Мираж оценки

Почему стартапы в области ИИ и финтех оцениваются по будущему, которое может никогда не наступить.

Введение

Искусственный интеллект и финансовые технологии стали двойными магнитами современного венчурного капитала. Кажется, что каждый месяц появляется новый «единорог» — компания, оцененная в миллиарды, несмотря на небольшие доходы, ограничительную историю и зачастую незавершённый продукт.

Для случайного наблюдателя такие оценки кажутся отражением выдающегося технологического прогресса. Скептик же видит в них скорее спекулятивную лихорадку.

Числа поражают воображение. Только в начале 2025 года стартапы в области ИИ привлекли более 73 миллиардов долларов венчурных инвестиций — почти 58 процентов всех глобальных венчурных вложений за этот период.

Некоторые стартапы на ранней стадии оцениваются в сотни миллионов или даже миллиарды долларов при минимальных доходах и небольших командах. В крайних случаях инвесторы фактически присваивают оценку от 400 миллионов до 1,2 миллиарда долларов на сотрудника.

Очевидный вопрос: на чем именно основываются эти оценки? И соответствуют ли они реальной экономической ситуации или просто основаны на вере?

Понимание механики этих оценок помогает понять, почему скептицизм становится всё более оправданным.

Механика оценки стартапов

В традиционных корпоративных финансах оценка базируется на измеримых показателях: доходах, прибыли, денежных потоках и активах.

Стартапы, особенно в новых технологиях, работают иначе. Многие не приносят прибыли и имеют лишь скромные доходы. Поэтому инвесторы используют альтернативные метрики.

Самая распространённая — мультипликатор доходов. Зрелые софтверные компании обычно торгуются по цене от шести до восьми раз дохода.
Стартапы в области ИИ, напротив, часто требуют мультипликаторы в 35–50 раз дохода и более.

Даже это сравнение недооценивает разрыв. Некоторые компании в области ИИ с очень небольшими доходами достигают оценочных мультипликаторов около 100 раз дохода.

Почему инвесторы готовы платить такие необычные цены?

Ответ кроется в ожиданиях. Инвесторы не оценивают то, чем компания является сегодня. Они оценивают то, чем она может стать.

Это различие кажется тонким, но оно фундаментально. Оценка стартапа — это по сути дисконтированный рассказ о будущем.

Роль стимулов венчурного капитала

Ещё один часто упускаемый из виду фактор — структура стимулов самого венчурного капитала.

Венчурное инвестирование работает по портфельной модели. Большинство инвестиций терпит неудачу. Немного успешных проектов приносят колоссальные доходы. Эти успехи должны компенсировать убытки по остальным.

Эта динамика побуждает инвесторов гнаться за потенциалом, а не за текущими результатами.

Если однажды стартап может стать триллионной платформой, платить миллиарды сегодня кажется рациональным — по крайней мере, с точки зрения венчурных стратегий.

Эта система также стимулирует конкуренцию. Когда один крупный фонд поддерживает стартап по высокой оценке, другие часто следуют быстро, чтобы не упустить следующего технологического гиганта.

Этот феномен часто называют FOMO — страхом упустить возможность. Но экономические последствия реальные.

Во многих случаях оценка становится скорее сигналом, чем отражением внутренней стоимости. Большая оценка говорит о престижности, привлекает таланты и дополнительное финансирование.

Иными словами, сама оценка становится инструментом маркетинга.

Премия за нарратив

Технологические бумы часто движимы захватывающими рассказами.

Интернет конца 1990-х обещал новую цифровую экономику. Социальные сети 2010-х — новую рекламную экосистему. Сегодня искусственный интеллект обещает преобразовать каждую отрасль одновременно.

Когда технология воспринимается как основополагающая, инвесторы присваивают ей так называемую премию за нарратив.

Сейчас компании в области ИИ пользуются такой премией.
Исследования показывают, что оценки ИИ-компаний превышают оценки аналогичных не-ИИ компаний более чем на 100 процентов.

В теории это отражает веру в то, что платформы ИИ могут масштабироваться глобально с минимальными дополнительными затратами.

На практике же премии за нарратив могут отвязать оценки от измеримых результатов.

История знает много примеров. Железные дороги, радио, биотехнологии, интернет и криптовалюты — все переживали периоды, когда рассказ становился сильнее чисел.

Проблема прогнозирования будущего

Прогнозы — это кислород спекулятивной оценки.

Каждая презентация стартапа включает прогнозы экспоненциального роста доходов на пять или десять лет. Обычно предполагается быстрое принятие рынка, успешная разработка продукта, минимальная конкуренция и благоприятные экономические условия.

Редко все эти предположения сбываются одновременно.

Особенно сложно в сферах, таких как ИИ и финтех, где изменения в регулировании, инфраструктуре и технологические прорывы могут кардинально изменить ситуацию.

Даже опытные аналитики с трудом точно прогнозируют технологическое внедрение.

Исследования инвестиционных паттернов в области ИИ показывают, что оценки часто опережают реальные технологические возможности.

Иными словами, рынки закладывают потенциал задолго до его реализации.

Признаки спекулятивных излишеств

Некоторые признаки указывают на то, что части экосистемы ИИ и финтех уже могут испытывать спекулятивный пузырь.

Один из них — скорость роста оценок. Некоторые стартапы удваивали или утраивали свои оценки за несколько месяцев через новые раунды финансирования.

Другой — концентрация капитала. Сейчас стартапы в области ИИ привлекают огромную долю глобальных венчурных инвестиций, что свидетельствует о значительном смещении фокуса.

И наконец, растущий разрыв между капиталовложениями и доходами. Крупные технологические компании инвестируют сотни миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ, несмотря на неопределённость возвратов.

Эти признаки не обязательно означают наличие пузыря. Но они указывают на рынок, движимый скорее ожиданиями, чем фактами.

Что бы выглядело как реалистичная оценка?

Если многие текущие оценки кажутся завышенными, то каким могла бы быть более реалистичная модель?

Во-первых, оценки должны снова опираться на доходы. Для многих технологических компаний мультипликатор в 5–10 раз дохода остаётся исторически обоснованным для устойчивого роста.

Во-вторых, важна эффективность. Исследования показывают, что компании, превращающие капитал в измеримую стоимость предприятия, сохраняют более сильные и устойчивые оценки со временем.

В-третьих, важна долговечность. Компании с собственными данными, высокой удерживаемостью клиентов и глубокой интеграцией в рабочие процессы обычно оправдывают более высокие мультипликаторы, поскольку обладают защищёнными конкурентными преимуществами.

Иными словами, заслуживающие премиум-оценки — это те компании, у которых есть реальные экономические рычаги, а не только захватывающие рассказы.

Неизбежное переоценивание

Технологические циклы часто следуют предсказуемой дуге.

Восторг стимулирует инвестиции. Инвестиции — инновации. Инновации — реальную ценность.

Но где-то по пути ожидания опережают реальность.

Когда это происходит, рынки происходят корректировки. Оценки падают, слабые компании исчезают, а сильные выходят с устойчивыми бизнес-моделями.

Этот процесс не обязательно разрушителен. Наоборот, он часто — часть зрелости технологических революций.

Пузырь доткомов лопнул в 2000 году, но сама интернет-экономика преобразила глобальную систему.

Аналогичный сценарий возможен и с ИИ и финтехом.

Заключение

Экстраординарные оценки многих стартапов в области ИИ и финтех отражают мощное сочетание технологического оптимизма, стимулов венчурного капитала и конкурентных инвестиционных стратегий.

Эти оценки не полностью иррациональны. Искусственный интеллект действительно может стать одной из самых трансформирующих технологий века.

Однако текущие цены многих компаний основаны на ожиданиях, которые могут оказаться нереализуемыми.

Оценки, основанные преимущественно на нарративах, а не на экономических фундаментальных показателях, редко остаются стабильными навсегда.

В конце концов, реальность возьмёт своё.

Главный вопрос — не в том, изменит ли искусственный интеллект экономику. Он почти наверняка это сделает.

Настоящий вопрос — какие компании останутся, когда ажиотаж утихнет.

МОИ РАЗМЫШЛЕНИЯ

Признаюсь, я наблюдаю за нынешним бумом оценок в области ИИ и финтеха с смесью восхищения и скепсиса.

Мы уже видели это кино раньше.

Железные дороги XIX века. Радио 1920-х. Интернет конца 1990-х. Криптовалюты несколько лет назад.

Каждая волна содержала настоящие технологические прорывы. Каждая волна также сопровождалась яркими переоценками.

Что меня сегодня поражает — это уверенность, с которой делаются прогнозы. Десятилетние прогнозы воспринимаются почти как инженерные схемы, а не как спекулятивные догадки.

Но насколько надежны такие прогнозы в области, которая развивается так быстро, как ИИ?

Меня также тревожит другой вопрос.

Если стартап с минимальными доходами стоит сегодня 10 миллиардов долларов, что должно произойти, чтобы эта оценка удвоилась? И что, если реальность не оправдает ожиданий?

Инфляция оценок поднимает и другой неудобный вопрос. Верят ли инвесторы в эти цифры по-настоящему или просто участвуют в коллективной гонке за моментумом?

Иными словами, мы наблюдаем рациональный оптимизм — или усовершенствованную версию теории большого дурака?

Я также задаюсь вопросом: не отвлекает ли эта погоня за оценками от более важного — какие компании действительно строят устойчивый бизнес?

Технологии в конечном итоге вознаграждают за содержание, а не за рассказы.

Компании, которые переживут следующее десятилетие, не обязательно будут с самыми большими оценками сегодня. Они будут с прочными продуктами, лояльными клиентами и реальной экономической ценностью.

Мне интересно.

Верите ли вы, что сегодняшние оценки в области ИИ и финтеха отражают рациональные ожидания будущего?

Или мы снова путаем технологические обещания с финансовой реальностью?

Мне действительно интересно услышать ваше мнение.