Венчурный капитал в сфере искусственного интеллекта часто ассоциируется с хайпом и громкими обещаниями, однако профессиональный подход требует жесткой математики и глубокого понимания технологий. Эш Фонтана, управляющий партнер фонда Zetta Ventures и в прошлом ключевой архитектор инвестиционной платформы AngelList, подробно описывает внутреннюю кухню ИИ-инвестиций. В разговоре с Тедом Сайдесом для подкаста Capital Allocators он раскладывает по полочкам стратегии поиска стартапов, методы оценки точности алгоритмов и принципы построения устойчивого технологического бизнеса.
🛠 От разбора компьютеров к миллиардам на AngelList 3:22
Интерес Эша Фонтаны к технологиям и бизнесу сформировался еще в детстве. С одной стороны, он любил разбирать компьютеры прямо на полу своей спальни, с другой — рос в семье предпринимателей, где за ужином постоянно обсуждались вопросы бухгалтерского учета и взыскания долгов. В возрасте 14 лет он случайно прочитал в журнале о венчурном капитале и понял, чем хочет заниматься в жизни. Чтобы проложить путь к этой цели, Фонтана изучал право и финансы, одновременно работая полный день в инвестиционном банке Macquarie.
После переезда в Нью-Йорк он основал компанию TopGas, которая помогала крупным туристическим фирмам управлять клиентскими данными. Стартап застал самое начало эры Big Data и был успешно продан всего через 18 месяцев после запуска. Этот опыт дал Фонтане ключевой навык для венчурного инвестора — глубокую эмпатию к фаундерам.
«Главное, что вы выносите из этого опыта, — эмпатия. Вы понимаете, каково это — приходить на работу, когда абсолютно никого не волнует ваше существование, а крупные корпорации считают вас шуткой и вам приходится строить что-то из ничего».
В 2010 году Навал Равикант пригласил Фонтану помочь в развитии проекта AngelList. На тот момент компания представляла собой простую email-рассылку и небольшую социальную сеть для инвесторов Кремниевой долины. В штате трудились всего пять инженеров и один дизайнер. Фонтана возглавел команду продукта и фактически выстроил финансовую и онлайн-инфраструктуру платформы с нуля: от автоматизации юридических документов и создания SPV (специальных проектных компаний) до запуска систем синдицирования капитала.
Под его руководством AngelList прошел путь от проекта, не заработавшего ни одного доллара, до платформы, управляющей миллиардами долларов онлайн. За время работы Эш лично взаимодействовал более чем с 20 000 фаундеров. Однако высокая интенсивность и автоматизированный характер транзакций со временем заставили его задуматься о возвращении к концентрированному фундаментальному инвестированию, основанному на глубоких исследованиях и близких отношениях с основателями.
🧠 Философия Zetta Ventures: Эра мыслящих машин 12:07
В 2014 году Эш Фонтана встретил Марка Горенберга, ветерана венчурного рынка с двадцатилетним стажем, который к тому моменту уже запустил фонд Zetta Ventures в скрытом режиме. Между ними произошел ментальный синергизм на почве общего видения будущего: собеседники сошлись во мнении, что в грядущую эпоху абсолютно все программное обеспечение станет интеллектуальным.
Инвестиционный тезис Zetta Ventures строится на убеждении, что индустрия совершает тектонический сдвиг от компьютеров как быстрых калькуляторов к компьютерам, которые помогают человеку принимать решения на основе прогнозных моделей. Фонтана отмечает, что период 2013–2014 годов стал идеальным моментом для старта благодаря трем факторам:
- Научные прорывы в области архитектуры глубоких нейронных сетей.
- Появление достаточного объема данных для обучения «прожорливых» алгоритмов.
- Критический рост вычислительных мощностей, позволивший эффективно запускать сложные многоитерационные вычисления.
Сегодня команда Zetta Ventures остается компактной. Помимо Эша и Марка, третьим партнером является Джослин Голдфейн, входящая в топ-50 самых влиятельных женщин-инженеров мира, ранее руководившая командами разработки в Facebook и VMware. При найме сотрудников фонд руководствуется принципом жесткой комплементарности (взаимодополняемости). Инвесторы убеждены, что лучшие решения принимаются тогда, когда за столом переговоров собираются люди с кардинально разным культурным, профессиональным и географическим бэкграундом. Марк силен связями с MIT и экспертизой в электротехнике, Джослин — глубокий стэнфордский инженер и оператор из Кремниевой долины, а Эш привносит международный продуктовый опыт.
📈 Кривая риска: Эволюция ИИ от Netflix до создания смыслов 16:57
Для объяснения рынка искусственного интеллекта Эш Фонтана использует собственную концепцию «кривой риска», которая наглядно демонстрирует, как по мере развития технологий менялась готовность бизнеса и потребителей мириться с ошибками алгоритмов.
Эта эволюция, по словам инвестора, включает четыре последовательных этапа:
- Эра персонализации (10–15 лет назад). Такие гиганты, как Netflix, Amazon и Google, начали применять ИИ для выдачи рекомендаций. Риск ошибки здесь был минимальным: если алгоритм предлагал странную книгу, пользователь просто игнорировал это без каких-либо финансовых или жизненных последствий.
- Эра аугментации (расширения возможностей, 2010–2012 годы). Элементы ИИ начали внедряться в корпоративное ПО. Например, CRM-системы стали подсказывать менеджеру, какому клиенту лучше позвонить в первую очередь. Риск возрастал, так как речь шла о рабочих процессах, но человек все еще мог легко проигнорировать рекомендацию системы.
- Эра автоматизации (текущий этап). Бизнес делегирует ИИ управление целыми участками рабочих процессов. Алгоритмы самостоятельно обрабатывают страховые претензии или оптимизируют логистику на складах с помощью компьютерного зрения, оставляя за человеком лишь финальный контроль.
- Эра создания (AI Creation Era). Этап, который начинается на наших глазах. По прогнозам Фонтаны, ансамбли различных ИИ-методов (например, байесовские системы в связке с нейросетями) будут генерировать совершенно новые знания и анализировать комплексные системы, которые человеческий мозг понять не способен. К таким сферам относятся финансовые рынки, сложные биологические организмы и изменения климата.
🔬 Венчурный «value investing»: как Zetta оценивает ИИ-стартапы 27:00
Эш Фонтана проводит неожиданную аналогию, называя стратегию Zetta Ventures своеобразным стоимостным инвестированием (value investing) в мире венчура. Суть подхода заключается в точной оценке и покупке технического риска. Когда фонд заходит в стартап на ранней стадии, точность его прогнозной модели обычно составляет всего 30–50%. Это означает, что компания способна автоматически выполнять лишь до половины процессов, а её валовая маржинальность держится в районе скромных 50% из-за необходимости ручной доработки. Задача инвестора — увидеть четкий, реализуемый путь повышения точности алгоритма, что автоматически поднимет уровень автоматизации, увеличит маржу и кратно повысит оценку компании.
В процессе комплексной проверки (due diligence) данных стартапа Zetta Ventures использует жесткие критерии оценки:
- Уникальность: насколько сложно было получить этот массив информации и повторить его.
- Уязвимость ко времени (perishability): теряют ли данные актуальность (например, финансовые котировки устаревают мгновенно).
- Размерность (dimensionality): глубина параметров внутри одной записи (модель знает только пол клиента или учитывает десятки демографических и поведенческих признаков).
- Широта: репрезентативность выборки данных для всей целевой популяции.
Кроме того, Фонтана делит рынки по типу окупаемости на «выпуклые» (convex) и «вогнутые» (concave). При «вогнутом» типе цена ошибки катастрофична. По этой причине Zetta принципиально избегает медицинских стартапов, завязанных на чистую автоматическую диагностику: если ИИ ошибется, пациент может умереть. Напротив, фонд ищет рынки с «выпуклым» типом окупаемости (промышленность, продажи, маркетинг, финансы), где в случае успеха компания получает колоссальную прибыль, а в случае ошибки алгоритма бизнес несет лишь незначительные издержки, которые легко нивелировать. Zetta инвестирует исключительно в сектор B2B, поскольку считает этот процесс более научным и поддающимся математическому анализу, в отличие от B2C, где превалирует фактор везения и «искусства».
🛰 Поиск стартапов по всему миру и жесткий сито-отбор 22:37
Чтобы находить перспективные команды раньше конкурентов, Zetta Ventures развернула в Нью-Йорке собственную дата-центричную систему поиска, состоящую из 11 этапов. Программа анализирует десятки источников данных и фиксирует скрытые сигналы: например, если три сильных инженера одновременно увольняются из ИТ-гиганта, регистрируют юридическое лицо в штате Массачусетс и публикуют научную статью или твит на профильную тему, система автоматически генерирует и отправляет им персонализированное письмо. Часто фаундеры удивляются: «Как вы о нас узнали? Мы еще даже маме не рассказали, что уходим делать стартап!».
Географически фонд сфокусирован на пяти ключевых мировых центрах ИИ-исследований:
- Западное побережье США (база вокруг Стэнфорда).
- Восточное побережье США (MIT, NYU, Cornell).
- Торонто и Монреаль (родина революции глубокого обучения).
- Лондон (треугольник Кембридж-Оксфорд-Лондон, экосистема DeepMind).
- Цюрих и Мюнхен (лучшие специалисты по компьютерному зрению и NLP).
Внутренний процесс принятия решений в Zetta тоже жестко оптимизирован. Действует строгое правило первого звонка: после стартовой встречи партнер обязан либо сразу передать проект коллегам для углубленного анализа, либо выдать окончательный отказ. Это защищает время предпринимателей и не дает растягивать неопределенность.
Если проект движется дальше, формируется список ключевых развилочных вопросов (gating questions), который ложится в основу инвестиционного меморандума. Эш Фонтана настаивает на том, чтобы каждый меморандум писался с чистого листа без использования шаблонов, так как готовые бланки, по его мнению, жестко ограничивают широту мышления и подгоняют выводы под стандарты. Инвестор признается, что команда регулярно выбрасывает в корзину почти готовые меморандумы на финальных стадиях, если выясняется, что заложенные в модель допущения по маржинальности или технической реализуемости ИИ не подтверждаются рынком.
📊 Математика фонда: как собрать портфель на 3x 48:36
Эш Фонтана подробно раскрывает финансовую архитектуру и экономику венчурного фонда. В индустрии действует степенной закон распределения доходности (power law), при котором абсолютное большинство инвестиций сгорает, а единичные «звезды» окупают весь фонд. С математической точки зрения, средняя доходность фонда растет пропорционально количеству точек экспозиции. Однако на практике каждый партнер может качественно поддерживать (высокий уровень сервиса и вовлеченности) не более 10 компаний одновременно, что жестко лимитирует размер портфеля.
Исходя из этого, Zetta выстроила строгую математическую модель расчета объема капитала, базируясь на типичном распределении экзитов (выходов из капитала) в индустрии корпоративного ПО:
- Начальный чек: на ранней стадии фаундеры обычно готовы продать от 20% до 30% компании. В денежном выражении покупка доли в 20% обходится фонду в среднем в $2 млн.
- Резервирование капитала: чтобы сохранять первоначальную долю в 20% вплоть до раунда B (после которого компания либо крупно продается стратегическому инвестору, либо идет на IPO), фонд бронирует еще от $4 млн до $6 млн на каждую позицию.
- Итого на слот: суммарная аллокация на один стартап составляет порядка $8 млн капитала.
- Размер фонда: умножая $8 млн на целевые 25 слотов в портфеле, партнеры получают оптимальный объем фонда (около $200 млн).
Фонтана подчеркивает, что небольшой размер фонда дает инвесторам колоссальную гибкость. Им не нужно удерживать слепую веру в то, что они способны безошибочно находить сверхуспешных «единорогов» масштаба Uber в самом длинном хвосте распределения. Обладая долей в 20%, фонду достаточно совершить несколько умеренных девятизначных экзитов, чтобы гарантированно показать инвесторам целевую чистую доходность в 3x net.
🚴♂️ Кейсы портфеля и личные правила Эша Фонтаны 52:19
Среди недавних проектов, которыми гордится инвестор, выделяется компания Maya. Стартап собирает «шумные» данные с бытовых носимых устройств (умные матрасы, фитнес-кольца, портативные ЭКГ) и с помощью машинного обучения с высокой точностью определяет, улучшается или ухудшается состояние пациента с хронической сердечной недостаточностью. Продукт стоимостью в копейки заменяет сложнейшие инвазивные медицинские импланты за $50 000. Другой пример — софт для «облачных кухонь» (Cloud Kitchens), оптимизирующий закупки и использование одних и тех же ингредиентов, что позволяет поварам на одной локации одновременно эффективно готовить блюда для пяти разных ресторанных брендов (итальянского, мексиканского, китайского и т.д.).
Эш Фонтана также развенчивает популярные мифы об ИИ. По его мнению, тезис «данные — это новая нефть» в корне неверен, так как огромный объем информации бесполезен без высокой размерности и качества. Кроме того, инвестор считает преувеличенными страхи перед монополией ИТ-гигантов на таланты. Крупные корпорации неповоротливы и не станут заходить на узкие вертикальные рынки (например, прогнозирование запасов автозапчастей), оставляя огромную поляну для гибких стартапов, в которые и инвестирует Zetta.
Вне работы Фонтана придерживается жестких и необычных правил:
- Его главное хобби — проектирование велосипедов из стали и титана (принципиально не использует углеволокно), где он совмещает биомеханику с расчетом физической управляемости конструкции.
- С 2006 года Эш полностью отказался от потребления новостей и сериалов, предпочитая вместо этого глубоко погружаться в случайные интеллектуальные «кроличьи норы» по своей инициативе.
- Главный урок от родителей — всегда доводить работу до конца (будь то стрижка газона или математическое доказательство). Из-за этого инвестор никогда не уходит со скучных фильмов и всегда дочитывает до конца даже плохие книги.
- Ключевое жизненное правило инвестора — «брать людей с собой в дорогу», поскольку любой единоличный триумф теряет смысл, если его не с кем отпраздновать и разделить в конце пути.
