В статье рассматриваются множественные взаимосвязи между финансированием стартапов в сфере ИИ и определяется влияние инвесторов, технологических изменений и типов финансирования внутри экосистемы стартапов. Исследование, охватывающее период с 2019 по 2024 год, позволило выявить более 500 многообещающих стартапов, работающих в сфере искусственного интеллекта. Анализ проводился с учетом региональной специфики и динамики развития во времени. Исследование посвящено финансированию ИИ-компаний, включая роль венчурных и корпоративных инвесторов, государственную поддержку и различные модели финансирования. Для изучения моделей финансирования стартапов в этом исследовании применяется комплексный подход, сочетающий описательную статистику, машинное обучение и качественные данные. Анализ включает в себя использование R, Python и Tableau для обработки финансовых и операционных данных, а также субъективных оценок, полученных от основателей, инвесторов и политиков. Вторичные данные из баз данных венчурного капитала и финансовых отчетов используются для подтверждения и расширения результатов. Финансирование экосистем играет ключевую роль в определении траектории развития стартапов, занимающихся искусственным интеллектом. Исследование демонстрирует, что именно финансирование влияет на то, насколько компании уделяют внимание этике ИИ, соблюдению нормативных требований и внедрению инноваций. Для обеспечения устойчивого роста необходимо учитывать интересы инвесторов, создавать благоприятные условия для инновационных центров и развивать международное сотрудничество. В работе также анализируются риски, связанные с предвзятостью алгоритмов и защитой конфиденциальных данных, и предлагаются рекомендации по формированию более эффективной политики финансирования. Исследование предлагает практическое руководство для стартапов в сфере ИИ, инвесторов и политиков. Оно представляет собой комплексную модель финансирования, объясняет мотивы инвесторов и предоставляет инструменты для предпринимателей, стремящихся привлечь капитал. Кроме того, исследование указывает политикам на приоритетные направления для создания благоприятной среды, способствующей развитию и поддержке ИИ, тем самым заполняя пробелы в знаниях и обеспечивая устойчивый рост отрасли.
In this research, we analyze the multiple relationships of funding for AI start-ups and specify investor influence, technological changes, and funding types within a start-up ecosystem. The research has identified over 500 relevant AI start-ups and splits the analysis based on regions and time into several years from 2019 to 2024. The research focuses on issues such as the involvement of venture capitalists, corporate investors, governmental support, and funding models of AI businesses. This study makes use of both descriptive statistics of financial and operational data and subjective data collection from the identified start-up founders, investors, and policymakers. Machine learning algorithms, statistical tools like R and Python, and business intelligence tools like Tableau are used to analyze patterns of funding to determine patterns in the data sets. To enhance the findings, the study also relies on secondary data from local and international venture capital databases and financial statements. Some of the findings have to do with ways in which funding ecosystems shape the technological development path of AI start-ups through, inter alia, emphasizing ethical approaches to AI, regulatory frameworks, and sustaining innovations. The study highlights the standout of investor preferences, systematic positioning of innovation centers, and socio-cultural imperative of multi-stakeholder collaboration as the drivers of sustainable growth. In addition, it recognizes challenges such as selection algorithm bias and data privacy issues and it presents policy suggestions regarding funding approaches. The present work advances the knowledge in the field by presenting an overall model of funding processes in AI start-ups, explaining the actions of investors, and providing tools for entrepreneurs. It also educates policymakers about specific areas that should be prioritized to enable a positive culture of unleashing and supporting AI, thereby filling knowledge gaps, and reinforcement AI stability and growth.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- Префикс DOI
- 10.17747/2618-947X-2025-2-116-124