Найти в Дзене
Кофе с экономистом
13 подписчиков

Почему 90% AI-проектов не считают экономику до запуска — и теряют деньги

1 мин
Большинство AI-проектов начинают с продукта.
Профессиональный подход — начинать с финансовой модели. AI не делает бизнес прибыльным автоматически.
Прибыль — это функция параметров. Допустим: Маржинальный доход на клиента: CM=P−VC=365₽ До 822 пользователей проект убыточен.
После — начинает генерировать прибыль. Функция прибыли: Π(Q)=365Q−300000 При 1000 пользователях: Π=65000₽ 500 000 ₽ выручки → всего 65 000 ₽ чистой прибыли.
Маржа ≈ 13%. Это крайне чувствительная модель. Если у проекта 1000 пользователей стабильно, ежемесячная прибыль: CF=65000₽ За 12 месяцев: CFcum=780000₽ Важно: инвестор смотрит не на прибыль одного месяца, а на кумулятивный денежный поток. Деньги сегодня дороже денег завтра.
Применяем дисконтирование: где r=20% годовых.
В нашем примере NPV≈701682₽
Если NPV > 0 — проект экономически целесообразен. Пусть CAC = 900₽, а "срок жизни" клиента - 3 месяца. Это слабая модель.
Инвестиционно устойчивая — от 3 и выше. 1. Игнорируют переменные расходы API
2. Недооценивают
Оглавление

Большинство AI-проектов начинают с продукта.
Профессиональный подход — начинать с финансовой модели.

AI не делает бизнес прибыльным автоматически.
Прибыль — это функция параметров.

P — цена, QQQ — количество клиентов, FFF — постоянные издержки, VCVCVC — переменные издержки на клиента, Π — прибыль
P — цена, QQQ — количество клиентов, FFF — постоянные издержки, VCVCVC — переменные издержки на клиента, Π — прибыль

Пример AI-бота на подписке

Допустим:

  • Цена подписки P=500₽
  • Переменные издержки VC=135₽
  • Постоянные издержки F=300000₽

Маржинальный доход на клиента: CM=P−VC=365₽

Точка безубыточности

-3
-4

До 822 пользователей проект убыточен.
После — начинает генерировать прибыль.

Масштаб и прибыль

Функция прибыли: Π(Q)=365Q−300000

При 1000 пользователях: Π=65000₽

500 000 ₽ выручки → всего 65 000 ₽ чистой прибыли.
Маржа ≈ 13%.

Это крайне чувствительная модель.

Денежный поток

Если у проекта 1000 пользователей стабильно, ежемесячная прибыль: CF=65000₽

За 12 месяцев: CFcum=780000₽

Важно: инвестор смотрит не на прибыль одного месяца, а на кумулятивный денежный поток.

Дисконтирование и инвестиционная логика

Деньги сегодня дороже денег завтра.
Применяем дисконтирование:

-5

где r=20% годовых.
В нашем примере NPV≈701682₽
Если NPV > 0 — проект экономически целесообразен.

Добавим юнит-экономику

Пусть CAC = 900₽, а "срок жизни" клиента - 3 месяца.

-6

Это слабая модель.
Инвестиционно устойчивая — от 3 и выше.

Итак, Почему 90% AI-проектов терпят проблемы

1. Игнорируют переменные расходы API
2. Недооценивают CAC
3. Не считают churn
4. Не делают сценарный анализ

AI повышает технологическую сложность, но не отменяет финансовые законы.

Минимальный набор финансовой модели AI-проекта

  1. Прогноз пользователей (3 сценария)
  2. Структура постоянных и переменных затрат
  3. Точка безубыточности
  4. Юнит-экономика
  5. Денежный поток
  6. NPV
  7. Чувствительный анализ

Если этих блоков нет — вы не управляете проектом, вы надеетесь.

Заключение

AI-проект — это инвестиционный объект.
Его ценность определяется не количеством функций, а:

-7

Пока эта функция не рассчитана — запуск является финансовым риском.

Больше аналитики здесь: https://t.me/coffee_PHD