Про миллионы на вайбкодинге говорят все. Миллион за 17 дней, миллион к октябрю, миллион с одного промпта. Я решил проверить, сколько проектов реально прошли порог: $100 000 выручки в месяц или миллион заработанных.

Картина оказалась скромнее. Если убрать проекты, чей продукт сам про AI, остаётся совсем немного стартапов, основанных именно на вайбкодинге. Телемедицина Medvi, подсчёт калорий в Cal AI, расшифровка звука в Wave AI. И это ещё до разговора про ярлык, который в пересказах липнет к любому продукту со словом Cursor в описании.

Как я отбирал и что считал

Я взял порог вокруг первой крупной победы для стартапа. Проект попадает в список, если есть публичный отчёт о выручке от $100 000 в месяц или о совокупном доходе от $1 000 000, считая сумму экзита.

ARR (annual recurring revenue) и выручка — разные вещи, и я их не смешиваю. ARR — это текущий месяц, умноженный на двенадцать. Не заработанные деньги. Где источник даёт именно ARR, я так и пишу и отдельно считаю, сколько это в месяц.

Второй блок — те, кто порог не прошёл, но кочует из подборки в подборку. Разбор для них такой же подробный. Там и видно, чего не хватает: одного нуля в выручке или самого ярлыка. «Сделано вайбкодингом» я понимаю узко. Код писался в диалоге с моделью, а не руками. На двух кейсах ниже это решает всё. В разные стороны.

Выше порога: пять проектов

Порог, статус цифры и чем она подтверждена — в одной таблице. Порядок в ней по крепости цифры, не по размеру выручки.

Medvi: $401 млн за первый год, два человека в штате

Телемедицина на препаратах GLP-1 (класс лекарств для снижения веса). Основатель Мэттью Галлахер. Запуск в сентябре 2024-го с вложениями около $20 000.

По публикациям о компании, первый год дал $401 млн выручки, около 250 000 клиентов и $65 млн прибыли при марже порядка 16%. Штат — два человека: сам Галлахер и его брат Эллиот. Остальное подрядчики.

Что здесь сделано моделью, а что людьми. Код, сайт и агентов писали Claude, Grok и ChatGPT. Визуал для рекламы — Midjourney и Runway. Обзвон клиентов — ElevenLabs. Главная часть бизнеса не в коде. Врачи, аптека, выписка рецептов и юридическая обвязка вынесены наружу через CareValidate, OpenLoop Health и LegalZoom. Галлахер занимался сборкой и трафиком.

Base44: шесть месяцев от сайд-проекта до продажи за $80 млн

Конструктор приложений по текстовому описанию. Автор Маор Шломо, разработчик из Израиля. Запуск в начале 2025-го. В мае компания показала $189 000 прибыли за месяц. В июне Wix объявила о покупке за $80 млн наличными. К моменту сделки 250 000 пользователей.

Шломо называют соло-основателем, и это верно про владение: он был единственным собственником. На момент продажи в компании работало восемь человек, и $25 млн из суммы сделки ушли им как удержание. «Один человек против всех» — это про старт, не про весь путь.

По части инструментов Шломо говорил, что специально укладывал кодовую базу так, чтобы большая её часть генерировалась моделями, и упоминал маршрутизацию промптов между разными моделями. Самый чистый пример из списка: продукт и есть вайбкодинг, и построен он тем же способом. Один из немногих случаев, где деньги подтверждены документом сделки, а не твитом.

Cal AI: $2 млн в месяц, но ярлык сомнительный

Приложение считает калории по фотографии еды. Авторы Зак Ядегари и Генри Лангмак, оба школьники на момент запуска. Запуск в мае 2024-го. К июлю 2025-го 8,3 млн загрузок и, по данным CNBC Make It, около $1,4 млн валовой прибыли в месяц. Отдельно называют $2 млн месячной выручки.

По деньгам кейс проходит. По ярлыку нет. TechCrunch в материале о Cal AI раскрыл процесс создания приложения: Ядегари писал код сам, а программировать начал в десять лет. Перед нами продукт, которая часто заносят в списки вайбкодерских, но его фундамент собран не моделями, а человеком, который умеет писать код. Модели Anthropic и OpenAI используются для распознавания изображений внутри продукта.

Peec AI: $4 млн ARR и ярлык, который держится на одном прототипе

Берлинская Peec AI следит за тем, как бренд выглядит в AI-поиске: что о компании отвечают ChatGPT, Perplexity и Gemini. Основатель Мариус Майнерс. Идею он тестировал в акселераторе Antler в конце 2024-го, тогда же у ChatGPT появился поиск, и у маркетологов не было способа понять, рекомендует ли их ассистент.

Первый прототип Майнерс собрал на v0 от Vercel примерно за полтора дня. Продукт потом писали обычным способом, командой. В ноябре 2025-го компания объявила о Series A на $21 млн под руководством Singular, всего привлекла $29 млн. На тот момент 1300 с лишним подключённых компаний и ARR около $4 млн. По деньгам это порядка $333 000 в месяц, порог пройден с запасом.

По более поздним сводкам ARR вырос примерно до $10 млн, то есть около $833 000 в месяц.

Смысл кейса в симметрии с Cal AI. Там деньги есть, ярлыка нет. Тут деньги есть, ярлык формально есть, но прикрывает полтора дня работы: основатель проверил спрос прототипом, а продукт построил так, как строили бы и без вайбкодинга. Отбирай я по «AI помог на старте», Peec AI был бы в списке первым. Тогда в списке оказалось бы почти всё, что делалось в 2024 и 2025-м.

Wave AI: $7 млн ARR, один человек, один день до прототипа

Приложение записывает звук, расшифровывает и пересказывает. Встречи тут не главное. Основная часть записей — обычные разговоры вокруг. Автор Джош Морер, бывший генеральный директор Uber по Нью-Йорку, не программист. Первый рабочий прототип на Swift он собрал за день, разбивая задачу на мелкие куски и промптя их по одному в ChatGPT. Вышло $7 млн ARR при $3 млн годовой прибыли и около 4000 платных подписчиков.

Морер не экономит на моделях. Значительная часть расходов уходит на доступ к лучшим моделям, потому что качество расшифровки и есть весь продукт. Соло-SaaS на $7 млн ARR при $3 млн прибыли держится не на дешёвой генерации кода, а на дорогой части инференса. На самих вычислениях моделей.

Распознавание речи и суммаризацию отдали сторонним API. По объёму 90% записей — это не встречи и не боты в конференциях, а общий звук вокруг. На этом он и отстроился от тех, кто лез в зумы и миты.

Ниже порога, но их обычно приводят рядом

Здесь четыре проекта, которые выглядят как полные истории, но по деньгам не проходят. Два верхних чаще всего попадают в подборки как главное доказательство: fly.pieter.com и Stanley. У обоих цифра красивая, но годовая, и $100 000 в месяц они не дают. Два нижних построены на Lovable, и их разбор опирается на кейсы самого Lovable, то есть на материалы платформы, которой выгодно, чтобы истории выглядели успешными. Цифры не выдуманы. Просто источник заинтересованный.

fly.pieter.com: ARR $1 млн, но по факту около $87 000 в месяц на пике

Симулятор полётов в браузере, Питер Левелс. Базовый прототип за 30 минут, примерно на 80% готовности за три часа. Через неделю после запуска добавились мультиплеер, физика и оплата. Отметку $1 млн ARR автор объявил в феврале 2025-го, через 17 дней после релиза. Пик месячной выручки — около $87 000. Монетизация: платные модели самолётов и предмет за $29,99.

Стек: Cursor, Grok 3 для серверной части, Claude 3.7 Sonnet для основной разработки, Three.js, Python-сервер на WebSocket, Stripe. Метод Левелс описывал как «один промпт — один слой»: сначала небо, потом рельеф, потом управление, потом коллизии, потом сетевой код.

$1 млн ARR — годовая проекция февральского темпа, не заработанный миллион. До порога в $100 000 пик не дотягивает. Держу его тут как исторический кейс с датой.

Stanley: $1 млн к октябрю, и это снова ARR, а не выручка

Виталий Додонов и Джон Ху собрали AI-инструмент для работы с контентом за 14 дней. Версия под LinkedIn вышла в июне 2025-го и через шесть недель показывала $200 000 ARR. Отметку в $1 млн ARR команда прошла к октябрю 2025-го. Что было после, внешними документами не подтверждается.

Инструменты — Claude Code и Cursor. Участники обсуждения в LinkedIn потом разбирали одну деталь: «приложение за 14 дней» — это про первый работающий срез, а не про продукт целиком. Основную ценность добрали уже после запуска. «14 дней = $1 млн» звучит красиво и неверно.

Lumoo: €700 000 ARR за девять месяцев

Шведские основатели Хенрик Скагерлинд Фаст и Петер Тёрнгрен построили платформу для модных и ритейл-брендов: фотореалистичные визуализации и виртуальная примерка ещё до запуска коллекции в производство. По кейсу Lovable, за девять месяцев продукт вышел на €700 000 ARR, подключил больше пятнадцати брендов, включая Gant, Brothers, Johnels, Zoovillage и AWNR Group, и целился в €1 млн ARR к ноябрю 2025-го. Раунд был небольшой, порядка SEK 6 млн.

По деньгам около €58 000 в месяц, ниже порога. Что важнее суммы: Lumoo поднимали деньги не вокруг виртуальной примерки как таковой, а вокруг рабочего процесса, которым бренды уже пользуются. Основатели принесли в проект отраслевые связи, и именно они, а не сгенерированный интерфейс, сделали кейс убедительным для инвесторов.

Plinq: $456 000 ARR, из которых половина — прогноз

Сабин Матос из Бразилии сделала приложение для проверки биографии и безопасности: мгновенные проверки по публичным реестрам, оценка риска, кнопка тревоги, лента материалов о безопасности. Собрано целиком на Lovable, интеграции и платежи на n8n, три версии за 45 дней. Сообщалось о 456 000 ARR, привлечённых R$1,3 млн и более чем 10 000 пользователей.

Числовая ловушка, и её стоит показать. Кейс Lovable называет R$2,2 млн именно ARR. Более раннее интервью в Exame называло ту же сумму прогнозом выручки за первый год. Второе честнее. Поэтому я не подаю эти деньги как заработанные: $456 000 ARR это порядка $38 000 в месяц, и то в лучшей из двух трактовок.

Помимо цифр кейс держится на одном: приложение собрало аудиторию раньше, чем деньги. Инвестиции пришли после того, как появились пользователи и повод делать мобильную версию. Не потому, что первая версия была сгенерирована инструментом.

Кто ещё не дотянул

Для полноты картины, без разбора. Каждый из этих проектов либо меньше порога, либо не про этот сюжет вовсе.

По выручке не дотянули. Creator Buddy Алекса Финна — $300 000 ARR, около $25 000 в месяц, при 2639 часах работы и нуле рукописных строк. Vibed Agents Паулиуса — $9 000 MRR и $100 000+ совокупно. Aura Менга То — сначала $15 000 MRR за первый месяц, по последующим раскрытиям выше $50 000. TrendFeed братьев Флейшманн — $12 000 за первые четыре недели. CiteSure Мэттью Гиттлсона продан компании Jenni AI: на пике около $132 000 ARR, на сделке около $100 000. Для 23-летнего основателя это экзит, но не миллион.

Что общего, если убрать финансы

Масштаб команды на старте. Это первое, что бросается в глаза. Четыре из пяти кейсов выше порога начинали с одного-двух человек. Это следствие не вайбкодинга как такового, а того, что продукт научились собирать быстрее, чем нанимать под него.

Второе: инфраструктура на чужих плечах. Medvi вынес наружу врачей, аптеку и юристов. Wave AI взял расшифровку по API. Cal AI — распознавание и базу продуктов. Lumoo продавал через уже работающий процесс брендов. Строить с нуля пришлось только то, чего не было на рынке.

Третье, самое недооценённое. Ни один продукт не выиграл за счёт дешёвого кода. Cal AI выехал на инфлюенсерах, Stanley на дистрибуции через LinkedIn, Medvi на подрядчиках с лицензиями, Wave AI на дорогом инференсе, Plinq на аудитории, которая появилась раньше выручки. Генерация кода сократила путь до запуска. Деньги пришли не оттуда.

Попробовать разные модели на одной задаче

Приём, который повторяют почти все команды из подборки: одну задачу прогнать через несколько моделей и сверить результат. У Peec AI так проверяли спрос на прототипе, у Base44 промпты маршрутизировались между разными моделями, Левелс собирал слои игры, меняя модель под каждый.

Проверить это на своей задаче можно за один вечер. Берёте то, что пишете сейчас, и гоняете один и тот же промпт по трём моделям. Расхождение видно сразу.

Дальше дело за тем, где эти модели лежат. У меня под рукой набор моделей в одном интерфейсе, через него я и гоняю такие прогоны: SYNTX.AI. Для читателей Хабра по промокоду CTRLAI скидка 20% на любой тариф.