Основатель Leo AI: инвесторы ужесточают требования к AI-стартапам на фоне грядущих IPO

В колонке, опубликованной Crunchbase News, основатель и CEO компании Leo AI Маор Фарид утверждает, что инвесторы ужесточают требования к AI-стартапам. По его мнению, на фоне приближающихся IPO AI-компаний публичные инвесторы будут уделять больше внимания росту расходов клиентов, устойчивой маржинальности и эффективности внедрения, а не только быстрому росту выручки. Об этом сообщает Crunchbase News.

Что изменилось на рынке AI-стартапов

Фарид напоминает, что в 2021 году достаточно было упомянуть AI в презентации, чтобы получить финансирование. Малый и средний бизнес охотно становился ранним последователем и быстро покупал такие продукты. Однако, по его наблюдениям, компании привлекали клиентов и деньги, а затем с трудом удерживали пользователей — retention резко падал.

Многие из тех продуктов были типовыми: они делали то же, что и традиционное ПО, но с «AI-пудрой» сверху. Другие экономили немного времени на задачах, от которых не зависела ничья работа. По словам автора, улучшение на 20% в некритичной задаче даёт хорошую демонстрацию, но приводит к отказу от продления подписки.

Фарид подчёркивает: лёгких побед в AI никогда не было, даже если вокруг было много лёгких денег. Сейчас рынок корректируется. Компании, приносящие реальную ценность, растут быстрее, чем он видел когда-либо в корпоративном ПО. Для инвесторов ключевой вопрос — кто из этих компаний сможет удержать клиентов и покажут ли грядущие IPO разницу.

Что делает AI-бизнес устойчивым сегодня

Фарид делится опытом Leo AI: прежде чем написать первую строку кода, он и его сооснователь опросили более 900 инженеров-механиков — от младших специалистов до вице-президентов. Они спрашивали, на что уходят часы и какие из этих часов люди готовы были бы вернуть. Эти 900 разговоров сформировали его подход к построению AI-бизнеса.

Он выделяет три принципа:

• Улучшение должно оправдывать инвестиции. Экономия 10% на эпизодической задаче редко меняет работу компании. А сокращение критичного для бизнеса процесса с недель до минут или серьёзная экономия средств — меняет.
• Отраслевая экспертиза. Передовые модели становятся инфраструктурой. Доступ к хорошей LLM есть почти у любого с API. Коммерческая возможность — в понимании отрасли настолько, чтобы решать задачи, недоступные универсальным инструментам.
• Проприетарный контекст. Каждая компания, создающая физические продукты, накопила десятилетия инженерных знаний. Многое остаётся в старых чертежах или в головах опытных сотрудников. Этих знаний нет в обучающих данных фундаментальной модели. AI-продукт без доступа к ним вряд ли станет незаменимым для бизнеса. Преимущество растёт по мере встраивания продукта в рабочие процессы клиента, когда замена становится дорогой.

Что это значит для финансирования и IPO

По мнению Фарида, грядущие AI-IPO подвергнут эти бизнес-модели гораздо более пристальному изучению. Публичные инвесторы будут анализировать чистый коэффициент удержания выручки (net revenue retention) и валовую маржу, оценивая, способен ли быстрый рост превратиться в устойчивый бизнес. Они также захотят узнать, становится ли поддержка каждого внедрения дешевле по мере роста компании. Установленные ими стандарты повлияют на ожидания частных инвесторов от AI-компаний на ранних стадиях.

Фарид уже видит перемены в собственных разговорах о привлечении финансирования. Несколько лет назад $1 млн ARR был важной вехой. В эпоху AI новый продукт может достичь $1 млн ARR примерно за год и закрыться ещё через год. Теперь одного ARR инвесторам недостаточно.

Инвесторы постоянно спрашивают о расширении. Они хотят знать, увеличивают ли клиенты свои расходы после первоначального внедрения. Расширение — ближайшее к доказательству того, что продукт изменил работу организации: клиенты ощутили его ценность и выделили на него больше собственного бюджета.

В ближайшие 12–24 месяца Фарид ожидает, что капитал продолжит поступать в компании, сочетающие глубокую отраслевую экспертизу со значительными улучшениями в критичных для бизнеса задачах и доступом к проприетарным знаниям клиентов. Такие компании могут расти через практические внедрения, а не через вирусный самообслуживаемый продукт, но они способны расширяться внутри доверяющих им аккаунтов.

Компаниям, чьи продукты представляют собой тонкие надстройки над чужой моделью, с впечатляющими списками клиентов и графиками удержания, которые никто не хочет показывать, следующий раунд финансирования дастся гораздо труднее, чем предыдущий. Фарид предпочитает расти быстро и стабильно пять лет, чем эффектно пять кварталов.

Кто такой Маор Фарид

Маор Фарид — основатель и CEO Leo AI, которую он описывает как первый AI для машиностроения — большую механическую модель для проектирования физических продуктов. Он занимался исследованиями AI и машиностроения в MIT как постдокторский стипендиат программы Фулбрайта и стал самым молодым обладателем степени PhD в истории Техниона — Израильского технологического института. Фарид создал сообщество из более чем 60 000 инженеров и поддерживает молодёжь из недостаточно обеспеченных слоёв через свою некоммерческую инициативу.

Что это значит

Колонка отражает сдвиг в ожиданиях инвесторов: на фоне приближающихся IPO AI-компаний акцент смещается с быстрого роста выручки на удержание клиентов, расширение их расходов и устойчивость экономики. Для основателей это сигнал, что одного ARR и списка клиентов может быть недостаточно — важнее способность продукта встраиваться в критичные процессы и удерживать бюджет клиента.