Insiders e VCs esperam uma onda de fusões e aquisições do aprendizado de máquina

Quando as avaliações das empresas caíram durante o declínio do mercado, os iniciados e os capitalistas de risco previram uma onda de fusões e aquisições.
De acordo com eles, as máquinas de aprendizagem com 10 milhões de dólares em receitas são as mais procuradas.
O gigante de dados Snowflake disse que está a fazer aquisições estratégicas, provando mais uma vez que há um zumbido à sua volta.

A avaliação da empresa caiu significativamente devido a uma deterioração do mercado, a uma forte queima de acções e a cortes de postos de trabalho. Os investidores e os investidores estão à espera de uma grande onda de aquisições, com muitas máquinas de aprendizagem a serem os alvos principais.

Alguns dos mais prováveis startups fazem parte daquilo a que investidores e iniciados por vezes se referem como o “clube de fichas ARR de 10 milhões de dólares”, que se refere a empresas que ganharam alguns grandes clientes iniciais mas que ainda não entraram na corrente dominante. Com uma recessão económica a aproximar-se, os seus clientes podem tentar reduzir rapidamente os custos à custa das start-ups que dependem do seu negócio.

Tal como a maioria das novas tecnologias, as novas start-ups na aprendizagem de máquinas irão normalmente encontrar um bom nicho num campo em rápido crescimento e criar um produto que ressoa com os clientes. Aqueles que têm sucesso podem lançar outros produtos e gradualmente fazer crescer o seu negócio até terem a maioria dos fluxos de trabalho de aprendizagem de máquinas dos seus clientes. Aqueles que não conseguirem construir um negócio sustentável serão comprados ou acabarão por ir à falência.

Com as actuais condições de mercado e preços de entrada mais baixos, isto significa que é provável que haja muitas oportunidades de aquisição, quer através da contratação ou compra de tecnologia chave. Em particular, é provável que o Floco de Neve veja aquisições depois de gastar 800 milhões de dólares numa plataforma de aprendizagem de máquinas chamada Streamlit.

“Penso que se as coisas se mantiverem na mesma, poderá haver algumas oportunidades interessantes de fusão nos próximos seis meses. Não serão necessariamente grandes M&A, mas penso que haverá algumas mudanças na avaliação de algumas empresas privadas que poderão criar algumas oportunidades interessantes,” – Snowflake CFO Mike Scarpelli disse durante uma recente conferência telefónica sobre o desempenho da empresa.

A Scarpelli explicou também que existem várias áreas nos planos da empresa onde faz sentido considerar aquisições, seja para contratar pessoal adicional ou para comprar equipamento.

“Não estamos à procura de receitas, procuramos uma boa equipa e tecnologia a um preço razoável,” – disse ele.

As mesmas ferramentas que fizeram com que as avaliações de biliões de dólares perdessem o seu brilho

A área do catálogo de dados, que inclui startups como Alation (1,2 mil milhões de dólares) e Collibra (5,25 mil milhões de dólares), é uma das muitas áreas da indústria de aprendizagem de máquinas que as fontes dizem estar a lutar para se estabelecerem como produtos autónomos atraentes, tornando-os maduros para aquisição. Os repositórios de características são outro elemento comum a este fluxo de trabalho.

Os repositórios de características permitem aos programadores evitar cálculos extensos e complicados ao implementar componentes de aprendizagem de máquinas em produtos. O maior jogador é o Tecton, que executa a ferramenta de repositório de recursos de código aberto Feast. A Tecton foi fundada em 2019 pelos criadores da ferramenta de aprendizagem de máquinas Michelangelo de Uber.

Desde então, a Tecton passou de lojas de artigos de arte para outros produtos, e como muitas outras ferramentas de código aberto, o Feast serve de trampolim para ferramentas mais avançadas (e rentáveis). No entanto, os internautas duvidam que a Feature Store – que em tempos trouxe Tecton $60 milhões de dólares de investidores como a Sequoia e Andreessen Horowitz – possa alguma vez tornar-se um produto autónomo. Entretanto, tanto Tecton como Rasgo, outra inicialização baseada na dinâmica da Loja de Funcionalidades, estavam a entrar em território inexplorado.

“A terminologia é um pouco complicada para nós. É fácil ouvir a palavra ‘loja’ e imaginar tabelas numa base de dados”. – O Director Executivo da Tecton, Michael Del Balso, disse a Insider. “Estamos a ver cada vez mais equipas a utilizar a aprendizagem de máquinas na produção. É um problema subestimado”.

Em muitos casos, voltamos à eterna questão de saber se algo é uma função ou um produto. Por exemplo, o motor de aprendizagem Dataiku tem um componente de armazenamento de características, e o Tecton tem sido rápido a alargar este componente. Ambas as empresas são apoiadas pelo Snowflake, depois de a Tecton ter angariado 100 milhões de dólares numa ronda de financiamento no início deste mês que incluiu a Databricks.

“Floco de Neve e Bases de Dados poderiam construir as mesmas características que estes mil milhões de dólares de arranque.

Tanto Snowflake como Databricks são baseados na Tecton and Co, mas têm a capacidade de oferecer os seus próprios produtos. De acordo com os peritos, é provável que sejam mantidos enquanto forem utilizados Floco de Neve e Bases de Dados. No entanto, Snowflake e Databricks podem considerar a adição de componentes de fluxo de trabalho, tais como uma loja de características, aos seus produtos.

Nem toda a aprendizagem mecânica se encontrará nesta situação. Muitos investidores e peritos argumentam que é provável que algumas empresas em fase de arranque tenham ganho ímpeto suficiente para evitar uma fusão. Uma dessas empresas é a Hugging Face, que foi recentemente avaliada em 2 mil milhões de dólares e é frequentemente citada pela sua grande comunidade, bem como a Weights & Biases, uma start-up que realiza tais experiências.

As aquisições também podem ser lucrativas para os investidores, que raramente vêem resultados interessantes da WhatsApp ou da Red Hat. Aquisições mais pequenas e ofertas públicas iniciais tendem a produzir os resultados desejados se o volume for suficientemente grande.

“A aprendizagem de máquinas é muito interessante, mas por vezes é difícil para algumas destas empresas associá-la a um retorno do investimento”, diz uma fonte próxima da Tecton e de outras empresas em fase de arranque. “Quem sabe, nestas condições de mercado, a consolidação pode acontecer muito rapidamente”.

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