Trucks VC: ИИ запустил вторую, более крупную волну AV-стартапов
Венчурный фонд Trucks VC с начала 2026 года получил питчи от 81 нового стартапа в области автономного транспорта. Это на две трети больше, чем за весь предыдущий год, и уже выше показателей периода активных сделок 2016–2017 годов. Партнёр фонда Пунеет Мерува связывает новую волну с развитием фундаментальных ИИ-моделей.
Фундаментальные модели меняют архитектуру автономного вождения
По оценке Trucks VC, отрасль переходит от прежних подходов к сквозной архитектуре автономного вождения. Мерува называет такую модель развития AV 2.0: фундаментальные модели дают техническую основу для систем, которые должны обрабатывать восприятие среды и действия автомобиля в едином контуре.
Такие модели лучше переносят знания между разными условиями и сценариями. В фонде считают, что это потенциально сокращает стоимость и время развёртывания автономных систем. Важную роль играют доступные открытые модели, включая Nvidia Alpamayo и универсальные vision-language-action модели Qwen.
Снижение технического порога уже отражается в параметрах молодых команд. Trucks VC регулярно видит стартапы, которые разворачивают решения за несколько месяцев и привлекают для этого менее 1 млн долларов. Фонд инвестировал в часть таких компаний, однако их названия Мерува не раскрыл.
Роботакси вновь выходят в число главных ставок
Среди 81 команд есть проекты для строительства, складов, сельского хозяйства и добывающей промышленности. Но Trucks VC отдельно отмечает рост числа стартапов, создающих роботакси и прямо называющих себя конкурентами Waymo.
Мерува не считает, что всем новичкам необходимо соперничать с Waymo в глобальном масштабе. Небольшие компании могут искать отдельные регионы или конкретные типы маршрутов, где их специализация окажется применимой. Контекст развития отрасли дополняет различия подходов к масштабированию автономного транспорта, где важны различия подходов к масштабированию автономного транспорта.
Что это означает для компаний
Рост числа команд ещё не означает готовности автономных сервисов к широкому коммерческому использованию. Однако он показывает, что доступность моделей и компонентов позволяет быстрее проверять узкие сценарии. Для бизнеса практический вывод состоит в том, чтобы оценивать предложения AV-поставщиков по конкретному маршруту, среде эксплуатации и сроку развёртывания, а не только по масштабу заявлений о конкуренции с крупными игроками.