Photoshop для звука

Я в детстве разбирал магнитофон, пытаясь понять, где в кассете спрятан голос певца? Инженеры AudioShake тоже этим занимались. Только вместо отвертки они взяли нейросети.

AudioShake привлек $14M. Общий чек компании достиг $19M, солидно для стартапа, который занимается тем, что раньше считалось магией.

Как разобрать песню на запчасти
Традиционная музыкальная индустрия работает так: есть мастер-запись с отдельными дорожками (вокал, гитара, барабаны, бас). Лейбл хранит её на специальном сервере, обложенном пятью слоями защиты и юристами. Хотите сделать караоке-версию? Ремикс? Очистить диалог от фоновой музыки в фильме? Идите к звукорежиссеру, платите $5000, ждите две недели.

AudioShake решил проблему радикально. Их ИИ берет готовую песню (обычный MP3, который вы скачали или стримите) и разделяет её на отдельные «треки». Вокал отдельно. Ударные отдельно. Гитары отдельно. Всё остальное тоже отдельно. Качество такое, что Universal Music Group, Disney Music и Warner Music уже платят за это деньги.

За последний год выручка выросла почти на 400%. Платформа обработала больше 100 миллионов минут аудио. Это 190 лет непрерывного звука, если кто-то считает. Сервис используют более 40 корпоративных клиентов, включая NFL Films, Warner Bros Discovery и несколько компаний из «великолепной семерки» tech-гигантов.

Почему именно сейчас
Музыкальная индустрия переживает ренессанс каталога. Лейблы поняли: в их подвалах лежат десятки тысяч записей, которые можно переупаковать. Выпустить инструментал для TikTok. Продать вокальные дорожки диджеям. Создать интерактивные версии для игр.

Раньше это было невозможно, не сохранились мастер-ленты (особенно для записей 60-80х годов), а пересводить заново экономически нецелесообразно. AudioShake превращает каждую старую запись в золотую жилу.

Параллельно растет рынок ИИ-моделей для голоса. Чтобы обучить качественную voice AI, нужны чистые вокальные дорожки без музыки. AudioShake поставляет датасеты для тренировки этих моделей, вторая бизнес-линия, которая может стать основной.

Скептики говорят: а как же авторские права? Справедливый вопрос. AudioShake работает напрямую с правообладателями, это B2B-бизнес. Только легальные клиенты с лицензиями.

Как построить монополию на разборке звука
Классический защитный ров из данных. Новичок не может просто скопировать код, ему нужен доступ к обучающим датасетам такого же объема и качества. А эти данные лежат у правообладателей, которые уже подписали контракты с AudioShake.

Сетевой эффект через каталоги: когда Universal подключается к платформе, Warner видит результаты и думает «нам тоже надо». Когда обе мажорных компании используют одну технологию, она становится отраслевым стандартом. Третий мажор (Sony Music) скоро последует, альтернативы нет смысла создавать, когда есть готовое решение.

Петля роста простая: больше клиентов → больше обработанной музыки → лучше алгоритм → новые применения (например, разделение речи и шума для подкастов) → новые клиенты → больше данных.

Как заработать на этом тренде
Рынок audio AI только начинается. AudioShake доминирует в музыкальных каталогах, но есть соседние ниши.

Создайте специализированный сервис для подкастеров: автоматическое удаление фоновых шумов, улучшение голоса, создание чистых клипов для соцсетей.

Сделайте инструмент для музыкального образования: студенты загружают любимые песни и изучают каждую дорожку отдельно. «Как звучит бас-линия в Hey Jude?», один клик, и вы слышите только бас. Школы и курсы заплатят за лицензии.

Для российского рынка: адаптируйте технологию под локальные каталоги. У нас тысячи советских записей без мастеров. Лейблы заплатят за возможность переиздать классику в современных форматах.

Антитренд и как на нем заработать
Чем больше музыки разбирают на цифровые компоненты, тем выше ценность «неприкосновенной» аналоговой записи. Откройте бутик-студию виниловых пластинок с гарантией, что запись никогда не будет оцифрована. Позиционирование: «Музыка, которую нельзя разобрать на части».

Конкуренты и их слабости

• iZotope RX профессиональный инструмент для очистки аудио, но он требует ручной работы и экспертизы.
• Spleeter от Deezer open-source решение, качество ниже, нет коммерческой поддержки. Подходит для экспериментов, не для продакшена.
• LALAL.AI потребительский сервис, хорош для любителей, но не дотягивает до профессиональных стандартов.

Рекламные агентства напоминают средневековых монахов-переписчиков. Сидят, старательно переносят данные из одной таблицы в другую, проверяют ставки, корректируют бюджеты. Пока машины не научились писать книги быстрее людей.

Epiminds недавно привлек $6.6M

Что такое Lucy и зачем ей 20 помощников
Представьте агентство, которое ведет рекламу для 50 брендов. Это сотни кампаний в Google Ads, Facebook, TikTok. Каждый день менеджер просыпается и думает: «Где у нас перерасход? Какая креатива проседает? Кто из конкурентов изменил ставки?» Это 4-5 часов ручной работы ежедневно.

Epiminds создал Lucy, виртуального маркетинг-менеджера, который управляет командой из более чем 20 специализированных ИИ-агентов. Один отвечает за отчетность. Другой оптимизирует ставки. Третий следит за бюджетом. Четвертый анализирует креативы. Пятый мониторит конкурентов.

Агентства могут подключить клиента за 30 секунд, и Lucy сразу начинает вести кампанию от А до Я. Система не просто показывает инсайты, она их выполняет: меняет ставки, перераспределяет бюджеты, останавливает неэффективную рекламу, масштабирует работающие объявления.

За 12 недель от идеи до запуска стартап подписал крупные агентства, которые управляют более чем 240 брендами. Это феноменальная скорость для B2B SaaS.

Тренд, который нельзя игнорировать
Рекламный рынок переживает кризис эффективности. Только 30% агентств полностью интегрировали ИИ в жизненный цикл кампаний, хотя почти две трети называют фрагментацию данных главным барьером для внедрения ИИ.

Клиенты требуют прозрачности и измеримого ROI, бюджеты сокращаются, а маркетологи тратят больше времени на дашборды, чем на стратегию.

Epiminds предлагает другую парадигму: вместо десятков разрозненных ИИ-инструментов, одна операционная система, где агенты координируют работу друг с другом. Это как разница между наймом 20 фрилансеров и созданием слаженной команды.

Драйверы роста и путь к монополии
Петля роста очевидна: агентства подключают Epiminds → получают лучшие результаты и экономию времени → рекомендуют коллегам → больше агентств → больше данных → лучше алгоритмы → еще лучше результаты.

Стоимость переключения растет геометрически: когда Lucy освоила «методички» агентства (как они настраивают кампании, что считают успехом, какие метрики важны), уйти на другую платформу означает потерять весь этот настроенный контекст. Агенты Lucy запоминают плейбуки каждого агентства и проактивно мониторят аккаунты.

Как заработать на этом тренде
Рынок MarTech огромен, но Epiminds фокусируется на агентствах. Это открывает возможности.
Создайте вертикальное решение для конкретной индустрии. Например, «Lucy для недвижимости», автоматическая система, которая ведет рекламу застройщиков и агентств недвижимости. Используйте те же принципы мультиагентных систем, но заточите под специфику ниши.

Запустите агентство, которое использует Epiminds как основу. Вы получаете 10-кратное увеличение производительности без найма персонала. Один человек может управлять рекламой для 20-30 клиентов.

Обучайте агентства работе с ИИ-инструментами. Многие хотят внедрить автоматизацию, но не знают, с чего начать. Консалтинг и тренинги по интеграции систем вроде Epiminds могут стоить $10,000+ за проект.

Антитренд и как на нем заработать
Автоматизация маркетинга создает спрос на «бутиковые» агентства без ИИ. Запустите агентство, где всё делают люди, с акцентом на креативность и персональное внимание. Позиционирование: «Мы не доверяем роботам ваш бренд».

Конкуренты

• Традиционные маркетинговые платформы (HubSpot, Salesforce Marketing Cloud) предлагают разрозненные инструменты, которые не общаются друг с другом.
• Google Ads и Meta Ads имеют встроенную автоматизацию, но она работает только внутри одной платформы.

Вы когда-нибудь застревали в работе, потому что Сергей из финансов в отпуске, а только он знает, где лежит нужный документ?

Viven решил, что Сергей должен быть доступен 24/7. В цифровом виде. Проект привлек $35M.

Как работает цифровой двойник
Viven индексирует все рабочие данные: почту, документы, чаты, календарь. На основе специализированной языковой модели создается «цифровой двойник» сотрудника. Вы задаете вопрос этому аватару, как если бы общались с сотрудником в Telegram, например, и получаете ответ (не хуже, чем от живого человека)

Система учитывает приватность: каждый «двойник» знает, чем можно делиться, а что конфиденциально. Все запросы логируются для прозрачности. Цель, чтобы команды не останавливали работу, если нужный эксперт недоступен.

Проект запущен серийными предпринимателями: сооснователи Viven Ашутош Гарг и Варун Качолия до этого создали HR-единорога Eightfold (оценка $2.1B).

Рыночный контекст
Средний офисный работник тратит 19% рабочего времени на поиск информации. Это почти день в неделю. В крупных корпорациях знания распределены между сотрудниками, командами, департаментами. Документация устаревает, экспертиза теряется при увольнениях, новички проходят долгую адаптацию.

Раньше компании пытались решить проблему через Wiki, базы знаний, внутренние форумы. Но информация там быстро устаревает, а поиск неэффективен. Viven предлагает другой подход: не собирать знания в одном месте, а создать мгновенный доступ к знаниям через цифровых двойников экспертов.

Механика роста и защитные рвы
Сетевой эффект внутри организации: чем больше сотрудников подключено к Viven, тем ценнее система для всех. Каждый новый цифровой двойник расширяет коллективную экспертизу компании. Появляется «корпоративный разум», доступный в любое время.

Петля роста через успешные кейсы: команда внедряет Viven → экономит часы поисков → делится результатами с другими отделами → больше отделов хотят систему → больше данных и экспертизы в системе → еще больше ценности.

Защитный ров из интеграций: Viven интегрируется с корпоративными инструментами (почта, CRM, документы, календари). Чем глубже интеграция, тем точнее цифровые двойники. Конкуренту нужно построить такие же интеграции и получить доступ к данным, что требует месяцев работы и одобрения IT-департаментов.

Как применить эту идею
Создайте вертикальное решение для конкретной индустрии. Например, «цифровые двойники для медицины», где врачи могут консультироваться с опытом коллег даже когда те недоступны. Или для юриспруденции, где младшие юристы получают доступ к экспертизе партнеров.

Запустите консалтинг по внедрению систем управления знаниями. Компании готовы платить за помощь в интеграции и обучении персонала работе с цифровыми двойниками.

Создайте инструмент для онбординга новых сотрудников на основе Viven. Новички могут «общаться» с цифровыми двойниками опытных коллег, ускоряя адаптацию в разы.

Антитренд и как на нем заработать
Цифровизация корпоративных знаний создает спрос на «живое наставничество».

Запустите сервис персональных менторов для руководителей, где реальные люди делятся опытом без посредников ИИ.

Слоган: «Мудрость, которую невозможно оцифровать».

Еще примеры
Корпоративные поисковики (Glean, Guru) индексируют документы, но не создают интерактивных двойников.

Системы управления знаниями (Confluence, Notion) требуют ручного обновления контента.

В Великобритании по разным данным только 9-10% населения пользуются услугами финансовых консультантов. Остальные 91% принимают решения о пенсии, ипотеке и инвестициях методом «погуглил и надеюсь на лучшее». В России таких 99%.

Продолжение трендов 4-10 в Tweekly Pro.

Нефтегазовая индустрия любит всё делать по-старому. Инженер садится в грузовик, едет 100 километров по бездорожью, проверяет давление на скважине, записывает цифру в блокнот, едет обратно.

Система домашнего ухода за пожилыми в Великобритании напоминает крепостное право XXI века. Сиделки получают копейки, агентства забирают львиную долю, а качество услуг оставляет желать лучшего.

Традиционная разработка мобильного приложения требует команды: iOS-разработчик, Android-разработчик, дизайнер, бэкенд-инженер, тестировщик. Стоимость $50,000-150,000, срок 3-6 месяцев. Для большинства стартапов и малого бизнеса это недостижимо.

Здравоохранение переживает кадровую катастрофу. К 2030 не будет хватать 13 миллионов медсестер. Спрос растет. OutcomesAI предлагает радикальное: гибрид ИИ-агентов для рутины и живых медсестер для сложного.

Туристические объекты устанавливают цены как в советском магазине: раз в год, на глаз, молясь угадать. Авиакомпании научились менять цены каждую секунду 20 лет назад. Walkway решил: пора и туроператорам в XXI век.

Маркетологи создают десятки посадочных страниц для разных кампаний, тестируют варианты, анализируют метрики, вносят правки. Процесс занимает недели.

B2B продавцы тратят 70% времени не на продажи, а на подготовку к звонкам, заполнение CRM, поиск информации о клиентах.

Увидимся на следующей неделе.

Алексей