DeepMind come catalizzatore dell'innovazione AI

Negli ultimi 18 mesi, un'ondata di ex-dipendenti di Google DeepMind ha dato vita a decine di nuove startup nel settore dell'intelligenza artificiale, sia in Europa che a livello globale. Questi dati, raccolti dalla società di analisi Evertrace, evidenziano un fenomeno di proliferazione imprenditoriale che sta trasformando il panorama tecnicico, posizionando DeepMind come un vero e proprio incubatore di talenti e idee.

Il co-fondatore di Evertrace, Jacob Houlberg, ha paragonato l'impatto di DeepMind sull'AI a quello che aziende come Klarna e Spotify hanno avuto sul settore tecnicico europeo. Questa analogia sottolinea come l'esperienza maturata all'interno di un'organizzazione all'avanguardia possa fungere da trampolino di lancio per nuove iniziative, creando un effetto a cascata che alimenta l'innovazione e la nascita di nuove imprese.

Un ecosistema in espansione: numeri e protagonisti

L'analisi di Evertrace ha identificato ben 112 ex-dipendenti di DeepMind che, nell'ultimo anno e mezzo, hanno fondato una startup o sono in procinto di farlo. Tra questi, 38 hanno già avviato un'azienda, mentre 74 operano in una fase di “stealth”, un termine che indica lo sviluppo di un nuovo progetto in modalità riservata prima del lancio ufficiale. Ogni startup identificata possiede una pagina aziendale su LinkedIn e un sito web attivo, a riprova della loro operatività.

Un esempio lampante di questo fermento è David Silver, ex-luminare di DeepMind, la cui nuova realtà, Ineffable Intelligence, ha recentemente ottenuto un finanziamento seed di 1.1 miliardi di dollari. Ma Silver è solo uno dei molti. Tra gli altri nomi di spicco figurano Saining Xie, ex-scienziato DeepMind e professore alla NYU, ora Chief Science Officer e co-fondatore di Advanced Machine Intelligence, la startup di world model AI fondata dall'ex Chief Scientist di Meta, Yann LeCun. Un altro esempio è Noah Goodman, ex-scienziato DeepMind e professore a Stanford, co-fondatore della startup statunitense Humans&, che ha raccolto 480 milioni di dollari in un round di finanziamento seed.

Distribuzione geografica e diversificazione settoriale

La distribuzione geografica di queste nuove imprese è ampia e variegata. Sebbene gli Stati Uniti ospitino la maggior parte delle startup (70), il Regno Unito si posiziona come secondo polo con 28 iniziative. Seguono la Spagna (3), la Svizzera (2), la Germania (2) e il Canada (2), con una singola presenza in Austria, Polonia, Hong Kong, India e Corea del Sud. Questa diffusione globale testimonia la natura pervasiva dell'innovazione AI e la capacità dei talenti di DeepMind di attrarre capitali e risorse in diverse regioni.

Le startup abbracciano una vasta gamma di settori. Nel Regno Unito, Olivier Henaff ha co-fondato Cursive, una startup di foundation model AI supportata dal fondo governativo Sovereign AI. Un trio di ex-intern di DeepMind ha fondato General Instinct (modelli vision-language AI), Wizzaid (infrastrutture dati per la sanità) ed Experiqlabs (ricerca tecnicica). In Europa, Alexander Taboriskiy guida Mentiora a Zurigo, focalizzata su piattaforme AI di nuova generazione, mentre Angelos Chionis ha fondato FormalistAI a Parigi, specializzata in AI legale. Negli Stati Uniti, Pierre-Alexandre Kamienny ha co-fondato Kinro, che sviluppa agenti AI per le vendite, e Pouya Samangouei ha fondato ROI-AI, una piattaforma di agenti AI.

Implicazioni per il futuro dell'AI e le decisioni di deployment

La nascita di così tante startup da un'unica fonte come DeepMind sottolinea la maturità e la diversificazione del settore dell'intelligenza artificiale. Questo fenomeno non solo inietta nuove idee e soluzioni nel mercato, ma stimola anche la competizione e l'innovazione a tutti i livelli. Per le aziende che valutano l'adozione di soluzioni AI, questa proliferazione significa un'offerta più ampia e specializzata, che può portare a soluzioni più mirate per specifiche esigenze.

In un contesto in cui le decisioni di deployment di Large Language Models (LLM) e altre tecnicie AI sono cruciali, l'emergere di queste nuove realtà potrebbe influenzare le strategie future. Che si tratti di soluzioni self-hosted, deployment on-premise, o architetture ibride, la varietà di approcci offerta da queste startup potrebbe fornire opzioni innovative per affrontare sfide legate alla sovranità dei dati, alla compliance e al Total Cost of Ownership (TCO). Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente, e l'ecosistema in espansione offre nuove opportunità per esplorare soluzioni che bilancino performance, sicurezza e costi.