Три декакорна за месяц — свежий дайджест единорогов от Crunchbase 🦄
*Декакорн — компания с оценкой свыше $10 млрд
Cтоимость новых единорогов превысила $100 млрд в июне и июле. За первую половину года статус единорога получили уже 195 компаний — это больше, чем за весь 2025 год.
Расклад по секторам:
⚪️финансовые услуги — 6
⚪️робототехника — 6
⚪️ИИ — 5
⚪️мультимодальный ИИ — 4
⚪️энергетика и полупроводники — по 3
⚪️криптовалюты, оборонка и маркетплейсы — по 2
⚪️и по одному представителю от дата-центров, страхования, квантовых вычислений, ИИ-кодинга, юриспруденции, безопасности и носимых устройств
Что стало причиной летних рекордов — рассказала инвестиционный менеджер KAMA FLOW Анна Лабунец.
⚫️Чем вызван такой ажиотаж посреди лета. Капиталистам не до отпусков?
Вывести технологию на рынок первыми и быстро масштабировать её — основная тактика сегодня. Это сокращает инвестиционный цикл, увеличивает число мегараундов и позволяет молодым компаниям быстрее привлекать новый капитал по высоким, порой явно перегретым оценкам. 15 из 40 июльских единорогов моложе трёх лет, некоторые получили оценку $1 млрд уже на seed-раунде. Количество единорогов показывает, сколько инвесторы готовы заплатить в последнем раунде, но не реальную стоимость бизнеса. Хайп это или нет, покажет время.
⚫️Декакорн Kling AI — пузырь из Китая или опасный конкурент для Google и OpenAI?
Kling AI — один из самых опасных конкурентов в AI-video именно потому, что за ним стоит не только модель, но и готовая экосистема дистрибуции. Kuaishou (китайский аналог TikTok) — это гигантская видеоплатформа с многомиллионной аудиторией. Ключевые вызовы для Kling — коммодитизация моделей и риски ограничения на поставку чипов, которые могут перекрыть доступ к нужному «железу». При этом OpenAI из гонки выходит и сворачивает свою видеомодель Sora. Экономика Kling AI постепенно подтверждается выручкой. По раскрытым данным, ARR Kling достигла ~$500 млн к марту 2026-го, что снижает риски проекта, однако оценка остаётся крайне высокой.
⚫️Один из единорогов создаёт искусственных пользователей для потребительских исследований, это может заменить исследования на людях?
Как полная замена — это не вариант, и с этим согласны сами исследователи рынка. Синтетические респонденты лишены прожитого опыта, дают схожие ответы и статистически ненадёжны, к тому же склонны хвалить то, что живые пользователи ставят под сомнение. Ценность формируется не в замене человека, а в быстрой и дешёвой генерации гипотез, дизайне опросников, пилотировании, отсеве вариантов — с обязательной проверкой на реальных людях.
Подписывайтесь на СберСтартап в MAX ✅
