Co to jest deep tech?
Deep tech, to pojęcie, które w start-upowym ekosystemie pojawia się coraz częściej. Co to znaczy deep tech? Czym jest „deep techowy startup”? I gdzie znaleźć na niego środki?
„Głęboka technologia”, czyli co? Termin nie jest nowy - pierwszą firmą określaną “deep tech” było już w latach 60-tych Raytheon Technologies - działająca w branży obronnej. Jednak w ciągu ostatnich kilku lat rozszerzył znaczenie, od zajmujących się badaniami i rozwojem działów wielkich film z sektorów obronnego czy telekomunikacyjnego i zaczął odnosić się do start-upów. Co więc charakteryzuje deep techowy start-up? To nie definicja dotycząca branży, jak w wypadku fintechów czy medtechów, ani wykorzystaną technologię, jak AI lub SaaS, a ze względu na typ problemu które rozwiązują i zaawansowaną, często akademicką wiedzę, niezbędną do zbudowania nawet pierwszego prorotypu.
Przede wszystkim tego rodzaju firma:
- rozwiązuje skomplikowane wyzwanie technologiczne, inżynieryjne lub naukowe
- nie kopiuje istniejących rozwiązań
- nie jest po prostu tradycyjnym biznesem przeniesionym do świata technologii
- tworzy przełomowe rozwiązania technologiczne, które jest trudne do odtworzenia.
W kontekście biznesowym deep techy mają za to możliwość wprowadzenia znaczącej zmiany. W związku z tym ich rozwiązania potrzebują dużego kapitału, a ich wprowadzenie na rynek wymaga czasu. Wprowadzenie rozwiązania deep tech cechuje się więc dużym ryzykiem.
Firmy tworzące rozwiązania z dziedziny głębokich technologii zazwyczaj związane są z branżami AI i machine learning, syntezy mowy, zaawansowanej produkcji, robotyki, fotoniki, elektroniki, rozwiązań materiałowych, blockchain, biotechnologii i technologii kwantowych, natomiast często łączą w sobie rozwiązania z różnych dziedzin.
Deep tech tworzy się długo
Przez swoją „interdyscyplinarność” deep techowe start-upy mają szanse na stworzenie rozwiązań nietuzinkowych i rozwiązujących realne problemy – np. łącząc użycie dronów i sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów naprawczych. Jednak zarówno innowacyjność rozwiązań, jak i potrzeba przeprowadzenia badań i projektów sprawiają, że czas wprowadzenia nowego projektu na rynek jest bardzo długi. Według badań zajmującej się promocją deep tech organizacji Hello Tomorrow, w 2019 roku rozwiązania biotechnologiczne wprowadzano ok. 4 lat, a blockchainowe – 2,5 roku.
Z powodu długiego czasu wdrażania, często deep tech nie wpisują się w standardowy model działania wielu VC – które często liczą na szybszą monetyzację rozwiązania i rozwój. W przypadku deeptech, często komercjalizacja jest planowana na dalszych etapach niż w przypadku pozostałych start-upów. Często rynkowe wykorzystanie rozwiązania nie może zostać w pełni rozwiązane, bo nie ma jeszcze podobnych projektów na rynku – podobnie bywa ze skalowaniem.
Skąd zyskać środki na deep tech?
Są oczywiście fundusze, które specjalizują się w inwestycjach w deep tech – w Polsce są to m.in. Sunfish Partners, czy FundingBox Deep Tech Fund. Wspierające tego typu rozwiązania fundusze rozwijają się, zarówno pod względem liczby inwestycji – w roku 2017 w Europie i Izraelu sfinansowano, według informacji funduszu Angular Ventures, 1908 tego typu firm, a kwota inwestycji wyniosła ponad 26 miliardów dolarów, w 2020 roku było to już 2746 inwestycji, na kwotę ponad 45 miliardów dolarów.
Jest też także duża liczba programów wspomagających start-upy i łączących je z dużym biznesem, jak na przykład prowadzony przez Poznański Park Naukowo-Technologiczny międzynarodowy program „Scale-Up Champions”, do którego drugiej rundy start-upy mogą aplikować do 29 kwietnia. Poza poznańskim parkiem biorą w nim udział także Technical University of Denmark, inkubator i akcelerator z Hiszpanii La Salle Technova, czy największy park technologiczny w krajach bałtyckich, Estoński Science Park Tehnopol. Deep techowe start-upy biorą też udział w programach venture buildingowych – takich jak Szkoła Pionierów PFR – w której brały udział m.in. zajmujący się augmented reality i holograficznymi ekranami 3D Vividq, czy MentalMetrics – łączący wiedzę z zakresu psychiatrii z licznymi rozwiązaniami big data i komunikacyjnymi.