当DeepTech行业目睹资金的激增时，仔细观察数字显示了这笔钱的鸿沟。尽管人工智能和软件领导的创新吸引了创纪录的投资，但其他DeepTech垂直领域（例如生物技术，硬件和制造技术）仍在落后，努力提高可观的后续资本。
根据市场研究公司TRACXN的数据，生成的AI初创公司领导了DeepTech Pack，自2020年以来筹集了28.4亿美元。随后是自然语言处理风险投资，为17.2亿美元，AI Chatbot Companies以15亿美元的价格。其他最高资金的类别包括AI代理商和客户服务软件初创公司，向企业AI解决方案和无缝企业集成发出强大的投资者兴趣。
但是，当看着流向更多硬件或科学繁重的部门的资本时，差异变得显而易见。例如，尽管具有变革性的潜力，但量子计算初创公司迄今仅吸引了3730万美元。 3D印刷和工业机器人技术的初创公司分别获得了2760万美元和7490万美元的资金。
这种情况在生物技术领域也受到类似的限制。迄今为止，Genomics初创公司已经筹集了7.06亿美元，而从事生命科学平台和工具的人则获得了2.26亿美元。行业专家说，尽管对早期生物技术投资的兴趣日益增加，但后期资本的可用性仍然不足。
“虽然现在有更多的投资者有兴趣识别和支持早期生物技术初创公司，但对于生物技术和生物科学初创公司而言，尚未实现的后续资金（A系列及以后）尚未完全实现，” Bharat Innovation Funding（Bif）的合伙人Ashwin Raguraman说，这是Backedecutor Biologicant和backedecutor corlogical and the Backedecutor and the Backedecutor and tocuty and the Backedecut and tocredical and。
Raguraman将其归因于生物技术投资所需的专业专业知识。与AI或SaaS初创公司不同，生物技术风险投资通常需要特定于领域的知识和长期信念，这些因素阻止了通才风险投资基金削减大型检查。
Venture Fund Capital-A的创始人Ankit Kedia回应了类似的担忧。他说：“风险感觉不熟悉，妊娠更长，更高的资本需求以及不太明显的可预测性。”他补充说，即使技术很强大，将科学创新转化为商业成功并不总是很简单。
他指出，他们对Leumas的投资，Leumas是一家从事微型个人护理制造业的初创公司，尽职调查的过程超出了核心技术，以评估其上市策略的可行性。对于投资者而言，许多DeepTech领域缺乏明确的基准测试使决策更加复杂。
相比之下，AI本地的SaaS初创公司通常能够将自己定位在熟悉的商业模式和指标中，从而使其对通才投资者更具吸引力。加入和XV等风险投资公司对此类初创公司表现出偏爱，将DeepTech防御性与SaaS可伸缩性相结合。
Raguraman认为，生物技术的未来取决于建立专业投资者的生态系统。他说：“与AI初创公司可以重塑为’AI-Native SaaS’吸引通才投资者不同，Biotech可能需要自己的专业基金生态系统。”
为了弥合资金差距，专家呼吁提供战略政策支持。拉古拉曼（Raguraman）建议，在缺乏私人资本的情况下，应将政府资本集中在限制成熟初创公司时。他没有将资金分散在成千上万的种子阶段初创公司中，而是为50-100家公司准备扩大全球扩展的有针对性的研发赠款和激励计划。
