Когда зданию, в котором он вырос, грозил снос, основатель Safe Sign Technologies получил урок настойчивости, который позже определил его подход к созданию AI-компании — той самой, которую Thomson Reuters приобрела еще до того, как она заработала хотя бы один доллар выручки.

Rollins House, обветшавшая бывшая фабрика в стиле ар-деко на юго-востоке Лондона, была домом его матери и местом, где он вырос. Когда девелопер решил использовать участок под квартиры, семья столкнулась с юридической борьбой, на которую у нее не было средств. Будучи подростком, он самостоятельно изучал градостроительное право между школьными экзаменами, просматривал архивы, к которым никто не обращался, и собрал досье из юридических прецедентов. Выступая перед муниципальной комиссией напротив опытной юридической фирмы, он представил доводы — и выиграл. Этот эпизод укрепил в нем убеждение, что тщательное исследование и готовность противостоять крайне неравным шансам могут привести к победе.

Десять лет спустя тот же подход снова прошел проверку — уже на переговорах с Thomson Reuters, глобальной информационно-технологической группой, чьи юридические, налоговые и бухгалтерские сервисы делают ее одной из крупнейших компаний в сфере профессиональной информации, — которая хотела приобрести его AI-исследовательский стартап Safe Sign Technologies.

Путь к этому моменту был тяжелым. Проходя обучение на солиситора в Allen & Overy, он параллельно строил Safe Sign — вставал в 4:30 утра, чтобы работать над компанией до полного дня юридической подготовки, а затем возвращался к стартапу по вечерам. Allen & Overy, отмечает он, проявляла удивительную терпимость, хотя такой график был неустойчивым.

Неоднократно Safe Sign фактически оставалась без денег за ночь, и к утру требовалось новое финансирование. Первоначальный план компании — потребительский юридический продукт — не смог заинтересовать инвесторов. После повторных отказов местных инвесторов он улетел в New York, имея при себе £200. В итоге почти весь капитал компании пришел от североамериканских инвесторов, а не из UK. Он отметил культурное различие в подходах: американские инвесторы чаще спрашивали "how can I help?", тогда как британские — "how will this fail?"

Привлекши достаточно средств, чтобы продолжить работу, Safe Sign полностью отказалась от гонки за выручкой и направила усилия на создание собственной AI-модели. Это решение означало вложить все в небольшую команду, набранную из Cambridge, MIT и Harvard, и снова и снова объяснять инвесторам, что значимой выручки в ближайшей перспективе не будет. Большинство инвесторов потеряли интерес.

Исследования компании были сосредоточены на безопасности, устойчивости и надежности — качествах, особенно важных в юридических применениях, где AI-система, выдумывающая ссылки на судебные дела или неверно читающая формулировки законов, может нанести прямой профессиональный ущерб. Создав модель с отличающимися показателями при минимальном бюджете, Safe Sign нацелилась на разрыв между универсальными языковыми моделями и порогом надежности, которого требует юридическая практика. Когда Safe Sign поделилась сильными внутренними результатами, венчурное подразделение Thomson Reuters ответило в течение нескольких минут.

Через двадцать месяцев после основания Safe Sign стала первым приобретением компании без выручки за 174-летнюю историю Thomson Reuters и вошла в число более значимых европейских сделок 2024 года. Thomson Reuters, активно инвестирующая в ИИ для своих юридических и налоговых платформ, увидела в Safe Sign исследовательскую команду и архитектуру модели, способные укрепить ее позиции на фоне гонки традиционных поставщиков legal tech за интеграцию генеративного ИИ в профессиональные рабочие процессы. Сумма сделки изменила жизнь компании, которая никогда не фиксировала выручку.

Основатель отмечает, что такой исход противоречит значительной части общепринятых представлений в стартап-индустрии, где акцент делается на видимых метриках — росте выручки, привлеченном капитале и публичности основателя. По его мнению, институциональные покупатели вознаграждают глубину проделанной работы — содержание, которое становится очевидным только при внимательном изучении.

Теперь, выступая в роли инвестора, он описывает свою главную задачу как умение отличать внешний стиль от подлинной ценности. Он указывает на повторяющуюся ошибку рынка — ту же, которую ранние британские инвесторы допустили с Safe Sign, — когда стартапы оценивают по презентациям, а не по их фундаментальной защищенности.

Хотя рынок стал лучше оценивать науку, он считает, что это относится главным образом к заметным областям: крупным моделям, известным лабораториям и выдающимся ученым, чьи имена двигают оценки. Более значительная возможность, по его словам, находится на уровне ниже — в технологиях, которые решают сложные проблемы для самих передовых AI-лабораторий.

Он выделяет несколько областей, где серьезные задачи остаются недофинансированными. Первая — инфраструктура для тестирования возможностей AI-систем: каждое утверждение о том, что модель сдает экзамен или превосходит профессионала, зависит от того, что кто-то создал такую оценку, а разработка тестов, которые нельзя обойти, относится к числу самых сложных задач отрасли. Вторая — память: современные AI-системы начинают каждый разговор с нуля, тогда как человеческая экспертиза строится на накопленных знаниях. Решение часто dismisses как базу данных, прикрученную к чат-боту, но непрерывное обучение остается фундаментально нерешенной задачей машинного обучения. Третья область — то, что он называет "neolab enablement": специализированные инструменты, которые нужны ранним AI-for-science лабораториям, но которые они не могут создать самостоятельно; для них требуется такая же глубина предметной экспертизы, как и для науки, которую они поддерживают.

Эти категории — инструменты, хранение данных и сервисы — рынок часто воспринимает как обычную инфраструктуру. Он утверждает, что они представляют собой одни из более сложных проблем в отрасли, каждая из которых незаметно сдерживает передовые лаборатории, и что почти ни один из потоков капитала, хлынувших в ИИ, не направлен на них.

Основатель вновь проводит параллель с Rollins House: непрочитанное досье, дело, которое все считали проигранным, ценность, существующая задолго до того, как кто-то рассмотрит ее достаточно внимательно. Его мать по-прежнему живет в этом здании, которое стоит почти таким же, каким было всегда, — непримечательное на первый взгляд, но намного более ценное, чем кажется по внешнему виду.

Мнения, выраженные в авторских материалах Fortune.com, принадлежат исключительно их авторам и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.

Эта история первоначально была опубликована на Fortune.com.