Khosla Ventures вложился в ИИ-стартап Discovery Loop для ускорения науки
Венчурный фонд Khosla Ventures проинвестировал в Discovery Loop — новый стартап в сфере искусственного интеллекта, основанный бывшими топ-менеджерами Google, включая Джеффа Дина, одного из архитекторов современной инфраструктуры машинного обучения.
Управляющий директор Khosla Ventures Самир Каул заявил в эфире Bloomberg Tech, что фонд принял решение об инвестировании стремительно, назвав потенциал проекта сопоставимым по масштабу с прорывными базовыми ИИ-моделями уровня GPT.
Discovery Loop нацелен на кардинальное ускорение цикла научных экспериментов — от гипотезы до верификации результата — за счёт автоматизации исследовательских процессов с помощью ИИ-агентов.
Это важно для рынка, поскольку сигнализирует о смещении фокуса венчурного капитала от чат-ботов и генеративных моделей к прикладному ИИ в фундаментальной науке — биотехе, материаловедении, химии.
Каул также отметил, что резкий рост оценок технологических компаний вынуждает инвесторов пересматривать само понятие «посевной стадии»: раунды, ранее считавшиеся seed, теперь закрываются по оценкам в сотни миллионов долларов ещё до появления продукта.
Для сравнения, аналогичные ИИ-стартапы в сфере науки, такие как Periodic Labs и Lila Sciences, уже привлекли раунды на уровне unicorn-оценок в течение нескольких месяцев после основания.
Для инвесторов из Дубая и ОАЭ это направление представляет интерес как альтернатива перегретому сегменту крупных языковых моделей, где мультипликаторы уже вызывают вопросы у институциональных фондов.
Суверенные фонды региона — Mubadala, ADQ и G42 — уже демонстрируют повышенный интерес к ИИ в науке и биотехе, что создаёт потенциальные соинвестиционные возможности для family offices через со-инвестиционные SPV.
Риск для частных инвесторов заключается в том, что вход на пре-IPO стадии подобных проектов требует чекового размера от $1-5 млн и доступа через уровень VC first-tier.
Рекомендация: инвесторам с экспозицией на venture capital стоит рассмотреть диверсификацию в сторону AI-for-science как менее насыщенного, но потенциально высокодоходного сегмента, отслеживая последующие раунды Discovery Loop и сопоставимых компаний в течение ближайших 6-12 месяцев.
