💡Чак & ИИ
Как последние движения в ИИ влияют на то, во что ЧакVC готов (и не готов) заходить
ИИ‑развитие последних месяцев меняет не только продукты, но и нашу инвестиционную стратегию. На фоне выхода новых моделей уровня claude 4.6 и скачка ожиданий от агентных систем рынок устроил стресс‑тест: за одну неделю в феврале из Big Tech испарились сотни миллиардов капитализации - инвесторы переоценивают, кому достанется маржа в новой ИИ‑экономике, а какие модели бизнеса начнут проседать.
Параллельно появляются агенты уровня OpenClaw - локальные, опенсорсные, с доступом к файлам, браузеру, мессенджерам, которые выполняют задачи end‑to‑end и растут быстрее, чем фаундер успевает читать собственный код. Австрийский основатель Openclaw, Петер Штайнбергер, признал, что большую часть кода он даже не читал.
На уровне идей это хорошо ложится на тезис Харари: всё, что опирается на язык, становится доменом ИИ - от кода до юриспруденции и управления вниманием.
Для нас вывод простой: ИИ перестал быть отдельной вертикалью и стал инфраструктурой. Нас не интересуют проекты, где «AI» - это слайд в деке. Нас интересуют компании, где ИИ вшит в реальные процессы: конкретный департамент, конкретный workflow, конкретный KPI.
1️⃣. Где мы больше не хотим участвовать
Горизонтальные «AI‑для‑всего» решения без отраслевой фокусировки.
B2C‑продукты, живущие только на хайпе и интерфейсе поверх чужих моделей.
Стартапы, где техническое ядро легко воспроизводимо следующей волной «20‑летних с новой моделью» и нет реального process‑lock‑in у клиента.
ИИ‑компонент сам по себе больше не создаёт moat (ров). Если фаундер не может чётко объяснить, какую именно часть процесса клиента он ломает или автоматизирует, интерес к сделке резко падает.
2️⃣. Где, наоборот, растёт интерес
B2B и on‑prem / VPC‑интеграции, где ИИ становится частью внутренней инфраструктуры клиента. Это создаёт новый moat: сложность внедрения, безопасность, комплаенс, кастомизация под конкретный стек.
Вертикальные решения: отрасль, суб‑ниша, конкретная роль. Не «AI для индустрии», а конкретный рабочий процесс, за который реально платят и который сложно воспроизвести.
Проекты с понятным AI flywheel: чем больше пользователей и действий, тем лучше модели, тем выше value для следующего клиента.
В этом контексте пилоты становятся ключевым артефактом. ИИ сейчас не продаётся словами - он доказывается: метриками, снижением времени цикла, уменьшением ошибок, изменением поведения пользователей в системе.
3️⃣. Что мы считаем must‑have для AI‑стартапов
Отраслевая специализация и глубокое понимание домена, а не только ML‑экспертиза.
Сильный UX: если сотрудники клиента не любят продукт, он не масштабируется внутри организации, как бы хороша ни была модель.
Гибкость по моделям и архитектурам как часть ДНК компании: постоянный поиск баланса между скоростью, качеством, стоимостью и безопасностью.
Система уникальной обратной связи: сбор, разметка, замыкание цикла улучшений. Без этого «AI‑фича» не превращается в AI‑флайвил.
Собственные данные - большой плюс, но сегодня это не единственный источник преимущества. Более важен доступ к контексту процессов и правильная организация feedback‑loop.
4️⃣. Что не изменилось и не изменится
Ни один скачок в моделях и ни одна коррекция Big Tech на сотни миллиардов не отменяет базовые критерии:
🍨Адекватность и зрелость фаундера в плане коммуникации
🍨Внятная юнит‑экономика/маржинальный доход
🍨Релевантный по размеру рынок
🍨Способность строить дистрибуцию, добиваться excellence in execution и развивать бренд.
❗️ИИ усиливает всё: и сильные стороны команды, и её хаос. Поэтому для нас ключевой фильтр - не только «какой у вас AI», а какой у вас майндсет и сможете ли вы превратить технологическую фору в устойчивый бизнес, а не в ещё один красивый запуск на волне рыночной волатильности.
