Хоуи Лю, сооснователь и генеральный директор Airtable, в беседе с создателем венчурного подкаста 20VC Гарри Стеббингсом подробно разбирает эволюцию своей компании от амбициозного стартапа до оценки в 11 миллиардов долларов. Главной темой обсуждения становится тектонический сдвиг в корпоративном секторе, вызванный развитием генеративного искусственного интеллекта, а также вызовы, с которыми сталкиваются технологические гиганты и новые проекты при интеграции этих инструментов. Собеседники детально анализируют трансформацию моделей корпоративных продаж, прагматичный подход к доказательству окупаемости программного обеспечения и важность долгосрочной стратегической дисциплины в условиях меняющегося макроэкономического климата.
🛠️ Баланс продукта и дистрибуции: главные уроки ранних этапов Airtable 0:27
Размышляя о том, какой совет он дал бы самому себе в ночь перед запуском Airtable, Хоуи Лю отмечает, что оглядываться назад всегда легко. По его мнению, начинающие предприниматели совершают классическую ошибку, фокусируясь исключительно на поиске соответствия продукта рынку (Product-Market Fit, PMF). Существует известная венчурная мудрость о том, что опытные основатели во вторую очередь думают о дистрибуции. Однако Лю предлагает более комплексный взгляд: ключевая задача заключается в разработке такой продуктовой стратегии, которая органично сочетается с эффективной моделью выхода на рынок (Go-to-Market, GTM).
Особенности архитектуры продукта диктуют выбор каналов продаж. Продукты могут быть ориентированы на одного пользователя или на работу в команде. Соответственно, под эти динамики необходимо проектировать GTM-модель — будь то прямые исходящие продажи (outbound sales), перформанс-маркетинг или органический вирусный рост. В первые годы команда Airtable не уделяла дистрибуции достаточно внимания, полностью сфокусировавшись на качестве продукта. По признанию гостя, компании просто повезло, что этого качества хватило для перехода на следующий этап развития.
Хотя со стороны стратегия Airtable кажется идеально реализованным примером Product-Led Growth (PLG), Лю видит упущенные возможности. Разработчики потратили колоссальные инженерные усилия на создание технологически сложной серверной части для совместной работы в реальном времени. Позже команда выпустила шаблоны — как для соло-пользователей, так и для команд. Оглядываясь назад, Лю считает, что следовало изначально делать упор на сценарии использования внутри крупных команд. Органический рост привел к слишком размытой аудитории на ранних этапах.
Своевременное смещение фокуса на командное взаимодействие принесло бы компании очевидные выгоды:
- Улучшенная монетизация: командные клиенты демонстрируют более высокий средний чек и готовность платить за расширенный функционал.
- Экономическая целесообразность маркетинга: продвигать продукт для одиночных пользователей через перформанс-маркетинг или прямые продажи экономически невыгодно из-за слишком низкой стоимости индивидуальной подписки.
Более жесткая привязка к командным сценариям с первых дней позволила бы Airtable развернуть агрессивные и масштабные модели продаж гораздо раньше.
🗺️ Горизонтальная гибкость против вертикального фокуса 3:32
Гарри Стеббингс затронул дилемму многих PLG-основателей, развивающих горизонтальные платформы со множеством сценариев использования: стоит ли агрессивно атаковать две-три конкретные вертикали или лучше «позволить расцвести тысяче цветов», предоставив рынку полную свободу?
По мнению Лю, это один из самых сложных вопросов в бизнесе, требующий тонкого понимания нюансов. Некоторые горизонтальные продукты фактически сами по себе формируют отдельную вертикаль. В качестве примера гость приводит Slack и Dropbox: пользователям сразу понятно, что Slack предназначен для корпоративного чата, а Dropbox — для обмена файлами. Их категории четко определены, несмотря на отсутствие отраслевой специфики.
Для продуктов с менее очевидными сценариями использования ранняя вертикализация критически важна. Ссылаясь на классические метафоры Джеффри Мура «Преодоление пропасти» (Crossing the Chasm) и «Внутри торнадо» (Inside the Tornado), Лю утверждает: пока рынок пытается осознать суть новой технологии, стартапу необходимо глубоко погрузиться в несколько конкретных кейсов и полностью решить проблемы этих клиентов. При этом крайне важно сохранить долгосрочную гибкость платформы. Архитектуру нельзя делать настолько жесткой и специализированной, чтобы в будущем она заблокировала возможность расширения на другие сферы бизнеса.
🤖 Революция искусственного интеллекта: почему LLM глубже, чем облачные технологии 5:41
Сравнивая масштаб влияния искусственного интеллекта на бизнес с приходом эпохи облачных вычислений, Лю предполагает, что ИИ-революция окажется гораздо более глубокой. Преимущества облака были прозрачны и понятны сразу: компаниям больше не нужно было управлять собственными серверами, они получили бесконечную масштабируемость и готовую архитектуру. Снижение стоимости оборудования мгновенно отражалось на клиентах, которые просто оплачивали ежемесячные счета от AWS. Переход на облачные технологии во многом напоминал бинарный переключатель: бизнес уходил из локальной инфраструктуры (on-premise) в облако и фиксировал выгоду.
Технологии больших языковых моделей (LLM) сейчас находятся в зачаточном состоянии, но их потенциал Лю считает фундаментальным из-за беспрецедентной широты и глубины автоматизации интеллектуального труда. Влияние ИИ уже начинает проявляться практически во всех корпоративных функциях: от юридических отделов и финансов до креативного маркетинга.
В качестве иллюстрации Лю приводит популярный пользовательский опыт взаимодействия с нейросетью Midjourney, чья способность генерировать полезный и качественный результат по текстовым промтам поражает воображение. Искусственный интеллект будет планомерно, индустрия за индустрией, трансформировать устоявшиеся бизнес-процессы, что приведет к гораздо более масштабным потрясениям в корпоративном мире, чем любой технологический сдвиг прошлого.
🚧 Барьеры на пути внедрения ИИ в корпоративном секторе 8:44
Общаясь с топ-менеджерами компаний из списка Fortune 500, генеральный директор Airtable пришел к выводу, что рынок находится на самом раннем этапе освоения ИИ. Большинство крупных клиентов все еще пытаются нащупать реальные границы возможностей новой технологии. Ключевым сдерживающим фактором Лю называет проблему галлюцинаций и общую неточность ответов моделей. В сценариях с высокими ставками — например, при поиске информации по внутренним кадровым бенефитам (HR) или управлению капиталом — ИИ обязан выдавать абсолютно точные данные со ссылками на первоисточники.
На текущей стадии корпорации проходят фазу базового образования. Руководители только начинают осваивать терминологию, разбираться в архитектуре LLM и понимать, что такое векторные базы данных. Лю убежден, что как только в бизнесе сформируется этот базовый уровень технической грамотности, начнется самое интересное: компании начнут осознанно применять ИИ для решения своих специфических и глубоких проблем.
Дополнительными барьерами для масштабного внедрения ИИ Лю считает следующие факторы:
- Конфиденциальность данных: крупные предприятия опасаются доверять чувствительную информацию облачным провайдерам. Популярные игроки, такие как OpenAI, на текущий момент не предоставляют возможности полноценного self-hosted развертывания моделей внутри изолированной инфраструктуры клиента. Этот разрыв в будущем могут восполнить open-source решения.
- Юридические риски: использование защищенного авторским правом контента при обучении моделей создает риски плагиата. Это особенно критично, если генерируемые ИИ материалы направляются на внешнюю, публичную аудиторию.
- Безопасность решений: вывод точности работы моделей на уровень, соответствующий строгим корпоративным стандартам безопасности.
🌍 География адаптации, страхи сотрудников и экономические реалии 10:56
Гарри Стеббингс поделился наблюдениями о европейском рынке программного обеспечения, отметив, что крупные компании в Европе порой на десятилетия отстают от американских коллег. По его словам, руководители многих фирм с численностью сотрудников от 50 до 500 человек до сих пор не знают, что такое Slack или Airtable. В связи с этим возникает вопрос: не преувеличивают ли технологические оптимисты скорость изменений?
Лю возражает, указывая на уникальную природу генеративного ИИ. В отличие от традиционного сложного софта, ИИ не заперт внутри корпоративных ИТ-департаментов. Он ворвался на рынок через массовые потребительские приложения, такие как ChatGPT и Midjourney, показав беспрецедентные темпы роста аудитории, превосходящие ранние метрики Instagram или Twitter.
Технология стала доступной для людей, не обладающих глубокими техническими знаниями. Лю приводит в пример отца своего друга — обычного регионального юриста, не связанного с Кремниевой долиной, который самостоятельно и весьма успешно использует ChatGPT для экспресс-анализа судебных дел и юридических исследований.
С другой стороны, Стеббингс обращает внимание на скрытое сопротивление сотрудников. В медиаиндустрии и игровых студиях руководство открыто говорит о планах сократить до 90% персонала, занимающегося созданием базового контента и графики, заменив их нейросетями. Понимая эту перспективу, команды начинают саботировать внедрение новых инструментов.
Лю призывает относиться к экономическим последствиям автоматизации со всей серьезностью. Риск заключается в том, что изменения происходят быстрее, чем общество успевает адаптироваться. Тем не менее глава Airtable верит в позитивный сценарий: ИИ радикально снизит себестоимость товаров и услуг, что подстегнет совокупный спрос. Повышение продуктивности труда позволит человечеству полнее раскрыть свой творческий потенциал.
Проводя аналогию с появлением персональных компьютеров, Лю напоминает, что ЭВМ полностью уничтожили такие профессии, как машинистки или клерки, перебиравшие бумажные картотеки. Однако спустя десятилетия компьютерная индустрия создала гораздо больше высокооплачиваемых рабочих мест, чем закрыла. ИИ должен стать инструментом расширения возможностей человека, а не просто его заменой.
🤝 Роль сервисных компаний и битва «инкумбентов» с апстартами 19:23
Комментируя тезис Стеббингса о том, что главными бенефициарами ИИ-бума в ближайшие годы станут сервисные компании, помогающие корпорациям внедрять новые технологии, Лю соглашается с этой оценкой. На ранних этапах системные интеграторы жизненно необходимы бизнесу в качестве проводников. Они закрывают дефицит технической экспертизы, решая сложные прикладные задачи: от правильной настройки векторных баз данных и выбора моделей эмбеддингов до корректного разбиения (chunking) корпоративного контента и настройки цитирования источников. Готовых комплексных ИТ-платформ, способных закрыть эти потребности «из коробки», на рынке пока не существует, а самостоятельная разработка силами внутренних команд для большинства предприятий является слишком тяжелой задачей.
В вопросе о том, кому ИИ дает больше преимуществ — устоявшимся гигантам (инкумбентам) вроде Adobe и Airtable или новым ИИ-native стартапам, Лю не видит жесткой игры с нулевой суммой. Искусственный интеллект расширяет весь рыночный пирог. Например, интеграция ИИ-помощника Microsoft Copilot существенно увеличивает среднюю выручку с пользователя (ARPU) на гигантской базе клиентов пакета Office, создавая новую экономическую стоимость и увеличивая совокупный ВВП за счет роста продуктивности. Технологии ИИ позволяют параллельно развиваться и конкурировать разным игрокам, что Лю иллюстрирует на примере Adobe и Canva: внедрение функции Generative Fill в Photoshop дало огромную ценность существующим профессиональным пользователям, за которую они готовы платить больше.
В то же время новые стартапы (такие как Gamma или Tome в сегменте создания презентаций) имеют преимущество: они могут агрессивно внедрять инновации с чистого листа, не оглядываясь на ожидания старой клиентской базы или сложившиеся модели дистрибуции. Они не просто копируют функционал Google Slides или Microsoft PowerPoint, а создают принципиально новые форматы визуальной коммуникации. Гость сравнивает это с феноменом платформы Prezi, которая в свое время предложила рынку альтернативный взгляд на подачу информации.
Себя Лю по-прежнему относит к категории молодых и гибких компаний (апстартов), указывая, что любой бизнес с выручкой менее 1 миллиарда долларов является гибким игроком на фоне таких гигантов, как Salesforce или ServiceNow. Execution-velocity (скорость исполнения) у Airtable выше, чем у корпоративных мастодонтов, однако компания неизбежно сталкивается с дефицитом ресурсов. Руководству постоянно приходится выбирать:
- Выделить команду из 10 человек на создание изолированного экспериментального продукта с нуля, чтобы затем предложить его клиентам.
- Фокусироваться на пошаговом улучшении текущей платформы, что гарантированно увеличивает ценность Airtable для существующей базы и открывает возможности для расширения контрактов.
Молодые стартапы могут позволить себе двигаться без оглядки на строгие протоколы безопасности или соглашения об уровне услуг (SLA). Airtable же связан жесткими обязательствами перед крупными корпоративными клиентами в отношении стабильности и защиты данных. Это несколько снижает скорость разработки по сравнению с хаотичными новыми проектами, но дает колоссальное преимущество в виде доверия со стороны Enterprise-сегмента.
📈 Итеративный подход к ИИ и переход от PLG к Enterprise-продажам 27:30
Обсуждая прогноз Эмада Мостака (экс-главы Stability AI) о том, что массовое внедрение ИИ корпорациями в следующем году станет «несущимся поездом», Лю высказывает сомнения в существовании какой-то конкретной переломной даты. Процесс идет непрерывно: с каждым месяцем клиенты становятся все более зрелыми. Компании начинают интеграцию с наименее рискованных зон, обещающих быструю отдачу.
Это классический итеративный подход. Airtable сознательно не пытается угадать, какое именно приложение станет главным «киллер-фичей» эпохи ИИ, а предоставляет клиентам базовые гибкие ИИ-примитивы. Примером служит инструмент AI Fields: пользователь может встроить ИИ-шаг в свой рабочий процесс так же легко, как добавить новую колонку в таблицу, связав результат с автоматизацией или кастомным интерфейсом. Параллельно Airtable точечно помогает клиентам разворачивать базовые сценарии в маркетинге и управлении продуктами — например, для автоматического сбора инсайтов из отзывов пользователей, генерации идей для продуктовых требований (PRD) или суммаризации прогресса по проектам.
Переход от вирусной PLG-модели к крупным корпоративным продажам — сложнейшая трансформация для бизнеса. Главная трудность здесь заключается в синхронизации продукта и GTM-модели. Если продукт создавался исключительно под индивидуальное использование, продать его ценность топ-менеджменту корпорации практически невозможно. Аргументы в духе «наш софт экономит каждому сотруднику два часа в неделю» больше не работают.
Современный бизнес находится в фазе жесткой рационализации своих ИТ-бюджетов. Корпорации стремятся консолидировать софт, сокращая, например, количество инструментов для коллаборации с 50 до 3 ключевых вендоров. Это упрощает управление безопасностью и позволяет централизованно развивать внутреннюю экспертизу. Чтобы выжить в таких условиях, ИТ-продукт должен иметь четкую привязку к стратегическому покупателю уровня C-suite (директор по ИТ, руководитель продаж или маркетинга), способному оценить влияние платформы на сквозные бизнес-показатели всей организации.
🛡️ Противостояние бандлингу и суровая реальность корпоративных контрактов 33:25
Тенденция к бандлингу (пакетированию софта в единые ИТ-наборы от Microsoft или Google) представляет серьезную угрозу для узкоспециализированных продуктов. По мнению Лю, под удар бандлинга в первую очередь попадают горизонтальные сервисы с невысоким уровнем дифференциации — например, инструменты для видеоконференций (Zoom) или виртуальные доски для рисования. ИТ-директору проще купить комплексный пакет Teams, заменяя им отдельные решения, поскольку разница в их функционале не оказывает драматического влияния на финансовый результат компании.
Airtable успешно противостоит бандлингу благодаря глубокой продуктовой дифференциации и подходу, основанному на расчете реального ROI. Сервис позиционируется не как продвинутая электронная таблица, а как полноценная low-code платформа для создания приложений, которая разворачивается в разы быстрее, чем тяжелые решения класса ServiceNow или PowerApps.
Платформа закрывает критически важные сквозные процессы:
- Служит полноценной ERP-системой для управления производством контента в крупнейших мировых медиагигантах.
- Обеспечивает работу всей маркетинговой цепочки поставок (marketing supply chain) в ритейле, помогая быстрее выводить продукты на рынок, повторно использовать цифровые активы и минимизировать ошибки.
Стоимость лицензий Airtable в таких кейсах составляет лишь незначительный процент от общего подтвержденного экономического эффекта для бизнеса.
Именно поэтому Лю не рекомендует строить продажи крупным клиентам исключительно вокруг «сексуальных» ИИ-фич. Хайп помогает открыть дверь и провести ознакомительную беседу, но он не закрывает сделки. Крупные контракты подписываются только под конкретное обоснование бюджета и понятный бизнес-кейс. Рынок еще далек от состояния, когда корпорации готовы бездумно выделять миллионы долларов на ИИ во все департаменты.
Оценивая успехи молодых стартапов, Лю советует скептически относиться к громким именам известных брендов на их сайтах. Часто за логотипом Walmart или Nestle скрывается покупка всего двух лицензий в каком-нибудь локальном отделе для галочки. Порог признания стартапа серьезным корпоративным поставщиком Лю определяет на уровне контракта от 1 миллиона долларов регулярной годовой выручки (ARR). Все, что меньше этой суммы, для гигантской корпорации является лишь статистической погрешностью. Настоящие лидеры рынка, такие как Salesforce, заключают с ключевыми клиентами сделки на десятки и сотни миллионов долларов. Airtable перешагнула рубеж своих первых миллионных контрактов примерно в 2019 году — спустя четыре года после официального релиза и через год после получения статуса единорога, опираясь на мощный органический фундамент из тысяч активных пользователей внутри Fortune 500.
📉 Макроэкономическое «похмелье» и новые метрики успеха 42:39
Соглашаясь с тезисом Генри Шака (главы ZoomInfo) о том, что эпоха легких автоматических продлений софта осталась в прошлом, Лю констатирует смену парадигмы в ИТ-закупках. В период низких процентных ставок и пандемии COVID-19 компании устроили настоящую закупочную вакханалию, скупая софт для организации удаленной работы сотрудников без оглядки на бюджеты. Сегодня наступило макроэкономическое похмелье: корпорации «переели» софта и начали жесткий аудит.
Самый поверхностный анализ, который проводят ИТ-департаменты, заключается в оценке соотношения купленных и реально используемых лицензий (active-to-paid ratio). Но более глубокая работа связана с оценкой реального ROI. Лю цитирует шутку одного из корпоративных ИТ-директоров:
«Если бы я сложил вместе всю экономию времени, которую обещает мне каждый создатель софта для коллаборации, у моих сотрудников образовались бы отрицательные рабочие часы каждую неделю».
Математика вендоров часто оторвана от реальности, поэтому современный софтверный бизнес обязан переходить от абстрактных обещаний к четко измеримым бизнес-результатам, создавая специальные инструменты метрик прямо внутри своих платформ.
⚡ Блиц-опрос: ангельские инвестиции, Benchmark и давление оценки в $12 млрд 46:40
В финальной части беседы Хоуи Лю поделился личными инсайтами и опытом управления высокими ожиданиями рынка:
- Ангельские инвестиции: Лю активно инвестирует в ИИ-проекты, но отказывается ставить все деньги на одну карту. На текущем этапе технологического фронтира определить будущих триумфаторов невозможно, поэтому диверсификация и работа со множеством ярких фаундеров — самый разумный путь.
- Урок инвестирования: главный вывод заключается в том, что со стороны все всегда выглядит проще. Читая победные пресс-релизы конкурентов, основатели стартапов часто чувствуют себя одинокими в своих проблемах. Инвестирование помогает понять, что абсолютно каждый бизнес, независимо от стадии, сталкивается с тяжелыми кризисами. Понимание этого факта помогает нормализовать собственный предпринимательский опыт.
- Феномен Benchmark: привлечение легендарного фонда Benchmark и партнера Питера Фентона на стадии Series C (хотя фонд традиционно специализируется на стадии Series A) стало возможным благодаря уникальной траектории Airtable. Венчурный бизнес интересует исключительно потенциал доходности (IRR). Продукт Airtable демонстрировал взрывной рост: компания увеличила ARR с 1 до 10 миллионов долларов чуть более чем за год, сохраняя при этом диверсифицированную базу клиентов — от фермеров и юридических бюро до транснациональных корпораций. Это давало инвесторам четкую перспективу 100-кратного возврата на вложенный капитал.
- Худший совет стартапам: Лю критикует популярный миф о том, что фаундеру достаточно найти Product-Market Fit, а все остальное приложится автоматически. На самом деле PMF — это лишь окончание разминки. Настоящие трудности и масштабное обучение начинаются именно тогда, когда вы приступаете к реальному строительству и масштабированию крупной системной организации.
- Дисциплина планирования: гость рекомендует мыслить десятилетними горизонтами, но при этом жестко привязывать команду к измеримым промежуточным вехам. Он ставит в пример легендарный бизнес-план LinkedIn, составленный Ридом Хоффманом, где были с хронологической точностью расписаны цели по MAU и выручке на 5 и 7 лет вперед. Несмотря на волатильность рынка, эта дисциплина сработала как самоисполняющееся пророчество. Аналогичный подход демонстрируют Илон Маск в SpaceX и Tesla, где каждый следующий продукт жестко увязан с окупаемостью предыдущего. ИТ-стартапам необходима такая же жесткость при планировании перехода от PLG к Enterprise-продажам.
Комментируя вопрос о давлении астрономической рыночной оценки Airtable, которая на пике достигала 12 миллиардов долларов, Лю подчеркивает, что фокусируется исключительно на показателях устойчивого и эффективного роста бизнеса. Капитализация — это лишь производная, следствие операционных успехов. Пытаться напрямую влиять на оценку — значит «пытаться вилять собакой с помощью хвоста».
Сегодня макроэкономика скорректировала мультипликаторы выручки в технологическом секторе, сжав их с экстремальных 20x до более приземленных 10x или 5x. Единственный способ оправдать и превзойти прошлые авансы — это методично и эффективно строить великую компанию. Резюмируя свой путь, Лю отмечает, что его главная амбиция — стать первоклассным «строителем организации», для которого fiduciary (фидуциарный) и моральный долг перед сотрудниками и акционерами важнее личного медийного наследия.
