Бизнес30 июля 2026 г., 21:16 МСК🤖 Auto

Simile привлекла $200 млн при оценке $2 млрд за симуляцию пользователей

Стартап Simile, основанный выпускником Стэнфорда Джун Сунгом Парком, закрыл раунд Series B за 5 месяцев после старта. Компания создает цифровых двойников людей для маркетинга и исследований.

Баннер новости 4746

Рекордная скорость роста

Стартап Simile вошел в клуб «быстрых единорогов», закрыв раунд Series B на $200 млн при оценке компании в $2 млрд. Это произошло всего через пять месяцев после анонса раунда Series A на $100 млн, который вел Index Ventures. В новом раунде лидирующую роль сыграл фонд Greenoaks, а также приняли участие Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory, Definition и CVS Health Ventures.

Технология и основатель

Основатель компании — Джун Сунг Парк (Joon Sung Park), выпускник Стэнфорда, чья диссертация была посвящена проекту «Smallville». В рамках того исследования ИИ-агенты вели симулированную человеческую жизнь, включая социальные взаимодействия, такие как вечеринки. Теперь Simile предлагает масштабировать этот подход: создание симулированных пользователей для маркетинга и продуктовых исследований. CVS Health Ventures, участвующая в финансировании, также является одним из ключевых клиентов стартапа.

Сравнение с конкурентами

Рынок синтетических данных и цифровых двойников быстро растет. Simile не единственная, кто привлекает крупные инвестиции в эту нишу. Для сравнения, другой стартап в этой сфере — Aaru — привлек раунд Series A в декабре прошлого года с заявленной оценкой в $1 млрд.

Параметр Simile Aaru
Последний раунд Series B Series A
Сумма привлечения $200 млн Информация недостаточна
Оценка (Valuation) $2 млрд $1 млрд
Ключевой инвестор Greenoaks Информация недостаточна
Фокус Симуляция пользователей для исследований Синтетические данные/пользователи

Почему это важно

Миссия Simile — симулировать «всех восьми миллиардов людей на Земле точно и честно». Хотя полная точность моделирования человеческой непредсказуемости, движимой эмоциями и разумом, остается сложной задачей, технология позиционируется как аналог «vibe coding» для продуктовых макетов. Это позволяет компаниям тестировать гипотезы и маркетинговые стратегии на виртуальных фокус-группах до выхода на реальный рынок, что может значительно сократить время и стоимость исследований.

Источник: TechCrunch ↗