Инвестидея: акции Scale AI до выхода на IPO. 7-миллиардный стартап с 24-летним основателем

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?


CEO Scale AI Александр Вонг


Источник: https://www.wsj.com/articles/scale-ais-rapid-growth-reflects-widening-demand-for-smart-software-11626082201?mod=djemCIO

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.


Команда Scale AI через два года после основания, в 2018 году


Источник: https://www.indexventures.com/perspectives/scale-announces-18-million-in-series-b-funding-led-by-index-ventures/

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.

Adrien Gaidon
Machine Learning Lead, Toyota Research

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.


Клиенты Scale AI


Источник: сайт компании

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.





Интервью Александра Вонга генеральному партнеру венчурного фонда Index Ventures Майку Вольпи

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.


Источник: https://raison.am/ru/investicii/idei/scale-ai/

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

Добавить комментарий

%d такие блоггеры, как: