Сектор искусственного интеллекта пережил взрывной рост финансирования в последние годы. В этом сообщении в блоге рассматриваются различные компоненты сектора ИИ и то, как они составляют эту стартап-экосистему. Мы проиллюстрируем, что такое категории инноваций и в каких категориях больше всего компаний. Мы также сравним категории с точки зрения их финансирования и зрелости.
Приложения машинного обучения — самая большая категория искусственного интеллекта
Начнем с карты сектора. Мы классифицировали 2316 стартапов в области искусственного интеллекта по 13 категориям, которые привлекли 45 миллиардов долларов. На карте секторов указано количество компаний в каждой категории. Он также показывает случайную выборку компаний в каждой категории.
Мы видим, что приложения для машинного обучения — самая большая категория с 866 компаниями. Эти компании используют алгоритмы самообучения для оптимизации бизнес-операций в конкретных случаях использования по вертикали. Примеры включают использование машинного обучения для обнаружения банковского мошенничества или выявления потенциальных потенциальных клиентов. Вот некоторые примеры компаний: Sift Science, SparkCognition, Sumo Logic и BenevolentAI.
Давайте теперь посмотрим на наш инновационный квадрант, чтобы узнать финансирование и зрелость этих категорий по отношению друг к другу.
В квадранте пионеров больше всего категорий искусственного интеллекта
Наш инновационный квадрант делит категории искусственного интеллекта на четыре разных квадранта.
Мы видим, что в квадранте «Пионеры» больше всего категорий искусственного интеллекта — 8. Эти категории находятся на более ранних стадиях финансирования и зрелости. Квадрант Разрушителей включает 4 категории, которые получили значительное финансирование в молодом возрасте. Квадрант «Установлено» имеет «Преобразование речи в речь» в качестве одной из категорий. Эта категория достигла зрелости с финансированием ниже среднего.
Мы проанализировали категории искусственного интеллекта и их относительные этапы инноваций. Давайте теперь посмотрим, как они соотносятся друг с другом с точки зрения их общего финансирования по сравнению с количеством компаний.
Стартапы приложений машинного обучения получают наибольшее финансирование
На приведенном ниже графике показана общая сумма венчурного финансирования и количество компаний в каждой категории.
Как следует из приведенного выше графика, приложения для машинного обучения также лидируют в секторе по общему объему финансирования с 19 миллиардами долларов. Его финансирование более чем в два раза превышает финансирование следующей категории, платформ машинного обучения, с 9 миллиардами долларов. Эти две категории связаны, но имеют разные функции. Компании-разработчики приложений для машинного обучения применяют алгоритмы самообучения для оптимизации определенных бизнес-операций. Компании платформы машинного обучения создают эти алгоритмы самообучения или их базовую инфраструктуру.
Вывод: в категории «Приложения для машинного обучения» лидирует искусственный интеллект
Как показывает приведенный выше анализ, категория «Приложения для машинного обучения» лидирует по общему количеству компаний и финансированию. Посмотрим, догонят ли другие категории в течение оставшейся части 2018 года.
Чтобы узнать больше о нашем полном отчете об искусственном интеллекте и исследовательской платформе, посетите нас на www.venturescanner.com или свяжитесь с нами по адресу [email protected].
