Стартапы

Твой стартап может быть high risk, low return. Или простым языком: ты можешь всадить туда 5-7 лет жизни и уйму здоровья - и не получить ничего. Это худшая игра, в которую можно играть. И, к сожалению, в неё играет большинство. Про стартапы принято говорить: high risk, high return. Большой риск - большой апсайд. В теории это честная сделка. Ты 5-7 лет живёшь в стрессе, фигачишь по 10 часов в день, ставишь на кон здоровье, отношения, карьеру и накопления. Но взамен у тебя есть шанс выиграть по-крупному. Ключевое слово - шанс. Fun fact: до венчурных инвестиций доходит, условно, несколько процентов компаний. А вероятность, что после привлечения денег вы построите единорога, меньше 1%. Поэтому вся затея имеет смысл, только если в конце стоит очень большой приз. В терминах казино: странно ставить $10K на зеро, чтобы в случае победы выиграть $11. Если уж ставить на зеро, должна быть возможность выиграть миллионы. И вот тут проблема. Большинство стартапов, которые я вижу вокруг, устроены наоборот. Они high risk, low return. Фаундеры берут всё худшее из мира стартапов, но строят продукты с крошечным апсайдом. Почему апсайд часто низкий? 1. Рынок слишком маленький. Даже если вы всё сделаете идеально, потолок всё равно низкий. А идеально вы, скорее всего, не сделаете. 2. Нет unfair advantage. Фаундеры идут в рынок, где у них нет ни экспертизы, ни связей, ни инсайтов. И почему-то думают, что обгонят тысячу таких же умных и трудолюбивых людей, у которых уже 5-10 лет опыта в индустрии - и которые пилят ровно такой же стартап. 3. Неправильные кофаундеры. Люди запускают компанию с теми, с кем не проходили сложные ситуации, не обсуждали ценности и не представляют, как будут конфликтовать, когда всё пойдёт не по плану. А оно почти всегда пойдёт не по плану. 4. Delusional фигня. Самый частый кейс. Люди не решают реальную боль, а косплеят Адама Ньюмана из WeWork. Expected value у таких стартапов отрицательный. Почти на любой нормальной работе за 7 лет вы заработаете больше. И, что важно, у вас останется жизнь. Тогда что делать, если большого апсайда нет, но идея нравится? Делать. Просто не стартап, а бизнес. Не рейзить деньги. Не нанимать команду под презентацию. Не пилить продукт годами в надежде, что потом кто-нибудь купит. Начать с продажи. Продавать услугу. Закрывать конкретную боль. Руками, некрасиво, не масштабируемо. А потом, если боль повторяется и клиенты платят, можно строить продукт поверх этой услуги. Но это уже необязательно. Это будет low risk, low reward business. Да, $100M на экзите вы не заработаете. Но expected value может быть сильно выше. И заодно вы получите приятный семейный бизнес, от которого можно кайфовать, а не нервничать. А если уж играть в опасную и болезненную игру - например, строить infrastructure-стартап :) - то надо хотя бы играть за большой приз. Иначе получается странно. Вы живёте как фаундер. Рискуете как фаундер. Страдаете как фаундер. А апсайд у вас как у маленького агентства.

Иллюзия свободы в бизнесе Многие мечтают уйти из найма, чтобы «жить свободно». Но вскоре понимают: свобода предпринимателя — миф с красивой обложкой. Вместо одного начальника появляется десяток — клиенты, поставщики, контролирующие органы, а ещё — собственные обязательства. Пример: дизайнер бросил офис ради фриланса. Через полгода понял, что работает без выходных, отвечает на звонки в полночь и боится потерять заказчиков. Формально — свобода, фактически — зависимость. Вывод: настоящая свобода приходит не в момент открытия бизнеса, а тогда, когда система начинает работать без вас. Что важно: ✅ строить процессы, а не жить в режиме «пожарника» ✅ делегировать и автоматизировать ✅ планировать отдых как обязательную часть стратегии. Бизнес даёт не свободу от работы — а возможность самому выбирать, ради чего ты работаешь. Фаундер | Бизнес и Стартапы

AI-продукты удерживают 48% выручки, обычный B2B-софт - 82% Главный соблазн сезона 4го квартала звучит примерно так:

все берут AI, сделаю AI-продукт - влечу на волне

Прежде чем влетать - посмотри на удержание ChartMogul (аналитик Кайл Пойар) прогнал 3500 софтверных компаний с выручкой от $250 тыс. в год за 2025 год Что вышло: - обычный B2B-SaaS удерживает выручку на уровне 82% (медианный NRR); - AI-native компании - 48% по NRR и всего 40% по валовому удержанию (GRR) То есть у типичного AI-продукта из выручки к концу года остаётся меньше половины Причина - AI-турист: подписался из любопытства, попробовал, ушёл к следующей игрушке. Плюс у AI другая экономика: каждый запрос стоит денег (токены), поэтому свободно дать попробовать, как в обычном SaaS с маржой под 80%, не выйдет Хорошая новость: за 2025-й валовое удержание AI-продуктов выросло с 27% в январе до 40% к сентябрю. Туристы уходят, остаются те, кому реально надо, рынок взрослеет Я не хочу сказать: "бро, не делай AI" Просто прежде чем строить на AI-волне в сезон - ответь себе, сколько из тех, кто подпишется в декабре, останется в феврале? Источник: ChartMogul, «The SaaS Retention Report: The AI churn wave» (2025).

Иллюзия стабильности Кажется, что собственное дело — это гарантия стабильного дохода, успеха, статуса. Но в реальности бизнес — это постоянные качели: сегодня прибыль, завтра убытки, послезавтра кризис — и адаптивность становится главным ключом к выживанию. Рынок меняется, как меняется и законодательство, от которого во многом зависит бизнес, клиенты уходят к конкурентам, технологии устаревают. Предприниматель должен быть готов к тому, что завтра все может измениться и единственная стабильность — это постоянная адаптация. Пример: владелец кафе радовался полным залам до появления крупной сети по соседству. За пару месяцев поток гостей сократился вдвое — пришлось менять меню, формат и стратегию. Вывод: стабильность в бизнесе не даётся, её создают. Что важно предпринимателю: ✅ не строить планы только на «лучший сценарий» ✅ иметь финансовую подушку и план B ✅ следить за рынком и меняться раньше, чем заставит кризис. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Большой недельный пост 🎉 Несколько дней думаю, стал бы я прыскать в нос аэрозолью для ума от Артема Соколова или все же ссыкотно. Ну, как минимум, несколько лет на подумать еще есть. А вы пока почитайте наш большой недельный пост. А вот, кстати, и он! 1️⃣ Газовые двигатели ИИ-бума: американские дата-центры переходят на личные генераторы на ископаемом топливе — ссылка 2️⃣ Про чуваков, которые обучают AI на геймерских стримах. Они не продались OpenAI и решили самостоятельно развиваться в эту сторону — ссылка 3️⃣ Старенькая лекция Сэма Альтмана и Дастина Московица про то, как начинать стартапы — ссылка (за наводку спасибо @rebrykblog) 4️⃣ История девушки про то, как она с AI сделала приложение в сфере здравоохранения и дошла до $300 тысяч ARR — ссылка 5️⃣ История про iBeer — первое завирусившееся приложение на iPhone. Его скачали более 100 млн раз, а его основатель зарабатывал по $10-20 тысяч в день — ссылка 6️⃣ Выпуск Андрея Алистарова про связь бывшего министра связи Никифорова с финансовой пирамидой Finiko. Там интересно про переговоры между адвокатами — ссылка 7️⃣ Большой разговор с крупными российскими компаниями про открытые AI-модели, про их будущее и кто на них зарабатывает — ссылка 8️⃣ История появления перфокарт. Ни них раньше компьютеры работали, если вдруг подзабыли — ссылки @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Y Combinator S22 через 4 года На прошлой неделе прошел очередной демо-день Y Combinator. Это тот самый момент, когда задаются тренды венчурного мира. Плотность будущих единорогов на квадратный метр тут заведомо рекордная. Тренды в очередной раз вышли унылейшими. 90% компаний – это либо очередной SaaS или NoCode для второстепенной бизнес-функции, либо “X для Y в Z”, “Shopify для поваров в Пакистане” и подобное. В #стартапдня я выбрал самые нехарактерные компании выпуска, хоть как-то надо поддержать смелость и отход от шаблонов. Maverick Bioworks планирует выделять литий из породы с помощью биотехнологий. Созданные им микробы, дескать, делают это эффективнее, чем любые промышленные процессы. А под следующую задачу стартап новых микробов придумает, литий – не последняя остановка. Signature Biosciences хотел бы обещать полный анализ здоровья человека по одной капли крови, но, к сожалению, эту нишу уже занял Theranos. Сегодняшний стартап формулирует ту же мысль чуть в других словах. Мы, дескать, умеем заставить существующее оборудование делать 50 разных ПЦР тестов на одном биоматериале. И теперь по обычному анализу крови можно определять те болезни, которые раньше не определялись. Taro – закрытый клуб для разработчиков, где они помогают друг другу продвигаться по карьерной лестнице. Внутри ни слова об особенностях инкапсуляции в C++, но зато много рекомендаций о том, как увеличить зарплату, работая в Amazon. О результатах у всех говорить ещё рано, они только-только из акселератора выпустились. — Вот такой #субботнийповтор из 2022 года. Это был последний выпуск YC из эпохи “до ChatGPT”. SaaS и NoCode как лидерам венчурной мысли жить оставалось всего 2 месяца. После ноября многие стартапы резко переобулись и сказали, что они теперь AI. Единорогом из того набора пока никто не стал. Среди относительно успешных проектов вы можете знать Firecrawl. В YC они пришли как уроки программирования, а сейчас дают API AI-агентам для хождения по интернету, чтобы те сразу данные с веб-страниц получали, а не мучительно их самостоятельно парсили. Из тройки, которую выбрал я, Maverick и Signature привлекли относительно небольшие раунды и продолжают развитие. Taro продался – видимо, за копейки. Мой старый пост: https://t.me/startupoftheday/2534

Чем вы отличаетесь? Одним предложением, пожалуйста Недавно в посте я написал, что слайд с конкурентами становится одним из самых сильных в деке, если на вопрос «а вы чем отличаетесь?» есть ответ в одно предложение. Логичный вопрос: как его собрать? Начну с того, как это обычно выглядит на питчах. Слайд на картинке — собирательный, но похожие я вижу почти на каждом разборе. Один фаундер показал такой с комментарием:

Перед вами слайд с конкурентами. У нас все галочки. Ура!

Беда в том, что многие из этих «крестиков» уже подняли раунды и зарабатывают, и таблица читается как «все вокруг дураки, одни мы умные». К тому же она сравнивает фичи, а не боли. Мне неважно, у кого больше галочек. Важно, за что клиент будет платить именно вам. Второй частый вариант — спрятаться за технологию:

Мы L2-решение, которое упаковывает пайплайны поверх генеративных моделей

Чтобы это понять, нужно хорошо разбираться в теме, а далеко не все инвесторы глубоко погружены во все темы. Да и отличие «за счёт технологии» работает не всегда: часто её догоняют за один релиз. Третий вариант — прилагательные: быстрее, удобнее, дешевле. Они есть в каждом втором деке. Рабочее предложение собирается из четырёх кусков: кто наш клиент, чем он решает задачу сейчас, что мы даём ему взамен и какой проверяемый факт делает нас лучше именно для него. Примерно так: Для [сегмента], который сейчас решает задачу через [альтернативу], мы даём [результат], потому что [факт, которого нет у других]. Сравните два варианта (пример условный):

AI-платформа для найма с удобным интерфейсом и глубокой аналитикой

и

Сети кофеен до 50 точек нанимают бариста через чаты и Excel. Мы закрываем вакансию за 3 дня вместо двух недель, потому что берём кандидатов из студенческих сообществ, куда джоб-борды не доходят

Во втором варианте HeadHunter и остальные никуда не делись. Мы просто показали место, где с ними не пересекаемся: другой сегмент и канал, куда они не доходят. И никого не пришлось записывать в дураки. Схему выше можно покрутить с claude/gpt, чтобы собрать свой one-liner. Только дайте им реальные факты: кто уже платит, чем клиенты пользовались до нас, какие есть цифры. Иначе AI вернёт те же «быстрее и удобнее». Если соберёте свой — кидайте в комментарии, посмотрим вместе. Андрей Резинкин | Money For Startup

Строить большую компанию легче, чем маленькую. Когда делаешь маленький бизнес на маленьком рынке или низкомаржинальный бизнес на любом рынке, ты должен быть почти идеальным. И команда должна быть такой же. Нужно совершать сотни правильных шагов и принимать сотни правильных решений. Даже мелкие ошибки сильно бьют по устойчивости. Вроде все пашут, никто не ленится, но вы постоянно живете в какой-то нужде и что-то преодолеваете. Высокая маржа и большой рынок прощают гораздо больше ошибок. На таких рынках проще искать сильных людей с опытом, легче привлекать деньги под понятные темы и есть больше пространства для маневра. Да, конкуренция там тоже выше. Но времени в сутках вам работать всеравно столько же и усилий прикладывать будете столько же, а вот апсайд совсем другой. Лучше уж пострадать в большой теме.

Почему YC не рекомендует стартапам нанимать сотрудников во время батча? Мы рекомендуем не нанимать во время акселерации. Фаундеры недоумевают: “Наём сотрудников — это ведь те самые амбициозные шаги, которые нужны, чтобы расти! Разве нет?” Но существует два типа найма. Один из них вполне допустим во время YC, а другой может навредить. «Традиционный» наём мы как раз не рекомендуем. Разместить вакансию, отобрать кандидатов, попросить рекомендации, провести собеседования… В лучшем случае это 3–4 недели до оффера. Потом ещё неделя-две на то, чтобы человек фактически начал работать, и минимум пара недель — на адаптацию. У подхода есть серьёзные недостатки: 1. Долго. Проходит 2 месяца, прежде чем вы получаете хоть какую-то пользу от сотрудника (и это оптимистичный прогноз). Реалистичнее — 3 месяца. А в YC 3 месяца — это вся программа целиком. 2. И это сроки при условии, что вы действительно кого-то нашли, и этот человек оказался профи и быстро вышел на продуктивность. А ведь можно потратить кучу времени и вообще никого не нанять. 3. Это отвлекает от других важных задач в критически важный для стартапа момент. 4. Если с человеком ничего не получится, вы потратите ещё больше времени и душевных сил на управление им и его увольнение. А вот какой тип найма действительно допустим: Нанять человека, которого вы уже хорошо знаете. Почему? Вы уже знаете, что он хорош как специалист. Вы уже хотите с ним работать. Это существенно снижает риски. Вы можете поговорить с ним в тот же день, провести короткое техническое собеседование, трудоустроить его на той же неделе — и он сразу начнёт приносить пользу. Кроме того, так гораздо выше вероятность заполучить более сильного кандидата — потому что такие первые сотрудники придут работать не столько ради стартапа, сколько ради вас лично (то есть это будут люди, которые бы не откликнулись на вакансию неизвестного стартапа, но могут захотеть работать именно с вами и поэтому придут — прим. ред.). Из поста Макса Колыша, YC Visiting Partner. Даже если вы не в акселераторе, этот подход к найму на ранней стадии вполне применим 👌 @y_everyday — рефлексируем об акселератор, создавший 100+ стартапов-единорогов 🤩

Простой способ отсеять 99% идей для своего сайд-проекта или стартапа. Если понятна примерная целевая аудитория проекта (а без этого его не стоит делать), то нужно найти блоги/рассылки/каналы/сайты и др. места, где кто-то делает контент именно для этой аудитории. Потом спросить у них о стоимости рекламы, получить цены от нескольких, и понять, сколько стоят охваты этой ЦА. Получается прокси метрика: Если контента найти не получилось, то почти наверняка такой ЦА не существует. Проект делать не для кого. Либо фаундер профнепригоден 🙂 Не может найти, где тусуются его потенциальные клиенты. Если контент есть, но кажется, что реклама не окупится - значит даже оптимизм фаундера не верит в спрос. Уже на старте! Когда оптимизм на максимуме. Точно не надо делать такой проект. Если цена кажется норм, то идея в теории норм - можно склепать лендинг и попробовать привлечь в waitlist (не обязательно платно). Если кажется "как дешево!", то тут два варианта: либо фаундер оторван от реальности, либо проект принесет миллионы, и надо все бросать ради него 🙂 @kyrillic

Новости стартапов и венчурного рынка c 14 по 20 сентября Со всеми моими мероприятиями и поездками только дошли руки написать регулярный обзор новостей. Прошлая неделя была очень жаркой и эмоциональной, когда обсуждали опасность и регулирование ИИ. Поскольку пока что много пыли, а понимания нет, то обсудим эту тему чуть позже. Сегодня я хочу обратить ваше внимание на 2 новости, которые вряд ли вы видели, а они, на мой взгляд, очень важные. 1. OpenAI, Anthropic, Google и SpaceXAI получили антимонопольный иск из-за замедления развития ИИ. Когда на прошлой неделе Дарио Амодеи опубликовал своё эссе о необходимости замедлить развитие frontier AI, я специально не стал его комментировать. До этого была история с громким увольнением сотрудника Anthropic, а потом в течение недели начали появляться заявления крупнейших AI-компаний и их руководителей примерно в одном направлении: индустрии нужна координация и какие-то ограничения на скорость развития ИИ.  У меня было сильное впечатление, что это спланированная кампания. Я подумал: а как на это отреагируют антимонопольные службы и нет ли тут картельного сговора. 18 сентября был подан гражданский иск от нескольких клиентов против Anthropic, OpenAI, SpaceXAI и Google. Истцы утверждают, что руководители компаний фактически договорились между собой замедлять развитие конкурирующих AI-продуктов после публичной поддержки идеи Дарио Амодеи. Они считают, что такая координация может нарушать Section 1 Sherman Antitrust Act, которая запрещает соглашения между конкурентами, ограничивающие конкуренцию. Не берусь судить, насколько там сильный юридический кейс, но сам факт мне кажется очень важным. Интересно чем закончится это разбирательство, получится ли у топ LLM навязать рынку монополию (надеюсь, что нет).  2. Один из крупнейших инвесторов SpaceX решил вернуть LP не деньги, а акции SpaceX. Венчурные инвесторы вкладывают в стартапы не свои деньги, а деньги LP. В определенный момент они должны вернуть эти деньги обратно. Именно поэтому венчурные инвесторы спрашивают вас об exit. Valor Equity Partners, фонд Антонио Грасиаса, давнего инвестора SpaceX и члена совета директоров компании, передал своим LP часть акций SpaceX вместо того, чтобы продавать их и вернуть инвесторам деньги. По оценке Bloomberg и TechCrunch, речь идёт примерно о $8,5 млрд. в акциях SpaceX.  Конечно, у такого решения есть вполне рациональные объяснения. Например, фонд не создает дополнительного давления на публичную цену акций продажей огромного пакета. Плюс для LP могут быть налоговые преимущества. И в целом иногда так делают. Можно интерпретировать это очень позитивно: акции настолько привлекательные, что инвесторам стоит самим решать, когда фиксировать прибыль. А можно посмотреть и с другой стороны: «Мы не хотим сейчас продавать огромный пакет. Вот вам акции. Дальше разбирайтесь сами». Проще говоря, фонд перенёс риски на LP. Скажу честно, я очень скептичен по поводу текущей оценки SpaceX, но это мое субъективное мнение. Какая из интерпретаций сигналов верная, решайте сами:)

Все чаще думаю о том, что самое сложное и в тоже время простое это отношения и что именно от наличия или отсутствия синергии «летят» или «не летят» компании и проекты. Хочется много раз сказать о том, как важны партнерские сессии и как важно уметь отделять работу от человека и наоборот. Вообще, исследователи групповых конфликтов, предлагают разделять два типа конфликта в команде: ▫️конфликт по задаче: про сам предмет спора, идеи, решения ▫️конфликт отношений: про личное раздражение, напряжение, несовместимость характеров. Чаще всего конфликт по задаче может быть полезен для результата, потому что это тот случай, когда «в споре рождается истинна», а конфликт отношений почти всегда действует разрушительно и это один из самых устойчивых выводов во всей литературе по теме. Разбирая именно высокоэффективные команды Кремниевой долины обнаружили закономерность: у лучших команд конфликт по задаче случался часто и рано, на той стадии, пока идею ещё можно было пересобрать, а конфликт отношений оставался низким на протяжении всей совместной работы. То есть сильные партнерства не избегают споров, но они просто не дают спору о продукте перерасти в спор о человеке и дойти до личностных обвинений. Похожее видно и в исследованиях эмоционального интеллекта в стартапах: команды с более высоким EQ быстрее считывают состояние друг друга и корректируют поведение под контекст, а подавление эмоций, наоборот, разрушает доверие. Команды, которые эмоции игнорировали, чаще распадались именно под давлением, то есть ровно в те моменты, когда синергия нужнее всего. Это, мне кажется, и отвечает на вопрос, зачем партнерские сессии особенно нужны в турбулентное время. Чтобы разделять две линии конфликтов: ▫️одни про стратегию, метрики, приоритеты, где спорить полезно и правильно; ▫️вторые про то, что происходит между вами как людьми, где важно называть вещи вслух, а не копить. Быстрая и рискованная среда стартапа сама усиливает трения и именно поэтому важно разбирать их, а не надеяться, что всё рассосётся само. Практически это выглядит так: • разделять «у нас разное видение по продукту» и «меня задело, как ты вчера со мной разговаривал», тк это два разных разговора, и смешивать их приведет к затяжному конфликту • регулярность важнее интенсивности: короткая еженедельная сверка снимает больше напряжения, чем один разбор полётов раз в квартал И сюда же добавляется новый слой: рабочие сессии с ИИ. Это то, что прямо сейчас изучают в human-AI teaming исследованиях, и там уже видно два ключевых инсайта: • ИИ в команде больше не нейтральный инструмент, а участник, который меняет саму динамику отношений: люди воспринимают меньше конфликта, когда ИИ справляется хорошо, но общая удовлетворённость процессом работы при этом ниже, а когда оба партнёра тянут идеи из одного и того же источника, каждому по отдельности становится лучше, а коллективное разнообразие решений команды сжимается • самая свежая работа 2026 года (Gonzalez и соавторы, PNAS Nexus) показывает: выигрыш от связки человек + ИИ появляется только там, где роли осознанно разведены, а не слиты в одно. Интересно, что это значит, что партнёрским сессиям придётся научиться обсуждать не только «кто за что отвечает между нами», но и «что из этого теперь делает ИИ, и как мы держим доверие к нему синхронизированным друг с другом» В общем, все как обычно просто: важно разговаривать и даже в самой быстрой гонке не «забивать» на состояние эмоциональное команды, чтобы в критический момент устоять.

Всё чаще встречаю тейк, что ИИ-лабы живут на субсидии. Подписки и API продаются в убыток, разницу доплачивают венчурные фонды, и когда инвесторам надоест, цены взлетят. В строгой версии такого тейка субсидируется вообще любой сервис с отрицательной EBITDA. Убытки у лаб есть, и миллиардные. Но слово "субсидия" вредное и мешает понять, что происходит. За ним стоит картина, где кто-то оплачивает банкет, как условный олигарх убыточный ресторан "для души". Быть убыточным можно двумя разными способами. Каждая единица товара продаётся ниже себестоимости, а разницу доплачивает кто-то третий. У раннего Uber и WeWork этим третьим были фонды. Каждая поездка и каждый сданный стол уходили в минус, и чем больше продаж, тем глубже яма. Выход из неё один, поднять цену или уронить себестоимость. Uber в итоге сделал и то и другое, поднял цены, срезал бонусы и ушёл с убыточных рынков, а плотность сети улучшила себестоимость. WeWork не смог. Это и есть субсидирование. Второй способ это завод, построенный под млн машин в год, который пока выпускает сотню тысяч. Каждая машина уходит с маржой, а завод в минусе, потому что его стоимость размазана по маленькому выпуску. Единица прибыльна, компания нет. Лечится это ростом выпуска при тех же ценах и называется экономикой масштаба. Лабы живут по второму сценарию. Anthropic перед IPO называла инвесторам маржу на инференсе выше 80% (до расходов на обучение и доли партнёров), у OpenAI на платных продуктах прошлой осенью было около 70%. В минус их утаскивает обучение и R&D. А они стоят одинаково, делишь ты условный млрд на 100к юзеров или на 100 млн. В первом случае на каждого приходится $10к обучения, во втором $10, а платят они одну и ту же двадцатку в месяц. Поверить в это тяжело, думаю, из-за масштаба. Капекс в датацентры и обучение настолько огромные, что окупающая их база должна быть исторически рекордной. Версия, что венчуры просто доплачивают за каждого пользователя, воспнимается многими правдоподобнее. Обучение при этом нельзя провести один раз и забыть. Перестанешь выпускать новые модели, и через полгода клиенты уйдут туда, где фронтир свежее. Но новое поколение не начинается с чистого листа: остаются данные, архитектура, обучающая инфраструктура, веса, экспертиза в команде и прочее, так что это переоснащение линии под новую модель, а не стройка с котлована. И рекуррентный не значит переменный. Станет пользователей в десять раз больше, обучение в десять раз от этого не вырастет. Так живут многие. TSMC под каждый новый техпроцесс строит фабрики, и на разгоне они тянут маржу вниз. Netflix каждый год обязан покупать контент, иначе люди разбегутся. Но один каталог обслуживает 300 млн подписчиков так же, как 30, бюджет на него растёт медленнее выручки, и операционная маржа за десять лет уехала с 4% за 30%. Всё упирается в то, растёт ли выручка быстрее фиксированного расхода. Поэтому смотреть надо на то, что происходит с убытком, когда продажи растут. При субсидии он растёт вместе с ними. У Anthropic квартальная выручка за год выросла в 14 раз, и компания впервые вышла в скорректированный операционный плюс. Прибыль, правда, скорректированная, что именно из неё вычли, узнаем из проспекта. У OpenAI пока наоборот: за Q2 выручка прибавила 18%, а операционный убыток треть, и сотни миллионов бесплатных пользователей тут явно не помогают. Бесплатный тариф вообще единственное место, где цена честно ниже себестоимости. Только работает он как маркетинг. Качает привлечение в платные тарифы, занимает рынок, пока конкуренты не выросли, разгоняет виральность и делает бренд. Так ChatGPT уже стал именем нарицательным. Сидеть в минусе при такой марже это выбор. Можно тратить на R&D меньше и стать прибыльным уже сейчас, но тогда быстро потеряешь фронтир. Amazon два десятилетия держал прибыль около нуля, потому что рост был важнее. Пока рынок растёт кратно, а капитал доступен, на внешних деньгах вырастешь сильно больше, чем на своей прибыли. Если это субсидия, цены поднимут, как только инвесторы устанут. Пока же токен при том же качестве дешевеет в десятки раз за год.