Rynek sztucznej inteligencji nadal ma niezwykłe wyceny, ale rozmowa inwestorów się zmienia. Następnym testem nie jest to, czy startupy potrafią opowiedzieć wielką historię. Chodzi o to, czy uda im się zamienić eksperymenty we wdrożenie w przedsiębiorstwie.
Rynek sztucznej inteligencji jest wciąż gorący, ale pytania się zmieniają
Wydatki na infrastrukturę rosną Inwestycje w sztuczną inteligencję nie uległy zahamowaniu, zachowując ostrożność. Jeśli już, rynek nadal porusza się z niezwykłą szybkością. Wydatki na infrastrukturę rosną, narzędzia agentyczne stają się coraz większą kategorią oprogramowania, a główne firmy zajmujące się sztuczną inteligencją nadal przyciągają kapitał według wycen, które wydawałyby się trudne do wyobrażenia jeszcze dwa lata temu.
Ale pytanie inwestorów zaczyna się zmieniać.
Pierwsza faza generatywnego boomu na sztuczną inteligencję nagrodziła możliwość. Następny etap jest bardziej wymagający. Inwestorzy w dalszym ciągu chcą pionierskich technologii, ale chcą także wiedzieć, gdzie produkt pasuje, w jaki sposób dociera do klientów korporacyjnych, czy jest zgodny z rzeczywistymi przepływami pracy i czy weryfikacja koncepcji może stać się umowami.
Dlatego rozmowa o IBM Ventures w HumanX San Francisco okazała się szczególnie przydatna. Uchwyciło ewolucję w inwestowaniu w sztuczną inteligencję: od poszukiwania wersji demonstracyjnych po testowanie dopasowania strategicznego, gotowości przedsiębiorstwa i wymiernego wdrożenia.
HumanX jako rynek inwestorski
Emily Fontaine, dyrektor IBM Ventures, opisała HumanX jako mocne środowisko, w którym inwestorzy mogą spotykać się ze start-upami, ale niekoniecznie jako najlepsze miejsce do pozyskiwania klientów korporacyjnych.
To rozróżnienie jest ważne. Niektóre wydarzenia AI skupiają się wokół kupujących. Zdaniem Fontaine’a HumanX był bardziej skupiony na startupach, inwestorach i budowaniu ekosystemu. Było to miejsce, w którym można było zobaczyć firmy, przeskanować rynek i kontynuować dalsze rozmowy.
Dla IBM Ventures ma to znaczenie, ponieważ celem jest nie tylko zaangażowanie finansowe. Ramię venture jest częścią machiny strategicznej IBM. Poszukuje firm, które mogą wypełnić luki, zwiększyć obecne możliwości, stać się partnerami ekosystemowymi lub stworzyć możliwości współpracy z IBM Research.
To odróżnia perspektywę inwestora od czysto finansowego VC. IBM Ventures w dalszym ciągu pragnie dużych zysków, ale szuka także dostosowania: dokąd zmierza rynek, gdzie IBM potrzebuje możliwości i które start-upy mogą pomóc w napędzaniu komercyjnego wzrostu poprzez portfolio.
Obiektyw AI dla przedsiębiorstw o wartości 500 milionów dolarów
Fontaine wskazał na fundusz IBM na rzecz sztucznej inteligencji o wartości 500 milionów dolarów jako centrum tej strategii. Fundusz koncentruje się na start-upach B2B, które w sposób odpowiedzialny i na dużą skalę wspierają sztuczną inteligencję przedsiębiorstw w całym stosie: sprzęt, infrastruktura, oprogramowanie i sztuczna inteligencja w coraz większym stopniu pionowa.
Ten ostatni punkt jest godny uwagi. We wczesnym boomie generatywnej sztucznej inteligencji wiele uwagi poświęcono narzędziom horyzontalnym: ogólnym asystentom, ogólnym drugim pilotom, szerokim warstwom produktywności. Obecnie inwestorzy przyglądają się bliżej przypadkom użycia wertykalnego i warstwom infrastruktury, które rozwiązują konkretne problemy przedsiębiorstwa.
Fontaine wspomniał o spółkach portfelowych, w tym Unstructured, Writer, Ceramic, Commodore, Atolio, Not Diamond i Reality Defender. Przykłady sugerują szeroką tezę: sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa potrzebuje infrastruktury danych, optymalizacji modeli, bezpieczeństwa, wykrywania deepfake i aplikacji pasujących do środowisk biznesowych, a nie zachowań konsumentów.
Jednym z przykładów były dane nieustrukturyzowane. Fontaine zauważył, że większość danych jest obecnie nieustrukturyzowana, co czyni je strategicznym imperatywem dla korporacyjnej architektury sztucznej inteligencji. Wiąże się to bezpośrednio z szerszą działalnością IBM w zakresie danych korporacyjnych, w tym przejęciami i przenoszeniem produktów wokół zarządzanych danych w czasie rzeczywistym i gotowych do obsługi sztucznej inteligencji.
Wzór jest jasny: spółki ważne dla inwestorów strategicznych nie tylko budują modele. Tworzą brakujące elementy korporacyjnego systemu operacyjnego AI.
W przypadku IBM Ventures pytanie nie dotyczy tylko tego, czy start-up AI może szybko się rozwijać. Liczy się to, czy firma odpowiada strategicznej potrzebie przedsiębiorstwa: wypełnia lukę w możliwościach, wzmacnia ekosystem IBM, otwiera możliwości komercyjne lub nawiązuje kontakt z działem badawczym IBM.
Kwant jest częścią tej samej logiki ekosystemu
Rozmowa zeszła także na temat kwantowy, który jest szczególnie istotny dla rynku europejskiego. Fontaine powiedział, że IBM Ventures mapuje krajobraz start-upów kwantowych, inwestuje w firmy na wczesnym etapie rozwoju i szuka luk, w których IBM może pomóc w budowaniu ekosystemu.
Jako jedną z ostatnich inwestycji wspomniała firmę Qedma, która pracuje nad ograniczaniem błędów. IBM nadal intensywnie inwestuje w infrastrukturę kwantową i rozwój ekosystemu, w tym ostatnie ogłoszenia dotyczące wydajności odlewni kwantowej i długoterminowych inwestycji w obliczenia kwantowe.
Może się to wydawać czymś odrębnym od sztucznej inteligencji, ale opiera się na tej samej logice strategicznej. IBM Ventures nie tylko przygląda się temu, co będzie można zarobić w tym kwartale. Sprawdza, gdzie muszą istnieć możliwości w następnym cyklu obliczeniowym przedsiębiorstwa.
Zarówno w przypadku sztucznej inteligencji, jak i kwantowej, teza przedsięwzięcia koncentruje się przede wszystkim na ekosystemie: identyfikacja brakujących warstw, wspieranie technicznych start-upów, łączenie ich z kanałami badawczymi i korporacyjnymi oraz budowanie wokół długoterminowych luk w możliwościach.
Od eksperymentów do wykonania
Najważniejszą częścią wywiadu był pogląd Fontaine’a na temat synchronizacji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.
Opisała rok 2025 jako rok eksperymentów. Firmy przeprowadziły weryfikacje koncepcji, przetestowały przypadki użycia i próbowały zrozumieć, co może zrobić sztuczna inteligencja. Argumentowała jednak, że w 2026 r. rynek musi skierować się w stronę realizacji.
„Naprawdę uważam, że rok 2026 będzie rokiem sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw” – stwierdziła. Jej zdaniem firmy zaczynają znajdować zwrot z inwestycji i przekształcać programy pilotażowe w rzeczywiste zaangażowanie i umowy z klientami.
Ta konwersja jest sygnałem, na którym zależy inwestorom. Dowód koncepcji nie wystarczy. Dobre demo nie wystarczy. Pytanie brzmi, czy możliwości te mają na tyle duże znaczenie, aby klient korporacyjny mógł je wdrożyć w środowisku produkcyjnym, zapłacić za nie i zbudować wokół nich przepływy pracy.
W tym miejscu wyceny stają się bardziej skomplikowane. Fontaine był bezpośredni: „Wyceny są szalone”. Nie uznała tego jednak za powód do zaprzestania inwestowania. Zamiast tego określiła to jako powód do większej staranności.
Inwestor musi zrozumieć założenia, ryzyko, dopasowanie strategiczne i powód zakładu. Dla inwestora strategicznego pytanie nie dotyczy tylko tego, czy startup może stać się wartościowy. Chodzi o to, czy firma dopasowuje się do kierunku, w jakim zmierza rynek przedsiębiorstw.
Kapitał strategiczny musi zrobić więcej niż tylko kupować ekspozycję
Dlatego Fontaine kładł nacisk na dopasowanie założyciela i wartość strategiczną. IBM Ventures nie wymaga od start-upów komercjalizacji z IBM, ale jego wartość wynika z otwierania drzwi: globalnych klientów, partnerów, mentorów, możliwości wejścia na rynek i współpracy w całym ekosystemie.
Jej rada dla startupów była jasna: powinny przeprowadzać wywiady z inwestorem strategicznym tak samo, jak inwestor z nimi. Relacja musi działać dla obu stron. Jeśli IBM nie jest właściwym partnerem strategicznym, który pomoże zwiększyć przychody i rozwój, transakcja może nie być korzystna dla żadnej ze stron.
To przydatny sposób na zrozumienie post-szumowego rynku inwestycji w sztuczną inteligencję. Sam kapitał jest obfity, przynajmniej dla odpowiednich firm. Rzadsza jest możliwość przekształcenia możliwości we wdrożenie.
Najlepszy inwestor strategiczny to nie tylko kupno miejsca na stole kapitalizacji. Pomaga startupowi dotrzeć do systemów korporacyjnych, kupujących, badaczy i relacji handlowych, które sprawiają, że technologia staje się rzeczywistością.
Czego teraz naprawdę szukają inwestorzy
Cykl szumu wokół sztucznej inteligencji się nie skończył. Jednak rynek staje się coraz bardziej selektywny w kwestii tego, jaki rodzaj szumu zasługuje na kapitał.
Inwestorzy szukają firm, które przetrwają przejście od eksperymentu do produkcji. Chcą znaczenia dla przedsiębiorstwa, technologii dającej się obronić, strategii dotyczącej danych, bezpieczeństwa, odpowiedzialnego wdrażania i jasnej ścieżki od pilotażu do kontraktu. Chcą firm, które potrafią odpowiedzieć nie tylko na pytanie, dlaczego technologia jest imponująca, ale także dlaczego należy ją uwzględnić w rzeczywistym przepływie pracy w przedsiębiorstwie.
To właśnie sprawiło, że rozmowa IBM Ventures była przydatna poza HumanX. Pokazało, że perspektywa inwestora zmienia się z ekscytacji w realizację.
Następna generacja startupów AI będzie nadal potrzebować ambicji. Ale ambicje już nie wystarczą. Zwycięzcami zostaną firmy, które potrafią przekształcić możliwości sztucznej inteligencji w zaufanie przedsiębiorstwa, wartość komercyjną i systemy działające po zakończeniu wersji demonstracyjnej.
