Привет, Хабр! Меня зовут Никита Трофимов, я старший менеджер Цифрового консалтинга Т1. Мы провели исследование российского стартап-ландшафта и хотим поделиться тем, что нашли. Не столько самим инструментом (хотя о нём тоже расскажу), сколько конкретными данными и технологическими решениями, которые обнаружили в процессе.

В основе исследования — реальные финансовые и операционные данные российских компаний за 2024 год, собранные и проанализированные в единой методологической рамке. Такой подход позволяет не спорить о частных случаях, а смотреть на рынок целиком и выявлять устойчивые закономерности.

Что такое DGCompass и зачем он нужен

Идея появилась довольно прозаично. Мы тестировали гипотезу для одного из продуктов и решили, как обычно, сначала посмотреть, что уже есть на рынке. И обнаружили странную вещь: комплексного исследования стартапов с технологической точки зрения толком не существует. Есть л��ндинги с логотипами, есть аналитика венчурных инвестиций — но это несколько другое. Поэтому мы довели работу до конца и сделали DGCompass.

Первый вопрос, который пришлось решить, — а что вообще считать стартапом? Единого понимания нет, поэтому мы сформулировали свои критерии. Это адаптированная под российские реалии версия «Правил 50-100-500» из исследования TechCrunch. В нашей версии стартап — это компания возрастом не более 5 лет, с количеством сотрудников не больше 150 человек, стоимостью не выше 25 млрд рублей и выручкой за прошлый год не более 2,5 млрд рублей.

Мы сознательно задали такие критерии: компания до 5 лет, с выручкой не более 2,5 млрд рублей. Эти рамки позволяют охватить достаточно широкую и репрезентативную выборку российских стартапов и сопоставить их между собой в единой логике исследования.

Методология: квадранты и «климатические зоны»

Мы распределили все отрасли по матрице из четырёх квадрантов. Названия, признаюсь, получились несколько поэтичные — но они отражают суть и, что важнее, запоминаются.

«Поляна единорогов» — отрасли и решения, которые показывают высокие и финансовые, и инновационные показатели. Название отсылает к стартап-жаргону, где единорогами называют проекты с капитализацией свыше миллиарда долларов. В нашей выборке таких нет, но это зона, где инновации подкреплены деньгами.

«Трюфельный лес» — компании с хорошими финансовыми показателями, но технологии ещё не на пике. Условно говоря, деньги есть, а прорывных инноваций пока нет. И это нормально — не всё должно быть прорывным.

«Вулкан технологий» — много интересных технологий и инноваций, но с финансами пока сложнее. Классическая история: крутая технология, которая ещё не нашла свой рынок. Или нашла, но монетизация отстаёт.

«Пустыня» — отрасли и стартапы без выраженных признаков активности ни в инновациях, ни в финансах. Парадокс в том, что они как-то продолжают существовать. И иногда в этой пустыне встречаются отдельные оазисы с неожиданно высоким уровнем инноваций.

Честно говоря, любая матрица — это упрощение реальности. Компания может находиться на границе квадрантов, может быстро перемещаться между ними, может вообще не вписываться в эту логику. Но как инструмент первичного анализа — работает.

Транспорт и логистика

В этой части мы разберём две отрасли из «Поляны единорогов». Начнём с транспорта и логистики.

Отрасль содержит 38 технологических ниш. По выручке она заняла 7 место среди всех отраслей по итогам 2024 года с ростом в 28%, достигнув 18 млрд рублей. Числа неплохие, но тут важно понимать: это агрегированные данные по всем стартапам отрасли, а не показатель какой-то одной компании.

ИИ и беспилотный транспорт

Одна из интересных ниш с точки зрения рентабельности — показатель ROS составляет 39%. Среди решений, которые мы нашли, стоит выделить комплексы автономного вождения.

Одна из компаний разрабатывает программно-аппаратные комплексы для автономного транспорта. Проблема, которую они решают, знакома всем, кто хоть раз задумывался о внедрении ADAS: один по��тавщик делает лидары, другой — камеры, третий — блоки обработки. Собрать это в работающую систему — отдельный квест. В их стеке — системы радарной, оптической и ультразвуковой сенсорики, блоки обработки данных с edge computing для минимизации латентности, программное обеспечение и элементы генерации управляющих сигналов. Плюс пакеты поддержки для микроконтроллеров — инструментарий для разработки ПО в автомобильной и авиационной отрасли.

Финансовые показатели интересные: выручка в 2024 году составила 27,6 млн рублей против 81,4 млн в 2023. Чистая прибыль ушла в минус. Это типичная картина для hardware-стартапов в стадии активного развития — инвестиции в R&D съедают выручку. Вопрос в том, выйдут ли они на устойчивую модель.

Если говорить о перспективах отрасли в целом, то внедрение беспилотников в грузовых перевозках выглядит логичнее, чем в пассажирских. Доля зарплаты водителей составляет около трети стоимости транспортировки, так что экономический стимул очевиден. И речь не только об автомобилях — железнодорожный и другой транспорт тоже в игре. Выделение специальных полос для беспилотников могло бы ускорить процесс, но это уже вопрос к регуляторам.

Безопасность транспортных систем

Ниша «Безопасность» входит в топ-3 по рентабельности продаж с показателем 42%. Нашли несколько интересных решений.

Первое — телематическая платформа для анализа стиля вождения. Компания разрабатывает цифровую платформу для оценки профиля вождения, отслеживания нарушений, минимизации рисков. Решения основаны на телематических данных и предназначены для страховых, лизинговых компаний, таксопарков, каршеринга, автопроизводителей и дилеров. Выручка в 2024 году — 13,2 млн рублей против 6,5 млн в 2023, двукратный рост. Чистая прибыль пока в минусе, но динамика обнадёживает.

Второе решение — платформа для аэропортов на базе многомерного анализа данных. Проблема понятна: в аэропорту куча систем от разных авиакомпаний, и они друг с другом не очень дружат. Компания предлагает платформу общего доступа для совместной работы на единой инфраструктуре: стойках регистрации, стойках выхода на посадку. Плюс программно-аппаратный комплекс для многофакторной проверки пассажиров и система адресного информирования с централизованным управлением. Финансовые показатели впечатляют: выручка выросла с 65 млн до 122,8 млн рублей, чистая прибыль — с 37,6 млн до 86,7 млн. Редк��й случай, когда и рост, и прибыльность идут рука об руку.

Почему безопасность показывает такие результаты? Обеспечение сохранности груза — это не опция, а необходимость. В отличие от пассажирских перевозок, где часть ответственности лежит на самом пассажире, перевозчики обязаны контролировать груз на протяжении всего маршрута. Телематика, системы мониторинга, пломбирование — всё это позволяет оперативно реагировать на угрозы. И снижать аварийность, что важно и для водителей, и для бизнеса.

Промышленность

Вторая отрасль из «Поляны единорогов» — промышленность. 27 технологических ниш, второе место по выручке среди всех отраслей (рост 14%, 28,7 млрд рублей по итогам 2024 года).

Мониторинг и контроль промышленного оборудования

В нише «Датчики и мониторинго-аналитические технологии» выделяется решение для мониторинга коррозии. Компания разрабатывает датчики коррозии, системы коррозионного мониторинга и автоматизированные системы контроля параметров для промышленности.

Проблема критична: несвоевременное обнаружение коррозии трубопроводов и резервуаров приводит к высоким затратам на ремонт и замену. Решение — система автоматизированного непрерывного мониторинга для нефтегазовой промышленности, которая контролирует скорость коррозии в режиме реального времени. Выручка в 2024 году — 9,5 млн рублей против 4,5 млн в 2023.

Датчики и мониторинговые системы уже имеют коммерческое применение в крупных компаниях и показывают бизнес-эффекты. Но для стартапов в этой нише критично иметь конкретные кейсы с доказанным экономическим эффектом. Без этого попасть в промышленное предприятие сложно — там не любят эксперименты на работающем оборудовании.

Автоматизация и цифровизация производства

Популярная ниша для создания стартапов — доля в отрасли составила 15%. Нашли интересное решение: нейросеть для оценки стоимости комплектующих.

Проблема знакома каждому, кто хоть раз составлял спецификацию по принципиальной схеме: ручное определение состава и стоимости электронных компонентов — это долго, муторно и с высокой вероятностью ошибок. Плюс вечная история с аналогами: искать замену каждому компоненту вручную — часы работы.

Система автоматически распознаёт оборудование на электрических схемах, определяет характеристики, классифицирует по стандарту ETIM и подбирает аналоги с ценами и остатками за 30 секунд. Процесс технически интересен: загрузка схемы в JPG, PNG или PDF, распознавание условно-графических обозначений и текстовых подписей (классическая задача computer vision, адаптированная под техническую документацию), классификация по ETIM, поиск аналогов в базе с учётом цен и сроков поставки, выгрузка в Excel.

Финансы: выручка выросла с 6,5 млн до 12 млн рублей, рост 46%. Чистая прибыль — с отрицательных 1,9 млн до положительных 9,4 млн. Редкий пример выхода на прибыльность.

Оптимизация производства

Ниша составляет 5% от стартапов отрасли с рентабельностью 40%. Здесь нашли несколько решений для предиктивного обслуживания оборудования.

Первая компания создала сервис прогноза поломки оборудования. Система машинного обучения рассчитывает время и вероятность отказа, чтобы успеть выполнить ремонт до поломки. Проблема понятна: внезапные поломки критически важного оборудования приводят к незапланированным простоям и высоким операционным затратам. Плюс система позволяет выстроить эффективный план закупок запчастей, снизив замороженные средства и повысив оборачиваемость склада. Выручка в 2024 году — 105,4 млн рублей против 118,8 млн в 2023 (небольшое снижение), чистая прибыль стабильна на уровне 2 млн.

Вторая компания разработала AI-платформу для управления производственными активами. Предиктивная аналитика для раннего обнаружения дефектов, прогнозирование остановов, рациональное использование мощностей. Технология отслеживает отклонения в процессах, которые свидетельствуют о зарождении неполадки. Оптимизационная модель ищет методы для улучшения эффективности и снижения потребления ресурсов. Выручка выросла с 89,2 млн до 133,4 млн рублей, чистая прибыль — с 938 тысяч до 23,7 млн.

Прогнозирование поломок действительно даёт результат, если компания накапливает данные о работе оборудования. Но тут есть нюанс: для качественного прогноза нужна история, а история — это время. Стартапу без исторических данных сложно показать точность модели, а предприятию сложно довериться непроверенному решению. Замкнутый круг, который разрывается либо пилотными проектами, либо синтетическими данными, либо терпением.

Завершающая часть

Возможно, возникает вопрос: а зачем вообще такая аналитика? Существует стереотип, что единственный способ работы со стартапами — это их покупка через M&A. На практике вариантов больше: можно просто изучить технологии для интеллектуального обогащения, можно выстроить технологическое партнёрство, можно приобрести отдельный элемент — патент или часть команды. И только последний вариант — покупка целиком.

Для ориентации в этих возможностях и нужен инструмент вроде DGCompass: он систематизирует рынок и дополняет разрозненные источники информации единой аналитической рамкой.

Если есть вопросы по методологии или хотите обсудить конкретные решения из обзора — пишите в комментариях. Критику тоже принимаем — любое исследование от неё только выигрывает.