• Главная
  • Архив рубрики ~Лента новостей~
  • Paid, стартап Мэнни Медины, предлагающий услуги по «биллингу на основе результатов» с использованием ИИ, привлек огромные $21 млн посевного финансирования
Image

Paid, стартап Мэнни Медины, предлагающий услуги по «биллингу на основе результатов» с использованием ИИ, привлек огромные $21 млн посевного финансирования

Мэнни Медина
Кредиты на изображения: платные

Мэнни Медина, ранее известный как основатель стартапа по автоматизации продаж Outreach (оценка в 4,4 млрд долларов), поразил инвесторов своим молодым стартапом Paid.

Paid только что завершил посевной раунд на $21,6 млн, привлеченный Lightspeed, но уже превысивший лимит подписки. С учетом предварительного раунда в размере €10 млн, привлеченного в марте, лондонская компания Paid уже привлекла $33,3 млн, но пока не достигла раунда A. Источник, знакомый со сделкой, сообщает, что оценка стартапа превышает $100 млн.

В марте компания Paid вышла из тени, предложив интересный вклад в мир ИИ-агентов: компания не предлагает агентов. Она предлагает создателям агентов возможность взимать с клиентов плату за эти рабочие алгоритмы, исходя из ценности, которую предоставляют их агенты. Это растущая тема в сфере ИИ, иногда называемая «биллингом на основе результатов».

Медина описывает платные обещания помочь агентам «начать взимать плату за сэкономленные клиентами пункты маржи».

Это новый способ оплаты программного обеспечения для эпохи искусственного интеллекта. Вместо безлимитных платежей за каждого пользователя, как в эпоху SaaS, или безлимитных платежей по принципу «купи один раз и установи», как в эпоху клиент-серверных решений.

Плата за каждого пользователя не работает, поскольку создатели агентов платят за использование как поставщикам моделей, так и облачным сервисам. Неограниченное использование может привести к убыткам. (Стартапы, занимающиеся кодингом вибраций, часто страдают от этой проблемы.)

Вместо этого, по словам Медины, поставщикам услуг агентов «нужно демонстрировать ценность, которую агент приносит вашим клиентам, поскольку агенты большую часть времени работают в фоновом режиме». Если агенты работают так, как заявлено, их будут назначать всё чаще, а их растущая нагрузка останется незамеченной.

«Если вы работаете тихим агентом, вам не платят», — говорит Мадина. «Нужна инфраструктура, которая позволяет агенту взимать плату за дополнительную работу, которую он выполняет».

Но взимать ежемесячную плату за ограниченное количество кредитов — по примеру создателей моделей и программистов — рискованно и для создателей агентов. Это связано с тем, что компании не хотят платить за ИИ-пустышки, которые по-прежнему производит большинство ИИ. Согласно недавнему исследованию Массачусетского технологического института, после миллиардов, потраченных на пилотные проекты ИИ, около 95% корпоративных проектов оказались бесполезными, и лишь 5% из них были запущены в производство.

Компании не хотят платить агентам за отправку большего количества писем, которые никто не читает.

Например, одним из первых клиентов стартапа стал Artisan, вирусный стартап по автоматизации продаж. (Кстати, вы сможете послушать выступление генерального директора Artisan Джаспара Кармайкла-Джека на эту тему на конференции TechCrunch Disrupt в следующем месяце.)

Но Paid также начинает добиваться успеха среди SaaS-компаний, которые ищут агентов для своего следующего крупного роста. Стартап только что получил нового клиента — поставщика ERP-решений IFS, сообщается в нём.

Александр Шмитт из компании Lightspeed утверждает, что за последние три года венчурная фирма инвестировала «более 2,5 миллиардов долларов в компании, занимающиеся инфраструктурой ИИ и прикладным уровнем», и стала свидетелем того, что большинство пилотных проектов в области ИИ терпят неудачу.

«Суть этой проблемы в том, что никто не может по-настоящему оценить то, что делают сегодня агенты», — сказал Шмитт.

Шмитт считает, что подход Paid на данный момент уникален, отмечая: «Это то, чего мы ещё не видели у кого-то другого». Несомненно, конкуренция за биллинг агентов, основанный на результатах, усилится, если он действительно поможет агентам массово выйти на рынок труда.

В раунде также приняли участие новый инвестор FUSE и существующий инвестор EQT Ventures.

Источник: techcrunch.com

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых