ENG
В последние годы интерес к сектору DeepTech (инновационных компаний, предоставляющих решения на основе существенных научных и инженерных разработок) только растет, причем как со стороны правительств разных стран, так и частных инвесторов. Общий объем венчурных инвестиций только в европейские стартапы составил $9 млрд, или 24% всех инвестиций в 2020 году. Каждый пятый «единорог», по данным венчурного фонда SOSV, занимается глубинными технологиями. Согласно исследованию CB Insights, в 2019 году стартапы в области DeepTech привлекли рекордные $26,6 млрд, заключив более 2200 сделок по всему миру.
Стоит ознаменовать несколько вех, которые прошли проекты в DeepTech только за последние несколько лет. Так, Google (совместно с НАСА) в 2019 году заявила о достижении квантового превосходства, когда ее квантовый компьютер за 3 минуты и 40 секунд сделал вычисление, на которые даже самая мощная из существующих вычислительных машин — Summit от IBM — потратила бы 10 000 лет. Технология редактирования генома CRISPR-Cas9 была удостоена Нобелевской премии в 2020 году, а компания Crispr Therapeutics достигла капитализации в $11 млрд. DeepMind решил серьезную проблему сворачивания белка (AlphaFold), а программа MuZero ознаменовала еще одну веху в самообучающемся ИИ (MuZero может научиться играть в го, шахматы и Atari-игры самостоятельно). OpenAI выпустила GPT-3, языковую модель, в которой используется глубокое обучение для создания и понимания текстов, неотличимых от человеческого языка. Список можно продолжать и дальше.
Для многих приведенные примеры могут показаться достаточно абстрактными. Однако уже сегодня мы становимся свидетелями первой в истории вакцины на основе мРНК, применяемой для борьбы с COVID-19, при создании которой использовались технологии глубинного обучения. DeepTech становится все более заметным трендом, а его влияние — гораздо более ощутимым при решении глобальных социальных и бизнес-задач.
Крупнейший фонд ARK Investment, который инвестирует в перспективные отрасли, предсказывает, что благодаря глубокому обучению в ближайшие 15–20 лет мы получим индустрию, по капитализации превышающую интернет и программное обеспечение вместе взятые. Произойдет это благодаря технологиям глубокого обучения, которые возьмут на себя написание программного кода. Все это поднимет на недостижимый сегодня уровень решения по управлению автономным транспортом, исследованию новых лекарств, рекомендательным моделям, диалоговым программам с человеческим языком.
Устойчивый тренд на рост DeepTech замедлился в 2020 году с пандемией коронавируса. Пандемия вызвала серьезные макроэкономические и социальные изменения, и бурное развитие показали не DeepTech, а компании, рассчитанные на массовые рынки, В2С, В2SMB. В то же время стало понятно: цифровые технологии обеспечат новую инфраструктуру в постпандемичном мире, поэтому ожидается, что роль DeepTech в ближайшем будущем только возрастет.
Согласно прогнозам аналитиков, в России к 2024 году большинство социальных и экономических процессов будет оцифровано, что ускорит рост DeepTech-проектов на базе собранных и оцифрованных данных. Основными драйверами станут спрос на более продвинутый уровень пользовательского опыта, рост пользования умными девайсами, увеличение объема инвестиций в здравоохранение, применение сетевых и облачных бизнес-приложений и рост M2M-технологий.
Одновременно с этим сектор DeepTech очень затратный и требует больших капитальных расходов: сложные программные коды могут написать только очень дорогие специалисты. Востребованность технологии можно проверить только после существенных инвестиций, что делает цену ошибки очень высокой даже для венчурной индустрии. Сервисы онлайн-образования не в пример дешевле, а вот запуск и вывод на рынок DeepTech-проектов может обойтись в десятки миллионов долларов.
Сложности возникают и с формированием команды: как правило, она образуется на базе какого-то исследовательского учреждения. Ученые сами продвигать свой продукт не могут, для коммерческого успеха им нужны маркетологи, рекламщики и пр. При этом российский рынок для DeepTech мал, а для экспансии на международные рынки нужно тщательно проанализировать их конъюнктуру и оценить возможность компании выйти на него с ограниченным бюджетом и в ограниченный временной промежуток.
В России дорого продать DeepTech-компанию можно в основном международным стратегам, потому что российские главным образом ориентируются на B2С- и B2SMB-рынки, но не на проекты с фокусом на долгий цикл развития. Это всегда непросто, поскольку нужно доказать покупателю, что технология действительно может стать глобальной и успешной в мире, что команда сможет масштабировать ее за пределами России. Второй вопрос — как российскую команду российского стартапа интегрировать в жизнь международного стратега? Пока историй таких успехов немного, но они есть.
Данные приведены по: Альманах глубинных технологий Фонда «Сколково», 2021
