Томас Кувельє, Партнер, США та Європа, RTP Global – Інтерв’ю Серія

Томас Кувельє, Партнер, США та Європа, RTP Global – це інвестор з Нью-Йорка, який спеціалізується на підтримці засновників у США та Європі, які створюють компанії, що визначають категорії. Він особливо приваблений підприємцями, які рухаються досвідом першої особи у вирішенні реальних проблем світу, а не тими, хто просто хоче створити бізнес. З освітою у галузі комп’ютерних наук та статистики, він інвестує в технічні команди на етапах Pre-Seed через Series A, зазвичай вкладаючи від 1 до 10 мільйонів доларів. Його інвестиційний досвід охоплює весь життєвий цикл компанії, від раннього етапу розвитку до зростання та пізнього етапу викупу, сформований часом, проведеним у великих глобальних технологічних центрах, включаючи Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон, Берлін та Париж, і надає сильну трансатлантичну перспективу щодо технологій, талантів та ринків. Він також вільно володіє французькою, мандаринською та японською мовами.

RTP Global – це глобальна фірма раннього етапу розвитку капіталу, яка інвестує в технологічні компанії у Північній Америці, Європі та Азії. Заснована у 2000 році, фірма зосереджується на підтримці амбітних засновників на етапах Seed та Series A, маючи досвід, який включає компанії, такі як Datadog (DDOG ), Delivery Hero та Cred. RTP Global працює з довгостроковою інвестиційною філософією, часто підтримуючи компанії протягом багатьох років, і reinvests капітал з минулих успіхів у нові підприємства. Її глобальна присутність та мережа дозволяють засновникам розширювати свій бізнес міжнародно, а сфера діяльності охоплює галузі, такі як AI, фінтех, SaaS та інфраструктура даних.

Ви підтримали широкий спектр AI-родних стартапів, включаючи платформи оркестрації робочих процесів, таких як Kestra, платформи даних робототехніки, таких як Mecka AI, та вертикальні компанії SaaS, такі як Archy та DualEntry. З вашого досвіду інвестування у різні галузі, які закономірності ви бачите у типах AI-стартапів, які здобувають реальну популярність сьогодні?

Цікаву закономірність можна побачити у профіль засновників успішних AI-стартапів. Я все частіше бачу підприємців, які мотивовані будівництвом AI-родних рішень для болючих точок, з якими вони особисто зустрілися у традиційних галузях (це можуть бути системи ERP або незручне програмне забезпечення у галузях, таких як охорона здоров’я). Є окрема група підприємців-засновників, які виявили можливість порушити традиційний аспект глобального бізнесу та будують навколо цього. Тренд полягає у тому, що покоління AI-родних засновників об’єднується.

Також варто зазначити, що популярність спостерігається у широкому ландшафті. Важкові галузі, які раніше були “невразливі” для порушення з боку стартапів, таких як робототехніка та державні послуги, тепер можуть бути порушені та є життєздатними для інвестицій у галузі розвитку капіталу.

Нещодавні запуски великих моделей провайдерів, таких як Anthropic, спровокували дискусію про те, чи все ще мають вертикальні AI-стартапи захищені позиції. Як ви бачите розвиток відносин між фундаментальними моделями та компаніями-розробниками застосунків?

Запуски Anthropic дійсно становлять загрозу екосистемі стартапів, але нам потрібно бути точними. Компанії, які пропонують SaaS для малих та середніх підприємств та неконтрольованих галузей, вразливі. У них немає захищеної позиції, яку компанії-фундаментальні моделі не можуть порушити за допомогою ефективного поверхневого інструментарію.

Але привабливість поверхневого інструментарію простягається лише до певної межі. Складні робочі процеси у регульованих галузях найкраще обслуговуються AI-застосунками з глибокою інтеграцією з галузевим інструментарієм, розробленим командами з глибоким знанням галузі. Вертикальні AI-стартапи, які стоять за такими застосунками, мають захищені позиції та можуть пережити бурю.

Ви припустили, що деякі AI-стартапи на етапах Series B та C тепер можуть зіткнутися зі структурними проблемами через швидкий розвиток фундаментальних моделей. Які архітектурні помилки зробили ці компанії, і які уроки повинні молодші стартапи вивести з цього?

Проблема, з якою стикаються багато AI-стартапів на етапах Series B та C, полягає у тому, що їхні продукти є, по суті, панелями для взаємодії з LLM, які мають лише кілька основних інтеграцій. Ці компанії швидко здобули популярність завдяки прийняттю хобі та підприємств протягом останніх років та зібрали великі суми коштів. Але зараз компанії-фундаментальні моделі добре позиціоновані, щоб викликати їхній бізнес-модель.

Для нових засновників урок полягає у тому, щоб не брати надто багато комфорту від будь-якої сприйнятої технологічної позиції чи історичної клієнтської лояльності. Розробка програмного забезпечення з допомогою AI та бізнес-розширення робить сьогоднішній прорив уразливим для того, щоб стати завтрашньою комодитизованою пропозицією. Будівництво захищених позицій навколо рис, які все ще важко відтворити – глибини інтеграції, глибини галузевої експертизи та процвітаючих користувальницьких спільнот – це краща стратегія.

Коли ви оцінюєте AI-стартапи сьогодні, що складає захищеність? Чи це власні дані, інтеграція робочих процесів, регуляторна складність, розподіл або щось зовсім інше?

Я сказав би, так, все це важливо. Я не можу достатньо наголосити на необхідну глибину інтеграції. Ми говоримо про інтеграцію з понад 100 галузевими інструментами та застосунками, щоб бути рівнем глибини, який важко витіснити.

Як згадувалося вище, я думаю, що фундаментальні моделі можуть лише певною мірою проникнути у вертикальні галузі. Регульовані галузі та їхні критичні робочі процеси надто складні для фундаментальних моделей, і саме тут лежить найкраща можливість для AI-стартапів заповнити цю прогалину та побудувати захищені бізнеси.

Крім того, що ви перелічили, я також додав би, що збереження користувачів та будівництво спільнот залишаються важливими будівельними блоками захищеності. Справжня лояльність користувачів через те, що продукт є чудовим та приємним у використанні, важко створити, але також важко порушити.

Багато інвесторів зараз кажуть, що технологічна позиція в AI зменшується. Чи ви погоджуєтеся, і якщо так, то які нові форми конкурентної переваги з’являються?

Це факт, що технологічна позиція зменшується. Якщо ваш продукт можна створити за вікенд, то у вас немає технологічної позиції – і мистецтво можливого за вікенд з AI продовжує ставати все більш складним.

У світі, де програмне забезпечення легко замінити, лояльність клієнтів, підтримувана чудовим користувальницьким досвідом, стає критичною.

З точки зору капіталу розвитку, які якості ви шукаєте у засновників AI-компаній сьогодні? Чи є певні риси, досвід або способи мислення, які виділяються, коли ви вирішуєте підтримати засновника?

Особисто, риса номер один – це кристально чиста ясність щодо кінцевих клієнтів. Коли засновники знають клієнтів, як свої п’ять пальців, і як їхній продукт вписується у реальність клієнта, тоді інші важливі елементи для будівництва успішних AI-компаній – такі як керівництво глибокою галузевою експертизою – впорядковуються.

Інші важливі якості – це продукт-орієнтована особистість засновника та сильні особисті мережі, які включають приймаючих рішення у підприємствах, які можуть стати клієнтами в майбутньому.

Ви інвестували у компанії, які працюють у регульованих галузях, таких як страхування, охорона здоров’я та фінансові послуги. Чому ви вважаєте, що регульовані галузі можуть пропонувати сильніші довгострокові можливості для AI-стартапів?

Галузі, такі як охорона здоров’я, фармацевтика, фінансові послуги, страхування та державний сектор, готові до порушення з боку AI-стартапів, які побудовані з нуля з урахуванням потреб та робочих процесів кожної галузі. Вплив LLM та агентських AI є так революційним, що він не просто “пройде повз” галузей, які історично були повільними у прийнятті технологій.

Ці галузі є так привабливими для стартапів, оскільки вони все ще домінуються традиційними програмними інкубаторами, які не можуть легко змінити свої продукти для AI. І, як згадувалося раніше, вони менш придатні до порушення з боку фундаментальних моделей.

Є все більше обговорень про потенційну хвилю злиття та поглинання серед компаній середнього етапу розвитку AI. Які сигнали ви бачите, які свідчать про те, що консолідація може прискоритися протягом наступних кількох років?

Найясніший сигнал – це стиснення оцінок, яке зустрічається із тиском грошей. Багато компаній середнього етапу розвитку AI зібрали кошти на пікових множниках у 2021-2023 роках та зараз стикаються з територією внизового раунду, якщо вони повернуться на ринок, що робить стратегічну купівлю раптом більш прийнятною, ніж принизливий ре-прайс. З боку покупця гіперскейлери та великі платформні компанії витратили останні два роки на інтеграцію можливостей AI та тепер розуміють, що будівництво всього всередині є повільнішим, ніж купівля диференційованого розподілу або власних даних.

Другим сигналом є динаміка талантів та позиції даних: коли комодитизація фундаментальних моделей прискорюється, захищувана вартість все більше лежить у власних навчальних даних та розподілі, а не у самій моделі, що саме те, що захоплюють acqui-найми та стратегічні об’єднання.

Нарешті, регуляторна середовище тихо стає більш перmissive; поточна адміністрація США сигналізує про легшу антимонопольну позицію, що усуває бар’єри для великих стратегічних гравців, які раніше були обережними щодо розгляду угод.

AI-стартапи можуть досягти ранньої популярності швидко, іноді досягаючи свого першого мільйона доходу швидше, ніж попередні покоління компаній SaaS. Але розширення за межі цього здається тим, де багато борються. Що відрізняє компанії, які прориваються, від тих, які застряють?

Роздільна лінія між AI-засновниками, які досягають доходних стель, та засновниками, які повторно проривають через віхі, полягає у швидкості виходу на ринок. Відправлення функцій та продуктів, керованих циклом зворотного зв’язку користувачів. Не думаючи двічі про глобальний розвиток. Робота над правильними продажами. Непробивні канали розподілу. Це є важливі складові швидкості виходу на ринок, які відрізняють AI-стартапи від інших.

Оглядаючись вперед на три-п’ять років, які типи AI-стартапів ви зараз найбільш зацікавлені підтримати, і які категорії, на вашу думку, вже стають переповненими або вразливими?

Я відчуваю збудження щодо можливостей для AI порушити охорону здоров’я та фармацевтику (повні складних та високорегульованих робочих процесів, які можна порушити), індустріали (де технологічна дисрупція загалом ще має багато миль, щоб пройти) та фінансові (особливо у сфері дотримання вимог та бухгалтерського обліку/ERP).

Ринок високорівневих, орієнтованих на малий та середній бізнес AI-продуктів насичений і є сферою вразливості для стартапів. Те саме стосується будь-якого AI-стартапу з продуктом, який можна легко відтворити. Технологічні позиції більше не є надійними.