Что произошло
По данным Crunchbase, в октябре 2026 года стартапы по всему миру привлекли $59 млрд, на 45% больше, чем годом ранее. Главный вклад дал раунд китайской DeepSeek: $15,9 млрд при оценке $90 млрд, крупнейшая венчурная сделка в истории китайских компаний.
Компании из США привлекли $28 млрд, из Китая — $20,6 млрд; больше $20 млрд за месяц Китай в последний раз получал в июне 2018 года. Семь компаний с раундами от $1 млрд собрали чуть больше 40% месячного объёма: кроме DeepSeek, это Re:Build ($2,1 млрд), Axiom с энергомощностями для дата-центров ($2 млрд), Ramp ($1,85 млрд), Tenstorrent ($1,5 млрд), Kalshi и Flapping Airplanes (по $1 млрд).
На ИИ-компании пришлось 66% всех инвестиций. Рынок IPO в США затих в ожидании ноябрьского размещения Anthropic.
Почему это важно
Цифры показывают две тенденции. Денег в венчуре много, но они сосредоточены в немногих компаниях: семь сделок дали больше 40% месячного объёма, две трети ушли в ИИ. Крупнейшие чеки получают лаборатории моделей и всё, что связано с вычислениями и энергией для них. Второй сдвиг — Китай: раунд DeepSeek показывает, что китайские лаборатории привлекают капитал в масштабах, сопоставимых с американскими.
Для стартапов Центральной Азии общий рост венчура не означает лёгких денег на ранних стадиях. Фонды выбирают ИИ-проекты с понятной выручкой или доступом к вычислениям и энергии, остальным приходится бороться за меньший пул. Регион может выиграть там, где у него есть реальные преимущества: инженеры по конкурентной стоимости, площадки под дата-центры, отраслевые ИИ-продукты для местных рынков и языков.
Для IT-компаний Узбекистана есть и практический эффект. Деньги в китайские лаборатории, которые выпускают открытые модели, означают больше сильных моделей, которые можно запускать на своих серверах и дообучать под узбекский и русский языки. Это снижает зависимость от платных API и ограничений зарубежных провайдеров.
Что это значит для бизнеса
- Стартапам: в питче покажите выручку и экономику ИИ-продукта, а не только технологию — фонды стали избирательнее.
- Протестируйте открытые модели на своих задачах: это может снизить стоимость ИИ-функций.
- Ищите нишу на стыке ИИ и инфраструктуры региона: энергия, дата-центры, местные языки.
