Хэштег #startup | Тинькофф Инвестиции Пульс

Объединяя выводы из обеих книг, вот 10 предложений для российского инвестора, который хочет понять, как применять эти знания для оценки и развития портфельных компаний. Основное (Executive Summary для инвестора) Успех AI-стартапа в России определяется не сложностью модели, а качеством данных, инженерной культурой и способностью быстро адаптироваться к меняющимся бизнес-условиям. Инвестиции в "голый" AI-продукт без понимания его data-пайплайна и стратегии MLOps — это лотерея. Инвесторам стоит оценивать не точность модели на бенчмарках, а способность команды построить надежную систему, которая решает конкретную бизнес-задачу и может быть масштабирована. 10 предложений, как применить это на практике (для инвестора) 1. Оценивайте проблему, а не технологию: Требуйте от команды четкого ответа на вопрос: "Почему для решения этой задачи нужен именно ML/LLM?". Если простая эвристика или бизнес-логика решают проблему на 80%, а AI дает +10%, но требует 10x ресурсов — это плохая инвестиция. 2. Смотрите на данные, а не на модель: Задавайте вопросы про источники данных, их качество и процесс разметки (лаблы). В России доступ к уникальным данным (например, отраслевые базы, специфичный сленг, данные госорганов) — это главный барьер входа и конкурентное преимущество. Модели без данных — бесполезны. 3. Требуйте "RAG-first" подхода: Для LLM-продуктов оценивайте, как система решает проблему галлюцинаций. Если стартап использует LLM без подключения к внешней базе знаний (RAG) или без четкой логики проверки фактов, это риск. Клиенты в РФ не простят ИИ-ошибок в юридических или медицинских вопросах. 4. Инвестируйте в инженерию, а не в AI-гуру: Ищите команды с сильными MLOps-инженерами. Книга Huyen показывает, что 80% проблем в продакшене — это инфраструктурные проблемы (развертывание, мониторинг, дрейф данных). Команда, которая умеет строить пайплайны, стоит дороже команды, которая просто "научила модель". 5. Оценивайте скорость итерации (Continual Learning): Спросите: "Как часто вы обновляете модель на новых данных?". В быстро меняющемся мире (цены, тренды, регулирование) модель должна переобучаться минимум раз в день. Если обновление занимает недели из-за ручных процессов — бизнес проигрывает рынку. 6. Следите за юнит-экономикой: Заставьте команду считать стоимость инференса. LLM-запросы — это деньги (токены). Модель, которая генерирует "воду" (много текста) и использует самую дорогую модель GPT-4, где достаточно дешевой GPT-3.5, убьет юнит-экономику стартапа. Оценивайте стратегию компрессии моделей (квантизация, дистилляция). 7. Тестируйте в продакшене, а не в лаборатории: Оценивайте, есть ли у команды культура A/B-тестирования. Деньги приносят не "крутые" модели в ноутбуке, а те, что показали рост реальных метрик (конверсия, LTV, удержание) в живом трафике. Требуйте результатов A/B-тестов. 8. Адаптируйте промпты под локальный контекст: Для российского рынка критичен промпт-инжиниринг на русском и учет локального культурного кода. Модель, обученная на англоязычных данных, будет выдавать странные ответы для российских пользователей без специальной настройки (системного промпта и few-shot примеров). 9. Учитывайте регуляторные риски (суверенитет данных): Оценивайте стратегию работы с данными в рамках 152-ФЗ и требований к локализации. Команды, которые строят свои RAG-системы на российских облаках (Яндекс, VK) и используют отечественные Open-source модели (или их доработанные версии), более устойчивы. 10. Оценивайте этику (Responsible AI): В условиях высокой конкуренции и внимания ЦБ/ФАС, стартап, чья модель проявляет предвзятость (bias) — например, отказывает в кредитах или страховках по косвенным признакам, — рискует получить многомиллионные штрафы и репутационные потери. Инвестируйте в команды, которые умеют строить "честные" системы. --- Хештеги #ai

🎯 Инвестиции в ИИ анимацию. Что нас ждет в будущем? AI-режиссеры? Они уже существуют в экспериментальном виде. AI-актеры озвучки? Добро пожаловать — технология синтеза речи уже преодолела "зловещую долину". Инвесторы, выбирающие нейроанимацию вместо крипты? Они уже занимают места в первых рядах. Если вы предприниматель, инвестор или просто всегда мечтали создавать анимацию — ваше время настало. Не через 10 лет. Не когда «это станет мейнстримом». Сейчас — когда ниша еще формируется, а барьеры входа практически устранены. 💬 Мифы и реальность Многие боятся, что ИИ "отберет работу" у творческих профессионалов. Но реальность выглядит иначе. Как отмечают эксперты отрасли: "Я бы не сказал, что искусственный интеллект отберет работу. Просто многие люди переквалифицируются. Например, как это было в промышленной революции, когда появились новые технологии. Рабочие переквалифицировались в механиков. И тут то же самое произойдет." Художники становятся арт-директорами, аниматоры — супервайзерами, а программисты — архитекторами нейросетей. Технология не уничтожает профессии, а трансформирует их, поднимая человеческий потенциал на новый уровень. ⏱️ Время действовать Через 3-4 года нейросети будут полностью интегрированы в производственные процессы всех крупных студий. Тогда преимущество первопроходцев будет утрачено. Анимация с использованием ИИ — это не просто новый инструмент. Это целая экосистема, которая меняет правила игры, открывает умы и создает новые возможности для креативного самовыражения и бизнеса. Мировой рынок анимации растет на 15% ежегодно. Добавьте к этому революционные технологии ИИ — и вы получите одну из самых перспективных индустрий нашего времени. Будущее анимации создается сегодня. И это будущее выглядит невероятно захватывающим. Подробнее в нашем Telegram канале.

Инвестиции в ИИ анимацию. Что нужно знать? ... Как искусственный интеллект меняет анимацию: новая эра творчества. 🎥 Как искусственный интеллект меняет анимацию: новая эра творчества Когда-то для создания полнометражного мультфильма требовались сотни специалистов, годы упорного труда и бюджеты с восемью нулями. Сегодня нейросеть генерирует раскадровку за час, анимирует персонажа без аниматора и предлагает десяток сценарных идей, пока вы делаете утренний кофе. Добро пожаловать в новую эру — анимацию на стероидах, где искусственный интеллект становится полноправным членом команды, а выгода измеряется вполне реальными цифрами. 💡 Почему ИИ ворвался в мультипликацию? Создание анимации всегда было областью, где творчество переплетается с изнурительной рутиной. Рисовать каждый кадр, настраивать освещение, текстурировать объекты, синхронизировать звук, соблюдать перспективу... Этот процесс прекрасен, но чрезвычайно трудоемок и дорог. Искусственный интеллект справляется с этими задачами в 10 раз быстрее и в разы дешевле, особенно когда задействованы генеративные нейросети вроде Stable Diffusion, RunwayML, Sora от OpenAI и другие технологические чудеса. Если крупным анимационным гигантам требовалось 4-5 лет на создание одного полнометражного фильма, то современные AI-студии из СНГ завершают проекты за 6-12 месяцев. И это не фантастика, а реальность нового анимационного мира. 🧠 Какие технологии трансформируют отрасль? Вот базовый инструментарий, который полностью меняет правила игры: Text-to-video: Преобразование текстового сценария в видеоряд. Как в Sora — фраза «девочка убегает от динозавра» трансформируется в полноценную сцену уровня Netflix. AI-анимация персонажей: Процессы риггинга (создания скелета) и анимации движения выполняются за считанные минуты вместо недель ручной работы. Синтез речи и эмоций: Персонажи говорят с идеальной интонацией и выражением. Больше не нужно привлекать звездных актеров озвучки — ИИ воссоздаст любой голос и эмоциональный окрас. Style transfer: Один выбранный стиль мгновенно применяется к тысячам кадров. От эстетики студии Гибли до манеры Ван Гога — всё доступно одним кликом. А теперь представьте: всё это работает не в крупной студии с сотнями сотрудников, а в небольшом офисе или даже домашней студии. Один талантливый человек с мощным компьютером и набором нейросетей может создавать контент, сравнимый с работами опытных команд. 📊 Работает ли это в реальности? Определенно да. Runway уже создал AI-короткометражки, собравшие миллионы просмотров. Российские проекты вроде «Маши и Медведя» зарабатывают миллионы долларов на лицензировании, и это при использовании традиционных технологий производства. Теперь представьте такой же успешный проект, но созданный в 3-4 раз дешевле и быстрее, с изначальной ориентацией на международную аудиторию. Вот пример реального кейса: Современные AI-студии в СНГ ставят амбициозные цели: производство до 420 минут качественного контента в год — это эквивалент 6-7 полнометражных мультфильмов или целых сезонов сериалов. Сколько потребовалось бы традиционной анимационной студии? Правильно — около 4 лет на один проект. 🔥 Что это значит для рынка? Демократизация производства: Создание качественной анимации больше не привилегия гигантов индустрии. Революционное ускорение: Производственный цикл сокращается с 3-4 лет до 6-12 месяцев. Доступность инвестиций: На одной креативной идее можно реализовать проект, привлечь инвестиции и выйти в прибыль уже на первом фильме. Визуальное качество мирового уровня: Нейросети уже создают изображения, сравнимые с работами лучших художников. И при этом не требуют отпусков и премий. Новые рынки и ниши: Появление контента для аудиторий, которые раньше не были охвачены из-за высокой стоимости производства. 🎯 Что нас ждет в будущем? AI-режиссеры? Они уже существуют в экспериментальном виде. Продолжение в следующей публикации...

📖Читаю pulse и 💬чат наш, вижу споры разного рода на счёт манипуляций на рынке. Задумался 🤔 и нашёл интересный материал: 🔗 Сделаю на основе этой статьи пост про ММ, кукловодов и прочую нечисть биржевую более развёрнутую, своими словами позже✌️ 🖼Картинка к посту показывает наглядно чем занимаются эти ребята. 🙏Прочитайте статью, как минимум рассказаны мотивы, термины все описаны, чтобы не путались при общении и разных взглядах на рынок. 🤔Очень спорные моменты, но то как работает Canacord и Mizuho в - помогает объяснять происходящее. Плиты на Американской сессии и волатильность. ⚠️Помните, маленькие биотехи, которые выходят на биржу и имеют планы на годы вперёд ничего общего с ценой на бирже до определённых моментов не имеют. 💸Если Free Float реальный меньше половины, а то и всего ~10/20%, цена на бирже ничего не отражает реального. 💰Одна фраза из статьи мне особенно понравилась: «- Объем влияет на цену. То есть цена - производная от объема, но не наоборот.» 🤔Когда цену штормит, смотрите и подтверждайте ее объёмами. Я использую WeBull для этого. 🇷🇺 Премаркет и постмаркет не показательны, нужно ждать основной сессии, либо понимать новости/анонсы в моменты их выхода. 🔷Примеры с реальными и подтвержденными апсайдами: 💰По аналогии с анонсом о M&A с {$IMMU}, где в первую минуту на Питерской бирже цена взлетела в небо. 🔗 💸Вспомните Nestle и {$AIMT} - утром на открытии нашей биржи цена сразу ушла до уровня объявленной сделки: 🔗 ✌️Ждём новостей в ночь с понедельника на вторник на следующей неделе. По мере загруженности буду материалы выкладывать об которые копил последний месяц ✊ 🙏Подписывайтесь на канал, если интересна судьба Атары, новинок биотеха или такие рассуждения. 🦆 🔎Кстати, если интересно чуть больше узнать на счёт этого всего, есть @cricracrykapital Он про это рассказывает очень давно и подробно, но нужен некий уровень входа для понимания. 😔На момент написания поста находится в бане, позже ещё раз отмечу его и выделю отдельные интересные его посты. 💡Кстати! Терминология и не применение очень важны: 🔷Все же знают термин доп. Эмиссия? Есть выпуск новых акций и размытие долей остальных инвесторов, а есть выпуск акций на свободный рынок (биржа) из «закромов» компании. 🤔И то и другое называют размытием/доп. Эмиссией, хотя это разные вещи с разными последствиями ✌️