Νέα

Στην τεχνητή νοημοσύνη, η επενδυτική έκρηξη φαίνεται να διέρχεται μια περίοδο χαλάρωσης.

Αν και η τεχνολογία AI θεωρείται ευρέως ως βασικός μοχλός του μέλλοντος, η πραγματικότητα είναι ότι πολλά startup έργα τεχνητής νοημοσύνης δεν λύνουν τα πραγματικά προβλήματα της αγοράς, με αποτέλεσμα να υπάρχει αναντιστοιχία μεταξύ της προσφοράς χρηματοδότησης και της ζήτησης έργων. Οι επενδυτές αρχίζουν να αξιολογούν πιο ορθολογικά τις δυνατότητες της αγοράς και την πρακτική αξία εφαρμογής των έργων τεχνητής νοημοσύνης. Ταυτόχρονα, τα έργα μοντέλων μεγάλης κλίμακας είναι πιο πιθανό να προσελκύσουν κεφάλαια λόγω των τεχνικών εμποδίων και των ευρειών προοπτικών εφαρμογής τους.

Ωστόσο, ακόμη και αυτά τα έργα αντιμετωπίζουν προκλήσεις όπως η αβεβαιότητα στην τεχνολογική ανάπτυξη, το υψηλό κόστος Ε&Α και η δυσκολία στην εμπορευματοποίηση.

Ποιο είναι το μέλλον των επενδύσεων AI;

«Τώρα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η προσφορά έργων φαίνεται να υπερβαίνει τη ζήτηση».

Η ιδανική διαδικασία εκκίνησης τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να είναι η ανάπτυξη μιας λύσης που θα βασίζεται σε μια συγκεκριμένη ανάγκη της αγοράς και, στη συνέχεια, η επίδειξη στους επενδυτές του εύρους και του επείγοντος χαρακτήρα αυτής της ανάγκης. Ωστόσο, στην πραγματικότητα, πολλά έργα πηγαίνουν προς την αντίθετη κατεύθυνση. Κατασκευάζουν πρώτα μια πολυδιάστατη πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης, ενώ αναζητούν χρηματοδότηση και καθορίζουν συγκεκριμένες κατευθύνσεις. Αυτή η προσέγγιση καθιστά δύσκολο για τους επενδυτές να αξιολογήσουν το συγκεκριμένο μοντέλο κέρδους και τις δυνατότητες αγοράς του έργου.

Από την άποψη της προσφοράς κεφαλαίου, αν και τα κεφάλαια σε δολάρια ΗΠΑ ενδιαφέρονται πολύ για επιχειρηματικά έργα τεχνητής νοημοσύνης, οι ίδιοι αντιμετώπισαν δυσκολίες στην άντληση κεφαλαίων φέτος, γεγονός που περιορίζει την επένδυσή τους στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου και μεγάλου κύκλου. Ταυτόχρονα, ορισμένα ώριμα κεφάλαια RMB εστιάζουν επίσης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά προτιμούν να επενδύουν σε έργα που έχουν περάσει την επαλήθευση της αγοράς και έχουν επιτύχει ορισμένα αποτελέσματα.

Πάρτε για παράδειγμα την αυτόνομη οδήγηση Αυτό το πεδίο θεωρήθηκε κάποτε ως μια από τις πιο πιθανές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, υπάρχει ένα χάσμα μεταξύ πραγματικότητας και ιδανικών. Η αυτόνομη οδήγηση όχι μόνο απαιτεί ισχυρή τεχνολογία, αλλά απαιτεί επίσης την υποστήριξη πολιτικών, κανονισμών και προώθησης στην αγορά. Για παράδειγμα, οι οδικοί κανόνες για τα αυτόνομα οχήματα και ο ορισμός της ευθύνης ατυχήματος πρέπει να βελτιωθούν σταδιακά. Επιπλέον, η προώθηση των κατασκευαστών αυτοκινήτων στους καταναλωτές είναι επίσης καθοριστική για την αύξηση της αποδοχής της αυτόνομης οδήγησης. Αυτοί οι παράγοντες έχουν παρατείνει τη διαδικασία εμπορευματοποίησης της αυτόνομης οδήγησης και έχουν επηρεάσει τον ενθουσιασμό των επενδυτών. Από την αρχή της τρέλας της αυτόνομης οδήγησης το 2016, οι επενδυτικές και χρηματοδοτικές εκδηλώσεις και η κλίμακα στον εγχώριο κλάδο αυτόνομης οδήγησης έχουν μειωθεί έως το 2021 και θα μειωθούν σημαντικά το 2022 και το 2023.

Αν και η τεχνητή νοημοσύνη έχει καινοτόμα έργα σε πολλούς τομείς όπως το γραφείο, η δημιουργία και η εκπαίδευση, πολλοί επενδυτές που ασχολούνται με σκληρά τεχνολογικά πεδία για πολλά χρόνια πιστεύουν ότι δεν υπήρξε μια αρκετά συναρπαστική σκηνή καινοτομίας φέτος. Πιστεύουν ότι το μοντέλο AI+ απαιτεί ανατρεπτική καινοτομία που μπορεί πραγματικά να βελτιώσει την αποδοτικότητα της παραγωγής, όχι μόνο την επιφανειακή διακόσμηση.

Η επενδυτική κατάσταση στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης δείχνει μια ορισμένη διαφοροποίηση Είναι σχετικά εύκολο να αποκτηθούν κεφάλαια για έργα μοντέλων μεγάλης κλίμακας, ενώ είναι πιο δύσκολο να λάβουμε χρηματοδότηση για έργα τεχνητής νοημοσύνης που στοχεύουν συγκεκριμένα σενάρια εφαρμογών. Ένας επενδυτής τεχνητής νοημοσύνης επεσήμανε ότι ο κύριος λόγος είναι ότι αυτά τα έργα εφαρμογών αποτυγχάνουν να λύσουν αποτελεσματικά πρακτικά προβλήματα. Για παράδειγμα, ένα έργο διόρθωσης δοκιμίου που αναπτύχθηκε από έναν επιχειρηματία στο Chongqing ευνοήθηκε από τους επενδυτές επειδή έλυνε πρακτικές ανάγκες μερικοί το ακολούθησαν ακόμη και στο αεροδρόμιο για να το παρακολουθήσουν για επένδυση. Ομοίως, η συνοδευτική υπηρεσία AI παρέχει στους γονείς ταχεία διάγνωση και υποστήριξη λήψης ιατρικών αποφάσεων όταν τα παιδιά τους είναι άρρωστα τη νύχτα, κάτι που θεωρείται επίσης ότι λύνει πρακτικά σημεία πόνου.

Αντίθετα, έργα που βασίζονται μόνο σε κενά πληροφόρησης, διδασκαλία ή εκπαίδευση για την επιχειρηματικότητα τεχνητής νοημοσύνης ή έργα που προσθέτουν μόνο τεχνολογίες όπως η αλλαγή προσώπου και το δημιουργικό περιεχόμενο της τεχνητής νοημοσύνης σε πρωτότυπα έργα, είναι λιγότερο πιθανό να λάβουν χρηματοδότηση.

Τον Ιούνιο του περασμένου έτους, ένα έργο γραφείου συνεργασίας AI που αναπτύχθηκε από μια διδακτορική ομάδα στη Σιγκαπούρη έλαβε οικονομική υποστήριξη από μεμονωμένους επενδυτές. Ο Xiaoyang (ψευδώνυμο), ένα από τα μέλη της ομάδας, είπε ότι οι επενδυτές τεχνητής νοημοσύνης είναι προσεκτικοί σχετικά με την τρέχουσα τρέλα, εάν δεν υπάρχουν τεχνικά εμπόδια, μόνο ένα εννοιολογικό επιχειρηματικό σχέδιο, δεν υπάρχουν δοκιμασμένα προϊόντα ή το προϊόν είναι εύκολο να αντιγραφεί. Η πιθανότητα να λάβετε χρηματοδότηση είναι σχεδόν μηδενική.

Ο Xiaoyang εισήγαγε επίσης ότι τα βασικά μέλη της ομάδας τους είναι όλα από τη διδακτορική ομάδα του Πανεπιστημίου της Σιγκαπούρης και ότι έχει εμπλακεί σε έργα γλωσσικών μοντέλων για τρία χρόνια. Κατά το πρώτο εξάμηνο του τρέχοντος έτους, τα έργα που αναπτύχθηκαν από την ομάδα πέρασαν τις δοκιμές και οι έμποροι δημιουργούν εμπορικά κανάλια με εταιρείες B-side. Δεδομένου ότι τα μέλη της ομάδας είναι όλοι διδάκτορες, συμμετέχουν συχνά στους διαγωνισμούς καινοτομίας του σχολείου και γνωρίζουν ορισμένους επενδυτές μέσω των μεντόρων τους. Ένας από τους μεμονωμένους επενδυτές έδειξε έντονο ενδιαφέρον για το έργο του και επένδυσε τα δύο τρίτα του έργου, κυρίως για να καλύψει δαπάνες Ε&Α.

Ο Xiaoyang επεσήμανε ότι ο λόγος για τον οποίο το AI έχει προσελκύσει την προσοχή είναι επειδή οι καταναλωτές βλέπουν τις δυνατότητες του AI σε περισσότερα σενάρια εφαρμογών. Αλλά για τους επιχειρηματίες και τους επενδυτές που βρίσκονται σε αυτόν τον τομέα για μεγάλο χρονικό διάστημα, αυτό δεν είναι ένα νέο ή βιώσιμο σημείο ανάπτυξης. Επομένως, όταν οι περισσότεροι επενδυτές λαμβάνουν επιχειρηματικά σχέδια μέσα σε αυτό το κύμα ενθουσιασμού, θα εξετάσουν ορθολογικά το υπόβαθρο της ομάδας και τον χρόνο που αφιερώνουν στον κλάδο και θα είναι σχετικά συντηρητικοί όσον αφορά το ύψος της επένδυσης, το οποίο συνήθως καλύπτει μόνο το επόμενο στάδιο των δαπανών έρευνας και ανάπτυξης Θα γίνουν πρόσθετες επενδύσεις αφού σημειωθεί πρόοδος.

Τα τελευταία χρόνια, έχουν εμφανιστεί διάφορες εταιρείες μονόκερων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish, κ.λπ. / Τα έργα αυτόνομης οδήγησης είναι τομείς που λαμβάνουν περισσότερα επιχειρηματικά κεφάλαια.

Όσον αφορά τις εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης που έχουν γίνει ιδιαίτερα περιζήτητες από το κεφάλαιο τα τελευταία δύο χρόνια, υπάρχουν επίσης ορισμένες ομοιότητες. Τα μεγάλα μοντέλα είναι φυσικά μια από τις αγαπημένες επενδυτικές κατευθύνσεις της τεχνητής νοημοσύνης Πολλές εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης επικεντρώνονται στην ανάπτυξη και χρήση τεχνολογιών μεγάλων μοντέλων, όπως το Zhipu AI, το Zero-One Everything, κ.λπ αλλά δεν περιορίζεται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, στη δημιουργία εικόνων και βίντεο κ.λπ.

Επιπλέον, ορισμένες εταιρείες έχουν αναπτύξει επίσης διατροπικά μοντέλα κειμένου σε οπτικό (κείμενο σε οπτικό), κείμενο σε ομιλία (κείμενο σε ήχο) και κείμενο σε κείμενο (κείμενο σε κείμενο), επιδεικνύοντας την ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης στην επεξεργασία διαφορετικών τύπων των δεδομένων.

Μεταξύ των εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης unicorn, η συνεργασία ανοιχτού κώδικα είναι συχνά η μέθοδος που επιλέγουν Το ανεξάρτητο Corner Beast εστιάζει στην εφαρμογή τεχνολογίας AI σε συγκεκριμένες βιομηχανίες ή κάθετα σενάρια, όπως η έρευνα και ανάπτυξη του Zhiyuan Robot στον τομέα των ανθρωποειδών ρομπότ και η καινοτομία της Mejia Technology στον τομέα των έξυπνων και δικτυωμένων εξαρτημάτων αυτοκινήτου.

Επιπλέον, πολλές εταιρείες AI unicorn έχουν ιδρυτικές ομάδες από κορυφαίες εταιρείες τεχνολογίας ή γνωστά πανεπιστήμια Αυτά τα μέλη της ομάδας έχουν συχνά πλούσια έρευνα και πρακτική εμπειρία, παρέχοντας μια σταθερή βάση για την τεχνολογική καινοτομία της εταιρείας.

Παρόλο που είναι ιδιαίτερα περιζήτητα, οι μεγαλύτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες AI unicorn στη διαδικασία της τεχνολογικής καινοτομίας προέρχονται κυρίως από την αβεβαιότητα της τεχνολογικής ανάπτυξης, το υψηλό κόστος έρευνας και ανάπτυξης και τη δυσκολία εμπορευματοποίησης της τεχνολογίας.

Η τεχνολογία αναπτύσσεται με γρήγορους ρυθμούς και οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ακολουθούν συνεχώς τις πιο πρόσφατες τεχνολογικές τάσεις. Αυτό απαιτεί όχι μόνο από την εταιρεία να έχει συνεχείς επενδύσεις στην Ε&Α, αλλά απαιτεί επίσης από την ομάδα Ε&Α να προσαρμοστεί γρήγορα στις τεχνολογικές αλλαγές και να διατηρήσει τη ζωτικότητα της. καινοτομία.

Το υψηλό κόστος Ε&Α είναι μια άλλη σημαντική πρόκληση που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες μονόκερων τεχνητής νοημοσύνης. Ειδικά στον τομέα των μεγάλων μοντέλων και της βαθιάς εκμάθησης, η εκπαίδευση και η ανάπτυξη αυτών των μοντέλων απαιτεί τεράστιους υπολογιστικούς πόρους και υποστήριξη δεδομένων, και αυτοί οι πόροι απαιτούν συχνά ακριβές επενδύσεις υλικού και κόστος λειτουργίας και συντήρησης. Επιπλέον, η εμπορευματοποίηση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης γεμάτη προκλήσεις.

Οι κίνδυνοι του απορρήτου των δεδομένων και της συμμόρφωσης είναι επίσης προκλήσεις που οι εταιρείες unicorn της τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να αγνοήσουν στη διαδικασία της τεχνολογικής καινοτομίας. Καθώς οι κανονισμοί προστασίας δεδομένων γίνονται όλο και πιο αυστηροί, οι εταιρείες πρέπει να διασφαλίζουν ότι η επεξεργασία δεδομένων και οι εφαρμογές τους συμμορφώνονται με τις νομικές και κανονιστικές απαιτήσεις.

Οι αυστηρές επενδυτικές απαιτήσεις έχουν επίσης κάνει τους επενδυτές να ηρεμούν σταδιακά στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Η κατάσταση χρηματοδότησης της βιομηχανίας τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας στην πρωτογενή αγορά το 2023 δείχνει κάποιες αλλαγές. Αν και η συνολική βιομηχανία επενδύσεων και χρηματοδότησης βιώνει ύφεση, η κατάσταση χρηματοδότησης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης εξακολουθεί να είναι σχετικά καυτή. Σύμφωνα με τα στοιχεία της IT Orange, στις 20 Νοεμβρίου 2023, ο συνολικός αριθμός των συμβάντων χρηματοδότησης στην πίστα τεχνητής νοημοσύνης στην πρωτογενή αγορά ήταν 530, σημειώνοντας μείωση 26% σε σύγκριση με τον συνολικό όγκο συναλλαγών χρηματοδότησης εκτιμάται ότι είναι 63,1 δισεκατομμύρια γιουάν Το γιουάν μειώθηκε κατά 38% σε σύγκριση με την ίδια περίοδο πέρυσι.

Ο τομέας των επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις και διλήμματα.

Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προοδεύει, οι επενδυτές δίνουν ολοένα και μεγαλύτερη προσοχή στην πραγματική απόδοση επένδυσης (ROI) των έργων τεχνητής νοημοσύνης. Αν και η απόδοση της επένδυσης των έργων τεχνητής νοημοσύνης έχει αυξηθεί τα τελευταία χρόνια, οι προσδοκίες της αγοράς για τα οφέλη της επένδυσης σε τεχνητή νοημοσύνη έχουν μετατοπιστεί από τις καθαρές τεχνικές δυνατότητες στις πραγματικές αποδόσεις. Επιπλέον, η ταχεία επανάληψη της τεχνολογίας AI απαιτεί από τις εταιρείες να συνεχίσουν να συμβαδίζουν με την τελευταία λέξη της τεχνολογίας, πράγμα που σημαίνει ότι οι επενδυτές πρέπει να έχουν βαθιά κατανόηση και ακριβή κρίση των τεχνολογικών τάσεων.

Τα έργα τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά η εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων, απαιτούν τεράστιες και συνεχείς επενδύσεις Ε&Α, κάτι που αποτελεί τεράστια πρόκληση για νεοφυείς επιχειρήσεις με περιορισμένα κεφάλαια. Ταυτόχρονα, οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να βρουν κλιμακούμενα σενάρια υλοποίησης στη διαδικασία εμπορευματοποίησης για να μετατρέψουν την τεχνολογία σε πραγματική επιχειρηματική αξία. Αυτή η διαδικασία είναι γεμάτη αβεβαιότητες. Οι κίνδυνοι για το απόρρητο των δεδομένων και τη συμμόρφωση έχουν αυξηθεί με την εφαρμογή των νόμων για την ασφάλεια των δεδομένων και των νόμων περί προστασίας προσωπικών πληροφοριών, επιφέροντας υψηλότερο κόστος συμμόρφωσης και κινδύνους για τις εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης.

Ο ενθουσιασμός της αγοράς για επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης εγείρει ανησυχίες για οικονομικές φούσκες. Ορισμένοι αναλυτές πιστεύουν ότι η τρέχουσα τεράστια επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε μια οικονομική φούσκα, επειδή το χάσμα μεταξύ εσόδων και δαπανών τεχνητής νοημοσύνης διευρύνεται και απαιτούνται τεράστια έσοδα για να διασφαλιστεί ότι η επένδυση θα παράγει την αναμενόμενη απόδοση. Επιπλέον, παρόλο που η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσεται, υπάρχει έλλειψη προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά που αποφέρουν σημαντικά οφέλη και δεν χρησιμοποιούνται στην πραγματικότητα πολλά προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης από τους καταναλωτές.

Στον επενδυτικό τομέα, η αποτίμηση ορισμένων εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι πολύ υψηλή, καθιστώντας δύσκολη την ανάληψη της εξουσίας από την πρωτογενή αγορά και σε περίπτωση συνεχιζόμενων ζημιών, η δευτερογενής αγορά μπορεί να μην είναι διατεθειμένη να πληρώσει. Καθώς οι κορυφαίες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης αυξάνουν την ικανότητά τους να προσελκύουν χρήματα, συμβαίνουν συχνά τεράστια γεγονότα μεμονωμένης χρηματοδότησης, τα οποία όχι μόνο αυξάνουν το συνολικό μέσο ποσό χρηματοδότησης στον κλάδο, αλλά αυξάνουν και το επενδυτικό όριο. Η αβεβαιότητα στην πολιτική και το ρυθμιστικό περιβάλλον είναι επίσης ένας παράγοντας που πρέπει να λάβουν υπόψη οι επενδυτές οι αλλαγές πολιτικής μπορεί να επηρεάσουν τις λειτουργίες και τις αποδόσεις των επενδύσεων των εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης, ιδίως όσον αφορά τη χρήση δεδομένων και την προστασία της ιδιωτικής ζωής.

Οι επενδυτές πρέπει να λάβουν σοβαρά υπόψη αυτούς τους παράγοντες για να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις όταν εξετάζουν επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη. Η πολυπλοκότητα και η αβεβαιότητα των επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί από τους επενδυτές να έχουν εις βάθος τεχνικές γνώσεις, δυνατότητες ανάλυσης αγοράς και δυνατότητες αξιολόγησης κινδύνου.

Στον τομέα των επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη, οι επενδυτές αντιμετωπίζουν πολλές προκλήσεις, οι μεγαλύτερες από τις οποίες περιλαμβάνουν αβεβαιότητα στην ανάπτυξη τεχνολογίας, δυσκολία στην εμπορευματοποίηση, υψηλά κόστη Ε&Α, κινδύνους ιδιωτικότητας δεδομένων και συμμόρφωσης, ανησυχίες για φούσκες αγοράς και ζητήματα αποτίμησης όπως η υπερβολική αξία. Αντιμέτωποι με αυτές τις προκλήσεις, οι επενδυτές πρέπει να υιοθετήσουν μια σειρά από στρατηγικές για την αξιολόγηση και τη διαχείριση του κινδύνου.

Πρώτον, οι επενδυτές πρέπει να έχουν βαθιά κατανόηση των τελευταίων εξελίξεων και των μελλοντικών τάσεων στην τεχνολογία AI, η οποία περιλαμβάνει την αξιολόγηση της ωριμότητας της τεχνολογίας και των δυνατοτήτων εφαρμογής της στην αγορά. Η κατανόηση των τάσεων της τεχνολογίας είναι κρίσιμης σημασίας για την πρόβλεψη του πού οδεύει ο κλάδος. Δεύτερον, είναι βασικό να αξιολογηθεί το επιχειρηματικό μοντέλο της εταιρείας τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά η ζήτηση της αγοράς για τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες της, η βάση πελατών, οι πηγές εσόδων και η κερδοφορία.

Λαμβάνοντας υπόψη ότι τα έργα τεχνητής νοημοσύνης συνήθως απαιτούν τεράστιες επενδύσεις Ε&Α, οι επενδυτές πρέπει να αξιολογήσουν προσεκτικά την οικονομική κατάσταση και τις δυνατότητες χρηματοδότησης της εταιρείας, καθώς και την αναμενόμενη απόδοση της επένδυσης. Ταυτόχρονα, οι έλεγχοι συμμόρφωσης δεδομένων είναι επίσης απαραίτητες για να διασφαλιστεί ότι οι μέθοδοι συλλογής, επεξεργασίας και αποθήκευσης δεδομένων της εταιρείας AI συμμορφώνονται με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων και τις πολιτικές απορρήτου.

Ο εντοπισμός των κινδύνων για τις φούσκες της αγοράς είναι κρίσιμος για την αποφυγή επενδύσεων σε υψηλά επίπεδα της αγοράς. Οι επενδυτές θα πρέπει να διεξάγουν μια ορθολογική ανάλυση της αποτίμησης των εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης και να αποφεύγουν να επενδύουν σε έργα με υπερεκτιμημένες αποτιμήσεις. Επιπλέον, η διαφοροποίηση των επενδυτικών χαρτοφυλακίων για τη διαφοροποίηση των κινδύνων, συμπεριλαμβανομένης της επένδυσης σε εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικούς τεχνολογικούς τομείς και σε διαφορετικά στάδια ανάπτυξης, μπορεί να μειώσει τον κίνδυνο μιας μεμονωμένης επένδυσης.

Η συνεχής παρακολούθηση μετά την επένδυση και η έγκαιρη προσαρμογή των επενδυτικών στρατηγικών είναι ζωτικής σημασίας για την ανταπόκριση στις αλλαγές της αγοράς. Η θέσπιση ενός μηχανισμού διαχείρισης κινδύνου, συμπεριλαμβανομένου του προσδιορισμού, της αξιολόγησης, της παρακολούθησης και των μέτρων μετριασμού του κινδύνου, μπορεί να βοηθήσει τους επενδυτές να ελέγξουν καλύτερα τις πιθανές ζημίες. Όταν είναι απαραίτητο, συμβουλευόμενοι εμπειρογνώμονες του κλάδου ή επαγγελματίες επενδυτικούς συμβούλους μπορούν να παρέχουν βαθύτερες πληροφορίες για την αγορά και επενδυτικές συμβουλές.

Εν ολίγοις, οι επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη απαιτούν από τους επενδυτές να υιοθετήσουν μια ολοκληρωμένη και συνετή προσέγγιση για την αξιολόγηση των κινδύνων και να διασφαλίσουν ότι οι επενδυτικές αποφάσεις βασίζονται σε επαρκείς πληροφορίες και επαγγελματική ανάλυση. Μέσω αυτών των στρατηγικών, οι επενδυτές μπορούν να αντιμετωπίσουν καλύτερα τις προκλήσεις στον τομέα των επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη και να επιτύχουν ισχυρές επενδυτικές αποδόσεις.