Studie

Künstliche Intelligenz – VCs stürzen sich auf KI-Startups

Investoren stehen derzeit in einem Wettrennen, um Anteile an Startups im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu erwerben. Nach einer Studie von Clipperton wurden zwischen den Jahren 1993 und 2017 insgesamt 1.980 Kapitalerhöhungen weltweit im Bereich der Künstlichen Intelligenz gezählt.
Künstliche Intelligenz – VCs stürzen sich auf KI-Startups
Dienstag, 26. September 2017VonTeam

In 2016 erhielten Startups im Bereich der Künstlichen Intelligenz eine Gesamtsumme von 1,8 Milliarden Dollar an Wachstumskapital, eine Verdreifachung gegenüber im Jahr 2010. Dies geht aus einer Studie von Clipperton hervor, einer Investment Bank spezialisiert auf neue Technologien und Wachstumsmärkten.

Investoren stehen derzeit in einem Wettrennen, um Anteile an Startups im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu erwerben. Nach einer Studie von Clipperton (“Deep Learning: From Hype to Maturity”) wurden zwischen den Jahren 1993 und 2017 insgesamt 1.980 Kapitalerhöhungen weltweit im Bereich der Künstlichen Intelligenz gezählt. Wie in der darauf folgenden Grafik zu ersehen ist, stieg allein im Zeitraum von 2010 bis 2016 der Beitrag an Wachstumsfinanzierungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz um das Dreifache von 600 Millionen US Dollar auf 1,8 Milliarden US Dollar.

1-Investitionssumme-Clipperton

Die Studie verdeutlicht auch, dass Unternehmen Startups direkt erwerben, um sich im attraktiven Wachstumsmarkt der Künstlichen Intelligenz mit neuester Technologie für die Zukunft zu wappnen. Es ist weniger überraschend, dass zwischen 1993 und 2017 die fünf größten Unternehmen, welche KI Startups direkt kauften, aus der Technologiebranche kommen bzw. allgegenwärtig als die Tech-Giants bekannt sind. Nach Recherchen von Clipperton ist der unangefochtene Leader in diesem Bereich kein geringerer als Google, die bis zum heutigen Zeitpunkt neun Startups akquirierten, gefolgt von Apple mit sieben Akquisitionen. Als dritter auf dem Podium steht Intel mit Akquisitionen von insgesamt vier vielversprechenden KI Startups. Den vierten Platz teilen sich unter anderem Twitter, das CRM Tech-Unternehmen Salesforce und Amazon, sowie die Tech-Veteranen Microsoft und IBM mit jeweils drei KI Übernahmen.

2-GroessteKIKaufer-Clipperton

Momentan stehen diese Zukäufe noch unter dem Mantel des sogenannten “acqui-hires”, was soviel bedeutet wie die Akquisition von talentierten Teams und IT-Entwicklern die unter der Führung der Tech-Giganten in den eigenen Forschungszentren Produkte weiterentwickeln und anpassen können. Vor allem in den letzten Jahren stieg die Anzahl an „acqui-hires“ auf Grund limitierter Verfügbarkeit von IT Entwicklern und deren Teams, welche zu extrem hohen Bewertungen der Startups führten. Betrachtet man allein den US Markt, so wurden KI Startups im Durchschnitt sechsmal höher auf Basis der Unternehmensbewertung zu Mitarbeiter bewertet. Aber dieser Trend des “acqui-hires” wird nicht von langer Dauer sein. Die Autoren der Studie fanden heraus, dass zunehmend die GAFA Unternehmen (Google, Apple, Facebook und Amazon) sowie auch andere Blue Chips und Unicorns nach und nach Startups kaufen um ihre Vormachtstellung im boomenden KI Markt abzusichern und damit Marktanteile zu gewinnen.

3-Bewertung-Clipperton

Betrachtet man die Demographie der Fundraisings im Bereich der Künstlichen Intelligenz, dominieren ganz klar die Vereinigten Staaten mit einer überwältigenden Mehrheit von 62% der Direktinvestitionen in KI Startups, gefolgt von ungefähr 20% der Direktinvestitionen in europäische Startups.

4-GeographischeVerteilung-Clipperton

Geht man einen Schritt weiter und segmentiert man den Bereich der Künstlichen Intelligenz, entpuppt sich eine Sub-Kategorie des Machine Learnings als ganz besonders attraktive für Investoren: Deep Learning. Obwohl Deep Learning in 2012 zum ersten Mal in der Wirtschaft auftauchte versuchte man schon damals das menschliche Gehirn mit Algorithmen durch Netzwerke aus Neuronen und Rückkopplungsschleifen zu imitieren.

Nach Recherchen von Clipperton, ist zum einen die große und qualitative Menge der Datenverfügbarkeit, als auch der rasante Anstieg der Rechenleistungen ausschlaggebend, Anwendungen im Bereich Deep Learning effizient zu nutzen. Auch trägt die Entwicklung von leistungsfähigen Algorithmen zu dem heutigen Erfolg des Deep Learnings bei.
Aus der Studie geht ebenfalls hervor, dass sich die Anzahl an Fundraisings in Deep Learning Startups um ein Vielfaches erhöht. Waren es in 2009 nur zwei Direktinvestitionen in Startups, so konnten in 2016 bereits 85 Investitionen in Deep Learning Startups verzeichnet werden. Mit einem Gesamtinvestitionsvolumen von 594 Million Euro war vor allem das Jahr 2016 (vs. 143 Million Euro in 2015) ein bezeichnendes Jahr für die Deep Learning Industrie.

5-DeepLearning-Fundraising-Clipperton

Glaubt man der Studie von Clipperton, dann wird sich Deep Learning sehr schnell auf die Wirtschaft (von Landwirtschaft bis zur Automobilindustrie) und vor allem auf die Art und Weise wie wir arbeiten, Entscheidungen treffen und miteinander interagieren auswirken. Auch wird der Aufwand von Deep Learning Prozessen im Laufe der Zeit deutlich sinken und daher ein starker Teil der Digitalen Welt werden. Allen voran aber werden die Tech-Giganten (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Baidu und Alibaba) maßgeblich die Infrastruktur und Plattformen für Künstliche Intelligenz beherrschen und es zahlreichen Startups ermöglichen als vertikale Player diese zu nutzen um darauf ihre Applikationen zu entwickeln.

Deutlich zu sehen ist auch, dass europäische und vor allem deutsche Deep Learning Startups sich bereits in der Kommerzialisierungsphase befinden, wie zum Beispiel EyeEm oder Leverton die jeweils durch Deep Learning Applikationen relevante Informationen aus Fotos oder Verträgen (z.B. Immobilien- oder Kreditverträge) herausziehen.

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Foto (oben): Shutterstock