У травні 2026 року триває обговорення практики завищення показників річного повторюваного доходу (ARR) серед стартапів, що працюють у сфері штучного інтелекту. Однією з найрезонансніших стала заява Скотта Стівенсона, співзасновника та CEO юридичного AI-стартапу Spellbook, який публічно назвав цю тенденцію «великим шахрайством».
Про це розповідає ProIT
“The reason many AI startups are crushing revenue records is because they are using a dishonest metric. The biggest funds in the world are supporting this and misleading journalists for PR coverage,”
Стівенсон не перший, хто звертає увагу на маніпуляції з ARR — показником, який традиційно відображає річний дохід від активних клієнтів за контрактами. Подібні випадки вже неодноразово ставали предметом розслідувань та обговорень у медіа і в соціальних мережах. Але саме його заява викликала жваву дискусію у спільноті AI-стартапів, зібравши понад дві сотні перепостів і коментарів від провідних інвесторів та підприємців.
Змішування понять: CARR і ARR
Основний спосіб завищення показників — видавання «contracted ARR», також відомого як «committed ARR» (CARR), за справжній ARR. За словами одного з інвесторів, коли компанія у певній галузі починає таку практику, іншим стартапам складно залишатися осторонь, якщо вони хочуть бути конкурентоспроможними. CARR враховує дохід від клієнтів, які ще навіть не почали користуватися продуктом, тоді як ARR — це сума вже отриманих платежів за багаторічними контрактами.
Згідно з даними ринку, інколи CARR може перевищувати ARR на 70%, хоча частина цих грошей так і не надійде компанії. Bessemer Venture Partners ще у 2021 році зазначали, що CARR необхідно коригувати з урахуванням майбутньої відмови клієнтів та зменшення обсягів співпраці, але не всі стартапи це роблять. Якщо впровадження продукту затягується або клієнт відмовляється, гроші так і не надходять, а стартап усе одно показує їх у вигляді ARR.
Інвестори згадували випадки, коли відома AI-компанія заявляла про понад $100 млн ARR, хоча реальні платежі отримані лише частково. При цьому рада директорів, включаючи представників великих фондів, була обізнана про такі маніпуляції, але не вживала заходів.
Ще одна проблема: annualized run-rate revenue
Деякі засновники використовують ще один спірний підхід — annualized run-rate revenue, коли річний дохід екстраполюється на основі результатів одного місяця, тижня чи навіть дня. Це особливо небезпечно для AI-компаній, які працюють за моделлю «pay-per-use». Тут доходи не гарантуються довгостроковими контрактами, тому прогнози можуть суттєво відрізнятися від реальності.
Більшість опитаних представників індустрії погоджуються, що завищення ARR не є новою проблемою, але на фоні AI-гіперу ця тенденція лише посилилася. Це пояснює, чому інвестори часто закривають очі на маніпуляції, адже високі показники допомагають залучати таланти, клієнтів та нові інвестиції.
«Інвестори не можуть це критикувати. У кожного є компанія, яка подає CARR як ARR», — визнає один із венчурних партнерів. Дехто з учасників ринку підкреслює, що справжні цифри знають лише ті, хто занурений у фінансові деталі стартапів: багато заявлених «рекордних» ARR виглядають нереальними зсередини галузі.
Однак частина засновників свідомо відмовляється від маніпуляцій і надає перевагу прозорості, адже розуміє, що публічні ринки оцінюють програмні компанії саме за фактичним ARR. Вони впевнені: короткострокова вигода від завищених показників може згодом обернутися серйозними репутаційними втратами.
Таким чином, проблема завищення ARR у сфері AI-стартапів залишається актуальною, а прозорість та відповідальність стають все більш важливими для довгострокового розвитку галузі.