Повесить камеру сейчас стоит копейки, гораздо дороже в нее постоянно смотреть, чтобы не пропустить интересующий момент. Много лет напрашивался стартап с наблюдателями из условного Бангладеш, смотрящими за порядком в США. Местный дорогой сотрудник безопасности выбегал бы только при проблемах, т. е. почти никогда. Не знаю, запустили ли такой в реальности, а Matroid уже нашел более прогрессивное решение.
В его модели вместо живого человека на видеопоток смотрит AI. Универсальных настроек не существует, каждый клиент ищет свои собственные интересности, кому-то важны любые люди около запретной двери, кому-то чье-то конкретное лицо. В Matroid покупатель загружает собственные образцы для тренировки своей уникальной нейронной сети и включает ее для своей камеры. Удачными настройками сеток можно делиться с миром, пока вроде бы на чистом альтруизме, но в будущем, наверное, и заработать можно будет.
Прайс стартапа выглядит по-современному, с открытыми тарифами, бесплатным минимумом на пробу и оплатой по карте. Оптом 1000 секунд распознавания стоит 40 центов, в переводе на восьмичасовой рабочий день выходит 250 долларов в месяц. Сейчас это сравнимо с конечной ценой живого человека в Бангладеш, но куда лучше масштабируется и со временем будет дешеветь, а не дорожать. Со стоимостью аренды сервера эти числа можно даже и не сравнивать, unit-маржинальность у Matroid отличная.
Хотя клиенты приходят с улицы с произвольными задачами, сам Matroid целенаправленно ищет потребителей в определенных секторах. Кроме очевидной безопасности, сейчас он активно предлагает мониторинг телевидения для крупных компаний в поисках показов их логотипов и первых лиц.
Любопытно, что стартап выглядит очень круто и современно, но прорывных технологий внутри нет, библиотеки используются чужие, веб-интерфейс с биллингом может повторить каждый. Продукт уже готов, а инвестиций пока потрачено всего 3,5 миллиона долларов, в последнем раунде привлечено 10, но это на будущий маркетинг, а не на разработку.
За свою жизнь Shazam набрал больше миллиарда загрузок, вряд ли кто-то из читателей не знает, как он работает, но на всякий случай кратко опишу идею. Пользователь запускает приложение, нажимает главную кнопку размером в пол-экрана, Shazam распознает играющую рядом музыку, сообщает ее автора и название вместе со ссылкой на магазин. Вторая половина экрана занята рекламой; по большому счету, ничего сверх этого в приложении нет.
Работает Shazam хорошо, музыка распознается не только из официального трека, но и из фона в рекламе или миксов. База записей не охватывает вообще всё, созданное человечеством, но очень велика. Для примера: стартап умеет находить «Комсомольцев-добровольцев» в исполнении ансамбля имени Александрова, но не знает «Когда рассвет, товарищ?» Мирей Матьё – граница актуальности лежит где-то между этими двумя композициями.
История Shazam – история двух технологических революций. Первые инвестиции стартап получил еще в 2001 году, за 6 шесть лет до релиза айфона, за год до появления коммерческих 3G-сетей. Продукт было невозможно не только массово использовать, но и эффективно монетизировать – презентация iTunes Store состоялась 28 апреля 2003 года, Spotify родился в 2006-м. Потребовалось десять лет, чтобы появилась вся нужная инфраструктура и Shazam стал действительно востребованным. Аудитория росла, вместе с ней росла выручка, компания привлекала новые инвестиции по всё более высокой оценке. В 2015 году стартап достиг оценки в миллиард долларов, перспективы были самые радужные.