Kaip buvęs „DeepMind“ tyrėjas surinko 300 mln. USD išankstinį įvertinimą prieš pristatydamas produktą

Andrew Dai paliko „Google DeepMind“ žinodamas, kad vizualinis AI yra ta riba, į kurią jis norėjo pareikšti savo ieškinį. Jis surinko lėšas, dėl kurių vertės ir kapitalo santykis buvo agresyvesnis nei „Thinking Machines“, surinkusi vieną didžiausių raundų JAV istorijoje.

Šioje „Build Mode“ serijoje šeimininkė ir „Startup Battlefield“ vadovė Isabelle Johannessen susėda su Andrew Dai, „Elorian“ įkūrėju ir generaliniu direktoriumi bei buvusiu „Google DeepMind“ tyrėju, aptarti, kaip jo įmonė surinko 55 mln. USD pradinį turą už 300 mln.

Remdamasis daugiau nei dešimtmetį, praleistą padedant kurti kai kurias įtakingiausias pasaulyje AI sistemas, įskaitant tyrimus, kurie vėliau padėjo sukurti ChatGPT, Andrew paaiškina, kodėl, jo manymu, vizualinis AI yra viena iš pagrindinių dirbtinio intelekto ribų. „Turite modelius, kuriems puikiai sekasi matematika, puikiai sekasi naujoms fizikos idėjoms, ir, žinoma, kodavimas dabar labai populiarus… Tačiau viena sritis, kurioje pažanga buvo labai netolygi, yra vizualinis supratimas ir vaizdinis samprotavimas“, – sakė Dai. „Mes Eloriane norime sukurti modelius, kurie paskatins mus link vizualinio AGI.

Andrew pasakoja apie lėšų rinkimo procesą iš įkūrėjo perspektyvos, įskaitant tai, kaip jis patobulino labai techninę viziją į patrauklią istoriją, kurią galėtų suprasti investuotojai. Jis paaiškina, kodėl jis teikia pirmenybę strateginiams partneriams, pvz., „Nvidia“ ir „Menlo Ventures“, o ne dar aukštesniems vertinimo pasiūlymams, ir kaip investuotojų, kurie suprato paribių DI kūrimo realijas, pasirinkimas pasirodė esąs vertingesnis nei tiesiog maksimaliai padidinti savo įmonės kainą.

Pokalbis taip pat siūlo praktines pamokas steigėjams, naršantiems šiandienos sparčiai besikeičiančioje AI aplinkoje. Andrew dalijasi, kaip startuoliai gali perduoti sudėtingas technines idėjas nepasikliaujant žargonu, kodėl greitis tapo vienu didžiausių konkurencinių dirbtinio intelekto pranašumų ir ko reikia norint įdarbinti pasaulinio lygio tyrėjus nuo Big Tech.

Šiame epizode sužinosite:

• Ko ieško geriausios rizikos kapitalo įmonės, investuodamos į pažangias DI įmones.
• Kodėl didžiausias įvertinimas ne visada yra geriausias lėšų rinkimo rezultatas?
• Kaip pasiūlyti labai techninius produktus netechniniams investuotojams.
• Į ką steigėjai turėtų atkreipti dėmesį rinkdamiesi rizikos kapitalo partnerius.
• Kaip startuoliai gali įdarbinti geriausius AI talentus ne „Big Tech“.
• Kodėl greitis tapo vienu didžiausių konkurencinių AI pranašumų.
• Kaip vystantis dirbtinio intelekto technologijai įkūrėjai gali statyti patvarius griovius.

Šį sezoną „Build Mode“ pasinėrėme į visus lėšų rinkimo aspektus su ekspertais, kurie turi tiesioginės patirties renkant didžiulius išankstinius paraiškos pateikimo etapus, rašant didelius čekius, kaupiant lėšas, skelbiant viešumą ir sprendžiant netikėtas rinkos aplinkybes, kurios gali pakeisti viską.

Prenumeruokite „Build Mode“ naudodami „Apple Podcast“, „Spotify“ arba bet kur, kur norite klausytis. Ir žiūrėkite visus vaizdo įrašus „YouTube“. Naujos „Build Mode“ serijos išleidžiamos kiekvieną ketvirtadienį.