Przez Alexander Kardos-Nyheim
Sprzedałem swoją firmę zajmującą się badaniami w dziedzinie sztucznej inteligencji, gdy zdobywałem kwalifikacje prawnicze w Wielkiej Brytanii. Zbudowałem Safe Sign Technologies wraz z badaczami z Cambridge, DeepMind, Harvardu i MIT, którzy wierzyli w misję na tyle mocno, by zaufać 21-letniemu studentowi prawa i powierzyć mu prowadzenie firmy.
Ponad 20 miesięcy później, gdy Thomson Reuters nabył naszą firmę, był to pierwszy raz w 170-letniej historii, gdy zakupił on przedprzychodową spółkę. Thomson Reuters kupił nas dla nauki.
Alexander Kardos-Nyheim. (Zdjęcie za zgodą)
Jednak droga do tego była bolesna. Nasze opublikowane artykuły umieszczały model wśród najlepszych na świecie w zakresie rozumowania prawnego, a uczyliśmy go za ułamek tego, co wydawały duże laboratoria. Byliśmy cichszą wersją „historii DeepSeek”, rozwijając bardzo zdolne modele przy użyciu nowatorskich algorytmów o ogromnej efektywności kapitałowej.
Nic z tego nie miało większego znaczenia w pomieszczeniach, do których wchodziłem. Inwestorzy zawsze pytali o produkt i jego ruchliwość. Brytyjscy inwestorzy odmawiali, więc większość funduszy zebrałem w Stanach Zjednoczonych.
Teraz wspieram założycieli, a rzeczy, które biorę pod uwagę, pozostały stałe. Jako założyciel wielokrotnie słyszałem, że nauka ma niewiele znaczenia, dopóki nie zostanie przyczepiona do produktu. Ten test był błędny wtedy, a uważam, że jest śmiertelny teraz.
Wspieranie założycieli na warstwie fundamentowej
W pierwszym kwartale 2026 roku startupy w dziedzinie fundamentalnej sztucznej inteligencji pozyskały około 178 miliardów dolarów. Rynek zdaje sobie sprawę, że fundamentalna SI to miejsce, gdzie tkwi długoterminowa wartość, i to właśnie w tym roku możemy zobaczyć wyjścia i IPO, które potwierdzą słuszność tej stawki.
Jednak kapitał i przekonanie skupiły się również wokół kilku już istniejących marek. OpenAI, Anthropic i xAI odebrały około 97% tego kapitału, a wszystkie inne światowe firmy w dziedzinie fundamentalnej SI podzieliły się resztą.
Dla założyciela głębokiej technologii rozpoczynającego działalność teraz może to skłonić do kuszącej, ale niebezpiecznej oceny rynku: że wyścig już się skończył i rozsądny krok to budowanie na bazie jednego z tych gigantów.
Poszukuję założycieli, którzy idą w przeciwnym kierunku.
Większość firm z warstwy aplikacyjnej, opartych na modelu, którego nie posiadają, dostosowuje się do cen i dostępu ustalanych przez firmy wyżej, konkuruje w kategoriach, które ta sama firma może wchłonąć w dowolnym momencie.
Bardziej trwałe miejsce do budowania to warstwa poniżej. Koszty, szybkość, niezawodność, czytelność i bezpieczeństwo systemów SI pozostają nierozwiązanymi i prawdziwymi wyzwaniami naukowymi, decydującymi o tym, co mogą robić wszystkie produkty nad nimi.
Prawdziwy postęp w efektywności szkolenia, architekturze modeli i kosztach wnioskowania to praca, która będzie mieć znaczenie jeszcze za pięć lat, długo po tym, jak większość obecnych opakowań zostanie wyprzedana lub wchłonięta.
Zadawanie odpowiednich pytań
Pytania, które zadaję założycielom SI, brzmią:
- Czy twój zespół techniczny, naukowiec dla naukowca, jest równy lub lepszy od zespołu DeepMind?
- Czy problem leży na poziomie samego modelu i systemu, czy jest to kolejna rzecz nałożona na czyjeś inne rozwiązania?
- Czy „produkt” stanie się trudniejszy do życia bez niego w ciągu najbliższych pięciu lat, czy też zmierza do wczesnych przychodów, jak każda inna startupowa firma?
Niektóre z firm, które najbardziej liczyły się w erze SI, to te, które przetrwały tę linię myślenia. DeepMind i OpenAI zaczynały jako działania badawcze bez oczywistego produktu, i obie wyglądałyby niekomfortowo dla konwencjonalnego inwestora w początkowym etapie oprogramowania. Ich znaczenie jest oczywiste z perspektywy czasu, ale założyciele problemów fundamentalnych zwykle wyglądają na niefinansowalne aż do momentu, gdy stają się nieuniknione.
Nie twórzcie tak, aby były finansowalne w tym kwartale. Stwórzcie coś, na czym cała sterta będzie polegać w przyszłości. Zatrudnijcie najlepszy zespół, jaki tylko znajdziecie, żeby to zrobić, i rozwiązujcie trudne, fundamentalne problemy, póki są jeszcze niemodne.
Rynek kapitałowy dla głębokich technologii jest powolny i jeszcze jakiś czas będzie gonił za dobrze znane nazwy. Praca nadal jest najważniejsza, a założyciele, którzy odważą się ją wykonać wcześnie, to ci, których rynek w końcu musi znaleźć.
Przyszłość leży w głębokich technologiach, a nie w powierzchniowych opakowaniach, które dziś pełnią rolę większości produktów.
Alexander Kardos-Nyheim był założycielem i CEO Safe Sign Technologies, która została przejęta przez Thomson Reuters w 2024 roku. Jest inwestorem angel i dyrektorem senior w Thomson Reuters Labs.
Illustracja: Dom Guzman
