В новом эпизоде подкаста 20VC партнер Sequoia Capital Дэвид Кан анализирует эволюцию рынка искусственного интеллекта, объясняя переход от дефицита чипов к дефициту гигаватт электроэнергии. Он подробно разбирает природу текущего «пузыря ИИ», перспективы оборонных технологий и новую стратегию роста стартапов от нуля до 100 миллионов долларов выручки.
🏗️ От битов к атомам: физическая реальность ИИ 1:12
Дэвид Кан отмечает, что его прошлогодний прогноз о важности физической инфраструктуры полностью подтвердился . Если летом 2024 года индустрия обсуждала модели и данные, то к 2025 году фокус сместился на «сталь, серверы и питание». По словам гостя, Сэм Альтман перестал говорить о долларах и начал говорить о гигаваттах .
Ключевые аспекты физического воплощения ИИ:
- Дефицит оборудования: Генераторы электроэнергии распроданы до 2030 года .
- Влияние на ВВП: Строительный бум дата-центров стал значимым драйвером роста ВВП США, так как этот показатель лучше фиксирует физические активы, чем виртуальные .
- Сложность строительства как «ров»: Дэвид Кан считает, что способность быстро и эффективно строить физические объекты станет ключевым конкурентным преимуществом (moat), которое многие недооценивают .
💰 Экономика вопроса: где взять 840 миллиардов долларов? 3:09
Дэвид Кан обновил свой знаменитый анализ «вопроса на 600 миллиардов долларов». Теперь, по его расчетам, эта цифра выросла до 840 миллиардов .
Логика расчета:
- Если индустрия инвестирует $150 млрд в чипы NVIDIA, это влечет за собой около $300 млрд общих инвестиций в дата-центры.
- Чтобы окупить эти вложения, конечные потребители вычислительных мощностей должны генерировать около $840 млрд выручки при маржинальности 50% .
По мнению Дэвида Кана, главный вопрос остается открытым: здоров ли «клиент клиента»? . Инвестиции в инфраструктуру уже идут полным ходом, но реальный конечный пользователь, готовый платить такие суммы, пока не проявился в полной мере.
🫧 Признаки пузыря и «кольцевые сделки» 10:45
Дэвид Кан уверенно заявляет: «Мы находимся в пузыре ИИ» . Если год назад это было контркультурным мнением, то сегодня это консенсус даже среди главных оптимистов, таких как Джефф Безос или Винод Хосла .
Главным признаком хрупкости рынка гость называет «кольцевые сделки» (circular deals) . По его наблюдениям, за последний год произошел опасный сдвиг:
- Раньше: Основной риск брали на себя Microsoft и Amazon, подписывая 20-летние контракты на аренду дата-центров, опираясь на свой высокий кредитный рейтинг .
- Сейчас: Гиперскейлеры начали отступать (например, Microsoft отказалась от двух крупных проектов дата-центров) . Риск перешел к компаниям поменьше, таким как Oracle или Coreweave, а также к самим производителям чипов .
- Проблема: Чипмейкеры инвестируют капитал в строительство инфраструктуры, которая покупает их же чипы, что позволяет им фиксировать выручку, но создает финансовую уязвимость всего сектора .
Дэвид Кан полагает, что если пузырь лопнет, это будет «эквити-обвал» (unwind), а не кредитный кризис как в 2008 году, так как стройка ИИ в основном финансируется наличными и акциями . Это ударит по благосостоянию обычных американцев, чьи портфели перегружены бумагами «Великолепной семерки» .
🏆 Победители и проигравшие в новой эпохе 14:47
Инвестиционный тезис Дэвида Кана строится на разделении компаний на две категории :
- Продюсеры вычислений (Producers of compute): По мнению гостя, это фундаментально сырьевой (commodity) бизнес, подобный добыче нефти. Они подвержены цикличности, и их маржа будет падать по мере роста конкуренции .
- Потребители вычислений (Consumers of compute): Именно здесь лежат возможности для долгосрочного инвестирования. Если рынок перепроизводит вычислительные мощности, цены на них падают, что снижает себестоимость (COGS) для прикладных ИИ-компаний и повышает их валовую маржу .
Дэвид Кан подчеркивает, что современные монополии в ИИ не «прячутся у всех на виду», как это было с Google или AWS в начале пути . Сегодня все знают, что ИИ — это огромный рынок, поэтому конкуренция в нем беспрецедентна, что затрудняет получение монопольных сверхприбылей .
🎖️ Оборона — это «следующий ИИ» 58:34
Ведущий Гарри Стеббингс задает острый вопрос о том, что Sequoia «проспала» лидеров рынка оборонных технологий — Anduril и Helsing . Дэвид Кан признает, что фонд опоздал, но сейчас активно наверстывает упущенное .
Инвестиционные тезисы Дэвида Кана в сфере Defence Tech:
- Момент трансформатора: По мнению гостя, война в Украине стала для обороны тем же, чем публикация статьи о трансформерах для ИИ — сигналом о фундаментальной смене парадигмы .
- Отставание в 50 лет: Технологии ведения войны не менялись десятилетиями, и сейчас мир находится на стадии «1% пути» к их обновлению .
- Национальные чемпионы: В этой сфере не будет десятков победителей, как в SaaS. Рынок консолидируется вокруг «национальных чемпионов» .
- Портфель Sequoia в обороне:
🚀 Новый плейбук: от нуля до 100 млн долларов 40:26
Дэвид Кан вводит понятие «клуба 0–100» . Лучшие современные ИИ-компании проходят путь от основания до $100 млн выручки с невероятной скоростью.
Примеры компаний на этой траектории:
Инвестор отмечает, что быстрый рост сейчас является лучшим индикатором реального продукта, так как в мире существует огромный отложенный спрос на ИИ-решения . При этом он предостерегает от избыточной капитализации. По мнению Дэвида Кана, лишние деньги в банке не создают «двигатель» компании, а лишь подпитывают опасную иллюзию успеха у сотрудников .
🧠 Таланты и «миметический алгоритм» 49:52
Дэвид Кан тратит огромное количество времени на рекрутинг молодых специалистов (23–25 лет) . Его тезисы о кадрах:
- Отсутствие опыта — не помеха: Современному ИИ (в виде ChatGPT) всего несколько лет. Ни у кого нет 20-летнего опыта. 24-летние «нативные» пользователи ИИ часто понимают возможности технологии лучше ветеранов индустрии .
- Миметический алгоритм: Молодые таланты выбирают работу, глядя на то, куда пошли лучшие выпускники годом ранее . Этот алгоритм работал десятилетиями (Palantir в 2010-х, Google ранее), но сейчас он дает сбой, так как ИИ-революция — это слишком резкое изменение данных .
- ИИ-генералисты: Вместо найма узкоспециализированных инженеров старой закалки, новые стартапы должны искать «ИИ-генералистов», способных быстро учиться .
📝 Заметки инвестора (Портфельные компании и сделки)
- Clay: Инвестиция Sequoia на стадии роста при оценке чуть выше $1 млрд .
- Juicebox: ИИ-рекрутер, основанный 22-летними выходцами из Гарварда и Дартмута .
- Sesame: Новая инвестиция в сфере голосового ИИ, в которую вложились Sequoia, a16z и Spark .
- Weights & Biases, Runway ML, Hugging Face: Ранние ИИ-инвестиции Дэвида Кана .
- Databricks: Пример компании, успешно прошедшей через рыночные циклы, с текущей оценкой около $100 млрд .
