Pro Take: венчурные капиталисты в восторге от преимуществ DeepSeek для ИИ-приложений. Грядут инвестиционные войны.

Кент Беннет из Bessemer Venture Partners отмечает, что почти все компании из его портфельных разработчиков прикладного ПО задумываются о тестировании или интеграции DeepSeek.

Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek продемонстрировал, что кривая снижения затрат на фундаментальные модели будет опускаться быстрее, чем ожидалось. Теперь стартапы, создающие приложения на базе таких моделей (решения для автоматизации задач и обслуживания отдельных отраслей), могут рассчитывать на более высокую маржинальность и ускоренный рост, что очень привлекает инвесторов.

Однако у улучшения настроений на рынке есть и обратная сторона: стоимость компаний может подскочить выше и без того внушительного уровня.

«Я действительно жду, что большинство инвесторов обратит внимание на уровень ИИ-приложений, потому что теперь очевидно, что инфраструктурный уровень полностью стал товаром. Из-за конкуренции оценка компаний будет расти», — пишет на своём блоге Томаш Тунгуз, генеральный партнёр венчурной фирмы Theory Ventures.

Стартапы, разрабатывающие ИИ-приложения, уже и без того привлекательны за счёт самых высоких темпов роста выручки за всю историю рынка ПО. По данным исследовательской компании Dealroom, приложения были второй по объёму инвестиций категорией в секторе генеративного ИИ (после разработчиков самих моделей) в период с 2019 года по май прошлого года.

В отчёте по стартапам в сфере ПО, опубликованном Bessemer Venture Partners в прошлом году, прогнозировалось, что вертикальные ИИ-стартапы в совокупности вырастут и достигнут рыночной капитализации, в десять раз превышающей капитализацию классических вендоров облачного отраслевого ПО. В том же отчёте отмечалось, что портфельные вертикальные ИИ-компании Bessemer на ранних стадиях показывают стремительный рост.

«Не припомню, чтобы мы когда-либо за такой короткий срок сделали шесть инвестиций в один тренд, который демонстрирует настолько явный импульс развития», — заявил тогда партнёр Bessemer Кент Беннет.

Тунгуз считает, что стартапы в сфере генеративного ИИ могут выйти на годовой доход в 10 миллионов долларов всего за один-два квартала — гораздо быстрее, чем это традиционно удавалось облачным ПО-компаниям.

«Благодаря таким темпам роста мультипликаторы (оценки как произведение выручки) отличаются весьма существенно, — говорит Тунгуз. — У ведущей software-компании, не связанной с ИИ, это может быть 20-кратная годовая выручка (forward ARR), в то время как некоторые ИИ-компании оцениваются в 50–100 раз выше».

Новая модель DeepSeek показала инвесторам, что экономические показатели у стартапов, создающих ИИ-приложения, могут улучшиться уже в ближайшем будущем. По словам Беннета, практически все компании из его портфеля прикладного ПО размышляют о том, как протестировать или внедрить DeepSeek.

Снижение затрат на фундаментальные модели, скорее всего, позволит компаниям предлагать больше бесплатных «freemium»-продуктов, когда основная услуга предоставляется бесплатно, а платная версия даёт расширенные возможности. Кроме того, это открывает путь к созданию более широкого спектра генеративных ИИ-приложений — они тоже станут экономически оправданными, добавляет он.

«Я бы сделал ставку на рост количества приложений от стартапов по мере падения затрат. Это и так было неизбежно, даже без DeepSeek, ведь кривая затрат уже снижалась. Но теперь она, скорее всего, пойдёт вниз ещё быстрее», — говорит Беннет.

Инвесторы однозначно воодушевлены улучшением показателей ИИ-стартапов. Но существует много неопределённостей — от удержания клиентов до быстрой появления новых конкурентов, — которые предстоит прояснить. Именно эти неизвестные делают заоблачные оценки компаний довольно рискованными.