Венчурный рынок сейчас переживает déjà vu: все снова бегут за «золотом», только вместо блокчейна — искусственный интеллект. Но хайп на ИИ быстро сметёт слабые проекты. Задача инвестора — найти те стартапы, которые не рухнут, когда модная волна схлынет.
Ниже — разбор, как подходить к венчурным инвестициям в стартапы искусственного интеллекта, если цель не «перевернуть сделку в следующем раунде», а вытащить из портфеля настоящих долгожителей.
—
Почему к ИИ-стартапам нельзя подходить как к обычному софту
Стартап на ИИ — это не просто «ещё один SaaS с модным словом в презентации». У него другая структура рисков:
— технологический риск выше (модель может не работать в реальном мире);
— зависимость от данных критична;
— скорость устаревания решений больше (модели обновляются каждые месяцы);
— конкуренция с Big Tech практически гарантирована.
По словам партнёра одного европейского фонда, который специализируется на венчурном финансировании стартапов в сфере искусственного интеллекта:
«В AI-проектах мы одновременно оцениваем продукт, команду и “набор мозгов и данных”. Без этого тройного стека стартап не переживает вторую итерацию рынка».
—
Главное правило: ИИ — это не продукт, а движок
Самая частая ошибка инвесторов — вкладываться «в ИИ как таковой». Показывают демо, что-то генерируется, и этого будто бы хватает.
На практике нужно стоять на жёстком принципе:
ИИ — это «двигатель», но ценность создаёт конкретное применение, за которое платит клиент.
Поэтому первым делом проверяем не красоту модели, а:
— у кого болит проблема;
— как часто она возникает;
— какую цену клиент уже платит за её решение сейчас;
— сколько он сэкономит или заработает с помощью продукта стартапа.
Если основатель больше рассказывает про архитектуру модели, чем про юнит-экономику и путь к деньгам — это грубый красный флаг.
—
Как отличить реальную технологию от «обёртки над API»
Вопрос, который сейчас постоянно звучит от LP и управляющих: во что вкладываться из AI стартапов — советы инвесторам тут всегда начинаются с проверки глубины технологии.
Минимальный чек-лист:
— Есть ли свой R&D или это тонкий слой интерфейса над чужим API?
— Есть ли собственные датасеты или уникальные способы их собирать/обогащать?
— Могут ли технические фаундеры объяснить архитектуру так, чтобы она отличалась от стандартных туториалов?
Один из CTO в фонде поздних стадий формулирует так:
«Если завтра доступ к популярным LLM отключат, стартап должен выжить. Пусть в усечённом виде, но выжить. Если нет — это не техкомпания, а красивый UX над чужой моделью».
—
Данные важнее модели: проверяем «кирпичи», а не фасад
Сами модели становятся все более коммодити. Настоящая крепость — данные. Там и возникает реальная оценка и отбор стартапов искусственного интеллекта для инвестиций.
Что важно уточнять у команды:
— Откуда берутся данные: партнёры, собственный сбор, пользовательский контент?
— Кто юридически владеет данными? Есть ли лицензии, согласия, договоры?
— Можно ли эти данные воспроизвести конкуренту за разумные деньги и срок?
— Насколько сильно модели зависят именно от этих данных (а не от общедоступных)?
Инвестор из AI-фонда Seed-стадии как-то сказал на закрытом раунде:
«Мы инвестируем не в то, что модель показывает на слайдах, а в право этой команды учиться на данных, к которым остальные даже не подойдут из-за регуляторики и контракта».
—
Команда: ищем связку “учёный + оператор рынка”
ИИ-стартап редко вывозит один тип основателя. Нужен тандем:
— технарь, который понимает модели, пайплайны, ML-инфраструктуру;
— бизнес-игрок, который знает отрасль, её регуляции и реальный процесс продаж.
Сигналы сильной команды:
— в резюме есть опыт запуска/масштабирования предыдущих продуктов, не обязательно успешных, но не игрушечных;
— у технарей есть публикации, open-source вклад, хакатоны, конкурсы;
— у CEO — реальные связи в индустрии: письма-интро, пилоты, платящие знакомые клиенты.
Если же основатели полностью из академии и слабо понимают продажи, либо наоборот — «сейлзы без техбэкграунда, покупающие агента на аутсорсе» — закладывайте повышенную скидку к оценке или вообще проходите мимо.
—
Дорожная карта продукта: фокус против “размаха”
Венчурные инвестиции в стартапы искусственного интеллекта часто проваливаются не из-за технологии, а из-за распыления.
Стартапы обещают всё сразу:
— ассистент для всех функций компании;
— универсальный аналитик;
— генеративный модуль «для любого контента».
Опытные инвесторы ищут обратное:
— чёткий первый use-case;
— конкретную роль в компании-клиенте (например, помощник юриста, а не «ИИ для юриспруденции вообще»);
— ясный путь от пилота к оплате и расширению контракта.
Правильный вопрос основателям:
«Какая одна метрика клиента должна улучшиться через 3 месяца работы с продуктом, чтобы он был готов платить в 3 раза больше?»
Если ответа нет — продукт ещё в тумане.
—
Метрики, которые действительно показывают жизнеспособность
На ранних стадиях метрики часто «рисуются». Но есть несколько показателей, которые сложнее подделать и которые опытные фонды смотрят особенно внимательно.
Полезно регулярно запрашивать:
— долю пилотов, которые переходят в платные контракты;
— использование продукта: сколько активных пользователей, как часто заходят, какие фичи живые, а какие мёртвые;
— степень кастомизации под клиента (сколько усилий нужно, чтобы подключить нового заказчика);
— грубую юнит-экономику: стоимость привлечения клиента, средний чек, маржинальность.
Один из партнёров, много лет управляющий тем, как инвестировать в AI стартапы венчурный фонд, объясняет внутренний подход так:
«Нам не нужен идеальный Excel. Нам нужно увидеть, что клиенты сами просят расширить контракт, а команда делает это не через героизм, а через повторяемый процесс».
—
Как отсеивать хайп-проекты ещё на уровне питча
Чтобы не тратить часы на заведомо слабые проекты, имеет смысл настроить «быструю фильтрацию».
Обратите внимание на:
— уровень конкретики в описании клиентов (названия сегментов, должностей, процессов);
— вид лида: пришёл по интро от уважаемого фаундера/фонда или массовая рассылка;
— глубину понимания регуляций (особенно в медтехе, финтехе, HR).
Красные флаги:
— везде «GenAI», «революция отрасли», но нет ни одного доменного примера;
— фаундеры обещают «AGI через 3 года» и «смерть Google»;
— окупаемость проекта для клиента объясняется только через модные термины, а не через конкретные цифры.
—
Структура сделки: почему с ИИ есть смысл быть гибче
В стартапах на ИИ неопределённости больше, чем в классическом B2B SaaS. Поэтому в термшите уместно закладывать механизмы, которые учитывают это.
Несколько практических идей:
— транши, привязанные к качественным вехам (запуск пилота, первые платные клиенты, вывод продукта из beta);
— опционы/варранты, которые срабатывают при достижении определённых технологических результатов;
— оговорки по IP: что именно принадлежит компании, что — заказчикам, что — open-source.
Такая структура не заменяет качественный отбор, но позволяет снизить риск в переходной фазе, когда ещё неясно, выживет ли продукт против Big Tech.
—
Синдикации и ко-инвестирование: учимся у профильных фондов
Если команда фонда только входит в тему AI, разумно не пытаться «обогнать всех с нуля».
Практикумы от экспертов:
— заходить в сделки с профильными AI-фондами и смотреть, как они ведут технический due diligence;
— перенимать их чек-листы: вопросы к ML-команде, к data-инфраструктуре, к вопросам приватности;
— участвовать в бордах как наблюдатель, чтобы видеть, какие продуктовые и технологические решения обсуждаются в реальности, а не на конференциях.
Так венчурные инвестиции в стартапы искусственного интеллекта перестают быть «чёрным ящиком» и превращаются в понятную дисциплину с паттернами.
—
Регуляторика и этика: скрытый риск, который легко недооценить
ИИ всё жёстче попадает под регулирование: от европейского AI Act до локальных требований к обработке данных.
Что стоит проверить до инвестирования:
— где хостятся данные, проходят ли они через страны с иными требованиями;
— как реализовано хранение и удаление пользовательской информации;
— может ли модель воспроизводить персональные данные из обучающего набора (часто фаундеры сами об этом не задумываются).
Один из юридических консультантов крупного фонда метко сказал:
«Половина сделок в AI умирает не на тех due diligence, а на legаl-дьюдиле. Проще отказаться, чем потом объяснять регулятору, как ваша портфельная компания обучалась на чужих медицинских картах».
—
Практический чек-лист для первого скрининга AI-стартапа
Подытожим. Когда к вам приходит команда с «революционным ИИ», пройдитесь по коленочному списку.
Задайте фаундерам короткую серию вопросов:
— Какая конкретная проблема, у кого и как часто она возникает?
— Сколько клиент платит сейчас за альтернативное решение?
— Что будет, если завтра отключат ваш любимый внешний LLM?
— Какие данные у вас есть, кто владелец, есть ли юридическое право обучаться на них?
— Как выглядит путь: первый пилот → первый платёж → расширение контракта?
— Какие 1–2 метрики клиента вы улучшаете в течение первых 3 месяцев использования?
Если на эти вопросы ответы чёткие, с примерами клиентов и цифрами — можно углубляться в технический и юридический due diligence. Если нет — высокая вероятность, что перед вами очередной продукт, рождённый хайпом.
—
Вывод: ИИ-хайп закончится, инфраструктура — останется
Венчурное финансирование стартапов в сфере искусственного интеллекта уже переходит от игры в «кто громче крикнет про GenAI» к прагматичному выбору инфраструктурных и отраслевых решений.
Инвестор выигрывает, когда:
— ставит на команды с реальным доменным опытом и технологической глубиной;
— проверяет «качество данных» не менее тщательно, чем «крутость демо»;
— смотрит на путь к деньгам, а не только на красивые метрики вовлечённости.
Хайп уйдёт, а останутся те, кто встроил ИИ не как «фичу ради раунда», а как рабочий инструмент, решающий конкретные задачи рынка. Ваша задача как инвестора — научиться видеть таких игроков ещё тогда, когда их питч не выглядит как презентация большого корпората, но логика, метрики и дисциплина уже на уровне зрелого бизнеса.