$5 млн за три недели после демодея. Основатель — бывший руководитель направлений в WorldQuant и Millennium Management. Продукт уже работает с институциональным инвестором с октября 2025 года. KelAI — это автономный исследовательский движок для хедж-фондов, и раунд закрывал не ради идеи, а ради масштабирования работающих сигналов.
Джерами Коэн (Jeremie Cohen) начинал как систематический портфельный менеджер. В WorldQuant он управлял глобальной систематической книгой, в Millennium — ML-командой. По образованию он ядерный инженер. Типичный фон для количественных стратегий: математика, физика, рынок.
Проблема, которую решает KelAI, старая. Институциональные исследования разбиты между данными, инструментами и людьми. Сигналы живут в разных системах, гипотезы умирают незамеченными, обратная связь к портфельному менеджеру приходит неделями, а не часами. Команды крупнейших систематических фондов тестируют ограниченное число идей — потолок упирается в человеческие часы.
Движок KelAI собирает весь цикл в одной платформе: генерация идей, бэктестинг, валидация сигнала, мониторинг. Система подключается к данным и мандату фонда, к лимитам риска и истории исследований. Агенты работают автономно и накапливают знания с каждой итерацией.
В производстве это уже проверено. Сигналы движка работают с институциональным инвестором с октября 2025 года — вне теории, в живой альфе. Для стартапа четырёхмесячная продакшн-история до первого крупного раунда — редкий трек.
Раунд на $5 млн привлекли три инвестора, которые редко пересекаются в одном термшите: Frst (Париж), Y Combinator и Robinhood Ventures, плюс группа бизнес-ангелов из AI и финансового сектора.
«Аи-движок работает круглосуточно, — говорил Коэн в интервью AlleyWatch. — Скорость, которую команда аналитиков не может воспроизвести». Компания планирует потратить ближайшие шесть месяцев на доработку продукта и точечный рост инженерной команды в Нью-Йорке.
Значение для отрасли шире, чем один стартап. Капитальные рынки получают доступ к огромным объёмам данных и вычислительных мощностей, но исследовательский процесс остаётся фрагментированным. KelAI претендует на роль инфраструктурного слоя для этого перехода — как ранее мы писали о том, что ИИ уже предсказывает успех стартапов лучше людей.
Модель — корпоративные программы с подпиской для фонда, а не процент от прибыли. Это снижает конфликт интересов: у движка нет стимула гнаться за оборотом, а отделы рисков получают полную прослеживаемость каждого сигнала. Каждое решение можно воспроизвести, каждую гипотезу — проверить задним числом.
Вопрос не в том, заменит ли автономный движок исследователей. Вопрос в стоимости проверки следующей гипотезы. Её впервые можно сделать машинной и масштабируемой: вместо десятков человек над одним сценарием — алгоритм, который перебирает сотни идей параллельно и оставляет лишь те, что прошли бэктест и соответствуют мандату фонда.
