BotHub за первое полугодие 2026: 72,4 млн ₽ выручки и переход к своим AI-продуктам

Для нас первая половина 2026 года стала не просто периодом роста, а моментом, когда бизнес вышел на устойчивую прибыль, а продуктовая стратегия сместилась от агрегатора моделей к собственным AI-сервисам.

Мы — BotHub, платформа на базе больших языковых моделей (LLM). Это не просто прямой доступ к нейросетям: помимо работы с моделями, у нас есть собственный набор инструментов, которые закрывают задачи, недоступные в обычных чатах, — анализ ссылок и видео с YouTube, суммаризация длинных диалогов, правовой поиск по системе «Гарант», поиск научных статей, генерация изображений и создание документов. При этом всё доступно в одном месте: выбор из более чем 240 моделей от 49 вендоров через единый интерфейс и без VPN. Мы работаем не по подписке, а по пакетной модели — вы покупаете пакет и расходуете его по мере использования, а когда он заканчивается, берёте новый. Внутренняя валюта (капсы) при этом не сгорает со временем. BotHub работает на рынке уже более трёх лет.

Финансовый результат: рост не за счёт цен, а за счёт глубины использования

Начнём с главного — денег.

Самый важный вывод здесь простой: рост выручки в первом полугодии 2026 года не связан с повышением цен. Основной драйвер — рост глубины использования сервиса и переход пользователей в более ресурсоёмкие сценарии, включая генерацию видео, работу с изображениями, API-интеграции и пакетную обработку данных.

Если смотреть на более длинный горизонт, картина выглядит ещё нагляднее. За 2025 год выручка составила 67 млн ₽, что на 274% выше 2024 года. При этом H1 2026 уже принёс 72,4 млн ₽ — то есть за полгода мы заработали больше, чем за весь предыдущий год.

Для инвестора это важнее любого рекламного заявления. Такой результат обычно означает не случайный всплеск, а работающую экономику: пользователи начинают использовать сервис чаще, для более сложных задач и с более высоким средним чеком.

Экономика пользователей

Если сравнивать пользователей одинакового «возраста» (сколько месяцев они уже с нами), видно, что каждая новая когорта монетизируется быстрее и глубже предыдущей.

LTV на платящего к третьему месяцу использования (M3), по когортам:

За год LTV на сопоставимом возрасте вырос примерно на 60%. Это прямое подтверждение того, что рост выручки обеспечен именно углублением использования и переходом в более дорогие сценарии, а не разовым притоком новых пользователей или повышением цен.

Корпоративная структура: прозрачность важна не меньше выручки

В первом полугодии мы завершили корпоративное структурирование. Теперь есть головная компания в форме АО, которая владеет операционным юридическим лицом.

Для рынка это не декоративная деталь. Такая структура обычно означает более понятную архитектуру владения, более прозрачный контур управления и более предсказуемую базу для будущих отношений с акционерами. Для инвестора это сигнал зрелости: компания перестаёт быть только продуктовым проектом и формирует структуру, в которой уже можно нормально смотреть на капитал, дивиденды и долгий горизонт развития.

Дивидендная политика: сначала инвестиционная фаза, потом возврат капитала

Мы также зафиксировали дивидендную политику. Базовый сценарий такой: на дивиденды предполагается направлять 50% чистой прибыли, ориентировочно с 2028 года, после завершения текущей инвестиционной фазы.

Здесь логика ^[1] понятна. Сейчас приоритет — рост, продукт и инфраструктура. Но сам факт появления дивидендной политики важен не меньше самой цифры: он показывает, что компания думает не только о расширении, но и о возврате стоимости акционеру в понятном горизонте.

Продуктовые изменения: только то, что влияет на выручку и удержание

По продуктовым изменениям мы сознательно не перечисляем весь поток апдейтов — сфокусируемся на том, что напрямую влияет на выручку, удержание пользователей и развитие B2B-направления.

Batch API — пакетная обработка

Что это. Клиент загружает пакет запросов одним JSON-файлом и получает результаты асинхронно, без необходимости отправлять запросы по одному. Обработка выполняется в течение периода до 24 часов — в зависимости от провайдера.

Что изменилось. Мы запустили полноценную пакетную обработку для задач, где не требуется мгновенный ответ.

Выгода. На Batch API действует скидка 45%, что делает его особенно выгодным для корпоративных клиентов, которым необходимо массово обрабатывать данные. Это снижает стоимость использования ИИ в крупных проектах и напрямую усиливает B2B-направление.

Видео и изображения: расширение продуктовой линейки

Что изменилось. Мы существенно расширили список моделей для генерации видео и изображений. В сервисе доступны Grok, Veo, Runway, Sora, Tongyi, Kwaivgi, Lightricks и другие модели, а каталог продолжает пополняться.

Что это даёт. Пользователи получили доступ к более широкому набору мультимодальных сценариев, а все текстовые, графические и видео-модели доступны также через API, что особенно важно для корпоративных интеграций.

Выгода. Это расширяет рынок, который мы закрываем одним продуктом, увеличивает число задач внутри платформы и создаёт предпосылки для роста среднего чека. Кроме того, генерация видео и изображений — более маржинальные операции: они стоят дороже текстовых запросов, поэтому переход пользователей в эти сценарии повышает не только выручку, но и общую маржинальность сервиса.

Корпоративная аналитика и контроль расходов

Что это. Внутри организаций появилась возможность отслеживать потребление по группам пользователей и отдельным сотрудникам, а также устанавливать лимиты расхода Caps для каждого пользователя.

Что изменилось. Мы существенно расширили инструменты управления корпоративным использованием сервиса.

Выгода. Компании получают прозрачность затрат и возможность контролировать бюджет на ИИ, что является одним из ключевых факторов перехода к регулярному корпоративному использованию и удержанию B2B-клиентов.

Автоматическое переключение между провайдерами

Что это. При перегрузке или недоступности одного провайдера запрос автоматически перенаправляется на другого.

Что изменилось. Мы добавили механизм автоматической балансировки между провайдерами.

Выгода. Повышается стабильность и доступность сервиса без участия пользователя. Для клиентов, встроивших ИИ в рабочие процессы, надёжность инфраструктуры часто важнее количества новых функций.

Токенизатор в поле ввода

Что это. Пользователь видит вес запроса в токенах и его ориентировочную стоимость до отправки, включая загружаемые файлы в форматах DOC, PDF, MD и Excel.

Что изменилось. Мы добавили предварительный расчёт токенов и стоимости прямо в поле ввода.

Выгода. Это упрощает контроль расходов и делает стоимость использования сервиса более предсказуемой.

Куда движемся дальше

Наша траектория остаётся прежней, но становится всё более предметной: мы движемся от агрегатора к собственным продуктам на базе ИИ. Во многом — по прямым запросам аудитории: под прошлым отчётом нас просили о полноценных приложениях для десктопа и мобильных и о расширении API. Именно этим мы и занимаемся.

В работе уже несколько направлений:

— Десктоп-приложение — готовится к развёртыванию.
— Мобильное приложение — начали разработку полноценного нативного приложения на смену текущей PWA-версии.
— Набор готовых инструментов под конкретные задачи — от презентаций до постов.
— «Документайзер» — собственная RAG-система для работы с базами знаний и большими документами. Мы готовим On-Premise-версию, которую можно развернуть на инфраструктуре компании «из коробки». Продукт уже на стадии пресейла и доступен для тестирования корпоративными клиентами.

Это важный стратегический сдвиг: агрегатор дал быстрый вход на рынок, но собственные SaaS-продукты создают более сильный контур удержания, выше маржинальность и более понятную долгосрочную ценность.

Итог

Первое полугодие 2026 года для BotHub — это не просто отчёт о росте. Это точка, в которой одновременно сошлись три вещи: ускорение выручки, выход в устойчивую прибыль и более зрелая корпоративная конструкция.

Главный вывод здесь такой: мы уже не просто расширяем каталог моделей. Мы строим бизнес, который умеет расти на пользовательском спросе, удерживать активных платящих пользователей и постепенно превращать платформу доступа к моделям в набор собственных AI-продуктов.