Знакомства, где пары подбирают живые люди
Алексей Черняк6 октября 2026 · Выпуск №346
Что внутри
Приложение знакомств, где пары подбирают живые люди ($10.5M). Ужин у друзей, где подруга пересылает номер, превратили в приложение: анкету с голосовыми ответами оценивают знакомые и свахи сообщества, а за удачную пару им капает карма.
Поисковик вакансий прямо с сайтов работодателей ($6.8M). Робот собрал 5,7 млн живых вакансий с карьерных страниц компаний, куда крупные доски почти не заглядывают. Задаю компании пять неудобных вопросов, от «на что вы живёте» до «чем это обернётся для рынка, где hh уже закрыл свой API».
Находит малому бизнесу гранты и льготные займы и пишет за него заявки ($3.5M). Модель перебирает сотни программ под одну анкету, а раз в месяц живой грантрайтер дописывает заявку, от которой зависят деньги.
🔒 ИИ-учитель на хинди готовит деревенских школьников к выпускным экзаменам ($10M).
🔒 Мастер приезжает и ставит технику, купленную онлайн ($5.2M). Японцы продают монтаж кнопкой в той же корзине, что и сам кондиционер, и забирают треть чека, которая раньше уходила человеку из объявления у подъезда.
🔒 ИИ-агенты, которые считают, сколько этажей офиса продлевать крупной компании ($18M).
🔒 Рабочий мессенджер, где ИИ-агенты сидят в чатах наравне с людьми ($20M).
🔒 Фотосъёмка и планировки сдаваемых квартир для управляющих компаний ($8M за всё время). Один выезд фотографа кормит сразу несколько платежей: съёмку оплачивает управляющая компания, а снимок потом скачивают брокеры чужих агентств.
🔒 Программа для компаний по борьбе с вредителями, где ИИ отвечает на звонки, строит маршруты и собирает оплату ($10M).
🔒 ИИ-сотрудники для отелей и кемпингов: заселяют гостя в полночь, берут предоплату и снимают номер с уборки ($6.7M).
1. Rivet. Приложение знакомств, где пары подбирают живые люди ($10.5M)
За полгода он пролистал больше анкет, чем видел живых людей за всю студенческую жизнь. Сотни лайков, пара десятков переписок, три «привет, как дела» в пустоту. Свиданий ноль.
Потом ужин у друзей. Подруга смотрит на него поверх бокала, говорит «слушай, у меня есть Лена» и через пять минут пересылает номер. В субботу они идут гулять.
Алгоритм знал про него всё: рост, возраст, любимые сериалы. Подруга знала главное (что он три часа может рассказывать про горы и терпеть не может опоздавших).
Rivet привлекли $10.5M ровно на эту подругу, только размноженную. Человек заполняет проверенную анкету с голосовыми ответами, система собирает возможные пары, а дальше их оценивают живые люди: знакомые, приглашённые друзья, опытные свахи сообщества. Пара с высокой оценкой получает знакомство. Свайпать по людям здесь нельзя, тебе приносят готовую пару, за которую кто-то проголосовал.
Сватать может кто угодно, хоть человек в браке. За удачную пару, как и за вовремя замеченную неудачную, капает карма, её меняют на призы. Сверху офлайн-вечеринки в городах и живое шоу, где знакомят прямо в эфире.
Компания опросила две тысячи взрослых американцев: 68% поколения Z и миллениалов готовы анонимно помочь незнакомцу найти пару. У самых молодых 78%.
Подобных игроков уже несколько. Hinge из Match Group продаёт себя как приложение для серьёзных, но выбирает там сам одиночка. Sitch подняли $6.7M и превратили сваху в чат-бота, обученного на опыте живой свахи. Keeper с $4M подбирает пару на долгие отношения за дорогой чек. Timeleft на $7M сажает незнакомцев за общий ужин в сотнях городов: в офлайне сильнее всех, в романтике слабее, потому что знакомит компанией.
Почему Hinge до сих пор держит ленту? Посмотрите на прайс-лист. Большие приложения продают время в ленте: платные лайки, подъём анкеты, «кто тебя лайкнул». Их касса растёт, пока человек листает. Приложение, где выбирают за тебя, отменяет саму ленту, и лидеру, чтобы его повторить, пришлось бы отрезать себе выручку. Публичные компании на такое идут примерно никогда.
Самое хрупкое у Rivet другое. Это диспропорция разных участников. Пришло много одиночек, свах мало: анкеты стоят в очереди, знакомство приходит через неделю, человек возвращается в Tinder. Свах много, одиночек мало: оценивать нечего, сваха заходит пару раз и забывает пароль. Едут качели, только когда на концах примерно одинаковый вес.
Раскачивает проект — удачная пара. Она рассказывает друзьям, и среди друзей находится сразу двое: одиночка, который ставит приложение, и подруга, которой захотелось сватать самой. А что будет со свахой в феврале, когда новизна кончится? Оценки станут быстрыми и небрежными, пары хуже, и продукт может умереть.
У нас этот рынок уже приличный. Выручка крупнейших российских сервисов знакомств за 2025 год выросла на 25%, до 6,2 млрд рублей, три четверти забрали три лидера. Это семнадцать миллионов рублей в день за право листать дальше. В той же заметке участники рынка жалуются, что пользователи от листания устали.
Антитренд. Против это идеи играет Барри Шварц с его парадоксом выбора. Шварц делит людей на максимизаторов и тех, кому хватает «достаточно хорошо». Максимизаторы сбегут обратно в ленту. Одно знакомство от чужой свахи для них сотня упущенных вариантов, и они вернутся листать, прекрасно зная, что измотало их именно это.
2. HiringCafe. Поисковик вакансий прямо с сайтов работодателей ($6.8M)
Сколько из ваших последних двадцати откликов ушли в вакансии, которых уже нет?
Greenhouse, одна из крупных американских систем найма, признаёт: от 18 до 22% объявлений на её платформе числятся «призраками». Четыре отклика из двадцати улетели в пустую витрину. Ещё два-три утонули в дублях одного и того же места от трёх кадровых агентств.
HiringCafe привлекли $6.8M на поисковик, который сам обходит сайты работодателей и показывает только живые вакансии из первых рук. Я бы сел с ними за стол с пятью вопросами. Ответы собрал из того, что компания и пресса уже рассказали.
Вопрос первый: где вы берёте вакансии, которых у досок нет?
Робот несколько раз в день ходит по карьерным страницам десятков тысяч компаний и забирает объявления напрямую. Агентства, дубли и места, которые висят «открытыми» годами, отсеиваются. Языковая модель читает текст вакансии целиком, поэтому искать можно по зарплате, опыту, стеку и формату работы.
В индексе больше 5.7 млн живых вакансий, до 400% больше, чем у самых популярных досок. Поверх индекса работает агент: загружаете резюме, и он круглосуточно присылает свежие подходящие места.
Вопрос второй: на что вы живёте?
Пока ни на что внятное. Для соискателя всё бесплатно, без платных тарифов. Проект вырос из таблицы на десять тысяч стартап-вакансий, которая разлетелась по соцсетям, и дошёл до 2 млн активных пользователей в месяц без затрат на маркетинг. Красиво. Только эта публика пришла за бесплатным.
Тут главная развилка. Возьмёшь деньги с работодателя, и вернётся ровно та модель, от которой HiringCafe убегает: кто платит, того и показывают выше. Google двадцать лет ходит по этому канату (лучший цирковой номер интернета, кстати).
Вопрос третий: кто ещё бежит в эту сторону?
Денег рядом много, и копают все в разных местах. Jobright ($3.2M) подбирает вакансии и переписывает резюме под каждую, силён в откликах, база поуже. Teal ($19M) живёт как трекер поиска и конструктор резюме, вакансии ищет чужие. Simplify ($4M) сам заполняет анкеты на сайтах работодателей и экономит часы (заодно подливая масла в поток массовых откликов).
Самый интересный сосед Indeed из японского холдинга Recruit (публичной суммы раунда у него нет). Технически он догонит HiringCafe за квартал. Бизнесово это харакири: бесплатно и наравне показывать вакансии тех, кто ему ни копейки не заплатил, значит обрушить собственный прайс. Чужаку терять нечего.
Вопрос четвёртый: что будет, когда сайты закроют дверь роботам?
Весь продукт похож на ванну. Вода в ней живые вакансии, кран это обход сайтов, а в слив уходят призраки и источники, которые закрываются. Уровень растёт, пока кран открыт сильнее слива.
У нас слив уже открылся. С апреля 2026 года публичный поиск вакансий в API hh отвечает сторонним программам отказом, ключи выдают в основном работодателям и кадровым сервисам после модерации. Мотив читается в отчётности: выручка hh.ru в 2025 году выросла всего на 4%, до 41,2 млрд рублей, а годом раньше прибавила 34,5%. Главная доска страны упёрлась в потолок и бережёт свою базу.
Для российской сборки это даже удобно: собирать надо то, чего у hh нет. Карьерные страницы крупных работодателей плюс телеграм-каналы с вакансиями (в ИТ, по ощущениям, туда уехала заметная часть найма). Платит соискатель, и только за ночного агента. Поиск бесплатный, а бот, который к утру присылает пять живых мест под ваш стек, идёт подпиской рублей за триста в месяц, ценой двух капучино. Работодатель доплачивает фиксированную сумму за человека, который пришёл из бота и вышел на работу. Строчку в выдаче купить нельзя вообще.
Вопрос пятый: а ваш же агент рекрутёров утопит?
Здесь работает закон Грешема: когда две монеты ходят по одному номиналу, плохая вытесняет хорошую из оборота. Отклик стоит одинаково, один клик, что вдумчивый, что выпущенный агентом пачкой. Уже 38% соискателей откликаются массово, а нагрузка на рекрутёров за квартал выросла на 26%.
Первыми сбегут работодатели. Утонув в одинаковых резюме, они вернутся к рекомендациям сотрудников, закрытым чатам и тем самым агентствам, которых HiringCafe так старательно вырезает из выдачи. Рукопожатие дорожает ровно тогда, когда искать становится легко.
3. Mona. Находит малому бизнесу гранты и льготные займы и пишет за него заявки ($3.5M)
Самая скучная и понятная идея выпуска, а поэтому присмотритесь к ней особеннно.
Возьмём хозяйку пекарни. Ей нужна новая печь, она идёт в банк, потому что так понятнее, и банк даёт половину (а так бывает). Сколько стоит эта половина? Допустим, миллион рублей. Средняя ставка для малого бизнеса на срок больше года у нас от 18,2% (минимум), это 182 тысячи в год одних процентов. Около пятисот рублей в день: первый десяток круассанов каждое утро печётся для банка.
Вторую половину она ищет сама. Про грант узнаёт от соседки по рынку и сидит до одиннадцати вечера над девятнадцатью страницами. Справку к заявке выдают за пять рабочих дней, дедлайн послезавтра. Три других подходящих программы проходят мимо неё навсегда.
На эту дыру Mona и привлекли $3.5M. Хозяйка один раз заполняет анкету, система перебирает сотни грантов, займов и государственных программ и выдаёт список того, на что пекарня подходит прямо сейчас. Раз в месяц опытный грантрайтер пишет за клиента одну заявку. Модель ищет, человек дописывает текст, от которого зависят деньги. Финдиректор на полставки, наполовину алгоритм, наполовину живой человек.
Теперь размер возможности. По опросу ФРС, из малых компаний, которые просили финансирование, всю сумму получили 42%, часть 36%, а 22% ушли ни с чем.
Кто платит? На странице для партнёров три группы: банки и кредитные союзы (им приводят проверенных заёмщиков), торговые палаты с акселераторами и корпорации с грантовыми программами. Предпринимателю направление к кредитору бесплатно, мелким шрифтом внизу каждой страницы.
Теперь про тех, кто уже торгует тем же самым. Lendio привлекли $55M и живут как маркетплейс кредитов: деньги приходят от кредитора за выданный займ. Nav с $44M торгует кредитными рейтингами бизнеса и подбором, заявку клиент пишет сам. Instrumentl ($55M) лучше всех ищет гранты, только продаёт их некоммерческим организациям и университетам.
Маркетплейсу за грант, после которого кредит уже лишний, никто ничего не заплатит, поэтому советовать он будет займ (совершенно честно, кстати). Mona устраивает любой исход: палате нужны выжившие члены, корпорации получатели грантов, банку окрепший заёмщик. У клиента свой резон: 60% заёмщиков онлайн-кредиторов заплатили дороже, чем ожидали.
Цифры успеха у самой Mona пока звучат как «тысячи компаний» и «миллионы долларов». Это язык пресс-релиза. И гранты маленькие и редкие, большую выручку на них одних собрать трудно.
Тот же счёт в рублях
В 2025 году банки выдали МСБ 14,5 трлн рублей, на 15% меньше, чем годом раньше. Проблемные кредиты реального малого бизнеса за год поднялись с 12,2 до 17,8%, прогноз обещает больше двадцати.
Банк от такой пекарни шарахается. Гранты и льготные займы фондов поддержки при этом живут.
Подбор у нас уже бесплатный. МСП.РФ по профилю компании собирает подборку из более 700 мер господдержки из 85 регионов. Половину Mona государство построило и раздаёт даром, а на подборке и остановилось: заявку за тебя там никто писать не будет.
Продавать стоит вторую половину: живого грантрайтера, банковские продукты рядом с государственными и сопровождение до денег на счёте. Кто заплатит у нас? Двое. Предприниматель берёт подписку на заявку, которую пишет человек. Банк-партнёр платит за заёмщика, которого ему вернули окрепшим на льготных деньгах. Первую продажу я бы сделал в бухгалтерской фирме, которая ведёт полсотни производственных ИП области.
Рост тут похож на лестницу.
Упирается лестница в часы. Заявка в месяц на клиента, а часы грантрайтеров растут только вместе с фондом зарплаты.
Лимоны в красивой обёртке
Акерлоф описал рынок «лимонов»: когда покупатель бессилен отличить хорошее от плохого, он платит по средней, и хорошие продавцы уходят. Помощник, который делает каждую заявку гладкой, стирает сигнал качества. Фонд получает тысячу одинаково красивых бизнес-планов и перестаёт верить тексту.
4-10. Разборы доступны в PRO-версии
🔒 PRO Этот разбор — в платной версии выпуска
Что выросло на GitHub за неделю
Память для ИИ-агентов, которая учится: агент помнит историю, делает из неё выводы и опирается на прошлый опыт. Агент с памятью золотой рыбки годится только для демо на питче. Если dots у OpenAI учатся на ваших правках, память у всех остальных становится обязательной, и лидер недели здесь не случайный.
Открытое приложение, где из агентов собирают компанию: оргструктура, цели, бюджеты, контроль затрат и раздача задач. Похоже на таск-трекер, только сотрудники в нём агенты. Почти 95 тысяч звёзд за семь месяцев. Основатели уже хотят оргчарт, где половина отдела просит токены вместо отпуска.
Открытая альтернатива ElevenLabs, которая целиком работает на вашем компьютере: клонирование и конструирование голосов, дубляж видео, диктовка, аудиокниги. Если голос бесплатно клонируется на ноутбуке, у платной озвучки остаются удобство и дистрибуция. Подумайте об этом, если ваш бизнес стоит на чужом API.
rohitg00/ai-engineering-from-scratch
Открытая программа по ИИ-инженерии от основ до продакшена по принципу «изучи, собери, отдай другим». Шестьдесят тысяч звёзд у бесплатного курса показывают спрос на «научите собирать руками». Очередной сборник промптов столько не набрал бы.
Отчеты
Эра электричества: как меняется мировая энергетика
Рынок недвижимости: где больше прозрачности и меньше рисков
Сельское хозяйство 2026: как фермеры принимают решения
Информационная среда США в 2026 году: доверие, факты и ИИ
Рассылка Tweekly
Такие идеи — каждую пятницу
Разборы бизнес-идей с цифрами и первоисточниками. 30 000+ предпринимателей уже читают. Бесплатно: 3 разбора из 10 каждую пятницу. Все 10 — от 990 ₽/мес.
