В новом выпуске подкаста 20VC Гарри Стэббингс обсуждает с Баки Муром его переход в Lightspeed Venture Partners после семи лет работы в Kleiner Perkins. Собеседники анализируют трансформацию венчурного рынка, где на смену традиционным фондам приходят «мега-платформы», способные выписывать чеки на миллиарды долларов в ожидании триллионных исходов.
🚀 Новая глава: Баки Мур в Lightspeed Venture Partners 1:04
После 11 лет в венчурном бизнесе, включая семь с половиной лет в Kleiner Perkins (KP), Баки Мур официально объявил о присоединении к Lightspeed Venture Partners в качестве партнера . По его словам, этот переход открывает доступ к по-настоящему глобальной платформе, позволяя вернуться к истокам фирмы — инвестициям в корпоративное программное обеспечение на ранних стадиях, которые когда-то заложили фундамент успеха Lightspeed .
Гарри Стэббингс отмечает, что Lightspeed относится к категории «фондов-стен из денег» (walls of money) наряду с такими игроками, как General Catalyst (GC) и Thrive Capital . Баки Мур считает, что подобные мега-платформы станут главными победителями следующего поколения по нескольким причинам:
- Масштаб исходов: Если пять лет назад успехом считался выход Snowflake или DoorDash (оценка $30–50 млрд), то сегодня рынок нацелен на триллионные компании, такие как SpaceX, OpenAI или Anthropic .
- Размер чека: Мега-платформы могут позволить себе инвестировать $1 млрд в одну компанию с целью превратить его в $10–20 млрд. По мнению гостя, такая математика ранее не встречалась ни в венчуре, ни в других классах активов .
- Сохранение ДНК стартапа: Несмотря на огромные капиталы, лидеры рынка (Сэм Альтман из OpenAI или Дарио Амодеи из Anthropic) всё еще ищут партнеров, которые понимают психологию основателей. Это заставляет даже крупнейшие фонды сохранять фокус на ранних стадиях .
🧠 Экономика ИИ-лабораторий: маржинальность против гиперроста 4:45
Гарри Стэббингс поднимает «острый» вопрос о целесообразности инвестиций в поставщиков моделей (model providers), указывая на огромную долю размытия долей . По его данным, инвесторы Anthropic, вошедшие при оценке $4 млрд, получили лишь 3,5–4-кратный возврат при росте оценки в 12 раз из-за размытия и выплат сотрудникам .
Баки Мур признает наличие проблем, но сохраняет оптимизм:
- Сжатие маржи и капитальные затраты: Высокий burn (расход средств) обусловлен необходимостью закупать огромные мощности вычислительных ресурсов .
- Беспрецедентная выручка: Компании достигают миллиардных показателей ARR (годовой выручки), продолжая расти более чем на 100% в год. Для сравнения, ServiceNow при миллиардной выручке росла на 20–30% .
- Оптимизация бизнеса: Баки Мур считает, что мы находимся в самом начале пути, когда поверх капиталоемких моделей будут наслаиваться высокорентабельные продукты для бизнеса и потребителей .
Гарри Стэббингс добавляет, что Thrive Capital лидировала в раунде OpenAI при оценке в $30 млрд, и сегодня выручка компании составляет примерно половину от этой оценки, что подтверждает невероятную траекторию роста .
🛠 Устойчивая ценность в слое приложений 6:53
В условиях, когда OpenAI начинает поглощать прикладной слой (например, возможная покупка Windsurf), инвесторов беспокоит вопрос: где создавать устойчивую ценность, которая не будет раздавлена поставщиками моделей? .
Баки Мур сравнивает текущую ситуацию с эпохой становления облачных гигантов (AWS, Azure, GCP):
- Фокус и понимание боли клиента: Существует огромное количество категорий софта, требующих глубокого понимания специфических проблем заказчика, чего не могут дать универсальные ИИ-гиганты .
- Зоны риска: По мнению Мура, категории вроде генерации кода (codegen) или корпоративного поиска находятся в зоне прямой конкуренции с поставщиками моделей. OpenAI уже сигнализирует инвесторам, что вложения в конкурентов (например, в Glean) могут закрыть им доступ к раундам OpenAI .
- Длинный хвост приложений: Гость полагает, что «хвост» специализированных приложений настолько велик, что модели-провайдеры просто не смогут эффективно работать в каждой нише .
📉 Смерть «инвестиций по таблицам» 19:00
Традиционный подход к инвестированию в Enterprise SAS, основанный на анализе метрик в Excel, перестает работать. Баки Мур согласен с тем, что «окно» для таких инвесторов сужается :
- Раннее финансирование: Лучшие ИИ-компании привлекают огромные суммы еще до того, как у них появляется внятная таблица с показателями.
- Риск-аппетит: Топ-инвесторы на ранних стадиях готовы брать на себя больше риска, вытесняя «аналитиков таблиц» на более поздние стадии .
Гарри Стэббингс утверждает, что мега-платформы фактически «уничтожают» стадию Seed, предлагая основателям $10 млн при оценке $50 млн вместо классических $3 млн при $15 млн . Баки Мур парирует, что хотя завышенные оценки ограничивают гибкость компании в будущем, выбор всегда остается за фаундером . Он рекомендует сохранять опциональность (низкую оценку) в тех случаях, когда рынок еще не сформирован и его размер неизвестен .
🎯 Инвестиционный тезис: почему Pre-Seed стал обязательным 41:45
Баки Мур утверждает: «Вы не можете заниматься венчуром, если не начинаете с самого начала» . Инвестиции на стадиях Pre-Seed и Seed критически важны для мега-платформ по двум причинам:
- Сохранение инстинктов: Работа с компаниями на этапе формирования идеи позволяет видеть, как быстро может меняться история и улучшаться продукт. Без этого инвестор начинает искать совершенства там, где его еще быть не может .
- Доступ (Access): Гарри Стэббингс отмечает, что сегодня невозможно получить встречу для инвестиций на стадии B, если у тебя нет отношений с фаундером с самого начала. Стоимость «входа» на первую встречу выросла до проведения 50 звонков клиентам или написания 28-страничного анализа рынка еще до знакомства .
Баки Мур добавляет, что чеки на поздних стадиях сами по себе не гарантируют доступа. Чтобы стать партнером, нужно проделать огромную «черновую» работу на ранних этапах .
💎 Сигналы успеха и выбор фаундеров 31:22
Баки Мур выделяет ключевые изменения в своем подходе к выбору компаний после 11 лет работы:
- Команда важнее рынка: Раньше Мур (работая в Cisco Corp Dev) фокусировался на объеме рынка и технологиях. Теперь он уверен, что все дело в исполнительской способности основателей .
- ИИ-компетенции vs Отраслевой опыт: В современных ИИ-стартапах нехватка ИИ-инженеров — более критическая проблема, чем отсутствие глубокого знания отрасли. «ИИ-нативность» команды определяет скорость адаптации продукта к новым моделям .
- Магический момент для CIO: Индикатором успеха для компаний вроде Glean или Windsurf стала реакция технических директоров (CTO) и директоров по ИТ (CIO) крупных корпораций. Сегодня они испытывают беспрецедентное давление со стороны советов директоров: «Внедрите ИИ или будете уволены» .
🔮 Будущее ИИ: плато или сингулярность? 54:21
Обсуждая долгосрочные перспективы ИИ, Баки Мур высказывает мнение, отличное от веры в бесконечный экспоненциальный рост:
- Возможность плато: Мы должны быть открыты к тому, что прогресс может замедлиться (как это случилось с беспилотными автомобилями), но даже текущих возможностей достаточно для фундаментальной трансформации общества .
- Тест-дизайн вычислений (Test time compute): Появление парадигмы вычислений во время вывода (как в AlphaGo) позволяет ИИ перебирать тысячи путей для нахождения лучшего ответа, что Мур считает формой уже наступившего AGI в определенных доменах .
- Человеческая изобретательность: Мур призывает не делать ставки против способности людей находить новые способы масштабирования технологий, когда старые (например, предварительное обучение / pre-training) перестают давать результат .
В завершение Баки Мур отмечает, что цикл внедрения ИИ в предприятиях фундаментально отличается от облачных технологий. Если облако внедрялось постепенно, то ИИ вызывает «ненасытный аппетит» из-за страха компаний прекратить свое существование без этой технологии .
