# Как заработать на ИИ: 6 критических вопросов для фаундеров от Base10 Partners

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=_EoaiPJ8yBI
Канал: SaaStr
Опубликовано: 01.03.2024

---

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) перестал быть просто технологической новинкой и превратился в тектонический сдвиг платформенного масштаба, сопоставимый с появлением облачных технологий и мобильного интернета. На конференции SaaStr партнеры венчурной компании Base10 Partners Ти Джей Нахигиан (TJ Nahigian) и Люси (Lucy) представили аналитический обзор рынка, объяснив, почему в этой гонке преимущество может оказаться на стороне действующих гигантов, и как стартапам найти свою нишу.

## 🚀 Генеративный ИИ как новый платформенный сдвиг
[[JUMP:0:00]]

Партнеры Base10 подчеркивают, что их фирма придерживается подхода, основанного на глубоких исследованиях (research-driven), фокусируясь на автоматизации крупнейших секторов реальной экономики [0:28]. По мнению Ти Джея Нахигиана, генеративный ИИ — это не просто очередное обновление, а полноценный платформенный сдвиг, подобный переходу в Cloud, появлению социальных сетей и мобильных устройств [2:00]. 

Инвестиционный тезис Base10 Partners основывается на трех наблюдениях:

*   **Доступность технологий:** Если в 2013–2014 годах машинное обучение было прерогативой гигантов вроде Google и Meta, то с появлением GPT-3 от OpenAI два с половиной года назад инструменты ИИ стали доступны любому разработчику [3:17].
*   **Темпы инноваций:** За последние пять лет были созданы самые мощные модели в истории. Количество патентов в области ИИ в 2021 году в 30 раз превысило показатели шестилетней давности [4:36].
*   **Взрывной рост финансирования:** Несмотря на общий спад венчурного рынка, ИИ-сектор демонстрирует пятикратный ежегодный рост инвестиций; только в первой половине прошлого года объем вложений превысил $4 млрд [5:32].

Нахигиан вспоминает собственный опыт фаундера мобильного маркетплейса вакансий Jobber в 2014 году: тогда внедрение ML-моделей было крайне дорогостоящим и приносило мало пользы, в то время как сегодня ИИ-инструменты стали «электричеством», которое пронизывает любой бизнес [2:39].

## 🏗️ Структура рынка: платформы, инфраструктура и приложения
[[JUMP:6:24]]

Для анализа рынка Base10 использует фреймворк, разделяющий компании на «инкумбентов» (устоявшихся игроков) и «апстартов» (новых стартапов), распределяя их по трем слоям стека [6:49]:

1.  **Слой платформ (моделей):**
    *   **Лидеры:** OpenAI (получившая более $10 млрд от Microsoft), Google (создатели архитектуры Transformer), Meta (выпустившая мощную open-source модель Llama 2), Anthropic и Cohere [7:56].
    *   **Тенденция:** Борьба между закрытыми моделями (OpenAI) и открытыми решениями (Llama 2), которые всё чаще выбирают предприниматели для своих проектов [13:07].

2.  **Инфраструктурный слой:**
    *   **Инкумбенты:** Безусловным лидером является NVIDIA. Рост выручки компании более чем на 100% за квартал вывел её в топ-5 компаний мира по капитализации [14:37]. Также здесь доминируют облачные провайдеры (AWS, Azure, Google Cloud).
    *   **Стартапы:** Поставщики специализированных решений, такие как Pinecone (векторные базы данных), LangChain и Lambda [9:13].

3.  **Прикладной слой (Application layer):**
    *   Это фронт-энд инноваций: от генерации текста (Jasper, Copy.ai) до кода (Replit, GitHub Copilot) и юридических услуг (Harvey) [9:50].

## 📉 Проблема удержания и поиск «рвов»
[[JUMP:10:43]]

Люси из Base10 отмечает критическую проблему прикладных стартапов — **ретеншн (удержание пользователей)** [10:56]. Многие компании быстро масштабировались за счет «магического» пользовательского опыта, но столкнулись с трудностями:

*   **Экспериментальные бюджеты:** Корпорации часто покупают ИИ-софт на пробные бюджеты, которые быстро заканчиваются [11:09].
*   **Текучесть потребителей:** Ориентация на индивидуальных пользователей (prosumers) исторически дает высокий отток [11:22].
*   **Отсутствие дифференциации:** В одном батче Y Combinator может быть по 5–6 компаний, решающих одну и ту же задачу, например, поддержку в e-commerce [11:36].

Первоначально в Base10 полагали, что «рвами» (защитными преимуществами) станут сообщество, бренд или проприетарные данные [19:18]. Однако текущий тезис партнеров сузился до трех критических факторов: **дистрибуция (каналы продаж), данные и рабочие процессы (workflows)** [19:57].

## 🏛️ Доминирование инкумбентов: кейсы CaseText, Notion и Gorgeous
[[JUMP:20:11]]

По мнению спикеров, значительная часть ценности на этом этапе захватывается не новыми стартапами, а существующими компаниями, которые уже обладают доступом к клиентам и их данным [20:25].

**1. CaseText (Юриспруденция):** 
[[JUMP:20:39]]
Компания существовала 11 лет и имела стабильную выручку около $10 млн ARR. С запуском ИИ-помощника Co-Counsel на базе GPT-4 они добавили $9 млн ARR всего за 7 месяцев [21:47]. В итоге Thompson Reuters приобрела компанию за $650 млн наличными. Ключ к успеху — готовая дистрибуция в юридические фирмы, которым трудно проходить комплаенс-проверки новых стартапов [22:00].

**2. Notion (Продуктивность):**
[[JUMP:22:39]]
Люси отмечает, что Notion превратил ИИ в функцию-апселл за $7–10 в месяц для своей базы в 30 миллионов пользователей [22:51]. Продукт выигрывает за счет того, что ИИ встроен в ежедневный рабочий процесс и имеет доступ к частным данным пользователя, делая ответы максимально релевантными [23:33]. По прогнозам Base10, Notion AI может в ближайшем будущем стать бизнесом с выручкой более $100 млн ARR [23:05].

**3. Gorgeous (E-commerce поддержка):**
[[JUMP:24:35]]
Платформа для Shopify-мерчантов изначально пыталась автоматизировать поддержку в 2015 году, но технология не позволяла [25:14]. Сегодня их ИИ-модуль автоматизирует 18% тикетов с потенциалом роста до 50% в течение года [25:40]. При цене в 50% от стоимости основного продукта, это решение резко увеличивает ARPU и ценность компании [25:53].

## 📊 Экономика ИИ: как меняются бизнес-метрики
[[JUMP:26:18]]

Внедрение генеративного ИИ радикально влияет на финансовые показатели компаний:

*   **Рост ARPU и LTV:** Запуск ИИ-дополнений увеличивает средний доход на пользователя на 30–100% [26:42].
*   **Снижение себестоимости (COGS):** В таких сферах, как медицинский биллинг или QA-тестирование, ИИ позволяет выполнять тот же объем работы с гораздо меньшим количеством людей. При этом компании не снижают цены, что ведет к резкому росту маржинальности [26:55].
*   **Увеличение конверсии:** Использование ИИ в процессе онбординга повышает конверсию на 20–50% [27:34].

Нахигиан проводит аналогию с Amazon: компания начинала как интернет-магазин, но создала AWS и захватила рынок облачных хранилищ, который оказался больше, чем весь предыдущий рынок локальных хранилищ [28:00]. Точно так же Meta, не будучи изначально мобильной компанией, извлекла из мобильного сдвига больше пользы, чем все телеком-операторы вместе взятые [28:40].

## 💡 6 ключевых вопросов для фаундеров
[[JUMP:29:19]]

В завершение выступления партнеры Base10 сформулировали чеклист для оценки стратегии в эпоху GenAI.

**Для стартапов (Upstarts):**

1.  Какую нишевую вертикаль или рынок вы можете полностью доминировать так, чтобы не пересекаться с гигантами? [29:46]
2.  Как решить проблему удержания (retention) и сделать продукт действительно востребованным, а не просто «игрушкой»? [30:00]
3.  Как сделать ИИ фундаментом продукта, а не просто дополнительной фичей? Самые интересные компании часто даже не упоминают ИИ в маркетинге, используя его как «двигатель под капотом» [30:26].

**Для действующих компаний (Incumbents):**

1.  Какие 1–3 проблемы клиентов вы теперь можете решить с помощью ИИ, которые раньше были технически невозможны? [31:16]
2.  Как ИИ может оптимизировать каждую строчку вашего P&L (от себестоимости до LTV)? [31:29]
3.  Насколько быстро ваша организация способна экспериментировать, чтобы соответствовать темпам развития технологий? [31:43]