Как мы для себя определили наши инвестиционные приоритеты? Мы являемся фокусированным венчурным фондом - есть 3 технологии, на которые мы сделали ставку: interactive entertainment, cybersecurity, digital wellness.
Наша первая сферf - это все то, что забирает время пользователей онлайн. Речь идет не только о социальных сетях и mass media: на сегодняшний день основным «поглотителем» нашего времени являются компьютерные игры. Динамика того времени, которое человек тратит в мобильных и компьютерных играх, у аудитории от 18 до 25 лет существенно превышает то время, которое человек проводит в социальных сетях. Через 10 лет именно это аудитория будет покупать онлайн на marketplace, в приложениях типа WeChat. Поэтому то время, которые сегодня человек проводит в играх, на мой взгляд, нуждается в монетизации. Объем индустрии игр в прошлом году составил $150 млрд., что превышает объем тех средств, что проходят через Английскую Премьер-лигу, NBA и NHL. В прошлом году объем средств электронных игр превысил объем рекламных контрактов реальных спортивных команд.
Что касается второй сферы интересов фонда (кибербезопасности), то у хакеров всегда возникало желание атаковать различные компьютерные системы, тестировать их на устойчивость. На мой взгляд, мы стоим на пороге изменения алгоритмов кибербезопасности, когда появятся решения, которые позволят предвосхищать паттерны поведения хакеров. Чуть подробнее на возможностях в этой сфере я остановлюсь позже.
Под третьей сферой подразумевается цифровизация здорового образа жизни. В общих чертах речь идет о новых моделях занятия спортом и фитнесом с учетом возможностей искусственного интеллекта.
Ограничение данными сферами не означает, что мы не рассматриваем стартапы в других отраслях, но шанс поговорить с нами в указанных сферах профессионально гораздо выше, как и получить финансирование со стороны фонда.
Возросло количество предметов, пока только неодушевленных, но скоро к ним присоединятся и одушевленные, которые подключены к сети Интернет, либо к какой- то другой сети. У каждого из нас есть как минимум 2 предмета, которые находятся онлайн, коммуницируют друг с другом и с удаленными серверами. Количество имеет значение. Огромное количество подключенных устройств создало огромные массивы данных, для работы с которыми необходимы соответствующие вычислительные мощности. На мой взгляд, за последние 5 лет произошел прорыв в качестве и эффективности вычислительных мощностей. В какой- то момент сработал классический «закон Мура», когда количество перешло в качество. На сегодняшний день, по оценкам Cisco, количество подключенных устройств в 3 раза превышает количество людей. По тем же оценкам к 2030 году не менее 500 млрд. устройств будет подключено к сети Интернет, в то время как на сегодня подключено порядка 30 млрд. устройств. Эти миллиарды подключенных устройств ежесекундно генерируют какие-то объемы информации, передают их по тем или иным каналам, в том числе, и в аналитические центры. Тем самые вычислительные мощности наконец научились справляться с этими объемами информации, с задачами, которые к ним поступают. Анализ и обработка этих данных позволили обнаружить определенные корреляции и статистические зависимости, научили прогнозировать аномалии. Наличие информации, подверженной корреляционному и статистическому анализу, позволяет создавать те алгоритмы, которые лежат в основе искусственного интеллекта. Когда мир научился обрабатывать большие данные на основе алгоритмов, процесс перешел в сферу машинного обучения, когда сами данные корректируют и предсказывают поведение машин. Тем смым появилась возможность создать искусственный интеллект.
На сегодняшний день существует множество решений для специализированного искусственного интеллекта, который решает одну конкретную задачу, например, как обыграть человека в шахматы. Потом к этому добавили голос - появилось машинное видение. Стоит многого ожидать при переходе от узкоспециализированного искусственного интеллекта к универсальному, когда «мозг» машины станет настолько универсальным, что по универсальности он будет существенно превосходить человеческий мозг. Так, суперкомпьютер IBM Watson за 24 часа прочитал объем медицинской литературы, эквивалентный миллиону книг. Представьте врача, который только вышел из института, потратил 7 лет обучения, позже окончил ординатуру. Допустим, ему уже 40 лет, он в совершенстве знает английский язык, владеет специализированной терминологией и к своим 40 года прочитал 20 тысяч книг, что маловероятно, но теоретически возможно, посещал различные конференции и впитал в себя глобальные знания со всего мира, предположим, из онкологии о регламентах, практиках, кейсах и т.д. Суперкомпьютер IBM Watson сделал все то же самое за 24 часа. Кто из них выдаст более правильное заключение и более полную информацию о регламенте лечения?
В США существует судебный кейс, когда одна из клиник лечила человека, больного онкологией, и тот регламент, который она использовала, привел к летальному исходу. Супруга больного собрала все снимки и анализы и предоставила их для анализа данной информации IBM Watson, который в итоге выдал другое заключение, согласно которому предыдущий регламент был неверен, а вероятность позитивного исхода была гораздо выше. В результате супруга подала в суд на эту клинику, потому что врач- радиолог не использовал возможность обращения к суперкомпьютеру. Неизвестно, предлагала ли она оплатить этот вариант самостоятельно, однако ни сотрудники клиники, ни страховщики этой возможностью не воспользовались. Если сейчас клиника проиграет это дело, то у IBM Watson появятся фантастические горизонты для нового бизнеса, потому что тогда эта опция получения second opinion искусственного интеллекта станет практически обязательной.
Вопрос из зала:
Сколько времени американская медицина накапливала данные, и когда было принято решение о достаточности алгоритма для работы?
Андросов К.Г.:
Медицина является очень зарегулированной отраслью. Пока не появились первые компьютеры, все информация содержалась в папках на бумажных носителях, а после эта информация стала хранится в виде цифровых файлов. Именно они нужны IBM Watson, больше ничего. Ему был нужен доступ к базам данных радиологических, онкологических центров и клиник, а далее то время, которое он потратит на анализ, исчисляется не десятками лет жизни.
Говоря о подключенных устройствах, забыл сказать о геолокациях. Ведь эти устройства не только генерируют большой объем данных, но еще видно, где и когда они его генерируют, с каких устройств, в каких климатических условиях. Вероятно, можно анализировать даже паттерны поведения. Так, не просто отслеживает,
что мы смотрим, но и с каких устройств мы смотрим, как реагируем, в какие моменты прерываем видео. насчитывает по
рядка 60-70 млн. платных подписчиков. Это большие данные. На основании этой информации можно предполагать пожелания своей аудитории. На сегодняшний день у №ШН есть алгоритмы, которые пишут сценарии фильма. Этим занимается не человек, а специализированный искусственный интеллект. «Карточный домик» - это сериал, который конечно был написан людьми, однако в нем создатели впервые попытались использовать тот объем больших данных, который у них накопился. На сегодняшний день каждый сценарий пишется машиной, а затем отдается сценаристам, которые дорабатывают его с художественной и литературной точки зрения.
Машинное видение - это отдельное направление развития искусственного интеллекта, которое ведет, на мой взгляд, к колоссальным прорывам, начиная с автономно двигающихся автомобилей и заканчивая расчетами социального рейтинга человека (технология, отслеживающая посредством камер наблюдения поведение человека, например, то, как он переходит улицу, общается с продавцом и т.д.) в Китае. Последнее способно влиять и на условия кредитования, которые предлагаются потенциальным клиентам в банках.
По моему мнению, другие крупные технологические прорывы - это создание блокчейн-технологии, способной изменить многие бизнес-модели, в первую очередь, Ethereum, так как он является единственной блокчейн-системой, претендующей на звание операционной системы. Другая прорывная технология - это дополненная (не виртуальная!) реальность, поскольку ее применение имеет прикладной характер.
Стоит отдельно отметить Интернет вещей (Internet of Things, IoT), который, по сути, создает новый язык общения. Проникновение технологии IoT призвано стать новым предметом коммуникации между различными предметами, биологическими организмами в нашем мире. На мой взгляд, в ближайшие 10 лет будут происходить колоссальные изменения в этой сфере.
Последнее, на чем я хотел бы остановиться - это биоинженерия, построенная на расшифровке генома человека. Поскольку клонирование биологических организмов произошло, причем успешно (хотя об этом предпочитают открыто не говорить), существует некоторый соблазн корректировки человеческого генома, характеристик будущих людей. В связи с этим в данной сфере возникает больше вопросов этического и морального характера, нежели технологического, следовательно, это те вопросы, о которых необходимо думать регулятору.
Вопрос из зала:
Что, на Ваш взгляд, сдерживает в России развитие искусственного интеллекта?
Андросов К.Г.:
У искусственного интеллекта нет понятия географии. Если вы, допустим, создали работающую нейронную сеть, обучили ее на базе собранных больших данных, то в дальнейшем вы можете применять ее в любой стране. Есть сферы, где и Россия претендует на лидерство, особенно в сфере работы с большими данными. В последние 3 года на всех уровнях было заявлено, что эта
сфера является приоритетом государственной политики. На сегодняшний день, вероятно, нет ни одного российского ФОИВа, у которого в целях и задачах не звучала бы фраза «цифровая экономика». Создано множество государственных институтов поддержки цифровой экономики.
Стоит привести в пример Китай. Впервые я обратил внимание на декларирование строительства цифровой экономики китайскими ФОИВами в 2010 году. Сегодня тот объем средств, который тратится на развитие искусственного интеллекта, и те масштабы, в которых искусственный интеллект используется в качестве инструмента государственного управления в Китае, позволяют предполагать, что ключевые прорывы придут именно оттуда.
Вопрос из зала:
Расскажите, пожалуйста, подробнее о тех 4-х проектах, которые проинвестировал Ваш фонд в прошлом году.
Андросов К.Г.:
Одна компания разработала и запустила публичный доступ к сингапурской мобильной игре. Вторая - платформенная компания, которая помогает простым рабочим, так называемым голубым воротничкам, выстраивать отношения с работодателями на рынке Индонезии. Третья компания ведет свою деятельность в сфере цифровой медицины и претендует на звание платформенной компании для рынка медицинских сервисов. Последняя компания из Индии занимается разработкой полноценного шеПпеээ-приложения, анализирующего занятие пользователя спортом, сон, жизненную активность, диету, после чего предоставляет рекомендацию по изменению образа жизни. Аудитория приложения уже насчитывает 4 млн. пользователей.
Вопрос из зала:
Вы упоминали, что между венчурными фондами также существует конкуренция. Какие преимущества позволят оторваться конкретному венчурному фонду от конкурентов?
Андросов К.Г.:
Успешная бизнес-модель венчурных фондов заключается не в том, что они бегают за стартапами, а, наоборот, чтобы стартапы стремились получить средства именно этого венчурного фонда. Большую роль в привлекательности венчурных фондов играют истории успеха поддержанных ими стартапов.
Вопрос из зала:
Существует ли для Вас понятие «токсичные деньги»?
Андросов К.Г.:
Конечно, у денег существует понятие токсичности. Какой бы не была прекрасной бизнес-модель, если мне не нравятся ранние инвесторы, я не буду инвестировать в этот стартап, так как риск токсичности может разрушить все.
Вопрос из зала:
Существует ли фиксированный горизонт инвестирования в Вашем фонде или, в случае стоящего стартапа, Вы можете его продлить?
Андросов К.Г.:
В меморандуме нашего фонда зафиксирован горизонт венчурных инвестиций в 8 лет. Однако это не означает, что по истечении 8 лет я обязан от всех этих инвестиций избавиться. Возможно продление данных сроков по согласованию с нашими инвесторами. Тем не менее, 8 лет - это target, в течение которого мы планируем инвестировать, развить и сделать выход.
Что касается России, на сегодняшний 11 наших портфельных компаний только 2 день возможности выхода стремятся к нулю, являются российскими. это необходимо понимать.