 2016

Рассмотрев пятерку лидеров по притоку инвестиций и четыре поглощения, переходим к стартапам, которые не привлекали инвестиции в последние полтора года.

НА ГРАНИ:

Сам по себе факт непривлечения стороннего финансирования не говорит ни об успехе, ни о провале. Проект может развиваться очень быстро и без дополнительных вливаний, или привлечь достаточно финансирования на ранних стадиях. Однако в комплексе с другими факторами, может стать тревожным симптомом.

В списке CB Insights, который мы с вами рассматриваем, только да стартапа не привлекали инвестиции в течение последних полутора лет. Оба стартапа дошли до раунда «А». Оба «заточены» под тексты.

Стартап Wise.io интегрирует свои machine-learning-системы в «облачные» приложения заказчиков.

 

«Зачастую аналитики, использующие Big Data, «кипятят океан», пытаясь охватить слишком большой объем данных и растрачивая слишком много ресурсов на их сбор и обработку», — объясняет СЕО стартапа Джеф Эрхардт. А Wise.io подбирает релевантные данные, и руководствуясь ими помогает составлять прогноз, адаптированные под каждую конкретную компанию.

Он «демократизирует» machine-learning, делая его доступным для широкого круга бизнесов, в том числе и для небольших стартапов, а не только для гигантов уровня Google и Netflix. Тут напрашивается параллель с вышеупомянутой платформой Scaled Inference, которая также подрывает гегемонию гигантов.

wiseio

команда Wiseio

Кроме того, зимой Wise.io запустил еще одно направление – Smart Reply – автоответчик на электронные письма. Ответы составляются на основании ранее использованных паттернов, причем на разных языках. Сам Эрхардт пока не использует сервис своего стартапа, потому что хочет вести живой диалог. «Но если бы мне пришлось писать ответ на каждое письмо, которое я получаю, то тогда бы я влюбился в Smart Reply», — сказал он в интервью VentureBeat.

wise.io-auto_response

«автоответчик» от Wise.io

На сегодня Wise.io чувствует себя вполне неплохо, если верить СМИ и корпоративному блогу стартапа. Он развивается и запускает новые сервисы.

Стартапом, который фигурировал в списке CB Insights, и который закрывается является  Idibon. СЕО стартапа Роб Манро объявил в апреле о закрытии большинства сервисов, поблагодарив «членов семьи Idibon»; а VentureBeat написал, что стартап вскоре анонсирует закрытие.

idibon_team

команда Idibon

Используя natural-language processing (NLP), мультиязычные сервисы Idibon собирают сообщения, имейлы и посты из соцсетей, анализируют их и предлагают шаблоны ответов. Среди клиентов стартапа был даже UNICEF; фонд использовал сервисы Idibon на африканском направлении.

Еще год назад перспективы Idibon казались радужными. Стартап востребован, так как решает болезненную проблему – он собирает упоминания о компаниях сразу на нескольких языках. Те, кому приходилось делать мониторинг, т.е. собирать отзывы и упоминания о компании, тот понимает, насколько это трудоемкая и скрупулезная работа; а иногда Idibon позволял мониторить в режиме реального времени. Буквально в начале апреля на Forbes вышла подборка из 13 компаний, результативно использующих deep learning. И в ней фигурировал Idibon, а также вышеупомянутые MetaMind и Enlitic.

idibon_languages

пользователи Idibon на карте мира

В пуле инвесторов у стартапа – Khosla Ventures, оперирующая $2,75 млрд, и Samsung Venture Investment, крупнейший мировой инвестор в сегменте AI, по версии CB Insights. Объем привлеченного финансирования – $6,9 млн, что сопоставимо с половиной всего фонда, которым оперирует венчурное направление Samsung Venture Investment, и втрое больше, чем весь фонд у Alchemist Accelerator.

Тем не менее, несмотря на все свои плюсы стартап исчерпал финансирование, а переговоры о поглощении не увенчались успехом. Впрочем Манро заявил, что у него есть еще два предложения, но вряд ли они спасут положение, считают в VentureBeat. Команда стартапа уже распущена.

Выводы:

Итак, проанализировав все 11 стартапов, можно прийти к таким выводам:

Перспективы и рейтинги. В долгосрочные тренды вписались MindMeld (платформа недавно вошла в список «15-ти AI-стартапов, меняющих правила игры», по версии журнала Inc.), Enlitic (39-е место в рейтинге The 50 Smartest Companies 2015 от Technology Review) и Х.ai (вошел в пятерку самых многообещающих АІ-стартапов, по версии TechRepublic, и в список «15-ти AI-стартапов, меняющих правила игры», по версии журнала Inc.). Да, мы понимаем, что само по себе участие в рейтинге еще не гарантирует реального успеха, но всё же это один из показателей, которые не стоит игнорировать.

Атака ботов. Растет популярность ботов и ассистентов. Рекордсменом по наращиванию капитализации и интенсивности привлечения инвестиций стал бот от X.ai, недавно он «поднял» раунд на $23 млн. «Ботомания» докатилась и до Украины. На AI Hackathon, проведенном в апреле Digital Future, тоже было много ботов, и победу одержала бот-платформа.

Широкий спектр. AI успешно используется в разных отраслях – от банкинга и до медицины. Этот прогнозируемый вывод подтвердился и на нашей выборке тоже.

Инвесторы: от мала до велика. AI остается в зоне пристального внимания как ведущих мировых инвесторов, оперирующих фондами более $4,3 млрд (Andreessen Horowitz) и «сделавших» 6 IPO (In-Q-Tel). Так и небольших фондов, располагающих бюджетом чуть превышающим $2 млн (Alchemist Accelerator), а также частных лиц, исследовательских центров (SRI International, Harvard Business School, New York Angels, Partnership Fund for New York City). Так, в инвесторский пул Nervana Systems вошли 10 частных инвесторов, среди которых Сэм Альтман, Оуэн Ван Натта и Скотт Банистер.

Ситуация с корпорациями. Стартапы продолжают привлекать финансирование не только у венчурных фондов и инвестиционных компаний, но и от корпораций. Примерами служат Enlitic, Nervana Systems, Kasisto. Уточним, что в 2015 году объем корпоративного финансирования AI-проектов сократился на 45% – до $127 млн, по данным CB Insights. Однако причиной мог стать «аномальный» всплеск в 2014 году (до $230 млн), в 2013 году корпорации вложили $74 млн, т.е. вдвое меньше, чем в 2015-м.

Наиболее активные инвесторы. Чаще других в списке CB Insights встречаются два фонда, инвестировавшие в три стартапа:

  • Data Collective (фонд $265 млн): стартапы Enlitic, Nervana Systems, Scaled Inference;
  • SV Angel ($146 млн): стартапы Nervana Systems, Scaled Inference, Wit.ai.

По два стартапа, фигурировавших в списке CB Insights, профинансировали:

  • CrunchFund ($59 млн): стартапы Prediction.io, X.ai;
  • Khosla Ventures ($2,75 млрд): стартапы Idibon, Scaled Inference;
  • Lux Capital ($595 млн): стартапы Nervana Systems, Scaled Inference;
  • Quest Venture Partners ($45 млн): стартапы MindMeld, Prediction.io;
  • Samsung Ventures ($15 млн): стартапы Idibon, MindMeld;
  • Two Sigma Ventures (размер фонда не указан): стартапы Kasisto, X.ai.

Размер не имеет значения. Объем привлеченного финансирования далеко не всегда гарантирует успех – пример Idibon наглядно это подтверждает. Так же и с инвесторами — AI-проекты финансируют как инвестфонды с миллиардным портфелем, так и частные инвесторы, располагающие суммами “всего” в десятки тысяч.

После поглощения. Стартапы, поглощенные за последние 1,5 года, расширили собственные наработки и заметно усилили корпорации, в которые влились, т.е. синергетический эффект был достигнут.

Подрыв гегемонии. Deep-learning, machine-learning и другие направления AI «демократизируются» и становятся доступными не только для  крупных корпораций, способных «потянуть» громадный исследовательский центр, но и для небольших компаний и стартапов. Гегемония гигантов уровня Google, Facebook, IBM подрывается платформами и открытыми серверами для создания своих АІ-продуктов даже начинающими стартапами.

Отражение. В этих 11 проектах, отобранных CB Insights полтора года назад можно найти отражение тех изменений, которые произошли в сегменте AI за последние полтора года. Так же, как в капле отражается море.

В целом, подтвердился тезис о том, что разработки в сфере AI идут так быстро, что полутора лет достаточно, чтобы изменить ландшафт отрасли и вывести в лидеры одни сегменты, задвинув в тень другие (сейчас – боты, а несколько лет назад было NLP). Стабильного успеха добиваются проекты с глубокой экспертизой и преданностью своей идее – такие, как Enlitic.

Излишняя увлеченность сиюминутными трендами может сыграть злую шутку даже с очень перспективными, по американским меркам, проектами.

Участники отечественного рынка иногда забывают, что тренд, который уже четко виден сегодня, может потерять актуальность уже завтра. Поэтому не лишним будет взглянуть в прошлое, чтобы увидеть вектор движения в будущее.

 

Обзор составила руководитель проекта Thinking Investor

и пиар-менеджер Digital Future Екатерина Гичан

Пред. След.