Листопад 2022 року вже увійшов в історію технологій бо саме тоді OpenAI відкрила доступ до ChatGPT, і менш ніж за тиждень мільйон людей почали використовувати продукт, який ще недавно здавався фантастикою. За два місяці аудиторія перевищила 100 мільйонів користувачів, що є рекордом, якого раніше не досягав жоден цифровий сервіс. Але справжнє значення ChatGPT полягає не в рекордах.
Це стало саме тим моментом, коли штучний інтелект перестав бути інструментом для окремих компаній чи дослідницьких лабораторій і перетворився на нову універсальну технологічну платформу. Так само, як колись інтернет чи смартфон, AI почав змінювати правила створення продуктів, ведення бізнесу та конкуренції.
Це означає, що завдяки AI змінюється не лише спосіб, у який працюють компанії, а змінюється й сам підхід до оцінки бізнесу, до побудови стартапів і, відповідно, до венчурного інвестування. Сьогодні ми перебуваємо на початку нової технологічної хвилі.
Специфіка інвестування в AI-Native компанії
Венчурний ринок остаточно вийшов із фази первинного ажіотажу навколо генеративного штучного інтелекту й перейшов до прагматичної оцінки бізнес-моделей. Поки одні фонди продовжують шукати застосування новим моделям у старих інтерфейсах, ми в українському синдикаті Toloka VC створили третю інвестиційну стратегію — AI-Native. Вона покликана закрити потребу в диверсифікованих інвестиціях ранніх стадій і доповнити вже наявні інструменти Scaleup та Pre-IPO.
Для розуміння логіки синдикату варто подивитися на загальну структуру роботи. Досі Toloka будувала портфель на двох перевірених підходах.
Перший — стратегія Scaleup
Вона орієнтована на компанії з вимірюваною виручкою (ARR від $1 млн, зростання х2+ рік до року) на ринках США та Європи.
Толока інвестувала $21 млн за цією стратегією в такі компанії як FINN, який нещодавно став єдинорогом, Capacity, що офіційно перетнула визначний венчурний рубіж у $100 млн ARR, Scan.AI, який нещодавно закрив раунд, залучивши в капітал $87млн, LucidBots, Cargofy, Alice Tech та інші.
Другий — Pre-IPO
За цією стратегією об’єктами інвестицій стають лідери ринку з виручкою понад $100 млн, та мають потенціал виходу через IPO або M&A у найближчі роки. Вже здійснили інвестицій за нею на суму $8 млн. Так, наприклад, ми проінвестували в Scale AI, по якому минулого року відбулась виплата дивідендів. Планували інвестувати в Cursor, але не встигли, нам не вистачило буквально двох тижнів на прийняття рішення. Якби ми зайшли, то за два місяці отримали б +50% дохідності, враховуючи їхні поточні оцінки. Також здійснили івестицію в Bolt на $3,13 млн, в StartEngine $1,27 млн, Tonik Bank та інші компанії. Чекаємо на IPO.
Проте ранні AI-native компанії не відповідають логіці цих стратегій. Вони перебувають на іншому етапі розвитку. Часто ще не мають великої виручки, довгої історії або достатньої кількості даних для класичного аналізу. Водночас вони можуть розвиватися настільки швидко, що найкращі інвестиційні можливості стають недоступними за лічені дні.
Тому AI-Native Strategy стала третьою стратегією Toloka.
Новий напрям AI-Native — це не просто зміна фокусу, а свідомий вихід у сегмент високих швидкостей на ранніх раундах. Цей крок логічно обґрунтований цифрами. За даними останніх звітів Stanford AI Index, генеративний ШІ всього за три роки досяг рівня проникнення в 53% серед американських користувачів. Для порівняння: персональним комп’ютерам для цього знадобилося 16 років, а інтернету — 6 років. Понад 88% компаній у світі вже використовують ШІ щонайменше в одній бізнес-функції, а близько десяти відсотків ранніх послідовників технології звітують про зниження витрат на 20% і більше при паралельному зростанні виручки. AI-Native компанії розвиваються набагато швидше, залучають капітал в іншому темпі й часто проходять шлях від ідеї до міжнародного масштабу за кілька років. Для інвестора це означає потребу в іншій швидкості ухвалення рішень, доступі до закритих екосистем, ширшій диверсифікації та новому підході до формування портфеля.
Фільтрація шуму: технологічний підхід до скорингу
Головний виклик під час інвестування в стартапи ранніх стадій на гарячому AI-ринку — це величезний потік низькоякісних проєктів, які лише декларують наявність продукту. Щоб вирішити цю проблему, Toloka VC розробила внутрішню аналітичну систему «Ховрашок» (Gopher TSR). Бета-версія вже працює, аналізуючи тисячі інвестиційних сигналів на місяць і надає аналітику як напряму, так і для агентів та AI моделей для подальшої обробки агрегованих системою даних.
Система автоматизує перший етап воронки: вона агрегує інвестиційні сигнали з відкритих та закритих баз даних (включаючи Pitchbook та Sacra), оцінює динаміку зростання команд і звужує вибірку з тисячі проєктів до сотні. Лише після цього аналітична команда та генеральні партнери переходять до детального ручного аналізу 5–10 найбільш життєздатних бізнесів для формування фінальних угод.
Стратегія вже діє і сформувалася не як теоретична відповідь на популярний тренд, а як результат практичної роботи з ранніми AI-компаніями. Перші кроки в межах нової стратегії вже реалізовані через партнерську інфраструктуру з випускниками Y Combinator (зокрема через Founder Factor). Toloka проінвестувала $3.9 млн у 48 стартапів з останніх зимового та весняного батчів акселератора, сформувавши для своїх учасників широкий стартовий портфель у технологічному секторі. І ми плануємо продовжувати працювати з цим та іншими акселераторами в рамках цієї стратегії.
Підсумовуючи, є три способи стати частиною AI-революції та заробити на цьому — можна створити власний AI-стартап, можна трансформувати свій бізнес за допомогою AI, а можна інвестувати в компанії, які вже будують це майбутнє.
Для більшості людей інвестування є найреалістичнішим способом не просто спостерігати за змінами, а брати участь у створенні нової економіки.