Может ли ИИ предсказать следующую крупную IPO? Crunchbase утверждает, что да

Компания, занимающаяся аналитикой данных, использует искусственный интеллект ^[1] для прогнозирования финансирования стартапов, их поглощений и выхода на биржу. Однако её самая сложная задача — предсказать собственное будущее.

Дисклеймер: это вольный перевод колонки ^[2], которую написала Бэлль Линь для издания The Wall Street Journal. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» ^[3] — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.

Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь ^[4].

Crunchbase, известная своими данными о венчурном финансировании, внедряет искусственный интеллект, чтобы предсказывать, когда стартапы привлекут инвестиции, будут приобретены или выйдут на публичный рынок.

Но в эпоху, когда чат-боты вытесняют ^[5] традиционные поисковые системы и базы данных, перед Crunchbase стоит вызов: сумеет ли она сохранить свою актуальность?

Компания была основана в 2007 году как краудсорсинговая база данных. В 2010 году AOL приобрела Crunchbase вместе с техноблогом TechCrunch, но спустя пять лет проект вновь стал независимым.

Несмотря на запуск платных сервисов ^[6] около десяти лет назад, Crunchbase не предпринимала радикальных инноваций в своём основном продукте — обширной базе данных о финансировании стартапов, которая долгое время была незаменимым инструментом для основателей, венчурных инвесторов и аналитиков Кремниевой долины.

Однако теперь ситуация меняется: в среду компания представила свой новый предсказательный механизм на основе ИИ. Используя 17-летний массив данных, Crunchbase рассчитывает предугадывать судьбу стартапов с высокой точностью, сообщил в интервью генеральный директор компании Джагер Макконнелл.

Поиск новой стратегии

Этот поворот был неизбежным. Запуск ChatGPT в конце 2022 года поставил Crunchbase перед экзистенциальным вопросом: какова роль базы данных, если чат-боты могут самостоятельно собирать и анализировать информацию?

«Если ваш бизнес строится на исторических данных, то, как только ИИ их усваивает, вы больше не нужны», — признал Макконнелл. «Компании, работающие с исторической информацией, фактически обречены».

Как и многим другим, Crunchbase пришлось адаптироваться ^[7]. Руководство компании решило использовать свой главный актив — массив уникальных данных, созданный 80 миллионами пользователей платформы.

Речь идёт не о публичных профилях компаний, а о внутренних сигналах: когда обновляются страницы, кто их редактирует и что именно меняется.

Если сотрудник стартапа вносит изменения в профиль компании и одновременно активно просматривает страницы инвесторов, а интерес ^[8] инвесторов к компании растёт, то ИИ Crunchbase интерпретирует это как сигнал о скором привлечении финансирования.

По словам Макконнелла, у каждого стартапа существуют тысячи подобных индикаторов, позволяющих прогнозировать не только раунды инвестирования, но и возможное поглощение или выход на IPO. При этом публичные ИИ-системы не имеют доступа к этим пользовательским данным, что делает их «коронными драгоценностями» Crunchbase.

Заглядывая в будущее

По результатам собственных тестов, точность предсказаний Crunchbase относительно привлечения инвестиций достигает 95%.

Так, в прошлом году компания оценила вероятность нового раунда финансирования AI-стартапа Anthropic в 74%. В январе 2024 года Anthropic привлекла ^[9] $2 млрд. В октябре Crunchbase спрогнозировала с вероятностью 93%, что стартап Coda будет поглощён. Спустя два месяца компанию приобрела Grammarly, разработчик ^[10] ИИ-инструмента для редактирования текстов.

Однако предсказать закрытие стартапов гораздо сложнее. По словам Макконнелла, точность таких прогнозов остаётся ниже 50%, поскольку даже при стагнации роста компании могут существовать достаточно долго.

Для обучения ^[11] своих моделей Crunchbase использует ^[12] инструменты машинного обучения с открытым исходным кодом, а также технологии OpenAI для обработки данных и создания контента.

Игра на выживание

Самой Crunchbase также пришлось пройти через болезненные перемены. В рамках стратегического разворота два года назад компания сократила треть из 200 сотрудников, в основном из отделов продаж и маркетинга, чтобы сосредоточиться на развитии инженерных и научных подразделений.

Сейчас 60% её годовой выручки в $50 млн поступает от подписок на премиальные сервисы, а 40% — от доступа к эксклюзивным данным о поведении ^[13] пользователей.

Ставка на технологии также изменила подход к продукту. Новый ИИ-агент ^[14] компании, Scout, работает в формате чат-бота, помогая пользователям анализировать данные о стартапах и находить нужную информацию.

Но остаётся вопрос: насколько полезными окажутся эти инновации? Крупные венчурные фонды уже создают собственные команды аналитиков и предсказательные алгоритмы. Crunchbase надеется не заменить их, а стать для них важным источником данных, отметил Макконнелл.

При этом у компании есть конкуренты: PitchBook и CB Insights предоставляют аналогичные услуги. Например, у PitchBook существует инструмент VC Exit Predictor, который также использует ИИ для прогнозирования IPO, поглощений и банкротств.

Вопрос доверия

Для Crunchbase вызов заключается в том, чтобы опережать технологии ИИ, а для ИИ — в доступе к эксклюзивным данным, считает Майк Гуальтьери, аналитик Forrester Research.

По его словам, модели рассуждений нового поколения, такие как OpenAI и китайский DeepSeek, могут научиться делать прогнозы не хуже Crunchbase или PitchBook, поскольку способны обрабатывать более сложные сценарии.

«Всё сведётся к тому, чьи прогнозы вызывают больше доверия», — подчеркнул Гуальтьери.

Для самой Crunchbase этот вопрос остаётся открытым.

Доверяет ли компания собственным предсказаниям относительно своей судьбы?

«Наш ИИ говорит, что у нас высокая вероятность быть поглощёнными», — признал Макконнелл. «И это действительно вероятный исход».