Як віртуальне містечко з 25 мешканців стало стартапом на $100 млн

Щоб зрозуміти, чому інвестори поставили такі гроші на Simile, треба повернутися в квітень 2023 року. Тоді аспірант Стенфорда Джун Сон Парк опублікував дослідження, яке зробило знаменитим вигадане містечко Smallville.

Ідея була простою й водночас зухвалою: дослідники створили 25 ШІ-агентів і помістили їх у віртуальне місто, натхненне грою The Sims. Кожен агент мав пам’ять, міг розмірковувати та планувати. А далі сталося те, чого ніхто не програмував.

Одному агенту дали єдину вказівку: він хоче організувати вечірку до Дня святого Валентина. Без жодних додаткових інструкцій агенти самостійно розповсюдили запрошення, познайомилися одне з одним, запросили один одного на побачення і всі з’явилися у потрібний час у потрібному місці. Поведінка не була запрограмована — вона виникла природно з архітектури, яка давала агентам здатність запам’ятовувати, аналізувати й планувати.

Стаття набрала понад 10 000 цитувань ще до того, як Парк захистив дисертацію — для наукового світу це як зібрати стадіон, не випустивши жодного альбому. На GitHub, де програмісти зберігають і оцінюють код, проєкт отримав понад 20 600 зірок — знак того, що тисячі розробників по всьому світу хочуть з цим працювати.

Від 25 агентів до тисячі реальних людей

У листопаді 2024 року з’явилося друге дослідження, яке масштабувало підхід радикально. Стаття «Generative Agent Simulations of 1,000 People» описала архітектуру, натреновану на глибинних інтерв’ю з 1 052 реальними людьми про їхнє життя — не анкети з галочками, а розгорнуті розмови про цінності, звички та погляди на світ.

Результат вражав. Дослідники взяли General Social Survey — одне з найвідоміших соціологічних опитувань у США, яке проводиться з 1972 року і вважається золотим стандартом вивчення громадської думки. Спершу опитування пройшли реальні люди. Потім — їхні цифрові копії. ШІ-агенти відтворили відповіді учасників з точністю 85% від того рівня, який самі учасники показували, проходячи те саме опитування повторно через два тижні. Інакше кажучи, цифровий двійник «знав» вас майже так само добре, як ви самі себе через 14 днів.

Ці 85% — наукова основа, на якій стоїть комерційна пропозиція Simile. Число вражає, але варто розуміти його межі. Агенти добре відтворюють загальні установки на стандартизованому опитуванні — відповіді на кшталт «чи довіряєте ви уряду» або «наскільки важлива для вас сім’я». Чи зможуть вони так само точно передбачити, який йогурт ви оберете в супермаркеті, як відреагуєте на нову рекламу або що зробите в ситуації, якої не було в тренувальних інтерв’ю, — це поки відкрите питання.

Команда мрії та зіркові інвестори

Засновники Simile — це, без перебільшення, All-Star Team академічного ШІ. Три професори Стенфорда та підприємниця з досвідом у технологічному бізнесі, кожен з яких міг би бути головною зіркою будь-якого іншого стартапу.

Джун Сон Парк — автор того самого дослідження про генеративних агентів. PhD зі Стенфорда, взяв академічну відпустку, щоб будувати Simile. По суті, він винайшов цю галузь — а тепер перетворює свою наукову роботу на продукт.

Майкл Бернштейн — професор інформатики Стенфорда, старший науковий співробітник Stanford Institute for Human-Centered AI. Серед його досягнень — співавторство дослідження ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Якщо спростити, ImageNet — це проєкт, який навчив комп’ютери «бачити»: розпізнавати обличчя, відрізняти кота від собаки, читати дорожні знаки. Без цього дослідження не було б ні автопілотів, ні фільтрів в Instagram, ні медичної діагностики за знімками. Лауреат премії Слоуна та премії Музею комп’ютерної історії.

Персі Лян — директор Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM), творець бенчмарків HELM — стандартних тестів, за якими весь світ оцінює мовні моделі на кшталт ChatGPT та Claude. Якщо ви бачите рейтинг ШІ-моделей — ймовірно, він зроблений за методологією Ляна. Лауреат Presidential Early Career Award.

Лейні Яллен — комерційна сила команди серед трьох академіків. Була восьмою співробітницею стартапу Hebbia, де допомогла збільшити дохід у 15 разів. Співзаснувала TriplePlay, яку в 2022 році купила Roblox. Три роки працювала інвестором у технологічних стартапах на ранній стадії — тобто точно знає, як перетворити наукову ідею на бізнес.

Раунд очолив Index Ventures, участь взяли Bain Capital Ventures та Hanabi Capital. Серед персональних інвесторів — Фей-Фей Лі, одна з творців того самого ImageNet, та Андрій Карпаті, колишній директор ШІ в Tesla, який будував систему автопілота. Коли люди, які навчили комп’ютери бачити та керувати автомобілями, вкладають власні гроші у вашу компанію — це промовистіше за будь-який маркетинговий слоган.

Що саме робить Simile

Simile описує себе як «платформу для симуляції людської поведінки». Основна ідея: компанія може перевірити, як клієнти, співробітники та цілі групи населення відреагують на зміни — ще до того, як ці зміни впровадять у реальному світі. Уявіть авіасимулятор, де пілот відпрацьовує аварійну посадку без ризику для пасажирів — тільки замість літака тут бізнес-рішення, а замість пілота — маркетолог або CEO.

Хочете вивести на ринок новий продукт? Спершу «покажіть» його тисячам цифрових двійників і подивіться, як вони відреагують. Плануєте змінити ціни? Запустіть симуляцію і побачте, скільки «клієнтів» підуть до конкурентів. Думаєте над рекламною кампанією? Протестуйте п’ять варіантів за годину, а не за місяць.

Платформа пропонує шість основних можливостей:

• знайти свою аудиторію,
• дістатися до вузьких груп людей, яких складно опитати традиційними методами (наприклад, лікарів рідкісних спеціальностей або мешканців віддалених регіонів),
• зменшити ризик рішень,
• зрозуміти сегменти,
• протестувати концепції
• та миттєво генерувати інсайти.

Заявлена мета — побудувати «фундаментальну модель, яка передбачає поведінку людини в будь-якій ситуації» — нагадує наукову фантастику. Це одночасно найцікавіше й найризикованіше в Simile. Передбачити поведінку людини в будь-якій ситуації — це або справжній прорив, або грандіозне перебільшення. Реальність, найімовірніше, десь посередині.

Хто вже використовує платформу

На сайті Simile є логотипи шести організацій: CVS Health, Wealthfront, Telstra, Suntory Beverages & Food, Banco Itaú та Garnett Station Partners (інвестиційна компанія).

Найконкретніший публічний кейс — CVS, одна з найбільших аптечних мереж США. За даними Bloomberg, компанія використовує Simile, щоб вирішувати, які товари ставити на полиці і як саме їх розташовувати. Здавалося б, дрібниця — поставити шампунь лівіше чи правіше. Але коли у вас понад 9 000 магазинів, кожна помилка у викладці множиться на тисячі і перетворюється на мільйонні втрати. Тому навіть помірна точність передбачень уже виправдовує інвестицію.

Географія клієнтів промовиста: американська аптечна мережа, австралійський телеком, японська компанія з виробництва напоїв, бразильський банк, американський фінтех і приватний інвестфонд. Simile явно цілиться не в одну галузь, а пропонує себе як універсальний інструмент для будь-якого бізнесу, якому потрібно передбачити поведінку людей.

Партнерство з Gallup: козир проти скептиків

Мабуть, найстратегічніша новина — партнерство Simile з Gallup. Для тих, хто не стикався з цією назвою: Gallup — це легендарна американська компанія, яка вже майже століття проводить опитування громадської думки. Коли ви чуєте в новинах «за даними опитування, 60% американців вважають…» — дуже часто за цим стоїть саме Gallup. Їхня репутація в соціологічному світі приблизно така, як репутація швейцарських банків у фінансовому.

Співпраця обіцяє «національно репрезентативну панель» із «ймовірнісною вибіркою». Простіше кажучи: цифрові двійники Simile будуть не випадковим набором штучних людей, а точною зменшеною копією реального населення — з правильним співвідношенням віку, статі, доходу, регіону, освіти.

Це відповідь на головну критику синтетичних досліджень: а чи справді ваші штучні респонденти схожі на справжніх людей, а не на фантазію алгоритму? Поставити ім’я Gallup поруч зі своїми цифровими двійниками — це, відверто кажучи, майстерний хід. Ніби молодий невідомий боксер виходить на ринг із тренером чемпіона світу.

Поки партнерство працює в режимі списку очікування — продукт ще в розробці. Але стежити за цим варто уважно.

MiniMe: ваш цифровий двійник за 10 хвилин

Simile також пропонує продукт MiniMe (на minime.simile.ai) — і це, мабуть, найінтригуючіша частина для звичайних людей. Ви проходите приблизно 10-хвилинне інтерв’ю про своє життя — і отримуєте власного цифрового двійника. ШІ-версію себе, яка нібито знає ваші уподобання, звички та спосіб мислення.

Хід одночасно красивий і хитрий. З одного боку — це вірусна демонстрація технології: ви створюєте свого двійника, дивуєтесь, показуєте друзям, ті теж хочуть спробувати. З іншого — кожне таке інтерв’ю потенційно додає нову точку даних до поведінкової моделі Simile, роблячи платформу розумнішою. Компанія отримує і рекламу, і тренувальні дані одночасно.

Чи повністю користувачі усвідомлюють, що, розповідаючи про себе цифровому двійнику, вони фактично годують бізнес-модель стартапу на $100 млн — це вже інше питання.

Скільки це коштує

Simile не публікує ціни. На сайті — лише кнопка «Замовити демо». Це стандартна практика для корпоративного софту, але зазвичай означає одне: якщо ви питаєте «скільки коштує» — ймовірно, вам це не по кишені. Судячи з клієнтів рівня CVS та Telstra і залучених $100 млн, мова точно йде про корпоративні бюджети.

Щоб зрозуміти масштаб цін, варто подивитися на весь ринок синтетичних досліджень. Він нагадує ресторанну індустрію — від вуличного фастфуду до Michelin-зірок. На верхньому рівні — корпоративні платформи на кшталт Simile та Aaru, де річна підписка, ймовірно, починається від $100 000. Далі — професійні інструменти за $50 000–75 000 на рік. Середній сегмент — від $22 000. А для тих, хто хоче просто спробувати, є рішення від $2 до $27 за одного синтетичного респондента і навіть безкоштовні варіанти.

Якщо ви стартап або середній бізнес, який хоче поекспериментувати із синтетичними дослідженнями, — Simile точно не місце, з якого варто починати.

Конкуренти: ринок, якого два роки тому не існувало

Simile виходить на ринок, який ще два роки тому ледве існував, а тепер притягує мільярди. Глобальна індустрія маркетингових досліджень оцінюється в $140 млрд — і саме цей пиріг намагаються переділити нові гравці. Уявіть: замість того щоб місяцями збирати фокус-групи, наймати інтерв’юерів і обробляти анкети — ви отримуєте відповіді за години. Зрозуміло, чому це приваблює інвесторів.

Цікаво, що ринок уже розділився на філософські табори — майже як у науці, де різні школи сперечаються про правильний підхід.

Перший табір — «заземлені симулятори». Це Simile та Listen Labs (залучила $69 млн у січні 2026 року при оцінці в $500 млн). Їхня позиція: щоб точно передбачити поведінку людей, треба спиратися на дані реальних людей. Listen Labs, наприклад, використовує ШІ не для створення штучних респондентів, а для проведення інтерв’ю зі справжніми людьми у величезних масштабах — понад мільйон розмов на сьогодні.

Другий табір — «чисто синтетичні» платформи. Їхній лідер — Aaru, що залучила кошти при оцінці в $1 млрд у грудні 2025 року. Ці компанії вважають, що реальні люди взагалі не потрібні — ШІ здатний генерувати достовірні інсайти самостійно. І результати інтригують: консалтингова компанія EY відтворила свій Global Wealth Research Report за допомогою Aaru за один день — при тому що оригінальне дослідження тривало шість місяців. Медіанна кореляція — 90%.

Є й інші сильні гравці. Ditto — платформа синтетичних маркетингових досліджень — створює штучних респондентів, чиї характеристики — вік, дохід, місце проживання, освіта — точно відповідають реальній структурі населення за даними перепису. Компанія заявляє про 92%-й збіг із результатами традиційних фокус-груп за підсумками понад 50 паралельних досліджень. А Qualtrics, найбільша у світі платформа для опитувань, запустила Edge Audiences — «науково валідованих синтетичних респондентів» на основі понад 25 років власних дослідницьких даних. Коли гігант ринку починає грати за новими правилами — це сигнал, що зміни вже незворотні.

За даними Qualtrics, 71% маркетингових дослідників вважають, що протягом трьох років більшість досліджень використовуватиме синтетичні відповіді. Як ми раніше писали, ринок ШІ демонструє ознаки інвестиційного буму — і синтетичні дослідження стають одним із найгарячіших його напрямів.

Що вражає в Simile

• Академічний родовід не має аналогів: жодна інша компанія в синтетичних дослідженнях не може заявити, що її засновники буквально винайшли генеративних агентів.
• Показник точності в 85% — це не маркетинговий слоган, а результат рецензованого наукового дослідження.
• Партнерство з Gallup, якщо воно реалізується повноцінно, закриває головну методологічну критику галузі.
• Перші корпоративні клієнти — CVS, Telstra, Suntory — це реальні компанії з реальними кейсами, а не демо-замовники.

Що викликає питання

Непрозорість. На сайті Simile стоїть тег noindex/nofollow, немає блогу, немає публічної документації. Режим стелс мав сенс до оголошення про фінансування. Зберігати його після — свідомий вибір.

Широке позиціонування. «Передбачення людської поведінки в будь-якій ситуації» — надзвичайно сміливе твердження. Будь-яка ШІ-модель працює добре в умовах, на яких її тренували, і значно гірше за їхніми межами. Це як GPS-навігатор, який ідеально прокладає маршрут знайомим містом, але губиться на незнаній ґрунтовій дорозі. Заявляти універсальність, не опублікувавши доказів для різних сфер — від фінансів до медицини, від роздрібної торгівлі до політики — це поки що аванс, а не факт.

Прогалина у валідації. Ті самі 85% точності, які справляють враження, стосуються конкретно General Social Survey — опитування про загальні суспільні установки. А чи зможе цифровий двійник передбачити, що саме ви покладете в кошик у супермаркеті? Як відреагуєте на нову рекламу? Що зробите, побачивши незнайомий продукт на полиці? На ці запитання опублікованих досліджень поки не існує.

Відсутність самообслуговування. Спробувати Simile без розмови з відділом продажів неможливо. Для платформи, яка обіцяє «миттєві інсайти», це іронічний бар’єр — інсайт, може, і миттєвий, але доступ до нього точно ні.

І ще одне: продукт MiniMe збирає глибинні інтерв’ю про життя користувачів. Ви розповідаєте ШІ про свої звички, цінності, спосіб життя — і ця інформація живить модель. Питання згоди на використання даних та ризик того, що упередження реальних людей «запечуться» в алгоритм і масштабуються на мільйони рішень, — це виклики, які компанії доведеться вирішувати по мірі зростання.

Ширший контекст: від фокус-груп до цифрових двійників

Те, що робить Simile, — це частина фундаментального зсуву в тому, як бізнес розуміє своїх клієнтів. Порівняйте: традиційна фокус-група коштує $5 000–20 000 за одну сесію, потребує тижнів підготовки і дає думку кількох десятків людей. Синтетичні дослідження обіцяють стиснути цей процес до годин і масштабувати до тисяч «респондентів». Різниця приблизно така, як між листом поштою та електронною поштою — і за швидкістю, і за масштабом.

2026 рік, схоже, стає поворотним. Якщо 2024–2025 роки визначалися мовними моделями, які вміють писати тексти, генерувати зображення та код, то 2026-й — це рік моделей, здатних діяти та приймати рішення. Індустрія переходить від генеративного ШІ, який створює контент, до агентного ШІ, який передбачає поведінку. Це принципово інший рівень: одна справа — попросити ШІ написати рекламний текст, і зовсім інша — попросити його передбачити, чи спрацює цей текст на конкретну аудиторію.

Але за масштабом можливостей неминуче приходить регулювання. Положення EU AI Act щодо високоризикових систем набувають чинності в серпні 2026 року. І якщо рішення на основі Simile визначають, які ліки стоятимуть на полицях CVS, скільки коштуватиме ваша підписка або яку рекламу ви побачите — корпоративні клієнти вимагатимуть аудиту, документування можливих упереджень і прозорої системи відповідності. Бо одна справа — помилитися з розташуванням шампуню, і зовсім інша — з доступністю медичних препаратів.

Чому це важливо знати

Simile — не просто черговий стартап, який підняв великий раунд. Це перша серйозна спроба комерціалізувати технологію, яка може змінити саму суть маркетингових досліджень, опитувань громадської думки та прогнозування поведінки споживачів. Індустрія вартістю $140 млрд стоїть на порозі трансформації, і те, як саме вона зміниться, вплине на всіх — від того, які продукти з’являються на полицях магазинів, до того, як компанії приймають рішення про ціни та рекламні кампанії. Найближчі 12 місяців покажуть, чи $100 млн і стенфордська родословна Simile перетворяться на лідерство в категорії, чи ринок фрагментується на спеціалізовані інструменти.