# AI-суперцикл и экономика труда: почему Kleiner Perkins инвестирует в копайлотов для врачей и юристов

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=51R322RSwU8
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 21.10.2024

---

В новом выпуске подкаста 20VC партнер легендарного фонда Kleiner Perkins Мамун Хамид делится своим видением текущего технологического ландшафта, который он называет «суперциклом AI», в десять раз превосходящим по масштабу интернет-революцию конца 90-х. В центре дискуссии — противостояние стартапов и технологических гигантов, новая экономика «продажи труда» вместо продажи лицензий и уроки, извлеченные из инвестиций в таких гигантов, как Figma, Slack и Rippling.

## 🌊 AI как суперцикл: 1997 год, умноженный на десять
[[JUMP:01:00]]

Мамун Хамид сравнивает текущий момент в индустрии со своим приездом в Кремниевую долину в 1997 году [01:15]. По его мнению, мир находится в разгаре технологического суперцикла, масштаб которого значительно превосходит запуск интернета. Хамид подчеркивает, что это не просто очередное обновление технологий, а сейсмический сдвиг, после которого мир уже не будет прежним [01:44].

Гарри Стеббингс отмечает существенное отличие этого цикла от предыдущих: наличие невероятно сильных корпораций-инкумбентов (Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle), готовых тратить по 100 миллиардов долларов только на вход в гонку фронтирных моделей [02:10]. Мамун Хамид согласен с оценкой Ларри Эллисона о стоимости участия в этой гонке, но считает, что это не делает работу венчурных инвесторов сложнее. Основная ценность, по его мнению, будет создаваться «поверх» этой инфраструктуры [02:50].

Ключевые тезисы о ландшафте:

*   Инкумбенты (Microsoft, Meta, Google) тратят сотни миллиардов на базовые модели.
*   Стартапам стоит фокусироваться на прикладном уровне (application layer).
*   Ценность AI-рынка в ближайшее десятилетие будет исчисляться триллионами долларов [02:50].

## 🏥 Куда уходит капитал: копайлоты для высококвалифицированных профессий
[[JUMP:03:02]]

В Kleiner Perkins придерживаются стратегии инвестирования в прикладные AI-решения, нацеленные на самые дефицитные и дорогие профессии. Мамун Хамид рассказывает, что они проанализировали топ-20 профессий в США по уровню дохода и выбрали три ключевых направления: врачи, юристы и разработчики [03:47].

По мнению Хамида, софт должен не просто «помогать», а «суперзаряжать» специалистов, которых рынку катастрофически не хватает [04:00]. В портфеле фонда уже есть компании, реализующие этот тезис:

*   **Harvey** — для юристов.
*   **Ambience** — для врачей.
*   **Codium** — для разработчиков.

Отвечая на вопрос Стеббингса о дифференциации в условиях, когда у каждой категории есть десятки альтернатив, Хамид подчеркивает важность технической глубины. Он считает, что медицинский транскрибатор не может быть «хорошим на 87%» — точность должна составлять 99% [04:53]. Это требует глубокой экспертизы в машинном обучении, а не просто использования готовых API туристами от мира AI [05:21].

## 💰 Новая экономика: замена облачных мест продажей «труда»
[[JUMP:08:14]]

Одним из самых радикальных изменений в модели SaaS Мамун Хамид называет переход от ценообразования за количество рабочих мест (seat-based pricing) к оплате за результат или выполненную работу [08:27].

Логика Хамида:

1.  Традиционный софт стоит 30–40 долларов за пользователя в месяц.
2.  AI-софт, который берет на себя функции сотрудника, может стоить 300, 400 или даже 500 долларов в месяц [08:53].
3.  Это позволяет стартапам масштабироваться от нуля до 5 миллионов долларов выручки гораздо быстрее, чем в «золотой век» классического SaaS [09:08].

В качестве примера обсуждается кейс компании Klarna, которая решила заменить системы от Salesforce и Workday собственными AI-разработками [09:20]. Хамид скептически относится к идее массового создания внутренних инструментов крупными компаниями. Он вспоминает, как в Kleiner Perkins пытались создать собственную CRM, потратив миллионы долларов и годы работы четырех инженеров, прежде чем перешли на готовое решение Affinity [09:47]. По мнению гостя, большинство компаний в итоге предпочтут платить комиссию (как в Stripe) за готовый результат, а не содержать штат разработчиков для поддержки кастомных систем [10:49].

## 📈 Законы масштабирования и вопрос на 600 миллиардов
[[JUMP:17:16]]

Собеседники обсуждают статью Дэвида Кана из Sequoia о «вопросе на 600 миллиардов долларов» — разрыве между затратами на GPU и реальной выручкой AI-компаний [18:05]. Мамун Хамид смотрит на ситуацию более оптимистично, опираясь на макроэкономические показатели:

*   Мировой ВВП составляет около 100 триллионов долларов, из которых 50–60% приходится на труд [18:20].
*   Технологии сегодня занимают около 15% ВВП. Если эта доля вырастет до 20%, это создаст дополнительный рынок в 10 триллионов долларов годовых расходов на IT [18:46].
*   За последние 18 месяцев стоимость токена упала в 200 раз [17:16].

Хамид полагает, что инвестиции в инфраструктуру окупятся, так как AI решает проблему дефицита кадров в критически важных отраслях [19:40].

## 🛠 Ремесло венчурного инвестора: правила игры в Kleiner Perkins
[[JUMP:21:02]]

Мамун Хамид характеризует Kleiner Perkins как «бутиковую» фирму, несмотря на наличие фонда ранних стадий на 800 миллионов долларов и фонда роста на 1,2 миллиарда [21:15]. Команда из семи партнеров управляет обоими фондами, веря, что венчурный бизнес плохо масштабируется через увеличение штата [21:41].

Стратегия управления резервами в фонде строится по принципу «60/40»:

*   Более половины (около 60%) общего капитала, выделенного на компанию, инвестируется в первом чеке.
*   Остальные 40% резервируются для раундов серии B и последующих [22:57].

Особый интерес вызывает подход к принятию решений. В Kleiner Perkins нет формального голосования по сделкам [48:20]. Вместо этого практикуются глубокие дискуссии, где партнеры считывают язык тела и уровень убежденности друг друга. Хамид утверждает, что теоретически любой партнер может наложить вето на сделку другого, но на практике этого никогда не случалось [49:39].

## 💎 Уроки Figma, Slack и Box
[[JUMP:35:00]]

Хамид делится подробностями знаковых сделок, которые не всегда были очевидными «хоум-ранами»:

**Figma:** Инвестиция была сделана на этапе, когда выручка была минимальной (несколько сотен тысяч долларов), а на рынке доминировали Sketch и Invision [38:00]. Хамид увидел в данных невероятную вовлеченность: дизайнеры использовали продукт 15–18 дней в месяц, фактически каждый рабочий день [36:29].

**Slack:** Фонд вошел в раунд при оценке 250 миллионов долларов, когда выручка компании составляла всего 500 тысяч долларов (мультипликатор 500x) [45:02]. Решение было принято на основе данных об использовании: треть из 10 000 пользователей проводили в приложении несколько часов ежедневно [45:16].

**Box:** Мамун вспоминает драматичный период 2008–2009 годов, когда компании пришлось выдать три промежуточных (bridge) займа подряд, так как никто не хотел инвестировать в облачное хранилище в разгар кризиса [24:31]. В то время Box оценивали всего в 25 миллионов долларов. Хамид отмечает, что Аарон Леви пошел на огромное размытие своей доли, чтобы спасти бизнес, и инвесторы позже старались компенсировать это фаундерам [26:15].

## 📉 Обратная сторона: провал Tally и рынок M&A
[[JUMP:54:28]]

Не все ставки Хамида были успешными. Он открыто обсуждает недавнее закрытие компании Tally, занимавшейся потребительским кредитованием. Фонд потерял около 30 миллионов долларов [54:54]. Ключевым уроком стало то, что финтех-бизнес, завязанный на кредитовании, крайне уязвим к резкому росту процентных ставок (с 0% до 5%), что и произошло в 2022 году [56:00].

Что касается рынка выходов (exits), Хамид отмечает стагнацию:

*   Крупные корпорации стали «пугливыми» из-за давления регуляторов [32:16].
*   Сделка Adobe и Figma сорвалась не из-за Лины Хан (FTC), а по другим регуляторным причинам, включая британский CMA [33:59].
*   Окно IPO может открыться в 2025 году, но рынку нужны крупные успешные выходы (Stripe, Databricks или Starlink), чтобы вернуть уверенность [34:42].

В завершение Мамун Хамид признается, что его вера в людей иногда мешает ему вовремя прекращать поддержку бесперспективных проектов [56:40]. Тем не менее, он считает себя «мечтателем» и верит, что сейчас — лучшее время для жизни и инвестиций, так как текущий AI-цикл создает ценность, которую мы больше не увидим на своем веку [1:02:26].