Как стартапу привлечь более $2,5 миллиона инвестиций: разбираем кейс Extella.ai 

von 5018 kopiya resized

В этом выпуске разбираем кейс DeepTech-стартапа Extella.ai, который за семь лет привлек более $2,5 миллиона, прошел путь от Research and Development без готового продукта до первых крупных корпоративных клиентов и в январе закрыл раунд на $860 000. CEO компании Анвар Бакиев рассказывает, как команда искала бизнес-модель, почему первый выход на рынок не сработал, как удалось привлечь инвестора за две недели и какие ошибки пришлось учесть по пути. 

Анвар Бакиев, CEO Extella.ai

О стартапе

Я присоединился к компании только в начале 2026 года. До этого 15 лет, с 2011 года, мы с Рамилем Мухоряповым вместе развивали холдинг Chocofamily. Я отвечал за финансы, юридические вопросы и сделки Mergers and Acquisitions. До Chocofamily работал в аудите, а по образованию я юрист и финансист, родился в Алматы.

Extella.ai появилась благодаря Тимуру Рыспекову — инженеру и математику. Он экстерном окончил школу, поступил в Massachusetts Institute of Technology и еще во время учебы начал заниматься разработкой и изобретательством. Сегодня на его имя зарегистрировано около десяти патентов.

В основе компании лежала его разработка — математическое открытие, новый способ преобразования логических и арифметических операций, который можно применять в криптографии. В 2019 году мы начали инвестировать в развитие этой технологии, и так появилась Extella.ai.

Как работает продукт

Extella.ai — это платформа для развертывания, хостинга и управления AI-приложениями для бизнеса — от небольших компаний до крупных корпораций.

Я описываю ее как слой, который начинается там, где заканчивается разработка. Пользователь создает приложение с помощью инструментов вроде Claude или Cursor, а затем размещает и запускает его на нашей платформе. Пользователями могут быть как разработчики, так и обычные бизнес-пользователи и менеджеры.

Все наши приложения построены на базе AI-агентов. Я использую простую формулу: агент состоит из четырех элементов — модели мозга, памяти, набора правил и инструментов.

Приложения можно соединять между собой. Например, логистический агент может вызвать инструмент для работы с бухгалтерской системой 1C или юридического агента, поставить ему задачу и получить необходимую информацию.

В сегменте Business-to-Consumer нам не удалось выйти на рынок: пользователи просто не поняли ценность продукта. В Business-to-Business результаты оказались гораздо успешнее. Мы подписали контракты с крупными игроками, суммарная численность сотрудников у которых составляет около 20 000 человек. Еще примерно 50 компаний находятся в нашей воронке продаж.

Один из самых ярких примеров — наша работа с казахстанским телекоммуникационным оператором «Казахтелеком». В call-center компании ежемесячно поступает около 200 000 обращений. Раньше команда из 10 экспертов вручную проверяла качество работы операторов и физически успевала обрабатывать не более 2000 диалогов.

Мы построили аналитику по всем 200 000 диалогов. Система понимает, чего хотел клиент, сколько раз он звонил, каким тарифом пользовался и почему отказался.

Теперь эксперту не нужно вручную прослушивать звонки. Он получает готовые данные, анализирует их и принимает решения.

Раунды инвестиций и результаты

Первые деньги в компанию мы вложили сами в 2019 году по модели friends and family of the founder.

Общая сумма первого раунда составила около $300 000. Мой личный вклад был $30 000 — эти деньги я занял под проценты.

За семь лет у нас прошло около пяти раундов, и все привлеченные средства мы направляли на Research and Development. Всего за время существования компания привлекла более $2,5 миллиона.

Последний раунд на $860 000 мы закрыли в январе. В декабре я сделал питч Мурату Абдурахманову. Он занял около 15 минут. Я показал технологию, которая уже тогда умела самостоятельно открывать папки на компьютере, писать письма и создавать документы, опережая рыночные аналоги.

После этого инвестор созвонился с нашим партнером Евгением Усатовым. Мы согласовали оценку, и сделку закрыли примерно за две недели.

Ошибки и подход к развитию 

Главная ошибка нашей команды заключалась в том, что мы двигались от технологии к продукту, а не наоборот.

Мы создали мощную разработку, но начали искать под нее потребителя слишком поздно. Первую версию продукта мы выпустили в марте, будучи уверенными в ее уникальности, однако столкнулись с непониманием пользователей.

Позже мы сместили фокус на прямые продажи и стали объяснять ценность продукта через концепцию операционной системы приложений.

Есть и несколько других критических ошибок, которые я бы выделил для founders.

Первая — неправильный timing выхода на международный рынок. Стартапы часто слишком рано уезжают в Silicon Valley и начинают прожигать бюджеты в условиях высокой стоимости жизни, еще не имея достаточного product-market fit.

Вторая — делегирование презентаций инвесторам вместо личного питча. Если ты основатель, инвестор должен увидеть и услышать именно тебя. Передача этой задачи другому человеку может серьезно повлиять на результат.

Третья — попытки блефовать и говорить о том, что компании якобы не нужны деньги инвесторов. На мой взгляд, это неправильная стратегия. Если ты привлекаешь инвестиции, лучше честно объяснять, зачем тебе капитал и какую ценность он позволит создать.

Планы 

На ближайшие 12 месяцев перед нами стоят две ключевые задачи.

Во-первых, необходимо определиться с четким фокусом между Business-to-Consumer и Business-to-Business и выбрать приоритетное направление.

Во-вторых, мы хотим проверить масштабную гипотезу о возможности выстроить полный цикл управления одной компанией с помощью AI и автоматизации.

В перспективе мы планируем развивать кастомизированные решения на базе переиспользуемого ядра и запустить маркетплейс, где разработчики смогут обмениваться своими готовыми инструментами.