Михайло Тавер, засновник та керуючий партнер Taver Capital Partners – Серія інтерв’ю

Михайло Тавер – досвідчений інвестор з двадцятирічним досвідом високого рівня виконавчих посад у відомих фінансових групах та промислових компаніях, а також у сфері інвестицій та стратегічного консалтингу.

Михайло успішно завершив понад 250 угод з мерджерів та аквізицій і приватних інвестиційних угод для великих гравців у промисловому секторі, і володіє глибокими знаннями у таких сферах, як первинні публічні пропозиції, левереджовані викупи, прямі інвестиції, приватний капітал та злиття і поглинання. Його інвестиційні заходи також охоплювали важливі галузі, такі як гірничодобувна промисловість та виробництво. Крім того, Михайло володіє сертифікатами CFA, ACMA та CGMA.

Як засновник і керуючий партнер Taver Capital, міжнародного венчурного капіталу, який спеціалізується на інвестиціях у глобальні компанії штучного інтелекту, Михайло володіє глибоким розумінням процесу інвестування у глибоких технологіях та стартапах, що використовують штучний інтелект.

Ви були одним із піонерів інвестування у штучний інтелект, коли він ще вважався нішевим. Що спочатку привернуло вашу увагу до технологій штучного інтелекту, і як змінилося ваше бачення інвестицій у штучний інтелект від часу заснування Taver Capital?

Коли я вибрав штучний інтелект, я зробив це, розглядаючи його як нішу, яка, на мою думку, мала хороші перспективи. Хоча я був правий щодо перспектив, ми бачили, як штучний інтелект розвивався пришвидшеним темпом і зараз використовується几乎 у кожній галузі, що означає, що я був не прав щодо нішевого аспекту. Тепер штучний інтелект є масовою технологією, і він суттєво змінився відтоді, і так само змінилося моє бачення як інвестора. 

Спочатку, коли штучний інтелект привернув мою увагу як потенційна галузь інвестування, я зрозумів, що мені потрібно перейти від загального інвестування у технології до загального інвестування у штучний інтелект. Це змусило мене стати одним із піонерських інвесторів у технологіях, що використовують штучний інтелект. Тепер час зробити ще один перехід, від загального інвестування у штучний інтелект до пошуку наступної перспективної ніші у штучному інтелекті. З моєї точки зору, і враховуючи мій великий досвід роботи з важкими галузями, я вважаю, що це промисловий штучний інтелект. Моє бачення потенціалу штучного інтелекту не змінилося – я завжди бачив його як інструмент для підвищення ефективності та трансформації бізнесу. Однак, коли мова йде про питання, де інтеграція штучного інтелекту може генерувати вищі доходи, моя ставка полягає в тому, що це можуть бути галузі, які дозріли до порушення — виробництво, гірничодобувна промисловість та інші галузі, які більшість інвесторів, орієнтованих на штучний інтелект, не розглядають.

Чи можете ви пояснити, які можливості та виклики ви бачите у промисловому штучному інтелекті? Як промисловий штучний інтелект відрізняється від інших застосувань штучного інтелекту щодо інвестиційного потенціалу?

Я вважаю, що штучний інтелект може дати нове життя компаніям у цій галузі та підвищити їхній розвиток. Традиційні галузі, такі як виробництво, енергетика та гірничодобувна промисловість, були повільними протягом років, і штучний інтелект має великий потенціал змінити це.

Взявши, наприклад, гірничодобувну промисловість. Сьогодні показники відкриття міді, нікелю та літію знаходяться на найнижчому рівні за все час, незважаючи на те, що витрати на відкриття досягли свого максимуму. Через це гірничодобувна галузь має величезний потенціал для порушення. Ця віра змусила мене інвестувати в Earth AI, компанію в Австралії, яка розробила вертикально-інтегровану технологію розвідки мінералів та допомагає гірничодобувним компаніям знаходити родовища швидше, дешевше та, що дуже важливо, більш екологічно чисто. 

Інший приклад – це компанія Ception, що базується в Ізраїлі, яка реалізує системи штучного інтелекту для підвищення продуктивності, екологічної чистоти та безпеки на будівельних майданчиках та промислових підприємствах. СaaS-модель MineCept використовує 3D-картування та точне візуальне позиціонування для підвищення безпеки та ефективності роботи на об’єктах.

У обох прикладах, наведених вище, інвестування у штучний інтелект може допомогти компаніям заощадити мільярди витрат, позитивно впливаючи на фінансові результати компанії. Однак застосування штучного інтелекту у важливих галузях є досить капіталомістким заходом, навіть для стартапів. Потрібно розрахувати фінансування з маржею та з довгостроковим горизонтом. Прибуток може прийти етапами; наприклад, у гірничодобувній промисловості може не бути прибутку протягом довгого часу, потім раптом 20 мільйонів, потім знову немає, і так далі. Це потрібно враховувати. Оскільки це довгостроковий проєкт, як засновник, так і команда повинні мати стратегічний погляд, підхід та бути готовими до того, що результат не прийде швидко.

Відзначивши це, інвестори все ще вагаються інвестувати у промисловий штучний інтелект з декількох причин. По-перше, вони вважають, що інвестиції у промисловий діптек є надто часу інтенсивними, щоб бути вартісними. Потрібно близько 5-6 років, щоб визначити, чи буде проєкт штучного інтелекту працювати, що робить деяких інвесторів нервовими. Це правда, і означає, що інвестори повинні бути більш вибірковими при виборі проєкту. 

Нас також потрібно враховувати, що галузь, через свій розмір, традиційно була полем діяльності приватного капіталу. Венчурні капіталісти довго оминали її, і, як результат, вони не знають багато про важливі галузі та як спілкуватися з засновниками у цій галузі. Мають досвід інвестування у галузі, такі як SaaS, вони не мають розуміння особливостей промислової галузі та, як результат, мають нереалістичні очікування. Тому важливо глибоко зануритися у промислову галузь та вивчити, як спілкуватися з її учасниками.

Taver Capital досягла декількох успішних виходів, включаючи придбання великими компаніями, такими як Facebook (META ) та Mitek. Які ключові фактори ви розглядаєте при інвестуванні у стартапи штучного інтелекту, які можуть вказувати на майбутній успішний вихід?

По-перше, я намагаюся переконатися, що засновники真正 розуміють, що вони роблять. Це не тільки те, про що вони говорять, але також те, що вони можуть конкретно підтвердити цифрами. По-друге, я покладаюсь на свою мережу для позитивної оцінки та порекомендації нових перспектив. До речі, коли експерти галузі говорять, що щось нісенітниця, що це неможливо або не працює, я іноді вважаю це хорошим знаком. Те саме стосується ситуації, коли після того, як продукт робить свої перші кроки, інсайдери галузі починають сильно критикувати стартап за незначні причини.

Крім проведення дью-дилідженсу щодо команди засновників, я аналізую, чи має стартап потенціал для сталого зростання та довгострокових доходів. Якщо вони просто переслідують негайні прибутки, підштовхнуті ринковими тенденціями, я схильний відмовитися, оскільки немає цінності у довгостроковій перспективі. Я пріоритезую компанії, які можуть доставити тривалу цінність з часом.

Також, я оцінюю, чи компанії дотримуються звичайних та перевірених бізнес-практик. Засновники повинні мати чітке бачення ринку та керувати компанією ефективно, тримаючи під контролем фінанси, операції та моральний дух працівників. Надійна фінансова модель є суттєвою для забезпечення успіху та зростання стартапу, оскільки вона служить орієнтиром для досягнення фінансової стабільності та оптимізує діяльність компанії. Потім, я розглядаю, чи мають вони чіткий план дій. Це зробить процес стратегічного прийняття рішень прозорим та керованим. Ще одним моментом є те, що я ціную зміст над формою. На ранніх етапах бізнесу зміст часто важливіший за стиль. Хоча візуально привабливий продукт може, безумовно, допомогти привернути увагу та згенерувати інтерес, саме якість продукту визначить, чи буде бізнес успішним. 

Taver Capital інвестує глобально, використовуючи мережу місцевої експертизи. Як ви керуєте складностями інвестування у різні ринки, і яку роль відіграє місцеве бачення у ваших інвестиційних рішеннях?

Від часу середньої школи я перебував у дуже мультикультурній середовищі, тому для мене не складно зв’язатися з засновниками незалежно від їхнього місця розташування, мовних відмінностей тощо. Я можу спілкуватися з людьми, і я не бачу жодних бар’єрів для пошуку стартапів. 

Крім того, наявність портфельних компаній у різних країнах приносить відчутні вигоди. По-перше, завжди є хтось, з ким можна поговорити, якщо ви не можете заснути. Серьозно ж, з бізнес-перспективи диверсифікація є додатковою гарантією безпеки. Я бачив це явно під час Covid, коли деякі країни лежали низько, тоді як інші, навпаки, мали певний розвиток. Наприклад, у США було суворе карантин, тоді як в Австралії робота тривала повним ходом. Це був цікавий досвід.

Реальність полягає в тому, що навіть якщо одна й та ж сама справа відбувається всюди, вона відбувається в різний час. Тому, диверсифікуючи свій портфель, ви пом’якшуєте геополітичні та місцеві економічні ризики.

Як ви бачите майбутнє штучного інтелекту, особливо у промислових галузях?

Буде зростання та покращення. Що важливо, це зростання буде більш сталим – тобто воно буде чистішим та більш екологічно чистим. Давайте розглянемо портфельну компанію Taver Capital, Earth AI, про яку я вже згадував раніше. Її технологічний підхід до цілей, тестування та верифікації відкриттів, необхідних для революції електричних транспортних засобів та відновлюваної енергетики, представляє собою великий прорив для галузі, оскільки вона допомагає знаходити нові родовища у не досліджених районах за частку звичайної вартості. Це важливо сьогодні, оскільки існує гонка за критичні метали для палива переходу до відновлюваної енергетики. Кількість нових відкриттів зменшилася на 73% за останні десять років, і розвиток старих родовищ часто відбувається екологічно невідповідним чином. 

Штучний інтелект також суттєвий у час, коли важливі “чисті енергетичні” мінерали, такі як мідь та нікель, стикаються з нестачею, незважаючи на суттєві інвестиції у розвідку. Earth AI виділяється тим, що ідентифікує нікель, мідь, цинк та ванадій мінеральних перспектив понад 100 разів швидше та ефективніше, ніж традиційні методи.

Потім, давайте розглянемо Індустрію 4.0. Це тенденція автоматизації та обміну даними у виробничих технологіях, і охоплює інтеграцію цифрових технологій, таких як Інтернет речей, штучний інтелект, хмарні обчислення та аналіз даних, у промислові процеси. Індустрія 4.0 видна у створенні “розумних заводів”, які більш взаємопов’язані, ефективні та здатні до автономного прийняття рішень. 

До речі, відповідаючи на численні побоювання щодо скорочення робочих місць, я не думаю, що це призведе до будь-якого сплеску безробіття. Ми вже пройшли через промислову революцію тричі. На мою думку, людство просто стає більш продуктивним.

Які основні якості або метрики ви шукаєте у стартапах штучного інтелекту при розгляді їх для інвестування? Чи є певні інновації чи характеристики команди, які виділяються для вас?

Важливим є те, що засновники вже довели, що вони можуть працювати разом та продемонстрували свою компетентність у цьому, що зазвичай досить очевидно. Якщо засновники – родина, я розглядаю це як червоний прапор, оскільки якщо є проблеми з одним, будуть проблеми з обома, тим самим подвоюючи ризики. 

Також, команда засновників повинна мати широкий спектр знань. Це не обов’язково означає ступінь. Хоча важливо, щоб засновник мав вищу освіту, це не потрібно у конкретній галузі, в якій працює стартап. Це сприяє творчому мисленню та дає засновникам можливість бачити велику картину, а також мати можливість зануритися у деталі. 

Маєючи цю подвійну здатність, команда засновників має чітке та відмінне бачення ринку, який вони переслідують, та інтуїтивне розуміння потреб своїх клієнтів. Говорячи про клієнтів, я ціную засновників, які можуть слухати їхню думку та враховувати її. Насправді, не тільки від клієнтів, але й загалом, це потребує багато сміливості відкрито слухати чужу думку. Тому це ще один аспект, який я сильно розглядаю. 

Нарешті, як я згадував раніше, я близько розглядаю фінансову модель стартапу перед будь-яким рішенням, оскільки я вважаю, що це критично важливо мати солідну основу для сталого зростання та масштабованості. 

Штучний інтелект продовжує еволюціонувати, які нові галузі у штучному інтелекті вас найбільш цікавлять? Чи є певні тенденції чи технології, які, на вашу думку, будуть суттєвими у наступному десятилітті?

Я би шукав не тільки за межами промислового штучного інтелекту, але й за межами штучного інтелекту загалом. Так багато розробок зараз відбувається в галузі, що це допомагає зберігати відкритий розум, щоб побачити, які аспекти потребують підтримки чи є родючою землею для появи нових ідей. Наприклад, я би розглянув такі аспекти, як енергетична ефективність у навчанні моделей, яка зараз є великою темою. Є багато розмов про те, як великі технологічні компанії мають справлятися з ростом викидів через свої проєкти штучного інтелекту та зазнають багато критики за це. Це приклад сегмента у штучному інтелекті, який міг би скористатися новими ідеями та свіжими рішеннями. 

Інша галузь, яка здається великою тенденцією, – це безпека та етика. Наприклад, деякі функції Apple (AAPL ) недоступні в Європі через вимоги DMA. Я також вважаю, що сектор DefenceTech зросте, і це сприяє розвитку цивільних галузей. Однак ці два тісно пов’язані, оскільки існує багато етичних питань, які потрібно враховувати щодо впровадження штучного інтелекту у державні програми.

На основі вашого великого досвіду, яка порада ви дали б підприємцям, які хочуть зайнятися галуззю штучного інтелекту? Які загальні помилки вони повинні уникнути?

Не фокусуйтесь виключно на штучному інтелекті. Найкраще займатися галузями, у яких ви хочете займатися бізнесом, чи це нафтовий бізнес, видання книг, виробництво сталі чи щось інше. Штучний інтелект – це лише інструмент; немає потреби переслідувати штучний інтелект заради самого штучного інтелекту. Штучний інтелект повинен просто служити технологією, яка підвищує ефективність вашого бізнесу.

Враховуючи вашу інвестицію в Earth AI, можете ви обговорити, як штучний інтелект може відігравати роль у заходах зі сталості, особливо у галузях, таких як чиста енергетика та розвідка мінералів?

Штучний інтелект може внески у ці галузі кількома способами: оптимізована управління ресурсами, передбачувальне технічне обслуговування, моніторинг навколишнього середовища, підвищена розвідка мінералів тощо. 

Загалом, здатність штучного інтелекту обробляти та аналізувати дані у масштабі дозволяє зробити розумніше прийняття рішень та операційну ефективність, забезпечуючи методи розвідки та видобування, які є більш ефективними та екологічно чистими.

Наприклад, як я вже згадував раніше, Earth AI відкриває нові родовища більш ефективно, і буріння для підтвердження цих родовищ відбувається швидше, ніж у традиційних розвідників та буровиків. Він використовує власну бурову апаратуру, що включає систему безперешкодної бурової рідини та мобільну логістичну систему, суттєво зменшуючи екологічний вплив операцій.  Це важливо сьогодні, оскільки існує гонка за критичні метали для палива переходу до відновлюваної енергетики.

Як ви бачите поточні та майбутні регуляції, що впливають на інвестиції у штучний інтелект? Що повинні знати стартапи штучного інтелекту, щоб ефективно орієнтуватися у цих регуляторних ландшафтах?

Загальна тенденція полягає в тому, що регуляція у США та Європі стає більш суворою. Це відбувається через те, що штучний інтелект та пов’язані технології розвиваються дуже швидко, що потребує регуляторного нагляду. Це відбувається у всіх галузях; тому кожна галузь регульована якимось чином. Різниця полягає в тому, що компанії у традиційних галузях, таких як будівництво та автомобільна промисловість, звикли до регуляції, тоді як штучний інтелект тільки на початку цього шляху.

Я вважаю, що загалом це має свої переваги, оскільки робить ринок більш організованим та систематичним. Однак сьогодні формулювання існуючих або запропонованих регуляцій все ще залишається багато місця для інтерпретації, що викликає побоювання. Безумовно, потрібно ретельно вивчити правила та спостерігати за їхнім застосуванням, але можливість суб’єктивних суджень про стартапи штучного інтелекту та подальших рішень про те, яких з них слід піддати тіснішому регулюванню, є тривожним знаком, який може мати непередбачувані наслідки. 

Це може привести до зміни розвитку штучного інтелекту до країн, які застосовують інші або більш просунуті підходи, як, наприклад, Китай. З іншого боку, країни без надмірного державного регулювання та ті, які заохочують інноваційні ідеї, приваблюватимуть розробників. 

Що я можу порадити стартапам, то це слідкувати за поточними законодавствами у різних країнах та, можливо, розглянути країни, де регуляція менш сувора або краще підходить для вашої галузі, а також діяти у критичних галузях, де завжди буде певна свобода, особливо якщо ви плануєте діяти у США.

Дякую за ваші детальні відповіді, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Taver Capital.