Новая реальность венчурного финансирования на ранней стадии в эпоху искусственного интеллекта

Финансовая компания Angel One заняла второе место среди брокеров Индии по числу активных клиентов, согласно последним данным Национальной фондовой биржи (NSE). К концу октября брокерская фирма насчитывала 69,98 лакха активных инвесторов, что составляет 14,97% от общего числа активных клиентов биржи, которое достигло 4,67 крора.

Тем временем, эталонные индексы Sensex и Nifty снизились во время специальной торговой сессии Мухурат в воскресенье, поскольку фиксация прибыли остановила семидневный рост, прервав восьмилетний непрерывный период побед Дивали. BSE Sensex упал на 28,62 пункта, или на 0,04%, закрывшись на уровне 80 999,40, при этом 16 из его составляющих акций закрылись выше, а 14 — ниже. Во время специальной сессии Дивали индекс достиг максимума в 81 442,11, показав рост на 414,09 пунктов, или на 0,51%, сообщает PTI.

В сфере технологий возникает новый «золотой сезон» киберпреступности по мере того, как все больше людей пользуются интернетом. Согласно статье BBC Future, к 2030 году ожидается, что около двух миллиардов человек впервые выйдут в сеть, однако этот цифровой скачок сопряжен с серьезными рисками. Новички попадают не просто в обычный веб, а прямо в изощренные ловушки киберпреступности, основанные на искусственном интеллекте, автоматизированном мошенничестве и локализованном обмане.

Как отмечает Zeki Turedi из CrowdStrike, хотя интернет открывает возможности, меняющие жизнь, современный цифровой ландшафт для пользователей, впервые выходящих в сеть, стал гораздо сложнее и опаснее, чем тот, с которым сталкивались предыдущие поколения.

В начале ноября индийская экосистема стартапов продемонстрировала положительную динамику благодаря резкому увеличению притока венчурного капитала. Общая сумма составила 263 миллиона долларов в рамках 23 сделок, что превышает 115 миллионов долларов, привлеченных неделю назад.

На этой неделе произошли два значимых события для индийского стартап-сообщества. Общий еженедельный объем финансирования уверенно превысил отметку в 200 миллионов долларов, восстановившись после четырехнедельного спада ниже этого порога. Одновременно ювелирный бренд GIVA завершил месячную засуху крупных сделок, собрав 100 миллионов долларов.

В контексте развития региональных проектов, Павитра Джоши, во время обучения на магистерской программе по социальному предпринимательству в Tata Institute of Social Sciences, решила вернуться в горы, чтобы решать региональные проблемы через создание предприятий. То, что началось как учебный проект, превратилось в KumaonKhand — социальное предприятие, создающее экосистему на основе каннабиса в Уттаракханде. В 2021 году Джоши превратила эту инициативу в полноценное дело вместе со своей матерью, Сангитой, и Ануджем Шармой, основателем и генеральным директором инкубатора влияния Alsisar Impact.

Несмотря на растущую доступность моделей искусственного интеллекта, превращение их в надежные коммерческие продукты остается сложной задачей, особенно когда предприятия сталкиваются с разрозненной инфраструктурой данных.

На мероприятии TechSparks 2026 Майкл Кронин, вице-президент по продажам в Азиатско-Тихоокеанском регионе, Японии и Индии компании Couchbase, принял участие в дискуссии с Шивани Мутанной, старшим директором по стратегическому контенту и видео YourStory. Они обсуждали переход ИИ от стадии экспериментов к полноценному производству, проблемы управления, клиентский опыт и возрастающую роль Индии в инновациях ИИ.

На протяжении десятилетий крупные корпорации внедряли различные базы данных и узкоспециализированные решения для решения конкретных задач. Хотя каждое из них решало насущную проблему, результатом часто становился фрагментированный уровень данных, состоящий из множества систем, которые плохо взаимодействуют друг с другом.

Кронин считает эту фрагментацию серьезным препятствием для внедрения ИИ. Он приводит отраслевые оценки, согласно которым 70–80% проектов по разработке ИИ никогда не достигают стадии производства, а исследование MIT показало, что 95% таких проектов не становятся прибыльными.

Операционная платформа данных Couchbase разработана для устранения этой проблемы, помогая компаниям консолидировать свою инфраструктуру данных. Вместо попытки исправить все сразу, Кронин посоветовал компаниям начинать с малого, советуя основателям и предприятиям, борющимся с фрагментацией уровня данных, сначала выбирать наиболее критичные сценарии использования.

Он привел в пример розничного продавца Tesco из Великобритании, который имеет крупный глобальный центр компетенций (GCC) в Бенгалуру. Множество систем этого ритейлера негативно влияло на клиентский опыт, особенно во время напряженных периодов покупок, таких как Черная пятница и выходные. Tesco начал консолидировать свой уровень данных, начав с одного экземпляра и одного сценария использования, прежде чем распространить усилия на весь свой технологический стек. Эта консолидация позволила ритейлеру обрабатывать миллионы транзакций в секунду с задержкой менее миллисекунды. По мнению Кронина, этот пример демонстрирует, как компании могут начать решать проблему фрагментации через один сценарий использования, прежде чем расширять изменения на всю свою деятельность.

Давление, связанное с разработкой продуктов ИИ, побудило многие предприятия уделять первоочередное внимание моделям и приложениям. Однако пилотные проекты часто проводятся на небольших наборах данных в контролируемых средах, что не готовит организации к требованиям реального производства. Кронин обратил внимание на растущий масштаб машинного трафика. Он заявил: «За восемнадцать месяцев до графика машинный трафик обогнал человеческий трафик в интернете. Это масштаб ИИ. Это масштаб машинной скорости, на котором должны работать предприятия».

Когда приложения ИИ сталкиваются с рабочими нагрузками реального мира, фрагментированные системы данных могут помешать им надежно функционировать в масштабе. Растущее использование агентов ИИ усугубляет эту проблему. Поскольку агенты становятся более автономными и берут на себя функции принятия решений, предприятия должны гарантировать, что они могут получать доступ к нужным данным в рамках соответствующих структур управления.

Фрагментированные системы могут затруднять коммуникацию и управление, ограничивая способность агентов действовать автономно. Кронин также призвал предприятия пересмотреть подход к распределению инвестиций в ИИ. Хотя модели быстро развиваются, корпоративные данные остаются важнейшим активом. Он подчеркнул: «Модели можно арендовать. Лучшая модель сегодня — это вчерашняя газета. Истинный актив для предприятия — это данные».

По мере того как предприятия начали осознавать, что фрагментированные данные тормозят их инициативы в области ИИ, многие из них отреагировали добавлением API и коннекторов для связи существующих систем. Однако Кронин предупредил, что такой метод может создать дополнительную сложность вместо решения основной проблемы. Каждое дополнительное соединение увеличивает задержку, риск и создает еще одну потенциальную точку отказа.

Вместо этого он рекомендовал консолидировать уровень данных, чтобы приложения и агенты ИИ могли взаимодействовать с ним более напрямую, приближая данные к клиентам. По словам Кронина, многие предприятия, включая крупные GCC в Индии, сейчас пересматривают свою архитектуру для устранения фрагментации данных. Без этих изменений дальнейшие инвестиции в разработку ИИ могут привести к тем же проблемам.

Консолидация данных также может улучшить клиентский опыт, помогая системам справляться с растущим спросом, оставаться доступными и быстро реагировать. Поскольку клиенты ожидают большего от сервисов на базе ИИ, наличие данных на периферии становится все более важным.

Кронин отметил, что деловые культуры различаются в Азиатско-Тихоокеанском регионе, но фрагментированная инфраструктура данных остается общей проблемой для внедрения ИИ. В то же время Индия становится важным центром инноваций и принятия решений в сфере ИИ. Он отметил, что 80% из топ-50 глобальных клиентов Couchbase имеют значительное присутствие в Индии, причем большая часть их инноваций и лидерства в области ИИ базируется в этой стране. Couchbase также расширяет свое присутствие в Индии, перемещая свою штаб-квартиру в Азиатско-Тихоокеанском регионе в Бенгалуру. Среди корпоративных клиентов Couchbase в Индии — Air India, Airtel, BigBasket и Mahindra Finance. По мнению Кронина, роль Индии в мировом бизнесе вышла за рамки экономии затрат; здесь все чаще происходят инновации, лидерство и принятие важных бизнес-решений. Он упомянул платформу развлечений нового поколения Air India, которая строится на Couchbase. Эта платформа призвана обеспечивать пассажирам персонализированный опыт покупок и развлечений даже при отсутствии подключения к сети на борту самолета. Для Кронина этот проект показывает, как индийские предприятия используют технологии для улучшения клиентского опыта в условиях реальной эксплуатации.

Согласно отчету аналитической платформы Tracxn, компания Sarvam, являющаяся разработчиком передовых моделей для Индии, получила почти 90 процентов от общего объема финансирования, привлеченного стартапами страны, создающими искусственный интеллект (ИИ) для индийских языков в 2026 году.

Sarvam аккумулировала 346 миллионов долларов из общих 399 миллионов долларов, привлеченных компаниями Indic AI. Это произошло на фоне растущей обеспокоенности вопросами суверенитета в области ИИ. Ранее в этом году Sarvam прошла два раунда финансирования на сумму 255 миллионов и 90 миллионов долларов.

Без учета Sarvam, остальные компании привлекли 54 миллиона долларов за семь раундов, что выше показателя в 23 миллиона долларов за девять раундов в прошлом году. В период с октября 2021 года по 2026 год экосистема Indic AI привлекла суммарно 657 миллионов долларов в 56 раундах. Данная модель финансирования указывает на тенденцию инвесторов концентрироваться на нескольких компаниях, которые, по их мнению, обладают высоким потенциалом.

Помимо Sarvam, компания Gnani AI, чье распознавание речи обучено на десятилетнем аудиозаписи колл-центров Индии, закрыла раунд финансирования на 4,2 миллиона долларов в июле.

Влияние геополитики на финансирование

Отчет отмечает, что финансирование суверенных моделей ИИ получило импульс после того, как правительство США приняло необоснованное решение ограничить экспорт моделей Fable 5 и Mythos 5 от Anthropic вскоре после их публичного выпуска и приостановило доступ к ним. Это вызвало вопросы о суверенитете ИИ и о том, не становятся ли американские компании, разрабатывающие передовые модели, слишком мощным инструментом в руках администрации Трампа для оказания чрезмерного влияния.

В отчете добавлено, что «эта остановка превратила абстрактный спор о зависимости от иностранного ИИ в конкретный: доступ к передовым моделям может быть отозван по приказу иностранного правительства без предупреждения, хотя доступ был восстановлен. Sarvam, одна из четырех выбранных правительством суверенных моделей, провела два раунда за восемь недель, последовавших за этим».

Кроме Sarvam и Gnani, Soket планирует разработать первую в Индии открытую фундаментальную модель с 120 миллиардами параметров, оптимизированную для лингвистического разнообразия страны, ориентированную на такие секторы, как оборона, здравоохранение и образование. Gan AI же намерена создать многоязычную фундаментальную модель с 70 миллиардами параметров, предназначенную для функций преобразования текста в речь.

Sarvam, поддерживаемая HCLTech и Nvidia, планирует выпустить модель с триллионом параметров в течение следующих шести месяцев, что является значительным шагом вперед по сравнению с ее существующими моделями в миллиард параметров. Компания также планирует открыть офис в Сан-Франциско для привлечения талантов в сфере ИИ.

Отчет охватывает 34 компании, разделенные на две категории: язык как продукт и язык как дифференциатор. Sarvam, Gnani и BharatGen относятся к первой категории, в то время как Skit.AI, Nuplay и GreyLabs входят во вторую категорию.

Отчет объясняет, что два развития событий определят следующую фазу роста. Глобальные поставщики моделей начинают напрямую проникать в языковой пробел, который изначально должны были заполнить эти компании: Gemini нативно поддерживает девять индийских языков и обучается на более чем 100, а OpenAI выпустила специальный бенчмарк для индийского языка, разработанный с участием 261 эксперта в предметной области по 12 языкам. Продуктовый уровень конкурирует наиболее непосредственно с этим продвижением, тогда как уровень дифференциатора, ценность которого основана на корпоративных рабочих процессах и отношениях с клиентами, может быть менее подвержен этому влиянию.

В заключение отмечается, что «первый раунд поздней стадии в этой группе покажет, что хотя бы одна компания преодолела порог от построения к масштабированию».