Raison Asset Management продолжает публиковать инвестиционные идеи по акциям компаний на стадии Pre-IPO. В подборку попадают только компании, которые мы считаем инвестиционно привлекательными и бумаги которых покупаем на баланс своего Pre-IPO фонда, — в первую очередь это технологический сектор.
В апреле этого года американский стартап Scale AI достиг оценки в $7,3 млрд: за два года его капитализация выросла в 7+ раз. Среди инвесторов — крупнейшие венчурные фонды Tiger Global, Accel, Index Ventures, Y Combinator. Среди клиентов — Toyota, General Motors, PayPal, Samsung и даже ВВС США. Стоит ли покупать акции Scale AI до выхода на IPO?
Команда супергероев Scale AI
История назначений топ-менеджмента Scale AI напоминает сюжет фильма о супергероях, которых собирают в "звездную команду" для решающей битвы. Глава отдела стратегии компании Майкл Крациос раньше занимал должность технического директора в администрации Дональда Трампа. Джефф Уилке, советник Scale AI, возглавлял потребительский бизнес Amazon. Технический директор Брэд Портер был вице-президентом отдела робототехники Amazon. Директор по продукту Рассел Каплан работал старшим инженером по машинному обучению в Tesla.
CEO компании — 24-летний Александр Вонг — основал Scale AI в 19 лет после того, как бросил учебу в MIT. К этому времени он уже успел поработать в нескольких IT-компаниях. По словам Вонга, он понял, что наступающая эпоха машинного обучения изменит мир сильнее, чем в свое время — появление интернета. Молодой, но уже опытный программист увидел перспективную рыночную нишу: чтобы компании могли разрабатывать приложения с искусственным интеллектом, им нужны террабайты качественно промаркированных данных. А данные эти никто не предоставляет.
Маркировка данных — скучный прибыльный бизнес
Разработчики беспилотных автомобилей тратят множество ресурсов на сбор и обработку данных для обучения алгоритмов. Когда беспилотник движется по трассе, он должен различать пешеходов, дорожные знаки, деревья, другие автомобили и т. д. Для этого алгоритм тренируется на многочисленных изображениях и видео. Объекты на них должны быть промаркированы, то есть дерево помечено как "дерево", пешеходный переход как "пешеходный переход" и пр. Качество маркировки имеет решающее значение, ведь ошибки могут привести к смертельному ДТП.
В маркированных данных нуждаются и другие бизнесы, создающие технологии с искусственным интеллектом. Кейсов множество:
- "умная" бытовая техника вроде холодильников, которые отслеживают наличие определённых продуктов, роботов-пылесосов, систем кондиционирования;
- бескассовые супермаркеты типа Amazon Go: камеры и датчики фиксируют, какие товары покупатели кладут в корзины, чтобы затем выписать виртуальный чек;
- голосовые помощники;
- программы-распознаватели текста, переводчики;
- автоматизированные производственные линии и контроль качества на них и т. д.
Это лишь несколько примеров из текущих реалий. В недавнем интервью Александр Вонг заявил, что скоро искусственный интеллект придет во все сферы — даже такие традиционные, как медицина или ипотечный бизнес. Однако скорость изменений сильно зависит от инфраструктуры вокруг AI, важная часть которой — базы промаркированных данных. Если техногиганты вроде Google и Amazon обладают достаточными ресурсами для создания таких баз, то большинство других бизнесов не могут себе этого позволить. Для них эффективнее отдать эту задачу на аутсорс — тут Scale AI и вступает в игру.
Что именно делает Scale AI
Изначально стартап позиционировал себя как "API для ручного труда". Машинное обучение — современная технология, которая, тем не менее, требует множества человеко-часов нудной работы. Обычно ее выполняют жители стран третьего мира, которые предпочитают тяжелому и малооплачиваемому труду в своем городе работу на иностранную компанию. Жители Венесуэлы и Египта проводят дни за компьютером, размечая на иллюстрациях и в документах нужные данные, на которых затем обучается алгоритм.
Scale AI сотрудничает с более чем 30 000 таких фрилансеров и утверждает, что платит им достаточно для достойной жизни в их регионах. Работа происходит следующим образом:
- разметчики маркируют данные, проверяя работу друг за другом;
- промаркированные данные закладываются в модель для обучения;
- работа модели проверяется вручную, ошибки исправляются;
- с каждым разом алгоритм работает все лучше, а качество данных повышается.
Клиенты Scale AI
Scale AI работает с бизнесами из различных сфер. Значительную часть клиентов составляют производители беспилотного транспорта, в том числе General Motors, Toyota и Honda. Например, благодаря Scale AI скорость маркировки данных для беспилотных автомобилей Toyota увеличилась в 10 раз.
Что нам нравится в Scale — так это то, что вместе с ними мы можем буквально "промаркировать весь мир" и извлечь для себя максимум пользы. В том числе — применить информацию, которые раньше даже не замечали.
Среди клиентов компании — производитель беспилотных погрузчиков OTTO Motors и производитель беспилотных морских судов Sea Machines. Услугами Scale AI также пользуются PayPal, Square, NVIDIA, Pinterest, Samsung, Etsy, Standard Cognition и другие известные компании и стартапы.
С оценки в $1 млрд до $7 млрд за два года
С 2018 до 2019 года выручка Scale AI увеличилась с $4 млн до $40 млн, за последние 12 месяцев компания удвоила продажи. По итогам этого года Scale AI планирует достичь выручки в $100 млн. Быстро растет и число ее сотрудников: за последний год команда расширилась со 100 до 300 специалистов (не считая более 30 000 фрилансеров).
Однако самый впечатляющий рост продемонстрировала капитализация компании: с августа 2019 по апрель 2021 года — с $1 млрд до $7 млрд. На последнем раунде этой весной компания привлекла $325 млн. В Scale AI проинвестировали крупнейшие венчурные фонды США: Y Combinator, Tiger Global, Spark Capital, Index Ventures, Accel, Founders Fund и другие.
Перспективы инвестиций в Scale AI
Привлеченные в апреле деньги компания планирует потратить на развитие существующих продуктов и расширение бизнеса в другие сферы, такие как медицина. Маркировка медицинских данных требует найма более "дорогих" фрилансеров — без соответствующего образования с такой работой не справиться. У Scale AI, однако, есть ресурсы на привлечение высококлассных специалистов, поскольку ее бюджет значительно опережает бюджеты компаний-конкурентов. Главные из этих конкурентов — американские Hive и Labelbox, но их капитализация значительно ниже. Scale AI — крупнейший стартап в сфере искусственного интеллекта в США сегодня.
Мировой рынок искусственного интеллекта оценивался в $62,35 миллиарда в 2020 году и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом в 40,2% с 2021 по 2028 год. В этом случае к 2028 году он достигнет почти $1 трлн. Разумеется, венчурные инвесторы проявляют интерес к такому перспективному рынку. В первой половине этого года в США стартапы в сфере AI привлекли $31 млрд.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал Инвестидеи | Raison Asset Management: в нем мы наиболее оперативно выкладываем инвестидеи по Pre-IPO.
Поделитесь в комментариях, что вы думаете об этой инвестидее? Купили бы акции Scale AI до ее выхода на IPO?
#ai #искусственный_интеллект #машинное_обучение #preipo #ipo #инвестиции
Очень крутая статья, строим нечто похожее.
Вот мне не совсем понятно, есть команда условно 40 человек, судя по фото в Scale AI меньше. Начать пилить нечто подобное не так уж и сложно. Полюбому есть конкуренты, которые подобное уже пилят как вы например. Но малоизвестные конкуренты не стоят столько, как оценивают Scale AI в статье.
Оценка Scale AI сопоставима с яндексом в котором работают 5к сотрудников и интеллектуального потенциала в них вряд ли сильно меньше.
Или же это жонглирование цифрами, когда пишут XXX инвестировала хулиард бабла в YYYY. Эти инвестиции все на бумаге в виде отложенных обязательств?
А потом когда удается выести эту компанию на IPO, то она растет и граждане просто разумно выводят бабло?
В команде Scale AI сейчас 300 человек + больше 30 000 фрилансеров, которые размечают данные. Фото за 2018 год. Конкуренты у Scale AI есть, в статье названы главные, но они сильно уступают Scale. Хотя конкуренция в отрасли сильная, и не исключено появление нового звездного стартапа, который в будущем заберет на себя долю рынка. Поэтому Scale AI как лидеру надо бежать быстрее.
Что касается сравнения с Яндексом, то у него капитализация в 3 раза больше — $24 млрд против $7 млрд. И это очень разные компании: разный бизнес, разная география. Яндекс — лидер в России и СНГ, а Scale работает на международном рынке. У глобальных бизнесов потенциал всегда больше. Сравните капитализацию публичного Тинькофф (TCS Group) $17,3 млрд и частного Revolut $33 млрд.
Про жонглирование цифрами вы что имеете в виду? Есть венчурные фонды, которые покупают акции стартапов и потом продают их в несколько раз дороже на IPO (или до IPO, на следующих инвестраундах). Владение акциями официально регистрируется. Растут сейчас компании как раз больше до IPO, чем после него, поэтому инвестиции в pre-IPO и становятся такими популярными.
Жонглирование цифрами это как раз про, вливания. Каким образом оно осуществляется финансово?
Деньги закидываются на счет компании сразу или там организовываются какие-то долгосрочные отношения, когда деньги вливаются по мере необходимости.
про Scale AI стало понятно, что их вся сила в индусах :)
Но если Scale AI еще действительно перспективная компания, то есть же вообще какая-то лютая херня, которую на бумажке оценивают как-то мегадорого.
типа какая-нить новая платежная система, хотя платежным системам 100 лет в обед,просто одни работают а других рекламируют
Упрощенно говоря, венчурные инвестиции — это обычная покупка/продажа. Фонд за деньги покупает акции компании. Но долгосрочные отношения есть, особенно если фонд входит в компанию на начальном раунде. Крупные фонды не только дают деньги, они участвуют в бизнесе портфельной компании, консультируют ее, часто сажают одного из партнеров в совет правления и пр. Т.е. они предоставляют стартапу еще и свою экспертизу. На примере Scale AI — у них в совете правления Даниель Левин из Accel и Майк Вольпи из Index Ventures.
Оценить потенциал компании — самое сложное, но в этом и состоит работа венчурных фондов. Если они куда-то инвестируют, значит, видят потенциал.
Это да с одной стороны, с другой создается ощущение, что они хайпят на стартапах, т.е. рекламной мощью раскручивают по сути обычный товар или даже хуже обычного, но тут надо исследовать, пока с моей стороны голые слова.
Как может мне помочь эта скейл ай а бизнесе ? Можно по-простому объяснить а не вот это вот все