Hacker News Digest

• Важнейшая идея: ангельские инвестиции — это не только деньги, но и доступ к сети, экспертизе и репутации; однако, важно понимать, что «ангел» не всегда означает «стратегический ангел» и что даже знаменитости могут не приносить реального стратегического значения.
• Критика к «венчурным скаутам» и «венчурным ангелам» заключается в том, что они не обязательно приносят стратегическую ценность, а также могут быть мотивированы только венчурной фирмой, а не стартапом, что может быть проблематично.
• Пример Кевина Дюранта как «ангела» иллюстрирует, что даже знаменитые инвесторы не обязательно приносят стратегическую ценность, и что важно различать «стратегических» и «портфельных» ангелов.
• Обсуждение также поднимает вопрос о том, что ангельские инвестиции не всегда являются «настоящими» ангельскими инвестициями, и что важно различать разные типы ангелов и их мотивацию.
• В конце концов, обсуждение подчеркивает, что важно помнить, что ангельские инвесторы не всегда являются «настоящими» ангелами, и что важно различать разные типы ангелов и их мотивацию.

OpenAI планирует потратить 400 миллиардов долларов в течение следующего года, сосредоточившись на создании экосистемы из семи дата-центров, известных как Stargate, и разработке собственных чипов для ИИ.

Основная идея: даже при консервативных оценках OpenAI потребуется около 50 миллиардов долларов только на создание одного гигаватта вычислительной мощности, не говоря уже о стоимости проектирования и производства специализированных чипов.

Главный вывод: заявления OpenAI о партнёрстве с Broadcom, AMD и другими — это либо грандиозная афера, либо одна из самых рискованных амбиций в истории технологий, с потенциалом потрясти мировую экономику.

Внимание: я тщательно проверяю все свои источники и расчёты, и призываю читателей критически оценивать эти утверждения, учитывая, что многие детали ещё не подтверждены.

• OpenAI и другие крупные игроки вынуждены тратить десятки миллиардов на инфраструктуру, но при этом открытые модели уже достигают 90% функциональности, что ставит под вопрос ценность их услуг и даже саму модель можно запустить на собственном GPU.
• Параллельно растущий спрос на электроэнергию и ограниченные поставки чипов от NVIDIA делают стоимость вычислений в долгосрочной перспективе непредсказуемой, что ставит под сомнение всю бизнес-модель.
• В условиях, когда стоимость обучения и инференса продолжает расти, а открытые модели догоняют по качеству, пользователи всё чаще задаются вопросом, зачем платить, если можно бесплатно получить почти то же самое.
• Венчурные инвестиции в инфраструктуру исчисляются десятками миллиардов, но при этом нет никакой уверенности в том, что эти инвестиции окупятся, ведь нет никакой модели монетизации, которая бы компенсировала эти затраты.

Nvidia инвестирует $110 млрд в OpenAI и другие AI-стартапы через венчурное финансирование, что напоминает стратегию Lucent во время пузыря доткомов. Lucent тогда выделила $8,1 млрд клиентам, которые покупали её оборудование, но после краха 47 телеком-компаний обанкротились, а до 80% кредитов не вернулись. Сейчас Nvidia рискует ещё больше: её обязательства составляют 85% выручки против 20% у Lucent, а 39% доходов зависят всего от двух клиентов.

Новизна ситуации в том, что $10+ млрд долгов обеспечены залогом в виде GPU, с предположением, что их стоимость сохранится на 4–6 лет. Крупные облачные провайдеры уже удлинили сроки амортизации оборудования до 6 лет, но Amazon недавно сократил их до 5, что может сигнализировать о переоценке рисков. Если спрос на AI-инфраструктуру замедлится, это может создать цепную реакцию defaults, особенно среди стартапов, зависящих от финансирования поставщиков.

• Сравнение текущей ситуации с пузырем телекоммуникаций 90-х: есть как сходства (масштабные инвестиции в инфраструктуру, риск перепроизводства), так и ключевые различия (финансовая устойчивость Nvidia vs. мошенничество Lucent).
• Главный риск для Nvidia — возможность резкого падения спроса на GPU, если AGI не будет достигнут в ожидаемые сроки (2-5 лет) или если инвесторы потеряют интерес из-за замедления прогресса.
• Неопределенность долгосрочного спроса: несмотря на текущий ажиотаж, будущее зависит от появления реальных, прибыльных приложений ИИ, а не только от тренировки моделей; возможен избыток мощностей.
• Роль крупных игроков (Microsoft, Google, Amazon) и их кастомерных чипов как потенциальная угроза монополии Nvidia, а также вопросы учетной политики и вендорного финансирования.
• Скептицизм относительно способности ИИ самостоятельно решать сложные задачи и кардинально улучшать код без человеческого контроля, что ставит под вопрос оправданность огромных инвестиций.

Y Combinator, ведущий акселератор стартапов, оказался поглощён пузырем ИИ: из 170 компаний летнего набора 2025 года 154 занимаются искусственным интеллектом. Программа стала короче, стартапы вынуждены развиваться быстрее, а почти каждый участник строит бизнес вокруг ИИ — от агентов и голосовых помощников до инструментов для видео и браузеров. Это беспрецедентная концентрация на одной технологии за 20 лет существования YC.

Такая однородность создаёт риски: перегретый рынок, жёсткая конкуренция и возможный крах, если тренд иссякнет. Основатель Interfere Люк Шилс отмечает, что все таланты Кремниевой долины теперь устремлены в ИИ, что усиливает давление на инновации и устойчивость бизнес-моделей.

• YC активно инвестирует в AI-стартапы, что приводит к конкуренции между собственными портфолио-компаниями и созданию множества схожих продуктов.
• Наблюдается перекос в сторону AI-тематики: большинство новых стартапов в батче YC и обсуждений на HN связаны с искусственным интеллектом, что вызывает усталость и критику.
• Многие AI-стартапы представляют собой простые обёртки над API крупных моделей (например, ChatGPT) и не несут реальной инновационной ценности.
• Инвесторы и венчурные фонды сконцентрированы исключительно на AI-направлении, создавая ажиотаж и потенциальный пузырь.
• Широкое внедрение AI вызывает опасения: делегирование важных решений ИИ, использование bossware и снижение критического мышления у пользователей.

Основатель iRobot Родни Брукс призывает не поддаваться ажиотажу вокруг ИИ и робототехники. Он подчёркивает, что реальное внедрение технологий занимает гораздо больше времени, чем предполагают оптимисты, из-за необходимости работать в «грязной» реальной среде, а не в условиях демо. Брукс скептически относится к хайпу вокруг человекоподобных роботов, считая, что люди останутся незаменимыми в ключевых процессах.

Его новая компания Robust.AI разрабатывает умные тележки для складов, которые не заменяют людей, а помогают им. Например, сокращают пешие переходы с 30 000 шагов в день и упрощают навигацию с помощью камер и интуитивных интерфейсов. Ключевой принцип — сохранение человеческого контроля: тележку можно взять за ручку и вручную скорректировать её движение, а система избегает опасных зон вроде лестниц.

• Обсуждаются практические применения роботов: от пылесосов до человекообразных моделей для складов, ценовая доступность и проблемы с надежным захватом объектов.
• Поднимается вопрос о переоценке потенциала ИИ и человекообразных роботов; отмечается, что ценность создает не AGI, а телеуправление и «простой» надежный интеллект.
• Критикуется подход венчурных инвесторов, которые игнорируют проверенных основателей в пользу «модных» идей, а также высказываются сомнения в компетентности многих стартапов в области робототехники.
• Участники спорят о роли демографии и управления в экономическом развитии, сравнивая модели Китая, Индии и Нигерии.
• Отмечается, что мир приспособлен под человеческую форму, что оправдывает разработку человекообразных роботов как универсального решения, несмотря на текущие технические сложности.

• Пользователи отмечают высокую полезность инструмента для автоматизации сбора данных и исследований, экономящей сотни часов ручного труда, особенно в B2B-сегменте и венчурном капитале.
• Поднимаются вопросы о технических ограничениях: переусложнение простых задач, неполное извлечение данных с некоторых источников, проблемы с интерпретацией запросов и необходимость ручного вмешательства для уточнения.
• Обсуждаются особенности архитектуры и UX: текстовый браузер с постоянным контекстом, интерактивный контроль над агентом, важность прозрачности процесса и возможность совместной работы в реальном времени.
• Высказываются опасения по поводу соблюдения правил сканирования (robots.txt), законности сбора данных с таких платформ, как LinkedIn и Reddit, а также долгосрочной жизнеспособности модели ценообразования «unlimited».
• Разработчики делятся техническим стеком (NextJS, NodeJS, Gemini 2.5 Flash, Firecrawl) и планами по улучшению, включая лучшую классификацию задач, навигацию по пагинации и более четкое различие с конкурентами.

• Саквон Баркли с первого дня в НФЛ живёт только на гонорары, а весь $31,2 млн контракта вложил в S&P 500.
• В 2021-м начал инвестировать в стартапы: первым стал Strike, а все маркетинговые доходы перевёл в биткоин по $32 000; сейчас BTC ≈ $111 000, превратив $10 млн в $35 млн.
• Под управлением Ken Katz он вложил часть доходов в 10+ приватных компаний: Anthropic, Anduril, Ramp, Cognition, Neuralink, Strike, Polymarket и стал LP в Founders Fund, Thrive, Silver Point, Multicoin.
• Чеки — $250–500 тыс.; Strike уже дал 10×. Остальные активы — индексы и недвижимость.
• Вместо типичных «звёздных» брендов Баркли выбирает технологические ставки, которые, по его мнению, создают устойчивую ценность.

• Участники отмечают, что Саквон Баркли — редкий «генерационный» игрок с контрактом на $30 млн и ~$10 млн в год от рекламы, что позволяет ему вкладывать в Anthropic, Anduril, Ramp, Neuralink и фонды Founders Fund/Thrive Capital.
• Главный вопрос: как он получает доступ к таким сделкам? Ответ — статус звезды НФЛ и связи, а не только капитал.
• Сравнивают с Робом Гронковским, который живёт на эндорсменты и вкладывает зарплату, и со Стивом Янгом, выросшим в мире финансов.
• Скептики подчеркивают: при $30 млн стартового капитала и подушке из рекламы можно «терпеть промахи», а статья упоминает только удачные инвестиции.
• Предлагают давать игрокам долю в клубах или лиге, чтобы решить проблему «зарплатного потолка» и сохранить легенд.

Я основал стартап в 22 года, открыл счёт в Chase в пригороде Лос-Анджелеса, вложив почти все сбережения — 20 000 $. Через полгода пришёл сид-раунд ~1 млн $, и тот же сотрудник Alex из отделения позвонил «просто проверить». Я отмахнулся.

Два года тишины, потом раунд А на 10 млн $ — снова звонок Alex, снова «всё ок». Ещё два года — раунд B на 24 млн $. Та же история. В итоге на счету 35 млн $, и новый финансовый директор предлагает перейти в SVB: «они понимают стартапы». Я перевёл всю сумму за 30 $ комиссии и забыл про Chase.

На следующий день Alex звонит взволнованно: «Почему ушли?» Я коротко: «Сменили банк». Больше не говорили.

Позже, в 2017-м, зашёл в лос-анджелесский Chase по личным делам. Менеджер узнал меня:
— Вы же основатель {название компании}?
— Да.
— Alex до сих пор рассказывает, как «его» клиент ушёл с 35 миллионами, потому что он не уделял внимания.

• Автор и комментаторы делятся курьёзами и провалами при работе с банками: от исчезновения $900 у Chase до необходимости ехать во Флоренцию, чтобы закрыть счёт в итальянском банке.
• Основной вывод: обычные retail-банки (Chase, BoA, Citi) плохо справляются с крупными суммами и стартапами — вызывают «Алекса» с проверками, режут транзакции и не дают персонального менеджера.
• Стартапам советуют сразу открывать счёт в специализированных бизнес-банках (Mercury) или переходить в private banking, где нет таких проблем.
• Несколько человек потеряли деньги без объяснений и так и не получили их обратно — главный аргумент «уйти от Chase».
• Сам автор признаёт, что просто копить миллионы на обычном счёту — не лучшая идея, но не раскрывает, что именно нужно делать вместо этого.

• График 1 показывает количество Form D, где название юрлица содержит «Fund I–IV». Пик «Fund I» пришёлся на 3-й кв. 2022, затем резкое падение. Это косвенный индикатор рынка венчурных фондов: каждый фонд обычно оформляется отдельной сущностью.

• Что это значит

  1. Соотношение фондов по номерам даёт представление о доле венчурных фирм, доживающих до следующего раунда.
  2. Венчурное финансирование вот-вот рухнет.

• Почему взрыв произошёл в 2020–2022

  • Нулевые ставки: пенсии, эндаументы и богатые частники искали доходность → VC стал модным активом.
  • Появились «SPV-as-a-Service» (AngelList, Sydecar), которые за пару кликов помогали собрать фонд без собственного бэк-офиса. График 2: их Form D тоже взлетели в 2021 и упали в 2023.

• Почему последствия ощутимы сейчас

  • Фонд живёт ~10 лет, фаза деплоя капитала — 2–4 года.
  • Мы только что вышли из пика доступных денег.
  • Одновременно взлетели ожидания от AI-стартапов, но «свежих» денег в фондах уже не осталось.

• Анализ по форме «Fund I/II…» фиксирует не только VC-фонды, а все приватные структуры (PE, RE, кредитные и хедж-фонды), поэтому данные нуждаются в фильтрации.
• Рост 2021-2022 был искусственным: дешёвые деньги, нулевые ставки, VCs «впаривали» деньги стартапам; теперь рынок остывает, и многие компании столкнутся с переоценкой.
• Часть «Fund I» — это одноактивные SPV, а не полноценные фонды, что искажает картину; также возможны двойные подсчёты и изменения в правилах SEC.
• Объём венчурных вложений действительно снижается, но число новых стартапов пока не падает; рынок переходит к «золотому веку билдеров» с низкими COGS и дешёвыми LLM-продуктами.
• В целом, коррекция воспринимается как здоровая: уйдут слабые компании, освободятся разработчики, но зарплаты могут просесть, а ликвидность всё чаще останется в приватном секторе.