Михаил Тавер, Основатель и Управляющий Партнер в Taver Capital Partners – Интервью

Михаил Тавер – опытный инвестор с двадцатилетним опытом работы на высоких руководящих должностях в известных финансовых группах и промышленных компаниях, а также в инвестициях и стратегическом консалтинге.

Михаил успешно завершил более 250 сделок по слиянию и поглощению и частным инвестициям для крупных игроков в промышленном секторе, и обладает глубокими знаниями в таких областях, как первичное публичное предложение, выкуп с помощью заемных средств, прямые инвестиции, частный капитал и слияния и поглощения. Его инвестиционные начинания также охватывали тяжелые отрасли, такие как горнодобывающая промышленность и производство. Кроме того, Михаил имеет сертификаты CFA, ACMA и CGMA.

Как основатель и управляющий партнер Taver Capital, международного венчурного капитала, посвященного инвестициям в глобальные компании, работающие в области искусственного интеллекта, Михаил обладает глубоким пониманием процесса инвестирования в стартапы в области глубоких технологий и искусственного интеллекта.

Вы были одним из пионеров в инвестициях в ИИ, когда это еще считалось нишевым направлением. Что изначально привлекло вас к технологиям ИИ, и как ваш взгляд на инвестиции в ИИ эволюционировал с момента основания Taver Capital?

Когда я выбрал ИИ, я сделал это, учитывая его как нишу, которую, по моему мнению, имела хорошие перспективы. Хотя я был прав о перспективах, мы увидели, как ИИ прогрессировал с ускоренной скоростью и теперь принят практически в каждой отрасли, что означает, что я был не прав о нишевом аспекте. Теперь ИИ стал основной технологией, и он существенно эволюционировал с тех пор, и так же эволюционировал и мой взгляд как инвестора.

Первоначально, когда ИИ привлек мое внимание как потенциальный сектор для инвестиций, я понял, что мне нужно перейти от общего инвестора в технологиях к общему инвестору в ИИ. Это привело меня к тому, что я стал одним из пионерских инвесторов в технологиях, работающих на основе ИИ. Теперь пришло время сделать еще один переход – от общего инвестора в ИИ к поиску следующей перспективной ниши внутри ИИ. С моей точки зрения, и учитывая мой обширный опыт работы с тяжелыми отраслями, я считаю, что это промышленный ИИ. Мое восприятие потенциала ИИ не изменилось – я всегда рассматривал его как инструмент для повышения эффективности и трансформации бизнеса. Однако, когда речь идет о вопросе, где интеграция ИИ может принести более высокие доходы, моя ставка заключается в том, что это могут быть отрасли, готовые к нарушениям – производство, горнодобывающая промышленность и другие сектора, которые большинство инвесторов, ориентированных на ИИ, не рассматривают.

Можете ли вы объяснить, какие возможности и проблемы вы видите в Промышленном ИИ? Как промышленный ИИ отличается от других применений ИИ в плане инвестиционного потенциала?

Я считаю, что ИИ может вдохнуть новую жизнь в компании этой отрасли и повысить их рост. Традиционные отрасли, такие как производство, энергетика и горнодобывающая промышленность, были медленными в течение многих лет, и ИИ имеет большой потенциал изменить это.

Возьмем, например, горнодобывающую промышленность. Сегодня темпы открытий меди, никеля и лития находятся на самом низком уровне за всю историю, несмотря на то, что расходы на разведку находятся на самом высоком уровне. Из-за этого горнодобывающая промышленность имеет огромный потенциал для нарушений. Это убеждение привело меня к инвестициям в Earth AI, компанию в Австралии, которая разработала технологию интегрированной минеральной разведки и помогает горнодобывающим компаниям находить залежи быстрее, дешевле и, что очень важно, более устойчиво.

Другим примером является израильская компания Ception, которая реализует системы ИИ для повышения производительности, устойчивости и безопасности на строительных площадках и промышленных предприятиях. Система MineCept, работающая по модели SaaS, использует 3D-картирование и технологию точной визуальной позиционирования для повышения безопасности и оперативной эффективности на рабочих местах.

В обоих примерах, проиллюстрированных выше, инвестиции в ИИ могут помочь компаниям сэкономить миллиарды долларов на расходах, положительно влияя на финансовые результаты компании. Однако применение ИИ в тяжелых отраслях – это довольно капиталоемкое начинание, даже для стартапов. Финансирование разработки необходимо рассчитывать с учетом маржи и долгосрочной перспективы. Прибыль может прийти поэтапно; например, в горнодобывающей промышленности может не быть прибыли в течение долгого времени, затем вдруг 20 миллионов долларов, затем снова нет, и так далее. Это необходимо учитывать. Поскольку это долгосрочный проект, как основатель, так и команда должны иметь стратегический подход и быть готовыми к тому, что результат не придет скоро.

Говоря об этом, инвесторы все еще колеблются инвестировать в промышленный ИИ по нескольким причинам. Во-первых, они считают, что инвестиции в промышленную глубокую науку слишком трудоемки, чтобы быть достойными. На определение того, будет ли проект ИИ работать, уходит около 5-6 лет, что делает некоторых инвесторов осторожными. Это правда, и означает, что инвесторам необходимо быть более избирательными при выборе проекта.

Мы также должны учитывать, что отрасль, из-за своего размера, традиционно была площадкой для частного капитала. Венчурные капиталисты давно обходили ее стороной, и, как результат, они не знают многое о тяжелых отраслях и о том, как общаться с основателями в этом секторе. Имея опыт инвестирования в секторах, таких как SaaS, у них нет понимания особенностей промышленного сектора, и, как результат, у них есть нереалистичные ожидания. Следовательно, важно глубоко погрузиться в промышленный сектор и научиться общаться с его заинтересованными сторонами.

Taver Capital достигла нескольких успешных выходов, включая приобретения крупными компаниями, такими как Facebook (META ) и Mitek. Какие ключевые факторы вы учитываете при решении инвестировать в стартап ИИ, которые могут указывать на будущий успешный выход?

Прежде всего, я пытаюсь убедиться, что основатели действительно понимают, что они делают. Это не только то, что они говорят, но и то, что они могут конкретно подтвердить ключевыми цифрами. Во-вторых, я полагаюсь на свою сеть для положительной оценки и поручительства новых перспектив. Кстати, когда эксперты отрасли говорят, что что-то – это чушь, что это невозможно или не сработает, я иногда рассматриваю это как хороший знак. То же самое относится и к ситуации, когда после того, как продукт делает свои первые шаги, инсайдеры отрасли начинают сильно критиковать стартап по незначительным причинам.

Помимо проведения аудита команды основателей, я анализирую, имеют ли стартапы потенциал для устойчивого роста и долгосрочных доходов. Если они просто преследуют немедленные прибыли, обусловленные рыночными тенденциями, я склонен отказаться, потому что в долгосрочной перспективе нет ценности. Я отдаю приоритет компаниям, которые могут обеспечить долгосрочную ценность.

Также я оцениваю, придерживаются ли компании традиционных и хорошо проверенных бизнес-практик. Основатели должны иметь четкое представление о рынке и эффективно управлять компанией, внимательно следя за финансами, операциями и моральным духом сотрудников. Надежная финансовая модель необходима для обеспечения успеха и роста стартапа, поскольку она служит ориентиром для достижения финансовой устойчивости и упрощает деятельность компании. Затем я рассматриваю, есть ли у них четкий план действий. Это сделает процесс принятия стратегических решений прозрачным и управляемым. Еще одним моментом является то, что я ценю содержание над формой. На ранних этапах бизнеса содержание часто более важно, чем стиль. Хотя наличие визуально привлекательного продукта может, безусловно, помочь привлечь внимание и вызвать интерес, в конечном итоге качество продукта определит, будет ли бизнес успешным.

Taver Capital инвестировала глобально, используя сеть местных экспертов. Как вы управляете сложностями инвестирования в разнообразные рынки, и какую роль играет местное знание в ваших инвестиционных решениях?

Поскольку средней школы я был в очень многокультурной среде, поэтому для меня не сложно связаться с основателями, независимо от их местоположения, языковых различий и т. д. Я могу общаться с людьми и не вижу никаких барьеров для поиска стартапов.

Кроме того, наличие портфельных компаний в разных странах приносит ощутимые выгоды. Во-первых, всегда есть кто-то, с кем можно поговорить, если вы не можете спать. Серьезно говоря, с бизнес-перспективы диверсификация является дополнительной гарантией безопасности. Я увидел это явно во время Covid, когда некоторые страны приостановили деятельность, а другие, наоборот, имели некоторый рост и развитие. Например, в США был введен строгий карантин, а в Австралии работа была в полном объеме. Это был интересный опыт.

Реальность заключается в том, что даже если одно и то же происходит повсюду, это происходит в разное время. Следовательно, диверсифицируя свой портфель, вы смягчаете геополитические и местные экономические риски.

Как вы представляете себе роль ИИ в изменении экономических ландшафтов, особенно в промышленных секторах?

Будет рост и улучшение. Что важно, это рост будет более устойчивым – то есть он будет более чистым и экологически чистым. Давайте возьмем портфельную компанию Taver Capital, Earth AI, о которой я упоминал ранее. Ее технологически обоснованный подход к нацеливанию, тестированию и верификации открытий, необходимых для революций в области электрических транспортных средств и возобновляемой энергетики, представляет собой значительный прорыв для отрасли, поскольку он помогает находить первичные залежи в неисследованных районах по доле обычных затрат.

Это важно сегодня, потому что есть гонка за критические металлы для топлива перехода к возобновляемой энергетике. Количество новых открытий уменьшилось на 73% за последнее десятилетие, и разработка старых залежей часто происходит неэкологически чистым образом.

ИИ-обоснованное открытие также важно в то время, когда такие “чистые” минералы, как медь и никель, сталкиваются с нехваткой, несмотря на значительные инвестиции в разведку. Earth AI выделяется, выявляя никель, медь, цинк и ванадий минеральных перспектив более чем в 100 раз быстрее и экономически эффективнее, чем традиционные методы.

Затем давайте посмотрим на Industry 4.0. Это тенденция автоматизации и обмена данными в производственных технологиях и охватывает интеграцию цифровых технологий, таких как Интернет вещей, ИИ, облачные вычисления и анализ данных, в промышленные процессы. Industry 4.0 видна в создании “умных фабрик”, которые более взаимосвязаны, эффективны и способны к автономному принятию решений.

Кстати, отвечая на многочисленные опасения по поводу сокращения рабочих мест, я не думаю, что это приведет к какому-либо всплеску безработицы. Мы уже прошли через промышленную революцию три раза. По моему мнению, человечество просто становится более продуктивным.

Какие основные качества или метрики вы ищете в стартапах ИИ при рассмотрении их для инвестиций? Есть ли какие-либо конкретные инновации или характеристики команд, которые выделяются для вас?

Важно, что основатели уже доказали, что они могут работать вместе и продемонстрировали свою компетентность в этом, что обычно довольно очевидно. Если основатели – семья, я рассматриваю это как красный флаг, потому что если есть проблемы с одним, будут проблемы и с другим, что удваивает риски.

Также команда основателей должна иметь широкий спектр знаний. Это не обязательно означает степень. Хотя важно, чтобы основатель имел высшее образование, оно не обязательно должно быть в области, в которой работает стартап. Это облегчает творческое мышление и дает основателям возможность видеть большую картину, а также иметь возможность углубиться в детали.

Имея эту двойную способность, команда основателей имеет четкое и отличительное представление о рынке, который они преследуют, и интуитивное понимание потребностей своих клиентов. Говоря о клиентах, я ценю основателей, которые могут слушать их отзывы и учитывать их. На самом деле, не только от клиентов, но и в целом, это требует много смелости, чтобы открыто слушать чье-то мнение. Итак, это еще один аспект, который я сильно учитываю.

Наконец, как я упоминал ранее, я внимательно изучаю финансовую модель стартапа перед принятием любого решения, поскольку я считаю, что это важно для обеспечения устойчивого роста и масштабируемости.

ИИ продолжает эволюционировать, какие новые области внутри ИИ вас больше всего интересуют? Есть ли какие-либо конкретные тенденции или технологии, которые, по вашему мнению, будут иметь решающее значение в течение следующего десятилетия?

Я бы посмотрел не только за пределы промышленного ИИ, но и за пределы ИИ в целом. Так много разработок происходит в отрасли, что полезно сохранять открытый ум, чтобы увидеть, какие аспекты нуждаются в поддержке или являются плодородной почвой для возникновения новых идей. Например, я бы рассмотрел такие аспекты, как энергоэффективность при обучении моделей, которая является большой темой сейчас. Есть много разговоров о том, как крупные технологические компании имеют дело с ростом выбросов из-за своих инициатив ИИ и сталкиваются с многочисленными критиками за это.

Это пример сегмента внутри ИИ, который мог бы использовать новые идеи и свежие решения. Другой областью, которая, кажется, является большой тенденцией, является безопасность и этика. Например, некоторые функции Apple (AAPL ) недоступны в Европе из-за требований DMA. Я также считаю, что сектор DefenceTech будет расти, и это приведет к развитию гражданских отраслей. Однако эти два тесно связаны, поскольку есть много этических соображений, которые необходимо учитывать при реализации ИИ в государственных программах.

Основываясь на вашем обширном опыте, какой совет вы дадите предпринимателям, желающим войти в область ИИ? Какие общие ловушки они должны избегать?

Не сосредотачивайтесь исключительно на ИИ. Лучше заниматься секторами, в которых вы хотите вести бизнес, будь то нефтяная промышленность, издательство книг, производство стали или что-то другое. ИИ – это просто инструмент; нет необходимости преследовать ИИ ради самого ИИ. Искусственный интеллект должен просто служить технологией, повышающей эффективность вашего бизнеса.

Учитывая вашу инвестицию в Earth AI, можете ли вы обсудить, как ИИ может сыграть роль в усилиях по устойчивому развитию, особенно в секторах, таких как чистая энергетика и минеральная разведка?

ИИ может способствовать этим секторам несколькими способами: оптимизированное управление ресурсами, прогнозируемое обслуживание, мониторинг окружающей среды, улучшенная минеральная разведка и т. д.

В целом, способность ИИ обрабатывать и анализировать данные в масштабе позволяет принимать более умные решения и обеспечивать оперативную эффективность, предоставляя методы разведки и добычи, которые намного более эффективны и экологически чисты.

Например, как я уже упоминал, Earth AI обнаруживает новые залежи более эффективно и бурит для подтверждения этих залежей быстрее, чем традиционные разведчики и буровики могут. Она использует проприетарное буровое оборудование, оснащенное системой Zero Disturbance Mud и Mobile Logistics, что существенно снижает воздействие операций на окружающую среду.

Как вы видите влияние текущих и будущих правил на инвестиции в ИИ? Что должны знать стартапы ИИ, чтобы эффективно ориентироваться в этих нормативных ландшафтах?

Общая тенденция заключается в том, что регулирование в США и Европе становится более строгим. Это происходит потому, что ИИ и связанные с ним технологии развиваются очень быстро, что требует нормативного надзора. Этот процесс происходит во всех секторах; поэтому каждая отрасль регулируется каким-то образом. Разница заключается в том, что бизнес в традиционных секторах, таких как строительство и автомобильная промышленность, привык к регулированию, тогда как ИИ только начинает этот путь.

Я считаю, что это имеет свои достоинства, поскольку делает рынок более организованным и систематическим. Однако сегодня формулировка существующих или предлагаемых правил все еще оставляет много места для интерпретации, что вызывает беспокойство. Конечно, необходимо тщательно изучить правила и наблюдать за их соблюдением, но возможность субъективных суждений об ИИ-стартапах и последующих решений о том, какие из них должны подвергаться более строгому регулированию, является тревожным знаком, который может иметь непредвиденные последствия.

Это может привести к сдвигу в развитии ИИ в страны, применяющие другой или более продвинутый подход, например, Китай. С другой стороны, страны без чрезмерного государственного регулирования и те, которые поощряют инновационные идеи, привлекут разработчиков.

Что я могу посоветовать стартапам, так это отслеживать текущее законодательство в разных странах и, возможно, рассматривать страны, где регулирование менее строгое или лучше подходит для вашей отрасли, и также работать в критических отраслях, где всегда будет некоторая свобода действий, особенно если вы планируете работать в США.

Спасибо за ваши подробные ответы. Читателям, которые хотят узнать больше, мы рекомендуем посетить Taver Capital.