Код пишет модель, но право требует человека: кому принадлежит стартап, который создан в Claude

Anthropic, OpenAI и Cursor передают права на результат «if any», то есть если они вообще есть. И здесь многое зависит от подписки. На личных тарифах (Claude Pro и Max, ChatGPT Plus, GitHub Copilot Pro) код и переписка идут в обучение, пока пользователь сам это не отключит. На бизнес-тарифах и в API обучения нет, а провайдер обещает защитить клиента от претензий правообладателей, но не для измененного и встроенного в другой код результата. У конструкторов вроде Lovable, Bolt и v0 такой защиты нет.

Самая частая ловушка — личная подписка. Если фаундер или фрилансер генерировал код в своем личном аккаунте, права на результат, если они вообще возникли, принадлежат ему лично, а не стартапу. Поэтому нужен отдельный договор, по которому эти права переходят компании.

Claude Code, Cursor и Codex обучались на открытом коде и иногда выдают его фрагменты почти дословно, без автора и лицензии. Black Duck в 2026 году нашел конфликты лицензий в 68% проверенных кодовых баз против 56% годом раньше.

Для стартапа здесь два риска:

• Чужой код без соблюдения условий лицензии — нарушение, и правообладатель вправе потребовать прекратить его использование или возместить убытки.
• «Заражение» копилефт-лицензиями. Копилефт-лицензии (GPL, AGPL) — это open-source лицензии, которые требуют распространять производный продукт на тех же открытых условиях. Если такой фрагмент попал в распространяемый продукт, компания может быть обязана открыть исходный код всего продукта, а AGPL срабатывает даже тогда, когда продукт просто доступен по сети, как обычный SaaS.

Сканеры зависимостей (инструменты, которые проверяют сторонние библиотеки и их лицензии) такой код не видят: фрагмент не ссылается ни на какой пакет. В сентябре 2026 года апелляционный суд США отклонил главное требование программистов к GitHub из-за Copilot, но иски о нарушении открытых лицензий продолжаются.

Как видим, на авторское право надежды мало. Но код можно охранять как коммерческую тайну, то есть как ценную информацию, которую компания держит в секрете. Для AI-кода это самый рабочий вариант, но с тонкостями.

Первая тонкость — секретность. Если код создан через личный аккаунт с включенным обучением, суд может решить, что разумных мер защиты не было. В январе 2026 года федеральный суд в Калифорнии отказал истице в защите тайны против OpenAI: развивая идеи в ChatGPT, она добровольно раскрыла их компании.

Вторая тонкость — доступы. Репозиторий, ключи API, проект в конструкторе и аккаунт в AI-сервисе часто оформлены на личную почту фаундера, и инвестор во время due diligence обязательно проверит, кто их контролирует.

Выходит, что реальная защита сегодня — коммерческая тайна, а значит, вопрос о том, кто имеет доступ к коду и контролирует его. При этом уступка «всех прав» не спасает: передать можно только те права, которые возникли.

Если продукт собран в Claude Code, Codex или Cursor, позиция по авторскому праву лучше. Аудит проверит, на чьих аккаунтах и тарифах писался код, подписаны ли уступки прав с основателями и подрядчиками и нет ли в кодовой базе чужих фрагментов под копилефт-лицензиями.

Если же он собран в конструкторе вроде Lovable, Bolt или Base44, позиция слабее: следов человеческого авторства меньше, а права на код и данные определяют условия платформы. Lovable, например, получает бессрочную лицензию на данные клиента для своих целей.

Кроме того, добавляется ответственность за персональные данные. Секьюрити-компания Escape проверила 5 600 публичных приложений из таких конструкторов и нашла 175 утечек персональных данных. Причина обычно та же, что у Moltbook: база без правил доступа. Для инвестора это вопрос GDPR и штрафов, а не только техники.

Поэтому, если продукт собран в конструкторе вроде Lovable, due diligence чаще заканчивается условиями сделки: аудит безопасности до закрытия, план переезда с платформы, отдельные заверения о персональных данных. А фраза: «Я не написал ни строчки кода» в питче — хороший повод заказать такой аудит еще до подписания Term sheet.

Отсутствие авторского права на вайбкодинг-продукт ставит под вопрос IP Box — специальный льготный налоговый режим, при котором доход от квалифицированной интеллектуальной собственности, например, патентов и программ под защитой авторского права, облагается по сниженной ставке налога. И в первую очередь это касается Кипра. Кипрский IP Box освобождает от налога до 80% прибыли от квалифицированного актива, и при ставке CIT 15% эффективная ставка опускается до 3%. Европейские режимы IP Box распространяются на софт, но требуют, чтобы он охранялся авторским правом (copyrighted software).

Если продукт авторским правом не охраняется, право на льготу под вопросом.

В Польше льгота 5% по PIT и CIT дается с дохода от «autorskie prawo do programu komputerowego», то есть нужен именно охраняемый код. Релевантный кейс — индивидуальная интерпретация KIS от 18 июня 2025 года (0113-KDIPT2-3.4011.349.2025.2.AK): программисту на B2B, то есть работавшему как подрядчик и писавшему код с AI-ассистентом, налоговая подтвердила IP Box. Но практикой это считать рано: творческий характер кода налоговая не проверяла и вопрос AI не разбирала. Прецедентов, где льготу сняли бы из-за AI, нет ни в Польше, ни на Кипре.

В венчурной индустрии ответ рынка пока виден в модельных документах. Американская NVCA еще в 2023 году добавила в типовой договор о покупке акций (SPA) заверения про генеративный AI, в том числе о том, что компания не создавала с его помощью существенную собственную интеллектуальную собственность. Вайбкодинг-стартапу придется отдельно раскрыть инвестору использование AI в перечне исключений из заверений (disclosure schedule).

В M&A практика жестче. Юрфирмы советуют покупателям добиваться, чтобы заверения продавца о правах на IP и данные стали фундаментальными: они действуют дольше обычных, а лимит ответственности по ним может доходить до цены сделки. Также предлагается добавлять “индемнити” — то есть обязательство продавца возместить убытки, если конкретный риск сработает. Страховщики W&I могут исключить AI-риски из покрытия, и тогда отвечать придется продавцу.

Растут и требования к техаудиту. По данным Black Duck, конфликты лицензий находят в 94% проверенных M&A-сделок. Компания SIG, которая делает техаудит для фондов прямых инвестиций, видит в AI-проектах примерно вдвое больше нарушений безопасности.

Подводя итог: какие вопросы рекомендуется решить фаундеру до раунда инвестиций, чтобы проходить due diligence было легче:

• Перевести AI-инструменты на бизнес-тарифы и аккаунты компании с выключенным обучением.
• Подписать с фаундерами и подрядчиками уступку прав, включая промпты, конфигурационные файлы агентов (например, CLAUDE.md) и проекты на платформах.
• Переоформить репозитории, перевести ключи и платформы с личной почты на корпоративную.
• Прогнать код через сканер лицензий, который ищет совпадения по фрагментам, а не только по пакетам.
• Заказать проверку безопасности с акцентом на доступ к базе данных и ключи.
• Быть готовым предоставить инвестору информацию: какие инструменты использовались, где в продукте AI-код и кто его проверял.