В рамках конференции Startup Grind известные венчурные инвесторы обсудили тектонические сдвиги, вызванные «весной искусственного интеллекта», и то, как генеративные модели меняют правила игры в бизнесе. Нико Бонацос из General Catalyst, Ли Мари Брасвелл из Founders Fund и Бретт Гибсон из Initialized Capital поделились инсайдами о поиске стартапов, платформенных рисках и неизбежности разработки ИИ-стратегии для каждой компании. Главный вывод дискуссии — технологический стек стремительно меняется, но базовые законы построения устойчивого бизнеса и удержания клиентов остаются прежними.
💡 Момент озарения: как инвесторы поверили в ИИ-революцию 0:01
Каждый из участников панельной дискуссии пришел к осознанию масштаба текущей волны искусственного интеллекта через собственный уникальный опыт. Ли Мари Брасвелл изначально планировала заниматься математическими исследованиями в колледже, но первый же курс по машинному обучению изменил её планы, показав, как абстрактные формулы могут применяться к реальному миру. Ещё во время учебы она познакомилась с основателем Scale AI Александром Вангом за игрой в покер, после чего присоединилась к команде стартапа в качестве одного из первых инженеров, а позже стала продукт-менеджером. Ли Мари Брасвелл руководила созданием продуктов для аннотирования данных лидаров, помогая компаниям в сфере беспилотного транспорта совмещать человеческий труд и алгоритмы машинного обучения для получения эталонных данных (ground truth).
По словам Ли Мари Брасвелл, её личный «аха-момент» в отношении генеративного ИИ случился во время встречи с одной из портфельных компаний ранней стадии. Команда состояла из сильнейших инженеров, которых она знала, и все они начали активно использовать только что вышедший инструмент GitHub Copilot. До этого инвестор полагала, что автоматическая генерация кода полезна разве что новичкам для обучения, но когда топ-разработчики заявили, что Copilot существенно увеличил скорость их работы, Ли Мари Брасвелл поняла: технология уже здесь, и генерация кода — это только начало.
Управляющий партнер Initialized Capital Бретт Гибсон подтвердил этот тезис, приведя статистику, согласно которой уже на тот момент около 50% всего кода на GitHub создавалось с помощью ИИ-ассистентов.
Для Нико Бонацоса, партнера фонда General Catalyst, переломный момент носил личный характер. Ему позвонила мама из Великобритании, глубоко обеспокоенная будущим его брата — квалифицированного уролога. Она прочитала о возможностях ChatGPT и повсеместном внедрении ИИ и запереживала, не потеряет ли её сын работу в ближайшие два года. Брат Нико Бонацоса занимается удаленной диагностикой пациентов на основе результатов медицинских обследований, принимая решения о необходимости хирургического вмешательства.
Нико Бонацос успокоил маму, объяснив, что медицинское образование брата полностью себя оправдает. По мнению инвестора, ИИ действительно заберет на себя часть рутинной диагностики, но это лишь освободит брату время для проведения самих операций, что позволит ему оперировать больше и, как следствие, зарабатывать больше денег. Нико Бонацос также напомнил, что его фонд General Catalyst системно инвестировал в сектор искусственного интеллекта задолго до текущего хайпа, имея в портфеле такие компании, как Grammarly и Hive.
🏗️ Четыре столпа ИИ-стратегии и инвестиционные тезисы 5:17
При оценке потенциала стартапов в эпоху генеративного ИИ Нико Бонацос предлагает опираться на созданную им четырехуровневую систему координат. Каждому основателю бизнеса необходимо четко понимать, как его проект взаимодействует с каждым из этих элементов:
- Основатели (Founders). Для инвесторов ранних стадий это самый критически важный фактор. Нико Бонацос описывает идеальных предпринимателей как «животных, способных к обучению» (learning animals), которые обладают безумными амбициями и искренне заботятся о болях своих клиентов.
- Вычислительные мощности (Compute). В этом сегменте у молодых технологических стартапов практически нет шансов на конкурентное преимущество. Крупные игроки и облачные провайдеры (например, AWS) прочно удерживают лидерство и не собираются уступать свои позиции.
- Алгоритмы (Algorithms). Несмотря на то, что отдельные передовые команды (такие как OpenAI) могут создавать проприетарные закрытые алгоритмы, индустрия, по мнению Нико Бонацоса, неуклонно движется в сторону open-source экосистемы. Большинство алгоритмов со временем станут общедоступными и легко заменяемыми.
- Проприетарный доступ к потокам данных (Proprietary data flows). Это ключевой защитный барьер для любого прикладного бизнеса.
На основе этой структуры Нико Бонацос сформулировал четкий инвестиционный тезис General Catalyst:
«Мы считаем, что медиа, оборонная промышленность (Defense) и здравоохранение (Healthcare) — это три индустрии, которые генеративный ИИ способен полностью трансформировать. Здесь есть уникальные специфические наборы данных, узкоспециализированные таланты и огромный объем репетативной, рутинной работы, которую новые технологии позволяют переосмыслить с нуля».
⚔️ Битва за ценность: стартапы против ИТ-гигантов 7:13
В венчурном сообществе не утихает дискуссия о том, на каком именно уровне технологического стека будет аккумулироваться основная финансовая ценность и смогут ли вообще маленькие стартапы конкурировать с технологическими гигантами (инкумбентами).
Ли Мари Брасвелл признала, что даже признанные эксперты в области машинного обучения постоянно спорят, во что лучше вкладывать ресурсы: в создание инфраструктуры для ИИ или в разработку вертикальных прикладных приложений, опирающихся на уникальные данные. По мнению представительницы Founders Fund, ценность будет распределена между обоими направлениями. Она подчеркнула, что в их фонде всегда ищут «суперсилу» основателя — то, что он умеет делать лучше всех остальных в мире, будь то инфраструктурные задачи или автоматизация процессов. Ли Мари Брасвелл видит бесконечные рыночные возможности в сферах генерации кода, умных ассистентов, автоматизации рабочих процессов и генерации медиаконтента (изображений и видео).
Нико Бонацос считает, что самое интересное начнется с приходом компаний «второго поколения». Он провел историческую аналогию с автомобилестроением: когда изобрели первые автомобили, всем было очевидно, что на них будет спрос. Однако в тот момент никто не мог предсказать, что появление автомобиля приведет к созданию таких гигантов розничной торговли, как Walmart и Costco, чей бизнес взлетел именно благодаря мобильности покупателей. Точно так же и в ИИ — главные бенефициары технологии могут находиться за пределами очевидных ИТ-продуктов.
При этом Нико Бонацос предупреждает: действующим технологическим компаниям на рынке корпоративного ПО (Enterprise) стоит серьезно беспокоиться. Если они не начнут перестраиваться под ИИ прямо сейчас, в ближайшие несколько лет их «съедят» новые игроки.
Бретт Гибсон возразил, отметив, что генеративный ИИ позволяет стартапам очень быстро собирать невероятно впечатляющие демо-версии продуктов, однако путь от классного демо до построения устойчивого бизнеса чрезвычайно сложен. Традиционный венчурный совет «сначала сделай пользователей счастливыми, а о рынке подумаешь потом» в эпоху ИИ может давать сбои, так как барьер для входа и создания копий стал слишком низким.
В ответ на это Нико Бонацос указал на рынок вертикального SaaS-софта. Сегодня существуют сотни компаний, продающих специализированный софт в узких нишах, которые зарабатывают более 100 миллионов долларов в год. Они обслуживают клиентов, чьи рабочие процессы никто со стороны не понимает, имеют отличные показатели удержания выручки (retention), но при этом, по выражению Бонацоса, «скучны как ад». Инвестор убежден, что значительная часть этих нишевых монополистов в сфере здравоохранения, обороны и медиа будет разрушена и вытеснена новыми командами, которые искренне одержимы клиентами, быстро учатся и способны привлечь лучшие ИИ-таланты.
Ли Мари Брасвелл добавила, что любой основатель ИИ-стартапа должен уметь внятно объяснить свою долгосрочную стратегию защиты бизнеса. Как только проект объявляет о раунде финансирования, его мгновенно начинают копировать десятки быстрых последователей (fast followers). Модель защиты должна быть четкой: за счет данных, уникальных алгоритмов, скорости команды или чего-то еще, что формирует подлинную «неуязвимость» стартапа.
🛡️ Платформенные риски и будущее базовых моделей 12:17
Один из главных страхов создателей прикладных ИИ-приложений заключается в том, что разработчики больших фундаментальных моделей (таких как OpenAI или Anthropic) могут выпустить обновления, которые мгновенно обесценят весь функционал стартапа, построенного поверх их API.
Ли Мари Брасвелл считает этот страх обоснованным, отмечая, что успешные основатели обязаны просчитывать подобные риски наперед, как в шахматной партии. Тем не менее, анализируя риторику и действия создателей базовых моделей, инвестор предполагает, что их развитие пойдет по пути крупных облачных гиперскейлеров (вроде AWS или Microsoft Azure). Им выгоднее поддерживать и развивать огромную экосистему приложений, которые платят им за вычисления, чем создавать отдельные несвязанные команды для захвата каждого конкретного прикладного рынка.
Ли Мари Брасвелл также выделила зарождающийся тренд: компании начинают использовать мультимодельную архитектуру, комбинируя коммерческие API с open-source решениями и внося свой вклад в открытую экосистему.
Нико Бонацос согласился с тем, что это классическая игра теории игр. Основателям необходимо снижать платформенные риски, постепенно забирая под собственный контроль всё больше элементов пользовательского опыта и дистрибуции. Преимущество стартапов перед ИТ-гигантами в том, что крупные корпорации часто теряют доверие клиентов, когда пытаются быть «всем для всех», и именно в эти уязвимые зоны должны целиться новые игроки. По мнению Бретта Гибсона, если создатели базовых моделей неожиданно не совершат технологический прорыв прямо к полноценному общему искусственному интеллекту (AGI), то на рынке продолжат действовать стандартные правила долгосрочного партнерства с поставщиками инфраструктуры.
👥 Влияние ИИ на традиционный софт и структуру команд 14:55
Даже если компания не позиционирует себя как чисто ИИ-ориентированный стартап, появление генеративных моделей в корне меняет экономику разработки программного обеспечения. Бретт Гибсон поделился личным наблюдением: как разработчик он видит колоссальный рост продуктивности и подозревает, что в будущем команды создателей софта станут гораздо компактнее — меньшее количество людей сможет писать значительно большие объемы качественного ПО.
Нико Бонацос отметил, что новые ИИ-инструменты дают колоссальные возможности людям без глубоких технических навыков (non-technical founders). Теперь можно быстро протестировать гипотезу, создать работающий прототип и оценить реальный потребительский спрос на рынке еще до того, как начнется дорогостоящий процесс найма команды разработчиков. При этом инвестор добавил, что пока не замечал снижения бюджетов на исследования и разработки (R&D) среди портфельных компаний General Catalyst. Как инвесторы и члены советов директоров, они по-прежнему требуют, чтобы основной объем привлеченного капитала направлялся на привлечение лучших технических талантов для решения сложных инженерных задач.
Ли Мари Брасвелл согласилась с тем, что рост производительности труда очевиден, и этот феномен должен стать важной темой для обсуждения среди регуляторов и политиков. В то же время в технологических компаниях она наблюдает появление совершенно новых вакансий и ролей, которых не существовало ранее: например, промпт-инженеров (prompt engineers) или специалистов по инфраструктуре внедрения и развертывания больших языковых моделей (LLM).
📈 ИИ-стратегия как новая норма корпоративного управления 17:44
В ходе дискуссии инвесторы единогласно подтвердили: компания, которая игнорирует генеративный ИИ сегодня, неизбежно проиграет конкурентам завтра. Ли Мари Брасвелл настоятельно рекомендует бизнесу как минимум начать системно собирать и структурировать свои внутренние данные, чтобы подготовить базу для интеграции ИИ в продукты.
По её мнению, наиболее сильной стратегией для стартапов является метод встречного позиционирования (counter positioning) против гигантов рынка. Это ситуации, когда крупный инкумбент понесет огромные финансовые или репутационные потери, если попытается внедрить LLM в свои процессы, либо когда у него попросту нет нужных технических компетенций, что позволяет стартапу создать принципиально иной, в 10 раз более качественный пользовательский опыт (10x better UX).
Нико Бонацос поделился инсайдом о текущем состоянии корпоративного управления:
«С четвертого квартала 2022 года в моей практике не было ни одного заседания совета директоров, где бы не поднимался пункт „Наша ИИ-стратегия“. Даже если вы спите на заседании или параллельно разбираете почту, на этом слайде просыпаются абсолютно все члены совета. Более того, сегодня не только инвесторы давят на бизнес — сами сотрудники пишут основателям письма с вопросом о том, как компания планирует использовать ИИ».
Технология достигла уровня абсолютной повсеместности (ubiquity). Ли Мари Брасвелл рассказала, что её родители в Алабаме используют ChatGPT для написания траурных речей (eulogies), а Бретт Гибсон сталкивался с текстами для свадебных поздравлений, сгенерированными нейросетью. Нико Бонацос с иронией добавил, что ИИ теперь может сделать профессионального стендап-комика из каждого человека.
Спикеры привели несколько реальных примеров того, как они используют ИИ в повседневной жизни и бизнесе:
- Анализ медицинских документов. Нико Бонацос рассказал, что после недавнего рентгена тазобедренного сустава получил сложное медицинское заключение с обилием терминов. Он загрузил текст в ChatGPT, и модель выдала интерпретацию, которая, по его оценке, была на 80% точной и понятной.
- Автоматизация венчурного анализа. Инвестиционные меморандумы во многих фондах уже генерируются автоматически. Жена Нико Бонацоса, управляющая небольшим фондом, регулярно сталкивается со звонками от основателей стартапов, которые просят прислать им условия финансирования (term sheet) или дать совет, что в условиях юридических консультаций стоит около 500 долларов в час. Теперь она просто загружает данные в ChatGPT с запросом составить краткую выжимку ключевых поинтов.
Комментируя проблему ошибок ИИ, Нико Бонацос философски заметил, что люди тоже склонны «галлюцинировать» и ошибаться, поэтому периодическое появление фейков или неточностей в результатах работы моделей — это неизбежная плата за использование технологии на данном этапе её развития.
🚨 Красные флаги, кибербезопасность и выбор архитектуры 21:40
Стремительный бег компаний в сторону ИИ порождает опасные перегибы. Главным «красным флагом» Нико Бонацос считает ситуации, когда основатели внедряют генеративный ИИ бездумно — ради публикаций в прессе или чтобы угодить своим инвесторам, не понимая при этом потребностей клиента, не контролируя каналы дистрибуции и не имея доступа к уникальным данным. Такое слепое следование трендам, по его мнению, гарантированно ведет к провалу.
Второй критический вызов — это безопасность данных при работе с внешними облачными моделями. Нико Бонацос обратился к аудитории:
«Если среди вас есть те, кто строит стартап в сфере корпоративной кибербезопасности (Enterprise Security) для ИИ — немедленно свяжитесь со всеми тремя инвесторами на этой сцене. Это направление станет зоной колоссальных инноваций».
Проблема заключается в том, что сотрудники корпораций из любопытства загружают в публичные чат-боты всё, что приходит в голову — включая конфиденциальную информацию и персональные данные клиентов, которые категорически нельзя передавать третьим сторонам. По прогнозу Нико Бонацоса, мир быстро придет к жестким ограничениям: если раньше госслужащим запрещали использовать TikTok, то вскоре в компаниях начнут массово вводить запреты на использование публичных open-source и коммерческих ИИ-моделей внутри определенных департаментов. В этой связи крупные провайдеры поступают очень дальновидно, предлагая крупному бизнесу развертывание ИИ-архитектуры внутри закрытого корпоративного контура (on-premise).
В споре о том, догонят ли открытые (open-source) модели по своему качеству закрытые проприетарные системы, инвесторы сошлись во мнении, что единого победителя не будет. Нико Бонацос считает, что выбор архитектуры зависит от сценария использования: для ряда задач open-source моделей будет более чем достаточно, в то время как жесткие требования к безопасности данных заставят другие компании выбирать изолированные коммерческие решения. Ли Мари Брасвелл добавила, что в конечном итоге каждый бизнес будет балансировать на стыке трех ключевых параметров: точности ответов (accuracy), задержки выдачи (latency) и стоимости вычислений (cost).
🌍 Экзистенциальные страхи: уничтожит ли ИИ человечество? 24:54
В завершение панели модератор задал спикерам этический вопрос о глобальных рисках искусственного интеллекта и страхе перед созданием сильного ИИ (AGI), способного уничтожить человечество.
Нико Бонацос призвал смотреть на вещи исторически, напомнив, что люди по своей природе являются создателями инструментов (tool makers). Каждая созданная человечеством прорывная технология имела как созидательные, так и разрушительные способы применения. Он подчеркнул, что General Catalyst придерживается концепции «ответственных инноваций» (responsible innovation) при принятии инвестиционных решений.
Инвестор признает, что ИИ может пугать, как напугал его маму или школьных учителей, чьи ученики теперь используют нейросети для мгновенного выполнения домашних заданий, чтобы поскорее убежать играть в Roblox. Однако Бонацос напомнил, что прошлые поколения точно так же требовали запретить поисковик Google, утверждая, что дети разучатся работать с источниками, а еще раньше запрещали калькуляторы, боясь атрофии математического мышления. У человечества нет другого выбора, кроме как принять этот новый мир и строить его ответственно.
Ли Мари Брасвелл провела аналогию с рынком беспилотных автомобилей. Когда технология автономного вождения только появилась, медиа и эксперты предсказывали мгновенный крах традиционной транспортной системы и полное исчезновение водителей. Однако реальность столкнула индустрию с «длинным хвостом» (long tail) сложнейших краевых задач и этических нюансов, которые возникают при попытке внедрить фундаментально новую технологическую парадигму в реальную жизнь. По мнению Брасвелл, с генеративным ИИ произойдет то же самое: процесс его глубокой интеграции во все сферы человеческой жизни займет очень много времени, поэтому панические ожидания мгновенного апокалипсиса преувеличены.
Делясь планами на будущее, Ли Мари Брасвелл отметила, что наиболее перспективными направлениями для инвестиций считает переосмысление инструментов разработки (devtools) с помощью LLM, а также создание умных ассистентов для сквозной автоматизации процессов во всех ключевых отраслях экономики.
