|
За последние несколько лет инвесторы вложили миллиарды в компании, занимающиеся ИИ, поскольку технология продолжает завоевывать популярность в Долине и, следовательно, во всем мире. Но не все компании, занимающиеся ИИ, привлекают внимание инвесторов.
Действительно, несмотря на то, что в наши дни кажется, что каждая компания проводит ребрендинг, чтобы включить в свое название слово “искусственный интеллект”, некоторые идеи стартапов просто больше не нравятся инвесторам. AGI_LOG поговорил с венчурными инвесторами, чтобы узнать, чего больше не ищут инвесторы в стартапах, разрабатывающих программное обеспечение как услугу с использованием искусственного интеллекта.
По словам Аарона Холидея, управляющего партнера 645 Ventures, популярные категории SaaS для инвесторов сейчас включают стартапы, создающие инфраструктуру на базе искусственного интеллекта, вертикальные SaaS с использованием собственных данных, системы действий (которые помогают пользователям выполнять задачи) и платформы, глубоко встроенные в критически важные рабочие процессы.
Но он также привел список компаний, которые в наши дни кажутся инвесторам довольно скучными: стартапы, создающие тонкие уровни документооборота, универсальные горизонтальные инструменты, легкое управление продуктами и аналитику на поверхностном уровне - в общем, все, что сейчас может делать агент с искусственным интеллектом.
Абдул Абдирахман, инвестор компании F Prime, добавил, что универсальное вертикальное программное обеспечение “без проприетарных хранилищ данных” больше не пользуется популярностью, и Игорь Рябенький, основатель и управляющий партнер AltaIR Capital, углубился в этот вопрос. Он сказал, что инвесторов на самом деле не интересует то, что не имеет большой глубины в продукте.
“Если ваша дифференциация заключается в основном в пользовательском интерфейсе и автоматизации, этого уже недостаточно”, - сказал он. “Барьер для входа на рынок снизился, что значительно усложняет создание настоящего ”рва"".
Новым компаниям, выходящим на рынок, теперь необходимо основываться на “реальном владении рабочим процессом и четком понимании проблемы с самого первого дня”, - сказал он. “Массивные базы кода больше не являются преимуществом. Гораздо важнее скорость, сосредоточенность и способность быстро адаптироваться. Ценообразование также должно быть гибким: модели с жесткой расценкой на одно место будет сложнее отстаивать, в то время как модели, основанные на потреблении, имеют больше смысла в этих условиях”.
Джейк Сапер, генеральный партнер Emergence Capital, также высказал свои соображения по поводу владения. Для него различия между Cursor и Claude Code - это “канарейка в угольной шахте”.
“Один управляет рабочим процессом разработчика, другой просто выполняет задачу", - продолжил Сапер. “Разработчики все чаще отдают предпочтение исполнению, а не процессу”.
Он сказал, что любой продукт, имеющий дело с “устойчивостью рабочего процесса”, то есть стремящийся привлечь как можно больше клиентов—людей к постоянному использованию продукта, может оказаться в сложной ситуации, когда агенты захватят управление рабочим процессом.
“До появления Claude заставить людей выполнять свою работу в вашем программном обеспечении было мощным средством, но если работу выполняют агенты, кого волнует рабочий процесс людей?” сказал он AGI_LOG.
Он также считает, что интеграция становится все менее популярной, особенно с учетом того, что протокол model context protocol (MCP) от Anthropic как никогда упрощает подключение моделей искусственного интеллекта к внешним данным и системам. Это означает, что кому-то не нужно загружать несколько интеграций или создавать свои собственные клиентские интеграции; они могут просто использовать MCP.
“Когда-то это был соединитель, который был рвом”, - сказал Сапер. “Скоро это станет утилитой”.
“Инструменты автоматизации документооборота и управления задачами, которые позволяют координировать работу людей, становятся менее необходимыми, если со временем агенты просто выполняют задачи”, - сказал Абдирахман, приведя в качестве примеров, в основном, публичные SaaS-компании, акции которых падают по мере появления новых стартапов, основанных на ИИ, с лучшими технологиями., более эффективная технология.
Рябенький сказал, что SaaS-компании, которые сейчас пытаются привлечь внимание, - это те, которые можно легко воспроизвести.
“В эту категорию попадают универсальные инструменты повышения производительности, программное обеспечение для управления проектами, базовые клоны CRM и тонкие оболочки искусственного интеллекта, созданные поверх существующих API”, - сказал он. “Если продукт представляет собой в основном интерфейсный уровень без глубокой интеграции, запатентованных данных или знаний о встроенных процессах, сильные команды, использующие искусственный интеллект, могут быстро его перестроить. Именно это заставляет инвесторов проявлять осторожность”.
Более того, что по-прежнему привлекает в SaaS, так это глубина и экспертиза, а также инструменты, встроенные в критически важные рабочие процессы. Он сказал, что компаниям следует прямо сейчас задуматься о глубокой интеграции искусственного интеллекта в свои продукты и обновить свой маркетинг, чтобы отразить это, продолжил Рябенький.
“Инвесторы перераспределяют капитал в пользу компаний, которые владеют рабочими процессами, данными и знаниями в предметной области”, - сказал Рябенький. “И отказываются от продуктов, которые можно скопировать без особых усилий”.
