Higgsfield, стартап, що стоїть за однією з найбільш широко використовуваних платформ для створення відео зі штучним інтелектом, залучив 400 мільйонів доларів у рамках фінансування серії B при оцінці в 5,4 мільярда доларів — чотириразовий стрибок приблизно за вісім місяців, що є одним із найшвидших сплесків оцінки поточного буму AI.
Згідно з Tech Funding News, раунд підтримали Goldman Sachs, DST Global, Liberty Global і Intel за участю Tribe Capital, Smash Capital, Fifth Wall, Valor Capital, Mirae Asset Capital і NTT DOCOMO Ventures. Financial Times першою повідомила про оцінку, а Reuters зазначив, що вартість компанії зросла в чотири рази за шість місяців через попит на контент, створений ШІ. У повідомленні компанії, поширеному через PR Newswire, річний дохід склав 700 мільйонів доларів, тоді як Tech Funding News повідомляє про цифру приблизно в 500 мільйонів доларів — порівняно з приблизно 200 мільйонами доларів наприкінці 2025 року. У будь-якому випадку траєкторія крута. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Від 1,3 до 5,4 мільярда доларів за місяць
Швидкість підйому Хіггсфілда записана в його головній таблиці. У січні компанія закрила розширення на 80 мільйонів доларів США для своєї серії A, збільшивши цей раунд до 130 мільйонів доларів із залученням Accel, GFT Ventures і Menlo Ventures за оцінкою в 1,3 мільярда доларів.
У липні стартап уже вів переговори про залучення від 300 до 500 мільйонів доларів США при оцінці близько 5 мільярдів доларів, як повідомляли на той час Tech Funding News. Наразі раунд перевищив цю ціль — 5,4 мільярда доларів — доказ того, що попит на доступ до відеоінфраструктури ШІ перевищив навіть власні очікування компанії.
Що насправді робить Хіггсфілд
Хіггсфілд був заснований у 2023 році Алексом Машрабовим, який раніше керував генеративним штучним інтелектом у Snap після продажу своєї попередньої компанії AI Factory гіганту соціальних мереж у 2020 році за 166 мільйонів доларів. Він заснував Higgsfield разом із головним технічним директором Єрзатом Дулатом і співзасновником Махі де Сільва.
Основна теза того часу була суперечливою, як зазначає Tech Funding News: замість того, щоб навчати одну велику пропрієтарну модель відео, Хіггсфілд підключає кілька зовнішніх моделей і інвестує значні кошти в робочий процес навколо них. Користувачі можуть продовжувати переробляти кліп — регенерувати, редагувати та вдосконалювати — замість того, щоб генерувати один дубль і називати його готовим.
Цей підхід швидко набув поширення. За даними компанії, платформа була публічно запущена в 2025 році і зараз нараховує понад 15 мільйонів користувачів у 240 країнах. Але основним механізмом платежів є підприємства: підприємства зараз генерують більшу частину доходу Хіггсфілда, порівняно з менш ніж чвертю в січні. Бренди випускають кілька відео на день для соціальних медіа та рекламних кампаній замість того, щоб замовити один актив через агентство.
Рідше поле суперників
Конкурентний ландшафт навколо відео штучного інтелекту цього року різко змінився на користь Хіггсфілда. Runway, його найближчий західний конкурент, зібрав 315 мільйонів доларів США при оцінці в 5,3 мільярда доларів у лютому, але з тих пір повернувся до світових моделей робототехніки та медицини, значною мірою вийшовши з маркетингової смуги, на якій зараз домінує Хіггсфілд.
У Китаї компанія Kuaishou Kling залучила майже 3 мільярди доларів США при оцінці в 18 мільярдів доларів за підтримки Alibaba, Tencent і Baidu, але її вплив на західний корпоративний маркетинг залишається обмеженим. Це залишає Хіггсфілд надзвичайно вдалою позицією в сегменті, де монетизація доведена: виробництво корпоративного контенту.
Куди йдуть гроші
Хіггсфілд каже, що новий капітал буде фінансувати розробку корпоративних продуктів, безпеку та обчислення. Останній пункт є найбільш стратегічним. Генерація відео споживає набагато більше обчислень, ніж текстові робочі навантаження штучного інтелекту, і вичерпання потужності GPU є швидшим способом втратити клієнтів, ніж програш у гонці за функціями.
Відкритим питанням для інвесторів є довговічність. У 5,4 мільярда доларів США оцінюють компанію приблизно в десять разів більше, ніж її звітний річний дохід — мультиплікатор, який стає важко захистити, якщо зростання навіть незначно сповільнюється. Компанія робить ставку на те, що корпоративний попит на відео зі штучним інтелектом продовжує зростати приблизно до поточної швидкості, і що її багатомодельна стратегія агрегації тримає її попереду конкурентів, які все ще пов’язані з єдиною пропрієтарною системою.
Основа підприємства за цифрами
Найбільш значущою зміною в Хіггсфілді за останній рік стала кількість клієнтів. У січні на підприємства припадало менше чверті виручки; сьогодні вони становлять більшість. Ця інверсія має значення для довговічності бізнесу: споживчі відеоінструменти штучного інтелекту виявилися схильними до відтоку та втоми від підписки, тоді як відділи маркетингу розглядають створення відео як регулярні витрати виробництва.
Випадок використання також вийшов за рамки новизни. Замість того, щоб замовити один об’єкт кампанії через агентство, бренди тепер використовують платформу для створення кількох відео на день для соціальних каналів — обсяг продукції, для обробки якого традиційні конвеєри виробництва ніколи не створювалися. Ця зміна поведінки більше, ніж випуск будь-якої окремої моделі, пояснює ріст доходу, який зробив оцінку в 5,4 мільярда доларів США виправданою для інвесторів.
Що це означає для середовища фінансування ШІ
Участь Goldman Sachs і Intel також відображає ширшу закономірність: стратегічний та інституційний капітал все більше надходить безпосередньо в компанії ШІ прикладного рівня, а не лише в модельні лабораторії та виробників чіпів, що знаходяться під ними. Для компанії, чий продукт стоїть на вершині моделей інших людей, підвищення Хіггсфілда свідчить про те, що агрегаторний рівень стеку штучного інтелекту стає окремою інвестиційною категорією — такою, де доведений дохід підприємства, а не твердження передових досліджень, визначає ціну.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
