Почему сильной ИИ-модели уже недостаточно: партнер Menlo Ventures — об Anthropic и новой волне стартапов

Партнер венчурного фонда Menlo Ventures Мэтт Мерфи рассказал о ранней ставке фонда на Anthropic, о том, что отличает по-настоящему быстрорастущие ИИ-компании, и о критике вокруг запуска линейки моделей Mythos. Об этом он рассказал в подкасте Equity от TechCrunch, который ведет журналистка Джули Борт.

Как Menlo Ventures зашла в Anthropic

Портфель Мерфи в Menlo Ventures включает Anthropic, OpenRouter, Lovable и Legora. В 2024 году фонд вложил более $500 миллионов в раунд Series D Anthropic. Сразу после этого раунда Мерфи занимал позицию борд-обсервера в компании, сейчас эту роль не выполняет, но остается на связи с командой.

Сам Мерфи не считает себя «мощным пользователем» Claude — для ежедневной работы с моделью в фонде есть отдельные партнеры, которые строят на ее основе инструменты, в том числе для портфельных компаний. Мерфи применяет Claude Cowork, чтобы обрабатывать почту и готовить сводки по итогам кварталов для рассылки коллегам в Slack, а также использует связку с Affinity, Slack и Harmonic для отслеживания сигналов о перспективных основателях и компаниях.

Первая инвестиция Menlo в Anthropic прошла на раунде Series C — сделка была нестандартной и не вписывалась в типичные параметры фондов компании: фонд ранней стадии обычно вкладывал в компании чеки до $15 миллионов, а более поздний фонд требовал от компаний уже наработанной траектории роста. У Anthropic на тот момент не было ни выручки, ни четкого продукта.

Решающими для Мерфи оказались личные впечатления от основателей. Генерального директора Anthropic Дарио Амодеи он описал как редкого фаундера — с одной стороны, дружелюбного и энергичного, с другой — обладающего уникальной глубиной знаний о том, что нужно построить в области ИИ и как это сделать. Похожее впечатление на Мерфи произвели и другие сооснователи компании, включая Тома Брауна и Даниэлу Амодеи — команда уже успела поработать над ранними языковыми моделями в OpenAI.

Ставка строилась на простой логике: после взрывного роста ChatGPT рынок неизбежно захочет сильного второго игрока, а лучше всех справиться с этой задачей могла команда, которая уже участвовала в создании конкурентной технологии. Фонд к тому моменту около четырех лет системно инвестировал в ИИ и незадолго до сделки с Anthropic сместил фокус фирмы в эту сторону.

Темпы роста Anthropic

К маю 2026 года Anthropic вышла на годовую выручку в $47 миллиардов — против $9 миллиардов в 2025 году. Такого темпа роста Мерфи не видел ни в эпоху интернета, ни во времена мобильных технологий, ни в первую волну облачных сервисов, хотя работает в венчурных инвестициях 25 лет.

Почему модель — не главное преимущество

Мерфи считает, что сама по себе качественная модель никогда не была главным конкурентным преимуществом Anthropic. Компания сумела удержать пользователей, вместо того чтобы предложить только доступ к модели через API. Речь идет о продуктах вроде Claude Code, Claude Code для наук о жизни и Claude Cowork, а также о протоколе MCP, который позволяет подключать к модели собственные данные компании, и о наборе Claude Skills. Именно эти надстройки, считает Мерфи, превратили сильную модель в полноценную платформу.

Открытые модели против проприетарных

Отдельно Мерфи высказался о балансе проприетарных моделей и решений с открытым кодом. Он отметил, что рынок в 2026 году быстрее, чем ожидалось, движется в сторону мультимодельного подхода: компании, накопившие много собственных данных, начинают либо обучать собственные модели, либо использовать открытые решения для оптимизации расходов на токены. Самые технологически зрелые компании будут распределять нагрузку — условно, около половины запросов будет уходить на Claude, а другая половина — на открытые или кастомизированные модели. Большинство же компаний, у которых нет ресурсов на собственные исследовательские команды, скорее всего, продолжат полагаться на такие модели, как Claude. Портфельный проект фонда OpenRouter помогает компаниям оптимизировать выбор между разными моделями семейства Claude и других поставщиков — по цене, задержке и стабильности.

Критика вокруг Mythos

Мерфи прокомментировал критику вокруг запуска линейки моделей Mythos, ориентированной на повышенную безопасность. Часть сообщества, занимающегося ИИ-безопасностью, восприняла этот шаг скорее как маркетинговый ход, чем как содержательную меру защиты. Мерфи с этим не согласен: он считает происходящее естественной эволюцией компании по мере роста ее влияния и допускает, что часть скептицизма связана с общими опасениями по поводу «регуляторного захвата» отрасли крупными игроками. Руководство Anthropic, отметил он, ориентировано на миссию, а не только на прибыль, и объяснил логику компании стремлением подготовиться к последствиям мощных моделей заранее — прежде чем модели попадут в руки недобросовестных пользователей.

Lovable и Legora — самые быстрорастущие проекты в портфеле

Из других портфельных компаний Мерфи выделил Lovable и Legora как самые быстрорастущие стартапы, которые он видел за 25 лет инвестиционной практики. Lovable, стартовавший как проект с открытым кодом, дает возможность создавать и запускать приложения людям без технических навыков — по аналогии с тем, как Uber в свое время открыл рынок частных перевозок для непрофессиональных водителей. За последний год выручка компании выросла в несколько раз, а сама платформа расширилась: помимо конструктора приложений, Lovable теперь предлагает хостинг и прием платежей, а часть созданных на ней бизнесов уже оценивается более чем в миллион долларов. Legora, работающая в юридическом секторе — исторически одном из самых сложных для продаж технологических рынков, — к лету 2026 года превысила $150 миллионов годовой выручки.

Чем нынешняя волна ИИ-стартапов отличается от прошлых

Отвечая на вопрос, чем нынешняя волна ИИ-стартапов отличается от предыдущих технологических циклов, Мерфи назвал главным фактором низкий порог входа для пользователей. В отличие от интернета или мобильных технологий, где массовому распространению предшествовали годы смены пользовательских привычек и покупки устройств, доступ к ИИ не требует ничего, кроме простого чат-интерфейса — уже знакомого пользователям по опыту с поисковыми системами. Это сделало рост продуктовым, а не зависящим от масштаба отдела продаж: путь от идеи до продукта, который люди готовы использовать, стал короче, чем когда-либо. В качестве подтверждения он привел в пример компании вроде Salesforce, которые тратят на токены сотни миллионов долларов.