Чі-Хуа Чієн понад два десятиліття працює венчурним інвестором, але мислить радше як культурний антрополог. Як співзасновник Goodwater Capital — фонду, що фокусується виключно на споживчих і prosumer‑технологіях, — він вибудував портфель від розваг і охорони здоров’я до фінтеху та офлайн‑подій. Серед інвестицій — MIDI Health, Fever, Monzo. А ще саме він у 27 років, працюючи асоційованим партнером у Accel, першим звернув увагу на шестичленну команду з Гарварду під назвою The Facebook.
Його здатність «зчитувати» поведінку людей у масштабі формує і погляд, що американці ніколи не довірять одному застосунку і соціальне життя, і фінанси, і переконання, що розрив між найпросунутішими AI‑моделями та тими, які можна запускати на смартфоні, дуже швидко скорочується: з колишніх майже двох років до приблизно трьох місяців вже наступного року.
Сьогодні він також відкрито говорить про те, про що багато венчурних інвесторів лише думають: комодифікація модельного шару вже почалася, і найбільшими переможцями епохи AI стануть компанії, які взагалі не «продають AI» як такий.
Ми говорили минулого тижня. Інтерв’ю скорочене та відредаговане для ясності.
«Меміфікація» венчурного ринку
— Все більше фаундерів і інвесторів публічно висловлюють претензії до VC. Що змінилося?
Це частина «меміфікації» всього — те, що відбувається у політиці, перетікає в бізнес. Це також ознака певної «піковості» ринку. Причина, з якої деякі гучні інвестори говорять публічно, у тому, що венчурні фірми переважно стали вертикально інтегрованими: найбільші з них мають стільки капіталу, що вже не дуже шукають синдикатних партнерів.
Раніше існував певний етикет: усі намагалися зберігати хороші стосунки з коінвесторами, адже доводилося працювати разом на різних стадіях. Коли фонди виросли й стали вертикально інтегрованими, потреба в цьому зменшилася.
— А що з «fast follow»‑раундами, коли фонд інвестує великий обсяг за однією оцінкою, а за кілька тижнів — менший обсяг за значно вищою, щоб заголовна оцінка виглядала вражаюче? Це справді нове явище? Наскільки воно поширене?
Мені здається, це триває вже досить довго. Найкращі компанії залучають послідовні раунди дуже швидко — зараз між ними може бути лише три–шість місяців, а оцінки змінюються блискавично. Оцінки агресивно «маркетують» як спосіб продемонструвати лідерство на ринку, залучити таланти, потенційно відтіснити конкурентів.
Тут є певний елемент перегріву, адже швидкі раунди передусім показують, що попиту значно більше, ніж пропозиції. Інвестор може прийти, поставити ціну, закрити раунд, а за пару тижнів попит усе ще перевищує пропозицію — і компанія може одразу ж залучити новий раунд уже за вищою оцінкою.
Чому інфраструктура програє додаткам
— Ви стверджуєте, що інфраструктурні компанії з часом комодифікуються, а більшу частину цінності забирають застосунки. Чи вже видно це в поточному AI‑циклі?
Якщо подивитися на цикли ПК, вебу й мобайлу, всі вони йдуть за схожими патернами. Ринкова капіталізація інфраструктурних компаній досягла піку ще у 2000 році — і якщо перемотати на 25–26 років уперед, у номінальному вираженні ці ринкові капіталізації так і не перевищили пікові значення 2000‑го.
У веб‑еру нові інфраструктурні гравці створили близько $400 млрд ринкової капіталізації. Компанії‑застосунки — $3,1 трлн, тобто 88% нової вартості. У мобільну еру картина дуже схожа: інфраструктура дала приблизно $700 млрд, тоді як застосунки — $3,7 трлн. Це компанії на кшталт Netflix, Spotify, Meta, Uber, Airbnb.
І нещодавно ви побачили показовий крок: Google оголосила, що її передплатний AI‑продукт подешевшає з $7,99 на місяць до $4,99 при цьому обсяг сховища подвоїться. Ми вже в епосі цінової конкуренції — і такі компанії, як Google, зі своїми структурними перевагами у вертикальній інтеграції та дистрибуції, можуть почати бандлити сервіси й конкурувати ціною за масового користувача.
Персоналізація як головний драйвер
— Ви постійно повертаєтеся до персоналізації. Це і є фактор, який відділяє наступних переможців?
Гіперперсоналізація справді є ключовою лінією, що все пов’язує. Що дає персоналізація, якщо її зробити правильно? Вищу задоволеність користувачів, глибшу залученість і вищий ARPU з часом.
У нашому портфелі є розважальні компанії — наприклад, Triumph, Ritten, FlowGPT, — де користувачі не говорять: «Це AI‑застосунок». Вони сприймають це як застосунок для розваг. Ці компанії дуже швидко виходять на $100, $400, $600 млн ARR з відмінною маржинальністю, бо AI робить досвід більш кастомізованим і персоналізованим — але це не те, що їм «продають» як основну можливість.
Є також жіночий медичний сервіс Midi Health. Одна з ключових проблем у жіночому здоров’ї — брак фахівців, добре підготовлених до роботи з гормонозамісною терапією для жінок у перименопаузі. Використовуючи AI, вони можуть суттєво розширити пропозицію послуг і лікувати сотні тисяч пацієнток, яких інакше було б неможливо охопити. І робити це економічно ефективно, розширюючи доступ до ринку, який раніше був обмежений браком людської експертизи.
Цю логіку можна поширити на всі категорії, де існує дефіцит пропозиції й «вузьким місцем» є саме людські знання.
Коли AI стане по‑справжньому особистим
— Наскільки ми далекі від AI, який відчувається по‑справжньому персональним і всюдисущим?
Я не думаю, що ми далеко. Вже зараз можна локально на телефоні запускати моделі, які за якістю приблизно відповідають найкращим моделям піврічної давнини — і цей лаг скорочується. Якщо згадати, що було два роки тому, розрив між тим, що можна було запустити локально, і хмарними фронтир‑моделями складав 18–24 місяці. Зараз це шість місяців. Ймовірно, до наступного року він скоротиться до трьох місяців.
Чого поки не вистачає, то це чітко окреслених сценаріїв використання. Те саме ми бачили з мобайлом: коли iPhone вийшов у 2007‑му, більшість очікувала просто перенесення веб‑застосунків у мобільний формат. Потрібен час, щоб підприємці «переплавили» розуміння того, що стало можливим.
Якщо абстрагуватися від того, як працюють великі мовні моделі, і подивитися на те, що вони фактично роблять, то є дві ключові речі. Перше — вони дозволяють обробляти великі обсяги контексту й осмислювати їх. Друге — дають змогу робити персоналізацію на рівні окремої людини економічно ефективно, з фідбек‑лупом, який робить продукт дедалі кращим.
Чому «суперзастосунок» Facebook не злетів
— Ви спостерігали, як Facebook роками намагався створити суперзастосунок — і не вдалося. Чому так важко поєднати фінансові сервіси й соціальні розваги для американських користувачів?
Вони робили багато спроб: Facebook Credits, що стартували у 2009‑му, Facebook Pay, Libra… Але так і не змогли реалізувати справжній суперзастосунок. Думаю, у людей є інтуїтивне відчуття довіри, і між розважальними й соціальними продуктами, з одного боку, та комерцією, банкінгом і фінансовими сервісами — з іншого, існує розрив довіри, особливо в західному світі.
Фінансові транзакції мають певну «серйозність», яка різко контрастує з «тривіальністю» соціальних мереж. І не зрозумійте неправильно: ця тривіальність створила компанію вартістю понад трильйон доларів. Але фінансові сервіси — повна протилежність: у соцмережах користувачі проводять багато часу при відносно низькій монетизації, у фінансах — навпаки, дуже висока монетизація при відносно невеликому часі.
Ніхто не хоче «зависати» у банківському застосунку. Ви хочете здійснити операцію й завершити її — але з максимальною впевненістю в безпеці та надійності. Цю психологічну очікувану планку дуже важко подолати.
Повернення до офлайн‑досвіду
— Ви робите ставки на те, що люди захочуть більше живого спілкування як противагу всьому цьому?
Ми дуже сильно в це віримо. Чого люди прагнуть у світі, де є нескінченна пропозиція цифрового контенту? Вони прагнуть того, що найбільше обмежене, — реальних людських контактів, реальних подій у фізичному світі.
Ми інвестували в Bump, компанію з Парижа від оригінальних засновників Zenly (яку купила Snap). Вони створили інтерфейс, що дозволяє людям взаємодіяти у фізичному просторі, підсилюючи цю взаємодію цифровою інформацією. Є також Fever із офісами в Лондоні й Мадриді — по суті, це Live Nation для Європи. Вони починали з невеликих, нішевих подій — концерти при свічках, The Bridgerton Experience — а зараз стали мейнстримом.
Я вважаю, що ми відхиляємося в інший бік від чистого онлайн‑споживання. І AI як enabling‑технологія, знаючи, куди ви ходите, з ким проводите час, де найчастіше буваєте, може екстраполювати масу релевантних інтересів і зробити досвід у реальному світі кориснішим і персоналізованішим. Для нас це надзвичайно захопливо.