# Европейский Deep Tech против Кремниевой долины: потенциал, барьеры и эффект Black Mirror

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=4lpSnMgrr2c
Канал: Startup Grind
Опубликовано: 14.06.2019

---

Эта дискуссия, прошедшая в рамках конференции Startup Grind, посвящена трансформации венчурного рынка и наступлению «новой эры» глубоких технологий (Deep Tech). Ирина Хайвас и Бен Блум из фонда Atomico вместе с модератором Джеммой Милн разбирают, почему наукоемкие стартапы становятся мейнстримом, как оценивать проекты без выручки и может ли Европа обойти Кремниевую долину в гонке за прорывными инновациями.

## 🚀 Что такое Deep Tech и почему он важен сейчас
[[JUMP:01:43]]

Определение «глубоких технологий» (Deep Tech) часто вызывает споры, так как грань между обычным софтом и наукоемким продуктом бывает размыта. Ирина Хайвас определяет Deep Tech как компании, в основе которых лежит фундаментальная научная или инженерная инновация [02:22]. По её мнению, ключевое отличие таких стартапов — наличие значительного компонента R&D (НИОКР), который предшествует выходу на рынок.

Бен Блум добавляет, что ценность таких компаний часто заключается в интеллектуальной собственности (IP) и доказательности данных, а не в количестве пользователей, как это принято в классических цифровых сервисах [03:53].

Основные характеристики Deep Tech компаний, по мнению спикеров:

*   **Состав основателей:** чаще всего это ученые с докторскими степенями (PhD) в области компьютерных или естественных наук [02:48].
*   **Междисциплинарные команды:** с первого дня в штате должны сосуществовать представители разных научных дисциплин и коммерческие специалисты [03:00].
*   **Капиталоемкость:** такие бизнесы требуют большего объема начальных инвестиций для создания физического прототипа или доказательства научной гипотезы [03:13].

## 🏗️ Приоритетные направления инвестиций
[[JUMP:04:06]]

Инвесторы из Atomico выделяют несколько сфер, которые обладают наибольшим потенциалом трансформации традиционных отраслей.

### Машинное обучение и физический мир
Бен Блум фокусируется на применении продвинутых алгоритмов в консервативных индустриях: производстве, строительстве и здравоохранении [04:33]. Особый интерес вызывают:

*   **Компьютерное зрение и симуляции:** технологии, позволяющие оптимизировать процессы, которые раньше невозможно было оцифровать.
*   **Инструменты для разработчиков (DevTools):** софт, который снижает порог входа для использования AI, позволяя менее техническим специалистам внедрять нейросети без найма сверхдорогого персонала [05:24].
*   **Доступная робототехника:** гибкие и недорогие манипуляторы, которые служат «мостиком» между цифровым интеллектом и физическим трудом на складах или производственных линиях [06:02].

### «Биология 2.0» и автономия
Ирина Хайвас видит огромный потенциал в пересечении инженерии, вычислений и биологии [06:42]. Ключевые точки роста:

*   **Computational Drug Discovery:** использование ИИ для ускорения поиска новых лекарств.
*   **Автономия во всем:** это не только беспилотные автомобили, но и автономное принятие решений в логистике, управлении предприятиями и медицинской диагностике [07:21].

## 🇪🇺 Европейский шанс: таланты против капитала
[[JUMP:08:02]]

Участники дискуссии сходятся во мнении, что мир находится в начале долгосрочного тренда. Если первая волна технологического бума (уровня Facebook) затронула лишь часть индустрий, то Deep Tech меняет фундаментальные основы экономики [08:15].

Ирина Хайвас отмечает, что у Европы сейчас есть беспрецедентный шанс [13:24]:

*   **Образовательная база:** 14 из 50 лучших университетов мира в области Computer Science находятся в Европе (и 5 из топ-10) [13:52].
*   **Экономика талантов:** нанимать и удерживать первоклассных ученых в Европе дешевле и проще, чем в условиях перегретого рынка Кремниевой долины [14:06].

Однако существуют и системные барьеры:

1.  **Проблемы трансфера технологий:** Ирина Хайвас критикует систему университетских спин-оффов. Например, если Стэнфорд забирает у стартапа около 5% доли (equity) за лицензирование технологии, то Имперский колледж Лондона может претендовать на 40%, что делает компанию «неинвестируемой» для венчурных фондов [13:12].
2.  **Дефицит капитала:** объем инвестиций в европейский Deep Tech вырос с $1,6 млрд в 2013 году до $4,6 млрд в 2018 году [11:37], но этого всё еще недостаточно для поддержки компаний на поздних стадиях.

## ⚖️ Риски, этика и «эффект Black Mirror»
[[JUMP:15:25]]

Инвестиции в глубокие технологии сопряжены с колоссальными рисками, так как часто приходится вкладывать деньги в технологию, которую невозможно проверить традиционными методами аудита (как показал кейс мошенничества компании Theranos [15:25]).

Для минимизации рисков и контроля этики фонд Atomico внедрил программу под названием **«Осознанное масштабирование» (Conscious Scaling)** [16:31].

*   **Суть метода:** перед инвестицией основателям предлагают представить, что их компания через 10 лет достигла абсолютного успеха.
*   **Упражнение:** «Если бы о вашей компании сняли серию сериала „Черное зеркало“ (Black Mirror), о чем бы она была?» [16:58].

По словам Ирины Хайвас, это помогает фаундерам заранее определить метрики, которые укажут, что компания начинает двигаться в деструктивном для общества направлении, и предотвратить потенциальные катастрофы на раннем этапе [17:24].

---