😱Основатель AI-стартап потратил инвестиции на дом, люксовые тачки и свадьбу

Нравятся мне такие истории, ничего не могу с собой поделать. Не все ж про успехи читать. Вот и мимо этой пройти не смог. Но только не воспринимайте ее как инструкцию к действию. Чувака и его жену, которая была адвокатом компании и помогала ему, на той неделе арестовали в США.

Речь про стартап GameOn (он же просто On), его сооснователя Алекса Бекмана и жену Валери Лау Бекман. Их стартап занимался разговорными чатботами с AI. Среди клиентов у них вроде как были спортивные лиги, команды, люксовые бренды и ритейл. Компания запущена в 2014 году, и с тех пор Бекман привлек в нее около $125 млн инвестиций. А сейчас его обвинили в мошенничестве, которое стоило компании и инвесторам около $60 млн.

Обвинений несколько. Во-первых, Бекман и его жена вроде как потратили на себя около $4 млн. Эти деньги ушли на покупку дома в Сан-Франциско, оплату школ, покупку люксовых автомобилей и даже оплату места свадьбы. Но это полбеды.

Во-вторых, Бекман подделывал финансовую отчетность компании. Как утверждают прокуроры, в большинство годов выручка GameOn не превышала $500 000. Но Бекман присылал поддельные данные о выручке. Также подделывались письма от финдиректора GameOn, сотрудников банка, клиентов, аудиторские отчеты и так далее.

А еще подделывали банковские выписки. Например, в фейковой выписке утверждалось, что на счете компании лежат около $13 млн. А по факту, как пишут прокуроры, на счете было около $25.

Эта история вскрылась еще летом прошлого года. Вот только арестовали Бекмана и его жену только сейчас. Как писал VentureBeat, тогда летом несколько сотрудников GameOn написали инвесторам, что на счете компании, где должно было лежать около $11 млн, они обнаружили только 37 центов.

Тогда совет директоров вынудил Алекса Бекмана уйти в отставку. И начались проверки, в ходе которых вскрылись все фейки. Правда, деятельность компании почти сразу пришлось остановить — на других счетах компании насобиралось около $550 000, но их не хватало. Около 60 человек уволили, а вот эти оставшиеся деньги пошли им на выплаты.

После отставки тогда летом Бекман даже давал интервью. Говорил, что это его личное решение, что он всегда действовал в интересах компании. И, мол, после его отставки появились сообщения, в которых много неточностей. И он ждет исправления этих ошибок. Ну, наверное можно считать, что исправили — дописали еще пунктов, чтобы картина была яснее.

Что интересно, у GameOn был второй сооснователь — Калин Станоев. Но он вроде как не при делах. По его словам, он занимался только продуктом. А всю финансовую часть отдал в управление Бекману, который был гендиректором. И сам он финансовых и бизнес-вопросов никогда не касался. А тут вот оно как.

@TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Я долго не писал про Deep Seek r1, потому что было очень много информации для переваривания. Кругом слухи, интервью, юзкейсы, восхищения и подозрения. Сейчас, мне кажется, уже можно разобраться в некоторых утверждениях. Поехали:

❌ DeepSeek потратили $6 миллионов на обучение модели
Не совсем так. DeepSeek потратили эти деньги только на финальный запуск обучения, из которого получилась сама модель, которой мы пользуемся. То есть в эту сумму не входят все предыдущие эксперименты (а их точно было много), а также косты на людей, данные, видеокарты. Более того, r1 это модель поверх другой базовой модели - DeepSeek-V3. Очевидно, она тоже возникла не из воздуха и не бесплатно. Ну и еще вопрос: откуда данные для обучения? Понятно, что часть они собрали сами. Но похоже еще часть насинтезировали с других моделей - как минимум это модели OpenAI, Anthropic и, внезапно, Yandex. Такой вывод можно сделать из того, что r1 нет-нет, да и представится чужим именем. Ну а насинтезировать данные - это тоже небесплатно, само собой.

❌ DeepSeek r1 - это сторонний проект (side project).
Тоже сомнительно. Это подается под соусом "чуваки по фану сделали модель уровня о1 на коленке и за плошку риса". Разлетелся этот тейк после твита Han Xiao, хотя он к deep seek особого отношения не имеет. Между тем, DeepSeek финансируется исключительно китайским хедж-фондом High-Flyer. Хедж-фонд — это такой инвестиционный фонд для богатых, который использует сложные и рискованные стратегии, чтобы заработать больше денег. Так вот этот High-Flyer вертит активами на $7 миллиардов, а его основатель - Лианг Венфенг - является и основателем DeepSeek. То есть это буквально один и тот же человек. Согласно Reuters, в марте 2023 года High-Flyer написал в WeChat (китайская соцсеть), что они выходят за рамки трейдинга и концентрируют ресурсы на создании "новой и независимой исследовательской группы для изучения сущности AGI". Ну и позже в этом же году появилась компания DeepSeek. Уже не звучит, как сторонний проект, не так ли?

✅ DeepSeek обошлись небольшим количеством видеокарт.
Кажется, что это отчасти так. Но только отчасти. Они репортят, что для базовой модели V3 они использовали 2048 штук H800. Утверждается, что DeepSeek не использовали видеокарты H100 из-за санкций США, которые сделали их труднодоступными. Вместо этого они оптимизировали свою модель и процесс обучения для работы с H800, у которых ниже пропускная способность памяти, но которые можно легально купить. Для преодоления ограничений H800 они пошли на разные хитрости вроде программирования на уровне PTX (низкоуровневый язык для GPU), чтобы эффективно управлять коммуникацией между видеокартами, и использование вычислений в FP8, прогнозирование сразу нескольких токенов, использование Mixture of Experts. В общем, голь на выдумку хитра и это очень впечатляет, слов нет. Но и здесь стоит учесть две вещи. Во-первых, 2048 штук H800 - это порядка $50 миллионов (side project, ага). Во-вторых, CEO  Scale AI Александр Ванг утверждает, что у DeepSeek есть 50.000 штук H100 (то есть они их купили в обход санкций). Это слух, который невозможно подтвердить или опровергнуть. Илон Маск на эту инфу написал "Obviously", но он тот ещё актер одного театра. Есть мнение, что этот слух пошел от другого твита, где утверждается, что у DeepSeek 50 тысяч видеокарт Hopper, без уточнения каких конкретно (то есть возможно и H800). Так или иначе, источник этих слухов "trust me bro", но я нисколько не удивлюсь, если это окажется правдой.

✅ DeepSeek r1 крутая модель, которая встряхнула больших игроков вроде OpenAI и заставила их напрячься.
Да, и да. Модель и правда классная, да еще и открытая. Читать цепочку ее рассуждения очень интересно и залипательно, а в веб версии к ней прикрутили еще и поисковик и ее можно использовать, как Google Deep Research. И все это бесплатно в веб версии. При этом модель открыта и потенциально я могу запустить ее у себя на работе на 8 x H100. Более крутых открытых альтернатив, мне кажется, нет. А при этом по API она стоит копейки, в сравнении с o1. Кажется, что именно из-за r1 Сэм Альтман решил дать доступ к o3-mini аж бесплатно. А Google начали хвалиться тем, что их последняя думающая модель Gemini доступна бесплатно, обладает большим контекстным окном и к ней скоро прикрутят поиск. Тем не менее, независимые бенчмарки и оценки которые я видел говорят о том, что r1 уступает o1. По моим личным ощущениям и тестам это тоже так.

❌ Есть 6 версий DeepSeek r1 разного размера.
Это не так, r1 на самом деле один и он MoE на 671 миллиард параметров. Все остальное, это файн-тюны Qwen и Llama. Самое важное здесь понимать, что в них нет Reinforcement Learning этапа обучения, который и делает всю магию r1. Если вы видите новость о том, что кто-то запустил r1 на телефоне - это туфта. 

❓Из-за deep seek упали фондовые рынки.
Откровенно говоря, я не знаю. Может оно и повлияло, но лично мне это кажется сомнительным. Хотя определенная логика тут, конечно, есть: опасения по конкурентоспособности американских бигтехов и сомнения в необходимости больших затрат в инфраструктуру ИИ. Но кажется, что в мире есть факторы и посильнее.

Ну и пара моих личных спекуляций (вообще не претендую на истину).
DeepSeek дали нам классную модель и подвинули Meta на фронте опенсорса - а это ничего себе. Лично мне кажется, у них есть уже и другие модели (скажем r2) и скоро мы о них услышим. В то же время, я думаю дешевые цены на r1 долго не продержаться, мне кажется тут китайцы демпингуют.
Ждем продолжения сериала.🍿

Тем временем Alibaba тоже представила последнюю версию своей линейки языковых моделей Qwen2.5-Max, сравнимую с GPT-4o и DeepSeek-V3. В отличие от DeepSeek, который создавался как открытая альтернатива западным моделям, Qwen2.5-Max позиционируется как полноценный продукт с интеграцией в экосистему Alibaba и возможностью коммерческого использования.

Технически Qwen2.5-Max строится на смешанной архитектуре экспертов (Mixture of Experts, MoE), что позволяет динамически распределять ресурсы и снижать вычислительную нагрузку. В отличие от DeepSeek, который делает ставку на традиционные плотные трансформерные сети, MoE-архитектура позволяет Alibaba добиться более высокой эффективности при меньших затратах. Это особенно важно, учитывая, что Qwen2.5-Max уже сейчас предлагается бесплатно, в то время как для DeepSeek существует риск будущей монетизации или ограничения доступа. По качеству генерации кода и анализа информации Qwen2.5-Max уверенно обходит DeepSeek-V3 в таких бенчмарках, как LiveBench и LiveCodeBench, что особенно важно для разработчиков и технических специалистов. Кроме того, модель поддерживает мультимодальность на уровне, сравнимом с GPT-4o, включая создание изображений и видео, чего DeepSeek пока не предлагает. Ещё одно ключевое различие — совместимость API Qwen2.5-Max с OpenAI.

Запуск Qwen2.5-Max показывает, что Alibaba делает ставку не на открытую разработку, как DeepSeek, а на интеграцию в коммерческую экосистему. Это может оказаться более долгосрочной стратегией, позволяющей ей занять ключевые позиции в корпоративных решениях и облачных сервисах. Вопрос в том, сможет ли DeepSeek удержаться в условиях этой новой конкуренции или его позиционирование как "свободной альтернативы OpenAI" окажется лишь временным маркетинговым ходом перед выходом более мощных и коммерчески ориентированных моделей от крупных китайских техногигантов.

С китайским нас Новым Годом!

@mosunovc

Еще одна компания в портфеле Гаража готовится к IPO.

Шведский гигант buy now, pay later (BNPL) Klarna уведомил нас как инвесторов о необходимости зарегистрировать интерес к продаже акций до 5 февраля, что собственно мы и сделали, и это указывает на скорое проведение IPO в США. Ожидается, что оценка компании составит от $15 до $20 млрд, хотя некоторые акционеры, типа нас, надеются на более высокую стоимость. Ведущие банки IPO, Goldman Sachs и Morgan Stanley, готовятся опубликовать аналитические отчёты, примерно через 2 недели, что подтверждает приближение листинга.

Сама компания, обслуживающая 85 миллионов клиентов по всему миру, подготовила ряд шагов для выхода на биржу, включая создание холдинговой компании в Великобритании и привлечение более десяти банков. Недавно Klarna расширила партнёрство с платежной платформой Stripe, чтобы охватить больше потребителей. Несмотря на свои шведские корни, Klarna выбрала США для листинга, разочаровав Лондонскую фондовую биржу, которая пыталась привлечь компанию.

Klarna пережила значительные колебания в оценке. В 2022 году её стоимость резко снизилась до $6,7 млрд после пика в $46 млрд, тогда то Гараж и проинвестировал,, поверив что рынок находится на дне и что такая компания сможет стоить больше после восстановления рынков.

Крупные инвесторы, такие как Vision Fund SoftBank, Sequoia Capital и суверенный фонд Абу-Даби Mubadala, продолжают поддерживать компанию. Несмотря на отсутствие официальных комментариев от Klarna, крайний срок для продажи акций и активное участие ведущих банков подтверждают, что IPO состоится в ближайшее время.

@mosunovc

Как всегда вышел прекрасный отчет о том^ что творится на рынке Хелфтека и Биофармы в Великбритании. Как вы наверное знаете, я очень сильно слежу за этими трендами и стараюсь собирать все данные и статистики.

Так вот в 2024 году сектор биофармы в UK демонстрирует значительный рост. Общий объем венчурного финансирования увеличился на 18,9% год к году, достигнув £3,661 млн, при этом средний размер сделки вырос на 32%, что связано с увеличением числа мегасделок (+50% YoY). Лидерами остаются платформенные технологии (+65% инвестиций) и онкология, которые привлекли крупнейшие раунды, такие как £190 млн Apollo Therapeutics и £107 млн Adcendo. "Золотой треугольник" (Лондон, Кембридж, Оксфорд) сосредоточил 65% сделок, усилив свою роль как ключевого инновационного хаба.

Healthtech же показал снижение: объем ранних инвестиций упал на 43,7%, а число сделок сократилось с 26 до 13. Тем не менее, ключевые вертикали, такие как альтернативная медицина (Flo привлекла £158,3 млн) и операционные решения для провайдеров (Huma - £63,3 млн), сохранили инвестиционный интерес. В сегменте женского здоровья выделились проекты Flo и Natural Cycles, укрепившие свои позиции в условиях нехватки финансирования в данной области. Топ-20 сделок заняли 97% всего объема инвестиций healthtech.

В 2024 году доминировали сделки на поздних стадиях и высокие раунды: число сделок выше £100 млн выросло на 50%, а £50 млн – на 10%. Инвесторы сосредоточились на меньшем количестве крупных сделок, направленных на платформенные технологии, онкологию и метаболические заболевания. Например, Antag Therapeutics собрала £66 млн, что на 196% выше YoY для метаболического сегмента. В сегменте нейробиологии активность усилилась благодаря сделкам, связанным с FDA-одобренными лекарствами.

Перспективы на 2025 год указывают на рост IPO-активности. Стратегический сдвиг в сторону качественных проектов и укрепление роли кроссовер-инвесторов, занявших 35% сделок, создают условия для дальнейшего развития сектора, на что и возлагаю свои надежды) последние 3 года я активно топлю на то что этот сектор станет самым капитализированным в ближайшие 5 лет, пока так и происходит.

@mosunovc

Друзья, всем привет!

Последние две недели я был очень плотно занят одной невероятно интересной сделкой и просто физически не успевал ничего писать в канал. Вчера я сделал non-binding offer и теперь жду решения совета директоров (СД) компании, которая решила продать актив, так мне приглянувшийся.

Если удастся войти в сделку, это будет самая невероятная история о том, как в мире и пространстве могут сходиться точки интересов и возможностей (connecting dots).😄

Это все продолжение моей стратегии найти интересную бизнес модель на следующие 10 лет бизнес активности.

@mosunovc

Как акционеры получают деньги при продаже компании?

Хочу разобрать этот процесс на примере одной компании, которую мы недавно продали.

После объявления суммы сделки начинают работать юристы и финансисты, и эта сумма подвергается множественным корректировкам. В случае сделки с **SPS**, из первоначальной enterprise value в размере $210 000 000 будут произведены обязательные вычеты, предусмотренные Merger Agreement, включая некоторые довольно существенные статьи. Прошу не воспринимать эти цифры как точные – это просто порядок цифр, чтобы вы, мои читатели, точно понимали масштабы сервисного бизнеса юристов и финансистов в Штатах):

- Estimated Indebtedness: обязательства на сумму $20M, уменьшат общую сумму сделки;
- Estimated Transaction Expenses: вычеты в размере $11M, покрывающие юридические, финансовые и иные транзакционные издержки;
- Escrow Amount: удержание $8M в качестве резерва для потенциальных корректировок после закрытия сделки;
- Securityholder Representative Amount: $1M, будут зарезервированны для покрытия пост-сделочных представительских расходов.

С учетом всех корректировок Closing Consideration составит $170M, что на $40M меньше объявленной суммы сделки.

Выплаты и процедура получения средств

Первичные выплаты акционерам, держателям например SAFE, а также независимым контрагентам начинаются довольно быстро, но соотношение денег и акций часто равнозначно. Поэтому инвестор получает часть своих средств сразу, а часть приходится ждать еще довольно долго. Однако для сотрудников, получающих выплаты в рамках RSU и опционных программ, средства распределяются через внутренний payroll компании с еще большей задержкой – примерно на год.

Я вообще не очень понимаю, зачем сотрудникам давать опционы, если с ними, по сути, мало что можно сделать – приходится годами ждать, пока развестится твой опцион и снимется по нему lock-up период. По-моему, проще брать бонусом к зарплате. Плюс доступ к таким выплатам возможен исключительно через PNC PAID Portal, где требуется подписание Letter of Transmittal, и для удаленных сотрудников это может быть настоящей проблемой.

Выплаты акциями и удержания

Еще один важный этап – это непосредственно выплата акциями. Например, в нашей сделке будет 50% от общей суммы (опять же цифры выдуманные, чтобы наглядно показать структуру) выплачивается в форме SPS common stock, но только крупнейшим акционерам. Все прочие акционеры получат исключительно денежные средства. Для расчета количества переданных акций используется 30-дневная VWAP.

На акции, переданные крупнейшим акционерам, также будут распространяться различные ограничения и удержания (Hold-Back Amounts) для примера приведу несколько вариантов:

- $2M будут удержаны на покрытие возможных пост-сделочных затрат;
- $2M будут зарезервированы для корректировки purchase price в случае выявления несоответствий после закрытия сделки;
- $1M будут выделены на удовлетворение возможных гарантийных обязательств.

Эти суммы не включены в выплаты и будут распределены среди акционеров только после завершения установленных периодов (от нескольких месяцев до года).

Я все это написал что бы опытные инвесторы, точно себе представляли, насколько это сложная и долгая работа получать свои деньги обратно))

@mosunovc

Посмотрел интервью профессора Стребулаева у Лизы Осетинской и прочитал его книгу «Венчурное мышление»: показалось интересным что он в своём питче выделяет три технологические оси на которой строится весь технологический прогресс — экспоненциальное удешевление вычислений (закон Мура), экономия и покрытие через сетевые эффекты (закон Меткалфа) и степенной закон (закон Деннарда). Эта «троица» практически тест на венчурный потенциал любой компании. Закон Мура демонстрирует, как удешевление и одновременное увеличение вычислительной мощности создают фундамент для прорывных технологических решений. При этом закон Меткалфа показывает, что каждый новый пользователь не просто добавляет ценность, а увеличивает её по квадратичной (степенной) зависимости, превращая продукт в магнит для массовой аудитории, создавая большую ценность нежели если бы продуктов владел только один пользователь.

В свою очередь, scaling law раскрывает, что масштабирование производства и сервисов происходит по степенной формуле: с увеличением объёма затратная база стремительно сокращается, что позволяет компании реинвестировать сэкономленные средства в расширение и каждый последующий шаг будет более дешевым нежели первый. Такая комбинация — передовые вычисления, экспоненциальное наращивание сети и резкое снижение себестоимости — создает уникальную «петлю роста», где эффект от малейшего улучшения масштабов перемножается в разы.

Однако встает вопрос: такие законы действуют только в очень ограниченных бизнес-доменах, а также отраслях без высоких затрат на сapex, типа производственных компаний где есть высокая себестоимость продукции. Будьте внимательны когда смотрите на компании и их потенциалы роста!

@mosunovc

Сэм Альтман рассказал о дальнейших планах OpenAI.

Планируют выпустить GPT-4.5 (подтвердили, что это Orion) в ближайшие недели — это будет последняя “нелинейно размышляющая” (non-chain-of-thought) модель.

Затем последует GPT-5, которая объединит модели o-series и GPT-series, станет универсальнее. Будет доступна как в приложении, так и через API.

GPT-5 включи в себя o3, а сама o3 не будет выпускаться отдельно. Бесплатные пользователи ChatGPT получат доступ к GPT-5 (на стандартном уровне интеллекта). Plus-подписчики получат улучшенную версию GPT-5. Pro-подписчики получат ещё более мощную версию, включающую голос, canvas, поиск, deep research и другие функции (какие?).

GPT-4.5 – через несколько недель!
GPT-5 – через несколько месяцев!

Пару слов о том, что происходит с подготовкой к апрельскому IPO Klarna, где мы, кстати говоря небольшие инвесторы и ожидаем, что бизнес сможет вытянуть оценку в $20 млрд. Но хочется подсветить немного внутренней кухни, как компания "очищает" свои балансы, чтобы розничные инвесторы принесли свой кеш и купили риск этой компании.

Сейчас идут два ключевых процесса:

1. Сокращение расходов и уменьшение пассива баланса, с расчетом на то, что ИИ позволит вдвое сократить численность персонала. Это немного наивно, но в условиях текущего хайпа — может быть суперисторией, особенно для тех кто нияего не понимает в ИИ и просто слыша это две буквы уже хочет выписать свой чек. Поэтому если этот кейс реализуется (в чем я сильно скептичен), нас ждет какое-то невероятное будущее, где крупные финтехи и e-commerce гиганты начнут массово сокращать персонал, пытаясь повысить эффективность чтобы додгнать показатели Кларны. Мое предположение: сократят порядка 10% сотрудников и частично откажутся от индийского аутсорса, который сейчас помогает им в клиентской поддержке. Именно здесь и будут сосредоточены основные усилия AI-команды Кларны.

2. Активная продажа кредитного портфеля, чтобы высвободить хоть какой-то кеш для роста сразу после IPO. В рамках этого:
- Klarna продала большую часть своего британского портфеля хедж-фонду Elliott за $30 млрд.
- Пытается продать портфель кредитов в США — в обсуждениях участвуют Citigroup, RBC, Nordea и Société Générale.

И тут самое интересное — как именно они это делают. Ведь механизмов не очень много, но в самой компании и пресс релизах говорили что сделка прямая и типа покупатель выложил 30 млрд, но я конечно сразу подумал что похоже на лажу. ( зачем мне покупать кларну за 20, если у нее только портфель в UK купили на 30)

Так вот прямой покупки кредитного портфеля скорее всего не было ведь под управлением всего фонда только $55.

еще один вариант это через секьюритизацию (structured finance deal) — Klarna могла упаковать кредиты в ценные бумаги (ABS – asset-backed securities) и продать их Elliott. В этом случае Elliott управляет активами и получает доход от заемщиков.

Либо она предложила выкуп с последующим обслуживанием (servicing deal) — Klarna продолжает администрировать кредиты и взаимодействовать с клиентами, но юридически они принадлежат Elliott. Это как раз помогает Klarna разблокировать капитал. Похоже что именно по такой схеме было все сделано

Ну и как всегда, все это похоже на попытку "зачистки" все проблем компании под ковер, чтобы на поверхности все выглядело красиво и понятно. И как только основные инвесторы снимут свои lock-up’ы и начнут продавать свои портфели, кажется, что акции Klarna начнут падать, полностью перекладывая всю ликвидность на рознычных инвесторов.

@mosunovc

Тут сложно что-то комментировать, но внешний фон снова меняется, маятник ходит дуда сюда, поэтому будьте внимательны и страхуйте свои решения, особенно с выбором рынков присутствия.

Visa и Mastercard в ближайшее время вернутся в РФ!

@mosunovc

Читаю сегодня TechCrunch насчет того что Saronic - строит свою фабрику беспилотных кораблей, и что благодаря украинской войне стартапы в области военки стали развиваться сильно быстрее, чем, например, стартапы в области блокчейна.

Ранее считавшийся неперспективным для венчурных инвестиций из-за сложностей работы с госконтрактами, рынок частной оборонки резко начал расти. Ключевые игроки – Anduril, Saronic и Shield AI – получили инвестиции от фондов, и внутри команд фондов появились партнеры, которые фокусируются только на Defence tech. Причем стартапы начали активно развивать производственные мощности, что ранее было прерогативой крупных оборонных корпораций, и инвесторы смотрят на это нормально, не переживая, что эффекта быстрого роста нет. Вся экономика строится от емкости рынка и способности превратить индивидуальные изделия с высокой стоимостью в более доступные изделия на большую партию.

1. Anduril, основанный Палмером Лаки, крупнейший стартап в домене, привлек $1,5 млрд по оценке $14 млрд. Их ключевой продукт — платформа Lattice, которая объединяет данные с дронов, сенсоров и камер, анализирует их с помощью ИИ и автоматически выявляет угрозы. Компания выпускает беспилотники Ghost и ALTIUS, подводные аппараты Dive-LD и системы наблюдения, такие как Tower и Sentry.

2. Saronic, тоже дроны, недавно привлек $600 млн в раунде Series C по оценке $4 млрд. Средства направлены на создание «Port Alpha» – завода для производства беспилотных кораблей. Компания уже разработала три модели автономных надводных судов длиной до 24 футов, а новая фабрика позволит выпускать более крупные платформы.

3. Shield AI разрабатывает искусственный интеллект для военной авиации, позволяющий беспилотным и пилотируемым летательным аппаратам действовать автономно без GPS и связи, что критично в условиях радиоэлектронного подавления. Их основной продукт — программная система Hivemind, которая позволяет дронам и самолетам самостоятельно выполнять боевые задачи, включая разведку, патрулирование и наведение, без операторского управления. Ключевые платформы компании — беспилотный самолет V-BAT, способный вертикально взлетать и работать в сложных условиях, и интеграция Hivemind в существующие военные летательные аппараты. Сейчас Shield AI ведет переговоры о новом раунде финансирования по оценке $5 млрд.

Помимо воздуха, воды и земли, есть отдельный кластер стартапов в космосе. Понятное дело, что там основным игроком выступает SpaceX, но есть и SpinLaunch, Palantir Technologies, AeroVironment и т. д.

Я сам никогда не инвестировал в оборонные проекты или компании, так как это очень сложный с точки зрений отношений бизнес, однако я думаю что начиная с 2022 года мы вступили в новую эру компаний, которые должны вырасти на теме войны, заменив старых и неповоротливых гигантов, причем на всех рынках, поэтому для тех кому эта сфера интересна - советую погрузиться и поизучать рынки более предметно.

@mosunovc

Мой знакомый George Robson ( партнер в Sequoia Capital тут в Лондоне) запускает очередной батч в акселераторе Arc.

Если кому то интересно, то вот его пост:

The new generation of European founders think differently:
🌎 Global-first mindset
🏋️ Category-defining ambition
🧑‍🔬 Technical excellence

This is why Sequoia Capital expanded our team in Europe. This is why we created Arc.

In just 5 weeks Arc will accelerate your journey from European roots to global impact.
🔹Grow with a small cohort of outlier founders who are at the same stage in their journey
🔹Tap into Sequoia’s 50+ years of company-building experience and learn from legends who’ve been through it all 
🔹Unlock an unparalleled network of talent, customers and advisors

If you’re an early-stage founder in Europe or the Americas who is building the next legendary company, we’d love to hear from you.

Apply now: https://sequoiacap.com/arc

Воскресный культурный пост из Нью Йорка)

Существование человека есть напряжённое взаимодействие необходимости и свободы, материального и духовного. Четыре фундаментальных начала составляют основу этой диалектики: пища как условие бытия, сон как восстановление целостности, культура как расширение горизонтов разума и самореализация как осуществление внутренней цели. Без первого жизнь невозможна, без второго она неустойчива, без третьего она бесформенна, а без четвёртого — лишена завершённости.

Как в живописи краски обретают смысл только через форму, так и человеческая жизнь требует упорядочивающего принципа. Пища и сон — необходимый фон, на котором культура придаёт содержательность, а самореализация — завершённость. Лишь в этой гармонии возможен человек в подлинном смысле: не просто существо, движимое потребностями, но личность, способная преобразовывать данное и придавать ему смысл.

Так складывается великое произведение жизни: холст бытия натянут, краски чувственности нанесены, но без движения духа они останутся случайными пятнами. Быть человеком — значит не просто существовать, но приводить хаос данных в порядок идеи, превращая материальное в осмысленное, конечное — в вечное.

@mosunovc

По моим личным наблюдениям, в Штатах заметно ослабло напряжение вокруг российских паспортов в банковской сфере. Если год и два года назад комплаенс был кошмаром, а отказ можно было получить просто «за национальность», то сейчас процесс стал предсказуемее. Банки всё чаще рассматривают кейсы по сути, а не по формальному признаку, и открытие счетов проходит значительно проще.

Возможно, это результат того, что рынок устал от излишней зарегулированности, а может, финансовая система адаптировалась и выработала более рабочие механизмы. Но факт остается фактом — отношение стало мягче, и мои кейсы, которые раньше казались безнадежными, теперь решаются положительно. Класс!

@mosunovc

20 лет фонду «Обнаженные сердца»

Вчера побывал на 20-летии фонда Натальи Водяновой «Обнаженные сердца». Невероятно красивое и в то же время наполненное глубоким смыслом мероприятие. За эти годы фонд помог более 50 000 детей и взрослых с особенностями развития, создавая для них возможности жить полноценной жизнью.

У каждого из нас в окружении есть люди с такими особенностями — ДЦП, эпилепсия или что-то другое. И, конечно, каждый сам решает, где проходит граница его личной ответственности. Кто-то делает небольшие шаги, поддерживая такие фонды и институты, а кто-то меняет жизни тысяч людей. Меня такой подход очень вдохновляет!

Из открытий за этот вечер — русский дизайнер Ульяна Сергиенко (@ulyana_sergeenko_moscow - инста), которая представила свою коллекцию. Прям невероятно. Выложу часть видео в комментарии.

P.S. Друзья, простите, что мало пишу про технологии. Обещаю вернуться к ним очень скоро, как только закончу одно очень красивое дело!

@mosunovc

Вчера в самолете слушал подкаст Big Technology Podcast, люблю этих ребят.

Основная тема была про появление GPT 4.5, новой модели, самой крупной и доступной на сегодняшний день у OpenAI.

В самом подкасте гостем был Марк Чен, главный научный сотрудник OpenAI и Чен рассказывал о том, где предел масштабирования моделей, как традиционное масштабирование GPT-моделей соотносится с построением моделей, способных рассуждать, насколько сегодня важен эмоциональный интеллект для моделей ИИ, что важнее – продукт или модели, а также о проблемах OpenAI с поиском талантов.

Ниже пару интересных вопросов и ответов из самого подкаста:

Alex Kantrowitz: Самый распространённый вопрос сегодня – почему это не GPT-5? Что потребуется, чтобы создать GPT-5?

Mark Chen: При выборе названий мы стараемся следовать тенденциям. Если говорить о предсказуемом масштабировании — например, переход от GPT-3 к GPT-3.5 — можно спрогнозировать, что порядок улучшения будет связан с увеличением вычислительных ресурсов, применением алгоритмических оптимизаций и увеличением объёма данных. Мы считаем, что эта модель соответствует тому, что можно назвать GPT 4.5. Поэтому мы и дали ей такое название.

Но ожидания от GPT-5 очень высоки. Считаете ли вы, что будет сложно оправдать эти ожидания, когда появится GPT-5?

Mark Chen: Не думаю, что будет сложно. Одна из основных причин в том, что теперь у нас есть две оси масштабирования. GPT 4.5 – это наш последний эксперимент по оси обучения без учителя. Но есть ещё и ось рассуждения. И когда спрашивают, почему между GPT-4 и GPT 4.5 наблюдается больший разрыв по времени, дело в том, что мы в значительной степени сосредоточены на развитии парадигмы рассуждения.
Наша исследовательская программа по сути носит экспериментальный характер. Мы изучаем все возможные пути масштабирования наших моделей. За последние полтора–два года мы обнаружили новую, очень захватывающую парадигму через рассуждения, которую также масштабируем. GPT-5, возможно, станет комбинацией множества этих направлений.

Это самая большая модель, выпущенная OpenAI. Видите ли вы так называемый «предел масштабирования» и начинаете ли замечать, что приросты от масштабирования начинают снижаться?

Mark Chen: У меня иное восприятие масштабирования. В обучении без учителя нужно задействовать больше вычислений, оптимизировать алгоритмы и увеличивать объем данных. GPT 4.5 – это доказательство того, что парадигма масштабирования может продолжаться. При этом эта парадигма не противоречит подходу, основанному на рассуждениях.
Для построения рассуждений необходимы знания. Модель не может начать учиться рассуждать с нуля, не имея предварительных знаний. Поэтому мы считаем, что обе парадигмы дополняют друг друга и имеют взаимное влияние.
GPT 4.5 отличается по-иному от моделей, ориентированных на рассуждения. Если посмотреть на модель сегодня, то видно, что у неё гораздо больше мировых знаний. При сравнении с GPT-4 пользователи отдают предпочтение [4.5] в 60% случаев для повседневного использования, а для задач, связанных с продуктивностью и работой с информацией, почти в 70%. Люди действительно оценивают эту модель, и эти знания мы сможем использовать в будущем для наших моделей, способных рассуждать.

Приведите примеры, когда вы предпочли бы использовать GPT 4.5 вместо модели, способной рассуждать?

Mark Chen: Это другая специфика работы модели, ориентированной на рассуждения. В случае более крупной модели требуется больше времени на обработку запроса, но ответ приходит сразу. То есть, она выполняет ту же функцию, что и GPT-4.
А вот модель, типа o1, способна размышлять над запросом в течение нескольких минут, прежде чем дать ответ. Это фундаментально разные компромиссы. С одной стороны, модель мгновенно отвечает, не задумываясь, но при этом выдаёт лучший ответ, с другой – модель, которая обдумывает запрос некоторое время, прежде чем ответить. Но мы обнаружили, что в таких областях, как креативное письмо, эта модель превосходит модели, ориентированные на рассуждения.