Цитирую русскоязычные новости: "Фонд Юрия Мильнера DST Global снова вложился (https://tech…

Цитирую русскоязычные новости: "Фонд Юрия Мильнера DST Global снова вложился (https://techcrunch.com/2018/12/20/swiggy-raises-1-billion/) в индийский стартап по доставке еды Swiggy в раунде на $1 млрд. Сделку лидировала южноафриканская корпорация Naspers. Деньги пойдут на развитие технологии искусственного интеллекта и на найм специалистов в сфере машинного обучения."

Судя по опросу на Kaggle, средний специалист по машинному обучению зарабатывает в Индии 20 тысяч долларов в год. В России по тому же опросу средний доход составляет 25 тысяч, в Штатах 140. Сравните это со своими ощущениями или любыми другими источниками, но, кажется, оценка принципиально похожа на правду, использовать её можно. Для уверенности умножим число на два и чуть добавим на печеньки и аренду офиса – пусть на самом деле компании в Индии тратят на датасайнтистов по 50 тысяч долларов.

С января Swiggy привлек три раунда, до этого динамика инвестиций была похожей, но, предположим, дальше они так частить не будут, деньги берутся на 2 года вперед. Миллиард долларов делим на два и на пятьдесят тысяч – получаем ожидания найма десяти тысяч специалистов в машинном обучении. Чтобы почувствовать, насколько это невозможно, сравним с аналогами. Uber – самой большой в мире проект подобного рода. Первая ссылка поисковика говорит, что в нем работает шестнадцать тысяч человек, включая сотрудников техподдержки и, разумеется, весь штат Uber Eats. Grubhub с двумя тысячами сотрудников ещё ближе к Swiggy по бизнес-модели и в 10 раз обгоняет индийский стартап по выручке. Или, с другой стороны, можно плясать от денег: Grubhub на технологии тратит 55 миллионов в год – и это при американском уровне зарплат. Swiggy обещает перекрыть его результат десятикратно при индийском и общем отставании масштаба проекта.

В общем, нет, подобные суммы в принципе не могут быть освоены "машинным обучением". Миллиард – это маркетинг, купоны для каждого вне зависимости от пола и возраста, покупка ресторанных сетей, оснащение курьеров автомобилями за свой счет – там масштабы могут быть любыми. Программисты столько не кушают. Планируя собственный стартап тоже не бюджетируйте на них слишком много, реальные расходы не здесь.