Что такое deep tech

ИИ, кибербезопасность и квантовые вычисления: что изменит DeepTech

Компании, которые занимаются DeepTech, обещают решение десятков проблем с помощью глубоких технологий и науки. Печатные дома, автомобили без водителей, роботы-помощники и квантовые компьютеры — все это может стать повседневной реальностью, но требует больших вложений. Петр Лукьянов, основатель и партнер Phystech Ventures, рассказывает о перспективах DeepTech в России и том, что ждет индустрию в будущем.

Читайте «Хайтек» в

Что такое DeepTech и как изменяет мировые рынки?

DeepTech-стартапы разрабатывают новые продукты на основе инженерных инноваций и научных открытий. Они работают в таких областях, как сельское хозяйство, науки о жизни, аэрокосмическая отрасль, альтернативная энергетика и другие.

DeepTech-инновации перестраивают жизнь. Самый простой пример — развитие искусственного интеллекта ставит вопрос автоматизации большинства предприятий. По данным Oxford Martin School, 47% рабочих мест могут автоматизировать до 2033 года.

На разработку технологий и вывод продукта у DeepTech-компаний уходит в разы больше времени и денег, чем у обычных проектов. Им нужны финансирование на ранних этапах исследований и разработок, создание и доработку прототипов, сложную проверку гипотез.

Например, создать первую разумную машину, которая умеет решать задачи с человеком на равных, пытались с 1950-х годов, но смогли сделать это только в конце 1990-х — появилась программа Deep Blue от IBM. Именно она победила Гарри Каспарова. Сейчас искусственный интеллект проник почти во все отрасли, он улучшает точность данных, устраняет ошибки человеческого фактора. Но с тестом Тьюринга, который говорит о том, что машина мыслит как человек, справилась лишь одна программа. Это чат-бот Eugene Goostman. Но за человека его приняли только 33% судей, поэтому ИИ есть куда развиваться.

Перспективные DeepTech-направления

Phystech Ventures проанализировал все сферы, которые затрагивают самые современные технологии и выделил десять наиболее перспективных и привлекательных для инвестирования. Пять из них мы разберем здесь, остальные можно увидеть в полной версии отчета фонда.

ИИ становится развитой технологией и уже сегодня показывает точность, сопоставимую или превосходящую человека во многих задачах. Поиск смысла в научных текстах, генерация лиц, которых никогда не существовало, предсказание взаимодействия лекарств — все это примеры задач, недавно решенных ИИ.

Согласно AI index 2021 от Стэнфордского университета, 37–71% компаний в зависимости от индустрии уже внедрили ИИ в свою работу. Среди самых интересных направлений развития искусственного интеллекта — заточенный под ИИ хардвер, нейроморфные чипы, имитирующие устройство мозга, софт для работы с ИИ в больших компаниях, ИИ модели создающие другие ИИ модели.

Сейчас к интернету подключены больше 35,8 млрд устройств — все они подвержены кибератакам. Квантовому компьютеру понадобится всего 8 часов, чтобы обойти любую защиту.

Самыми активными и быстро развивающимися в этой области проектами стали Acronis, Veeam и Dr. Web. Фокус инвесторов в кибербезопасности направлен на стартапы, которые обеспечивают приватность данных и занимаются постквантовой криптографией.

Включают в себя создание продуктов, где используются существующие биологические процессы или разработка новых. Сюда относят генетические манипуляции с микроорганизмами для производства антибиотиков и вакцин, генетически модифицированные семена, более устойчивые к изменению климата и вредителям, набирающую популярность генную терапию, активно развивающуюся биоинформатику и многое другое.

Фокус инвесторов в этой сфере направлен на редактирование генов, вирусные векторы, терапию с редактированием генов и стволовых клеток. По оценкам FDA, к 2025 она сможет подтверждать от 10 до 20 новых методов клеточной и генной терапии в год.

Это использование уникальных свойств материи в наномасштабе для решения вычислительных задач, таких как целочисленная факторизация, в разы быстрее классических компьютеров. Сейчас в мире есть четыре типа квантовых устройств — это Superconducting от Google, Trapped Ions (у IonQ, Honeywell, IBM), Photons (PsiQuantum) и Neutral atoms.

В отличие от классических вычислений, квантовая схема построена на кубитах, которые могут быть наложением нулей и единиц. Более того, такие кубиты не существуют изолированно, а запутываются и действуют как группа. Эти два свойства помогают достичь экспоненциально более высокой плотности информации, чем классические компьютеры.

Развитие DeepTech в России

Индустрия DeepTech в России только формируется. Самые популярные направления сейчас — это биотехнологии (например, генетика), искусственный интеллект и космос. Российские DeepTech-стартапы успешны глобально –– фаундеры создают компании в России, привлекают иностранное финансирование и получают признание на мировом уровне. Например Ntech Lab, российский алгоритм распознавания лиц, признали лучшим в мире.

Разработчики из России — это бренд. При этом в 15% квантовых стартапов по всему миру работают русские инженеры. Тем не менее, в России фондов со специализацией в DeepTech пока единицы, а количество сделок ограничено.

Будущее DeepTech

Сегодня DeepTech влияет почти на все сегменты экономического мирового рынка. 3D-принтеры уже применяют в машиностроении и медицине для изготовления кожи и органов — возможно, в будущем это поднимет трансплантологию на новый уровень. Робототехника, позволяющая исследовать недоступные людям области и проводить оптимизацию рабочих процессов. Умные дома, созданные с помощью искусственного интеллекта. Здравоохранение и агротехника, получившие плюсы от развития BioTech.

Практически все аспекты уже созрели для прорыва DeepTech. Рынок вырос в четыре раза с 2016 по 2020 годы, каждая третья научная публикация в ЕС уже касается проектов и компаний в этой отрасли. Поэтому DeepTech — индустрия, которая будет активно развиваться ближайшие десятилетия.

Источник

Экономическая правда

В 1943 году американскому авиаинженеру Кларенсу «Келли» Джонсону позвонили из Пентагона: ВВС США нужен был реактивный истребитель.

Джонсон руководил Advanced Development Projects (ADP) — закрытым подразделением авиастроительной компании Lockheed Corporation. Оно располагалось в отдельном помещении, куда имели доступ только сотрудники, непосредственно занятые в разработках ADP.

В этот раз задача была сверхсложной: на создание истребителя военные давали всего 150 дней. Двигатель планировалось создать по чертежам британского Halford H-1, к которому у инженеров не было доступа.

Из 130 человек только пятеро знали, что конструируют реактивный самолет. Работали сотрудники в специально арендованном цирковом шатре недалеко от пластмассовой фабрики, где, по задумке, ужасный запах отпугивал бы зевак.

Команда справилась за 143 дня. 16 ноября 1943 года Lockheed F-80 Shooting Star был доставлен на авиабазу «Мюрок». Самолет стал первым американским серийным реактивным истребителем и применялся не только во Второй мировой войне, но и в воздушных боях над Кореей в 1950-х годах.

Корпорация продолжила сотрудничество с Пентагоном.

В числе известных разработок Lockheed ADP — стратегический самолет-разведчик Blackbird, стелс Nighthawk, истребитель Starfighter (первый самолет, одновременно установивший рекорды высоты и скорости), судно-невидимка Sea Shadow и другие проекты, в том числе секретные.

В 1960-х годах Lockheed ADP получил официальный псевдоним — The Skunk Works. Skunk переводится как «скунс», это одновременно отсылка к комиксу Li’l Abner и к истории с шатром. Сейчас термином skunkworks называют подход к работе в бизнесе, инжиниринге и технологической сфере.

Он означает автономную, свободную от бюрократии группу, которая работает над сложным или секретным проектом. Феномен skunkworks стал настолько популярным, что был удостоен упоминания в сериале Silicon Valley.

Deep tech или нет: чек-лист проверки стартапа

Индустрия deep tech (deep technology — англ. «глубокие технологии») — это игра на два фронта. С одной стороны — научные разработки, с другой — соревнование по законам бизнеса. Нужно создать востребованный science-based-продукт и продать его, обойдя всех конкурентов.

О том, как это работает, хорошо написал в книге Skunk Works: A Personal Memoir of My Years at Lockheed второй директор Skunk Works Бен Рич. Он говорил, например, что при разработке таких продуктов инженеры должны находиться «на расстоянии броска детали» от сборочного цеха.

В идеале это небольшая мобильная группа, которая эффективно сотрудничает и оперативно решает научные и инженерные задачи. Отличительные черты диптек-стартапа — уникальная технология, научная новизна разработок и возможность коммерциализировать технологию.

Эти продукты решают проблему, которую раньше невозможно было решить на технологическом уровне, либо предлагают более быстрое, удобное и дешевое решение. Важно, что в deeptech-проектах присутствует уникальна технология.

Допустим, Uber или Airbnb — не диптек-стартапы, они не создали революционных технологий, а всего лишь нашли выгодную бизнес-модель. Модель монетизации диптек-стартапа на этапе идеи может быть непредсказуемой, и лучше всего, чтобы в этом вопросе команда была гибкой.

Не все научные открытия ведут к созданию продуктов. Целый пласт науки работает над фундаментальными вещами из области чистого знания. Стоит только посмотреть, за что в 2019 году дали Нобелевскую премию по физике.

Главный заказчик и инвестор таких исследований — государство. Некоторым открытиям люди никогда не придумают применения. Другие дадут новый виток развития технологическому процессу в целом и диптек-стартапам в частности.

Индустрии deep tech интересны достижения прикладной науки, которые можно продать в обозримом будущем. Их немало. Общий уровень технологий, эффективности труда и материалов растет очень быстро — настолько, что частные компании уже могут запускать в космос ракеты и спутники.

Офис такой компании есть и в Украине. Американская Firefly Aerospace, принадлежащая Максиму Полякову, имеет R&D в Днепре.

Бизнес, рожденный в университетах

В Украине сейчас самое время делать высокотехнологичные и научные проекты. Здесь много одаренных изобретателей и исполнителей, а процесс разработки стоит дешевле, чем в США или Западной Европе.

Важно, чтобы вокруг ученых сформировалась бизнес-команда, которая займется построением и валидацией гипотез, коммуникацией с потенциальными покупателями. Эту задачу могут выполнить даже студенты — энергичные, талантливые, с хорошим уровнем английского языка.

В украинских диптек-проектах за R&D часто отвечают взрослые ученые, начавшие карьеру в советское время, а за маркетинг — их студенты. Создание диптек-проектов в университетских кругах — мировая практика.

Профессор Массачусетского технологического университета Марк Райберт, который много времени уделял разработке роботизированных конечностей, в 1992 году собрал группу исследователей и основал лабораторию Leg Lab.

В 2005 году компания по заказу армии США и DARPA участвовала в разработке робота BigDog, а сейчас ее имя стало почти синонимом роботостроения. С 2013 года Boston Dynamics принадлежала корпорации Google, а в 2017 году их выкупил холдинг SoftBank Group.

Подводные камни deeptech-индустрии

Когда изобретатель впервые презентует идею deeptech-проекта, сложно понять, кто он: гений, обманщик или наивный мечтатель. Возможно, он исповедует подход fake it ’til you make it (притворяйся, пока не сделаешь).

В западном стартап-комьюнити такого принципа придерживаются многие, да и классическая модель венчурного финансирования это поощряет. Украинские компании перенимают эту традицию без поправки на местные реалии.

Скажем, когда создается AI-стартап, за красивым брендингом часто сидит 20 кодеров из Индии или другой страны с низкими расценками, которые имитируют работу нейросети. Программисты и архитекторы могут разрабатывать реальную нейросеть, но пока они это делают, маркетологи и сейлзы уже выводят продукт на рынок и проверяют бизнес-гипотезы.

Для deeptech-проектов такой подход опасен. Притворяясь, что решение уже существует, стартап рискует стать вторым Theranos — навсегда испортить репутацию и себе, и той идее, которая лежала в основе проекта.

Команда deeptech-стартапа на начальном этапе должна сделать две вещи.

Первое — создать proof of technology, то есть материальное доказательство того, что модель верна и технология будет работать.

Второе — провести валидацию идеи, пообщавшись с потенциальным стейкхолдером, например, корпорацией, которая внедрит разработку. Для этого нужно предоставить proof of technology и презентацию о бизнес-перспективе: сколько можно заработать или сэкономить благодаря разработке.

Отдельно нужно отметить ответственность инвесторов. Они не всегда с первого питча способны оценить перспективы проекта, но в их силах развивать нетворк, чтобы при оценке стартапа консультироваться с экспертами.

Фантастические технологии: самые перспективные идеи

Deep tech — это разработки, которые опережают время. Это решение проблем, связанных со здравоохранением и качеством жизни, устойчивым развитием городов и комьюнити, инфраструктурами, ответственным потреблением и производством, борьбой с изменениями климата, возобновляемой энергетикой, достойными условиями труда, экономическим ростом.

Источник

Что такое DeepTech. Объясняем простыми словами

DeepTech (англ. deep technologies «глубокие технологии») — компании, чаще стартапы, цель которых — предложить глобальные технологические решения, требующие долгих научных исследований и больших инвестиций.

Основные характеристики DeepTech-компаний:

DeepTech-решения часто настолько глобальны, что могут создавать новые рынки и уничтожать существующие.

Пример — производители искусственного мяса (Impossible Food, Beyond the Meat и другие). Как они могут изменить пищевую индустрию, мы рассказывали здесь.

Пример употребления на «Секрете»

«Последнее время Люксембург вкладывает все свои ресурсы в создание и развитие собственной технологической индустрии. Им интересен космос, Health Tech, deepTech, серьёзные B2B-проекты, fintech и чистые технологии».

(Основатель MissionTech Алексей Поспехов — о том, зачем стартапу переезжать в Бенилюкс.)

Нюансы

DeepTech-исследования ведутся в следующих направлениях: искусственный интеллект;

Практика

Более 80% объёма инвестиций в мировой цифровой DeepTech приходится на три страны — США, Китай и Великобританию, — причём более 50% инвестиций приходится на американские стартапы. Россия, к сожалению, не входит в первую десятку стран по привлечённым инвестициям. «Однако, учитывая сильную математическую школу и имеющие технологические заделы, в России есть целый ряд успешных компаний, финансирование развития продуктов которых осуществляется с привлечением государственных программ и государственных мер поддержки», — отмечает директор Кластера информационных технологий Фонда «Сколково» Сергей Ходаков.

По его словам, в России и мире наблюдается устойчивый тренд на развитие DeepTech-проектов, особенно на базе технологий искусственного интеллекта. Многие барьеры развития Deep Tech-проектов, такие как проблемы с коммерциализацией, привлечение компетенций, защита интеллектуальной собственности, привлечение инвестиций, становятся всё менее значимыми.

По словам старшего управляющего директора VEB Ventures Вероники Фидлер, сейчас в мире больше 9000 DeepTech-компаний. Количество российских компаний, связанных с AI, дронами, роботехникой, фотоникой и биотехнологиями, продолжает держаться на уровне таких стран, как Норвегия и Новая Зеландия.

Источник

Каждый пятый «единорог» – это deeptech компания. Что движет эту отрасль и что тормозит

Инвесторы уделяют всё больше внимания сферам, которые традиционно относятся к deeptech: это AI, BioTech, CleanTech, MedTech, полупроводники, новые материалы, вычислительные технологии. В России перспективы у таких стартапов высокие. Но сложности, с которыми они сталкиваются, заставляют искать помощи у акселераторов и иностранных инвесторов.

Технологии deeptech позволяют формировать будущее, которое раньше можно было увидеть только на экране. Беспилотные автомобили, роботы, напечатанные дома, квантовые компьютеры и безлимитные источники энергии – эти и многие другие проекты уже становятся реальностью.

Международная консалтинговая компания BCG выделила отличительные характеристики deeptech решений. Среди их:

глобальность решаемых проблем (impact|),

сложность коммерциализации, для которой требуется значительный объём финансовых (investment ) и временных ресурсов (time and scale),

Несмотря на высокий потенциал deeptech, инвесторы долгое время с опаской относились к вложениям в подобные проекты: в 2011 году на мировом рынке показатель составил всего 1,7 млрд долларов. Среди основных рисков эксперты выделяют высокий уровень технологической экспертизы, необходимый для оценки эффективности предложенного решения, и длинный цикл выхода на рынки.

Deeptech меняют целые отрасли. С точки зрения инвестора работа с такими технологиями – это дорогой и сложный процесс, на успех которого влияют не только бизнес-риски, но и риски в сфере НИОКР. Если стандартный стартап ориентирован на удовлетворение рыночного спроса в конкретном узком сегменте, то deeptech проект ориентирован на решение глобальных проблем, может создавать новые или разрушать существующие рынки. Неудивительно, что раньше эта область была уделом отделов трансфера технологий университетов, действующих при поддержке государства, и больших корпораций.

Развитие инновационных экосистем и выстраивание инструментов поддержки между научными организациями, бизнесом и государственными институтами развития позволили вывести на рынок новое поколение «единорогов». Возможность распределить риски и получить доступ к технологиям завтрашнего дня, которые сложно скопировать, привлекли в отрасль частные инвестиции.

С 2015 по 2018 год глобальные вложения в deeptech увеличились на 20%, составив 18 млрд долларов. По сравнению с 2011 годом сумма увеличилась более чем в десять раз.

По данным международного венчурного фонда SOSV, специализирующегося на инвестициях в deeptech, сегодня каждый пятый «единорог» – это deeptech компания. Например, в сфере 3D-печати – Carbon; AR/VR – Magic Leap; робототехники – DJI; SpaceTech – OneWeb, SpaceX; LifeSciences – 23andMe, Gingko BioWorks; NewFood – Beyond Meat, Impossible Foods и многие другие.

Мировой объём инвестиций в технологические компании растет более чем на 20% в год. На этом фоне deeptech очень перспективны, так как они выделяются огромным влиянием на отрасль, дифференциацией, которую они могут создать, а также потенциалом катализировать масштабные изменения. Это могут быть инновации в архитектуре обработки и вычислений, достижения в области полупроводников и электронных систем, силовая электроника, алгоритмы и методы зрения и речи и многое другое.
Требования к deeptech-компаниям, в том числе и в нашей программе, одинаковые для всех отраслей: они должны обладать фундаментальными и оправданными инженерными инновациями, которые отличают их от конкурентов, использующих классический путь оптимизации и автоматизации бизнес-процесса. При текущем наборе на TechExplorer мы ориентируемся на ИИ и машинное обучение, но в будущем планируем расширить научные направления.

Для стартапа работа с deeptech – это игра на два фронта. Необходимо заниматься серьёзными научными разработками, не забывая и о рыночной востребованности финального продукта. Если первая часть выполнима, то со второй задачей справиться гораздо сложнее. Получившийся science-based продукт должен не только иметь конкретное прикладное применение и представлять интерес для потенциальных покупателей, но и выгодно отличаться от предложений конкурентов.

В этом deeptech-стартапы проигрывают более клиентоориентированным коллегам, предлагающим готовые решения для сложившихся рынков и ниш. Более того, deeptech требует трудоемких научных исследований и больших ресурсных и кадровых вложений. Все это усложняет как работу самих стартапов, так и их взаимодействие с инвесторами, которым также приходится привлекать научных экспертов высокого класса хотя бы для того, чтобы понять, во что они вкладывают деньги.

Ангелам нужна применимость. Поэтому задача стартапера или разработчика – научиться продавать продукт уже на стадии идеи. Для этого необходимо учитывать запрос рынка и в соответствии с ним развивать технологию, а также определить, чем такое решение будет выгодно отличаться от похожих, пусть и более традиционных аналогов. Технология не должна быть просто ради технологии.
Думаю, на сегодняшний день главная составляющая успешных deeptech-проектов – это интеллект. Обязательно должна быть умная, адаптирующаяся часть, позволяющая в любой области – от медтеха до VR – накапливать и анализировать данные, и на этом основании создавать прорывные, нестандартные решения.

Пример такого подхода – проект директора Центра искусственного интеллекта Samsung в Москве, преподавателя «Сколтеха» Виктора Лемпицкого по разработке легковесных нейросетей, способных «оживлять» авторов текстов по фотографии и зачитывать статьи в формате видеоролика на мобильных устройствах.

Есть ли deeptech в России – вопрос непростой. Согласно данным исследования рынка технологического предпринимательства в России, проведенного Startup Barometr в 2020 году, в пятерку самых популярных областей для фаундеров входят SaaS, AI, Hardware, EdTech и Software. Похожая ситуация наблюдается и с точки зрения инвестиционной привлекательности: в топ-5 значатся AI и ML, EdTech, FinTech, SaaS и FoodTech, IT и e-commerce.

Просматриваются и позитивные тренды: в сравнении с прошлым годом, больше стартапов стали заниматься разработками в сферах BioTech, MedTech и робототехники (теперь входят в десятку лидеров). Инвесторы также стали проявлять больше внимания таким областям deeptech, как energotech, advanced materials, AR/VR, medtech и biotech.

По словам содиректора программы TechExplorer Сергея Ходакова, целый ряд российских deeptech компаний (резидентов «Сколково») получили международное признание.

Например, в области технологий распознавания лиц можно выделить стартап NTech Lab, занявший первое место в конкурсе Агентства передовых исследований в сфере разведки США (IARPA) и второе – Национального института стандартов и технологий США (NIST), и VisionLabs, ставших лидерами по версии NIST.

Также стоит отметить компанию Syntacore, занимающуюся разработкой процессорного IP для перспективных приложений Интернета вещей, когнитивных сервисов, телекоммуникаций и центров обработки данных в экосистеме RISC-V.

Разработка deeptech продуктов требует больших инвестиций. Это создает высокий барьер для входа стартапов на рынок, даже когда есть явный интерес со стороны бизнеса. Плюс проблема «холодного старта» технологии, когда примеров ее внедрения еще нет и непонятно, насколько она в принципе будет полезна.
Например, полный провал произошёл с блокчейном – реальную пользу от него получила где-то одна компания из тысячи. Искусственный интеллект и машинное обучение, наоборот, на практике доказали свою полезность. В дорогие и сложные проекты «под заказ» активно инвестируют крупные российские игроки, а коробочные ИИ-решения доступны даже среднему и малому бизнесу – распознавание и синтез речи, голосовые роботы и так далее.

Несмотря на положительную динамику и доступную инфраструктуру обмена идеями на базе Технопарка «Сколково», нередки случаи, когда стартапы, не имеющие внедрений продуктов в России, заключают долгосрочные контракты с крупнейшими мировыми компаниями.

Такой парадокс выявился в ходе программы поддержки высокотехнологичных решений в промышленности «Промтех», реализованной Фондом «Сколково» и Инновационным Центром Ай-Теко.

Почему же происходит так, что российские разработчики вынуждены искать заинтересованных инвесторов за рубежом?

Наши deeptech стартапы исторически пользуются большим спросом за рубежом благодаря сильной физмат школе, оставшейся с советских времен. Как следствие, мы получаем толковых программистов, умеющих решать сложные инженерные задачи. Они конкурентоспособны на мировом рынке, но не в плоскости бизнеса – эти компетенции у отечественных фаундеров не всегда находятся на должном уровне.

Научить продвигать и грамотно «упаковывать» высокотехнологичные решения могут программы поддержки и акселераторы. Например, сейчас ведется набор на программу deeptech-стартапов в области AI Фонда «Сколково» TechExplorer.

Российские deeptech компании также часто сталкиваются с неразвитым применением патентного права в России, а именно – сложностями с патентованием идей и ноу-хау. У нас регистрируется ничтожно малое количество патентов по сравнению с США или азиатскими странами. Поэтому разработчики предпочитают защищать интеллектуальную собственность на Западе. Эта проблема стоит рядом с известной проблемой «зарегулированности» экспорта высоких технологий – проще инкорпорировать компанию-инноватора за рубежом, чем экспортировать продукты из России.

Несмотря на отдельные проблемы и риски, инвестиции в глубинные технологии неслучайно привлекают все больший интерес крупных игроков рынка инноваций.

Во-первых, deeptech – это технологии будущего, и они каждый день открывают новые области для разработок на стыке дисциплин (облачные вычисления, 5G, вакцины, медицинские нанороботы).

Во-вторых, они универсальны и могут применятся в широком спектре индустрий – от сельского хозяйства до атомной промышленности.

В-третьих, deeptech – это «голубой океан» возможностей на фоне перенасыщенного рынка услуг и ИТ-решений (не даром говорят, что на каждый SaaS-стартап приходится 18 конкурентов).

Автоматизация дает колоссальное конкурентное преимущество за счет высвобождения креативных, временных и материальных ресурсов. Возьмем, к примеру, искусственный интеллект. Только в прошлом году российские инвесторы вложили в ИИ более 170 миллионов долларов. В Европе этот показатель достиг 7 миллиардов долларов.
Сейчас мир стоит на пороге технологической революции. Компании, которые не инвестируют в прорывные проекты, рискуют не только остаться за бортом прогресса, но и безнадежно отстать от мировых инновационных лидеров. При вложении в deeptech риски выше, но в случае успеха ждет кратно больший выигрыш – не только финансовый, но и имиджевый.

Источник