Cisco startet 1-Mrd.-Dollar-KI-Fonds zur Unterstützung von Scale AI und Cohere

Cisco Systems hat offiziell einen disclosed 1 Milliarde Dollar (https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/press-releases/2024/06/cisco-launches-1b-global-ai-investment-fund.html) globalen Investitionsfonds gestartet, um die Entwicklung sicherer und zuverlässiger KI-Lösungen zu stärken und markiert damit eine bedeutende strategische Neuausrichtung auf die datenintensive Infrastrukturschicht. Der Netzwerkriese hat bereits disclosed $200 Millionen (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 disclosed Bewertung von 13,8 Milliarden 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 prominentesten 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 durch die disclosed Übernahme von WalkMe durch SAP für 1,5 Milliarden Dollar (https://news.sap.com/2024/06/sap-to-acquire-walkme/) unterstrichen wird, einer Transaktion, die darauf abzielt, Benutzerinteraktionsdaten für den "Joule" KI-Assistenten von SAP zu erfassen. 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 disclosed Investition von 2,2 Milliarden 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, speziell in Norwegen, Schweden und Spanien. Diese Expansion wird durch die steigende Nachfrage nach souveränen Datenlösungen angetrieben, bei denen Unternehmen und Regierungen KI-Training innerhalb bestimmter Rechtsordnungen benötigen. In ähnlicher Weise hat Intel eine disclosed Beteiligung von 11 Milliarden Dollar (https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-announces-11-billion-investment-from-brookfield.html) in einem Joint Venture mit Brookfield 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 Erhebung und Nutzung von Daten. In einem wegweisenden Schritt verabschiedete 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), der darauf abzielt, die Nutzung süchtig machender algorithmischer Feeds und die unbefugte Sammlung von Minderjährigendaten einzuschränken. Dieser regulatorische Druck zwingt KI-Unternehmen, legitime Datenquellen zu suchen, was zu einem Anstieg von Lizenzierungsvereinbarungen führt. Perplexity AI führt Berichten zufolge Gespräche (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 Beispiel 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 unterzeichneten, 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 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 Gesundheitswesen bietet. Dieses Benchmarking ist entscheidend für Dateneigentümer, um ihre Vermögenswerte bei der Markteinführung genau zu bewerten.

Warum es für Dateneigentümer wichtig ist

Für Dateneigentümer unterstreichen der Cisco-Fonds und die SAP-Übernahme einen grundlegenden Wandel: Das Unternehmen ist nun der Hauptkunde für hochauflösende Daten. Während Infrastrukturanbieter wie CoreWeave und Intel ihre Kapazitäten zur Deckung des Rechenbedarfs skalieren, bleibt die Verfügbarkeit von strukturierten, rechtlich konformen Datensätzen der Engpass. Das Aufkommen von Umsatzbeteiligungsmodellen von Akteuren wie Perplexity AI deutet darauf hin, dass das Fenster für das "kostenlose" 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.