Автор: Александр Кардос-Нейхайм
Я продал свою компанию по исследованию ИИ, когда проходил квалификацию в качестве юриста в Великобритании. Я основал Safe Sign Technologies вместе с исследователями из Кембриджа, DeepMind, Гарварда и MIT, которые настолько верили в нашу миссию, что доверили 21-летнему студенту юридического факультета руководить компанией.
Примерно через 20 месяцев, когда Thomson Reuters приобрела нас, это был первый раз за 170-летнюю историю компании, когда она купила компанию до начала получения дохода. Thomson Reuters приобрела нас ради науки.
Александр Кардос-Нейхайм. (Фото любезно предоставлено)
Однако путь туда был болезненным. Наши опубликованные работы ставили нашу модель в число лучших в мире по юридическим рассуждениям, и мы обучали её за долю того, что тратили крупные лаборатории. Мы были более скромной версией истории «DeepSeek», разрабатывая очень мощные модели с использованием новых алгоритмов и высокой капиталоэффективностью.
Все это мало значило в тех комнатах, куда я входил. Инвесторы всегда спрашивали о продукте и его росте. Британские инвесторы отказались, и в итоге большую часть нашего финансирования мы привлекли в США.
Сейчас я поддерживаю основателей, и те факторы, которые я учитываю, остались неизменными. Как основателю мне снова и снова говорили, что наука мало значит, пока она не будет внедрена в продукт. Этот тест был ошибочным тогда, и я считаю, что он фатален сейчас.
Поддержка основателей на базовом уровне
В первом квартале 2026 года стартапы в области базового ИИ привлекли около 178 миллиардов долларов. Рынок осознаёт, что именно в базовом ИИ кроется долгосрочная ценность, и именно в этом году мы можем увидеть выходы и IPO, подтверждающие правильность этой ставки.
Однако капитал и уверенность также сосредоточились вокруг нескольких уже сложившихся игроков. OpenAI, Anthropic и xAI взяли примерно 97% всех инвестиций, а все остальные компании в области базового ИИ в мире поделили между собой оставшееся.
Для начинающего глубокотехнологичного основателя это может подтолкнуть к соблазнительному, но опасному восприятию рынка: будто гонка уже завершена и разумный шаг — строить поверх одного из этих гигантов.
Я ищу основателей, которые идут в противоположном направлении.
Большинство компаний прикладного уровня, созданных на основе моделей, которыми они не владеют, адаптируются к ценам и доступу, установленным компаниями выше по цепочке, и конкурируют в категориях, которые эта же компания может поглотить в любой момент.
Более прочное место для создания — это уровень ниже. Стоимость, скорость, надежность, интерпретируемость и безопасность ИИ-систем остаются нерешёнными и настоящими научными задачами, и именно они определяют, что может делать всё, что находится выше них.
Реальный прогресс в эффективности обучения, архитектуре моделей и стоимости вывода — это работа, которая будет важна даже через пять лет, когда большинство современных обёрток уже будут исчерпаны или поглощены.
Задавайте правильные вопросы
Поэтому вопросы, которые я задаю основателям ИИ:
- Является ли ваша техническая команда, состоящая из учёных для учёных, равной или лучше команды DeepMind?
- Проблема лежит на уровне самой модели и системы, или это просто ещё одна вещь, накладываемая поверх чужой?
- Станет ли «продукт» труднее жить без него в ближайшие пять лет, или он стремится к раннему получению дохода, как и любой другой стартап?
Некоторые из компаний, которые в итоге оказались наиболее значимыми в эпоху ИИ, — это те, кто выдержал эту линию мысли. DeepMind и OpenAI начали как исследовательские проекты без очевидного продукта, и обе выглядели бы неудобными для обычного инвестора на ранней стадии программного обеспечения. Их значение очевидно только в перспективе, но решатели фундаментальных проблем обычно кажутся невыгодными до тех пор, пока их успех не становится неизбежным.
Не стройте так, чтобы быть привлекательными для инвестиций в этом квартале. Создайте то, от чего вся стековая система будет зависеть в будущем. Нанимайте лучшую команду, которую сможете найти, чтобы это сделать, и решите сложную, фундаментальную задачу, пока это ещё не модно.
Рынок глубоких технологий медленный, и он ещё некоторое время будет искать знакомые имена. Работа по-прежнему стоит на первом месте, и те основатели, которые рискуют и делают это раньше, — это те, кого рынок в конце концов придёт и найдёт.
Будущее — в глубоких технологиях, а не в поверхностных обёртках, которые сейчас выдают себя за большинство продуктов.
Александр Кардос-Нейхайм был основателем и генеральным директором Safe Sign Technologies, которая была приобретена Thomson Reuters в 2024 году. Он является ангельским инвестором и старшим директором Thomson Reuters Labs.
Иллюстрация: Дом Гузман
