Globalne inwestycje kapitału wysokiego ryzyka w sztuczną inteligencję

Inwestycje kapitału wysokiego ryzyka w sztuczną inteligencję osiągnęły w 2025 roku nowy poziom, jednak za ogólnymi danymi kryje się rynek coraz bardziej skoncentrowany w rękach niewielkiej grupy przedsiębiorstw. Według danych OECD firmy z branży sztucznej inteligencji przyciągnęły w ciągu roku $258,7 mld, co stanowiło 61 procent wszystkich światowych inwestycji kapitału wysokiego ryzyka. Udział sztucznej inteligencji w rynku wzrósł ponad dwukrotnie od 2022 roku, kiedy to wynosił około 30 procent, jednak znaczna część nowego kapitału trafiła do twórców modeli podstawowych oraz przedsiębiorstw infrastrukturalnych, które potrzebują miliardów dolarów, aby utrzymać się na rynku.

Wzrost ten odzwierciedla rzeczywisty postęp technologiczny oraz silny popyt ze strony firm dążących do automatyzacji tworzenia oprogramowania, badań, obsługi klienta i zadań administracyjnych. Odzwierciedla on również cykl inwestycyjny, w ramach którego ograniczona liczba przedsiębiorstw pozyskuje niezwykle duże rundy finansowania przy wycenach opartych na oczekiwaniach dotyczących przyszłej dominacji rynkowej. Najważniejsze pytanie nie dotyczy już tego, czy inwestorzy venture capital uznają sztuczną inteligencję za ważną. Chodzi o to, czy przychody generowane przez produkty oparte na sztucznej inteligencji będą w końcu w stanie uzasadnić kapitał niezbędny do opracowania modeli, zakupu mocy obliczeniowej i prowadzenia centrów danych.

Dla inwestorów rynek ten stanowi trudną kombinację potencjału technologicznego i koncentracji finansowej. Odnosząca sukcesy platforma oparta na sztucznej inteligencji mogłaby obsługiwać miliony użytkowników i stać się integralną częścią procesów biznesowych przedsiębiorstw, jednak wiele start-upów jest uzależnionych od zewnętrznych dostawców modeli, kosztownej infrastruktury obliczeniowej oraz klientów, których gotowość do płacenia pozostaje niepewna. Kapitał venture finansuje szeroko zakrojoną transformację technologiczną, choć ostateczne zyski mogą być rozdzielone znacznie węziej niż same środki finansowe.

Sztuczna inteligencja przeszła od etapu inwestycji w badania do etapu konkurencji wymagającej dużych nakładów kapitałowych

Sztuczna inteligencja od dziesięcioleci przyciąga inwestycje prywatne, ale sytuacja ekonomiczna uległa zmianie, gdy uczenie maszynowe stało się komercyjnie przydatne w szerszym zakresie działań. Wcześniejsze firmy finansowane przez fundusze venture capital często skupiały się na wąskich zastosowaniach, takich jak wykrywanie oszustw, systemy rekomendacji, reklama czy analityka przemysłowa. Ich produkty mogły wymagać specjalistycznej wiedzy, ale niekoniecznie wiązały się z takimi nakładami na moc obliczeniową, jakie obecnie kojarzy się z dużymi modelami generatywnymi.

Rozwój uczenia głębokiego, dostępność ogromnych zbiorów danych oraz udoskonalenia w zakresie specjalistycznych układów scalonych poszerzyły zakres możliwości systemów sztucznej inteligencji. Inwestorzy zaczęli wspierać firmy wykorzystujące uczenie maszynowe w służbie zdrowia, finansach, logistyce i cyberbezpieczeństwie, podczas gdy duże koncerny technologiczne zwiększyły wydatki na wewnętrzne badania i przejęcia.

Przejęcie firmy DeepMind przez Google w 2014 roku stało się ważnym przykładem strategicznego znaczenia, jakie przypisuje się zaawansowanym badaniom nad sztuczną inteligencją. Firma DeepMind nie opracowała jeszcze konwencjonalnego produktu przeznaczonego na rynek masowy, jednak jej potencjał badawczy i kadra naukowa zostały uznane za na tyle cenne, że uzasadniały przejęcie przez jedną z największych firm technologicznych na świecie. Jej późniejsze prace obejmowały systemy do przewidywania struktury białek, efektywności energetycznej oraz uczenia maszynowego ogólnego przeznaczenia.

Wprowadzenie powszechnie dostępnych systemów generatywnej sztucznej inteligencji spowodowało kolejną zmianę. Konsumenci i przedsiębiorstwa zyskali możliwość bezpośredniej interakcji z modelami zdolnymi do generowania tekstu, obrazów, kodu komputerowego oraz analiz. Ta widoczność zachęciła firmy z różnych sektorów gospodarki do testowania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i skłoniła inwestorów do przeznaczenia znacznie większych środków na przedsiębiorstwa opracowujące te modele.

W odróżnieniu od wielu wcześniejszych firm programistycznych twórcy modeli podstawowych potrzebują znacznych mocy obliczeniowych, zanim będą mogli osiągnąć stabilną pozycję rynkową. Trenowanie zaawansowanych modeli może wymagać dużych klastrów wyspecjalizowanych procesorów, a obsługa milionów użytkowników wiąże się z ciągłymi kosztami wnioskowania. Ta kapitałochłonność sprawiła, że niektóre segmenty rynku sztucznej inteligencji zbliżyły się bardziej do finansowania infrastruktury niż do tradycyjnego venture capital w branży oprogramowania.

Wzrost finansowania stał się wysoce skoncentrowany

Nie da się w pełni zrozumieć skali inwestycji venture capital w sektorze sztucznej inteligencji w 2025 roku bez przeanalizowania rozkładu kapitału. Analiza OECD wykazała, że transakcje o wartości powyżej $100mn stanowiły około 73 procent całkowitych inwestycji venture capital w sztuczną inteligencję. Oznacza to, że na łączną wartość rynku nieproporcjonalnie duży wpływ miały duże rundy finansowania, a nie równomierny rozwój tysięcy firm na wczesnym etapie rozwoju.

W ciągu roku firmy OpenAI, Anthropic, xAI, Scale AI oraz kilka innych czołowych przedsiębiorstw pozyskały finansowanie w wysokości wielu miliardów dolarów. Według serwisu Crunchbase tylko pięć firm pozyskało około $84bn, co stanowi mniej więcej jedną piątą wszystkich globalnych inwestycji venture capital w 2025 roku. Taka koncentracja jest niezwykła nawet jak na standardy branży, w której odnoszące sukcesy firmy zawsze przyciągały znaczną część dostępnego kapitału.

Inwestorzy dochodzą do strategicznego wniosku, że niewielka liczba dostawców modeli może wypracować trwałą przewagę dzięki skali działalności, danym, kanałom dystrybucji oraz dostępowi do mocy obliczeniowej. Gdy model zostanie zintegrowany z oprogramowaniem biurowym, narzędziami programistycznymi i usługami konsumenckimi, koszty zmiany dostawcy mogą wzrosnąć, a dostawca może uzyskać dostęp do informacji o wykorzystaniu, które pozwolą mu ulepszyć przyszłe produkty.

Taka koncentracja wiąże się z ryzykiem finansowym. Firma pozyskująca miliardy przy wysokiej wycenie musi w końcu osiągnąć wyjątkowe przychody lub zdobyć dominującą pozycję strategiczną. Jeśli wyniki modeli różnych dostawców zaczną się do siebie upodabniać, klienci mogą przejść na tańsze alternatywy, co osłabi siłę cenową uwzględnioną w obecnych wycenach.

Duże rundy finansowania mogą również zaciemniać rzeczywistą sytuację na pozostałych segmentach rynku venture capital. Firmy na wczesnym etapie rozwoju mogą mieć trudności z pozyskaniem kapitału, chyba że są w stanie wykazać wyraźną przewagę techniczną, dostęp do zastrzeżonych danych lub szybkie wdrożenie na rynek. Samo wspomnienie o sztucznej inteligencji w opisie produktu nie wystarcza już, gdy inwestorzy mogą porównać daną firmę z setkami podobnych przedsiębiorstw.

Stany Zjednoczone zachowują znaczną przewagę

Stany Zjednoczone pozostają głównym kierunkiem inwestycji prywatnego kapitału w dziedzinie sztucznej inteligencji. Łączą one w sobie uznane fundusze venture capital, największych dostawców usług w chmurze, wiodące uczelnie, wiedzę specjalistyczną w zakresie półprzewodników oraz rozległy rynek korporacyjnych nabywców technologii. Elementy te wzajemnie się wzmacniają: start-upy mogą zatrudniać doświadczonych naukowców, pozyskiwać moc obliczeniową oraz sprzedawać produkty firmom, które są już przyzwyczajone do wdrażania nowego oprogramowania.

Według raportu „AI Index” Uniwersytetu Stanforda prywatne inwestycje w sztuczną inteligencję w Stanach Zjednoczonych osiągnęły w 2024 r. poziom $109,1 mld, co stanowi prawie 12-krotność analogicznej wartości odnotowanej w Chinach. Najnowsze dane OECD za rok 2025 potwierdzają, że przedsiębiorstwa z Ameryki Północnej nadal dominowały w globalnej działalności venture capital, zwłaszcza w zakresie transakcji dotyczących dużych modeli i infrastruktury.

Chiny rozwinęły znaczący potencjał w dziedzinie sztucznej inteligencji, wspierane przez duże przedsiębiorstwa technologiczne, instytucje badawcze oraz rządową politykę przemysłową. Chińskie firmy borykają się z ograniczeniami w dostępie do najnowocześniejszych chipów zaprojektowanych w Stanach Zjednoczonych, co zachęciło je do inwestowania w sprzęt krajowej produkcji oraz w modele bardziej wydajne obliczeniowo. Pojawienie się konkurencyjnych chińskich systemów podważyło założenie, że tylko firmy dysponujące największymi budżetami na technologie obliczeniowe w Stanach Zjednoczonych są w stanie tworzyć wydajne modele.

Europa dysponuje silnymi uniwersytetami badawczymi i wyspecjalizowanymi przedsiębiorstwami, jednak jej rynek przedsięwzięć związanych ze sztuczną inteligencją pozostaje mniejszy i bardziej rozdrobniony. Francuska firma Mistral AI pozyskała znaczne rundy finansowania i ugruntowała swoją pozycję jako europejski dostawca modeli podstawowych, podczas gdy przedsiębiorstwa z branży opieki zdrowotnej, obronności, technologii przemysłowych oraz oprogramowania dla przedsiębiorstw cieszą się coraz większym zainteresowaniem inwestorów. Europa boryka się jednak z niedoborem kapitału na późniejsze etapy rozwoju, wyższymi kosztami obliczeniowymi oraz rynkiem, który jest mniej zintegrowany niż w Stanach Zjednoczonych.

Ta przepaść geograficzna nie jest jedynie miarą zdolności technicznych. Odzwierciedla ona dostęp do klientów, rynków kapitałowych, infrastruktury chmurowej oraz doświadczonych zespołów zarządzających. Kraje dążące do rozwoju krajowego sektora sztucznej inteligencji potrzebują zatem czegoś więcej niż tylko grantów badawczych. Potrzebują one kompleksowego środowiska, w którym przedsiębiorstwa będą mogły wyjść poza ramy laboratorium i konkurować na arenie międzynarodowej.

Modele podstawowe obsługują największe kwoty

Firmy oparte na modelach podstawowych zajmują najbardziej kapitałochłonną część rynku sztucznej inteligencji. Trenują one systemy ogólnego przeznaczenia, które można dostosować do zadań obejmujących szeroki zakres – od programowania i badań naukowych po obsługę klienta i generowanie treści. Inwestorów przyciąga perspektywa, że niewielka liczba dostawców stanie się kluczową infrastrukturą gospodarki cyfrowej.

Model biznesowy pozostaje nadal nieokreślony. Dostawcy mogą pobierać opłaty za subskrypcje konsumenckie, licencje dla przedsiębiorstw lub korzystanie z usług za pośrednictwem interfejsów programowania aplikacji (API). Mogą również udostępniać swoje rozwiązania za pośrednictwem platform chmurowych lub integrować je z oprogramowaniem biurowym. Przychody kilku wiodących firm gwałtownie rosną, jednak koszty operacyjne i infrastrukturalne są również znaczne.

Konkurencja wywiera presję zarówno na przychody, jak i na koszty. Modele wymagają regularnego udoskonalania, aby zachować swoją atrakcyjność, co wiąże się z koniecznością ciągłych inwestycji w badania i infrastrukturę obliczeniową. Jednocześnie rozwiązania typu open source oraz tańsze alternatywy mogą przyczynić się do obniżenia cen i utrudnić dostawcom utrzymanie klientów wyłącznie dzięki jakości modeli.

Dlatego też firma oparta na modelu podstawowym może potrzebować atutów wykraczających poza sam model. Dystrybucja za pośrednictwem dużej platformy oprogramowania, dostęp do klientów korporacyjnych, własne dane oraz wydajna infrastruktura mogą stać się równie ważne jak wyniki w testach porównawczych. Inwestorzy venture capital w praktyce finansują nie tylko badania techniczne, ale także dążenie do stworzenia platformy o trwałej sile rynkowej.

Głównym zagrożeniem pozostaje możliwość szybkiego wyparcia przez nową technologię. Firma może pozyskać kapitał w oparciu o wiodący model, by kilka miesięcy później stanąć w obliczu konkurenta oferującego podobne możliwości po niższych kosztach. Duże rundy finansowania zapewniają czas i zasoby, ale nie gwarantują, że beneficjent utrzyma swoją pozycję technologiczną.

Firmy zajmujące się aplikacjami stoją przed innym wyzwaniem

Większość start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją nie tworzy modeli bazowych. Wykorzystują one istniejące systemy do opracowywania produktów przeznaczonych dla konkretnych branż lub funkcji biznesowych. Firmy te mogą potrzebować mniejszego kapitału i szybciej dotrzeć do klientów, ale stają przed wyzwaniem związanym z wyróżnieniem się na tle konkurencji.

Platforma prawna oparta na sztucznej inteligencji może pomagać prawnikom w przeglądaniu dokumentów, natomiast aplikacja medyczna może wspierać administrację kliniczną lub analizę medyczną. Firmy finansowe mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do zapewniania zgodności z przepisami, wykrywania oszustw i prowadzenia badań, a przedsiębiorstwa przemysłowe mogą stosować ją w zakresie konserwacji i kontroli jakości. Możliwości komercyjne zależą od tego, czy dany produkt rozwiązuje kosztowny i powtarzający się problem.

Firmy tworzące aplikacje są narażone na ryzyko, gdy ich główna funkcja może zostać łatwo odtworzona przez dostawcę modeli lub uznaną firmę programistyczną. Start-up, który ogranicza się jedynie do dodania interfejsu konwersacyjnego do istniejącego procesu, może napotkać trudności, gdy podobne funkcje zostaną wdrożone w powszechnie stosowanych platformach korporacyjnych.

Firmy działające w branżach wymagających uzasadnienia biznesowego częściej dysponują wyspecjalizowanymi danymi, wiedzą z zakresu przepisów, głęboką integracją procesów lub zaufanymi relacjami z klientami. Na przykład w sektorze opieki zdrowotnej model o wysokim poziomie zaawansowania technicznego nie wystarczy bez walidacji klinicznej, mechanizmów ochrony prywatności i procesów zatwierdzania. W sektorze usług finansowych produkty muszą spełniać wymogi dotyczące zgodności z przepisami, możliwości audytu oraz bezpieczeństwa.

Ważna jest również jakość przychodów. Wiele firm eksperymentowało ze sztuczną inteligencją w pierwszych latach wdrażania technologii generatywnych, ale projekty pilotażowe nie zawsze przekształcają się w duże, długoterminowe umowy. Inwestorzy coraz częściej oczekują dowodów na to, że klienci przedłużają umowy, rozszerzają zakres korzystania z usług i osiągają wymierne korzyści finansowe.

Warstwa aplikacyjna może ostatecznie wygenerować większą liczbę odnoszących sukcesy przedsiębiorstw niż rynek oparty na modelu fundamentowym, ponieważ poszczególne branże wymagają wyspecjalizowanych narzędzi i wdrożeń. Zwroty z inwestycji będą zależały od tego, czy przedsiębiorstwa te będą posiadać trwałą część relacji z klientem, zamiast polegać wyłącznie na modelach dostarczanych przez inne firmy.

Infrastruktura staje się tematem dotyczącym rynku venture capital i rynków kapitałowych

Inwestycje w sztuczną inteligencję wykraczają poza firmy zajmujące się oprogramowaniem. Do szkolenia i eksploatacji zaawansowanych modeli niezbędne są centra danych, specjalistyczne układy scalone, sprzęt sieciowy, systemy zasilania oraz systemy chłodzenia. Skala tego zapotrzebowania przyciągnęła fundusze venture capital, fundusze private equity, fundusze infrastrukturalne oraz środki z bilansów dużych przedsiębiorstw.

Start-upy z branży półprzewodników próbują opracować alternatywę dla dominujących dostawców chipów lub poprawić wydajność w przypadku specjalistycznych obciążeń. Firmy zajmujące się infrastrukturą danych pomagają przedsiębiorstwom w porządkowaniu informacji na potrzeby szkolenia modeli i wyszukiwania danych, a narzędzia monitorujące śledzą koszty, bezpieczeństwo i wydajność modeli.

Możliwości te wiążą się z ciągłym wzrostem wykorzystania sztucznej inteligencji, ale niosą ze sobą inne rodzaje ryzyka niż inwestycje w oprogramowanie. Rozwój sprzętu wymaga znacznych nakładów początkowych i charakteryzuje się długimi cyklami produkcyjnymi. Centra danych są uzależnione od dostępności energii elektrycznej, uzyskania pozwoleń na budowę, możliwości budowlanych oraz długoterminowego popytu ze strony klientów.

Branża stoi również w obliczu ryzyka nadmiernej rozbudowy. Firmy i inwestorzy mogą budować infrastrukturę w oparciu o optymistyczne prognozy dotyczące wykorzystania modeli, podczas gdy poprawa wydajności chipów lub pojawienie się mniejszych modeli mogłoby zmniejszyć zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Popyt może nadal rosnąć, podczas gdy poszczególne projekty nadal przynoszą niskie zyski ze względu na lokalizację, finansowanie lub koszty energii.

Inwestycje infrastrukturalne wymagają zatem zwrócenia uwagi na przychody wynikające z umów, koncentrację klientów oraz zmiany technologiczne. Obiekt, którego funkcjonowanie opiera się na długoterminowych zobowiązaniach kilku wiarygodnych kredytowo użytkowników, charakteryzuje się innym profilem ryzyka niż obiekt zbudowany w oczekiwaniu na przyszły popyt.

Inwestorzy korporacyjni dążą zarówno do realizacji celów strategicznych, jak i finansowych

Duże firmy technologiczne stały się głównymi graczami na rynku finansowania sztucznej inteligencji. Współpraca Microsoftu z OpenAI, inwestycje Amazona i Google’a w firmę Anthropic oraz wsparcie korporacyjne dla innych twórców modeli pokazują, w jaki sposób inwestorzy strategiczni wykorzystują transakcje venture capital do wzmacniania swoich działalności w obszarze chmury obliczeniowej i oprogramowania.

Umowy te mogą obejmować zobowiązania do zakupu usług informatycznych, co sprawia, że relacja ta jest bardziej złożona niż w przypadku tradycyjnej inwestycji kapitałowej. Start-up otrzymuje kapitał i infrastrukturę, natomiast inwestor korporacyjny zyskuje ważnego klienta, dostęp do technologii oraz silniejszą pozycję na rynku sztucznej inteligencji.

Takie partnerstwa mogą przyspieszyć rozwój, ponieważ start-upy zyskują moc obliczeniową, którą w innym przypadku trudno byłoby im zapewnić. Mogą one jednak również ograniczać niezależność, jeśli firma stanie się w znacznym stopniu uzależniona od jednego dostawcy usług w chmurze lub partnera dystrybucyjnego.

Inwestycje korporacyjne mogą utrudniać analizę wyceny. Część zainwestowanego kapitału może powrócić do inwestora strategicznego w postaci wydatków na usługi w chmurze, natomiast umowy handlowe mogą wpływać na pozorne wyniki ekonomiczne tej relacji. Inwestorzy venture capital muszą odróżniać rzeczywisty popyt zewnętrzny od przychodów generowanych w ramach partnerstwa finansowego.

Organy ds. konkurencji badają również, czy struktury te dają dużym firmom technologicznym możliwość wywierania wpływu na nowych konkurentów bez konieczności ich pełnego przejęcia. Interwencja organów regulacyjnych mogłaby zmienić warunki, na jakich inwestorzy strategiczni będą uczestniczyć w przyszłych rundach finansowania.

Rynki wyjściowe nadal stanowią istotny punkt słabości

Zwroty z inwestycji kapitału wysokiego ryzyka zależą od udanych wyjść z inwestycji w formie przejęć, ofert publicznych lub sprzedaży akcji na rynku wtórnym. Firmy z branży sztucznej inteligencji przyciągnęły znaczne kwoty kapitału prywatnego, jednak wiele z największych przedsiębiorstw nadal nie jest notowanych na giełdzie i nie zapewniło jeszcze inwestorom tradycyjnego wyjścia z inwestycji.

Wysokie wyceny prywatne mogą opóźniać wejście na giełdę, ponieważ firmy mogą pozyskiwać kapitał bez konieczności ujawniania informacji i poddawania się kontroli rynkowej związanej z notowaniami giełdowymi. Transakcje na rynku wtórnym umożliwiają pracownikom i wczesnym inwestorom sprzedaż wybranych akcji, ale nie zapewniają takiej samej szerokiej wyceny rynkowej jak pierwsza oferta publiczna.

Przejęcia mogą stanowić dla mniejszych firm możliwość wyjścia z rynku, zwłaszcza gdy technologie lub wyspecjalizowane zespoły mają dużą wartość dla uznanych koncernów. Organy regulacyjne zwracają jednak coraz większą uwagę na transakcje przejęć dokonywane przez dominujące firmy technologiczne, co może ograniczyć jedną z tradycyjnych dróg wyjścia z rynku.

Niekorzystna sytuacja na rynku wyjścia z inwestycji wpływa na cały ekosystem venture capital. Fundusze potrzebują wypłat ze starszych inwestycji, aby pozyskać środki na nowe fundusze i sfinansować kolejne zobowiązania. Gdy kapitał pozostaje zamrożony w spółkach prywatnych, inwestorzy mogą stać się bardziej wybredni, nawet jeśli entuzjazm dla sztucznej inteligencji pozostaje silny.

Dlatego też kluczowe znaczenie będzie miało to, czy czołowe firmy z branży sztucznej inteligencji zdołają z powodzeniem wejść na rynki publiczne. Inwestorzy publiczni będą dokładniej oceniać jakość przychodów, marże, zobowiązania dotyczące infrastruktury oraz zasady ładu korporacyjnego niż ma to często miejsce w przypadku ogłoszeń dotyczących finansowania prywatnego. Udane wejście na giełdę mogłoby potwierdzić potencjał niektórych segmentów rynku, podczas gdy rozczarowujące wyniki mogłyby wpłynąć na wyceny w całym sektorze.

Wyceny opierają się na niepewnych założeniach długoterminowych

Wycena start-upu zajmującego się sztuczną inteligencją jest trudna, ponieważ technologia, struktura rynku i struktura kosztów zmieniają się jednocześnie. Firma może odnotowywać szybki wzrost przychodów, jednocześnie oferując zniżki w celu zachęcenia klientów do korzystania z jej usług lub ponosząc znaczne koszty związane z mocą obliczeniową. Obecne wyniki sprzedaży dają zatem niepełny obraz przyszłej rentowności.

Inwestorzy często posługują się wskaźnikami przyszłych przychodów, porównaniami z notowanymi na giełdzie firmami z branży oprogramowania oraz założeniami dotyczącymi przyszłego udziału w rynku. Metody te stają się jednak mało wiarygodne, gdy firmy działają na rynkach, które jeszcze kilka lat temu nie istniały i na których ceny mogą ulegać szybkim zmianom.

Najwyższe wyceny opierają się na założeniu, że wiodące firmy z branży sztucznej inteligencji osiągną wysokie marże po początkowym okresie nakładów na infrastrukturę. Sytuacja taka może mieć miejsce, jeśli koszty modeli spadną, wykorzystanie wzrośnie, a dostawcy zachowają kontrolę nad cenami. Nie nastąpi to jednak, jeśli konkurencja sprawi, że dostęp do modeli stanie się towarem masowym.

Start-upy borykają się również z rozmyciem udziałów wynikającym z kolejnych dużych rund finansowania. Wczesny inwestor może posiadać mniejszy udział w firmie, której wartość wzrosła, ale ostateczny wynik zależy od tego, czy wzrost wyceny odzwierciedla trwały postęp gospodarczy.

Ochronę przed spadkiem wartości można zapewnić poprzez preferencje likwidacyjne i inne postanowienia umowne, co oznacza, że ogólna wycena nie zawsze odzwierciedla sytuację ekonomiczną każdego udziałowca. W zależności od struktury finansowania pracownicy i mniejsi inwestorzy mogą uzyskać różne korzyści z tej samej transakcji wyjścia.

Regulacje stają się częścią due diligence w zakresie działalności gospodarczej

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją działają w szybko zmieniającym się otoczeniu regulacyjnym. Rządy wprowadzają przepisy dotyczące bezpieczeństwa, prywatności, praw autorskich, dyskryminacji oraz wykorzystania sztucznej inteligencji w działaniach o szczególnym znaczeniu. Obciążenia regulacyjne będą się różnić w zależności od produktu i jurysdykcji.

Ustawa Unii Europejskiej w sprawie sztucznej inteligencji wprowadza obowiązki uzależnione od ryzyka związanego z różnymi systemami. Przedsiębiorstwa oferujące aplikacje w obszarach zatrudnienia, kredytów, opieki zdrowotnej lub infrastruktury krytycznej mogą stanąć w obliczu bardziej rygorystycznych wymagań niż dostawcy narzędzi o niższym poziomie ryzyka.

W Stanach Zjednoczonych regulacje prawne są nadal bardziej rozdrobnione między agencjami federalnymi, stanami i sektorami. Firmy mogą być zobowiązane do przestrzegania obowiązujących przepisów dotyczących ochrony prywatności, ochrony konsumentów, prawa pracy i przepisów finansowych, nawet jeśli nie ma jednej ustawy dotyczącej sztucznej inteligencji, która miałaby zastosowanie.

Spory dotyczące praw autorskich stanowią kolejną istotną niepewność. Twórcy modeli szkolili systemy na dużych zbiorach danych zawierających tekst, obrazy, muzykę i oprogramowanie, co skłoniło posiadaczy praw autorskich do zakwestionowania, czy takie wykorzystanie było dozwolone. Wynik tych sporów może wpłynąć na koszty szkolenia, modele licencyjne oraz kwestię odpowiedzialności.

Inwestorzy powinni traktować zdolność do spełnienia wymogów regulacyjnych jako element pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwa. Firma dysponująca solidną dokumentacją, procedurami testowymi i systemem zarządzania może skuteczniej wejść na rynki regulowane niż konkurent imponujący pod względem technicznym, który nie potrafi wyjaśnić, jak działa jego system.

Analiza due diligence musi wykraczać poza samą etykietę „AI”

Koncentracja kapitału w branży sztucznej inteligencji sprawiła, że wybór inwestycji zyskał na znaczeniu. Inwestorzy powinni zacząć od ustalenia, czym faktycznie dysponuje dana firma i dlaczego klienci będą nadal za to płacić.

Szczególnie istotnych jest kilka pytań:

• Jakie zagadnienie ma zostać rozwiązane? Produkt powinien odpowiadać na istotne wyzwania związane z kosztami, ryzykiem lub szansami na uzyskanie przychodów, a nie stanowić jedynie imponującą prezentację bez trwałego zastosowania w praktyce.
• Kto kontroluje kluczowe technologie? Inwestorzy powinni ustalić, czy firma jest właścicielem swoich modeli i danych, czy też jest uzależniona od zewnętrznych dostawców, którzy mogą zmieniać ceny i warunki.
• Jak wysoki jest wskaźnik utrzymania klientów? Nowe projekty i wczesne etapy wdrażania należy oddzielić od umów o charakterze cyklicznym oraz rozwijania relacji z klientami.
• Jakie są rzeczywiste marże brutto? Przy ocenie rentowności rozwiązań typu oprogramowanie należy uwzględnić koszty związane z obliczeniami, danymi oraz dostępem do modeli.
• Czy firma dysponuje danymi zastrzeżonymi? Informacje o charakterze wyłącznym lub trudne do odtworzenia mogą zapewnić większą przewagę niż dostęp do powszechnie dostępnego modelu.
• W jakim stopniu działalność ta podlega regulacjom? Produkty wykorzystywane przy podejmowaniu wrażliwych decyzji wymagają ściślejszych procedur zarządzania, dokumentacji i testowania.
• Czy firma zdoła przetrwać konkurencję ze strony platform? Inwestorzy powinni ocenić, czy dostawca usług w chmurze lub renomowana firma programistyczna byłaby w stanie odtworzyć główne funkcje tego rozwiązania.
• Jaka jest droga wyjścia? Wysoka wycena prywatna jest mniej atrakcyjna, gdy grono potencjalnych nabywców jest ograniczone, a rynki publiczne pozostają niedostępne.

Wiedza techniczna nadal ma duże znaczenie, ale coraz większą rolę odgrywają wyniki komercyjne. Sam fakt, że firma potrafi stworzyć produkt oparty na sztucznej inteligencji, nie oznacza jeszcze, że będzie w stanie go z zyskiem sprzedawać lub utrzymać swoją pozycję na rynku.

W kolejnym etapie zostanie sprawdzony zasięg wysięgnika

W ciągu najbliższych trzech do pięciu lat sztuczna inteligencja prawdopodobnie pozostanie najważniejszym tematem w globalnym sektorze kapitału wysokiego ryzyka, jednak przyznawanie środków finansowych może stać się bardziej selektywne. Czołowi twórcy modeli i firmy zajmujące się infrastrukturą będą nadal potrzebować znacznego kapitału, podczas gdy przedsiębiorstwa zajmujące się aplikacjami będą musiały sprostać wyższym wymaganiom w zakresie przychodów, utrzymania klientów i wyróżnienia się na tle konkurencji.

Łączne kwoty finansowania mogą podlegać wahaniom, ponieważ nawet niewielka liczba dużych rund finansowania może znacząco wpłynąć na wyniki roczne. Rynek w 2025 roku wyraźnie to pokazuje: sztuczna inteligencja przyciągnęła większość globalnych inwestycji venture capital, ale dominującą część stanowiły transakcje o bardzo dużej wartości. Spadek liczby zaledwie kilku dużych transakcji mógłby sprawić, że następny rok wydawałby się znacznie słabszy, nawet gdyby aktywność na wczesnym etapie rozwoju pozostawała stabilna.

Rywalizacja geopolityczna będzie miała wpływ na inwestycje. Rządy dążą do zapewnienia sobie krajowego dostępu do infrastruktury informatycznej, modeli oraz łańcuchów dostaw półprzewodników, stwarzając tym samym możliwości dla przedsiębiorstw działających zgodnie z krajowymi strategiami przemysłowymi. Ta sama polityka może jednak doprowadzić do fragmentacji rynków i ograniczyć ekspansję międzynarodową.

Inwestorzy będą również zwracać większą uwagę na efektywność. Firmy, które osiągają konkurencyjne wyniki dzięki mniejszym modelom, mniejszym zasobom obliczeniowym lub bardziej ukierunkowanym zbiorom danych, mogą podważyć założenie, że o sukcesie decyduje wyłącznie skala. Pojawienie się wydajnych, tańszych modeli już pokazało, że postęp techniczny nie zawsze wymaga jak największego budżetu.

Najsilniejsze firmy finansowane przez fundusze venture capital to te, które potrafią przekształcić potencjał techniczny w stabilną pozycję rynkową. Mogą to być dostawcy modeli podstawowych dysponujący przewagą dystrybucyjną, specjalistyczne aplikacje wbudowane w regulowane procesy robocze oraz przedsiębiorstwa infrastrukturalne, na które popyt utrzymuje się na stałym poziomie.

Kapitału jest pod dostatkiem, ale rentowność pozostaje kwestią otwartą

Globalne inwestycje kapitału wysokiego ryzyka w sztuczną inteligencję osiągnęły poziom, który sprawia, że technologia ta odgrywa kluczową rolę na całym rynku start-upów. Szacunki OECD, wynoszące $258,7 mld w 2025 r., wskazują, że sztuczna inteligencja nie jest już tylko jednym z wielu obszarów inwestycyjnych. Stała się ona głównym kierunkiem przepływu kapitału wysokiego ryzyka.

Skala inwestycji odzwierciedla rzeczywisty postęp i szerokie zainteresowanie rynkowe, ale nie gwarantuje równie wysokich zwrotów dla inwestorów. Finansowanie ma charakter skoncentrowany, koszty infrastruktury są wysokie, a konkurencja może szybko obniżyć wartość przewagi technologicznej. Wiele firm zajmujących się wdrażaniem rozwiązań pozostaje ponadto uzależnionych od dostawców modeli, których polityka cenowa i priorytety strategiczne mogą ulec zmianie.

Przejęcie firmy DeepMind ponad dziesięć lat temu pokazało, że zaawansowane badania nad sztuczną inteligencją mogą mieć ogromną wartość strategiczną. Obecny rynek stawia jednak bardziej wymagające pytanie: czy setki przedsiębiorstw finansowanych przez fundusze venture capital zdołają przekształcić tę wartość technologiczną w trwałe przychody i ostatecznie w wyjścia z inwestycji.

Sztuczna inteligencja może zmienić oblicze znacznej części gospodarki, przynosząc jednak rozczarowujące zyski wielu inwestorom, którzy wchodzą na rynek przy zawyżonych wycenach lub wspierają firmy pozbawione trwałych przewag konkurencyjnych. Decydującym czynnikiem nie będzie wielkość zainwestowanego kapitału, ale to, które przedsiębiorstwa zdołają zatrzymać klientów, kontrolować koszty i zachować swoją pozycję w miarę rozwoju technologii.