Cisco startet KI-Fonds in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar zur Unterstützung von Scale AI und Cohere

Cisco Systems hat offiziell einen bekannt gegebenen globalen Investitionsfonds in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar (https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/press-releases/2024/06/cisco-launches-1b-global-ai-investment-fund.html) aufgelegt, um die Entwicklung sicherer und zuverlässiger KI-Lösungen zu stärken. Dies markiert eine bedeutende strategische Neuausrichtung auf die datenintensive Infrastrukturschicht. Der Netzwerkriese hat bereits 200 Millionen US-Dollar (https://www.reuters.com/technology/cisco-launches-1-billion-ai-investment-fund-2024-06-04/) dieses Kapitals in Branchenführer wie Scale AI (https://scale.com/blog/series-f), das kürzlich eine Bewertung von 13,8 Milliarden US-Dollar (https://scale.com/blog/series-f) erreichte, sowie in Entwickler von Basismodellen wie Cohere und Mistral AI investiert. Dieser Schritt signalisiert eine Verlagerung der Prioritäten im Corporate Venture Capital (CVC), bei der der Fokus nicht mehr nur auf Softwareanwendungen liegt, sondern auf den zugrunde liegenden Datenpipelines und der Recheneffizienz, die für die Unterstützung von Unternehmens-KI erforderlich sind.

Die datenzentrierte Investitionsthese

Ciscos Investitionsstrategie konzentriert sich auf das "verbindende Gewebe" des KI-Stacks. Durch die Unterstützung von Scale AI sichert sich Cisco eine Beteiligung an der weltweit führenden Engine für Datenkennzeichnung und -kuratierung, die für die Umwandlung von Rohdaten aus Unternehmen in hochwertige Trainingsdatensätze unerlässlich ist. Dies geschieht vor dem Hintergrund der wachsenden Nachfrage nach spezialisierten Datensätzen, was sich in der bekannt gegebenen Übernahme von WalkMe durch SAP für 1,5 Milliarden US-Dollar (https://news.sap.com/2024/06/sap-to-acquire-walkme/) zeigt. Diese Übernahme zielt darauf ab, Benutzerinteraktionsdaten zu erfassen, um den "Joule" KI-Assistenten von SAP zu speisen. Der Cisco-Fonds zielt darauf ab, die Lücke zwischen Netzwerkhardware und den datenintensiven Workloads von LLMs zu schließen und sicherzustellen, dass der Informationsfluss über Unternehmensnetzwerke hinweg für das Modelltraining und die Inferenz optimiert wird.

Infrastruktur- und souveräne Datenanforderungen

Der Kapitalzufluss in das KI-Datenökosystem wird von einer massiven Expansion der physischen Infrastruktur begleitet. Der spezialisierte Cloud-Anbieter CoreWeave hat eine bekannt gegebene Investition von 2,2 Milliarden US-Dollar (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-03/coreweave-to-invest-2-2-billion-in-european-data-centers) angekündigt, um drei neue Rechenzentren in Europa zu bauen, die speziell auf Norwegen, Schweden und Spanien abzielen. Diese Expansion wird durch die steigende Nachfrage nach souveränen Datenlösungen angetrieben, bei denen Unternehmen und Regierungen KI-Training innerhalb bestimmter Rechtsordnungen durchführen müssen. Ebenso hat Intel ein bekannt gegebenes Joint Venture mit Brookfield in Höhe von 11 Milliarden US-Dollar (https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-announces-11-billion-investment-from-brookfield.html) gesichert, um seine Fab 34-Anlage in Irland zu finanzieren und damit das Rechen-Backbone zu stärken, das für die Verarbeitung der weltweit wachsenden KI-Datenbestände erforderlich ist.

Regulierung und die Lizenzierungsfront

Während Investitionen in den Sektor fließen, verschärfen die Regulierungsbehörden die Regeln für die Erfassung und Nutzung von Daten. In einem wegweisenden Schritt hat die New Yorker Staatslegislative den SAFE Kids Act (https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-majority-leader-stewart-cousins-and-speaker-heastie-announce-agreement-landmark) verabschiedet, der darauf abzielt, die Nutzung süchtig machender algorithmischer Feeds und die unbefugte Sammlung von Minderjährigendaten einzuschränken. Dieser regulatorische Druck zwingt KI-Unternehmen, nach legitimen Datenquellen zu suchen, was zu einem Anstieg von Lizenzierungsvereinbarungen führt. Perplexity AI befindet sich Berichten zufolge in Gesprächen (https://www.reuters.com/technology/perplexity-ai-plans-revenue-sharing-deal-with-publishers-2024-06-03/) mit Verlagen, um ein Umsatzbeteiligungsmodell einzurichten, und folgt damit dem Weg von The Atlantic und Vox Media (https://www.theatlantic.com/press-releases/archive/2024/05/the-atlantic-and-openai-partnership/678531/), die kürzlich mehrjährige Lizenzvereinbarungen mit OpenAI unterzeichnet haben, um hochwertige redaktionelle Daten für das Modelltraining bereitzustellen.

Marktbewertung und Benchmarking

Der Appetit des Marktes auf KI-bezogene Vermögenswerte bleibt unersättlich. Nvidias Marktkapitalisierung erreichte kürzlich einen Rekordwert von 2,8 Billionen US-Dollar (https://www.cnbc.com/2024/06/04/nvidia-shares-hit-record-high-as-market-cap-nears-apple.html), angetrieben durch die Nachfrage nach H100 und den neu angekündigten "Rubin"-Chips. Um Transparenz in diesen sich schnell entwickelnden Markt zu bringen, hat Hugging Face eine Open Medical LLM Leaderboard (https://huggingface.co/blog/leaderboard-medicalllm) gestartet, die einen standardisierten Benchmark für die Datenleistung im Gesundheitssektor bietet. Dieses Benchmarking ist entscheidend für Dateneigentümer, um ihre Vermögenswerte bei ihrem Eintritt in den Markt genau zu bewerten.

Warum es für Dateneigentümer wichtig ist

Für Dateneigentümer unterstreichen der Cisco-Fonds und die SAP-Übernahme eine grundlegende Verschiebung: Das Unternehmen ist nun der primäre Kunde für hochauflösende Daten. Während Infrastrukturanbieter wie CoreWeave und Intel skalieren, um den Rechenbedarf zu decken, bleibt die Verfügbarkeit von strukturierten, rechtlich konformen Datensätzen die Engstelle. Das Aufkommen von Umsatzbeteiligungsmodellen von Anbietern wie Perplexity AI deutet darauf hin, dass das Fenster für "kostenloses" Data Scraping schließt und durch einen formalen Markt ersetzt wird, auf dem Datenwerte als hochrentable Finanzinstrumente behandelt werden. Eigentümer von proprietären Unternehmensdaten, insbesondere in regulierten Branchen, sitzen nun auf dem wertvollsten Treibstoff der KI-Wirtschaft.