«Компаниямыздың құны $10 млрд-тан асуы мүмкін». Бақытжан Дос Кремний алқабында Nace AI-ды қалай құрғанын және $26,5 млн инвестиция алғанын айтып берді
2025 жылдың наурызы IT-кәсіпкер Бақытжан Дос үшін өте қарбалас өтті. Алдымен оның Ербол Көпжасармен бірге дамытқан GoatChat.ai жобасын испандық Newry Global Media медиахолдингі сатып алғаны туралы мәміле белгілі болды. Ал бірнеше күннен кейін Бақытжан жаңа жобасы – Nace AI компаниясына $5 млн инвестиция тартқанын хабарлады. Компания нақты бір бизнес міндеттерін шешуге арналған, тар бағыттағы жасанды интеллект модельдерін жасайтын жүйені әзірлейді. Биылдың өзінде Nace.AI $21,5 млн көлемінде инвестициялық раундты жапты, Big4 өкілімен келісімшартқа отырды және Yahoo компаниясының негізін қалаушылардың бірі Джерри Янгпен және Intel CEO-сы Лип-Бу Танмен ынтымақтастық туралы уағдаласты.
Digital Business пен Astana Hub-тың «Орталық Еуразияның 100 стартап тарихы» атты бірлескен жобасына берген сұхбатында Бақытжан алғашқы $5 млн инвестицияны тарту үшін қандай қиындықтардан өткенін, шағын тілдік модельдердің (SLM) үлкен тілдік модельдерден (LLM) айырмашылығын және олардың ірі компаниялар секторына қандай пайда әкелетінін айтып берді. Сондай-ақ Big4-пен келісімшартқа отыру қаншалықты қиын болғанын, стартаптың қазір қанша табыс тауып отырғанын және оның құны қашан $10 млрд-қа жетуі мүмкін екенін сөз етті.
«Көп жағдайда ұсынысымыз қолдау таппады. Себебі ол кезде шағын тілдік модельдердің қаншалықты тиімді екенін ешкім жете түсінбейтін»
– GoatChat.ai сатылғаннан кейін көп ұзамай Nace AI компаниясына General Catalyst қорынан $5 млн инвестиция тартқаныңызды жарияладыңыз. Жаңа жобаны қолға алу идеясы қашан пайда болды?
– GoatChat.ai жобасымен жұмыс істеп жүрген кезімнің өзінде әртүрлі тілдік модельдерді зерттей бастадым. Сол кезде қазіргі архитектураның жаһандық деңгейде жалпылауға немесе ауқымды әрі маңызды контексті қамтуға мүмкіндік бермейтін түбегейлі шектеулері бар екенін түсіндім. Осыдан кейін өзім үшін қызықты бір бағытты — small language models (SLM), яғни шағын тілдік модельдерді байқадым. Олар ірі компаниялар секторына өте пайдалы болар еді. Өйткені мұндай модельдер жасанды интеллектен шынымен пайдалы нәтиже алуға мүмкіндік береді және токендерді босқа жұмсауға жол бермейді.
Жалпы, SLM архитектурасы жағынан LLM-ге ұқсас, жұмыс істеу принципінде де түбегейлі айырмашылық жоқ. Негізгі айырмашылық — модельдегі нейрондар саны мен оның белгілі бір тар бағытқа бейімделуінде. Мысалы, Claude немесе ChatGPT модельдерінде 1-3 триллион нейрон болса, шағын тілдік модельдерде бұл көрсеткіш 10-15 миллиард шамасында.
Іс жүзінде ол қалай жұмыс істейді? Үлкен тілдік модельдегі триллион нейронның 85-90%-ы – үлкен кітапханадағы ақпарат деуге болады. Мысалы, Эйнштейннің қай жылы туғаны немесе ғарышқа алғаш ұшқан иттің аты сияқты деректер. Ал LLM-дегі нейрондардың шамамен 10-15%-ы ғана бизнеске қажет ақпаратты қамтиды. Біздің идея – компанияларға дәл осы пайдалы бөлігін беру. Мысалы, клиенттерге қолдау көрсетуге, SQL сұраныстарын жазуға және тағы басқа міндеттерді орындауға арналған модель жасауға болады. Яғни шағын тілдік модельдердің үлкен модельдерден негізгі артықшылығы – барлық артық ақпаратты алып тастап, тек ең қажеттісін қалдыру.
– $5 млн көлеміндегі инвестициялық раундты қаншалықты тез жаптыңыздар?
– GoatChat.ai жобасын сату жөніндегі мәміле аяқталуға жақындағаны белгілі болған кезде, Nace AI-ға инвестиция іздей бастадым. Ол кезде бізде үш нақты міндетке: клиенттерге қолдау көрсету, SQL сұраныстарын жазу және комплаенс бағыттарына шағын тілдік модельге арналған шағын адаптер жасауға мүмкіндік беретін прототип болды.
Әртүрлі қорлармен сөйлесуге төрт ай жұмсадым. Көбі бас тартты, өйткені ол кезде шағын тілдік модельдердің артықшылығын ешкім толық түсіне бермейтін. Техникалық білімі жеткіліксіз болғандықтан, инвесторлар да түрлі түсініксіз сұрақтар қоятын. Содан кейін осы саланы жақсы білетін сарапшылары бар инвесторларға баруды жөн көрдік. Солардың бірі General Catalyst қоры болды. Өнім туралы олардың бас директоры мен басқарушы серіктестеріне айтып бердім. Оларға біздің жасап жатқанымыз ұнады да, бізге инвестиция берді.
– Айтуға оңай сияқты…
– Шын мәнінде, оңай болған жоқ. Инвестиция алғанға дейін 40 қормен сөйлестім, бірақ барлығы дерлік бас тартты. Оңай тиген жоқ.
Мұнда тағы бір мәселе бар: Кремний алқабында ешкім толыққанды кері байланыс бермейді. Сондықтан өз өніміңді жақсы таныстырдың ба, әлде нашар ма – түсіну қиын. Инвесторлар жай ғана: «It’s okay, fine» деп қояды. Басында бұл маған таңсық болды. Ақырында General Catalyst қорына тер төгіп, талай қиындықпен жеттім. Бірақ олар да бас тартқан күннің өзінде, берілмес едім. Мен Кремний алқабына бір мақсатпен келдім – осы жерде компания құру. Ал мені бұл мақсатымнан ешкім қайтара алмайтын еді.
«Қазір үлкен тілдік модельдер, қарапайым мысалмен айтсақ, шегені балғамен емес, тоқпақпен қағады»
– Қазір Nace AI қандай деңгейде?
– Біздің негізгі өніміміз – MetaModel. Бұл ішіне тапсырыс берушінің ішкі саясатын, комплаенс рәсімдерін және корпоративтік білімін енгізуге болатын шағын тілдік модельдер жасауға мүмкіндік беретін архитектура. Яғни біз өзіміздің шағын моделімізді клиентке ұсынамыз. Ол, мысалы, белгілі бір салаға арналған AI-агент жасап жатқанын айтады. Ал біз өз кезегімізде сол агентті компанияның саясаты мен нақты міндетіне бейімдеуге мүмкіндік беретін адаптер жасаймыз. Қарапайым тілмен айтқанда, MetaModel – шағын тілдік модельдерді тез бейімдеп, жекелендіруге мүмкіндік беретін технология.
Біздің өзімізде төрт шағын тілдік модель бар. Алғашқы нұсқаларын Google, Meta және Microsoft компанияларының бұрыннан бар архитектураларының қоспасы негізінде жасадық. Осы тәсілдің арқасында көп қаражат үнемдедік. Оның үстіне, бізге дейін көп жұмыс атқарылып қойған кезде, архитектураны нөлден бастап жасаудың да қажеті жоқ. Сондықтан бірнеше LLM-нен өзімізге қажетті дүниелерді алып, артықтарын алып тастап, үстіне өз біліміміздің үлкен бөлігін қостық. Бұл жерде ең маңыздысы – деректерді дұрыс таңдау болды. Өйткені олар ірі компаниялардың сұраныстарына тиімді жауап беруі керек.
Ақырында бұл деректер жиынтығының өзіндік қоспасы болып шығады. Оның құрамында модельдің сапасы төмендеп кетпеуі үшін жалпыға қолжетімді және академиялық ақпарат болуы керек. Мысалы, базалық арифметика. Бірақ ең маңыздысы – мамандандырылған деректер. Яғни әртүрлі компаниялар мен жеткізушілерден өзіміз сатып алған, оған қомақты қаражат жұмсап, кейін сүзгіден өткізген деректер. SLM нақты бір міндетке бейімделуі үшін осындай деректер жалпы жиынтықтың шамамен 60-70%-ын құрауы керек.
– Сіздердің төрт шағын тілдік модельдеріңіздің әрқайсысы нақты қандай міндеттерге бейімделген?
– Біріншісінің негізгі міндеті – құжаттармен жұмыс істеу. Көптеген ірі корпорацияларда құжат айналымы әлі де PDF, сканерленген құжаттар және тағы басқа форматтарда жүргізіледі. Біз барлық құжаттарды жоғары дәлдікпен сканерлейтін және оларды кейін белгілі бір жұмыстарды атқаратын басқа модельдерге өңдеуге қолайлы форматқа дайындайтын модель жасадық.
Екіншісі белгілі бір деректерді тексеруге бейімделген. Мысалы, бір модель қандай да бір құжатқа қол қойылмағанын айтады. Мұндай жағдайда біздің модель сол құжатты өзі тауып, оның бар екенін немесе жоқ екенін көзбен көріп тексеруге мүмкіндік беретін дәлел ұсынады.
Үшіншісін қаржы саласын түсінуге үйреттік. Өйткені қазіргі модельдер бұл бағытта әлсіз. Мысалы, олар бухгалтерлік есептің негізгі қағидаларын және басқа да маңызды жайттарды білмейтін.
Төртінші модель белгілі бір міндетті шешуге қолайлы құралдарды таңдауға маманданған. Қазір үлкен тілдік модельдер күнделікті өмірдегі мысалмен айтсақ, шегені шартты түрде балғамен емес, тоқпақпен қағып жатқандай. Ал біз өз моделімізді мұндай міндетке кәдімгі балғаны қолданатындай етіп үйреттік.
Айтпақшы, қаржы көбейген кезде төртінші модельді нөлден бастап өзіміз жасадық. Ол толығымен өз GPU-ымызда жұмыс істейді және өз деректеріміз арқылы оқытылған.
«Бухгалтерді сізге ақша беруге көндіру – оңай шаруа емес»
– Жақында Nace AI Big4 компанияларының бірімен жұмыс істей бастады. Өзіңіз айтқандай, олармен «алдағы бірнеше жылға» келісімшарт жасастыңыздар. Ынтымақтастыққа қалай қол жеткіздіңіздер?
– Олар біздің технологиямыздың қаржылық аудитке, салық декларациясын дайындауға және тағы басқа міндеттерге деген әлеуетін көрді. Біздің шешім оларда болған өнімдерден де, бәсекелестер ұсынған құралдардан да әлдеқайда жақсы нәтиже көрсетті. Бұл – таза бәсекелестік: ең жақсы шешім жеңеді. Біз іс жүзінде қалай жұмыс істей алатынымызды көрсеттік. Содан кейін олар: «Жақсы, енді толыққанды жұмыс істейік», – деді. Оның үстіне, біздің пилоттық жобамыз тегін болған жоқ.
Мүмкін, тым оңай естілетін шығар, бірақ біз мүмкін емес дегенді мүмкін еттік. Бухгалтерді сізге ақша беруге көндіру – оңай шаруа емес. Орасан зор жұмыс атқардық. Бұл мәміле 10 айға созылды, ал келіссөздер барысында қанша кездесу өткізгенімізді нақты білмеймін, бірақ 30-дан асып кетті. Ақырында бәрі сәтті болды, өйткені мен бастапқыдан-ақ осы мәмілені жасасуға бар күшімді салдым.
– Клиенттеріңіздің қатарында тағы кімдер бар?
– Қазір қаржы саласында жұмыс істейтін сервистік компанияларға басымдық беріп отырмыз. Олардың қатарына банктер де, кредиттік ұйымдар да кіреді. Жалпы, ақша есебімен айналысатын компаниялардың барлығына біздің шешіміміз сай келеді. Осы сегментте табысты бизнес-модель құрып, пайдаланушыларымызға нақты құндылық бере алатынымызды көріп отырмын.
Қазір 3 толыққанды клиентіміз бар, тағы 2-еуі қосылу процесінде. Бірақ бұл жерде бір нәрсені түсіну маңызды: enterprise-сегментінде келісім жасау циклі ұзақ болады.
– Қалай монетизация жасап отырсыздар?
– Бұл тұрғыда AI компанияларының таңдауы көп емес. Біз шағын тілдік модельдерді сататындықтан, инференстен (оқытылған нейрондық желінің жинақтаған білімін жаңа, нақты деректерді талдап, соңғы нәтиже шығару үшін қолдануы – Digital Business еск.) басқалар сияқты көп ақша таба алмайсың.
Біздің табысымыздың негізгі бөлігі модельдерді жаңартудан түседі. Өйткені олар үнемі өзгеріп отыратын ортада жұмыс істейді. Мысалы, Big4-пен жұмыс істейтін жағдайды алайық. Олар әлемнің 70 елінде жұмыс істейді, 35-40 жаһандық кеңсесі бар. Енді сол елдердің бірінде заңнама өзгерді делік. Соған байланысты белгілі бір жұмысты енді басқаша орындау қажет болады. Мұндай жағдайда модельдерді жаңа талаптарға сай етіп жаңартамыз.
Сондай-ақ кастомизациялау бағыты бар. Яғни белгілі бір компанияға тән деректерді модельдің ішіне енгіземіз. Сонда ол сол компанияның иесі немесе директорлар кеңесі сияқты әрекет ете алады.
– Nace AI-дың қазіргі ARR көрсеткіші қандай?
– Нақты цифрларды айтпаймын. Бірақ табыс бойынша жақсы көрсеткішке жеткенімізді айта аламын. Қазірдің өзінде компанияға қаржыландыру раундтарымыздың жалпы көлемімен шамалас ақша ағынын қамтамасыз еттік (қазіргі таңда Nace AI жалпы $26,5 млн инвестиция тартқан – Digital Business еск.).
«Көп елде инвесторлармен сөйлесуге қыруар уақыт кетеді. Өйткені олар кейде қажетсіз, орынсыз сұрақтарға көп мән береді»
– Енді инвестициялар туралы сөйлесейік. Жақында General Catalyst қоры жетекшілік еткен $21,5 млн инвестициялық раунд тарттыңыздар. Оның үстіне, раундты жабуға 36 сағаттан аз уақыт кеткен. Бұған қалай қол жеткіздіңіз?
– Кремний алқабында мынадай қағида бар: егер инвесторлар инвестиция салатын саланы өздері жақсы білсе және өз өнімін алға жылжытуға дайын фаундерді көрсе, онда бәрі өте жылдам жүреді. Шын мәнінде, 36 сағаттан да аз уақыт кетуі мүмкін еді. Қорларға мен бұрын бірге жұмыс істеген адамдардың барлығына хабарласып, қандай адам екенімді анықтау үшін уақыт керек болды. Дәл осының өзі 36 сағатқа созылды.
Жалпы, венчурлік нарықтағы барлық мәміле осылай жылдам жасалуы керек деп ойлаймын. Бірақ, өкінішке қарай, көптеген елдерде инвесторлар фаундерлердің уақытын тым көп алады. Олар дұрыс емес, қажетсіз сұрақтар қояды, ақша салуға уәде береді де, кейін ұзақ созып жүреді немесе мүлде хабарсыз кетеді. Меніңше, егер шешім қабылдасаң, бәрін тез арада аяқтауың керек. Өйткені инвестор үшін жақсы мәмілені жіберіп алмау маңызды, ал оның ұсынысын басқа инвесторлар басып озуы мүмкін. Сондықтан бұл екі тарапқа да бірдей тиімді.
Айтпақшы, біздің жағдайымызда раундқа сұраныс бастапқы жоспардан асып түсті (oversubscribed). Бастапқыда $18 млн тартуды жоспарлағанбыз. Бірақ раундқа қатысқысы келген басқа да инвесторлар пайда болды. Ешкімнің көңілін қалдырмау үшін әртүрлі компаниялар мен адамдарға шағын үлес бердік. Нәтижесінде $21,5 млн жиналды.
– Бұған дейін тартылған инвестицияны команданы кеңейтуге жұмсайтыныңызды айтқан едіңіз. Қазір Nace AI-да қанша адам жұмыс істейді, қандай мамандарды жұмысқа алдыңыздар және қазір кімдерді іздеп жатырсыздар?
– Командамызда 30 адам бар, олардың 90%-ы – инженерлер. Негізі, қазір Nace AI-да тіпті сату бөлімі де жоқ. Ол енді ғана қалыптаса бастады.
Ашық тұрған вакансияларға келсек, өнім менеджерлерін, technical program менеджерлерін және growth менеджерлерін іздеп жатырмыз. Яғни бізге компанияның өсуіне серпін бере алатын адамдар керек. Сонымен қатар Қазақстанда да маман іздеп жатырмыз. Мұнда энергиясы, таланты және ағылшын тілін меңгеруі жақсы үйлесетін мамандар бар деп есептейміз. Айтпақшы, Астанада біздің еншілес ұйымымыз бар және біз Astana Hub қатысушысымыз. Бұл да бізге белгілі бір артықшылықтар береді.
– Қазір сіздердің негізгі назарларыңыз тек АҚШ нарығына бағытталған ба, әлде басқа нарықтарға да шығуды жоспарлап отырсыздар ма? Мысалы, ЕО немесе MENA елдеріне?
– Өнімімізге Сауд Арабиясы мен Оңтүстік-Шығыс Азия елдерінде сұраныс жоғары екенін көріп отырмыз. Қазақстаннан да көптеген банк бізге хабарласты. Алайда бұл уақыт пен назарды талап етеді, ал әзірге бізде ондай мүмкіндік жоқ. Сондықтан қазір 100% АҚШ нарығына бағытталып отырмыз. Бірақ компания Series B кезеңіне жеткен кезде, бұл кезең халықаралық нарықтарға шығуды көздейді, осы нарықтарға қайта ораламыз деп ойлаймын.
«Әзірге миллиард долларлық бағамыз жоқ»
– OpenAI немесе Anthropic сияқты ірі ойыншылардың бәсекесінен қорықпайсыз ба? Олар кез келген уақытта шағын тілдік модельдер бағытына бет бұруы мүмкін ғой. Мұндай жағдайға қаншалықты дайынсыздар?
– Біз кез келген нәрсе кез келген уақытта болуы мүмкін AI әлемінде өмір сүріп жатырмыз. Бірақ қазір OpenAI мұндай бағыттан бас тартқанын нақты білеміз. Ал Anthropic-ке келсек, олар бұл бағытқа ешқашан қызығушылық танытқан емес. Олар деректер көлемін ұлғайту арқылы LLM-дерді дамыту бағытын ұстанып отыр.
Google мен Meta да бұл бағытқа қызығушылық танытады. Бірақ олар біз үшін, керісінше, tailwind, яғни көмектесетін фактор іспетті. Негізі, олардың жұмысы бізге тиімді, өйткені олар шағын модельдерді көбіне коммерциялық емес бағытта дамытып жатыр.
Меніңше, SLM бағытына үлкен ставка жасап, бізбен тікелей бәсекелесіп отырған компаниялардың бірі – Microsoft. Олардың әлі де PHI модельдер сериясы бар. Бірақ кез келген жағдайда дәлдігі жоғары әрі барынша жақсы жекелендіру мүмкіндігін ұсынатын компания жеңеді.
Қандай да бір ірі ойыншы біздің нарықтағы үлесімізді тартып алуы мүмкін бе? Иә, ондай тәуекел бар. Бұған жол бермеудің қандай да бір амалы бар ма? Жоқ. Бұл – AI саласы. Мұнда қазір ең маңыздысы – идеяны қаншалықты жылдам жетілдіретінің және қай бағытқа дәл нысана көздейтінің.
– Ірі ойыншылар тарапынан Nace AI-ды сатып алуға әрекет болды ма?
– Екі ұсыныс болды, екеуінен де бас тарттық. Біріншісі – қазір біз келісімшартқа отырған Big4 компаниясынан. Осындай ірі ойыншымен келіссөзге барсаңыз, алғашқы жарты жылда олар сізбен компанияны сатып алу туралы сөйлеседі. Өйткені өздеріне қойылған реттеушілік талаптарға байланысты олар үшін стартаппен серіктестік орнатқаннан гөрі, оны сатып алу оңайырақ.
Екінші ұсыныс қордан түсті. Олар нақты соманы жарияламады, бірақ айтылған сандар Nace AI құны жетуі мүмкін деңгейге жеткен жоқ. Меніңше, егер компанияны дұрыс дамыта алсақ, оның құны $10 млрд-тан да жоғары болуы мүмкін.
– Қазақстанда көпшілік Nace AI болашақ «юникорн» болады деп есептейді. Қазір бұл мәртебеге қаншалықты жақынсыздар?
– Бұл тақырыпта болжам жасағым келмейді. Бірақ әзірге компанияның бағасы $1 млрд-қа жеткен жоқ деп айта аламын.
– Алдағы жоспарыңыз қандай?
– Жоспарымыз өте қарапайым. Үш негізгі бағыт бар: клиенттер санын көбейту, ARR көрсеткішін арттыру және келесі инвестициялық раундты тарту. Барлығын дәл осы ретпен жүзеге асырамыз.
Қаржы тартуға келсек, әзірге нақты сома туралы айту қиын. Бірақ осы уақытқа дейін тартқанымыздан әлдеқайда көп инвестиция тартқымыз келеді. Енді мықты инфрақұрылым құру үшін жеткілікті ресурс қажет. Бұл – келесі мақсатымыз. Өйткені ірі клиенттерге қызмет көрсету үшін инфрақұрылымдық қуаттарды арттыру керек.