в моей ленте в линке последнее время мелькает один saas-bro, кто делает компанию про анонимизацию посетителей сайта (про которые я писал ранее, btw).
в команде 3 человека и 20 so-called AI агентов.
делает все по законам build-in-public и пытается достичь $10M ARR per employee без инвесторов, мам, пап и кредитов.

пошарил недавно свой сетап. показалось очень занятным, потому это очень достойный результат без какого-то rocket science.

дальше перевод его поста.

за последние 30 дней у нас:

— $1m+ в qual pipeline
— 25 клиентов, ручной онбординг
— 20+ новых фич
— 500+ закрытых тикетов


observer
смотрит на 15к+ реакций (моих и конкурентов), находит тёплых лидов среди ICP. превращает соцсигналы в сигнал на покупку
стэк — make + unipile + anthropic

hunter
трекает 5к+ анонимных визитов на сайт, деанонимизирует, ресёрчит, пишет — всё в реалтайме
стэк — swan ai (его тула)

gatekeeper
из 800+ запросов в демо фильтрует только тех, кто нам реально подходит. ресёрчит, обогащает, скорит
стэк — make + anthropic + generect

concierge
отвечает на 500+ диалогов с клиентами — тикеты, онбординг, сбор фидбэка. >70% — без участия человека
стэк — swan ai + slack

analyst
структурирует фидбэк из 100+ разговоров в приоритезацию фич
стэк — make + circleback + openai

prototyper
делает прототипы по спекам, сокращая цикл от идеи до имплементации с недель до часов
стэк — v0 design от vercel

architect
собирает архитектуру под фичи, предлагает реализацию, пишет боилерплейт
стэк — cursor + devin ai

auditor
автоматически отвечает на запросы по безопасности и соответствию — заменяет собой 100+ часов доки
стэк — cursor + anthropic

с появлением LLM стал больше замечать процессы, где избыточная продуктивность, наоборот, мешает удовольствию от взаимодействия.

LLM круто индустриализирует всё: от написания кода, до создания комиксов. и все в восторге от этого и все такое.

но вместе с этим стал больше получать удовольствия от непосредственного взаимодействия с объектом. например, я отключаю любые саммаризаторы почты — особенно рассылок.
потому что именно между строк часто самое интересное. это попытка заглянуть в голову автору.
сама по себе информация там слабоуникальна, и продуктивность тут ни при чём. это больше похоже на диалог.

или наоборот — при создании.
общаясь с клиентами или командой, я всё ещё пишу заметки от руки, хотя перебровал кучу meeting notetakers. да, агент может зафиксировать контекст, тему, дата-поинты, все это цепялется в нужный тебе воркфлоу, и все такое — но расстановка акцентов всегда субъективна.
могу выцепить фразу, которая кажется дежурной, но для меня она центр всей беседы.

всё это заставляет снова возвращаться к любимой цитате.

not only does nobody know how to measure productivity,
we’re also not even sure it’s the most important way to predict success

а в чем вы ортодоксы в LLM-мире?

китайский ии-агент Manus поднял $75m при оценке $0.5b от Benchmark, Tencent, Hongshan и ZhenFund.

на фоне торгово-политической повестки сделка выглядит немного оторванной.

продукт хороший, но попробуем разобраться, как предприниматели сидя в Ухане и Пекине в 2025 году подняли денег от Benchmark по такой оценке.

начнем с того, что фаундер на удивление хорошо ориентируется в рынке китайского SaaS, который исторически был далёк от американского (в целом многие сомневаются, что SaaS вообще существует в Китае в его оригинальном прочтении)

начал хаслить сразу после универа: в 2015 запустил Nightingale Technology (夜莺科技) и сделал Yiban Assistant (壹伴助手) неофициальный клиент WeChat с разными интеграциями.

в 2019 увидел возможность в сегменте корпоративного WeChat и сделал Weiban Assistant (微伴助手).
идеально поймал момент: когда WeTool (главный неофициальный CRM над WeChat) закрыли в 2020, Weiban стал основным решением на рынке, привлёк интерес Sequoia China и Youzan. в итоге компанию купила местный интегратор Minglue Technology (明略科技).

фаундер сам себя считает больше коммерсом, хоть и учился в престижном китайском техническом вузе. по его словам, он никогда не был самым технически одаренным в классе, и так описывает свои методы нетворкинга в универе:

помню, рядом с кампусом был ресторан северо-восточной кухни. я зарабатывал достаточно, чтобы водить туда своих одногруппников каждый день. если хотите потом перетащить своих одногруппников в стартап — кормите их ещё во время учёбы. после выпуска за ними уже придётся бегать по мишленовским ресторанам.

второй фаундер вообще выбивается из всех привычных конфуцианских рамок. в 17 лет бросил школу (dropout, еее), чтобы запустить корпоративный секьюрный браузер Mammoth Browser (猛犸浏览器). поднял скромный ангельский раунды в 1.5 млн юаней.
но увидев потенциал LLM, он присоединился к проекту и стал кофаундером в конце 2022 года.

Manus начинался как браузерный плагин Monica в 2022 году с поддержкой того же ZhenFund.

Monica это такой «агент» эпохи 2023 года, когда чаще всего под этим подразумевалось «chatgpt wrapper». продукт давал подписку для популярных моделей и разного рода ассистентов из «коробки». чем-то напоминает you.com или Poe от создателей quora

но Monica уже в 2023 могла автономно выполнять сложные задачи типа перебронирования билетов и работы с данными.

к 2023 компания закрыла раунд Series A от Tencent и Sequoia China aka Hongshan.
В начале 2024 отклонили оффер на $30m от ByteDance и продолжили расти, подняв оценку до почти $100m.

в Manus видны наработки Monica,которые обрели новое прочтение с выходом моделей для ризонинга.

Monica работает как браузерное расширение, а Manus как раз отмечается
глубокой интеграция с браузером. плюс Manus имеет свой интерпретатор и в отличии от других deep research агентов позволяет исполнять задачи по анализу данных и написанию кода.

запуск был нетипичным для Китая: ориентировались на глобальный рынок, так как внутренний рынок был сложнее.
с начала ковида много говорили (и я в том числе) о тезисе выхода китайских основателей на мировой SaaS рынок, но прям громких историй успеха было мало. для большинства инвесторов это все равно казалось токсичной история.

в отличие от локальных запусков, как у DeepSeek, у Manus был полноценный международный релиз — проморолики, кампания в англоязычных медиа, раздача раннего доступа ютуберам и твиттер-инфлюенсерам.

Я считаю, что сегодняшним китайским предпринимателям нужно быть более агрессивными в глобализации.
если мы видим за границей лучшие возможности — нужно идти и получать опыт международной конкуренции, а не замыкаться на знакомых рынках.
для этого, правда, нужно многое: когда мы запускали компанию, никто из фаундеров не жил за рубежом. уровень английского у всех остался на уровне школьных времён.

VC явно хотят иметь хоть какое-то exposure на росте китайского AI. но сегодня скорее всего, будут форсить глобальную стратегию, хотя бы потому что для Китая SaaS по-прежнему почти белое пятно.

в общем вдохновляющая история для rest of the world рынков и chinese tech so back

пока писал пост про Manus, заметил, что они начали набирать инженеров в Токио.

вакансии незаурядная, нужен инженер линуксового ядра, с обязательным японским.

внедрять японских девелоперов в китайскую кодовую базу — странная идея. китайская инженерная культура слишком обособлена для этого особенно в стартапе. так это скорее уже про работу «на клиенте»

моя гипотеза была следующая:
1. технически агенту с ядром нужно работать, наверное, чтобы закрыть вопросы data-privacy — особенно для их low-latency AI/haptics стека, где важна детерминированность и on-device вычисления.
2. а японские инженеры нужны для того, чтобы глубже адаптироваться под локальных OEM

такие вещи на уровне гипотез вряд ли будут реализовывать, значит есть уже какой-то PoC или MoU с местными энтепрайзмами и партнерами.

немного поспрашивал местных коллег — говорят, Manus, Dify, Deepseek уже открыли офисы и крутят пилоты.

тренд хороший! если Япония и правда начнёт втягивать китайский AI как первый международный рынок, то это может быть интересный альянс:
местное железо + свои игроки (Sakana, и др.) + регулируемый, но прогрессивный с точки зрения обучения данных рынок.

может быть вполне сильный полноценный AI-хаб.

написал новый пост в сабстэке про то, как я использую deep reseerch тулы для бизнес-поиска.
это, наверное, самый популярный LLM-сценарий у меня сегодня, который помогает в инвестиционных и GTM-делишках.

в 2023, когда только зарождался deep research, всё сводилось к созданию громоздких RAG-пайплайнов: агент офлайн качал 10-K, блоги, стенограммы подкастов, индексировал всё в vector db и писал промпты для каждого файла. появлялись первые вертикальные стартапы — я смотрел в основном на GTM и invest-tech, но было много интересного и в академических задачах.

схема работы агентов напоминала Directed Acyclic Graph (DAG): всё заранее прописано, один путь без циклов и ветвлений, а решения принимал внешний оркестратор. для простых сценариев «пользователь → запрос → поиск → ответ» это работало.

сегодня deep research-агенты в ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok и др. получили мощный апгрейд благодаря reasoning-моделям. появились Toolformer, ReAct, Tree-of-Thought, Chain-of-Thought и function calling — и агенты превратились в нечто похожее на конечный автомат. они сохраняют состояние (plan/execute/reflect), сами решают, когда делать loop или ветвление, могут retry’ть шаги и корректировать стратегию прямо в сессии.

есть четыре основных building-блока:

planning
модель разбивает запрос на подзадачи («какие сайты сканить», «какие PDF парсить», «какие API дернуть») и хранит этот живой plan в контексте диалога, который можно дополнять.

acting
через headless-браузер или API агент качает страницы и документы, парсит HTML/PDF, прогоняет текст через LLM-саммари и выдёргивает ключевые поля прямо в json-ячейки или табличные столбцы.

observing
агент сверяет промежуточные результаты с целями. если чего-то не хватает, возвращается к planning, меняет стратегию (дополнительные источники, глубина парсинга) и снова идёт в цикл. благодаря reasoning (ReAct, Chain-of-Thought, function calling) модель не просто рубит по сценарию, а реально рассуждает, loop’ит и ветвится. вместо жёсткой цепочки «шаг 1 → шаг 2 → готово» получаем динамичный поток:
«спланировал → выполнил поиск и парсинг → оценил результаты → добавил источник → … → готов отчёт». именно эта способность одновременно сохранять контекст, рассуждать и управлять переходами делает deep research-агента таким мощным.

publishing
когда все подцели закрыты, агент мёржит фрагменты в финальный отчёт: markdown-таблицы, списки фактов, ссылки на источники и confidence-метрики. отчёт готов к принятию решения.

но 90 % времени я делаю запросы типа «анализ финтех-стартапов из Колумбии для gig-worker’ов» или «поиск AV-компаний и выяснение, какой lidar-сенсор они используют». тут быстро упираешься в лимит компаний и слабое ранжирование: можно шаманить с промптами, но глубина и детерминированность поиска критичны для бизнеса. academic-бенчмарки вроде GAIA или PaperBench хвалят аккуратные резюме научных статей, но они не отражают запросы GTM-команд и инвесторов.

короче про это и написал. плюс для каждой статьи в сабстэке стараюсь зафичерить стартап, который как-то думает в сторону той проблемы, которая у меня возникла.

вместо одного горизонтального подхода Extruct применяет вертикальный AI. каждая компания, сегмент или продукт — самостоятельная «ячейка» в таблице, за которой следит свой агент. так внутри одной ячейки можно сохранять сотни раз больше контекста, гибко добавлять новые поля (стадия раунда, ключевой технический критерий) без перезапуска процесса и выстраивать кастомную логику прямо в planning. чем-то напоминает clay с claygent, только работает субъективно получше и дешевле для не-сейлзов.

так что советую и свою статью и стартап.
p.s. если есть по технической части добавить, пишите в коменты.

зацепился за одну фразу larry fink, ceo blackrock:

Every stock, every bond, every fund — every asset — can be tokenized,” Fink said. “If they are, it will revolutionize investing. Markets wouldn’t need to close. Transactions that currently take days would clear in seconds. And billions of dollars currently immobilized by settlement delays could be reinvested immediately back into the economy, generating more growth.

решил посмотреть, что там в blackrock делает с токенизацией, оказалось, что они уже собрали в своём токенизированном фонде buidl $2 млрд, и темпы роста ускоряются. для сравнения: их классический фонд держит $21 млрд, так что buidl пока маленький, но динамика впечатляющая.

если коротко по мнению Финка — токенизация только начинается. сейчас это заметно на примере treasuries: покупая облигации через стандартный фонд, вы получаете проценты раз в месяц. покупая через токенизированный buidl — каждый день. продать токен можно сразу, не ждать расчётов. можно заложить его как обеспечение и получить кредит.

пока что токенизация зашла только в treasuries. акции следующий уровень. всё для этого уже почти готово: владение токеном = право голоса, дивиденды можно отправлять напрямую на кошелек. главный технический барьер то, что обычные акции торгуются только на одной площадке.

если появится политическая воля (например, крипто-дружественная sec), токенизированные акции смогут стать новым стандартом

когда писал пост про deep research, подумал: в рисерче агентов выиграет тот агент, который подключит источники, недоступные публично.

напрашивается в агента добавить форму p2p‑консалтинга, а записи потом использовать для обучения.

ну, оказалось, я не один такой умный. есть такая компания — AlphaSense. компания стоит около $4 b, подняла свежие $600 m и делает ARR порядка $400 m.

сервис стартовал в 2012‑м как «google для финрынков» — быстрый поиск по SEC‑файлингам, sell‑side‑репортам, новостям и транскриптам.

оказывается они пошли дальше: недавно купили стартап Tegus. это что‑то вроде маркетплейса экспертных интервью. они соединяют экспертов с теми, кто исследует рынок или конкретный сегмент. клиенты — банки, фонды и консультанты. вы регистрируетесь, описываете биографию и опыт, а платформа матчит вас с заказчиком. организуют звонок и платят почасовую ставку.

так вот, сходил к AlphaSense на демо: показали, как их внутренний агент ходит по открытому вебу, платным базам и всей библиотеке Tegus‑транскриптов. технически, может, не так эффектно, как у openAI или grok, но по охвату и глубине данных пока лучшее, что видел. ну и стоит такое уже $50k на команду из 5 человек в год.

и вообще имхо, что в эпоху агентов p2p‑консалтинг становится только живее и ценнее.

консультация передаёт не только факты, но и энергию, контекст, доверие. плюс у хорошего эксперта свои шрамы и решения и беседа может вытащить вопросы, о которых ты даже не думал

(тут конечно хорошо бы зашел промо, что я делаю платный консультации, но нет)

Годика два назад Sam Lessin давал отличную презентацию про венчурный рынок и я даже ее собирал из DocSend руками. Так вот вышел небольшой апдейт, тем кто интересуется венчуром очень советую прочитать. Я не то чтобы со всеми доводами согласен, но тем менее основной нарратив примерно такой TLDR:

VC БЫСТРО ПЕРЕСТРАИВАЕТСЯ ПОД ПОСТФАБРИЧНУЮ МОДЕЛЬ… ЭТО БОЛЬШЕ НЕ КОНВЕЙЕР, А РЕГАТА; НИКАКИХ СТАНДАРТНЫХ РАУНДОВ И МЕТРИК - больше нет единого VC-рынка… даже сид больше не "рынок". Все стали капитал-аллокаторами, каждый решает свои задачи с помощью всё более кастомных стратегий по стадиям, секторам и т.д. И в мире, где никто не понимает, сколько что стоит, побеждает тот, у кого сильная история и хорошие «опционы на бесконечность» (то есть масштабируемость и возможность большого выхлопа), плюс желательно хоть какая-то защита от потерь.

SFD (Story, Founder, Deal) > "tech" -Технологии обесцениваются… сейчас важнее уметь рассказать историю, уметь продавать, привлекать и вдохновлять. Нужны фаундеры-«долгожители», потому что стало реально сложно, а экзит/продажа теперь не быстро совсем (было в среднем 4 года, ставка идет у автора на 10+). Нужны по-настоящему вовлечённые люди. И да, структура сделки теперь решает всё: на ранней стадии - главное не прогореть сразу, на поздней - нужна история, которая сможет поднять и переварить большие бабки.

KYC / KYB (know your counterpart/business) - Кто тебя финансирует и ПОЧЕМУ на самом деле? Что они хотят? Кто у тебя следующий покупатель и зачем он тебя купит? Какие у него стимулы? Мир становится всё более закрытым, и VC тоже. Эпоха глобального фри-маркета уходит на время по кркайней мере. Сейчас всё крутится вокруг индивидуальных сделок, личных связей и конкретных интересов. Ты должен понимать, кто твои партнеры, и чётко знать, что именно ты продаёшь и за какие деньги.

Кому нужна веб ссылка на docsend вот

YC анонсировал свой request for startups, где активно пушат «full-stack AI companies». то есть на смену традиционным операторским бизнесам (аутстафф-агентств, юрфирм, M&A-эдвайзеров, рекрутинговых компаний) предлагают создавать AI-компании, оптимизирующие процессы через собственных агентов.

В целом эта модель в моем кругу где-то полгода-год циркулирует, особенно от тех, кто целится в какой-то вертикальный SaaS. У меня даже есть приятель, который делает страховой софт для логистических компаний. Сперва он пытался предлагать его страховым, но недавно выкупил две страховые компании в Юте: чтобы стать полноценной страховой и работать напрямую с конечными клиентами. Там конечно есть AI в продукте и вне его, но и даже без AI ценности просто в цифровизации достаточно, чтобы обходить 80% своих конкурентов.

У YC даже есть в портфеле такой стартап Rocketable: они покупают софтверный-бизнес с выручкой как минимум $100 k в год; увольняют всех сотрудников пытаются весь бэкофис и разработку продукта закрыть агентами.

Все это мило, но такую историю трудно провернуть молодому стартапу без поддержки.

Поэтому думаю, что это огранит одну из самых интересных моделей капитала, которую мы увидим в ближайшее время.

Lightspeed недавно изменил структуру и стал RIA (Registered Investment Advisor). Теперь фонд не ограничен 20 % «non-VC» активов и может без лимитов заходить в public-стоки, вторичку, buyouts и roll-ups.

По тому же пути пошли a16z (RIA с 2019: LBO для Twitter, своя crypto-империя, собственный wealth management), Sequoia (вечнозелёный фонд вместо классического 10-летнего), General Catalyst (выкупили Summa Health, nonprofit больничную сеть -> сделали ее for-profit и теперь через нее онбордят свой healthcare портфель)

Дальше уже увидим, как вчерашний ассоциат в фонде не модельки строит в экселе, а вайбкодит агента для клиники.

Да и даже IPO уже не нужен, для ликвидности есть вторичный рынок которые выорос с 25 $b в 2012 до прогнозного 100 $ b+ в 2025.

Mid-tier VC либо сольются, либо тоже станут RIA, чтобы получить доступ к более длинным деньгам и реальным компаниям. Но это уже придется комбинировать классический LBO-долг, private credit, долевое финансирование от LP и тд.

Короче, пока стартаперы пишут, что деньги VC им больше не нужны и всё можно делать на бутстрапе, империя наносит ответный удар и говорит, что для фонда, чтобы заработать деньги и не обязательно искать стартаперов с их поделками.

в тему deep research агентов, попросил своего хорошего знакомого @ZeroToPMF порассуждать про то, как deep research заменит / улучшит продуктовые и маркетинговые исследования.

у Димы свое консалтинговое рисерч-агентство, так что, это, рефлексия с полей.

далее его текст:

Зачем нужны ресерч-агентства, если теперь есть Deep Research?

Начнем с того, что Deep Research ищет информацию в интернете. Если ее нет в открытых источниках — у Deep Research ее тоже нет. Погуглить что-то может любой школьник. Ценность стратегического исследования от этого никогда не менялась. 

Хороший ли это тул, чтобы собрать все, что есть в интернете (в надежде обойтись без галлюцинаций)? Допустим. Прелиминари ресерч? Вполне. Разобраться поверхностно в теме и узнать, как что-то работает? Да. В своей ресерч-команде я называю это «Ad hoc обзор». Теоретически, теперь я могу поручать это AI. Только в нем я не совсем уверен, его надо валидировать. А в своих чуваках — уверен.

Можно ли полностью заменить то, что мы делаем? Давайте смотреть. У любого коммерческого ресерча есть три составляющие: кабинетная, полевая и стратегическая.

1️⃣ Кабинетная строится на данных, которых нет в публичных источниках. И этих данных будет становиться все меньше. Почему? Все модели обучаются на доступной информации, и люди стали понимать, что данные дорого стоят. Компании стали отбирать доступы. Парадокс GPT: чем дальше, тем меньше он будет знать.

Поэтому сейчас GPT скорее учат не больше знать, а лучше мыслить. Поэтому Reddit и Twitter вводят платные IP. Что уж говорить про любую непубличную информацию, на которой люди зарабатывают?

2️⃣ Полевая составляющая — это непосредственное общение с людьми, опросы. Думаю, понятно, что Deep Research — не про это. 

Сейчас многие пытаются сделать AI-тулы, которые имитируют клиента. Ты можешь «прособеседовать» с ним, минуя реального человека. На что только не пойдут, лишь бы не общаться с пользователями... 

Это бесполезно. Когда мы общаемся с клиентами, то изучаем мнение, а AI не обучен мнению. Его мнение — «Может быть вот так, а может быть вот так». Нам нужно знать, как человек думает, а AI лишен человеческих качеств. И слава богу, а то мы бы рисковали создать опасный искусственный суперинтеллект.

🧠 Кроме того, огромный слой человеческого мышления — иррациональный. Этот слой AI считать не может, потому что считается он на уровне эмпатии. Поэтому не важно, по какому гайду вы двигаетесь во время интервью — вы в любом случае видите больше, чем формальные ответы. Именно в этих иррациональных слоях часто кроются самые важные инсайты. Тот же JTBD бывает не только функциональным, но и эмоциональным.  А эмоциональный JTBD — между строк. 

AI может работать как справочный инструмент, а мы даем ответы и рекомендации. Клиентам это нужнее, потому что никто не хочет сам принимать решения. Люди не платят McKinsey $100 млн за справку. Они платят, чтобы им сказали, как поступить. И чтобы потом в случае чего прикрыться McKinsey 🌚

Настоящая джоба консалтеров — своей репутацией прикрывать отсутствие уверенности в правильном решении.

Стратегия, которой я занимаюсь, строится индивидуально для конкретной отрасли и основывается на на отраслевой специфике. Чтобы понимать отраслевую специфику, нужно владеть публичной и непубличной информацией, мнениями экспертов и пониманием аудитории. Только так ты можешь примерно сформировать картину, что на самом деле происходит в той или иной нише. AI на это пока не способен.

немного про экспансию китайского tech на развивающихся рынках.

если следите за доставкой еды, там довольно интересные времена. рынок, который казался «устаканенным», снова становится интересным.

1/ на зрелых рынках продолжается консолидация. Doordash покупает Deliveroo, Uber покупает food вертикаль турецкого Trendyol и активы Foodpanda в Тайване, Prosus (ex-Naspers) покупает Just Eat Takeaway и усиливает свой food портфель, в котором уже есть iFood и доля в Swiggy. в отчётах все подчёркивают «path to profitability»: капиталоёмкие эксперименты свернули, главный KPI теперь маржа.

2/ в общем доходы 2024-го (food-delivery-сегмент, $ млрд, округлённо) как раз это и показывают:

meituan             47.7   (чистая прибыль 1.3)
uber eats           13.9   (adj. ebitda 2.7)
delivery hero       13.2   (adj. ebitda 0.8)
doordash            10.7   (первый GAAP-плюс)
just eat takeaway    5.4   (adj. ebitda 0.5)
prosus food/e-com    5.5   (блок впервые в плюс)
talabat              3.0   (net income 0.35)
baedal minjok        2.6   (op. profit 0.53)
zomato               1.5   (чистая прибыль 0.04)
grab deliveries      1.5   (adj. ebitda 0.2)
goto / gofood        1.2   (adj. ebitda 0.03)
didi food (intl)     1.3   (adj. ebitda –0.26)
rappi                0.9   (по-прежнему убыток)

у JD takeaway, Swiggy, Yandex, SEA, Alibaba раскрытия меньше: считают внутри логистических дивизионов, сложнее аттрибуцировать доставку еды

2/ комиссии 15–30 % всё так же раздражают рестораны, особенно среднего размера. крупные сети (mcdonald’s, kfc) выбивают ≤ 10 %, а средние начинают разворачивают свои crm, чат-боты и pos, оставляя доставку на аутсорс. ну если очень обобщать, то это такой Shopify moment на рынке маркетплейсов. почему нельзя поставить знак равенства, потому что тот же Doordash или iFood уже даёт целый омниканальный пакет — pos, цифровые меню, whatsapp-боты. конкуренция за supply заставляет снижать комиссии для новых ресторанов или варьировать take rate за доставку и доступ к discovery платформе.

3/ из прошлого пункта бросается в глаза Meituan, который держит ≈ 60 % домашнего рынка, обрабатывает до 40 млн заказов в день и заработал за прошлый год $ 1.3 млрд чистой прибыли. редкий пример уже прибыльной экосистемы. именно эти деньги дают ресурс для экспансии: компания выходит в Саудовскую Аравию и сразу отжимает долю у Hungerstation (delivery hero).

5/ Бразилия долго была вотчиной iFood (~90 % рынка). Uber и Rappi уже сожгли здесь сотни миллионов (первые вообще кинули белый флаг), но пока сломить монополоию не получается; но в этом году все зашевелились. Didi объявляет инвестиции 1 млрд бразильских реалов (~$ 200 млн) в 99 food, а Meituan кроет это уже серьезным коммитментов в $1 млрд долларов на 5 лет в Бразилию. Бразилия внезапно становится ареной новой pricing войны: ifood заключает оборонительный альянс с Uber, Rappi и 99food заманивает рестораны нулевой комиссией за листинг.

ещё когда я жил в Китае, доставка казалась чудом логистической инженерии, армия курьеров, под миллионы заказов в день. сейчас тот же уровень дисциплины и капитала экспортируется в Латинскую Америку и MENA:

китайские игроки вступают именно в тот момент, когда западные платформы переключились с «рост любой ценой» на прибыльность. получается любопытный эксперимент: смогут ли западные компании защищать маржу во времена дорогого growth капитала, пока соседи по отрасли снова раздают купоны.

при это дома Meituan тоже не может расслабиться. JD задействовал Jingdong Logistics, вывел вой JD Takeaway сервис в 20+ городов и предложил ресторанам окно с 0 % комиссии и доставкой ≤ 30 минут. аналитики уже видят 3–4 п.п. доли, отобранной у Meituan в премиальном сегменте Пекина и Шанхая.

Если долго читаете этот канал, то можно вспомнить, что когда-то я много писал про rest of the world VC. Это такое ремесло на стыке финансов и антропологии и за мою карьеру у меня сформировалось понимание каких-то экзотических вещей типа финтех-рынка Венесуэлы.

Так вот, на выходных разгребал дамп Evernote и наткнулся на заметку пятилетней давности про иранский венчурный рынок. Перечитал, и захотелось ее причесать, обновить и посмотреть на это под новым углом после 13 июня.

Иран это второй по размеру консюмерский рынок в регионе MENA: 86 миллионов человек, из которых 60% — младше 30. Для бейзлайна возьмем Египет там 107 миллионов. Тоже не самая либеральная экономика, с регулярными волнами девальвации и административными барьерами, но при этом стартап-экосистема остаётся живой. Telda получила инвестиции от Sequoia на pre-seed. Breadfast —один из самых быстрорастущих онайлн grocery-ритейлеров в мире (дарксторы типа Яндекс Лавки). Есть два локальных единорога: MNT Halan (BNPL) и Swvl (транспорт; правда почти банкрот).

Иран даже имеет более высокую емкость талантов. Например, с 2000 года Иран стабильно в топ-10 на IMO; команда Sharif University регулярно выходит в финалы ICPC, иранцы регулярные призёры международной олимпиады по физике. Правда, страна страдает от оттока профессиональных кадров. Ежегодно из страны уезжает 150k квалифицированных специалистов.

Даже с полной закрытостью западного капитала там начал формироваться локальный венчур. В 2012 появился Sarava Pars, первый фонд, ориентированный на внутренний рынок. Основатель, Саид Рахмани, до этого исследовал страну как представитель Naspers. Фонд не зашел, он остался и привлёк капитал от местного PE-фонда Turquoise Partners, который ориентируется на диаспору, желающую инвестировать в Иран.

Золотые времена — это 2015–2018 годы. Благодаря соглашению JCPOA сняли часть санкций, Иран снова попал в поле зрения международных инвесторов. Правда, американцам до сих пор нельзя, но зато европейский инвестор всегда был более прагматичен и терпелив.

2015 год — это ещё времена позднего созревания портфеля Rocket Internet, и их история была бы не полна без Ирана. Rocket Internet тихо зашёл в Иран через партнёрство с телекомом MTN. Вместе они запустили Bamilo (маркетплейс). Еще получилось удачно инкубировать Snapp, главный ride-hailing игрок. В дальнейшем, Bamilo объединили со Snapp, едва санкции снова вступили в силу.

Поэтому наш герой сегодня это швед Флориан Хеллмих, основатель фонда Pomegranate Investments. Из занятого, он 10 лет проработавший в российском «Ренессансе»в нулевые. в 2014 начал питчить идею иранского tech-фонда на $100 млн. Тезис кажется был довольно простой: рынок большой, техталант есть, можно попробовать капитализировать first-mover advantage.

Фонд поднимал деньги через IPO на стокгольмской бирже, сейчас, как я понимаю, торгуется на какой-то локальной OTC. но это не так важно. Главное то, что они публикуют отчётность, которая полезна для этого поста.

Фондом управляет он один, но есть/была команда эдвайзеров-акционеров, в которую входили, к примеру, Пер Бриллиот из Vostok New Ventures (вкладывались в Gett, Borzo, OneTwoTrip, BestDoctor) и основатели Avito, Йонас Нордландер и Филип Энгельберт. В фонде есть и след российского комьюнити, среди инвесторов были Parus Capital, Winter Capital Потанина.

Вместе с Sarava фонд успел войти в ключевые локальные продукты ещё до конца первой эпохи JCPOA (данные за 2023/2024):

Digikala — местный Amazon, GMV €680+ млн (+55% за год)
Snapp — ride-hailing, 5.9 млн поездок в день (GMV > €1 млрд)
Cafe Bazaar — иранский Google Play, €100+ млн оборота
Takhfifan — аналог Pinduoduo, €10–15 млн GMV
Alibaba.ir — OTA, €120+ млн бронирований
Sheypoor — классифайд, +40% выручки, остаётся кэш-позитивной
Navaar — локальный Spotify
Divar — финтех

Немного перформанса:

В 2016 NAV (net asset value) €132.6 млн (+33.6% NAV/акция). Затем просадка: €29.4 → €24.3 → €20.1 в 2019. Преимущественно из-за возврата санкций и девальвация риала.

В 2020–2021 — резкий рост: этот период Иранская фондовая биржа показала наилучшую доходность в мире. локальные инвесторы уходили в акции как в способ защититься от инфляции и девальвации риала; в то же время Digikala показала +137% GMV. NAV/акция вырос до €33.3 (+52%).

2022–2023 — снова падение: инфляция, протесты, застой переговоров. NAV/акция упал до €24.2.

В 2024 — отскок: NAV/акция восстановился до €29.8 (+23%), общий NAV — €190 млн. Преимущественно из-за хорошего перформанса портфеля. Ключевые активы вышли в прибыль. А часть доли Digikala продали консорциуму локальных инвесторов, включая венчурное крыло крупнейшего иранского телеком-оператора.

В общем 10 лет своей жизни Флориан потратил на довольно умеренно перформящий фонд стойко ожидая возвраты своего first mover advantage. Путешествие это довольно дорогое (антисанкционные юристы сегодня востребованы) и одинокое — за это время ни один иностранный инвестор не зашел в Иран после 2019 года.

Сегодня возможно он много раз вспоминает свою цитату, которую регулярно пишет в инвесторском апдейте.

Amidst countless external constraints, we remain focused on what
we can control—navigating change and complexity while staying
aligned with our long-term vision.