👀 Повне інтерв'ю теж варте уваги, багато цікавого: https://youtu.be/G8T1O81W96Y

🖼 Один з найпомітніших consumer oriented AI-стартапів — сервіс для генерації презентацій Tome. Запущений в 2022 (до ChatGPT!) екс-менеджерами Meta стартап швидко набрав користувачів — 10 млн за 10 місяців, здебільшого безкоштовних. Підняв $81 млн від солідних інвесторів (Coatue, Greylock). З часом зіткнувся з проблемами, спільними для всіх AI-сервісів — розчарування користувачів після завищених очікувань, повільне зростання виручки та висока собівартість роботи сервісу (Tome працює на моделях Open AI, Anthropic та Stable Diffusion). Мільйонні бюджети пішли на рекламу та промо у інфлюенсерів. Всередині компанії наростали протиріччя — частина команди пропонувала сфокусуватись на enterprise сегменті, зокрема на спеціалістах з продажів та маркетингу, які регулярно використовували сервіс та були готові платити за додаткові фічі. Тоді як фаундери продовжували орієнтуватись на ширшу аудиторію, включаючи фрілансерів та стартаперів. За даними The Information, наразі annualized revenue rate Tome складає $3.5 млн (тобто місячна виручка складає менше 300k). Не дуже capital efficient, правда?

Вчора стало відомо, що фаундери таки вирішили переорієнтуватись на B2B напрям, заодно звільнивши 20% співробітників. Тепер Tome позиціонують як AI-native research & design platform behind better sales meetings. Підписка коштує від $16/місяць, безкоштовна версія позбавлена AI-фіч. Ось такий поворот на шляху до прибутковості. Можна очікувати, що з часом такий півот зроблять ще багато AI-стартапів — від дешевого сервісу "для всіх" до більш високого цінника для бізнес-користувачів з певної ніші з чіткою ціннісною пропозицією.

До речі, їх конкуренти Gamma нещодавно дістались до позначки в 10 млн користувачів, залучивши всього $7 млн інвестицій. Рік тому я тестував три AI-сервіси для презентацій — Gamma, Tome та Beautiful, і перший виявився для мене найбільш зручним і зрозумілим. Ось тут писав про нього, а тут — приклад гарної презентації в Gamma від a16z. До речі, якраз про consumer AI.

🔬Пошук product-market fit — одна з ключових задач для стартапів ранніх стадій. Компанія може пройти через багато експериментів та півотів, поки не знайде відповідь на питання, який продукт треба будувати і для яких користувачів. (Це, до речі, буквально фундаментальні питання економіки — що виробляти, як і для кого).

Хочу поділитись двома корисним ресурсами для фаундерів. Перший — The Arc Product-Market Fit Framework від фонду Sequoia, одного з мастодонтів Кремнієвої долини. В тексті за лінком — їх підхід до PMF, яким вони діляться зі стартапами в своєму акселераторі Arc. Автори виділяють три архетипи PMF в залежності від того, як користувач бачить проблему: hair on fire (нагальна і болюча проблема), hard fact (проблема, з якою користувач вже звикся) і future vision (щось радикально нове, на кшталт iPhone). Кожен з цих типів проблем вимагає різних підходів до аналізу ринку та побудови продукту. Цікаве читання, рекомендую!

🔍 Ще один підхід до product-market fit — від фонду First Round Capital. Це солідний фонд, один з перших інвесторів в Uber, Square та Roblox. Вони проводять програму з PMF в офлайні (можете податись, якщо ви в Каліфорнії), серед спікерів — фаундери їх портфоліо компаній.

Зміст першого заняття виклали в публічний доступ — там детально розписані виміри та рівні PMF і як компанії можуть рухатись між ними, з прикладами з досвіду портфоліо фаундерів. Корисне читання!

Бонус: кількадесят кейсів з пошуком PMF з блогу First Round.

🏆📈 Хвиля розвитку GenAI триває уже достатньо, щоб можна було виділити найуспішніші компанії і проаналізувати, що саме вони роблять правильно. Венчурний фонд Menlo Ventures саме так і зробив: вони розглянули десять ранніх переможців цієї гонки, які зростали швидше відомого SaaS-бенчмарка $1M ARR → TTDDD і проаналізували, як саме вони створюють цінність для користувачів. Вийшов цікавий та пізнавальний матеріал, ключове винесу сюди, а приклади читайте за лінком.

1. Displace services with software
Software may be eating the world, but not as fast as you’d think. Nearly 80% of the economy is service-based, largely untouched by technology due to the abundance of unstructured data and complex reasoning requirements. Generative AI is now making inroads into these previously underserved sectors, turning SaaS on its head with “Services-as-Software.”

2. Target work that is high-value, high-volume, or facing labor shortages
The roles where AI can have the largest impact are high-value (e.g., software engineers and lawyers), high-volume (e.g., customer service and business development representatives), or in areas with worker shortages (e.g., nurses).

3. Seek pattern-based workflows with high engagement and usage
Most AI apps are copilots that share work with an employee, while some are agents that can automate tasks entirely. Either way, a great place to seek a moat for AI apps is pattern-based workflows with regular usage and habitual engagement, rather than those that rely on data or network effects alone.

4. Unlock proprietary data
Over 80% of enterprise data is inaccessible because it’s trapped in unstructured file formats or document stores like your email inbox. By leveraging LLMs to make this data usable, AI-native apps can build proprietary data moats over time.

5. Embrace zero marginal cost creation
Generative AI enables infinite scaling of written content, images, and potentially even software and products, unleashing creation possibilities across the enterprise—from cold sales outbounds to personalized marketing to compelling visual assets.

6. Build where incumbents aren’t, can’t, or won’t
Identify areas where GenAI can unlock net-new capabilities, incumbents are slow-moving, or the dominant player fails to imagine what is possible with AI.

7. Win with compound AI systems rather than models
The most successful AI apps focus on adding value at the data and infrastructure level; they win through novel architectural approaches, including chain-of-thought, tool use, agents, and appropriate model choices for the function at hand (versus relying on a single monolithic model).

Такі блоги від сильних інвесторів про ринок і продукт корисно читати. Вони переглядають тисячі компаній і гарно визначають патерни — що працює, а що ні. Menlo VC — сильний фонд, який має в портфелі багато успішних компаній з Enterprise SaaS і зокрема AI. Їхній експертизі можна довіряти. Раніше ділився корисними матеріалами від них:
• The Modern AI Stack: Design Principles for the Future of Enterprise AI Architectures
• 2023: The State of Generative AI in the Enterprise

🤓 Долучився до Українського фонду стартапів - pro bono допомагаю команді оцінювати стартапи в сфері AI.

Якщо ви пропустили: нещодавно УФС відновив грантову програму підтримки стартапів за підтримки WNISEF. Можна отримати на свій проект $25K або $50K. Тож не вагайтесь, подавайтесь, і передайте знайомим фаундерам.

P.S. Тепер я офіційно експерт 😂

🎤 Буду сьогодні на цікавому івенті - Demo Day стартап-акселератора від CIVITTA.

Буду модерувати дискусію про фандрейзинг між фаундерами та інвесторами. Фундаментально важлива тема: в цьому процесі чим краще обидві сторони розуміють одна одну, тим продуктивніша співпраця.

Тим приємніше буде вести дискусію з такими учасниками як Юрій Заремба (кофаундер AiSDR, пройшли YC, залучили $3 млн), Даниїл Лубкін (кофаундер Beholder, залучили $1 млн) та Влад Тісленко (партнер SMRK, одного з найактивніших українських фондів).

І звісно ж рекомендую послухати власне пітчі випускників акселератора, і особливо питання від інвесторів до них. Це дуже корисно.

Підключайтесь, буде цікаво!

📊 Magnificent Seven ("неймовірна сімка") - так називають сім американських технологічних компаній з найвищою капіталізацією: Meta, Amazon, Apple, Tesla, Alphabet, Microsoft, Nvidia.

📈 На них припадає 30% капіталізації S&P 500 (індекс 500 найбільших публічних компаній США) та 75% зростання цього індексу за минулий рік.

💰 А ще вони є рекордсменами серед компаній з венчурного фінансування, капітальних інвестицій (в тому числі в розробку) та викупу акцій.

🤯 Сумарний обсяг інвестицій цих сімох компаній приблизно рівний ВВП Швеції.

🧠 💰Гарний звіт State of AI investing від Dealroom:

- ситуація на глобальному ринку інвестицій в AI
- цікаві стартапи в окремих індустріях (mobile, ads, cloud, energy, defense, biotech, healthcare...)
- AI в Європі

В коментарях кілька цікавих слайдів.

📈 Just how rare is growing revenue 262% in a year? Very.

🎤 Мали гарну дискусію на про штучний інтелект в Україні на DOU Day. На LinkedIn написав трохи більше.

Звісно, в умовах війни розвивати будь-яку індустрію це як котити камінь вгору. Але все одно треба думати про те, як навіть в таких умовах, з дуже обмеженими ресурсами, не загубити той потенціал, який у нас є.

Перше, що спадає на думку:
- не допустити занепаду STEM-освіти, це база
- розвивати культуру підприємництва - з цим слабко зараз
- максимально залучати талановитих українців з еміграції як менторів, інвесторів та коннекторів до інших екосистем, в першу чергу Silicon Valley

Що думаєте?

🤔 Невеликий інтерактив.

Якщо ви тільки не сиділи останній рік під каменем, то чули про неймовірний перфоманс NVIDIA — капіталізація компанії зросла на 3000% за останні 5 років! Чому так вийшло, ви теж в курсі — лопати під час золотої лихоманки і так далі.

Проте це призвело до неочікуваної внутрішньої проблеми в компанії. До якої?

Пишіть в коментарях. Відповідь напишу пізніше.

💰👀 В технологічних компаніях акції або опціони складають суттєву частину компенсації працівників. Коли акції зростають в ціні в 30 разів за 5 років, багато працівників стають мільйонерами. А якщо ти мільйонер, то і працювати не дуже хочеться. Особливо якщо у компанії немає конкурентів. Далі — цитати зі статті Business Insider за грудень 2023:

Nvidia's stratospheric rise this year has engendered an unusual problem: Some of the longer-tenured employees, sitting on a wealth of company stock, are no longer doing their fair share of work.

It's a big enough issue that Nvidia CEO Jensen Huang felt the need to address it during last month's internal all-hands meeting.

Many Nvidia employees have become incredibly rich after the company's stock is up by about 1,200% over the past five years. One unexpected by-product of that success has been the growing tension between employees, where some staffers feel the old-timers are simply not pulling their weight.

Almost every tech company at some point faces a similar problem, where longtime employees who know their way around the company "coast" through their jobs. Silicon Valley has a phrase, "rest and vest," for employees who get paid without doing too much work, waiting for their stock awards to vest.

The explosive demand for Nvidia's advanced chips is only adding to the complacency. Nvidia's GPU chips have become one of the most sought-after products in tech this year, as they serve as the backbone of many generative AI services, such as ChatGPT.
That popularity is making some Nvidia employees' jobs easy. One person said Nvidia now had more leverage than ever with its customers, as cloud providers and artificial-intelligence companies were desperate to get its GPU chips.

The newfound riches among Nvidia employees may also be dulling motivation. One person estimated that even middle managers were now making more than $1 million a year in total compensation from the skyrocketing value of stock awards. Like many tech firms, Nvidia pays part of its employee compensation in company stock, which is up roughly 230% this year.

💸 Взагалі така практика як заохочення працівників та топ-менеджменту акціями/опціонами є дуже правильною з точки зору incentives alignment. Працівники мають skin in the game, відповідно і вкладаються в успіх компанії — тому що їх активи зростають пропорційно зростанню компанії. Історії з rest and vest чи такі казуси як з NVIDIA це швидше виняток.

Ось наприклад дані за 2023 рік по США. Можна отримати непогану частку в компанії, навіть не будучи її засновником. А потім, наприклад, продати її на пізніших раундах при вищій оцінці новим інвесторам, чи дочекатись liquidity event - acquisition or IPO. Звісно, після періоду вестингу (зазвичай чотири роки).

Це можливість, про яку у нас чомусь рідко говорять. А дарма.

📝 Ось найбільш грунтовний матеріал на цю тему, що я бачив. Від крутого фонду Index Ventures. Раніше ділився їх гайдом з масштабування команд. Скиньте знайомим фаундерам.

🥳 Сьогодні у мене день народження!

Дякую вам, що читаєте мої публікації, реагуєте і коментуєте. Особливо радий зустрічати вас в офлайні. Ви суперпрофесійні і просунуті люди, радий бути для вас корисним.

Привітати мене можна ось тут. Зібрані кошти передам на збір підрозділу Ватага Браво, в якому воює мій друг. Вони тримають оборону на Донеччині, на ділянці фронту де зараз ідуть активні бойові зіткнення, тож ваша підтримка буде дуже доречною.

Всім гарного і мирного дня! 🫂

🌟 Гарна презентація про Magnificent Seven від Dealroom. Детально розкрита тема їх масивних інвестицій, зокрема в AI на різних рівнях стеку.

Нижче додам кілька цікавих слайдів.