Хотя инвестиции в искусственный интеллект продолжают расти, не все стартапы в этой сфере привлекают внимание венчурных капиталистов. Эксперты выделили категории, которые потеряли привлекательность.
По словам управляющего партнера 645 Ventures Аарона Холидея, сегодня инвесторы фокусируются на AI-инфраструктуре, вертикальном SaaS с уникальными данными, системах действий и платформах, глубоко встроенных в критически важные рабочие процессы. При этом скучными считаются проекты с тонкими слоями автоматизации, универсальными горизонтальными инструментами, упрощенным управлением продуктом и поверхностной аналитикой — всё, что теперь может делать AI-агент.
Инвестор F-Prime Абдул Абдирахман отметил, что вертикальное ПО без «рва с уникальными данными» больше не популярно. Основатель AltaIR Capital Игорь Рябенький добавил, что инвесторов не интересуют продукты без глубины. «Если ваше отличие — в основном интерфейс и автоматизация, этого уже недостаточно. Порог входа снизился, и построить реальное преимущество стало сложнее», — сказал он.
Новые компании должны с первого дня фокусироваться на владении рабочим процессом и глубоком понимании проблемы. «Огромные кодовые базы больше не преимущество. Важнее скорость, фокус и способность быстро адаптироваться. Ценообразование также должно быть гибким: жесткие модели „за место“ защитить сложнее, а модели на основе потребления в этой среде более логичны», — пояснил Рябенький.
Партнер Emergence Capital Джейк Сапер считает, что продукты, ориентированные на «привязку» человеческого рабочего процесса, могут столкнуться с трудностями, поскольку задачи начинают выполнять агенты. «До Claude привлечь людей к работе в вашем ПО было мощным преимуществом. Но если работу делают агенты, какая разница, где работает человек?» — отметил он.
Интеграции также теряют ценность как конкурентное преимущество, особенно с появлением протоколов вроде MCP от Anthropic, которые упрощают подключение моделей к внешним данным. «Быть соединителем раньше было преимуществом. Скоро это станет утилитой», — сказал Сапер.
По словам Рябенького, сложнее всего привлечь финансирование SaaS-компаниям, которые легко скопировать: универсальным инструментам продуктивности, ПО для управления проектами, базовым клонам CRM и тонким AI-оберткам на существующих API. «Если продукт — в основном интерфейсный слой без глубокой интеграции, уникальных данных или встроенных знаний о процессах, сильные AI-команды могут быстро его воссоздать. Это заставляет инвесторов быть осторожными», — заключил он.
В целом, привлекательными остаются глубина и экспертиза, а также инструменты, встроенные в ключевые рабочие процессы. Инвесторы перенаправляют капитал в бизнесы, которые владеют рабочими процессами, данными и отраслевой экспертизой, и уходят от продуктов, которые можно скопировать без особых усилий.