Гуру стартапов Кремниевой долины Стив Бланк: В эпоху ИИ стартапам, существующим более двух лет, стоит подумать о новом начале

Автор: Стив Бланк

Перевод: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Введение: В этой статье автор Стив Бланк очень известен в стартап-среде Кремниевой долины, его называют «отцом бережливого стартапа», он написал «Четыре шага к откровению» (The Four Steps to the Epiphany), является создателем методологии Customer Development.

Книга Эрика Риса «Бережливое предпринимательство» основана на его теории. Он преподавал предпринимательство в Стэнфорде, Беркли и Колумбийском университете, а программа I-Corps Национального научного фонда США также построена на его методологии.

Недавно Стив Бланк выпил кофе с одним из основателей, которого он инвестировал, и заметил, что тот за шесть лет работы полностью не осознает, что внешний мир уже изменился.

На основе этого он написал эту статью, её основная идея очень проста:

Если вашей компании больше двух лет, ваш бизнес-план скорее всего устарел. ИИ меняет скорость разработки, размер команд, модели ценообразования и барьеры для входа, а основатели, продолжающие работать по сценарию 2024 года, скорее всего, не смогут пройти следующую раунд финансирования.

Для предпринимателей, начинающих или следящих за технологическим и венчурным сообществом, свежие наблюдения с другой стороны океана заслуживают внимания.

Ниже полный перевод статьи.

Если вашей компании больше двух лет, скорее всего, многие из ваших первоначальных предположений уже не актуальны.

Вам нужно остановиться, перестать писать код, делать продукт, нанимать или привлекать финансирование и посмотреть, что происходит вокруг. Иначе компания погибнет.

Тревога, вызванная одним кофе

Я только что выпил кофе с Крисом. Крис — основатель, которого я инвестировал шесть лет назад, с тех пор он усердно работает, его деятельность связана с:

1. сложной системой автономных решений,

2. на существующем рынке,

3. с уникальной бизнес-моделью.

Сейчас Крис готовится к первому крупному раунду финансирования. Я посмотрел его презентацию для инвесторов и обнаружил проблему: за эти годы, пока он работал, внешний мир кардинально изменился.

Технологический барьер, созданный им за пять лет для автономного программного обеспечения, становится все менее уникальным. Украинские беспилотники и наземные транспортные средства породили десятки, а то и сотни компаний, у которых больше команд, больше финансирования, и которые делают то же самое.

Крис постоянно борется за принятие его нишевого продукта (этот рынок действительно нуждается в революции, но старые игроки продолжают держать позиции), в то время как спрос на автономные технологии в смежных областях, таких как оборона, взорвался.

За последние пять лет инвестиции венчурных фондов в оборонные стартапы выросли с нуля до 20 миллиардов долларов в год. Его продукт идеально подходит для логистики и медицинской эвакуации в спорных условиях. Но он ничего не знает о возможностях этого рынка.

Команда Криса действительно создала мощную систему интеграции (глубоко интегрировавшись с существующей летательной платформой, что отличает их решение от большинства конкурентов), бизнес есть, но это уже не тот бизнес, который он изначально планировал.

После разговора с Крисом я понял: большинство стартапов, существующих более двух лет, уже устарели — их технологический стек и команда, скорее всего, тоже.

Если вы в последнее время не поднимали голову и не смотрели вокруг, вот что вы могли пропустить.

Что изменилось

Деньги венчурных фондов значительно сместились в сторону ИИ. К 2025 году ИИ-проекты займут две трети всех инвестиций венчурных фондов. Это означает, что если вы не связаны с ИИ, вы конкурируете за меньший пул финансирования. Не-ИИ стартапам нужно ответить на вопрос: почему более обеспеченный конкурент, родившийся в области ИИ, не сможет просто съесть ваш рынок?

Для разработчиков программного обеспечения ИИ полностью переписывает старую формулу стоимости, скорости и человеческих ресурсов. Используя такие инструменты, как Claude Code или OpenAI Codex, создание MVP (минимально жизнеспособного продукта) можно выполнить за несколько дней или часов, а не за месяцы. Это также означает, что сам MVP уже не может служить доказательством возможностей вашей команды.

Эти инструменты меняют состав команд разработчиков: инженеров становится меньше, и появляются новые роли — «инженеры бизнес-процессов» и «глубокотехнические инженеры».

Раньше для выполнения задач требовалась команда разработчиков, сейчас — несколько человек, иногда один. Раньше данные были источником дифференциации и защиты, а сейчас базовые модели (ChatGPT, Gemini, Claude) превращают открытые источники данных в товар.

Подпись к изображению: Model T против Ferrari

Концепция гибкой разработки тоже требует пересмотра.

Раньше узким местом было: можем ли мы построить и запустить продукт? Теперь — знаем ли мы, что нужно тестировать? Можем ли мы достаточно быстро взаимодействовать с пользователями для обучения? Гибкая разработка больше не линейна. AI-агенты могут запускать одновременно несколько задач с теми же или меньшими затратами. Теперь можно тестировать сразу несколько версий бизнеса, разные ценовые модели, маркетинговые сообщения и UX-процессы. А «интерфейс пользователя» может перестать быть экраном — целью тестирования становится: найти такой промпт, который заставит AI-агента дать ожидаемый результат.

Подпись к изображению: переход от UI к AI-агенту

Узкое место переместилось вверх по цепочке — теперь это способность принимать решения,洞察 клиентских ожиданий и способность к распространению.

AI-агенты перепишут все категории программного обеспечения

AI-агенты изменят каждую категорию программных продуктов, включая ваш.

Сегодняшние приложения работают так: показывают информацию пользователю, а пользователь взаимодействует через дашборды, оповещения, рабочие процессы и отчеты. Но покупка программного обеспечения — это выполнение задачи, а не просмотр экранов. Реальное выполнение задачи обеспечит AI-агент (с помощью таких инструментов, как OpenClaw), который самостоятельно организует работу.

Что это значит?

Если ваш продукт сейчас говорит пользователю «следующий шаг», то в будущем AI-агент выполнит этот шаг за пользователя. Если конкуренты автоматизируют задачу, а ваш продукт всё еще ждет, пока пользователь нажмет кнопку, вы потеряете конкурентоспособность.

Следующее поколение приложений не просто показывает информацию — оно действует как сотрудник: решает заявки, бронирует встречи, фильтрует лиды, автоматизирует пополнение запасов. Когда продукт переходит от «программного обеспечения как интерфейса» к «программному обеспечению как результату», цена тоже меняется: с платы за место на подписку на оплату за результат — за каждую выполненную задачу: за обработку заявки, за бронирование встречи, за закрытие сделки.

(Поиск Product/Market Fit превратится в поиск AI-агента/клиентского результата. MVP станет MPO (минимально доставляемым результатом). Об этом я расскажу в следующей статье. ))

И hardware тоже не избежит изменений

Для создателей аппаратных решений перемены тоже очень сильные. Аппаратное обеспечение по-прежнему ограничено законами физики, капиталом, цепочками поставок и циклами производства — невозможно обойтись без обработки металла, прототипирования или производства чипов. Но ИИ позволяет быстрее отбрасывать плохие идеи. Теперь можно моделировать больше вариантов дизайна до создания физического прототипа, создавать цифровых двойников, тестировать гипотезы раньше и дешевле. В результате ускоряется обучение и обнаружение ошибок (иногда — быстрый провал), а в стартапах быстрый провал — это преимущество.

Когда ИИ встроен в систему, сам продукт меняется. Например, добавив ИИ в камеру, можно превратить её в систему мониторинга, вибрационный датчик или систему предсказания поломок. Роботы превращаются в фабричных рабочих. Защита от конкуренции больше не только в аппаратной части, а в том, что аппарат умеет воспринимать и использовать данные для принятия решений и действий.

Затраты на «утопленные» ресурсы

Компании, основанные до 2025 года, обычно строились под дорогое и кастомизированное программное обеспечение. Гибкая разработка и DevSecOps сделали нас более эффективными, но они работают последовательно, и команда подстраивается под такую структуру. Компании, потратившие годы на создание «собственного кода и защитных функций», обнаруживают, что ИИ превращает большую часть их технологий в товар. Это создает неловкую ситуацию для стартапов: их бизнес-модель может частично или полностью устареть.

Когда вы сосредоточены на создании продукта и поиске Product/Market Fit, эти изменения могут остаться незамеченными.

Технологический стек, функции продукта, интерфейс, численность сотрудников — все эти затраты на прошлое могут стать оправданием для отказа от трансформации: «Как мы можем выбросить годы работы? Наши венчурные инвесторы на это рассчитывали. Клиенты все еще хотят UI. Команда верит в этот план. Наши клиенты еще не готовы.»

(Крис — яркий пример. Он создал действительно впечатляющий продукт, вероятно, конкурентоспособный, но бизнес-модель вокруг него нужно менять. ))

Некоторые затраты — это активы: глубокие знания в области, клиентские связи, собственные данные, сложные разрешения и одобрения, физическая интеграция. Их стоит сохранять. Интеграция его летательного платформы — пример таких активов.

Настоящие долги — это: крупные инженерные команды, построенные для медленных циклов разработки, модели ценообразования по подписке за место, продуктовые дорожные карты, ориентированные на функции, а не на результат. Эти «мертвые мула на столе» — очевидные проблемы, но никто не хочет их признавать.

Выжившие основатели — те, кто может посмотреть на свои разработки и спросить: «Если бы я сегодня начал заново, используя современные инструменты и в текущем рынке, что бы я делал?»

Когда у вас есть финансирование на конкретную стратегию, этот вопрос кажется неудобным. Но гораздо хуже — когда инвесторы отказываются финансировать следующий раунд, а вы закрываете бизнес с устаревшим планом.

Итог

Вы не можете бежать по сценарию 2024 года на треке 2026-го. Финансирование, технологии и бизнес-модели полностью изменились. Гибкая разработка превращается в параллельную.

Поиск Product/Market Fit сменится поиском AI-агента/клиентского результата. MVP станет MPO (минимально доставляемым результатом).

Затраты на прошлое могут привести к краху.

Защищенные барьеры все еще могут существовать: собственные данные, глубокое понимание клиента, регуляторные барьеры или участие в государственных закупках.

Если вы спокойно спите — значит, вы еще не поняли, что происходит.

Выжившие основатели выйдут из офиса, увидят реальную ситуацию, начнут трансформироваться и корректировать курс.