โปแลนด์: 100 AI Startups

ฉันได้ติดตามฉากสตาร์ทอัพ AI ของโปแลนด์มาระยะหนึ่งแล้ว และฉันได้ตัดสินใจจัดโครงสร้างความรู้และสร้างภูมิทัศน์ของสตาร์ทอัพ AI ของโปแลนด์ — ฉันระบุได้ 100 รายการ!

ภาพรวมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุและจัดหมวดหมู่สตาร์ทอัพด้าน AI ที่เป็นนวัตกรรมจากโปแลนด์ ฉันยังหวังว่าภูมิทัศน์จะช่วยให้บริษัทที่โดดเด่นสามารถเข้าถึงเงินทุน ลูกค้า และบุคลากรที่มีความสามารถได้ง่ายขึ้น

เมื่อเร็ว ๆ นี้มีโฆษณามากมายเกี่ยวกับ AI และเกือบทุกสตาร์ทอัพอ้างว่าเป็นสตาร์ทอัพ AI เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ ฉันพยายามอย่างดีที่สุดเพื่อเลือกเฉพาะสตาร์ทอัพที่มีโซลูชันที่ AI เป็นองค์ประกอบโดยธรรมชาติ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ถ้าคุณสามารถลบส่วนประกอบ AI ออกจากโซลูชันที่บริษัทจัดหาให้ และมูลค่าของโซลูชันจากมุมมองของลูกค้าไม่ลดลงอย่างรวดเร็ว บริษัทนั้นจะไม่รวมอยู่ในรายการ

ระบบนิเวศ AI ของโปแลนด์จากมุมมองของผู้ก่อตั้ง

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ฉันสังเกตเห็นความตระหนักและวุฒิภาวะของสตาร์ทอัพที่ใช้ AI ในโปแลนด์เพิ่มขึ้นอย่างมาก สำหรับหลายๆ บริษัท AI ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์ที่ใช้ในการดึงดูดลูกค้าและนักลงทุนอีกต่อไป แต่เป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญของมูลค่าเพิ่มแทน ข้อเท็จจริงนี้เมื่อรวมกับทักษะและความสามารถด้านเทคนิคในระดับที่ไม่ธรรมดา ทำให้ภูมิภาคของเราเป็นสถานที่ที่น่าสนใจมากในการเริ่มต้น เติบโต และปรับขนาดองค์กรที่ใช้ AI

คำพูดของ Kamil ได้รับการยืนยันจากแผนที่ที่คุณสามารถดูด้านล่าง มีสตาร์ทอัพด้าน AI กว่า 100 รายในโปแลนด์ และฉันคาดว่าจำนวนนี้จะเพิ่มขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเท่านั้น

การดูแลสุขภาพและการแชท/เสียงคิดเป็น 1 ใน 3 ของระบบนิเวศ

เมื่อพิจารณาจากภาพรวม เราพบว่าหมวดหมู่การดูแลสุขภาพมีสตาร์ทอัพด้าน AI มากที่สุด ไม่น่าแปลกใจเนื่องจากเป็นประเภทที่ได้รับเงินทุน VC มากที่สุดในโปแลนด์ โดย15 % ของเงินทุน VC ทั้งหมดในโปแลนด์ในปี 2565 ไปที่สตาร์ทอัพด้านการดูแลสุขภาพ หมวดหมู่ที่สำคัญอีกประเภทหนึ่งคือการบริการลูกค้า แชท และเสียง ทั้งสองประเภทประกอบด้วยสตาร์ทอัพที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจากรายการ: Infermedica (120m PLN series B ในปี 2021) และTido (109m PLN series B ในปี 2022)

แนวโน้มการใช้งาน AI — เป็นมากกว่า AI เชิงกำเนิด

AI เจเนอเรทีฟเป็นหัวข้อ AI ที่ร้อนแรงที่สุดในปัจจุบันอย่างแน่นอน แต่แอปพลิเคชั่นใหม่มากมายที่ปลดล็อคได้ก็สร้างความฮือฮาได้ ฉันคาดว่าจะเห็นสตาร์ทอัพใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมายด้วยเทคโนโลยีนี้ การบริการลูกค้าน่าจะเป็นหมวดหมู่ที่ชัดเจนที่สุดที่จะได้รับผลกระทบจากความคืบหน้าในการกำเนิด AI เนื่องจากลักษณะการสนทนาที่เหมือนกับการโต้ตอบกับลูกค้าซึ่งมีอยู่ในเครื่องมือเช่น Chat GPT ฉันคิดว่าเราจะเห็นสตาร์ทอัพใหม่ๆ ที่ทำงานเกี่ยวกับเครื่องมือทางการตลาดที่ใช้ AIซึ่งจะช่วยให้สร้างเนื้อหาที่ถูกกว่าและเร็วขึ้นได้ ซึ่งไม่ได้จำกัดเฉพาะข้อความเท่านั้น เนื่องจากการสร้างภาพและวิดีโอจะช่วยขับเคลื่อนโซลูชันเหล่านี้ด้วย

หมวดหมู่เครื่องมือสำหรับนักพัฒนามีแนวโน้มที่จะเติบโตในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราได้เห็นแอปพลิเคชั่นที่แสดงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้แล้ว เช่นCodex ที่แปลงภาษาธรรมชาติเป็นโค้ดหรือCopilot แนะนำ โค้ดแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม ฉันคิดว่าเรายังไม่เห็นเครื่องมือใหม่ๆ มากมายที่ทำให้การสร้าง การทดสอบ หรือการดีบักซอฟต์แวร์ทำได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น

นอกจากนี้ ฉันยังมองเห็นศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในโซลูชันที่ใช้โค้ดน้อยหรือไม่มีโค้ดซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ด้านเทคนิคน้อยลงสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้ สิ่งนี้จะถูกขับเคลื่อนโดยกรณีการใช้งาน AI ที่เป็นไปได้จำนวนมากแต่นักพัฒนา AI มีจำนวนจำกัด มาก

อีกหมวดหนึ่งที่ฉันคาดว่าจะเติบโตอย่างมากคือ AI ในการดูแลสุขภาพ นี่เป็นหมวด หมู่ที่ใหญ่ที่สุดในระบบนิเวศของโปแลนด์อยู่แล้ว แต่จำนวนข้อมูลด้านสุขภาพที่เพิ่มขึ้นและการเข้าถึงแบบประชาธิปไตยทำให้การเติบโตอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น มีข้อมูลด้านสุขภาพมากมายมหาศาลจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ การเคลมประกัน แอปติดตามสุขภาพมากมาย และอุปกรณ์สวมใส่ ทั้งหมดนี้มีแหล่งข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI (ตามการประมาณการบางอย่าง30% ของปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นในโลกนั้นสร้างโดยอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ) นอกจากนี้ โซลูชันด้านการดูแลสุขภาพแบบดิจิทัล AI กำลังเข้าถึงได้มากขึ้นด้วยการดูแลเสมือนจริงและแบบเคลื่อนที่ ผลที่ตามมาคือ ผู้ป่วยเริ่มคุ้นเคยกับการดูแลสุขภาพที่ใช้เทคโนโลยีมากขึ้น ซึ่งจะขับเคลื่อนด้วย AI มากขึ้นเรื่อยๆ

คอมพิวเตอร์มีราคาถูกลง แต่ขนาดของโมเดลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

แนวโน้มสำคัญประการหนึ่งที่จะเป็น ประโยชน์ต่อแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมดคือต้นทุนการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดล AI ที่ลดลง ตัวอย่างเช่น จากการวิจัยโดย Stanford ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมระบบการจำแนกภาพลดลง 2/3 ตั้งแต่ปี 2018 โดยเวลาในการฝึกอบรมแบบจำลองลดลงมากยิ่งขึ้น

ต้นทุนที่ลดลงส่วนใหญ่เป็นไปได้ด้วยฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับ AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นTensor Processing Units (TPU) ของ Googleหรือชิปของ Nvidia เช่น A100 สำหรับบริษัท AI ต้นทุนการประมวลผลแบบคลาวด์มักเป็นส่วนประกอบ COGS (ต้นทุนสินค้าที่ขาย) ที่สำคัญ เมื่อต้นทุนการคำนวณลดลง จะทำให้เกิดแอปพลิเคชันใหม่ที่คุ้มค่าในเชิงเศรษฐกิจ ทำให้มีการนำ AI เชิงพาณิชย์มาใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม โมเดล AI ก็มีขนาดใหญ่ขึ้นเช่นกัน ดังนั้น จึงมีราคาแพงกว่าในการฝึกอบรม (ค่าฝึกอบรมโดยประมาณของ GPT-3 สูงถึง12 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ) แนวโน้มนี้สามารถชดเชยผลกระทบของการลดต้นทุนการคำนวณต่อหน่วยได้ แต่สิ่งนี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่ทันสมัยซึ่งเผยแพร่โดยนักวิจัยมากกว่าระบบเชิงพาณิชย์

ความสามารถในการอธิบาย ความเอนเอียง และคุณภาพของข้อมูลเป็นความท้าทายที่สำคัญ

ธรรมชาติของกล่องดำ (เช่น ไม่สามารถเข้าใจวิธีการตัดสินใจของอัลกอริทึม) ของระบบ AI หลายๆ ระบบเป็นหนึ่งในอุปสรรคสำคัญในการนำ AI มาใช้ ผู้ใช้มักต้องการคำทำนายจากอัลกอริทึมและคำอธิบายว่าคำทำนายนั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร การให้คำอธิบายนี้เป็นเรื่องยากมากสำหรับอัลกอริทึม เช่น โครงข่ายประสาทเทียม และการไม่มีคำอธิบายอาจทำให้ผู้ใช้บางรายไม่สามารถใช้โซลูชัน AI ได้ การเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ขยายปัญหานี้เท่านั้น

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคืออคติ — แนวโน้มของอัลกอริทึมที่จะสะท้อนอคติของมนุษย์ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม AI กำเนิดหนึ่งขอให้สร้างภาพ "คนจน" และ "อันธพาล" สร้างใบหน้าที่มีผิวคล้ำเป็นส่วนใหญ่ หากนำมาใช้ในวงกว้าง อัลกอริทึมที่มีอคติจะขยายแบบแผนและอคติที่มีอยู่แล้วในสังคมของเรา

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลคุณภาพก็เป็นข้อกังวลเช่นกัน แม้จะมีปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นทั่วโลก แต่ข้อมูลที่จัดเก็บโดยธุรกิจมักมีคุณภาพต่ำ ทำให้การนำระบบ AI ไปใช้งานมีความท้าทายมากขึ้น

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ฉันเชื่อว่าระบบนิเวศ AI ของโปแลนด์และทั่วโลกจะมีปีที่ดีที่สุดรออยู่ข้างหน้า ฉันอดใจรอไม่ไหวที่จะได้เห็นสตาร์ทอัพหน้าใหม่เกิดขึ้น!

หากคุณรู้จักบริษัทใดที่ควรเพิ่มลงในรายการ โปรดกรอกแบบฟอร์ม นี้ และแจ้งให้เราทราบในความคิดเห็น!

วิธีการ:

1. ฉันได้รวมเฉพาะบริษัทผลิตภัณฑ์เท่านั้น กล่าวคือไม่รวมบริษัทที่พัฒนาซอฟต์แวร์ AI แบบกำหนดเอง

2. ฉันต้องการระบุเฉพาะสตาร์ทอัพที่ส่วนประกอบ AI มีความสำคัญต่อการทำงานที่เหมาะสมของโซลูชัน กล่าวคือ การไม่รวมส่วนประกอบ AI จะทำให้โซลูชันสูญเสียคุณค่าส่วนใหญ่ที่เสนอให้กับลูกค้า

3. ฉันได้แบ่งแผนที่ออกเป็นสามประเภทหลักตามประเภทของแอปพลิเคชัน:

• แอปพลิเคชันข้ามอุตสาหกรรม — แอปพลิเคชันที่สามารถใช้ได้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น เครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์
• แอปพลิเคชันเฉพาะอุตสาหกรรม — โซลูชันที่กำหนดเป้าหมายไปยังอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น การดูแลสุขภาพ
• เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา — เครื่องมือที่สามารถใช้ระหว่างการวิจัยและพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับ AI หรือเครื่องมือที่ใช้ AI ซึ่งสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์