Forwarded from proVenture (проВенчур)
📈 Какие оценки сейчас на midmarket M&A?
Давно уже в закладках лежал сайт Flippa (436K активных покупателей на платформе), на котором можно продавать и покупать бизнесы. Там есть раздел статистики: https://flippa.com/data-insights
Там надо пройти регистрацию, чтобы посмотреть данные, поэтому вот вам overview.
1/ Какой сейчас search intent? (иными словами, что ищут покупатели). Топ 5:
▪️#1 Shopify: 13,566 запросов за последние 3 месяца;
▪️#2 Youtube: 7,201
▪️#3 App: 6,869
▪️#4 Affiliate: 5,932;
▪️#5 AI: 5,574.
2/ В трендах search terms:
▪️#1 Ai Anent: +740% за последние 3 месяца;
▪️#2 Tiktok Account: +487%
▪️#3 White Label: +406%
3/ Посмотрите динамику SaaS revenue multiples в приложении.
▪️3x (H2 2022) => 4.19x (H2 2024).
4/ Каковы revenue multiples H2 2024 по некоторым другим вертикалям:
▫️SaaS: 4.29x
▫️Ecommerce: 2.83x
▫️App: 2.52x
▫️Service: 1.33x
▪️All categories: 2.38x
5/ Насколько быстро продаются бизнесы? Посмотрим сроки транзакции для бизнеса стоимостью $1M+:
▫️Максимум: 195 дней (худший квартиль – 129 дней)
▪️Медиана: 69.5 дней
▫️Минимум: 7 дней (лучший квартиль – 24 дня)
Вот такая down to earth статистика. Надо будет еще посмотреть данные Microacquire.
@proVenture
#benchmarks #research
Давно уже в закладках лежал сайт Flippa (436K активных покупателей на платформе), на котором можно продавать и покупать бизнесы. Там есть раздел статистики: https://flippa.com/data-insights
Там надо пройти регистрацию, чтобы посмотреть данные, поэтому вот вам overview.
1/ Какой сейчас search intent? (иными словами, что ищут покупатели). Топ 5:
▪️#1 Shopify: 13,566 запросов за последние 3 месяца;
▪️#2 Youtube: 7,201
▪️#3 App: 6,869
▪️#4 Affiliate: 5,932;
▪️#5 AI: 5,574.
2/ В трендах search terms:
▪️#1 Ai Anent: +740% за последние 3 месяца;
▪️#2 Tiktok Account: +487%
▪️#3 White Label: +406%
3/ Посмотрите динамику SaaS revenue multiples в приложении.
▪️3x (H2 2022) => 4.19x (H2 2024).
4/ Каковы revenue multiples H2 2024 по некоторым другим вертикалям:
▫️SaaS: 4.29x
▫️Ecommerce: 2.83x
▫️App: 2.52x
▫️Service: 1.33x
▪️All categories: 2.38x
5/ Насколько быстро продаются бизнесы? Посмотрим сроки транзакции для бизнеса стоимостью $1M+:
▫️Максимум: 195 дней (худший квартиль – 129 дней)
▪️Медиана: 69.5 дней
▫️Минимум: 7 дней (лучший квартиль – 24 дня)
Вот такая down to earth статистика. Надо будет еще посмотреть данные Microacquire.
@proVenture
#benchmarks #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🧠 AI eats the world.
В тему недавнего поста про Deep Research от Бена Эванса (ex-a16z). Бен же делает огромные отчеты по развитию технологий, и в ноябре 2024 года выпустил новый отчет под названием AI eats the world.
Вы сами прочитаете про тренды, но хотелось бы обратить внимание на две противоположные вещи:
1/ В трендах использования софта есть две суб-тренда:
🟢 Все больше представителей разных профессий разрабатывают и делают пилоты в области AI; при этом
🔴 Все меньше представителей разных профессий реально внедрили что-то работающее!
Топ-3 по динамике доли внедрений в работу (наименьшее падение)
1️⃣ Legal
2️⃣ Customer Service
3️⃣ Software
Худшие-3 по динамике доли внедрений:
8️⃣ Marketing
9️⃣ Sales
🔟 HR
🔹Учитывается относительное падение “на глаз” – то есть, доля могла быть небольшой, но упасть еще ниже
2/ Какие группы сотрудников имеют самый высокий adoption rate по WAU (weekly active users)?
1️⃣ Management
2️⃣ Software
3️⃣ Business Finance
Самый низкий:
1️⃣0️⃣ Blue Collar
1️⃣1️⃣ Legal
1️⃣2️⃣ Services
🔹Отдельно забавно, что у legal очень низкий DAU по сравнению с WAU
👉 В любом случае лучше прочитать весь отчет на [90 страниц] самостоятельно, наверняка найдете что-то интересное для себя: https://www.ben-evans.com/presentations
@proVenture
#ai #research
В тему недавнего поста про Deep Research от Бена Эванса (ex-a16z). Бен же делает огромные отчеты по развитию технологий, и в ноябре 2024 года выпустил новый отчет под названием AI eats the world.
Вы сами прочитаете про тренды, но хотелось бы обратить внимание на две противоположные вещи:
1/ В трендах использования софта есть две суб-тренда:
🟢 Все больше представителей разных профессий разрабатывают и делают пилоты в области AI; при этом
🔴 Все меньше представителей разных профессий реально внедрили что-то работающее!
Топ-3 по динамике доли внедрений в работу (наименьшее падение)
1️⃣ Legal
2️⃣ Customer Service
3️⃣ Software
Худшие-3 по динамике доли внедрений:
8️⃣ Marketing
9️⃣ Sales
🔟 HR
🔹Учитывается относительное падение “на глаз” – то есть, доля могла быть небольшой, но упасть еще ниже
2/ Какие группы сотрудников имеют самый высокий adoption rate по WAU (weekly active users)?
1️⃣ Management
2️⃣ Software
3️⃣ Business Finance
Самый низкий:
1️⃣0️⃣ Blue Collar
1️⃣1️⃣ Legal
1️⃣2️⃣ Services
🔹Отдельно забавно, что у legal очень низкий DAU по сравнению с WAU
👉 В любом случае лучше прочитать весь отчет на [90 страниц] самостоятельно, наверняка найдете что-то интересное для себя: https://www.ben-evans.com/presentations
@proVenture
#ai #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🏆 Top Lean AI Native Companies Leaderboard.
Вот какая прикольная штука попалась на глаза. Хенри Ши, со-основатель Super(.)com, запустил лидерборд не просто продуктовых решений в области AI, а именно бизнесов - компаний, которые получают значительную выручку при небольшой команде - то есть, они lean. И рейтинг строится по размеру выручки на 1 сотрудника.
1/ Посмотрим топ-6 компаний по выручке на сотрудника (вы сразу поймете, почему):
1️⃣ Telegram: $33M выручки на сотрудника в год
2️⃣ Midjourney: $12.5M
3️⃣ Anysphere (Cursor): $5M
4️⃣ Cal AI: $3M
5️⃣ Mercor: $2.5M
6️⃣ Eleven Labs: $2M
2/ Из чего формируются эти показатели:
1️⃣ Telegram: $1B выручки при 30 сотрудниках
2️⃣ Midjourney: $500M выручки при 40 сотрудниках
3️⃣ Anysphere (Cursor): $100M выручки при 20 сотрудниках
4️⃣ Cal AI: $12M выручки при 4 сотрудниках
5️⃣ Mercor: $75M выручки при 30 сотрудниках
6️⃣ Eleven Labs: $100M выручки при 50 сотрудниках
3/ Ну что, как вам Telegram в топе списка? Наверняка работа бизнеса сильно автоматизирована, но явно это не AI Native компания, поэтому включение в список спорно. С другой стороны, если мы говорим про lean компании, где компактная команда - конечно. Поэтому рейтинг выше топ-6 или топ-5 (без Telegram) в зависимости от того, какая у вас позиция.
4/ В среднем компании списка делают $2.8M на сотрудника при средних 22 членах команды. И не все привлекали большие инвестиции. Например, Midjourney, Cal AI, Solvely, AKOOL, SubMagic, Chatbase, Conversion, Icon вообще не привлекали венчурного финансирования.
🧐 Похоже ли это на формирование новых паттернов роста с небольшими командами?
👉 Вот тут ссылка на сам Leaderboard: https://leanaileaderboard.com/
👉 А тут ссылка на официальный GitHub проекта: https://github.com/henrythe9th/official-lean-ai-native-leaderboard
@proVenture
#ai #research #benchmarks
Вот какая прикольная штука попалась на глаза. Хенри Ши, со-основатель Super(.)com, запустил лидерборд не просто продуктовых решений в области AI, а именно бизнесов - компаний, которые получают значительную выручку при небольшой команде - то есть, они lean. И рейтинг строится по размеру выручки на 1 сотрудника.
1/ Посмотрим топ-6 компаний по выручке на сотрудника (вы сразу поймете, почему):
1️⃣ Telegram: $33M выручки на сотрудника в год
2️⃣ Midjourney: $12.5M
3️⃣ Anysphere (Cursor): $5M
4️⃣ Cal AI: $3M
5️⃣ Mercor: $2.5M
6️⃣ Eleven Labs: $2M
2/ Из чего формируются эти показатели:
1️⃣ Telegram: $1B выручки при 30 сотрудниках
2️⃣ Midjourney: $500M выручки при 40 сотрудниках
3️⃣ Anysphere (Cursor): $100M выручки при 20 сотрудниках
4️⃣ Cal AI: $12M выручки при 4 сотрудниках
5️⃣ Mercor: $75M выручки при 30 сотрудниках
6️⃣ Eleven Labs: $100M выручки при 50 сотрудниках
3/ Ну что, как вам Telegram в топе списка? Наверняка работа бизнеса сильно автоматизирована, но явно это не AI Native компания, поэтому включение в список спорно. С другой стороны, если мы говорим про lean компании, где компактная команда - конечно. Поэтому рейтинг выше топ-6 или топ-5 (без Telegram) в зависимости от того, какая у вас позиция.
4/ В среднем компании списка делают $2.8M на сотрудника при средних 22 членах команды. И не все привлекали большие инвестиции. Например, Midjourney, Cal AI, Solvely, AKOOL, SubMagic, Chatbase, Conversion, Icon вообще не привлекали венчурного финансирования.
🧐 Похоже ли это на формирование новых паттернов роста с небольшими командами?
👉 Вот тут ссылка на сам Leaderboard: https://leanaileaderboard.com/
👉 А тут ссылка на официальный GitHub проекта: https://github.com/henrythe9th/official-lean-ai-native-leaderboard
@proVenture
#ai #research #benchmarks
Forwarded from proVenture (проВенчур)
💪 Насколько выше шансы успеха стартапа с топовыми VC инвесторами на борту? Теперь есть данные!
Это расхожая фраза, что надо поднимать от топовых VCs. Но пытливый ум обычно сопротивляется – а что бы что? Разве мне не только деньги нужны? В венчурном инвестировании силен стадный эффект и контакты, поэтому топовые или well-connected VC в каптейбл все же делают погоду. Но теперь мы еще знаем, насколько, благодаря Pitchbook и их новому исследованию.
1/ Давайте сразу к теме, посмотрим на failure rates стартапов на разных стадиях с well-connected VCs на борту и со всеми прочими:
♦️Series A: 9.5% (well-connected) vs 19.8% (остальные)
♦️Series B: 8.5% (well-connected) vs 18.6% (остальные)
♦️Series C: 7.2% (well-connected) vs 17.7% (остальные)
♦️Series D: 4% (well-connected) vs 15.5% (остальные)
2/ А кто же может считаться well-connected? Поглядим по размеру network эффект, которые оценивает Pitchbook:
Явно самые большие:
🔹General Catalyst
🔹Lightspeed
Чуть меньше, но тоже большие:
🔸Andreessen Horowitz
🔸Bessemer Venture Partners
🔸Sequoia
🔸Khosla Ventures
🔸Gainangels
Еще чуть меньше
🔻Founders Fund
🔻Calm Ventures
🔻Kleiner Perkins
3/ В самом отчете на 37 страниц еще и оцениваются паттерны выходов и интересных стратегий, если интересно, прочитайте, но если совсем коротко, то:
Потенциал инвестиций в течение 6 следующих месяцев:
🔺Единственная вертикаль, которая имеет long-term потенциал с точки зрения инвестиций от VCs: AI&ML (остальные в красной зоне)
🔺Единственная стратегия, которая имеет long-term потенциял: venture growth
Потенциал выходов в течение 6 следующих месяцев:
🔺Сектора: AL&ML, Fintech, Healthtech, SaaS (по exit value только A&ML, Healthtech)
🔺Типы выходов: долгосрочно все в красной зоне, краткосрочно в зеленой зоне acquisitions, buyouts
4/ Pitchbook прогнозирует, что среди стартапов, которые подняли 6+ раундов 20% выйдут на IPO, а 60% будут поглощены (остальные подвисают).
👉 Ссылка на статью тут, там же ссылка на сам отчет: https://pitchbook.com/news/articles/network-effects-well-connected-vcs-lower-failure-better-returns
@proVenture
#research #trends #exits #fundraising
Это расхожая фраза, что надо поднимать от топовых VCs. Но пытливый ум обычно сопротивляется – а что бы что? Разве мне не только деньги нужны? В венчурном инвестировании силен стадный эффект и контакты, поэтому топовые или well-connected VC в каптейбл все же делают погоду. Но теперь мы еще знаем, насколько, благодаря Pitchbook и их новому исследованию.
1/ Давайте сразу к теме, посмотрим на failure rates стартапов на разных стадиях с well-connected VCs на борту и со всеми прочими:
♦️Series A: 9.5% (well-connected) vs 19.8% (остальные)
♦️Series B: 8.5% (well-connected) vs 18.6% (остальные)
♦️Series C: 7.2% (well-connected) vs 17.7% (остальные)
♦️Series D: 4% (well-connected) vs 15.5% (остальные)
2/ А кто же может считаться well-connected? Поглядим по размеру network эффект, которые оценивает Pitchbook:
Явно самые большие:
🔹General Catalyst
🔹Lightspeed
Чуть меньше, но тоже большие:
🔸Andreessen Horowitz
🔸Bessemer Venture Partners
🔸Sequoia
🔸Khosla Ventures
🔸Gainangels
Еще чуть меньше
🔻Founders Fund
🔻Calm Ventures
🔻Kleiner Perkins
3/ В самом отчете на 37 страниц еще и оцениваются паттерны выходов и интересных стратегий, если интересно, прочитайте, но если совсем коротко, то:
Потенциал инвестиций в течение 6 следующих месяцев:
🔺Единственная вертикаль, которая имеет long-term потенциал с точки зрения инвестиций от VCs: AI&ML (остальные в красной зоне)
🔺Единственная стратегия, которая имеет long-term потенциял: venture growth
Потенциал выходов в течение 6 следующих месяцев:
🔺Сектора: AL&ML, Fintech, Healthtech, SaaS (по exit value только A&ML, Healthtech)
🔺Типы выходов: долгосрочно все в красной зоне, краткосрочно в зеленой зоне acquisitions, buyouts
4/ Pitchbook прогнозирует, что среди стартапов, которые подняли 6+ раундов 20% выйдут на IPO, а 60% будут поглощены (остальные подвисают).
👉 Ссылка на статью тут, там же ссылка на сам отчет: https://pitchbook.com/news/articles/network-effects-well-connected-vcs-lower-failure-better-returns
@proVenture
#research #trends #exits #fundraising
Forwarded from proVenture (проВенчур)
✂️ Broken captable или новая реальность? У фаундеров остается 50% после Series A.
Как вы знаете, у венчурных инвесторов есть практика расставлять красные флаги на стартапы – это что-то, что несовместимо с венчурной историей построения бизнеса. Но мы уже с вами говорили, что такие флаги в общем-то условны. Например, самое очевидное уже практически всем – соло-фаундеры ничем не хуже прочих, встречаются уже очень часто, и это не является red flag.
О чем же мы сейчас? Часто VC говорят – у фаундеров слишком маленькая доля, мы не будем инвестировать. Вы почему отдали 5% команде? И так далее. Утрированно, но вы наверняка сталкивались.
Так вот, давайте посмотрим Founder Ownership Report от Carta.
1/ В приложении график изменения средней структуры собственности по стадиям инвестиций. У фаундеров и команды остается такая доля:
🔻После Seed: 56.2% + 11.8% = 58%
🔻После Series A: 36.1% + 13.9% = 50%
🔻После Series B: 23% + 15.4% = 38.4%
🔻После Series C: 15.7% + 16.7% = 32.4%
🔻После Series D: 11.4% + 17.9% = 29.3%
🔹То есть, это уже статистически нормально, если доля падает ниже 50% после второй крупной серии. Так что смело можете инвесторам говорить об этом. Тем более опционный пул и акции сотрудников растут – это дополнительная мотивация.
2/ Конечно, это не прям слом парадигмы. Carta показывает, что в лучшем персентиле 90% собственность получается такая (берем digital стартапы):
🔻После Seed: 74.6%
🔻После Series A: 58.3%
🔻После Series B: 42.6%
🔻После Series C: 33.8%
🔻После Series D: n/a
🔹Ситуация явно лучше, но тут тоже собственность падает ниже 50% после Series B!
3/ Что еще интересно:
▪️35% стартапов с соло-фаундерами (17% если они VC backed)
▪️Порядка 20-25% стартапов с 2-мя ко-фаундерами теряют одного из них в течение 4 лет
▪️Всегда есть 1 лидирующий фаундер (1 него 55% если их двое, 47% если трое, 42% если четверо и 36% если пятеро)
▪️Опционный пул растет на 1-2% после каждого раунда
▪️Доля инвесторов становится >50% при достижении $50m-$100M оценки стартапа
👉 Скачать сам отчет на [20 страниц] можно по ссылке: https://carta.com/data/founder-ownership/
@proVenture
#howtovc #research #benchmarks
Как вы знаете, у венчурных инвесторов есть практика расставлять красные флаги на стартапы – это что-то, что несовместимо с венчурной историей построения бизнеса. Но мы уже с вами говорили, что такие флаги в общем-то условны. Например, самое очевидное уже практически всем – соло-фаундеры ничем не хуже прочих, встречаются уже очень часто, и это не является red flag.
О чем же мы сейчас? Часто VC говорят – у фаундеров слишком маленькая доля, мы не будем инвестировать. Вы почему отдали 5% команде? И так далее. Утрированно, но вы наверняка сталкивались.
Так вот, давайте посмотрим Founder Ownership Report от Carta.
1/ В приложении график изменения средней структуры собственности по стадиям инвестиций. У фаундеров и команды остается такая доля:
🔻После Seed: 56.2% + 11.8% = 58%
🔻После Series A: 36.1% + 13.9% = 50%
🔻После Series B: 23% + 15.4% = 38.4%
🔻После Series C: 15.7% + 16.7% = 32.4%
🔻После Series D: 11.4% + 17.9% = 29.3%
🔹То есть, это уже статистически нормально, если доля падает ниже 50% после второй крупной серии. Так что смело можете инвесторам говорить об этом. Тем более опционный пул и акции сотрудников растут – это дополнительная мотивация.
2/ Конечно, это не прям слом парадигмы. Carta показывает, что в лучшем персентиле 90% собственность получается такая (берем digital стартапы):
🔻После Seed: 74.6%
🔻После Series A: 58.3%
🔻После Series B: 42.6%
🔻После Series C: 33.8%
🔻После Series D: n/a
🔹Ситуация явно лучше, но тут тоже собственность падает ниже 50% после Series B!
3/ Что еще интересно:
▪️35% стартапов с соло-фаундерами (17% если они VC backed)
▪️Порядка 20-25% стартапов с 2-мя ко-фаундерами теряют одного из них в течение 4 лет
▪️Всегда есть 1 лидирующий фаундер (1 него 55% если их двое, 47% если трое, 42% если четверо и 36% если пятеро)
▪️Опционный пул растет на 1-2% после каждого раунда
▪️Доля инвесторов становится >50% при достижении $50m-$100M оценки стартапа
👉 Скачать сам отчет на [20 страниц] можно по ссылке: https://carta.com/data/founder-ownership/
@proVenture
#howtovc #research #benchmarks
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🧗♀️ А что со стартапами с $100M+ выручки: бенчмарки для late stage.
Большинство бенчмарков показывает ситуацию для стартапов на ранних стадиях, а бизнесы выше $20M или $25M выручки объединяются в одну группу. Но вот ребята из Standard Metrics сделали отсечку на $100M и выше. Всего там по разным параметрам около 300 компаний в выборке.
💡Общая идея: такие компании стали гораздо более финансово здоровыми.
Прим.: данные в основном определяются по графикам на глазок, так что показатели приблизительные.
1/ Давайте посмотрим на график Gross Margin в приложении:
▪️$5M-$20M revenue: 61% (Q4’21) => 69% (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: 64% (Q4’21) => 67% (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: 60% (Q4’21) => 71% (Q4’24) 🟢
🔹Маржа там еще ныряла вниз в Q1-Q2’22
2/ У $100M+ стартапов уже практически нет cash burn в Q4’24:
▪️$5M-$20M revenue: -2.3M (Q4’21) => -$1.4M (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: -4.1M (Q4’21) => -$1.8M (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: -8.1M (Q4’21) => ~$0 (Q4’24) 🟢
🔹В последнем сегменте вообще супер динамика!
3/ Квартальный показатель EBITDA:
▪️$5M-$20M revenue: -2.5M (Q4’21) => ~$1.4M (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: -5.6M (Q4’21) => ~$2.2M (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: -6.1M (Q4’21) => -$0.4M (Q4’24) 🟢
4/ Интересно, что Upper Quartile (Q4’24) для $100M+ компаний будет такой:
▫️Cash Burn: $5M+
▫️EBITDA: $6M+
5/ При всем при этом динамика роста выручки отрицательная для $100M+ стартапов:
🔹Upper quartile: 36% (Q4’21) => 20% (Q4’24) 🔴
🔹Median: 14% (Q4’21) => 7% (Q4’24) 🔴
🔹Lower quartile: 4% (Q4’21) => 4% (Q4’24) ⚪️
👉 Посмотрите на другие метрики по ссылке в статье: https://standardmetrics.io/q4-2024-startup-benchmarking-report/
@proVenture
#research #benchmarks #trends
Большинство бенчмарков показывает ситуацию для стартапов на ранних стадиях, а бизнесы выше $20M или $25M выручки объединяются в одну группу. Но вот ребята из Standard Metrics сделали отсечку на $100M и выше. Всего там по разным параметрам около 300 компаний в выборке.
💡Общая идея: такие компании стали гораздо более финансово здоровыми.
Прим.: данные в основном определяются по графикам на глазок, так что показатели приблизительные.
1/ Давайте посмотрим на график Gross Margin в приложении:
▪️$5M-$20M revenue: 61% (Q4’21) => 69% (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: 64% (Q4’21) => 67% (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: 60% (Q4’21) => 71% (Q4’24) 🟢
🔹Маржа там еще ныряла вниз в Q1-Q2’22
2/ У $100M+ стартапов уже практически нет cash burn в Q4’24:
▪️$5M-$20M revenue: -2.3M (Q4’21) => -$1.4M (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: -4.1M (Q4’21) => -$1.8M (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: -8.1M (Q4’21) => ~$0 (Q4’24) 🟢
🔹В последнем сегменте вообще супер динамика!
3/ Квартальный показатель EBITDA:
▪️$5M-$20M revenue: -2.5M (Q4’21) => ~$1.4M (Q4’24) 🟡
▪️$20M-$100M revenue: -5.6M (Q4’21) => ~$2.2M (Q4’24) 🟡
▪️$100M+ revenue: -6.1M (Q4’21) => -$0.4M (Q4’24) 🟢
4/ Интересно, что Upper Quartile (Q4’24) для $100M+ компаний будет такой:
▫️Cash Burn: $5M+
▫️EBITDA: $6M+
5/ При всем при этом динамика роста выручки отрицательная для $100M+ стартапов:
🔹Upper quartile: 36% (Q4’21) => 20% (Q4’24) 🔴
🔹Median: 14% (Q4’21) => 7% (Q4’24) 🔴
🔹Lower quartile: 4% (Q4’21) => 4% (Q4’24) ⚪️
👉 Посмотрите на другие метрики по ссылке в статье: https://standardmetrics.io/q4-2024-startup-benchmarking-report/
@proVenture
#research #benchmarks #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
✂️ Что тарифы Трампа могут означать для венчурной отрасли?
Уверен, вы уже вычитали до дыр сводки о том, как падали рынки. Но давайте попробуем подумать, какие могут быть эффекты от тарифов на технологические стартапы и венчурные инвестиции. В этой заметке нет стремления сделать прогнозы или оценить нетто эффект – кажется, что пока что это невозможно. Тут есть попытка набросать некоторые наблюдения, которые подходят к повестке в технологическом мире.
1/ Тарифы накладываются на услуги, а не на товары.
Это важно, поэтому если у вас pure SaaS, то на вас прямого эффекта в общем-то нет. Но если бы США не были бы нетто экспортером услуг, то под горячую руку могли бы попасть также и они. Возможно ли это в будущем? Пожалуй, это один из первых вопросов, которые уже сейчас должны себе задавать SaaS поставщики.
2/ Товары в том числе могут быть технологическими.
Статьи для массового читателя пишут в основном про “старую экономику” – машины, продукты питания и так далее, но этим не ограничивается. Если у вас есть какой-то компонент hardware, либо девайсы, либо что, то для вас уже тут начинаются проблемы. Машиностроение, robotics, даже легкие девайсы теперь попадают под тарифы. В такой логике дороже должны стать и карточки NVIDIA, так что множество софтверных бизнесов также заденет.
3/ Цепочки поставок и партнеров станут более локальными.
Глобализация не умерла, но не является стандартом. Клиенты стартапов и стартапы сами будут выбирать, скорее, локальных поставщиков, чтобы не принимать на себя риск новых тарифов (или уже текущих).
4/ Стартапам не из США станет сложнее.
Стартапы и инвесторы из Европы беспокоятся, что сложнее будет выходить на рынок США. Стартапы из Швейцарии вторят – сложнее будет еще и инвестиции привлекать от американских VCs, а также продавать компании американским стратегам.
5/ Тренд регистрировать стартапы в США и работать в США в tech отрасли может стать еще более отчетливым.
Европейские и другие глобальные стартапы, которые раньше думали - а в чем проблема? Сделаю себе холдинг в UK или в Сингапуре. Теперь они могут решить, что надо сразу заземляться в США, если цель – американский рынок. Да и что что – таланты тоже могут более активно привлекаться в США. Делаем бизнес локально – нанимаем больше, в том числе и из-за границы. Почему нет?
6/ Инвесторы из Канады могут сократить позиции в США.
А это крупный источник капитала, стоит побеспокоиться. Возможность для других инвесторов, но стартапам от этого будет явно хуже – денег на развитие может стать меньше.
7/ Окно для IPO обратно “призакрыли”.
Klarna и Stubhub уже отложили IPO. Выходы крайне важны для последующей активизации инвестиций. Закрыто ли оно уже или нет, сказать можно будет где-то через полгода.
8/ Что делать с тарифами – принять на себя или переложить на клиента?
Вот это очень любопытный момент. Какой-нибудь крупный игрок может решить – окей, я оставлю все, как есть, оплачу тарифы из своей маржи. А стартапы, которые прожигают деньги, зачастую так сделать не могут. Придется поднимать цены и быть менее конкурентоспособными.
Многие сходятся на том, что был сделан первый шаг – во-многом неожиданный, но первый. Посмотрим, каков будет результат переговоров через 3-4 месяца. Трамп же так любит сделки.
А вы какие эффекты ожидаете? Делитесь в комментариях 👇
@proVenture
#trends #research
Уверен, вы уже вычитали до дыр сводки о том, как падали рынки. Но давайте попробуем подумать, какие могут быть эффекты от тарифов на технологические стартапы и венчурные инвестиции. В этой заметке нет стремления сделать прогнозы или оценить нетто эффект – кажется, что пока что это невозможно. Тут есть попытка набросать некоторые наблюдения, которые подходят к повестке в технологическом мире.
1/ Тарифы накладываются на услуги, а не на товары.
Это важно, поэтому если у вас pure SaaS, то на вас прямого эффекта в общем-то нет. Но если бы США не были бы нетто экспортером услуг, то под горячую руку могли бы попасть также и они. Возможно ли это в будущем? Пожалуй, это один из первых вопросов, которые уже сейчас должны себе задавать SaaS поставщики.
2/ Товары в том числе могут быть технологическими.
Статьи для массового читателя пишут в основном про “старую экономику” – машины, продукты питания и так далее, но этим не ограничивается. Если у вас есть какой-то компонент hardware, либо девайсы, либо что, то для вас уже тут начинаются проблемы. Машиностроение, robotics, даже легкие девайсы теперь попадают под тарифы. В такой логике дороже должны стать и карточки NVIDIA, так что множество софтверных бизнесов также заденет.
3/ Цепочки поставок и партнеров станут более локальными.
Глобализация не умерла, но не является стандартом. Клиенты стартапов и стартапы сами будут выбирать, скорее, локальных поставщиков, чтобы не принимать на себя риск новых тарифов (или уже текущих).
4/ Стартапам не из США станет сложнее.
Стартапы и инвесторы из Европы беспокоятся, что сложнее будет выходить на рынок США. Стартапы из Швейцарии вторят – сложнее будет еще и инвестиции привлекать от американских VCs, а также продавать компании американским стратегам.
5/ Тренд регистрировать стартапы в США и работать в США в tech отрасли может стать еще более отчетливым.
Европейские и другие глобальные стартапы, которые раньше думали - а в чем проблема? Сделаю себе холдинг в UK или в Сингапуре. Теперь они могут решить, что надо сразу заземляться в США, если цель – американский рынок. Да и что что – таланты тоже могут более активно привлекаться в США. Делаем бизнес локально – нанимаем больше, в том числе и из-за границы. Почему нет?
6/ Инвесторы из Канады могут сократить позиции в США.
А это крупный источник капитала, стоит побеспокоиться. Возможность для других инвесторов, но стартапам от этого будет явно хуже – денег на развитие может стать меньше.
7/ Окно для IPO обратно “призакрыли”.
Klarna и Stubhub уже отложили IPO. Выходы крайне важны для последующей активизации инвестиций. Закрыто ли оно уже или нет, сказать можно будет где-то через полгода.
8/ Что делать с тарифами – принять на себя или переложить на клиента?
Вот это очень любопытный момент. Какой-нибудь крупный игрок может решить – окей, я оставлю все, как есть, оплачу тарифы из своей маржи. А стартапы, которые прожигают деньги, зачастую так сделать не могут. Придется поднимать цены и быть менее конкурентоспособными.
Многие сходятся на том, что был сделан первый шаг – во-многом неожиданный, но первый. Посмотрим, каков будет результат переговоров через 3-4 месяца. Трамп же так любит сделки.
А вы какие эффекты ожидаете? Делитесь в комментариях 👇
@proVenture
#trends #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🌉 Почему большинство VC не любит бридж раунды?
Carta данные, конечно, крутые подгоняет под инсайты, которые вертятся на языке. Мы тут с вами недавно разбирали и обсуждали, что бриджей становится много. Но вы ведь знали, что венчурные инвесторы не любят бридж раунды? А знали, почему?
Потому что на уровне опыта ничего хорошего не выходит из бридж раундов, особенно если это SAFEs/Convertible loans.
Посмотрите на статистику – 30% стартапов, которые поднимали priced бриджи после Series A потом поднимали Series B из когорты 2019-2021, и только 3% среди тех, кто поднимал бриджи через SAFEs и аналоги.
Любопытно еще сравнить тут в разрезе размера бриджей. Кажется, что SAFEs часто поднимаются, если другого уже не поднять – небольшие раунды, которые помогают продержаться еще немного. Но не всегда этот так – иногда bridge делается потому, что сейчас должен произойти какой-то inflection point в стартапе – крупный клиент, контракт, какое-то одобрение от государства или что-то еще экзистенциального масштаба.
👉 Ссылка на пост Питера Уолкера для более детального изучения: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7305301501575405569/
@proVenture
#howtovc #research #benchmarks
Carta данные, конечно, крутые подгоняет под инсайты, которые вертятся на языке. Мы тут с вами недавно разбирали и обсуждали, что бриджей становится много. Но вы ведь знали, что венчурные инвесторы не любят бридж раунды? А знали, почему?
Потому что на уровне опыта ничего хорошего не выходит из бридж раундов, особенно если это SAFEs/Convertible loans.
Посмотрите на статистику – 30% стартапов, которые поднимали priced бриджи после Series A потом поднимали Series B из когорты 2019-2021, и только 3% среди тех, кто поднимал бриджи через SAFEs и аналоги.
Любопытно еще сравнить тут в разрезе размера бриджей. Кажется, что SAFEs часто поднимаются, если другого уже не поднять – небольшие раунды, которые помогают продержаться еще немного. Но не всегда этот так – иногда bridge делается потому, что сейчас должен произойти какой-то inflection point в стартапе – крупный клиент, контракт, какое-то одобрение от государства или что-то еще экзистенциального масштаба.
👉 Ссылка на пост Питера Уолкера для более детального изучения: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7305301501575405569/
@proVenture
#howtovc #research #benchmarks
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔝 Какова доля AI в венчурных инвестициях?
Любопытный график из отчета Dealroom по глобальному венчурному рынку в 2024 году.
Сразу к делу – доля AI в венчурных инвестициях по регионам:
▪️США: 42%
▪️Глобал: 33%
▪️Европа: 25%
▪️ROW: 18%
Что любопытно?
🔹Вы видите, насколько доля выросла в 2024 году, куда без этого
ROW (rest of the world) включает Азию и Китай, и даже с учетом этого доля всего 18% - маловато
👉 Качайте сам отчет на 21 страницу по ссылке.
Там есть другая интересная статистика.
@proVenture
#research #ai
Любопытный график из отчета Dealroom по глобальному венчурному рынку в 2024 году.
Сразу к делу – доля AI в венчурных инвестициях по регионам:
▪️США: 42%
▪️Глобал: 33%
▪️Европа: 25%
▪️ROW: 18%
Что любопытно?
🔹Вы видите, насколько доля выросла в 2024 году, куда без этого
ROW (rest of the world) включает Азию и Китай, и даже с учетом этого доля всего 18% - маловато
👉 Качайте сам отчет на 21 страницу по ссылке.
Там есть другая интересная статистика.
@proVenture
#research #ai
Forwarded from proVenture (проВенчур)
📊 AI стартапы на средних стадиях растут почти в 3 раза быстрее своих конкурентов – Redpoint Ventures.
Встречайте, новая любовь – Redpoint делает классные отчеты, оказывается. Короткие, но прикольные выкладки. Так и тут – они выпустили private markets update по марту 2025, и там есть два классных графика.
1/ Какие оценки сейчас на публичных рынках и как оцениваются Series B и C стартапы? Посмотрим динамику с 2022 года:
▪️Public High Growth: 14.0x (2022) => 🟡 12.5x (2023) => 🟡 11.3x (2024) => 🟢 15.5x (202tYTD).
▪️Series B/C Software: 85.0x (2022) => 🔴 63.5x (2023) => 🔴 49.3x (2024) => 🟡 48.2x (202tYTD).
🔹В 2025 году публичные мультипликаторы сильно выросли, также обратите внимание, что на private markets они все еще очень большие. Но насколько?
2/ последний столбец графика – это отношение мультов на B/C стадии к быстрорастущим софтверным публичным компаниям. Какая же тут динамика:
▪️2022: 6.07x.
▪️2023: 5.08x.
▪️2024: 4.38x.
▪️2025YTD: 3.12x.
3/ Как отличаются метрики у AI стартапов на Series B и C:
▪️Медианный размер раунда: $79M (AI) vs $38M (non-AI) => +108%.
▪️Медианная pre-money оценка: $642.5M (AI) vs $237.5M (non-AI) => +171%.
▪️Медианный рост выручки: 733% (AI) vs 254% (non-AI) => +190%.
🔹Огромная разница! Можно сравнить также с данными от CB Insights и Tom Tunguz.
4/ Как вы можете понять, там часть данных об уже известных нам вещах – о доминации AI сделок в инвестициях, о концентрации денег в топ-5-20 сделках, о том, что огромная доля YC стартапов в последних когортах также приходится на AI и так далее.
👉 Читайте пост в блоге Redpoint по ссылке: https://www.redpoint.com/content-hub/written/private-markets-update-march-2025/
Промотайте вниз, там презентация на 12 слайдов со всем, про что они пишут в статье.
@proVenture
#ai #research #benchmarks
Встречайте, новая любовь – Redpoint делает классные отчеты, оказывается. Короткие, но прикольные выкладки. Так и тут – они выпустили private markets update по марту 2025, и там есть два классных графика.
1/ Какие оценки сейчас на публичных рынках и как оцениваются Series B и C стартапы? Посмотрим динамику с 2022 года:
▪️Public High Growth: 14.0x (2022) => 🟡 12.5x (2023) => 🟡 11.3x (2024) => 🟢 15.5x (202tYTD).
▪️Series B/C Software: 85.0x (2022) => 🔴 63.5x (2023) => 🔴 49.3x (2024) => 🟡 48.2x (202tYTD).
🔹В 2025 году публичные мультипликаторы сильно выросли, также обратите внимание, что на private markets они все еще очень большие. Но насколько?
2/ последний столбец графика – это отношение мультов на B/C стадии к быстрорастущим софтверным публичным компаниям. Какая же тут динамика:
▪️2022: 6.07x.
▪️2023: 5.08x.
▪️2024: 4.38x.
▪️2025YTD: 3.12x.
3/ Как отличаются метрики у AI стартапов на Series B и C:
▪️Медианный размер раунда: $79M (AI) vs $38M (non-AI) => +108%.
▪️Медианная pre-money оценка: $642.5M (AI) vs $237.5M (non-AI) => +171%.
▪️Медианный рост выручки: 733% (AI) vs 254% (non-AI) => +190%.
🔹Огромная разница! Можно сравнить также с данными от CB Insights и Tom Tunguz.
4/ Как вы можете понять, там часть данных об уже известных нам вещах – о доминации AI сделок в инвестициях, о концентрации денег в топ-5-20 сделках, о том, что огромная доля YC стартапов в последних когортах также приходится на AI и так далее.
👉 Читайте пост в блоге Redpoint по ссылке: https://www.redpoint.com/content-hub/written/private-markets-update-march-2025/
Промотайте вниз, там презентация на 12 слайдов со всем, про что они пишут в статье.
@proVenture
#ai #research #benchmarks
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🏙 Morgan Stanley прогнозирует Global GenAI Enterprise Software Spend на уровне $401B в 2028 году.
Это из слайдов от Redpoint Ventures можно выцепить вот этот с прогнозом рынка.
1/ Morgan Stanley прогнозирует следующую динамику затрат на софт со стороны корпораций:
GenAI:
▪️2023: $3B
▪️2024: $16B
▪️2025: $59B
▪️2026:$148B
▪️2027: $256B
▪️2028: $401B
🔹CAGR 124%
Прочий софт:
▫️2023: $957B
▫️2024: $1,071B
▫️2025: 1,177B
▫️2026: $1,259B
▫️2027: $1,345B
▫️2028: $1,415B
🔸CAGR 7%
2/ А вообще ожидаемый бюджет на GenAI вырастет до 3% от общего бюджета расходов корпораций через 1 год и до 9% бюджета через 3 года. Ух!
👉 Ссылка на статью Redpoint для более детального изучения: https://www.redpoint.com/content-hub/written/ai-market-update-march-2025/
@proVenture
#ai #research
Это из слайдов от Redpoint Ventures можно выцепить вот этот с прогнозом рынка.
1/ Morgan Stanley прогнозирует следующую динамику затрат на софт со стороны корпораций:
GenAI:
▪️2023: $3B
▪️2024: $16B
▪️2025: $59B
▪️2026:$148B
▪️2027: $256B
▪️2028: $401B
🔹CAGR 124%
Прочий софт:
▫️2023: $957B
▫️2024: $1,071B
▫️2025: 1,177B
▫️2026: $1,259B
▫️2027: $1,345B
▫️2028: $1,415B
🔸CAGR 7%
2/ А вообще ожидаемый бюджет на GenAI вырастет до 3% от общего бюджета расходов корпораций через 1 год и до 9% бюджета через 3 года. Ух!
👉 Ссылка на статью Redpoint для более детального изучения: https://www.redpoint.com/content-hub/written/ai-market-update-march-2025/
@proVenture
#ai #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
💎 Экономика Generative AI.
Многое уже сказано на эту тему, но тут хочется показать прикольный график для наглядности от Apoorv Agrawal.
1/ Он смотрит на Generative AI рынок, как и многие, через призму сравнения с облачным рынком. И отмечает, что пирамида создания value перевернута. Смотрите...
☁️ Облачный рынок сейчас:
▫️Apps: $400B (est revenue) => ~77% (est gross profit margin) => $300B (est gross profit)
▫️Infra: $200B => ~63% => $125B
▫️Semi: $50B => ~50% +> $23B
🦾 AI рынок сейчас:
▪️Apps: $5B => ~50% => $2.5B
▪️Infra: $10B => ~65% => $7B
▪️Semi: $75B => ~85% +> $64B
2/ Получается ситуация перекошена, но давайте взглянем схематично на структуру клауда 10 лет назад? Она была такая же, как у AI сейчас. Поэтому если смотреть сейчас на 10 лет вперед в AI, то можно ожидать, что наибольший вклад уже будут вносить приложения.
3/ Дополнительно интересно то, что уровень гросс маржи также отличается противоположно – сейчас хард в AI имеет гораздо более высокую маржу, нежели софт. В этом тоже может быть возможность, а также риск того, что в хард сегменте упадет маржа.
4/ Еще дополнительно и отдельно – посмотрите, что пока что LLM поиск гораздо менее выгоден, нежели классический. Google пока в седле, хотя по количеству запросов LLM провайдеры стремительно догоняют.
▫️Традиционные запросы: 0.3 центов затраты на запрос => 4.5 центов выручка за запрос
▪️LLM запросы: 3-30 центов затраты на запрос => 2.5-3.5 центов выручка за запрос
👉 Ссылка на полную статью: https://apoorv03.com/p/the-economics-of-generative-ai
@proVenture
#research #ai
Многое уже сказано на эту тему, но тут хочется показать прикольный график для наглядности от Apoorv Agrawal.
1/ Он смотрит на Generative AI рынок, как и многие, через призму сравнения с облачным рынком. И отмечает, что пирамида создания value перевернута. Смотрите...
☁️ Облачный рынок сейчас:
▫️Apps: $400B (est revenue) => ~77% (est gross profit margin) => $300B (est gross profit)
▫️Infra: $200B => ~63% => $125B
▫️Semi: $50B => ~50% +> $23B
🦾 AI рынок сейчас:
▪️Apps: $5B => ~50% => $2.5B
▪️Infra: $10B => ~65% => $7B
▪️Semi: $75B => ~85% +> $64B
2/ Получается ситуация перекошена, но давайте взглянем схематично на структуру клауда 10 лет назад? Она была такая же, как у AI сейчас. Поэтому если смотреть сейчас на 10 лет вперед в AI, то можно ожидать, что наибольший вклад уже будут вносить приложения.
3/ Дополнительно интересно то, что уровень гросс маржи также отличается противоположно – сейчас хард в AI имеет гораздо более высокую маржу, нежели софт. В этом тоже может быть возможность, а также риск того, что в хард сегменте упадет маржа.
4/ Еще дополнительно и отдельно – посмотрите, что пока что LLM поиск гораздо менее выгоден, нежели классический. Google пока в седле, хотя по количеству запросов LLM провайдеры стремительно догоняют.
▫️Традиционные запросы: 0.3 центов затраты на запрос => 4.5 центов выручка за запрос
▪️LLM запросы: 3-30 центов затраты на запрос => 2.5-3.5 центов выручка за запрос
👉 Ссылка на полную статью: https://apoorv03.com/p/the-economics-of-generative-ai
@proVenture
#research #ai
Forwarded from proVenture (проВенчур)
📲 Ранние адоптеры ChatGPT используют Google на 6% реже – данные Sensor Tower.
Очень короткий, но очень крутецкий отчет от Sensor Tower на тему того, как AI сжирает наши с вами традиционные средства поиска. В чем ключевой прикол – в отличие от абсолютных данных тут база очень сравнимая, они за основу берут пользователей, которые скачали ChatGPT и смотрят на их привычки (а не на привычки всех агрегированно). Основное ограничение – да, тут речь только про приложения, без веба.
Что там интересного?
1/ Посмотрим на изменение промтп топиков в марте-апреле 2025 и на динамику доли. Топ-5 такие:
▪️Software development: 44% (2024) => 🔴 29% (2025)
▪️History & Society: 13% (2024) => 🟢 15% (2025)
▪️AI & Machine Learning: 15% (2024) => 🟡 14% (2025)
▪️Economics, Finance & Tax: 4% (2024) => 🟢 13% (2025)
▪️Entertainment: 6% (2024) => 🟢 8% (2025)
🔹Посморите, как сократилась доля проптов на тему программирования и разработки! Ого!
🔹Зато доля по экономике и финансам выросла более чем в 3 раза!
🔹Education вылетел из топ-5, хотя доля увеличилась с 6% до 7%
🔹Единственный сегмент с падением доли, помимо разработки – это Climate & environment (с 3% до 2%)
2/ ChatGPT ведет в целом на широкое количество источников, но топ-5 выглядят так:
▫️YouTube
▫️Wikipedia
▫️pmc.ncbi.nlm.nih.gov
▫️Amazon
▫️Github
🔹Да, Google не в топ-5
🔹А вот если вы про эту штуку pmc.ncbi.nlm.nih.gov ничего не слышали, то это не мудрено– это сайт государственного центра США по медицинской и биотехнологической информации
3/ Примерно 31% пользователей поисковых приложений на телефоне использовали также ChatGPT в апреле 2025. Количество дневных сессий выросло на 98% за год, а время использования – на 65%.
4/ Но то, зачем вы сюда дочитали – это самое интересное! Пока что использование ChatGPT не особо-то каннибализирует использование Google.
▪️Когорта тех, кто установил ChatGPT во 1П 2023 используют Google на 🔴 6% меньше
▪️Когорта 1П 2024 – на 🟡 3% меньше
▪️Когорта 2П 2024 – вообще на 🟡 1% больше
▪️Когорта 1П 2025 – пока что на 🟢 1% меньше
🔹Вот такие дела!
5/ Другая статистика:
▪️AI Assistants – топовый сегмент AI приложений (потом Short Drama, File Management) по росту инсталлов за январь-май 2025 по сравнению с годом ранее)
▪️Доля инсталлов ChatGPT в 2025 пока что занимает 52%, хотя раньше была на уровне 40%. Доля Deepseek уже 3-4%, хотя раньше была 10%+. Сильно вырос Grok
👉 Качайте полный отчет на 7 страниц по ссылке: https://sensortower.com/report/2025-ai-everyday-evolution-chatbots
@proVenture
#research #benchmarks #ai
Очень короткий, но очень крутецкий отчет от Sensor Tower на тему того, как AI сжирает наши с вами традиционные средства поиска. В чем ключевой прикол – в отличие от абсолютных данных тут база очень сравнимая, они за основу берут пользователей, которые скачали ChatGPT и смотрят на их привычки (а не на привычки всех агрегированно). Основное ограничение – да, тут речь только про приложения, без веба.
Что там интересного?
1/ Посмотрим на изменение промтп топиков в марте-апреле 2025 и на динамику доли. Топ-5 такие:
▪️Software development: 44% (2024) => 🔴 29% (2025)
▪️History & Society: 13% (2024) => 🟢 15% (2025)
▪️AI & Machine Learning: 15% (2024) => 🟡 14% (2025)
▪️Economics, Finance & Tax: 4% (2024) => 🟢 13% (2025)
▪️Entertainment: 6% (2024) => 🟢 8% (2025)
🔹Посморите, как сократилась доля проптов на тему программирования и разработки! Ого!
🔹Зато доля по экономике и финансам выросла более чем в 3 раза!
🔹Education вылетел из топ-5, хотя доля увеличилась с 6% до 7%
🔹Единственный сегмент с падением доли, помимо разработки – это Climate & environment (с 3% до 2%)
2/ ChatGPT ведет в целом на широкое количество источников, но топ-5 выглядят так:
▫️YouTube
▫️Wikipedia
▫️pmc.ncbi.nlm.nih.gov
▫️Amazon
▫️Github
🔹Да, Google не в топ-5
🔹А вот если вы про эту штуку pmc.ncbi.nlm.nih.gov ничего не слышали, то это не мудрено– это сайт государственного центра США по медицинской и биотехнологической информации
3/ Примерно 31% пользователей поисковых приложений на телефоне использовали также ChatGPT в апреле 2025. Количество дневных сессий выросло на 98% за год, а время использования – на 65%.
4/ Но то, зачем вы сюда дочитали – это самое интересное! Пока что использование ChatGPT не особо-то каннибализирует использование Google.
▪️Когорта тех, кто установил ChatGPT во 1П 2023 используют Google на 🔴 6% меньше
▪️Когорта 1П 2024 – на 🟡 3% меньше
▪️Когорта 2П 2024 – вообще на 🟡 1% больше
▪️Когорта 1П 2025 – пока что на 🟢 1% меньше
🔹Вот такие дела!
5/ Другая статистика:
▪️AI Assistants – топовый сегмент AI приложений (потом Short Drama, File Management) по росту инсталлов за январь-май 2025 по сравнению с годом ранее)
▪️Доля инсталлов ChatGPT в 2025 пока что занимает 52%, хотя раньше была на уровне 40%. Доля Deepseek уже 3-4%, хотя раньше была 10%+. Сильно вырос Grok
👉 Качайте полный отчет на 7 страниц по ссылке: https://sensortower.com/report/2025-ai-everyday-evolution-chatbots
@proVenture
#research #benchmarks #ai
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥 Бенчмарки по росту выручки AI стартапов от a16z: успешные b2b и b2c AI стартапы достигают $5.3M и $8.7M за 12M работы.
Ну что, давайте разбираться. a16z составил бенчмарки на основании “сотен” компаний, которые они отсмотрели за последние 18 месяцев. Посыл такой – что не все растут, как Lovable или Cursor, поэтому полезно посмотреть на средние показатели.
1/ Давайте с них и начнем – медианные бенчмарки:
▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $0.7M
▪️Выручка через 12М: $2.1M
▪️Время от сида до Series A: 9М
▪️Объем инвестиций до Series A: $4.0M
▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.5M
▪️Выручка через 12М: $4.2M
▪️Время от сида до Series A: 8М
▪️Объем инвестиций до Series A: $8.0M
2/ Но все же, как выглядит топовый квартиль?
▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.0M
▪️Выручка через 12М: $5.3M
▪️Время от сида до Series A: 7М
▪️Объем инвестиций до Series A: $2.3M
▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $3.8M
▪️Выручка через 12М: $8.7M
▪️Время от сида до Series A: 5М
▪️Объем инвестиций до Series A: $3.1M
3/ Три любопытных момента:
🔹Надо понимать, что средние показатели – это не то, что ищут инвесторы. Все хотят в топовый квартиль. Иметь средние показатели – это хорошо, но для попадания в воронку тех же a16z этого недостаточно
🔹Обратите внимание, что b2c стартапы имеют бОльший трэкшн, чем b2b
🔹Также обратите внимание, что топовые стартапы поднимают меньше инвестиций, чем средние (и еще меньше, чем нижний квартиль – тут зависимость обратная)
4/ Отдельно хочется отметить, что бенчмарки, конечно, огромные. “Где вы такие видели?”, спросите вы. Ну так на радар к топовым фондам просто так не попасть, непонятно, насколько “средние” показатели считали в a16z.
👉 Ссылка на статью для более детального изучения: https://a16z.com/revenue-benchmarks-ai-apps/
@proVenture
#ai #benchmarks #saas #research
Ну что, давайте разбираться. a16z составил бенчмарки на основании “сотен” компаний, которые они отсмотрели за последние 18 месяцев. Посыл такой – что не все растут, как Lovable или Cursor, поэтому полезно посмотреть на средние показатели.
1/ Давайте с них и начнем – медианные бенчмарки:
▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $0.7M
▪️Выручка через 12М: $2.1M
▪️Время от сида до Series A: 9М
▪️Объем инвестиций до Series A: $4.0M
▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.5M
▪️Выручка через 12М: $4.2M
▪️Время от сида до Series A: 8М
▪️Объем инвестиций до Series A: $8.0M
2/ Но все же, как выглядит топовый квартиль?
▫️Для b2b бизнесов
▪️Выручка через 6М: $2.0M
▪️Выручка через 12М: $5.3M
▪️Время от сида до Series A: 7М
▪️Объем инвестиций до Series A: $2.3M
▫️Для b2c бизнесов
▪️Выручка через 6М: $3.8M
▪️Выручка через 12М: $8.7M
▪️Время от сида до Series A: 5М
▪️Объем инвестиций до Series A: $3.1M
3/ Три любопытных момента:
🔹Надо понимать, что средние показатели – это не то, что ищут инвесторы. Все хотят в топовый квартиль. Иметь средние показатели – это хорошо, но для попадания в воронку тех же a16z этого недостаточно
🔹Обратите внимание, что b2c стартапы имеют бОльший трэкшн, чем b2b
🔹Также обратите внимание, что топовые стартапы поднимают меньше инвестиций, чем средние (и еще меньше, чем нижний квартиль – тут зависимость обратная)
4/ Отдельно хочется отметить, что бенчмарки, конечно, огромные. “Где вы такие видели?”, спросите вы. Ну так на радар к топовым фондам просто так не попасть, непонятно, насколько “средние” показатели считали в a16z.
👉 Ссылка на статью для более детального изучения: https://a16z.com/revenue-benchmarks-ai-apps/
@proVenture
#ai #benchmarks #saas #research
👎1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥 The State of Consumer AI от Menlo Ventures.
Ребята из Menlo Ventures написали новый любопытный отчет про AI для розничных клиентов (кстати, не без помощи Claude, о чем сразу указано). В тему недавнего поста от a16z по бенчмаркам роста AI бизнесов, из которых следовало то, что consumer растет быстрее b2b.
Чего там есть интересного?
1/ 61% взрослых американцев когда-либо использовали AI и 19% используют каждый день. Экстраполируя эти данные на мир мы получим до 1.8B когда-либо использовавших и до 600М ежедневных пользователей.
2/ Рынок Consumer AI Tools составляет $12.1B (19% из него составляют специализированные ассистенты, а остальное – общего назначения). Всего 3% пользователей платят за подписку, если считать, что 1.8B должны были бы платить $20 в месяц => это бы составляло $432B.
3/ Кто пользуется AI?
▪️All US: 61% всего и 19% ежедневно
▪️Gen Z: 76% и 21%
▪️Millennials: 70% и 24%
▪️Gen X: 59% и 19%
▪️Baby Boomers: 45% и 11%
🔹Gen Z тут явно лидирует, но удивительно, что 45% бумеров использовали AI когда либо – очень много!
4/ Какие еще любопытные паттерны использования AI?
▪️75% трудоустроенных и только 52% безработных используют AI
▪️Студенты больше всего – 85%
▪️79% среди родителей и только 54% среди взрослых без детей
5/ Какие наиболее популярные ассистенты?
▫️ChatGPT: 28%
▫️Gemini: 23%
▫️Meta (признанная экстремистской): 18%
▫️Alexa: 18%
▫️Siri: 16%
🔹На секундочку Siri на 5-м месте 😂, и только потом и Claude, и Grok, и Deepseek и так далее
6/ Топ-3 наиболее часто встречающихся задачи, для чего используется AI:
▪️Написание имейлов: 19%
▪️Исследование топиков в интернете: 18%
▪️Управление списками дел: 18%
🔹В целом концентрация не так велика – в топ-10 все задачи занимают от 14% до 18%
7/ Топ-5 задач, где чаще всего используется AI:
▪️Написание текстов: 51%
▪️Программирование: 47%
▪️Помощь в назначении задач: 43%
▪️Создание презентаций: 38%
▪️Создание музыки и аудио: 37%
8/ В отчете несколько отдельных любопытных графиков о том, как AI меняет то, как мы учимся, как участвует в креативных индустриях, социальных практиках, медицине и так далее.
9/ Но не все используют AI – давайте посмотрим на 5 причин того, почему AI можно не использовать:
🔸80% предпочитают человека искусственному интеллекту
🔸71% переживают за сохранность данных
🔸63% не видят смысла в AI
🔸58% не доверяют AI информации
🔸53% предпочитают, чтобы ответственность нес человек
👉 Читайте подробнее по ссылке: https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/
@proVenture
#ai #research
Ребята из Menlo Ventures написали новый любопытный отчет про AI для розничных клиентов (кстати, не без помощи Claude, о чем сразу указано). В тему недавнего поста от a16z по бенчмаркам роста AI бизнесов, из которых следовало то, что consumer растет быстрее b2b.
Чего там есть интересного?
1/ 61% взрослых американцев когда-либо использовали AI и 19% используют каждый день. Экстраполируя эти данные на мир мы получим до 1.8B когда-либо использовавших и до 600М ежедневных пользователей.
2/ Рынок Consumer AI Tools составляет $12.1B (19% из него составляют специализированные ассистенты, а остальное – общего назначения). Всего 3% пользователей платят за подписку, если считать, что 1.8B должны были бы платить $20 в месяц => это бы составляло $432B.
3/ Кто пользуется AI?
▪️All US: 61% всего и 19% ежедневно
▪️Gen Z: 76% и 21%
▪️Millennials: 70% и 24%
▪️Gen X: 59% и 19%
▪️Baby Boomers: 45% и 11%
🔹Gen Z тут явно лидирует, но удивительно, что 45% бумеров использовали AI когда либо – очень много!
4/ Какие еще любопытные паттерны использования AI?
▪️75% трудоустроенных и только 52% безработных используют AI
▪️Студенты больше всего – 85%
▪️79% среди родителей и только 54% среди взрослых без детей
5/ Какие наиболее популярные ассистенты?
▫️ChatGPT: 28%
▫️Gemini: 23%
▫️Meta (признанная экстремистской): 18%
▫️Alexa: 18%
▫️Siri: 16%
🔹На секундочку Siri на 5-м месте 😂, и только потом и Claude, и Grok, и Deepseek и так далее
6/ Топ-3 наиболее часто встречающихся задачи, для чего используется AI:
▪️Написание имейлов: 19%
▪️Исследование топиков в интернете: 18%
▪️Управление списками дел: 18%
🔹В целом концентрация не так велика – в топ-10 все задачи занимают от 14% до 18%
7/ Топ-5 задач, где чаще всего используется AI:
▪️Написание текстов: 51%
▪️Программирование: 47%
▪️Помощь в назначении задач: 43%
▪️Создание презентаций: 38%
▪️Создание музыки и аудио: 37%
8/ В отчете несколько отдельных любопытных графиков о том, как AI меняет то, как мы учимся, как участвует в креативных индустриях, социальных практиках, медицине и так далее.
9/ Но не все используют AI – давайте посмотрим на 5 причин того, почему AI можно не использовать:
🔸80% предпочитают человека искусственному интеллекту
🔸71% переживают за сохранность данных
🔸63% не видят смысла в AI
🔸58% не доверяют AI информации
🔸53% предпочитают, чтобы ответственность нес человек
👉 Читайте подробнее по ссылке: https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/
@proVenture
#ai #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
📉 Доля стартапов с развивающихся рынков в YC упала с ~27% до ~2% с 2021 до 2024 – анализ inDrive Ventures.
Ребята из inDrive Ventures сделали несколько прикольных слайдов на тему участия YC в движухе на развивающихся рынках. Они сами инвестируют на этих рынках, им самое то смотреть на такие штуки.
Но что может быть полезно фаундерам?
1/ Пара общих наблюдений:
▪️Доля проектов в батчах сильно падает – как уже писалось, с ~27% в 2021 до ~2% в 2024
▪️Кажется, что это ниже нормы, если взять за нормальность рынок в 2015-18 годах, то там доля на уровне 10%
▪️В структуре осталась с заметной долей ЮВА, остальное слабо заметно. LATAM рос-рос с 2016-го, но резко сдулся в последние 2 года
2/ Какие топ-5 инвесторов со-инвестировали с YC на seed стадии на EMs?
▫️Goodwater Capital – 83 уникальных сделки
▫️Soma Capital – 66
▫️Pioneer Fund – 41
▫️Global Founders Capital – 36
▫️Liquid 2 Ventures – 25
3/ А кто на Series A?
▫️Tiger Global – 29
▫️Peak XV Ventures – 23
▫️DST Global – 16
▫️Ribbit Capital – 11
▫️Sequoia / Lightspeed – 8
🔹Рейтинг в презентации на Series A основан на объеме, но мы тут показываем по количеству, чтобы было сопоставимо с Seed
👉 Качайте презентацию на 5 слайдов в сообщении ниже для более подробного изучения.
P.S. Изначально презентация была подсмотрена у Дани Чепенко из команды inDrive Ventures, а тут он недавно еще сам написал более подробный пост на эту тему у себя в канале, там еще интересные выкладки. И также есть ссылка на пост в Linkedin, можете посмотреть и его.
@proVenture
#yc #research
Ребята из inDrive Ventures сделали несколько прикольных слайдов на тему участия YC в движухе на развивающихся рынках. Они сами инвестируют на этих рынках, им самое то смотреть на такие штуки.
Но что может быть полезно фаундерам?
1/ Пара общих наблюдений:
▪️Доля проектов в батчах сильно падает – как уже писалось, с ~27% в 2021 до ~2% в 2024
▪️Кажется, что это ниже нормы, если взять за нормальность рынок в 2015-18 годах, то там доля на уровне 10%
▪️В структуре осталась с заметной долей ЮВА, остальное слабо заметно. LATAM рос-рос с 2016-го, но резко сдулся в последние 2 года
2/ Какие топ-5 инвесторов со-инвестировали с YC на seed стадии на EMs?
▫️Goodwater Capital – 83 уникальных сделки
▫️Soma Capital – 66
▫️Pioneer Fund – 41
▫️Global Founders Capital – 36
▫️Liquid 2 Ventures – 25
3/ А кто на Series A?
▫️Tiger Global – 29
▫️Peak XV Ventures – 23
▫️DST Global – 16
▫️Ribbit Capital – 11
▫️Sequoia / Lightspeed – 8
🔹Рейтинг в презентации на Series A основан на объеме, но мы тут показываем по количеству, чтобы было сопоставимо с Seed
👉 Качайте презентацию на 5 слайдов в сообщении ниже для более подробного изучения.
P.S. Изначально презентация была подсмотрена у Дани Чепенко из команды inDrive Ventures, а тут он недавно еще сам написал более подробный пост на эту тему у себя в канале, там еще интересные выкладки. И также есть ссылка на пост в Linkedin, можете посмотреть и его.
@proVenture
#yc #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔍 Что там в AI поиске новенького?
В прошлый раз неплохо зашел короткий пост на тему того, что AI занимает в поиске 6%. Давайте посмотрим, что там новенького?
▪️Для начала отметим следующее, что Google все еще занимает 90% в поисковом трафике (точнее 89.5%), а AI все же занимает меньше 6% - скорее 1%. То были оценки, это новые оценки, так и нет нормальных цифр.
▪️Но косвенно можем посмотреть вот на что – в более чем 50% поисковых запросов от Google уже есть AI Overview. Получается некоторый навязанный AI поиск.
▪️Если учитывать, что 15М американцев ищут информацию с помощью AI прежде, чем идти в традиционные поисковые системы, то доля таких примерно 5% от всех пользователей интернета в США.
▪️Порядка 90% трафика AI в целом (не только поиск) идет с дксктопа, тогда как у Google 53% трафика идет с мобилок, любопытно.
Еще более прикольно – что происходит с кликами?
🔹На ссылки из AI Summary в Google жмут на 47% реже, чем в запросах без AI Summary.
🔹А если брать в целом AI Search Engines и AI Chatbots, то они генерят на 91% и на 96% меньше кликов, соответственно, по сравнению с классическими поисковиками.
Отдельно – какова реальная доля?
▫️Томаш Тунгуз оценивает грубо, что если на ChatGPT приходится 1 запрос на одного американца, а на Google приходится 4 запроса, а 50% запросов самого Google включает AI Summary, то доля AI в поиске – это реально 60%. Но это немного притянуто за уши, согласитесь. Данные выше все же это пока не подтверждают.
Что-то еще интересного видели по теме? Делитесь в комментариях или в ЛС.
@proVenture
#ai #trends #research
В прошлый раз неплохо зашел короткий пост на тему того, что AI занимает в поиске 6%. Давайте посмотрим, что там новенького?
▪️Для начала отметим следующее, что Google все еще занимает 90% в поисковом трафике (точнее 89.5%), а AI все же занимает меньше 6% - скорее 1%. То были оценки, это новые оценки, так и нет нормальных цифр.
▪️Но косвенно можем посмотреть вот на что – в более чем 50% поисковых запросов от Google уже есть AI Overview. Получается некоторый навязанный AI поиск.
▪️Если учитывать, что 15М американцев ищут информацию с помощью AI прежде, чем идти в традиционные поисковые системы, то доля таких примерно 5% от всех пользователей интернета в США.
▪️Порядка 90% трафика AI в целом (не только поиск) идет с дксктопа, тогда как у Google 53% трафика идет с мобилок, любопытно.
Еще более прикольно – что происходит с кликами?
🔹На ссылки из AI Summary в Google жмут на 47% реже, чем в запросах без AI Summary.
🔹А если брать в целом AI Search Engines и AI Chatbots, то они генерят на 91% и на 96% меньше кликов, соответственно, по сравнению с классическими поисковиками.
Отдельно – какова реальная доля?
▫️Томаш Тунгуз оценивает грубо, что если на ChatGPT приходится 1 запрос на одного американца, а на Google приходится 4 запроса, а 50% запросов самого Google включает AI Summary, то доля AI в поиске – это реально 60%. Но это немного притянуто за уши, согласитесь. Данные выше все же это пока не подтверждают.
Что-то еще интересного видели по теме? Делитесь в комментариях или в ЛС.
@proVenture
#ai #trends #research
❤1👎1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
⚙️ 2024 AI Inference Infra Survey: 71% компаний использует open source модели.
Любопытное исследование провели ребята из BentoML. Они опросили 250+ организаций, которые внедряют AI решения, и показали некоторые любопытные данные по тому, как компании адаптируют модели под конечное использование.
1/ В очередной раз говорим о том, что компании используют сразу несколько моделей – в отчете на вопрос есть куча вариантов ответов с процентом множественного выбора от, которые имеют от 30% до 35% ответов респондентов – это все варианты, где речь идет про модели сложнее традиционных ML моделей. 44% используют mult-modal embedded, 50% - LLM.
2/ Еще есть следующая статистика паттернов использования:
▪️43% делают deployment самостоятельно (для сравнения, 59% используют AI API, еще 50% используют API вендоров)
▪️71% используют опенсорсные модели и еще 48% используют fine tuned опенсорс модели, тогда как закрытые используют 47%
▪️Почему так? 66% говорят, что из-за контроля над данными, еще 58% говорят, что так дешевле для отдельных задач, а еще 48% - что performance выше для конкретных задач
▪️А где основные проблемы AI инфраструктуры? 49% говорят, что сложно создавать и поддерживать, 45% отмечают сложности с GPU, 43% отмечают, что есть сложности в безопасности. И так далее.
▪️И, наконец, где крутятся модели? On premises делают 31%, но чаще всего в Microsoft Azure (42%), AWS (31%), а еще близко Google Cloud (30%).
3/ Эта статистика подсвечивает очень любопытные вещи – большинство компаний так или иначе тестируют свои тулы (71% пользуются open source моделями), а для кого-то критически важно делать on prem решения (31%). Однако сложно такие вещи делать самостоятельно (49%) и еще не достать GPU (45%), поэтому выбор пока в пользу корпоративных вендоров (и OpenAI, по слухам, должен прожечь $17BM на compute и все это дело в 2026).
4/ Внимание, вопрос! Когда рынок устаканится, останутся ли компании у внешних вендоров по причине удобства или перейдут на свои тулы из-за проблем с безопасностью и желания on prem решений? Наверняка будет сплит задач – во многих отраслях данные на сторону просто не отдать, регуляторика не позволяет, поэтому эти данные будут пока лежать, пока свои модели не получится делать еще эффективнее и легче. А менее сенситивные данные могут вполне остаться с внешними вендорами.
👉 Читайте отчет более подробно по ссылке: https://www.bentoml.com/blog/2024-ai-infra-survey-highlights
@proVenture
#ai #research #saas
Любопытное исследование провели ребята из BentoML. Они опросили 250+ организаций, которые внедряют AI решения, и показали некоторые любопытные данные по тому, как компании адаптируют модели под конечное использование.
1/ В очередной раз говорим о том, что компании используют сразу несколько моделей – в отчете на вопрос есть куча вариантов ответов с процентом множественного выбора от, которые имеют от 30% до 35% ответов респондентов – это все варианты, где речь идет про модели сложнее традиционных ML моделей. 44% используют mult-modal embedded, 50% - LLM.
2/ Еще есть следующая статистика паттернов использования:
▪️43% делают deployment самостоятельно (для сравнения, 59% используют AI API, еще 50% используют API вендоров)
▪️71% используют опенсорсные модели и еще 48% используют fine tuned опенсорс модели, тогда как закрытые используют 47%
▪️Почему так? 66% говорят, что из-за контроля над данными, еще 58% говорят, что так дешевле для отдельных задач, а еще 48% - что performance выше для конкретных задач
▪️А где основные проблемы AI инфраструктуры? 49% говорят, что сложно создавать и поддерживать, 45% отмечают сложности с GPU, 43% отмечают, что есть сложности в безопасности. И так далее.
▪️И, наконец, где крутятся модели? On premises делают 31%, но чаще всего в Microsoft Azure (42%), AWS (31%), а еще близко Google Cloud (30%).
3/ Эта статистика подсвечивает очень любопытные вещи – большинство компаний так или иначе тестируют свои тулы (71% пользуются open source моделями), а для кого-то критически важно делать on prem решения (31%). Однако сложно такие вещи делать самостоятельно (49%) и еще не достать GPU (45%), поэтому выбор пока в пользу корпоративных вендоров (и OpenAI, по слухам, должен прожечь $17BM на compute и все это дело в 2026).
4/ Внимание, вопрос! Когда рынок устаканится, останутся ли компании у внешних вендоров по причине удобства или перейдут на свои тулы из-за проблем с безопасностью и желания on prem решений? Наверняка будет сплит задач – во многих отраслях данные на сторону просто не отдать, регуляторика не позволяет, поэтому эти данные будут пока лежать, пока свои модели не получится делать еще эффективнее и легче. А менее сенситивные данные могут вполне остаться с внешними вендорами.
👉 Читайте отчет более подробно по ссылке: https://www.bentoml.com/blog/2024-ai-infra-survey-highlights
@proVenture
#ai #research #saas
Forwarded from proVenture (проВенчур)
💰 GenAI приложения потратили на рекламу $219M во 2К 2025 – Sensor Tower #4.
Продолжаем разбирать отчет Sensor Tower по AI приложениям. На этот раз посмотрим другую сторону – где и как тратят на рекламу приложения.
1/ Общие цифры - $219M digital spend во 2К 2025 (это +121% YoY), который позволил создать 25.3B impressions за тот же период. Данные по США.
2/ Структура:
▪️69% на social
▪️31% - display & video
3/ Топ-5 рекламодателей:
▫️Adobe (внезапно!)
▫️Microsoft
▫️Google
▫️Polybuzz
▫️Meta (признанная экстремистской в РФ и запрещена)
🔹Anthropic и OpenAI тоже в топе есть, просто ниже
4/ Очень любопытный график того, где рекламируются топовые рекламодатели
▪️Лидер наш Adobe очень диверсифицированно идет – Tiktok, десктоп видео, Instagram, Facebook (оба принадлежат запрещенной META), YouTube и так далее
▪️Codespace делает только Mobile App, его же много делает и Google, у которого еще много Linkedin’а и Instagram
▪️Meta, наоборот, много использует YouTube, как и Answer AI и Question AI
▪️Claude делает Linkedin, Facebook, Instagram – классика
▪️OpenAI – Instagram, Facebook и огромная доля приходится на прочее
5/ А еще любопытная информация, какие каналы используются по странам.
▪️Line используется только в Японии и нигде больше (логично)
▪️Linkedin из классических каналов (Facebook, Instagram, Youtube) не используется в Японии, Мексике и Новой Зеландии, Reddit еще и в Южной Корее
▪️X помимо США еще есть в ряде стран, но не во всех – нет в Австралии, Канаде, Франции, Германии, Италии, Мексике, Новой Зеландии и Южной Корее
Вот такой интересный отчет, на этом его разбор закончен, там еще много частей осталось, но вы уже можете прочитать сами.
Подборка предыдущих постов по отчету Sensor Tower:
✔️ Про рынок
✔️ Про то, что пользователи Linkedin, X и криптаны активнее всего пользуются AI apps
✔️ Про то, откуда чаще всего берет информацию ChatGPT
👉 Сам отчет Sensor Tower на 71 страницу можно скачать по ссылке: https://sensortower.com/blog/state-of-ai-apps-report-2025
#ai #research
Продолжаем разбирать отчет Sensor Tower по AI приложениям. На этот раз посмотрим другую сторону – где и как тратят на рекламу приложения.
1/ Общие цифры - $219M digital spend во 2К 2025 (это +121% YoY), который позволил создать 25.3B impressions за тот же период. Данные по США.
2/ Структура:
▪️69% на social
▪️31% - display & video
3/ Топ-5 рекламодателей:
▫️Adobe (внезапно!)
▫️Microsoft
▫️Google
▫️Polybuzz
▫️Meta (признанная экстремистской в РФ и запрещена)
🔹Anthropic и OpenAI тоже в топе есть, просто ниже
4/ Очень любопытный график того, где рекламируются топовые рекламодатели
▪️Лидер наш Adobe очень диверсифицированно идет – Tiktok, десктоп видео, Instagram, Facebook (оба принадлежат запрещенной META), YouTube и так далее
▪️Codespace делает только Mobile App, его же много делает и Google, у которого еще много Linkedin’а и Instagram
▪️Meta, наоборот, много использует YouTube, как и Answer AI и Question AI
▪️Claude делает Linkedin, Facebook, Instagram – классика
▪️OpenAI – Instagram, Facebook и огромная доля приходится на прочее
5/ А еще любопытная информация, какие каналы используются по странам.
▪️Line используется только в Японии и нигде больше (логично)
▪️Linkedin из классических каналов (Facebook, Instagram, Youtube) не используется в Японии, Мексике и Новой Зеландии, Reddit еще и в Южной Корее
▪️X помимо США еще есть в ряде стран, но не во всех – нет в Австралии, Канаде, Франции, Германии, Италии, Мексике, Новой Зеландии и Южной Корее
Вот такой интересный отчет, на этом его разбор закончен, там еще много частей осталось, но вы уже можете прочитать сами.
Подборка предыдущих постов по отчету Sensor Tower:
✔️ Про рынок
✔️ Про то, что пользователи Linkedin, X и криптаны активнее всего пользуются AI apps
✔️ Про то, откуда чаще всего берет информацию ChatGPT
👉 Сам отчет Sensor Tower на 71 страницу можно скачать по ссылке: https://sensortower.com/blog/state-of-ai-apps-report-2025
#ai #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥 Читали новости про то, что MIT наисследовал, что 95% GenAI пилотов в корпорациях проваливается? Журналисты не так поняли отчет.
Вернее в заголовки вынесли не самый основной посыл, а мы ведь редко читаем дальше заголовка, да? В общем, есть два момента:
1/ Исследовательская группа NANDA в MIT сделала анализ, который говорит о том, что, действительно, на production перешли пока что специализированные Gen AI тулы только у 5% компаний и общие GenAI тулы у 40% компаний. График прилагается.
2/ Но важнее другое – исследование отмечает тренд на “shadow AI”. Это ситуация, когда сотрудник не использует корпоративный тул, а использует свой втихаря. Например, ChatGPT использует в работе, а собственный AI Agent корпоративный – нет. То есть, пенетрация все же увеличивается, но оценить точно ее нельзя и эффект посчитать тоже.
3/ Последнее еще более интересно, поскольку несколько раз в разговорах люди из корпораций говорили то, что компании отказывались от сложный тулов и просто на всех покупали ChatGPT или Claude – и сотрудники начинают ходить туда как со своими личными запросами, так и вытягивать API в какие-то свои простые тулы для автоматизации работы – считывания PDF инвойсов, выстраивание сводных таблиц с данными, создания Chrome extensions для удобной работы с корпоративными тулами в вебе и так далее.
Вот что на самом деле говорит нам исследование, и это очень интересно.
👉 Почитайте статью про отчет полностью, там про этот тренд тоже есть, просто не так очевидно: https://finance.yahoo.com/news/mit-report-95-generative-ai-105412686.html?guccounter=1
А само исследование можно скачать только через заявку в MIT, так что ссылку не оставляем, путь слишком тернист.
@proVenture
#ai #research
Вернее в заголовки вынесли не самый основной посыл, а мы ведь редко читаем дальше заголовка, да? В общем, есть два момента:
1/ Исследовательская группа NANDA в MIT сделала анализ, который говорит о том, что, действительно, на production перешли пока что специализированные Gen AI тулы только у 5% компаний и общие GenAI тулы у 40% компаний. График прилагается.
2/ Но важнее другое – исследование отмечает тренд на “shadow AI”. Это ситуация, когда сотрудник не использует корпоративный тул, а использует свой втихаря. Например, ChatGPT использует в работе, а собственный AI Agent корпоративный – нет. То есть, пенетрация все же увеличивается, но оценить точно ее нельзя и эффект посчитать тоже.
3/ Последнее еще более интересно, поскольку несколько раз в разговорах люди из корпораций говорили то, что компании отказывались от сложный тулов и просто на всех покупали ChatGPT или Claude – и сотрудники начинают ходить туда как со своими личными запросами, так и вытягивать API в какие-то свои простые тулы для автоматизации работы – считывания PDF инвойсов, выстраивание сводных таблиц с данными, создания Chrome extensions для удобной работы с корпоративными тулами в вебе и так далее.
Вот что на самом деле говорит нам исследование, и это очень интересно.
👉 Почитайте статью про отчет полностью, там про этот тренд тоже есть, просто не так очевидно: https://finance.yahoo.com/news/mit-report-95-generative-ai-105412686.html?guccounter=1
А само исследование можно скачать только через заявку в MIT, так что ссылку не оставляем, путь слишком тернист.
@proVenture
#ai #research