К новостям
Как сравнивать венчурные фонды: новый критерий от Стэнфорда
ОбычнаяНовостьAI

Как сравнивать венчурные фонды: новый критерий от Стэнфорда

Исследование Ильи Стребулаева предлагает альтернативу Forbes Midas List, показывая, какие метрики действительно важны при оценке венчурных фондов.

25 августа 2026 г.Habr ML

В публичном дискурсе венчурные фонды часто оценивают по бренду, количеству известных компаний в портфеле или числу «единорогов». Такое упрощённое представление может вводить в заблуждение, поскольку не отражает реального вклада фонда в развитие стартапов. На днях в Habr ML опубликован перевод исследования профессора Стэнфордской высшей школы бизнеса Ильи Стребулаева и его коллег, которое предлагает более глубокий и количественный подход к оценке венчурных фондов.

Команда собрала обширный набор данных о сделках, доходности, времени выхода из инвестиций и уровне поддержки портфельных компаний. На основе этих данных они построили альтернативный рейтинг, который можно считать «интеллектуальной» версией известного Forbes Midas List. В отличие от традиционных списков, новый рейтинг учитывает такие параметры, как:

  • Средняя доходность инвестиций (IRR) – показатель эффективности вложений, а не только количество «единорогов»;
  • Скорость выхода – сколько времени в среднем требуется фонду, чтобы реализовать прибыль от инвестиций;
  • Уровень последующего финансирования – насколько успешно фонд помогает стартапам привлекать дополнительные раунды;
  • Диверсификация портфеля – распределение инвестиций по отраслям и стадиям развития.

Результаты показывают, что некоторые фонды, ранее недооценённые в медийных рейтингах, демонстрируют высокие показатели по этим метрикам, в то время как известные «топ‑фонды» иногда отстают в доходности. Авторы подчёркивают, что такой подход позволяет инвесторам и стартапам более объективно выбирать партнёров, а также помогает фондам понять, где есть возможности для улучшения.

Полный перевод статьи доступен по ссылке: https://habr.com/ru/articles/1073782/. Исследование уже вызвало обсуждения в профессиональном сообществе, и ожидается, что новые критерии станут базой для будущих аналитических сервисов и платформ оценки венчурных инвестиций.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для AI‑разработчиков и стартапов в сфере машинного обучения такой рейтинг важен: он помогает найти фонды, которые действительно умеют поддерживать технологические проекты, а не только «продавать» бренд. Инвесторы получат более прозрачные метрики, что снизит риски переоценки и позволит лучше распределять капитал. В перспективе появятся инструменты, автоматизирующие сравнение фондов по этим критериям, что упростит процесс выбора партнёра.

Похожие новости