Мурат Абдрахманов о том, какие AI-стартапы выживут и где искать конкурентное преимущество

Также вы можете посмотреть запись выступления на нашем YouTube-канале — в этом материале собрали главное.​​​​​​​​​​​​​​​​

Мурат Абдрахманов, основатель MA7 Ventures

О себе

Венчуром занимаюсь 11 лет: в моем портфеле более 70 сделок и 15 экзитов. Я также серийный технологический предприниматель и инвестор, в том числе в Higgsfield.

За эти годы мы накопили большой опыт, и сейчас активно инвестируем — в первую очередь в AI.

Классификация стартапов

Мы делим стартапы на три фазы.

Первая фаза — copy-paste модели.
Это стартапы, которые воспроизводят уже существующие и проверенные бизнес-модели с других рынков. Такой подход долгое время работал: можно было посмотреть, что успешно за рубежом, и повторить это локально. Это простой и понятный путь, но сегодня он практически исчерпал себя — по крайней мере, в Казахстане.

Вторая фаза — дифференциация.
Стартапы начинают с copy-paste, но затем находят свою нишу, углубляются в проблему и создают уникальную ценность.

Пример — Prosper Pay, который из сервиса «зарплаты до зарплаты» трансформируется в необанк для гиг-экономики.
Или Hero’s Journey, который переосмыслил формат Invictus и масштабируется на международные рынки.

Третья фаза — AI-first / AI-native стартапы.
Именно с такими проектами мы сейчас работаем.

Стратегия инвестирования

За последний год мы пересмотрели подход к инвестициям. Если раньше заходили на стадии Seed, то теперь — на Pre-Seed.

Причина простая: AI-стартапы развиваются крайне быстро.
Например, Higgsfield стал единорогом всего за 12 месяцев: от выручки в $5 миллионов до раунда Series A на $330 миллионов.

В 2025 году мы инвестировали в восемь AI-native стартапов с глобальным потенциалом.
Мы снизили размер чеков и заходим на стадии pre-revenue — еще до появления выручки.

AI становится commodity — как интернет или электричество. Это базовая инфраструктура, без которой скоро не будет работать ни одна отрасль.

Почему сейчас сложно строить AI-стартапы

С одной стороны, крупные игроки — разработчики LLM и инфраструктуры — идут в вертикали и начинают конкурировать со стартапами напрямую.

Любая новая функция внутри больших моделей может «убить» сотни небольших продуктов.

С другой стороны, традиционные SaaS-компании активно внедряют AI и защищают свои позиции.

В результате рынок становится крайне конкурентным, и найти устойчивое преимущество становится сложнее.

Главные тренды AI

— AI-агенты становятся мейнстримом — SaaS-платформы трансформируются в агентские системы
— SaaS теряет капитализацию — падают оценки как новых, так и зрелых компаний
— обертки над LLM больше не работают
— побеждают вертикальные AI-продукты с глубокой экспертизой в нише
— Open source быстро развивается, особенно китайские модели
— разрыв между open source и коммерческими решениями сокращается до нескольких месяцев.

Также растет интерес к внедрению AI в корпоративный сектор — особенно в закрытых инфраструктурах с высокими требованиями к безопасности.

Отдельный тренд — развитие Physical World Models: AI для промышленности, транспорта и робототехники. В это направление уже инвестируют около $1,5 миллиарда.

Где искать конкурентное преимущество

1. Proprietary data
Уникальные данные, которые компания собирает сама. Это самый устойчивый moat.

2. Дистрибуция
Иногда важнее продукта. Побеждает тот, у кого есть доступ к пользователю.

3. Domain expertise
Глубокая экспертиза в нише — критически важна.

4. Скорость — execution velocity
Компании, которые быстро разрабатывают и релизят продукты, выигрывают.

Например, команды с еженедельными релизами и высокой интенсивностью работы.