Первая руководительница отдела продаж OpenAI, Алиса Розенталь, выбрала новую сферу — венчурный капитал. Она становится генеральным партнером в Acrew Capital, где будет сотрудничать с основательницей Лорен Колодни и остальными партнерами. Об этом Розенталь и Колодни сообщили TechCrunch.
Розенталь покинула OpenAI примерно восемь месяцев назад. За три года в AI-лаборатории успели выпустить DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise, Sora и ряд других продуктов. «Сначала я не думала о работе в венчурном фонде», — поделилась она с TechCrunch. «Я просто встречалась с разными AI-стартапами».
Однако после того, как она вырастила enterprise-команду продаж с двух человек до сотен, предложение Колодни о венчуре показалось заманчивым. Вместо поддержки одного стартапа с выходом на рынок она сможет помогать целой группе компаний из портфеля.
За время в OpenAI Розенталь разобралась в поведении клиентов: как они оценивают такие покупки и в чем разница между тем, что компании считают достижимым, и тем, что на деле можно внедрить прямо сейчас.
В частности, она знает, какой защитный рв способен создать AI-стартап, чтобы не пострадать от конкуренции, когда разработчики моделей вроде OpenAI выпустят похожие продукты.
«Разве OpenAI станет делать абсолютно все и вытеснит каждую компанию? Они уже активны в потребительском сегменте, в enterprise, работают над устройством. Но вряд ли возьмутся за каждое возможное enterprise-приложение», — считает она.
Один из путей к рву для enterprise AI-стартапов — узкая специализация.
Контекст как рв
Кроме того, Розенталь видит ключ к сильному рву в «контексте» — данных, которые ИИ держит в памяти контекстного окна во время обработки запросов.
«Контекст гибкий, он подстраивается и масштабируется. Сейчас мы уходим от простого RAG к концепции контекстного графа, который сохраняется надолго», — объясняет она, имея в виду Retrieval-Augmented Generation (RAG). Это стандартный подход на 2025 год, чтобы снизить галлюцинации: большие языковые модели обучают на надежных источниках и заставляют их ссылаться на них.
В этой области еще предстоит много разработок — от улучшения памяти до рассуждений, выходящих за рамки распознавания шаблонов.
«Здесь жду настоящих прорывов. В этом году появятся свежие идеи насчет контекста и памяти», — прогнозирует Розенталь.
Но не только стартапы, сосредоточенные на инженерной работе с контекстом, получат преимущество. Enterprise-приложения, где контекст встроен изначально, тоже выйдут вперед.
«В итоге тем, кто контролирует и управляет этим контекстным слоем, достанется серьезное преимущество для AI-продуктов», — подчеркивает она.
Еще одна ниша — стартапы, которые не опираются на самые передовые модели от крупных лабораторий с их высокими ценами.
«В рынке есть место для недорогих компактных моделей с инновациями по расходам на вывод», — говорит она. Такие модели могут не лидировать в бенчмарках, но остаются полезными и доступными.
«Больше всего меня интересует прикладной уровень. Хочу вкладываться в устойчивые приложения на базе разных моделей, а не только базовых. Ищу проекты с необычными сценариями или те, что помогают сотрудникам enterprise работать продуктивнее».
Чтобы найти такие стартапы, она начнет с контактов среди бывших сотрудников OpenAI. Компании уже десять лет, и сеть выпускников разрослась. Многие основали свои проекты и привлекли крупные инвестиции по высоким оценкам — от главного конкурента Anthropic до перспективных ранних компаний вроде Safe Superintelligence.
Похожий тренд уже есть: год назад Питер Денг, экс-глава потребительских продуктов OpenAI, перешел в Felicis. Он успешно инвестирует в горячие проекты вроде LMArena и Periodic Labs.
«Пару месяцев назад я созвонилась с Питером, и он подтолкнул меня к решению», — вспоминает Розенталь.
У нее есть и дополнительное преимущество для сделок: обширные связи среди enterprise-пользователей AI — именно тех покупателей и бета-тестеров, которые нужны молодым AI-стартапам.
Компании до сих пор не в полной мере осознают возможности AI. «Разрыв огромный, и я уверена, его заполнят. Это открывает широкое поле для приложений и новых компаний».