TechCrunch: ИИ-компании выдают пустые обещания за реальные деньги ради красивых заголовков в прессе

«Один миллиард долларов годовой регулярной выручки за два года» — это считается нормальным темпом развития в эпоху искусственного интеллекта. Такие проекты, как Cursor, Harvey и множество других, отчитываются о миллиардах годового повторяющегося дохода спустя два-три года после своего запуска. Однако журналистское расследование TechCrunch, опубликованное 22 мая, показало, что часть этих цифр базируется на бухгалтерских манипуляциях и откровенном вранье. По словам Алекса Коэна, главы стартапа Hello Patient, те, кто работает внутри отрасли, просто воспринимают эти показатели как подделку — читаешь громкие заголовки и не веришь ни одному слову.

Первым публично разоблачил эту практику Скотт Стивенсон, сооснователь и руководитель юридического ИИ-стартапа Spellbook. В апреле он опубликовал в социальной сети X пост, в котором назвал происходящее «грандиозным надувательством». По его утверждению, ИИ-компании ставят рекорды по доходам не потому, что действительно много зарабатывают, а потому что используют недобросовестный показатель. И крупнейшие инвестиционные фонды мира эту практику поддерживают, сознательно вводя в заблуждение журналистов ради создания выгодного публичного образа.

Журналистка TechCrunch Марина Темкин взяла интервью более чем у десятка основателей, инвесторов и финансовых специалистов из мира стартапов, и её вывод однозначен: схема носит системный характер. Главный трюк заключается в том, что компании выдают контрактную годовую регулярную выручку (Contracted ARR, или CARR) за обычную. В CARR включаются суммы по уже подписанным, но ещё не внедрённым контрактам — то есть деньги, которые клиент на самом деле пока не платит и от обязательств по которым он может вообще отказаться на этапе интеграции. Один из источников рассказал, что видел компании, у которых показатель CARR был на семьдесят процентов выше реальной выручки. В другом случае стартап отчитался о пятидесяти миллионах долларов годового регулярного дохода при реальных сорока двух миллионах — разницу в восемь миллионов инвесторы и сама компания назвали «погрешностью округления, которую мы быстро преодолеем за счёт роста». В третьем примере годовой бесплатный пилотный проект был записан в годовую регулярную выручку с одобрения совета директоров, включая представителя крупного фонда.

Самый неожиданный поворот в этом расследовании связан с Хемантом Танеджей, главой General Catalyst — одного из крупнейших в мире инвесторов в искусственный интеллект. Выступая на подкасте 20VC, он сформулировал ожидания индустрии так: расти с коэффициентом один к трём, затем к девяти, затем к двадцати семи — это больше никому не интересно. Нужно идти от одного к двадцати, а затем к ста. Классическая модель роста для софтверных компаний, предполагающая утроение выручки каждый год, больше не устраивает отрасль. Теперь от ИИ-стартапа требуется увеличивать доходы в десять-двадцать раз ежегодно, иначе фонды теряют к нему интерес. Майкл Маркс из Celesta Capital в том же разговоре добавил, что оценки компаний взлетели, а вместе с ними усилились и стимулы прибегать к подобным манипуляциям. Получается, что раздувание показателей выручки создают не отдельные мошенники, а сама венчурная модель, которая требует таких темпов роста, каких подавляющее большинство реальных бизнесов достичь просто не в состоянии.

Молчание инвесторов в этой истории вовсе не пассивное. Один из венчурных инвесторов, пожелавший остаться неназванным, прямо заявил TechCrunch, что никто из инвесторов не может публично разоблачить эту практику, потому что в портфеле у каждого найдётся компания, которая выдаёт контрактную выручку за реальную. Джек Ньютон, глава юридического ИИ-сервиса Clio (оцениваемого в пять миллиардов долларов), подтвердил ту же мысль, но более мягкими словами: некоторые инвесторы предпочитают смотреть в другую сторону, когда их собственные проекты искусственно завышают цифры, потому что это создаёт выгодный образ со стороны. Отдельную проблему создаёт тот факт, что годовая регулярная выручка не подлежит аудиту по общепринятым в США бухгалтерским стандартам GAAP, поскольку те фиксируют только реально поступившие деньги, а не обещанные. Что именно делать с этой ситуацией — пока непонятно, однако первый шаг уже сделан: эта тема наконец-то вышла из обсуждений в социальной сети X в большую прессу.