Только факты

Подходящий к концу 2021 год стал переломным для стартапов, разработки которых в значительной мере опираются на искусственный интеллект.

Только за первое полугодие инвестиции венчурных фондов именно в эту категорию стартапов выросли до рекордных 31 млрд долл. США, — достаточно сравнить эту сумму с 13 млрд, вложенными в ИИ-стартапы за тот же период 2020-го.

Резкий всплеск интереса венчурных капиталистов превзошёл ожидания экспертов: ранее те давали куда более скромные оценки прироста инвестиций в развивающие ИИ-решения стартапы, — всего лишь 40,2% за весь 2021-й. И год ещё далеко не закончился!

Но всё же по несколько иной причине, чем в «обычные» технологии, general tech: просто срок разработки у deep tech объективно более долгий, а чем больше времени проводит стартап на стадии перед IPO, тем выше вероятность его схода с дистанции. 

Однако сложившийся за последние несколько лет портрет ИТ-стартапера — студент или недавний выпускник вуза не старше 25, готовый в интервале от нескольких месяцев до года довести вместе с таким же молодым коллективом свою идею до действующего прототипа, — в случае глубинных технологий не соответствует действительности.

Разработку deep tech проектов ведут аспиранты и люди с учёными степенями старше 30. Полный же цикл от идеи до старта продаж может занимать до 5 лет, а вместо привычной схемы «доработаем после запуска» продукт перед выходом в коммерческий оборот проходит целый ряд тщательных испытаний.

Из этого следует, что ценность и окупаемость успешных проектов deep tech — и, в частности, ИИ-стартапов, — куда выше, чем разработок general tech, что в значительной мере нивелирует инвестиционные риски.

Очевидно, глубокая экспертиза специалистов в сфере ИИ значительно укрепила уверенность инвесторов за прошедшие несколько месяцев в зрелости искусственного интеллекта как технологии, готовой к активному применению.

Учитывая, насколько разнообразна направленность ИИ-стартапов — от сельского хозяйства и косметологии до промышленных производств и маркетинга, — трудно выделить среди огромного их количества отдельные безусловно лидирующие проекты.

 

Числом и умением

Поиск потенциально успешного стартапа инвесторами сродни охоте. Смысл этой охоты — в том, чтобы посредством сравнительно скромных инвестиций на ранних стадиях разработок обеспечить себе значительную долю в компании, которая через несколько лет сможет кратно увеличить свою капитализацию.

А угадать будущего победителя в гонке стартапов, особенно высокотехнологичных, крайне сложно: эксперты-консультанты хорошо разбираются в существующих технологиях, но по понятным причинам слабоваты как футурологи.

Один известный ИТ-журнал шутливо предложил в своё время ИТ-визионерам с громкими именами предметно доказать свой провидческий дар, — подтвердить, что они приобретали изрядные пакеты акций Apple, Microsoft, Tesla, Amazon и прочих нынешних сверхуспешных ИТ-гигантов сразу же, как те выходили на IPO. Никто не отозвался.

Однако искусственный интеллект стал именно той высокой технологией, в перспективности которой уверены решительно все. Даже те достижения, что демонстрирует современный ИИ, весьма далёкий от описанного фантастами машинного разума, уже оборачиваются для внедряющих их предприятий ощутимой выгодой.

А значит, если некий стартап берётся интегрировать ИИ на том или ином направлении, венчурному капиталисту требуется оценивать не столько техническую обоснованность проекта (которая априори имеется, раз уж речь идёт об ИИ), сколько готовность команды энтузиастов эффективно и усердно трудиться над доведением своей идеи до ума, — что значительно проще.

Вот почему внимание именно к ИИ-стартапам в тех отраслях, где умная автоматизация процессов действительно востребована, сегодня настолько велико.

 

Самые горячие

По свидетельству экспертов МТС AI, наиболее высокие темпы роста количества ИИ-стартапов наблюдаются по таким направлениям, как сельское хозяйство, блокчейн, роботизация, большие данные и финтех (в порядке убывания).

По данным акселератора Nvidia (согласно внутренним документам), рейтинг отраслей по числу ИИ-стартапов таков: медицина, ИТ-сервисы, интеллектуальное видеонаблюдение, медиа и развлечения.

Однако следует различать количество стартапов на всех этапах развития проекта — и выход, подразумевающий, что из бурно растущей и многообещающей компания трансформируется в стабильно приносящую прибыль (чаще всего это происходит на этапе выхода на IPO). 

Разумно в этой связи практиковать максимальную широту подхода к выбору стартапов для инвестиций: не фокусировать внимание только на каких-то избранных индустриях, но рассматривать заявки решительно по всем направлениям.

В пример здесь можно привести ряд ИИ-технологий, признанных экспертами МТС AI наиболее инвестиционно-привлекательными:

• Виртуальный шопинг с возможностью примерки приглянувшихся вещей с использованием компьютерной виртуализации

Неопределённость с тем, как и когда удастся обуздать коронавирус, наносит наибольший ущерб как раз премиальному ритейлу: товары повседневного спроса, которые нужны клиенту сами по себе, а не как источник шопинг-впечатлений и не как символ статуса, гораздо проще выбирать и заказывать онлайн, чем дизайнерские одежду и аксессуары.

Сегодня премиум-ритейл делает ставку на лайвстриминг, живую демонстрацию предлагаемых товаров в режиме видеоблога. По оценке Coresight Research, только в США к концу 2021 г. рынок стриминговых сервисов достигнет 11 млрд долларов, а в КН он уже в 2020-м вышел на уровень 150 млрд долларов.

Успешный стартап в области виртуального шопинга претендует, таким образом, на изрядную долю и часть аудитории, так как позволит клиенту примерять одежду или аксессуары на собственный аватар, максимально приближенный к реальности.

• Прикладная роботика

Она подразумевает использование серийно выпускаемых роботов с ИИ-управлением и контролем для выполнения бытовых задач — доставки заказов, обследования железнодорожных путей и трубопроводов, сопровождения пожилых и инвалидов в общественных местах и т.п.

Стартапы в области прикладной робототехники нацеливаются на ту долю бюджетов компаний, которая сегодня уходит на оплату не самого квалифицированного и в перспективе хорошо автоматизируемого труда, так как трудовые ресурсы в странах с развитой экономикой неуклонно дорожают.

Не так далёк тот день, когда совокупная стоимость владения даже весьма дорогостоящим подлинно автономным роботом на протяжении всего срока его реальной эксплуатации сравняется с расходами на содержание живого курьера, путевого обходчика или работника социальной службы. 

• Тренировочные платформы для ИИ

Они предоставляют компаниям обширный массив графических изображений для быстрого и эффективного обучения их моделей. Это значительно экономит время и силы независимых разработчиков систем машинного зрения и интеллектуального видеонаблюдения.

Мировой рынок умных систем видеонаблюдения в 2021 г. оценивается почти в 43 млрд долларов США, и на ближайшие 5 лет аналитики предсказывают ему уверенный 10% прирост год к году.

Возможность быстро и надёжно обучать выводимые на этот рынок новые системы уверенному распознаванию образов станет значительным конкурентным преимуществом для их разработчиков, а предоставляющий такой сервис стартап, на наш взгляд, получит множество клиентов и внушительный доход.

• Умная сельскохозяйственная техника

А именно — способная выявлять сорняки для роботизированной прополки, производить выборочную роботизированную уборку плодов заданной степени спелости, определять качество почвы для точечного дозированного внесения удобрений, диагностировать заболевания растений на самых ранних стадиях, также стала одним из перспективных направлений.

Мировой рынок умного сельхозоборудования будет расти в среднесрочной перспективе, по оценке экспертов, с ежегодным темпом 9,4%, и в 2027 г. достигнет 18,7 млрд долларов США.

Учитывая современные тенденции к постепенному замещению белков животного происхождения растительными (Impossible Foods и подобные проекты), рыночная стоимость успешных стартапов, ориентированных на повышение продуктивности растениеводства за счёт ИИ-технологий, ещё долгое время будет неуклонно возрастать.

---

Безусловно, не все ИИ-стартапы одинаково полезны. Так, на фитнес-направлении сейчас разрабатывается множество проектов, которые на основе носимых на теле датчиков (в основном браслетов) и облачного ИИ формируют персонализированные программы улучшения качества сна, разрабатывают индивидуальные комплексы упражнений и т.п.

Стартапов много, но подход к решению задачи у всех более или менее схожий, так что выделить среди них тот, что однажды сможет «выстрелить», инвестору проблематично.

Там же, где идеи фонтанируют, а применение ИИ действительно позволяет решать принципиально новый класс задач (а не просто заменяет живого персонального фитнес-тренера, как в приведённом примере), венчурному капиталу гораздо проще выбрать перспективный проект для инвестиций.

И по мере того, как современные системы машинного обучения будут всё более соответствовать определению «интеллектуальных», выход проектов на стадию стабильного бизнеса продолжит увеличиваться — а значит, разумные инвестиции в ИИ-стартапы, сделанные сегодня, через месяцы и годы принесут высокую прибыль.

Фото на обложке: Shutterstock / Yurchanka Siarhei

Текст не является инвестиционной рекомендацией.