Фейді Саад, засновник і генеральний партнер Cybernetix Ventures — серія інтерв’ю

Фейді Саад — засновник і генеральний партнер Cybernetix Ventures, де він інвестує в робототехнічні компанії на ранніх стадіях розвитку, а також у компанії у сферах автоматизації та промислового ШІ. Він також став співзасновником MassRobotics, допомагав розвивати партнерства з корпораціями та підтримував робототехнічні стартапи на шляху до комерціалізації. Його досвід поєднує інженерію, розвиток бізнесу й практичні виклики, пов’язані з упровадженням машин у реальні виробничі умови, а його інвестиційний підхід зосереджений на потребах клієнтів і комерційно життєздатному впровадженні.

Cybernetix Ventures — венчурна компанія з Бостона, що інвестує в робототехнічні стартапи та стартапи у сферах автоматизації й промислового ШІ в Північній Америці та Європі. Серед її пріоритетів — виробництво, логістика, охорона здоров’я, будівництво, а також допоміжні технології, як-от роботизоване сприйняття, автономність, сенсори й кібербезпека. У цьому інтерв’ю Саад розповідає про можливості й обмеження фізичного ШІ, економічні аспекти спеціалізованих і гуманоїдних роботів, а також про надійність, дані та інфраструктуру, необхідні для перетворення перспективних технологій на масштабовані бізнеси.

У 2014 році ви стали співзасновником MassRobotics і допомогли створити одну з провідних у світі екосистем інновацій у робототехніці, а у 2021 році заснували Cybernetix Ventures. Що спонукало вас перейти від підтримки робототехнічних стартапів до безпосереднього інвестування в них і як досвід роботи в MassRobotics сформував вашу інвестиційну філософію?

Я не планував ставати інвестором. У робототехніку я прийшов через Vecna, де працював над дослідженнями й розробками та стратегією комерціалізації, і швидко зрозумів, що робототехніка не працює за правилами, звичними для програмного забезпечення. Програмний прототип можна надати користувачам за шість місяців. Для робота потрібні виробництво, ланцюг постачання, випробування, заходи безпеки та клієнт, готовий допустити його на свій виробничий майданчик.

Саме тому у 2014 році ми заснували MassRobotics. Ми назвали його акселератором стартапів, бо найскладніше — не створити прототип, а перетворити працездатний прототип на продукт, який хтось зможе купити. Я керував корпоративними партнерствами й понад шість років брав участь у більш ніж 300 зустрічах із корпораціями та допоміг налагодити понад 40 партнерств. Я постійно бачив одну й ту саму картину: корпорації з реальними проблемами, стартапи з реальними технологіями й майже жодного інвестора, який розумів би і тих, і тих.

У 2018 і 2019 роках це стало очевидним. Венчурні інвестори зосередилися на SaaS або біотехнологіях, а засновники робототехнічних стартапів опинилися між двох світів. Для інвесторів у програмне забезпечення в їхніх проєктах було забагато апаратного складника, а для інвесторів у біотехнології — замало біології. Перспективні команди зупинялися в розвитку, бо не мали доступу до потрібного капіталу. Марк Мартін, із яким я познайомився у 2017 році, коли ми залучили Analog Devices до MassRobotics, побачив ту саму прогалину з боку корпорацій. Тож ми створили Cybernetix — фонд, який розглядає робототехніку як окремий клас активів, — і запустили його у 2021 році.

Досвід MassRobotics просто вплинув на наш інвестиційний підхід: ми починаємо з проблеми клієнта, а не з технології. Нам подобаються команди, у яких принаймні один із засновників має досвід роботи в галузі, для якої вони створюють продукт. Крім того, ми залучаємо до кожної угоди свою корпоративну мережу контактів, адже в цьому секторі правильне знайомство з потенційним покупцем може бути ціннішим за інвестиційний чек.

Фізичний ШІ стає одним із найтрансформаційніших напрямів штучного інтелекту, наділяючи розумом машини, що взаємодіють із реальним світом. Які технологічні прориви прискорюють його впровадження і чому, на вашу думку, галузь наближається до важливого переломного моменту?

Одночасно відбулися дві зміни: значно покращився «мозок», а «тіла» стали набагато дешевшими.

У програмній частині базові моделі дали роботам те, чого їм раніше фактично бракувало: здатність виконувати інструкції та давати раду ситуаціям, для яких їх не програмували окремо. Завдяки симуляції команди можуть навчати й випробовувати роботів у тисячах сценаріїв, перш ніж ті торкнуться справжнього заводського обладнання. Апаратні компоненти — сенсори, обчислювальні засоби на периферії, виконавчі механізми й акумулятори — постійно дешевшають і вдосконалюються, тож стартап може створити повноцінного робота, не будучи промисловим гігантом.

Є й попит: дефіцит робочої сили у виробництві, логістиці, сільському господарстві та будівництві, старіння працівників і реальне прагнення повернути виробництво додому. Я завжди кажу, що дефіцит робочої сили — це економічна, а не інженерна проблема, і тепер ради директорів ставляться до неї саме так.

Тож так, ми досягли переломного моменту, але важливо чітко визначити, у чому саме. Можливості технологій і обсяги капіталу перетнули цей рубіж, а масове впровадження — ні. ChatGPT спирається на 20 або 30 років оцифрованих знань людства, а у фізичному світі нічого подібного немає. Не існує набору даних, який підказав би роботу, що яйце, аркуш паперу чи шматок тканини потрібно тримати по-різному. Наступний етап визначать компанії, які усунуть цю прогалину в даних, упроваджуючи роботів у реальних умовах і навчаючи їх під час кожної зміни.

Інвестиції в робототехніку та фізичний ШІ прискорилися завдяки розвитку ШІ, дефіциту робочої сили й зростанню попиту на автоматизацію. Що стимулює інтерес інвесторів і якою мірою цей імпульс відображає реальні комерційні можливості, а якою — спекулятивне захоплення?

Гадаю, тут є і те, й інше, і інвестори нікому не допоможуть, якщо вдаватимуть, що це не так.

Попит реальний. Deloitte і Manufacturing Institute прогнозують, що до 2033 року американським виробникам може знадобитися до 3,8 мільйона працівників, причому близько 1,9 мільйона цих робочих місць ризикують залишитися незаповненими. Це не перебільшення. Це прогалина в економіці.

З капіталом ситуація інша. За даними Crunchbase, у першій половині 2026 року в робототехнічні стартапи інвестували 18,8 мільярда доларів — більше, ніж за весь 2025 рік. Але PitchBook зафіксував у другому кварталі скорочення кількості угод, тоді як обсяг інвестицій сягнув рекордного рівня. Це свідчить про те, що більша частина коштів зосереджується в кількох надвеликих раундах фінансування. Значна частина цих грошей іде на фінансування певного наративу: переважно гуманоїдів і універсальних моделей роботів.

Мій підхід навмисно простий. Чи повертається клієнт із новим замовленням після пілотного проєкту? Чи забезпечує робот потрібний для роботи рівень надійності — на виробничій лінії це 99,99%, а не 90%? Чи з’являється реальний дохід приблизно протягом року? Якщо відповіді ствердні — це бізнес. Якщо ж пропозиція переважно ґрунтується на тому, що робот, можливо, зможе робити у 2030 році, то це спекуляція, оцінена так, ніби результат гарантований. Робототехніка вже проходила цей цикл, і компанії з клієнтами, які платять, виходять із ринкових потрясінь сильнішими.

Cybernetix Ventures залучає кошти до свого другого фонду, щоб розширити інвестиції в робототехнічні компанії та компанії у сфері ШІ на ранніх етапах розвитку. Як змінилася ваша інвестиційна стратегія відтоді, як ви запустили перший фонд, і які нові технології чи галузі найбільше цікавлять інституційних інвесторів?

Наше основне переконання не змінилося. У фізичному ШІ цінність створюється там, де програмне забезпечення поєднується з реальним застосуванням, а найкращі роботи розробляють, відштовхуючись від конкретної проблеми. У другому фонді ми ще більше зосереджуємося на цьому підході.

Змінилася карта. Перший фонд був зосереджений на виробництві, логістиці, будівництві та охороні здоров’я. Другий фонд зберігає ці напрями й додає сільське господарство, енергетику та кліматичну інфраструктуру, космос і оборону, а також технології подвійного призначення. Структура портфеля залишається приблизно такою: дві третини — компанії повного циклу у сфері робототехніки, одна третина — технології, що уможливлюють її розвиток, як-от моделі ШІ, системи сприйняття та кібербезпека міжмашинної взаємодії. Перші інвестиції другого фонду ми спрямували в компанію, що займається космічною робототехнікою, та компанію, яка розробляє модель системи сприйняття. Це показує, куди рухається нове покоління.

Ми також уважно вивчаємо теми, які майже не порушували у 2021 році: звідки надходять компоненти, наскільки ланцюг постачання залежить від Китаю та наскільки безпечним є робот після підключення до мережі.

Від інституційних і корпоративних інвесторів я найчастіше чую два запитання. По-перше, компанії запитують, як отримати доступ до ринку, який вони не можуть розвивати власними силами. Для цього потрібні пошук перспективних можливостей, ринкова аналітика та спільне інвестування. У багатьох таких компаніях фізичний ШІ став пріоритетом на рівні генерального директора. А сімейні офіси й інституційні інвестори ставлять пряміше запитання: чому б просто не долучитися через SPV до одного з великих раундів фінансування гуманоїдів або моделей роботів? Моя відповідь: такі інвестиції вже переповнені, коштують дорого й потребують значного капіталу. Найбільший потенціал асиметричної дохідності — на ранніх етапах… у компаніях, яких широкопрофільні інвестори ще не виявили. Саме тут спеціалізований інвестор виправдовує свою роль.

Гуманоїдні роботи привертають величезну увагу й значні інвестиції; такі компанії, як Tesla і Figure AI, прагнуть до дедалі амбітніших можливостей. Ви висловлювали сумнів щодо їхньої комерційної життєздатності. На вашу думку, у чому інвестори переоцінюють їхній потенціал у найближчій перспективі й чи є спеціалізовані роботи привабливішою інвестиційною можливістю?

Я сумніваюся не в технології, а в строках її розвитку. Моє правило: форма має відповідати функції. Якщо потрібно переміщувати деталі або виконувати операції «взяти й покласти», варто запитати себе, чи справді для цього потрібна дуже складна й дорога двонога машина, чи вистачить роботизованої руки або двох рук на мобільній платформі. На рівній підлозі складу чи фабрики ноги мало що дають. Вони збільшують вартість і споживання енергії, а сам робот може впасти.

Інвестори переоцінюють гуманоїдів, коли йдеться про близьку перспективу та економічні розрахунки. Оцінки передбачають їхнє широке впровадження вже найближчим часом, але складні проблеми досі не розв’язані: спритні руки, тактильний і силовий зворотний зв’язок, батареї, заряду яких вистачає на кілька годин, а також відтворюваний і простежуваний стек ШІ. Для чатбота прийнятний рівень помилок у 10%. На виробництві один хибний рух може завдати комусь шкоди або коштувати клієнтові мільйони. Очікую на поставки у значних обсягах через 5–10 років, а не наступного року.

Гуманоїди мають сенс там, де середовище створене для людей і його неможливо перепроєктувати. Космос — мій улюблений приклад. NASA бере з комерційних користувачів близько 130 000 доларів за одну годину роботи астронавта, тож робот, здатний працювати всередині станції, спроєктованої для людей, швидко окупається. Та сама логіка стосується ядерних об’єктів, реагування на катастрофи та деяких оборонних завдань.

Тож у найближчій перспективі спеціалізовані роботи справді є кращою інвестицією з огляду на співвідношення ризику й дохідності. Їх уже постачають клієнтам, і за них уже платять.

Гуманоїдні роботи домінують у заголовках новин, але Cybernetix Ventures зосереджується на практичному застосуванні технологій у виробництві, охороні здоров’я, логістиці та будівництві. Які галузі можуть отримати найбільший економічний ефект від фізичного ШІ вже найближчим часом і де ви вже бачите вимірювану віддачу від інвестицій в автоматизацію?

Найшвидший ефект помітний там, де поєднуються три чинники: дорога проблема, нестача працівників і покупець, який вимірює результати в грошах.

На першому місці — виробництво, особливо наявні заводи. Більшість заводів неможливо перебудувати під роботів. Компаніям із сотнями майданчиків потрібна автоматизація, яка впишеться в уже наявні приміщення. Саме тому такою цінною є система комп’ютерного зору на основі ШІ, що дає змогу наявним роботизованим маніпуляторам брати деталі складної форми, блискучі або прозорі. Вона вдосконалює те, що вже працює на виробництві.

Логістика — найзріліший ринок із чіткою окупністю інвестицій у комплектуванні замовлень, переміщенні вантажів і завантаженні. Та навіть тут проблему надійного вилучення будь-якого окремого предмета зі змішаного контейнера досі не розв’язано повністю.

Охорона здоров’я та науки про життя залишаються недооціненими напрямами. Автоматизовані лабораторії перетворюють повільну ручну роботу на швидші відтворювані результати, а розробники ліків уже знають, як платити за швидші відповіді.

Будівництво перебуває на раннішому етапі, але саме тут одна з найгостріших нестач робочої сили. Роботи виправдовують себе у вузьких завданнях, як-от розмічання та підіймання матеріалів.

Там, де я бачу вимірювану віддачу, майже завжди повторюється одна й та сама картина: одне вузьке завдання виконується надійніше, а клієнт може побачити окупність у власних цифрах, а не на слайді з прогнозом на п’ять років.

Розвиток базових моделей, комп’ютерного зору, навчання з підкріпленням і симуляції змінює можливості робототехніки. Які інновації у сфері ШІ ви вважаєте найважливішими протягом наступних п’яти років і які технічні обмеження досі заважають широкому впровадженню в непередбачуваних умовах реального світу?

Протягом наступних п’яти років я стежив би за чотирма напрямами.

Базові моделі для роботів, особливо ті, що поєднують зір, мову та дію. Але, на мою думку, вони здобуватимуть перевагу окремо в кожній галузі, а не як одна модель для всього. Розвиток піде від одного конкретного завдання до ширшого кола сценаріїв застосування, а згодом, можливо, й до цілої галузі — скажімо, будівництва односімейних будинків. Не думаю, що одна модель керуватиме будівництвом, виробництвом і охороною здоров’я.

Симуляція, адже завдяки їй навчання стає дешевшим. Але симуляція дає змогу досягти 80% або 90% результату. Саме на останніх 10% роботи починають упускати й зачіпати предмети.

Дотик. Зір чудово допомагає розуміти довкілля. Але щоб змінювати світ, потрібно його відчувати. Тактильне сприйняття та досконаліші маніпулятори важливі, адже саме під час маніпуляцій виконується більшість реальної роботи.

Інфраструктура даних. У сфері автономних транспортних засобів ціле покоління компаній, зокрема Scale AI, побудувало великий бізнес на збиранні та розмічуванні даних, а Applied Intuition — на симуляції. Фізичний ШІ породить власний аналог, і це одна з найбільших можливостей у цій галузі.

У непередбачуваних і складних умовах впровадженню досі заважають брак надійності та довіри. Заводам потрібен показник 99,99%. Стандарти безпеки, сертифікація та страхування не встигають за розвитком мобільних роботів, які працюють поруч із людьми. Крім того, кожен під’єднаний до мережі робот створює проблему кібербезпеки, ризик якої поки що враховують у вартості дуже мало хто.

Cybernetix Ventures інвестувала в такі компанії, як Cambrian Robotics, Dash Bio та Rugged Robotics. Що вас зацікавило в цих компаніях і чим перспективна робототехнічна технологія відрізняється від бізнесу, здатного масштабуватися на комерційній основі?

Усі три компанії починали з проблеми клієнта, а не з ефектної демонстрації технології.

Cambrian Robotics. У сфері машинного зору велика конкуренція, але Cambrian надійно бере дрібні, блискучі та прозорі деталі, з якими більшість систем не справляється. Система сумісна з основними брендами промислових роботів, її встановлення займає приблизно пів дня, а на момент, коли у 2024 році ми спільно очолили раунд посівного фінансування, її вже випробовували та впроваджували у виробників, зокрема Toyota, Audi та Electrolux.

Dash Bio. Розробники ліків передають значну частину біоаналітичних досліджень зовнішнім лабораторіям, де роботу досі здебільшого виконують вручну. Dash створила високоавтоматизовану лабораторію, що відповідає стандартам GLP (належної лабораторної практики) і поєднує робототехніку, ШІ та програмне забезпечення, щоб проводити ключові аналізи до 10 разів швидше. Компанія продає не роботів, а швидші відповіді, за які клієнти вже знають, як платити.

Rugged Robotics. На будівельному майданчику досі хтось вручну позначає, де мають бути кожна стіна, труба й одиниця стаціонарного обладнання. Це повільно, а коли стіни вже зведено, помилки обходяться дорого. Робот Rugged наносить креслення безпосередньо на підлогу. Це одне вузьке завдання, яке виконується швидше й точніше на майданчиках, де бракує кваліфікованих працівників.

Що відрізняє перспективну технологію від бізнесу, здатного масштабуватися? У 99% випадків починати з ефектного технічного досягнення, а потім шукати спосіб його застосування — шлях до компанії, якій важко розвиватися. Компанії, що масштабуються, починають із проблеми й рухаються у зворотному напрямку — до машини, як це зробили Kiva, Locus і Universal Robots. Далі я шукаю клієнта, який купує продукт повторно після пілотного проєкту, впровадження, для якого не потрібен фахівець із докторським ступенем на місці, економіку одиниці продукції, що працює за великих обсягів, і команду, яка виконує заплановані етапи. Чимало роботів справляють враження. Та значно менше з них стають бізнесом.

У міру того як можливості фізичного ШІ зростають, посилюється занепокоєння щодо витіснення працівників, безпеки та людського нагляду. Чи вважаєте ви, що робототехніка насамперед допомагає долати нестачу робочої сили й доповнює працю людей, чи очікуєте значних змін на ринку праці зі швидшим упровадженням роботів?

У найближчій перспективі роботи переважно заповнюватимуть прогалини. На заводах, складах, у лабораторіях і на будівельних майданчиках, із якими ми працюємо, обмежувальним чинником є кількість працівників, а не попит. Вакансії залишаються незаповненими місяцями.

Verve Motion, одна з компаній нашого інвестиційного портфеля, — приклад, до якого я часто повертаюся. Вони виробляють м’який екзокостюм, який значно зменшує навантаження на працівників, що весь день підіймають важкі вантажі. Працівник складу розповів команді, що тепер, повертаючись додому, він нарешті має сили погратися з дітьми. Саме так робототехніка приносить користь світові, і вона нікого не замінює.

Не буду вдавати, що змін не буде. Кількість найрутинніших посад скорочуватиметься, а робота змінюватиметься швидше, ніж встигатимуть адаптуватися наші системи підготовки фахівців. Чесна відповідь — уже зараз інвестувати в перекваліфікацію техніків, операторів і тих, хто обслуговує парки роботів. Кожен робот, що надходить у продаж, створює роботу для того, хто його встановлює, програмує та ремонтує.

Що стосується безпеки, робототехніка насправді має перевагу перед програмним ШІ. Промислові роботи вже десятиліттями працюють відповідно до стандартів безпеки та вимог сертифікації. У міру того як роботи ставатимуть розумнішими, цю культуру потрібно буде зберегти: чітку підзвітність, захищені машини та контроль людей над критично важливими рішеннями.

Якщо зазирнути до 2030 року й далі, які розробки у сфері фізичного ШІ та робототехніки, на вашу думку, матимуть найбільший вплив на світову економіку? Чи є недооцінені інвестиційні можливості або нові сфери застосування, які заслуговують на значно більшу увагу?

На мою думку, до 2030 року найбільше значення для світової економіки матимуть три речі.

Роботи, які навчаються безпосередньо під час роботи, нарешті дадуть змогу автоматизувати виробництво малим і середнім виробникам, які раніше не могли дозволити собі індивідуальне впровадження автоматизованих систем. Саме на таких підприємствах зосереджена більша частина промислового виробництва.

Автоматизовані лабораторії прискорять наукові дослідження: біологічні дослідження та пошук нових ліків триватимуть цілодобово.

Стратегічного значення набуде й ланцюг постачання компонентів для роботів — виконавчих механізмів, двигунів, датчиків і зубчастих передач. Більшість виробників гуманоїдних роботів не виготовляють ці компоненти. Вони проєктують, інтегрують і складають роботів, а значна частина постачань цих компонентів нині припадає на Китай і Японію. Ті, хто створить таку виробничу базу у США та країнах-союзницях, матимуть вагомий вплив.

Недооцінюють базову інфраструктуру: збирання даних про фізичний світ, моделювання й тестування, управління парками роботів, системи сприйняття, ідентифікацію машин і кібербезпеку — усе це потрібно, щоб роботи могли довіряти одне одному й мережам, у яких працюють. Також недооцінюють галузеві сфери застосування в галузях, де бракує робочої сили й про які ніхто не пише гучних заголовків, наприклад у сільському господарстві та будівництві.

У заголовках ітиметься про гуманоїдних роботів. Але чимало грошей зароблять на базовій інфраструктурі. І зрештою важливий вплив на суспільство, а не технологічний вплив.

Дякую за чудове інтерв’ю. Читачам, які хочуть дізнатися більше про робототехніку, фізичний ШІ та інвестиції на ранніх стадіях у сферу автоматизації, варто відвідати Cybernetix Ventures.