Forwarded from proVenture (проВенчур)
🚨 Startup Struggle Survey.
Сейчас проходит конференция Slush, поэтому хорошее время рассказать кое-что ситуативное. Slush провел интересный опрос среди 1,000+ фаундеров и 250+ инвесторов в Европе, чтобы понять, каковы основные проблемы, с которыми сталкиваются стартапы по мнению самих основателей и по мнению самих инвесторов.
Вообще более полный обзор вы можете прочитать в канале Насти Карповой, но сейчас хочется сфокусироваться на нескольких моментах.
1/ Фандрейзинг vs рост бизнеса.
▪️63% - именно столько основателей назвали фандрейзинг своей самой ключевой болью на текущий момент.
Вообще топ-4 проблемы выглядят следующим образом (так получилось, что 4 очень выделяются):
▫️63% - фандрейзинг;
▫️50% - привлечение клиентов;
▫️38% - скейлинг и рост;
▫️37% - рост выручки.
▪️46.5% - именно столько инвесторов считают проблемы с ростом выручки ключевой проблемой, из-за которой они не готовы инвестировать.
Топ-4 выглядит следующим образом:
▫️46.5% - рост выручки;
▫️40.8% - скейлинг и рост;
▫️33.7% - привлечение клиентов;
▫️25.1% - фандрейзинг.
2/ Как вы можете заметить, ровно в обратном порядке расположены топовые факторы – это говорит во многом о том, что если бы у стартапа было все в порядке с ростом выручки и скейлингом, то с фандрейзингом было бы гораздо меньше проблем. Проблемы с фандрейзингом – скорее следствие проблем с бизнесом.
3/ Дополнительный момент – насколько moat на AI силен в Европе (к слову, в США уже есть некоторое охлаждение). Топ-4 (раз уж повелось по 4 в начале) экосистемных тренда по мнению инвесторов:
▪️63.6% - искусственный интеллект;
▪️10.7% - изменение климата;
▪️6.3% - изменение в геополитике;
▪️5.2% - регуляторные изменения.
4/ Как вы опять же можете заметить, это еще больше давит на фаундеров. Смотрите: с бизнесом проблемы -> сложно рейзить -> какие там темы нравятся инвесторам? -> ага, подадимся в искусственный интеллект -> ага, рынок ранний и трэкшн там найти сложно -> проблемы с бизнесом -> сложно… Ну вы поняли.
👉 Читайте исследование (опросы) полностью в блоге Slush: https://slush.org/startup-struggle-survey/
@proVenture
#trends #ai #research
Сейчас проходит конференция Slush, поэтому хорошее время рассказать кое-что ситуативное. Slush провел интересный опрос среди 1,000+ фаундеров и 250+ инвесторов в Европе, чтобы понять, каковы основные проблемы, с которыми сталкиваются стартапы по мнению самих основателей и по мнению самих инвесторов.
Вообще более полный обзор вы можете прочитать в канале Насти Карповой, но сейчас хочется сфокусироваться на нескольких моментах.
1/ Фандрейзинг vs рост бизнеса.
▪️63% - именно столько основателей назвали фандрейзинг своей самой ключевой болью на текущий момент.
Вообще топ-4 проблемы выглядят следующим образом (так получилось, что 4 очень выделяются):
▫️63% - фандрейзинг;
▫️50% - привлечение клиентов;
▫️38% - скейлинг и рост;
▫️37% - рост выручки.
▪️46.5% - именно столько инвесторов считают проблемы с ростом выручки ключевой проблемой, из-за которой они не готовы инвестировать.
Топ-4 выглядит следующим образом:
▫️46.5% - рост выручки;
▫️40.8% - скейлинг и рост;
▫️33.7% - привлечение клиентов;
▫️25.1% - фандрейзинг.
2/ Как вы можете заметить, ровно в обратном порядке расположены топовые факторы – это говорит во многом о том, что если бы у стартапа было все в порядке с ростом выручки и скейлингом, то с фандрейзингом было бы гораздо меньше проблем. Проблемы с фандрейзингом – скорее следствие проблем с бизнесом.
3/ Дополнительный момент – насколько moat на AI силен в Европе (к слову, в США уже есть некоторое охлаждение). Топ-4 (раз уж повелось по 4 в начале) экосистемных тренда по мнению инвесторов:
▪️63.6% - искусственный интеллект;
▪️10.7% - изменение климата;
▪️6.3% - изменение в геополитике;
▪️5.2% - регуляторные изменения.
4/ Как вы опять же можете заметить, это еще больше давит на фаундеров. Смотрите: с бизнесом проблемы -> сложно рейзить -> какие там темы нравятся инвесторам? -> ага, подадимся в искусственный интеллект -> ага, рынок ранний и трэкшн там найти сложно -> проблемы с бизнесом -> сложно… Ну вы поняли.
👉 Читайте исследование (опросы) полностью в блоге Slush: https://slush.org/startup-struggle-survey/
@proVenture
#trends #ai #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥🔥🔥 2025 Tech Trends.
Новый отчет от CB Insights на тему трендов. Стоит отметить, что если самое интересное в прошлом отчете в значительной части состояло только из AI, то в этот раз ситуация другая – отчет очень понравился разносторонним взглядом на разные вертикали и тренды в них.
Несколько моментов, на которые хочется обратить внимание по вертикалям:
1/ Financial services:
▪️Wealth manager только 17% своего рабочего времени проводит с клиентом, остальное – админ задачи. AI copilots призваны забрать на себя часть работы и увеличить время с клиентом;
▪️AI agents пока не стали эффективными, так как им не доверяют платежи – но это уже начинается, например, Stripe внедряет у себя;
▪️Крипта может стать первым AI driven способом платежа.
2/ Healthcare
▪️Тут не тренд, а рекомендация – посмотрите на залипательную табличку на странице 44, где представлены различные автономные роботы – например, нашумевший Figure все еще находится на стадии валидации, но может применяться в разных областях (manufacturing, logistics, retail и чуть меньше в healthcare).
3/ AI:
▪️Топ-4 покупателя AI стартапов в 2024: NVIDIA, Snowflake, Accenture, Databricks – все купили уже по 4 стартапа. Сравните со списком 2020-2021 года, все новенькие;
▪️Только 3 из топ-8 глобальных публичных Big Techs развивают опенсорсные AI models (NVIDIA, Alibaba и та самая признанная экстремистской Meta);
▪️Аналогично, только 2 из топ-10 крупнейших по фандированию частных компаний развивают опенсорсные модели (xAI и Mistral);
▪️Еще залипательно – график на странице 63 с падением цены за токен у ChatGPT:
▫️GPT-4: $36 (per 1M token);
▫️GPT-4 Turbo: $14;
▫️GPT-4o: $7;
▫️GPT-4o: $4 (та же модель, просто падение цены);
▫️GPT-4o mini: $0.25;
▪️США это 71% фандинга в AI и 43% всех AI компаний. Близко ни-ко-го.
4/ Retail & consumer:
▪️Generative AI дает возможность персонализировать коммуникацию с клиентом на основе тех данных, которые есть у компаний. Например, TESCO хочет использовать данные покупок с членской карты для персональных рекомендаций более здоровых продуктов с помощью естественного языка.
5/ Industrials:
▪️Большинство Big Techs не просто инвестируют в датацентры, но также и становятся инноваторами в области ядерной энергетики, чтобы поддержать эффективность их работы. Да, Microsoft, Amazon, Google и другие строят реакторы! Правда, вместе с партнерами, не совсем уж сами;
▪️Полет в космос стал в 8х дешевле с 2008 года.
6/ Отдельно – доля стартапов в разных областях, которые находятся на продвинутой стадии развития продукта (в терминологии CB Insights – deploying, scaling или established), в скобках доля established игроков (условно больших):
▪️B2B wealth tech startups: 83% (0%);
▪️Blockchain companies funded in 2024: 41% (1%);
▪️AI companies funded in 2024: 60% (1%).
👉 Вот и все для саммари. Сам отчет на [93 страницы] качайте по ссылке: https://www.cbinsights.com/research/report/top-tech-trends-2025/
@proVenture
#research #trends #ai
Новый отчет от CB Insights на тему трендов. Стоит отметить, что если самое интересное в прошлом отчете в значительной части состояло только из AI, то в этот раз ситуация другая – отчет очень понравился разносторонним взглядом на разные вертикали и тренды в них.
Несколько моментов, на которые хочется обратить внимание по вертикалям:
1/ Financial services:
▪️Wealth manager только 17% своего рабочего времени проводит с клиентом, остальное – админ задачи. AI copilots призваны забрать на себя часть работы и увеличить время с клиентом;
▪️AI agents пока не стали эффективными, так как им не доверяют платежи – но это уже начинается, например, Stripe внедряет у себя;
▪️Крипта может стать первым AI driven способом платежа.
2/ Healthcare
▪️Тут не тренд, а рекомендация – посмотрите на залипательную табличку на странице 44, где представлены различные автономные роботы – например, нашумевший Figure все еще находится на стадии валидации, но может применяться в разных областях (manufacturing, logistics, retail и чуть меньше в healthcare).
3/ AI:
▪️Топ-4 покупателя AI стартапов в 2024: NVIDIA, Snowflake, Accenture, Databricks – все купили уже по 4 стартапа. Сравните со списком 2020-2021 года, все новенькие;
▪️Только 3 из топ-8 глобальных публичных Big Techs развивают опенсорсные AI models (NVIDIA, Alibaba и та самая признанная экстремистской Meta);
▪️Аналогично, только 2 из топ-10 крупнейших по фандированию частных компаний развивают опенсорсные модели (xAI и Mistral);
▪️Еще залипательно – график на странице 63 с падением цены за токен у ChatGPT:
▫️GPT-4: $36 (per 1M token);
▫️GPT-4 Turbo: $14;
▫️GPT-4o: $7;
▫️GPT-4o: $4 (та же модель, просто падение цены);
▫️GPT-4o mini: $0.25;
▪️США это 71% фандинга в AI и 43% всех AI компаний. Близко ни-ко-го.
4/ Retail & consumer:
▪️Generative AI дает возможность персонализировать коммуникацию с клиентом на основе тех данных, которые есть у компаний. Например, TESCO хочет использовать данные покупок с членской карты для персональных рекомендаций более здоровых продуктов с помощью естественного языка.
5/ Industrials:
▪️Большинство Big Techs не просто инвестируют в датацентры, но также и становятся инноваторами в области ядерной энергетики, чтобы поддержать эффективность их работы. Да, Microsoft, Amazon, Google и другие строят реакторы! Правда, вместе с партнерами, не совсем уж сами;
▪️Полет в космос стал в 8х дешевле с 2008 года.
6/ Отдельно – доля стартапов в разных областях, которые находятся на продвинутой стадии развития продукта (в терминологии CB Insights – deploying, scaling или established), в скобках доля established игроков (условно больших):
▪️B2B wealth tech startups: 83% (0%);
▪️Blockchain companies funded in 2024: 41% (1%);
▪️AI companies funded in 2024: 60% (1%).
👉 Вот и все для саммари. Сам отчет на [93 страницы] качайте по ссылке: https://www.cbinsights.com/research/report/top-tech-trends-2025/
@proVenture
#research #trends #ai
❤1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔍 Доля AI в поиске занимает 6%. А что еще интересного?
Стечение обстоятельств, а также тот факт, что у меня теперь есть Perplexity Pro на год, сподвигли посмотреть, что там на рынке поиска-то происходит. Еще пару лет назад никто не мог подумать, что этот рынок можно как-то переделывать.
1/ Итак, поиск информации вместо Google и других поисковых систем уже проходит через AI решения. Как минимум есть вышеупомянутый Perplexity, а также SearchGPT от OpenAI и поиск через чаты с другими моделями, которые имеют доступ в интернет.
2/ Информации не очень много, но можно запомнить следующее:
▪️Google занимает от 89% поиска как search engine до 91% поиска по разным данным, далее (как ни удивительно) следует Bing с 3.4-4.2%, остальные еще меньше;
▪️Доля AI решений сейчас составляет 6%, но по выручке (в деньгах) это 1%;
▪️Доля Perplexity при этом – 0.5% поиска. Это довольно много, например, доля DuckDuckGo в поиске составляет 0.54%-0.69%.
3/ Доля AI поиска может вырасти с 6% сегодня до 14% в 2028 году.
4/ Кому интересно почитать подробнее про Perplexity, можете зайти вот на этот сайт. Там собрана информация про их бизнес и показатели, например, $40M выручки, 10M MAU, 300M поисковых запросов в 2023 году и так далее.
5/ А вот в этой статье есть прикольное сравнение конвенциального поиска с поиском через AI. Например, результаты поиска через SearchGPT от OpenAI только на 46% совпадают с поиском через Google и на 73% с поиском через Bing.
@proVenture
#research #ai #trends
Стечение обстоятельств, а также тот факт, что у меня теперь есть Perplexity Pro на год, сподвигли посмотреть, что там на рынке поиска-то происходит. Еще пару лет назад никто не мог подумать, что этот рынок можно как-то переделывать.
1/ Итак, поиск информации вместо Google и других поисковых систем уже проходит через AI решения. Как минимум есть вышеупомянутый Perplexity, а также SearchGPT от OpenAI и поиск через чаты с другими моделями, которые имеют доступ в интернет.
2/ Информации не очень много, но можно запомнить следующее:
▪️Google занимает от 89% поиска как search engine до 91% поиска по разным данным, далее (как ни удивительно) следует Bing с 3.4-4.2%, остальные еще меньше;
▪️Доля AI решений сейчас составляет 6%, но по выручке (в деньгах) это 1%;
▪️Доля Perplexity при этом – 0.5% поиска. Это довольно много, например, доля DuckDuckGo в поиске составляет 0.54%-0.69%.
3/ Доля AI поиска может вырасти с 6% сегодня до 14% в 2028 году.
4/ Кому интересно почитать подробнее про Perplexity, можете зайти вот на этот сайт. Там собрана информация про их бизнес и показатели, например, $40M выручки, 10M MAU, 300M поисковых запросов в 2023 году и так далее.
5/ А вот в этой статье есть прикольное сравнение конвенциального поиска с поиском через AI. Например, результаты поиска через SearchGPT от OpenAI только на 46% совпадают с поиском через Google и на 73% с поиском через Bing.
@proVenture
#research #ai #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥🔥🔥 The next big arenas of competition.
Крайне любопытный и визионерский отчет от McKinsey, который очень полезно и интересно прочитать.
Вкратце, они пытаются проанализировать ключевые арены конкуренции на сегодня (это отрасли, которые темпами выше средних захватывают рыночную долю во всей экономике, industry share growth rate)и понять какой в них уровень передела рынка (shuffle rate).
Отрасль находится в топе арены конкуренции, если ее доля в общем мировом ВВП растет с течением времени, при этом еще и внутри нее меняется структура – кто-то обыгрывает конкурента и забирает его долю. Как пример – отрасль смартфонов в прошлом, когда эта отрасль люто росла, а в какой-то момент лидеры в виде Nokia или Motorola сменились на Apple, Samsung и так далее.
1/ Какие же ключевые арены сегодняшнего дня? Приведем топ-5 и только их капитализацию и выручку на 2020 (в отчете есть другие данные):
▪️Software: $3,636B (market cap) <> $341B (revenue);
▪️Semiconductors: $3,495B (market cap) <> $574B (revenue);
▪️Consumer Internet: $3,460B (market cap) <> $403B (revenue);
▪️E-commerce: $3,308B (market cap) <> $888B (revenue);
▪️Consumer Electronics: $2,502B (market cap) <> $648B (revenue);
▪️Biopharma: $2,289B (market cap) <> $343B (revenue).
2/ На приложенной инфографике видно, насколько росло значение арен конкуренции с 2005 по 2020 год! Удивительно!
3/ Какие же ключевые арены конкуренции можно наметить на будущее, до 2040 года? Смотрите опять же приложенный рисунок очень внимательно, а ниже представлены опять же топ-6 (данные по выручке):
▫️E-Commerce: $4,000B (2022) => $14,000B-$20,000B (2040);
▫️AI software and services: $85B (2022) => $1,500B-$4,600B (2040);
▫️Cloud services: $220B (2022) => $1,600B-$3,400B (2040);
▫️Electric vehicles: $450B (2022) => $2,500B-$3,200B (2040);
▫️Digital advertisements: $520B (2022) => $2,100B-$2,900B (2040);
▫️Semiconductors: $630B (2022) => $1,700B-$2,400B (2040).
4/ Заметили, что в большом списке почти все арены новые, но есть несколько тех, которые частично уже сейчас являются крупнейшими аренами конкуренции? Давайте посмотрим, кто же это:
🔹E-commerce: #4 в 2020 => #1 в 2040;
🔹Cloud services: #10 в 2020 => #3 в 2040;
🔹Electric vehicles: #11 в 2020 => #4 в 2040;
🔹Semiconductors: #2 в 2020 => #6 в 2040;
🔹Biopharma: #6 в 2020 => распадается на несколько, #15 и #17 в 2040.
5/ Стоит отметить, что в совокупности новые арены конкуренции должны сгенерировать $29T-$48T выручки и $2T-$6T прибыли.
В самом отчете еще очень много чего интересного, а главное – рассмотрена каждая арена (отрасль) по отдельности.
👉 ОГРОМНЫЙ отчет на [213 страниц] доступен в сообщении ниже.
@proVenture
#research #trends #ai #cloud
Крайне любопытный и визионерский отчет от McKinsey, который очень полезно и интересно прочитать.
Вкратце, они пытаются проанализировать ключевые арены конкуренции на сегодня (это отрасли, которые темпами выше средних захватывают рыночную долю во всей экономике, industry share growth rate)и понять какой в них уровень передела рынка (shuffle rate).
Отрасль находится в топе арены конкуренции, если ее доля в общем мировом ВВП растет с течением времени, при этом еще и внутри нее меняется структура – кто-то обыгрывает конкурента и забирает его долю. Как пример – отрасль смартфонов в прошлом, когда эта отрасль люто росла, а в какой-то момент лидеры в виде Nokia или Motorola сменились на Apple, Samsung и так далее.
1/ Какие же ключевые арены сегодняшнего дня? Приведем топ-5 и только их капитализацию и выручку на 2020 (в отчете есть другие данные):
▪️Software: $3,636B (market cap) <> $341B (revenue);
▪️Semiconductors: $3,495B (market cap) <> $574B (revenue);
▪️Consumer Internet: $3,460B (market cap) <> $403B (revenue);
▪️E-commerce: $3,308B (market cap) <> $888B (revenue);
▪️Consumer Electronics: $2,502B (market cap) <> $648B (revenue);
▪️Biopharma: $2,289B (market cap) <> $343B (revenue).
2/ На приложенной инфографике видно, насколько росло значение арен конкуренции с 2005 по 2020 год! Удивительно!
3/ Какие же ключевые арены конкуренции можно наметить на будущее, до 2040 года? Смотрите опять же приложенный рисунок очень внимательно, а ниже представлены опять же топ-6 (данные по выручке):
▫️E-Commerce: $4,000B (2022) => $14,000B-$20,000B (2040);
▫️AI software and services: $85B (2022) => $1,500B-$4,600B (2040);
▫️Cloud services: $220B (2022) => $1,600B-$3,400B (2040);
▫️Electric vehicles: $450B (2022) => $2,500B-$3,200B (2040);
▫️Digital advertisements: $520B (2022) => $2,100B-$2,900B (2040);
▫️Semiconductors: $630B (2022) => $1,700B-$2,400B (2040).
4/ Заметили, что в большом списке почти все арены новые, но есть несколько тех, которые частично уже сейчас являются крупнейшими аренами конкуренции? Давайте посмотрим, кто же это:
🔹E-commerce: #4 в 2020 => #1 в 2040;
🔹Cloud services: #10 в 2020 => #3 в 2040;
🔹Electric vehicles: #11 в 2020 => #4 в 2040;
🔹Semiconductors: #2 в 2020 => #6 в 2040;
🔹Biopharma: #6 в 2020 => распадается на несколько, #15 и #17 в 2040.
5/ Стоит отметить, что в совокупности новые арены конкуренции должны сгенерировать $29T-$48T выручки и $2T-$6T прибыли.
В самом отчете еще очень много чего интересного, а главное – рассмотрена каждая арена (отрасль) по отдельности.
👉 ОГРОМНЫЙ отчет на [213 страниц] доступен в сообщении ниже.
@proVenture
#research #trends #ai #cloud
❤1👍1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🤯 Работники VC фирм работают на 47% больше, чем сотрудники других бизнесов.
Это очень важный пост. Экзистенциальный.
Наша портфельная компания inspace поделилась любопытной статистикой, которая сразу бросилась в глаза. Они посчитали, сколько времени в день проводят сотрудники компаний из разных отраслей на своих рабочих местах, и вот что получилось.
1/ Статистика по daily desk usage time:
▪️Venture Capital: 10 час 64 мин (~10.9 час);
▪️Energy: 8 часов 12 мин (8.2 часов);
▪️Technology: 7 час 54 мин (~7.9 час);
▪️Real Estate: 7 час 24 мин (~7.4 час);
▪️Business Services: 7 час 6 мин (~7.1 час);
▪️Hospitality: 7 час.
🔹Средняя: 7.65 час, средняя без учета VC: 7.4 час.
2/ Оказывается, сотрудники VC фирм aka венчурные инвесторы aka “делаю сделки за чашкой кофе в Старбаксе” на самом деле фигачат на рабочих местах. Они на 42% времени больше у своих десков, чем средняя, а также на 47% больше, чем в среднем все остальные (без учета их самих). Где же бесконечные встречи со стартапами? Прогулки на свежем воздухе для обдумывания будущего? Конференции? Неужели сидят в твиттере все время!?
4/ Кроме шуток это довольно любопытно, конечно, у меня даже с ходу ответа на вопрос нет, почему VC так много времени проводят в офисе на своих рабочих местах с учетом возможности удаленной работы именно в этом сегменте, а также объема встреч.
👉 Будем наблюдать за другой статистикой, а пока можете почитать пост от Елены Белошапковой (inspace): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7260753357814861826/
@proVenture
#trends
Это очень важный пост. Экзистенциальный.
Наша портфельная компания inspace поделилась любопытной статистикой, которая сразу бросилась в глаза. Они посчитали, сколько времени в день проводят сотрудники компаний из разных отраслей на своих рабочих местах, и вот что получилось.
1/ Статистика по daily desk usage time:
▪️Venture Capital: 10 час 64 мин (~10.9 час);
▪️Energy: 8 часов 12 мин (8.2 часов);
▪️Technology: 7 час 54 мин (~7.9 час);
▪️Real Estate: 7 час 24 мин (~7.4 час);
▪️Business Services: 7 час 6 мин (~7.1 час);
▪️Hospitality: 7 час.
🔹Средняя: 7.65 час, средняя без учета VC: 7.4 час.
2/ Оказывается, сотрудники VC фирм aka венчурные инвесторы aka “делаю сделки за чашкой кофе в Старбаксе” на самом деле фигачат на рабочих местах. Они на 42% времени больше у своих десков, чем средняя, а также на 47% больше, чем в среднем все остальные (без учета их самих). Где же бесконечные встречи со стартапами? Прогулки на свежем воздухе для обдумывания будущего? Конференции? Неужели сидят в твиттере все время!?
4/ Кроме шуток это довольно любопытно, конечно, у меня даже с ходу ответа на вопрос нет, почему VC так много времени проводят в офисе на своих рабочих местах с учетом возможности удаленной работы именно в этом сегменте, а также объема встреч.
👉 Будем наблюдать за другой статистикой, а пока можете почитать пост от Елены Белошапковой (inspace): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7260753357814861826/
@proVenture
#trends
👍1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔮 Top 3 Predictors for Startup Success.
Инвесторы ранних стадий, тут любопытная тема – Адам Шуаиб (Episode 1 Ventures) на основе данных выявил топ-3 фактора, которые больше всего влияют на успех стартапа.
1/ Какие это факторы?
🔹Seed runway – чем больше раунд, тем больше вероятность выживания. Так что это не просто стремление раздуть баланс, это дает больше времени фаундерам на пивоты и поиска своей ниши.
🔹Founder personality traits – анализ качеств личности и характера фаундеров с помощью NLP позволил выявить, что наличие таких качеств, как neuroticism, agreeableness, and extraversion являются вторым фактором успеха стартапа.
🔹Incorporation-to-raise timeline – стартапам, которые более, чем через 3 года после создания привлекают seed, гораздо сложнее поднять потом Series A или Series B.
2/ Кажется поверхностным? Немного, как и любое мнение. В дополнение можно рассмотреть еще анализ исследователей Freiberg & Matz, которые в 2023 году выпустили статью на похожую тему? Вы посмотрите на график, а мы светофором отметим, есть ли положительная корреляция базового параметра с какими-то характеристиками (🟢 – положительная, 🔴 – отрицательная).
Факт поднятия раунда (в зависимости от характера фаундера):
▪️Открытость: 🟢🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🟢🟢
▪️Невротичность: 🟢
А что если посмотреть на размер раунда:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🟢🟢🟢
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🔴
▪️Невротичность: 🔴🔴
Любопытно, но в отношении количества инвесторов ситуация немного иная:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: ⚪️
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴
И давайте посмотрим еще на вероятность выхода:
▪️Открытость: 🔴
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴🔴
▪️Договороспособность: 🟢
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴🔴
3/ Получается, что фаундер невротик скорее поднимет раунд, но небольшой и от небольшого количества инвесторов, в стартап, который потом будет крайне сложно продать. А вот фаундер-последовательный в своих действиях скорее не поднимет, но если уж поднимет, то сразу много, хоть и также от ограниченного круга инвесторов. Ну и стартап свой ему продать будет тоже сложно. Да, к слову, продавать проще только договороспособным товарищам.
👉 Ссылка на пост Адама в Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/adamshuaib_over-the-last-4-years-weve-been-building-activity-7236659049818132480-TsYH/
👉 Ссылка на статью Freiberg & Matz: https://www.pnas.org/doi/epub/10.1073/pnas.2215829120
Изначально материалы выше взяты из рассылки Data Driven VC, но она совсем уже платная стала, поэтому даже ссылаться не хочется.
@proVenture
#trends #howtovc #research
Инвесторы ранних стадий, тут любопытная тема – Адам Шуаиб (Episode 1 Ventures) на основе данных выявил топ-3 фактора, которые больше всего влияют на успех стартапа.
1/ Какие это факторы?
🔹Seed runway – чем больше раунд, тем больше вероятность выживания. Так что это не просто стремление раздуть баланс, это дает больше времени фаундерам на пивоты и поиска своей ниши.
🔹Founder personality traits – анализ качеств личности и характера фаундеров с помощью NLP позволил выявить, что наличие таких качеств, как neuroticism, agreeableness, and extraversion являются вторым фактором успеха стартапа.
🔹Incorporation-to-raise timeline – стартапам, которые более, чем через 3 года после создания привлекают seed, гораздо сложнее поднять потом Series A или Series B.
2/ Кажется поверхностным? Немного, как и любое мнение. В дополнение можно рассмотреть еще анализ исследователей Freiberg & Matz, которые в 2023 году выпустили статью на похожую тему? Вы посмотрите на график, а мы светофором отметим, есть ли положительная корреляция базового параметра с какими-то характеристиками (🟢 – положительная, 🔴 – отрицательная).
Факт поднятия раунда (в зависимости от характера фаундера):
▪️Открытость: 🟢🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🟢🟢
▪️Невротичность: 🟢
А что если посмотреть на размер раунда:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🟢🟢🟢
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: 🔴
▪️Невротичность: 🔴🔴
Любопытно, но в отношении количества инвесторов ситуация немного иная:
▪️Открытость: 🟢
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴
▪️Договороспособность: ⚪️
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴
И давайте посмотрим еще на вероятность выхода:
▪️Открытость: 🔴
▪️Последовательность: 🔴🔴🔴
▪️Экстравертность: 🔴🔴
▪️Договороспособность: 🟢
▪️Невротичность: 🔴🔴🔴🔴
3/ Получается, что фаундер невротик скорее поднимет раунд, но небольшой и от небольшого количества инвесторов, в стартап, который потом будет крайне сложно продать. А вот фаундер-последовательный в своих действиях скорее не поднимет, но если уж поднимет, то сразу много, хоть и также от ограниченного круга инвесторов. Ну и стартап свой ему продать будет тоже сложно. Да, к слову, продавать проще только договороспособным товарищам.
👉 Ссылка на пост Адама в Linkedin: https://www.linkedin.com/posts/adamshuaib_over-the-last-4-years-weve-been-building-activity-7236659049818132480-TsYH/
👉 Ссылка на статью Freiberg & Matz: https://www.pnas.org/doi/epub/10.1073/pnas.2215829120
Изначально материалы выше взяты из рассылки Data Driven VC, но она совсем уже платная стала, поэтому даже ссылаться не хочется.
@proVenture
#trends #howtovc #research
Forwarded from proVenture (проВенчур)
📧 Конец классическому email marketing’у? Что может сделать Apple Intelligence в iOS 18?
Не знаю точно, но похоже, что в рекламе вновь намечается что-то очень серьезное, если не сказать, революционное. Apple дал возможность не делиться своими персональными данными, всех перетрясло, но приспособились, выдохнули. Теперь опять – уже в iOS 18 (которая вроде у яблочников же уже даже стоит, да?) apple вводит Apple Intelligence, встроенные AI фичи в разные аспекты, но нас интересует почта.
Теперь Apple Main будет показывать вам саммари имейла на главной странице, а не первые строчки имейла и заголовок, а также при открытии самого письма будет вам сначала показывать его саммари, а только потом контент.
Что это значит? Тихий ужас для email marketing’а в США!
1/ Apple Mail, на самом деле,– самый популярный email клиент. Им пользуются 58% пользователей. Конечно, это только по США, в других странах это не так, но все равно влияние заметное.
2/ Средний open rate для software companies – это 35.92%, для internet & telecom – 39.96% и так далее. В общем, все на уровне 35-40%.
3/ Что может случиться? На эту тему любопытно рассуждает Портер Хани (Codingscape).
🔹AI summaries сделают открытие самого имейла опциональным – open rates могут сильно упасть.
🔹Также саммари будут перемалывать классические CTA messages – саммари всегда более нейтральное, там отсутствуют призывы и эмоции.
🔹AI summaries внутри тела письма также сместят внимание с тела письма на (более короткое) саммари -–то есть, еще сложнее будет донести мысль.
🔹Маркетологам, скорее всего, придется генерировать уже не SEO optimized контент, а LLM optimized – контент, который хорошо передается как бы естественной речью.
🔹Возможно, успех email кампаний уже будет зависеть не от сокращения переходов, а, наоборот, от увеличения – например, в приложении файл с отчетом и там уже классические CTA и рекомендация зарегистрироваться где-то или получить скидку, контент может быть частично заблюрреным, чтобы привлечь внимание и усложнить его сканирование с помощью AI и так далее.
Кажется ли вам, что это что-то большое? Поставьте 💯, если согласны. И поставьте 👨💻, если это все домыслы.
@proVenture
#trends #martech
Не знаю точно, но похоже, что в рекламе вновь намечается что-то очень серьезное, если не сказать, революционное. Apple дал возможность не делиться своими персональными данными, всех перетрясло, но приспособились, выдохнули. Теперь опять – уже в iOS 18 (которая вроде у яблочников же уже даже стоит, да?) apple вводит Apple Intelligence, встроенные AI фичи в разные аспекты, но нас интересует почта.
Теперь Apple Main будет показывать вам саммари имейла на главной странице, а не первые строчки имейла и заголовок, а также при открытии самого письма будет вам сначала показывать его саммари, а только потом контент.
Что это значит? Тихий ужас для email marketing’а в США!
1/ Apple Mail, на самом деле,– самый популярный email клиент. Им пользуются 58% пользователей. Конечно, это только по США, в других странах это не так, но все равно влияние заметное.
2/ Средний open rate для software companies – это 35.92%, для internet & telecom – 39.96% и так далее. В общем, все на уровне 35-40%.
3/ Что может случиться? На эту тему любопытно рассуждает Портер Хани (Codingscape).
🔹AI summaries сделают открытие самого имейла опциональным – open rates могут сильно упасть.
🔹Также саммари будут перемалывать классические CTA messages – саммари всегда более нейтральное, там отсутствуют призывы и эмоции.
🔹AI summaries внутри тела письма также сместят внимание с тела письма на (более короткое) саммари -–то есть, еще сложнее будет донести мысль.
🔹Маркетологам, скорее всего, придется генерировать уже не SEO optimized контент, а LLM optimized – контент, который хорошо передается как бы естественной речью.
🔹Возможно, успех email кампаний уже будет зависеть не от сокращения переходов, а, наоборот, от увеличения – например, в приложении файл с отчетом и там уже классические CTA и рекомендация зарегистрироваться где-то или получить скидку, контент может быть частично заблюрреным, чтобы привлечь внимание и усложнить его сканирование с помощью AI и так далее.
Кажется ли вам, что это что-то большое? Поставьте 💯, если согласны. И поставьте 👨💻, если это все домыслы.
@proVenture
#trends #martech
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🦾 AI стартапы оцениваются VC инвесторами до 3х дороже, чем прочие стартапы.
На какой стадии наблюдается пик? Давайте быстро посмотрим на данные от Питера Уолкера (Carta) по непубличным компаниям. К слову, вот в этом посте есть данные о том, что публичные AI компании оцениваются в 2.5х дороже, а в этом посте есть данные от CB Insights по непубличным компаниям, и там премия достигала 59% в2023 году.
1/ Давайте посмотрим на новые данные от Carta за 2024 год.
▪️𝗦𝗲𝗲𝗱: 39% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗔: 23.8% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗕: 40.5% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗖: 34.8% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗗: 201% премия.
2/ Сравним данные с 2023 годом в отчете от CB Insights:
▫️𝗦𝗲𝗲𝗱: 21% (2023) => 🟢 39% (2024);
▫️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗔: 39% (2023) => 🔴 23.8% (2024);
▫️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗕: 59% (2023) => 🔴 40.5% (2024).
3/ Давайте попробуем поразмышлять над этими данными:
🔹Премия просто огромная на Series D за счет Foundational Models стартапов типа OpenAI, Anthropic, xAI и проч.;
🔹На более ранних стадиях премия на уровне 35-40%, но чуть ниже на Series A – скорее всего там инвесторы уже смотрят более прагматично, истории у стартапа немного, трэкшн также сложно получить, есть некое насыщение;
🔹К тому же с 2023 года Series A и B премии сократились, что также свидетельствует н насыщении рынка;
🔹С другой стороны, с 2023 года увеличились премии на Seed – новые темы инвесторы тоже готовы смотреть.
👉 В общем, интересно, смотрите пост Питера: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7275978550472536066/
@proVenture
#research #ai #trends #howtovc
На какой стадии наблюдается пик? Давайте быстро посмотрим на данные от Питера Уолкера (Carta) по непубличным компаниям. К слову, вот в этом посте есть данные о том, что публичные AI компании оцениваются в 2.5х дороже, а в этом посте есть данные от CB Insights по непубличным компаниям, и там премия достигала 59% в2023 году.
1/ Давайте посмотрим на новые данные от Carta за 2024 год.
▪️𝗦𝗲𝗲𝗱: 39% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗔: 23.8% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗕: 40.5% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗖: 34.8% премия;
▪️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗗: 201% премия.
2/ Сравним данные с 2023 годом в отчете от CB Insights:
▫️𝗦𝗲𝗲𝗱: 21% (2023) => 🟢 39% (2024);
▫️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗔: 39% (2023) => 🔴 23.8% (2024);
▫️𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗕: 59% (2023) => 🔴 40.5% (2024).
3/ Давайте попробуем поразмышлять над этими данными:
🔹Премия просто огромная на Series D за счет Foundational Models стартапов типа OpenAI, Anthropic, xAI и проч.;
🔹На более ранних стадиях премия на уровне 35-40%, но чуть ниже на Series A – скорее всего там инвесторы уже смотрят более прагматично, истории у стартапа немного, трэкшн также сложно получить, есть некое насыщение;
🔹К тому же с 2023 года Series A и B премии сократились, что также свидетельствует н насыщении рынка;
🔹С другой стороны, с 2023 года увеличились премии на Seed – новые темы инвесторы тоже готовы смотреть.
👉 В общем, интересно, смотрите пост Питера: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7275978550472536066/
@proVenture
#research #ai #trends #howtovc
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🚀 Взгляд в будущее: ключевые технологические тренды 2025 года глазами a16z.
Команда a16z представилf свой ежегодный отчет о главных технологических трендах, мы тут про него не рассказывали, так что давайте затронем. Конечно, все подсматривают на то, что думает a16z – это как crystal ball в мир инноваций – must read.
1/ В самом отчете рассмотрены следующие секции:
▪️ American Dynamism
▪️ Watch the Video
▪️ Bio + Health
▪️ Consumer Tech
▪️ Crypto
▪️ Enterprise + Fintech
▪️ Games
▪️ Growth-Stage Tech
▪️ Infrastructure
Чуть подробнее остановимся на Enterprise + Fintech.
2/ AI: от хайпа к реальным применениям:
▪️ 83% компаний уже используют или планируют использовать AI в ближайшее время.
▪️ 61% компаний намерены интегрировать несколько AI-моделей одновременно.
▪️ Средний бюджет на AI-трансформацию: $5-7M.
🔹 Похоже, что эра single-model solutions окончательно подходит к концу.
3/ А что в Fintech? На самом деле не так много всего, поскольку:
▪️ Ключевым является Появление нативных AI-финансовых продуктов.
▪️ Автоматизация комплаенс и риск-менеджмента является еще одним важным трендом, и там тоже AI должен играть значительную роль.
🔹 Получается , финтех-стартапы с AI-core будут доминировать на рынке.
4/ a16z много лестного говорит о биотехнологиях, медицине и также инфраструктуре. Robotics и Hardware стартапы должны получить гораздо больше внимания.
5/ Забавный, но интуитивно даже какой-то страшный тренд, о котором говорят ребята из a16z – это постепенный отказ от "Google It". Новые поколения уже не говорят “погугли” (поставьте 🤩 в реакциях, если согласны, что это так), однако пока еще нет выражения “GPT It” (но кажется, что процесс уже идет).
👉 Полный отчет от a16z читайте по ссылке: https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2025/
@proVenture
#research #trends
Команда a16z представилf свой ежегодный отчет о главных технологических трендах, мы тут про него не рассказывали, так что давайте затронем. Конечно, все подсматривают на то, что думает a16z – это как crystal ball в мир инноваций – must read.
1/ В самом отчете рассмотрены следующие секции:
▪️ American Dynamism
▪️ Watch the Video
▪️ Bio + Health
▪️ Consumer Tech
▪️ Crypto
▪️ Enterprise + Fintech
▪️ Games
▪️ Growth-Stage Tech
▪️ Infrastructure
Чуть подробнее остановимся на Enterprise + Fintech.
2/ AI: от хайпа к реальным применениям:
▪️ 83% компаний уже используют или планируют использовать AI в ближайшее время.
▪️ 61% компаний намерены интегрировать несколько AI-моделей одновременно.
▪️ Средний бюджет на AI-трансформацию: $5-7M.
🔹 Похоже, что эра single-model solutions окончательно подходит к концу.
3/ А что в Fintech? На самом деле не так много всего, поскольку:
▪️ Ключевым является Появление нативных AI-финансовых продуктов.
▪️ Автоматизация комплаенс и риск-менеджмента является еще одним важным трендом, и там тоже AI должен играть значительную роль.
🔹 Получается , финтех-стартапы с AI-core будут доминировать на рынке.
4/ a16z много лестного говорит о биотехнологиях, медицине и также инфраструктуре. Robotics и Hardware стартапы должны получить гораздо больше внимания.
5/ Забавный, но интуитивно даже какой-то страшный тренд, о котором говорят ребята из a16z – это постепенный отказ от "Google It". Новые поколения уже не говорят “погугли” (поставьте 🤩 в реакциях, если согласны, что это так), однако пока еще нет выражения “GPT It” (но кажется, что процесс уже идет).
👉 Полный отчет от a16z читайте по ссылке: https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2025/
@proVenture
#research #trends
Andreessen Horowitz
Big Ideas in Tech for 2025
An external "AI brain." Big swings in biopharma. Interactive video. Nuclear energy's resurgence. "Faceless" influencers. We asked 50 a16z partners to preview one big idea that will spur innovation in 2025.
Forwarded from proVenture (проВенчур)
⚡️ Y Combinator Requests for Startups.
Вдруг вы пропустили, что Y Combinator обновил свой запрос по стартапам. Они до этого так не частили, а мы даже не публиковали тут в проВенчур их запрос от декабря 2024 года, только в марте 2024 года писали. Но так технологический мир меняется, что они не выдержали даже полгода и уже выкатили новый запрос.
1/ В чем суть этого запроса отлично описал Грег Айзерберг (Late Checkout) в своем недавнем посте в Twitter. В приложении скрин его заметок с тем, что означают эти запросы от Y Combinator.
💡 Если коротко, то суть в том, что YC уже не ищет более качественные AI модели – он ищет применение этих моделей.
👉 Читайте пост Грега по ссылке.
2/ И это очень соотносится с мыслями, которые тут в канале красной нитью проходили – foundation models это база, на которой будут строиться реально крупные бизнеса уже в применении AI (aka application layer). А модели будут commodity. Можно ли что-то делать? Пожалуйста, делайте Devtools, Datacenters, некоторый middle layer. Самое любопытное из этого у YC в списке – это B2A, модель, при которой бизнес потребителем софта будет не человек, а тот самый AI агент 🤯.
3/ Насколько эти запросы отличаются от запросов прошлых? Довольно сильно, особенно от зимнего запроса, который был очень расплывчатым, неконкретным. Дима Филонов из @theedinorogblog собрал супер интересную таблицу.
💾👉 Смотрите Google Sheets со списком запросов по ссылке.
4/ Ну и чтобы два раза не вставать, приведем сам список:
▪️A Secure AI App Store
▪️Datacenters
▪️Compliance and Audit
▪️DocuSign 2.0
▪️Browser & Computer Automation
▪️AI Personal Staff for Everyone
▪️Devtools for AI Agents
▪️The Future of Software Engineering
▪️AI Commercial Open Source Software (AICOSS)
▪️AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code
▪️B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents
▪️Vertical AI Agents
▪️Startup Founders with Systems Programming Expertise
▪️Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute
👉 Ссылка на сам Request for Startups от Y Combinator: https://www.ycombinator.com/rfs
@proVenture
#trends #yc #howtovc
Вдруг вы пропустили, что Y Combinator обновил свой запрос по стартапам. Они до этого так не частили, а мы даже не публиковали тут в проВенчур их запрос от декабря 2024 года, только в марте 2024 года писали. Но так технологический мир меняется, что они не выдержали даже полгода и уже выкатили новый запрос.
1/ В чем суть этого запроса отлично описал Грег Айзерберг (Late Checkout) в своем недавнем посте в Twitter. В приложении скрин его заметок с тем, что означают эти запросы от Y Combinator.
💡 Если коротко, то суть в том, что YC уже не ищет более качественные AI модели – он ищет применение этих моделей.
👉 Читайте пост Грега по ссылке.
2/ И это очень соотносится с мыслями, которые тут в канале красной нитью проходили – foundation models это база, на которой будут строиться реально крупные бизнеса уже в применении AI (aka application layer). А модели будут commodity. Можно ли что-то делать? Пожалуйста, делайте Devtools, Datacenters, некоторый middle layer. Самое любопытное из этого у YC в списке – это B2A, модель, при которой бизнес потребителем софта будет не человек, а тот самый AI агент 🤯.
3/ Насколько эти запросы отличаются от запросов прошлых? Довольно сильно, особенно от зимнего запроса, который был очень расплывчатым, неконкретным. Дима Филонов из @theedinorogblog собрал супер интересную таблицу.
💾👉 Смотрите Google Sheets со списком запросов по ссылке.
4/ Ну и чтобы два раза не вставать, приведем сам список:
▪️A Secure AI App Store
▪️Datacenters
▪️Compliance and Audit
▪️DocuSign 2.0
▪️Browser & Computer Automation
▪️AI Personal Staff for Everyone
▪️Devtools for AI Agents
▪️The Future of Software Engineering
▪️AI Commercial Open Source Software (AICOSS)
▪️AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code
▪️B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents
▪️Vertical AI Agents
▪️Startup Founders with Systems Programming Expertise
▪️Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute
👉 Ссылка на сам Request for Startups от Y Combinator: https://www.ycombinator.com/rfs
@proVenture
#trends #yc #howtovc
Forwarded from proVenture (проВенчур)
Что означает выход Deepseek с позиции VCs?
Как мы обсуждали выше в канале, смысла пересказывать новости про Deepseek нет. Все триста раз сказано. Но в комментариях был интересный вопрос, что такие новости означают с позиции венчурных инвесторов.
1/ Для начала стоит разобраться, что бизнесовый эффект стоит разделять с эффектом на инвестиционных рынках.
▫️Deepseek – это конкурент OpenAI в области foundation models, а также конкурент Anthropic, Gemini и других моделей. Это ключевое, потому что продуктов (пока что) вокруг Deepseek особо нет.
▫️Влияние на NVIDIA чисто на уровне влияния паники на рынках. Deepseek влияет на NVIDIA косвенно, только что не нужно будет столько видеокарт, отсюда и крупнейшее падение капитализации в истории (почти на 20%).
▫️Чуть позже после выхода стало понятно, что на более глубоких сложных тестах модель R1 от Deepseek все же уступает лидерам, но для эффекта встряски это уже было не важно – встряска случилась.
2/ Так а что с бизнесом?
▪️Выпуск более дешевой и достаточно точной модели означает, что на application layer бизнесам будет дешевле оперировать, и экономика должна сходиться лучше. Еще пара волн удешевлений, и можно будет говорить о том, что приложения на базе моделей могут быть прибыльными.
▪️Deepseek – это опенсорсная модель. В долгосрочной перспективе на уровне инфраструктуры почти всегда побеждает опенсорс, и это также не секрет. Как к этому готовятся закрытые модели? Ну, например, тот же OpenAI это уже продуктовая компания практически, не просто инфраструктурный игрок. А вот тут уже конкуренция не просто за счет цены.
▪️Вероятно, в будущем мы увидим консолидацию на рынке на уровне инфраструктуры и данных в области AI. Мультипликаторы на рынке AI тоже могут упасть.
🔹К слову, это прежде всего позитивно для vertical SaaS решений.
3/ А что с вложенными миллиардами VC инвесторов в подобные проекты в США?
▪️Венчурные инвестиции – это риск, а они могут сгореть. Мы уже задавались такими вопросами тут или тут.
▪️Наибольший удар получат крупнейшие фирмы, которые инвестировали много денег в инфраструктурные проекты. Для менее крупных фирм, которые избегали таких капиталоемких инвестиций новости скорее хорошие.
▪️Инвесторы в AI должны понимать, что ключевое для их портфельных стартапов – адаптивность и готовность постоянно меняться. Эра инвестиций в просто модели, которые “чуть лучше конкурентов”, заканчивается.
▪️Значит ли это, что в AI станут меньше инвестировать? Совсем наоборот! Просто инвестиции должны быть более эффективными, доставаться более широкому кругу проектов.
4/ Что еще почитать по теме?
▫️Много статей про отношение VC по теме, но больше всего понравились материалы Vox (открытый) и Business Insider (закрытый).
▫️Прямо-таки хронологию событий и реакций собрал журнал Techtarget, где есть также любопытное сравнение OpenAI и Deepseek в табличке.
▫️Слышали про то, что Deepseek выпустил хедж фонд? Крутая история про этот самый хедж фонд есть в канале “nonamevc” от Дани Чепенко.
▫️Джей Аламар из CohereAI делает, пожалуй, самый четкий обзор того, как технически работает Deepseek.
▫️Ну и нельзя пропустить эссе Дарио Амодеи из Anthropic про Deepseek. Это единственный вдумчивый анализ от лидера индустрии.
Мем в качестве картинки, чтобы мы все немного расслабились.
@proVenture
#ai #trends #research
Как мы обсуждали выше в канале, смысла пересказывать новости про Deepseek нет. Все триста раз сказано. Но в комментариях был интересный вопрос, что такие новости означают с позиции венчурных инвесторов.
1/ Для начала стоит разобраться, что бизнесовый эффект стоит разделять с эффектом на инвестиционных рынках.
▫️Deepseek – это конкурент OpenAI в области foundation models, а также конкурент Anthropic, Gemini и других моделей. Это ключевое, потому что продуктов (пока что) вокруг Deepseek особо нет.
▫️Влияние на NVIDIA чисто на уровне влияния паники на рынках. Deepseek влияет на NVIDIA косвенно, только что не нужно будет столько видеокарт, отсюда и крупнейшее падение капитализации в истории (почти на 20%).
▫️Чуть позже после выхода стало понятно, что на более глубоких сложных тестах модель R1 от Deepseek все же уступает лидерам, но для эффекта встряски это уже было не важно – встряска случилась.
2/ Так а что с бизнесом?
▪️Выпуск более дешевой и достаточно точной модели означает, что на application layer бизнесам будет дешевле оперировать, и экономика должна сходиться лучше. Еще пара волн удешевлений, и можно будет говорить о том, что приложения на базе моделей могут быть прибыльными.
▪️Deepseek – это опенсорсная модель. В долгосрочной перспективе на уровне инфраструктуры почти всегда побеждает опенсорс, и это также не секрет. Как к этому готовятся закрытые модели? Ну, например, тот же OpenAI это уже продуктовая компания практически, не просто инфраструктурный игрок. А вот тут уже конкуренция не просто за счет цены.
▪️Вероятно, в будущем мы увидим консолидацию на рынке на уровне инфраструктуры и данных в области AI. Мультипликаторы на рынке AI тоже могут упасть.
🔹К слову, это прежде всего позитивно для vertical SaaS решений.
3/ А что с вложенными миллиардами VC инвесторов в подобные проекты в США?
▪️Венчурные инвестиции – это риск, а они могут сгореть. Мы уже задавались такими вопросами тут или тут.
▪️Наибольший удар получат крупнейшие фирмы, которые инвестировали много денег в инфраструктурные проекты. Для менее крупных фирм, которые избегали таких капиталоемких инвестиций новости скорее хорошие.
▪️Инвесторы в AI должны понимать, что ключевое для их портфельных стартапов – адаптивность и готовность постоянно меняться. Эра инвестиций в просто модели, которые “чуть лучше конкурентов”, заканчивается.
▪️Значит ли это, что в AI станут меньше инвестировать? Совсем наоборот! Просто инвестиции должны быть более эффективными, доставаться более широкому кругу проектов.
4/ Что еще почитать по теме?
▫️Много статей про отношение VC по теме, но больше всего понравились материалы Vox (открытый) и Business Insider (закрытый).
▫️Прямо-таки хронологию событий и реакций собрал журнал Techtarget, где есть также любопытное сравнение OpenAI и Deepseek в табличке.
▫️Слышали про то, что Deepseek выпустил хедж фонд? Крутая история про этот самый хедж фонд есть в канале “nonamevc” от Дани Чепенко.
▫️Джей Аламар из CohereAI делает, пожалуй, самый четкий обзор того, как технически работает Deepseek.
▫️Ну и нельзя пропустить эссе Дарио Амодеи из Anthropic про Deepseek. Это единственный вдумчивый анализ от лидера индустрии.
Мем в качестве картинки, чтобы мы все немного расслабились.
@proVenture
#ai #trends #research
❤1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
📢 Опрос: клиентам не важен AI в вашем сервиса.
Щепотка дёгтя в наши-ваши розовые пони с искусственным интеллектом. У Кайла Пояра (OpenView) в болге вышел гостевой пост от Кристен Берман (Irrational Labs) на тему того, что потребители думают, когда в продукте упоминается тот факт, что он работает на базе AI.
1/ Что делали? 767 людям в США (48% мужчины, 75% бакалавр и выше, 60% выше среднего достатка ($60K в год по меркам США) показали лендинги 4 продуктов в двух видах: (i) с указанием, что сервис работает на базе AI и (ii) просто с описанием ценности и задали несколько вопросов.
2/ Ключевой результат – это ответ на вопрос “сколько вы готовы были бы платить в месяц за этот тул”. Результаты (🟢 – AI выиграл сильно, ⚪️ – нет особой разницы и 🔴 – AI проиграл):
⚪️ Intuit: $10.1 без AI => $11.5 с AI;
⚪️ Microsoft: $11.2 без AI => $11.3 с AI;
🟢 Superhuman: $6.6 без AI => $9.1 с AI;
🔴 Zendesk: $13.6 без AI => $13.1 с AI.
3/ Другие выводы:
🟢 AI в среднем заставляет платить немного больше: $11.3 против $10.4;
🔴 Доверия к AI меньше: верят AI-powered на 52 по шкале из 100 и на 54 верят без AI;
⚪️ Потребители считают, что термин AI используется слишком часто.
4/ Кристен расписывает, что можно с этим делать, чтобы более аккуратно использовать термин:
▪️Фокусируетесь на бенефитах, а не на жаргоне;
▪️Сделайте акцент на измеримых результатах против воды (например, “пишите письма в 3 раза быстрее” против “улучши эффективность написания письма с помощью AI”);
▪️Вовлекайте пользователей (это с AI не связано, просто элемент PLG);
▪️Вдумчиво используйте термин AI, когда вам необходимо это сделать;
▪️Помните, что клиенты не всегда ассоциируют “AI” с “лучше”.
👉 Ссылка на пост для более детального изучения: https://www.growthunhinged.com/p/ai-messaging-study
@proVenture
#research #ai #trends
Щепотка дёгтя в наши-ваши розовые пони с искусственным интеллектом. У Кайла Пояра (OpenView) в болге вышел гостевой пост от Кристен Берман (Irrational Labs) на тему того, что потребители думают, когда в продукте упоминается тот факт, что он работает на базе AI.
1/ Что делали? 767 людям в США (48% мужчины, 75% бакалавр и выше, 60% выше среднего достатка ($60K в год по меркам США) показали лендинги 4 продуктов в двух видах: (i) с указанием, что сервис работает на базе AI и (ii) просто с описанием ценности и задали несколько вопросов.
2/ Ключевой результат – это ответ на вопрос “сколько вы готовы были бы платить в месяц за этот тул”. Результаты (🟢 – AI выиграл сильно, ⚪️ – нет особой разницы и 🔴 – AI проиграл):
⚪️ Intuit: $10.1 без AI => $11.5 с AI;
⚪️ Microsoft: $11.2 без AI => $11.3 с AI;
🟢 Superhuman: $6.6 без AI => $9.1 с AI;
🔴 Zendesk: $13.6 без AI => $13.1 с AI.
3/ Другие выводы:
🟢 AI в среднем заставляет платить немного больше: $11.3 против $10.4;
🔴 Доверия к AI меньше: верят AI-powered на 52 по шкале из 100 и на 54 верят без AI;
⚪️ Потребители считают, что термин AI используется слишком часто.
4/ Кристен расписывает, что можно с этим делать, чтобы более аккуратно использовать термин:
▪️Фокусируетесь на бенефитах, а не на жаргоне;
▪️Сделайте акцент на измеримых результатах против воды (например, “пишите письма в 3 раза быстрее” против “улучши эффективность написания письма с помощью AI”);
▪️Вовлекайте пользователей (это с AI не связано, просто элемент PLG);
▪️Вдумчиво используйте термин AI, когда вам необходимо это сделать;
▪️Помните, что клиенты не всегда ассоциируют “AI” с “лучше”.
👉 Ссылка на пост для более детального изучения: https://www.growthunhinged.com/p/ai-messaging-study
@proVenture
#research #ai #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
👾 Следующие 10 лет основной темой будут AI-агенты
Джиджи Леви-Вайс (NFX) написал интересную аля-визионерскую статью (его структурированная модель изложения всегда очень нравится) на тему AI-агентов. Это уже большой тренд, поэтому давайте попробуем с этой статьей не просто смотреть на шаг вперед, а попробуем подумать, к чему это приведет.
1/ Ключевой бизнес-моделью в развитии AI-агентов будет модель маркетплейса. То есть, мы будем видеть маркетплейсы AI-агентов.
2/ Почему?
▫️Посмотрим, как развивался рынок софта – либо простые задачи для широкого круга клиентов и в первую очередь небольших (типа Calendly), либо сложные вертикальные экспертные решения для крупных клиентов (типа Procore).
▫️Посмотрим, почему в отношении AI-агентов модель может себя повторить – мы используем AI либо для супер-дешевого решения простых задач, либо можем рассчитывать на неких “AI-сотрудников”, которые будут экспертами в определенной области.
🔹Как и на рынке софта, есть возможность для развития обоих кейсов. И это возможность в первую очередь на рынке простых задач предлагать разные решения через маркетплейсы.
3/ 5 причин потенциального доминирования маркетплейс стратегии в этом сегменте:
▪️AI не заменяет софт, оно переводит его в разряд услуг.
▪️Конкретный простой сервис продвигать самому экономически неэффективно – для этого нужно место, где можно будет совместно продвигаться.
▪️Маркетплейсы плохо работают для софта, но мы не про софт – маркетплейсы как раз отлично работают для услуг.
▪️Текущие лидеры на рынке маркетплейсов вряд ли переключатся на AI-агентов, поскольку это убьет их текущий бизнес.
▪️Сетевые эффекты отлично защищают маркетплейсы.
4/ Ложка дегтя? На рынке маркетплейсов обычно “winner takes all” ситуация. То есть, вероятно те, кто пошли в эту сторону, уже имеют шансы стать лидерами (например, Hugging Face, Enso).
👉 Более детально читайте статью в блоге NFX: https://www.nfx.com/post/ai-agent-marketplaces
@proVenture
#trends #ai
Джиджи Леви-Вайс (NFX) написал интересную аля-визионерскую статью (его структурированная модель изложения всегда очень нравится) на тему AI-агентов. Это уже большой тренд, поэтому давайте попробуем с этой статьей не просто смотреть на шаг вперед, а попробуем подумать, к чему это приведет.
1/ Ключевой бизнес-моделью в развитии AI-агентов будет модель маркетплейса. То есть, мы будем видеть маркетплейсы AI-агентов.
2/ Почему?
▫️Посмотрим, как развивался рынок софта – либо простые задачи для широкого круга клиентов и в первую очередь небольших (типа Calendly), либо сложные вертикальные экспертные решения для крупных клиентов (типа Procore).
▫️Посмотрим, почему в отношении AI-агентов модель может себя повторить – мы используем AI либо для супер-дешевого решения простых задач, либо можем рассчитывать на неких “AI-сотрудников”, которые будут экспертами в определенной области.
🔹Как и на рынке софта, есть возможность для развития обоих кейсов. И это возможность в первую очередь на рынке простых задач предлагать разные решения через маркетплейсы.
3/ 5 причин потенциального доминирования маркетплейс стратегии в этом сегменте:
▪️AI не заменяет софт, оно переводит его в разряд услуг.
▪️Конкретный простой сервис продвигать самому экономически неэффективно – для этого нужно место, где можно будет совместно продвигаться.
▪️Маркетплейсы плохо работают для софта, но мы не про софт – маркетплейсы как раз отлично работают для услуг.
▪️Текущие лидеры на рынке маркетплейсов вряд ли переключатся на AI-агентов, поскольку это убьет их текущий бизнес.
▪️Сетевые эффекты отлично защищают маркетплейсы.
4/ Ложка дегтя? На рынке маркетплейсов обычно “winner takes all” ситуация. То есть, вероятно те, кто пошли в эту сторону, уже имеют шансы стать лидерами (например, Hugging Face, Enso).
👉 Более детально читайте статью в блоге NFX: https://www.nfx.com/post/ai-agent-marketplaces
@proVenture
#trends #ai
NFX
The Next 10 Years Will Be About the AI Agent Economy
The next decade belongs to AI agent marketplaces. Here's why they'll be a dominant force in the AI agent economy.
👍1
Forwarded from proVenture (проВенчур)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️⚡️⚡️ Человеки уже не нужны!? Или что может произойти, когда AI ассистент разговаривает с другим AI ассистентом?
Редко на канале выходят посты внутри дня, но это особый случай – круче вы сегодня вряд ли что-то увидите!
Первое. Просто откройте видео – посмотрите и послушайте (очень важно и то, и другое).
Второе. Давайте расскажем, что вы видели и слышали.
▪️Видео выложил в посте в Twitter Georgi Gerdanov (основатель стартапа GGML).
▪️На этом видео два AI ассистента начинают общаться между собой как бы общались люди (они не знали изначально, что общаться будут с другим AI ассистентом), а потом переключаются на звуки, и начинают гораздо быстрее передавать друг другу информацию.
▪️Такая система передачи данных через звуки называется Gibber Link и использует она волны ggwave (которые и создала компания GGML), а это видео решения, которое предложили на хакатоне ElevenLabs два программиста в команде под названием PenroyalTea и завоевали с этим проектом #1 место.
▪️Еще круче, что этих программистов зовут Anton Pidkuiko и Boris Starkov. Знакомо звучит? Да, потому что один родом из Украины, а второй из России! Как же приятно такое читать!
▪️Если вам интересно, вы можете декодировать сообщения вот тут, надо только параллельно включить видео и послушать звук.
Третье. Вопрос – нужны ли скоро будут кожаные мешки? Риторический, конечно. Ставьте 🤩, если надеетесь, что мы еще будем нужны!
@proVenture
#ai #trends
Редко на канале выходят посты внутри дня, но это особый случай – круче вы сегодня вряд ли что-то увидите!
Первое. Просто откройте видео – посмотрите и послушайте (очень важно и то, и другое).
Второе. Давайте расскажем, что вы видели и слышали.
▪️Видео выложил в посте в Twitter Georgi Gerdanov (основатель стартапа GGML).
▪️На этом видео два AI ассистента начинают общаться между собой как бы общались люди (они не знали изначально, что общаться будут с другим AI ассистентом), а потом переключаются на звуки, и начинают гораздо быстрее передавать друг другу информацию.
▪️Такая система передачи данных через звуки называется Gibber Link и использует она волны ggwave (которые и создала компания GGML), а это видео решения, которое предложили на хакатоне ElevenLabs два программиста в команде под названием PenroyalTea и завоевали с этим проектом #1 место.
▪️Еще круче, что этих программистов зовут Anton Pidkuiko и Boris Starkov. Знакомо звучит? Да, потому что один родом из Украины, а второй из России! Как же приятно такое читать!
▪️Если вам интересно, вы можете декодировать сообщения вот тут, надо только параллельно включить видео и послушать звук.
Третье. Вопрос – нужны ли скоро будут кожаные мешки? Риторический, конечно. Ставьте 🤩, если надеетесь, что мы еще будем нужны!
@proVenture
#ai #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🤯 Несколько статей на тему опасений текущего относительно состояния дел в области AI.
В пятницу можно немного поразглагольствовать и немного отойти от принципа анализа сухих цифр. За последние несколько дней мне попалось несколько статей с интересными мыслями на тему того, в каком состоянии рынок AI находится сейчас, и что можно ждать в будущем. Это не прогнозы, нет, скорее вопросы, которые должны себе задавать даже те, кто находится в эйфории от того, что сейчас происходит.
1/ Триггером этого поста была статья в The Information с интервью известного венчурного инвестора Винода Хослы (Vinog Khosla, тот самый основатель Khosla Ventures), которая так и называется Most AI Investments Will Lose Money as Market Enters ‘Greed’ Cycle.
▪️На The Information подписки нет, и пока еще не выложили архив, но судя по обсуждениям, Хосла говорит о том, что мы приближаемся к пику инвестиций в модели, которые драйвятся объемом данных и скоростью их предварительной тренировки.
▪️Мы уже в канале давно говорили о том, что инвестиции огромные, они все меньше сопоставимы с прямой выручкой AI стартапов на инфраструктурном уровне.
2/ Относительно об этом же писал недавно журнал Fortune, когда приводил инсайты из OpenAI:
▫️GPT-5 уже не могут выпустить 2 года, хотя говорят об этом давно.
▫️Модель Orion, которая и могла стать GPT-5 и которая основана на принципе возможности изменения парадигмы решения (сейчас модели reasoning приходят к решению и доказывают, выверяют его, но не до конца способны понять, что изначальный путь, который они выбрали, ошибочный) не получается намного лучше, чем GPT-4.
▫️Может быть, мы уже подошли к пику возможностей тренировки моделей и надо смотреть на что-то другое?
▪️Посмотрим тем не менее, как будет показывать себя недавно вышедшая GPT-4.5.
P.S. Архив этой статьи, который можно целиком прочитать, тут.
3/ Что это означает для AI-enablers? Эндрю Чен из a16z недавно писал про defensibility of GPT-wrappers и высказал любопытную мысль:
🔹Еще недавно мы все писали, что создание простых продуктов на базе GPT (тех самых wrappers) – это путь в никуда, потому что сам OpenAI может выпустить сервис такого же формата и убить стартап.
🔹Но Эндрю напоминает, что в мире, когда технология уже становится commoditized (а это может произойти по отношению к foundation models достаточно скоро), на первый план выходят другие вещи – сетевые эффекты и возможность быстрее расти.
🔹Вполне возможно совсем скоро мы увидим возврат к полноценной парадигме роста.
Вот такая философская пятница…
P.S. Если у кого-то есть подписка на The Information и вы можете скинуть полную версию интервью Винода Хослы, то сделайте это в комментариях к этому посту, чтобы все прочитали, или же хотя бы пришлите на @proventure_admin, если не хотите выкладывать публично.
@proVenture
#ai #trends
В пятницу можно немного поразглагольствовать и немного отойти от принципа анализа сухих цифр. За последние несколько дней мне попалось несколько статей с интересными мыслями на тему того, в каком состоянии рынок AI находится сейчас, и что можно ждать в будущем. Это не прогнозы, нет, скорее вопросы, которые должны себе задавать даже те, кто находится в эйфории от того, что сейчас происходит.
1/ Триггером этого поста была статья в The Information с интервью известного венчурного инвестора Винода Хослы (Vinog Khosla, тот самый основатель Khosla Ventures), которая так и называется Most AI Investments Will Lose Money as Market Enters ‘Greed’ Cycle.
▪️На The Information подписки нет, и пока еще не выложили архив, но судя по обсуждениям, Хосла говорит о том, что мы приближаемся к пику инвестиций в модели, которые драйвятся объемом данных и скоростью их предварительной тренировки.
▪️Мы уже в канале давно говорили о том, что инвестиции огромные, они все меньше сопоставимы с прямой выручкой AI стартапов на инфраструктурном уровне.
2/ Относительно об этом же писал недавно журнал Fortune, когда приводил инсайты из OpenAI:
▫️GPT-5 уже не могут выпустить 2 года, хотя говорят об этом давно.
▫️Модель Orion, которая и могла стать GPT-5 и которая основана на принципе возможности изменения парадигмы решения (сейчас модели reasoning приходят к решению и доказывают, выверяют его, но не до конца способны понять, что изначальный путь, который они выбрали, ошибочный) не получается намного лучше, чем GPT-4.
▫️Может быть, мы уже подошли к пику возможностей тренировки моделей и надо смотреть на что-то другое?
▪️Посмотрим тем не менее, как будет показывать себя недавно вышедшая GPT-4.5.
P.S. Архив этой статьи, который можно целиком прочитать, тут.
3/ Что это означает для AI-enablers? Эндрю Чен из a16z недавно писал про defensibility of GPT-wrappers и высказал любопытную мысль:
🔹Еще недавно мы все писали, что создание простых продуктов на базе GPT (тех самых wrappers) – это путь в никуда, потому что сам OpenAI может выпустить сервис такого же формата и убить стартап.
🔹Но Эндрю напоминает, что в мире, когда технология уже становится commoditized (а это может произойти по отношению к foundation models достаточно скоро), на первый план выходят другие вещи – сетевые эффекты и возможность быстрее расти.
🔹Вполне возможно совсем скоро мы увидим возврат к полноценной парадигме роста.
Вот такая философская пятница…
P.S. Если у кого-то есть подписка на The Information и вы можете скинуть полную версию интервью Винода Хослы, то сделайте это в комментариях к этому посту, чтобы все прочитали, или же хотя бы пришлите на @proventure_admin, если не хотите выкладывать публично.
@proVenture
#ai #trends
The Information
Vinod Khosla: Most AI Investments Will Lose Money as Market Enters ‘Greed’ Cycle
Early OpenAI investor Vinod Khosla warned that most investments in artificial intelligence will lose money, particularly as more investors jump into the market, funding more startups. But he said some companies would grow to be worth hundreds of billions—and…
Forwarded from proVenture (проВенчур)
❓ The Deep Research problem.
Бенедикт Эванс (ex-a16z), один из наиболее интересных аналитиков, опирающихся на данные и статистику с часто неординарным взглядом на них, опубликовал очень резонирующую заметку – проблема с Deep Research от OpenAI для анализа.
1/ По идее Deep Research должен уметь анализировать, и делает это через несколько итераций, reasoning и все такое. Бен взял их sample report по рынку смартфонов и проверил его качество, потому что тема для него близка.
2/ Бен расписывает, как он пытался проверить данные, почему источники типа Statista не являются идеальными, а также сравнил работу AI со стажером. В любом случае по итогу получилось, что Deep Research просто придумал цифры. Ну какая разница для него, 69% или 62% доля iOS в Японии? Еще бОльшая проблема, что похоже, это даже совсем наоборот – доля Android выше.
3/ Рассуждения Бена в очередной раз напоминают, что модели – это не базы данных, а их ответы – вероятностные, а не детерминированные. Где-то это хорошо, а где-то крайне опасно.
4/ Несколько очень классных высказываний Бена в ту же копилку:
▪️This reminds me of an observation from a few years ago that LLMs are good at the things that computers are bad at, and bad at the things that computers are good at
▪️I always call AI ‘infinite interns’
▪️The best way to manage error rates today seems to be to abstract the LLM away as an API call inside software that can manage it, which of course makes the foundation models themselves even more of a commodity
5/ Это очень резонирует с моим опытом использования Deep Research от Preplexity – я спрашивал его, как финансовые организации используют GenAI инструменты в качестве продукта, генерящего выручку (то есть не просто внедрить чатбота, а сделать новый продукт на базе LLM). И я спросил про кейсы с примерами. Perplexity выдал удивительную по красоте картину, расписав где какой эффект – тут рост LTV, тут можно выдать выше ставку, тут подписка. И расписал кейсы. И ВСЕ БЫЛО ПРИДУМАНО – ни один из указанных источников не содержал ни цифру, ни кейс, НИЧЕГО!
5/ Конечно, нельзя сейчас говорить о том, что эта проблема галлюционирования неизвестна, и что ее невозможно будет решить в будущем. Но пока что есть ощущение, что LLM может применяться в около творческих профессий – написание кода лучше или хуже (там есть факт ошибок, генерации плохого кода) или еще круче – контентные вещи (текст, изображения или типа того), где скорее не вопрос точности, а вкуса и восприятия.
👉 Ссылка на статью Бена: https://www.ben-evans.com/benedictevans/2025/2/17/the-deep-research-problem
@proVenture
#ai #trends
Бенедикт Эванс (ex-a16z), один из наиболее интересных аналитиков, опирающихся на данные и статистику с часто неординарным взглядом на них, опубликовал очень резонирующую заметку – проблема с Deep Research от OpenAI для анализа.
1/ По идее Deep Research должен уметь анализировать, и делает это через несколько итераций, reasoning и все такое. Бен взял их sample report по рынку смартфонов и проверил его качество, потому что тема для него близка.
2/ Бен расписывает, как он пытался проверить данные, почему источники типа Statista не являются идеальными, а также сравнил работу AI со стажером. В любом случае по итогу получилось, что Deep Research просто придумал цифры. Ну какая разница для него, 69% или 62% доля iOS в Японии? Еще бОльшая проблема, что похоже, это даже совсем наоборот – доля Android выше.
3/ Рассуждения Бена в очередной раз напоминают, что модели – это не базы данных, а их ответы – вероятностные, а не детерминированные. Где-то это хорошо, а где-то крайне опасно.
4/ Несколько очень классных высказываний Бена в ту же копилку:
▪️This reminds me of an observation from a few years ago that LLMs are good at the things that computers are bad at, and bad at the things that computers are good at
▪️I always call AI ‘infinite interns’
▪️The best way to manage error rates today seems to be to abstract the LLM away as an API call inside software that can manage it, which of course makes the foundation models themselves even more of a commodity
5/ Это очень резонирует с моим опытом использования Deep Research от Preplexity – я спрашивал его, как финансовые организации используют GenAI инструменты в качестве продукта, генерящего выручку (то есть не просто внедрить чатбота, а сделать новый продукт на базе LLM). И я спросил про кейсы с примерами. Perplexity выдал удивительную по красоте картину, расписав где какой эффект – тут рост LTV, тут можно выдать выше ставку, тут подписка. И расписал кейсы. И ВСЕ БЫЛО ПРИДУМАНО – ни один из указанных источников не содержал ни цифру, ни кейс, НИЧЕГО!
5/ Конечно, нельзя сейчас говорить о том, что эта проблема галлюционирования неизвестна, и что ее невозможно будет решить в будущем. Но пока что есть ощущение, что LLM может применяться в около творческих профессий – написание кода лучше или хуже (там есть факт ошибок, генерации плохого кода) или еще круче – контентные вещи (текст, изображения или типа того), где скорее не вопрос точности, а вкуса и восприятия.
👉 Ссылка на статью Бена: https://www.ben-evans.com/benedictevans/2025/2/17/the-deep-research-problem
@proVenture
#ai #trends
Benedict Evans
The Deep Research problem — Benedict Evans
OpenAI’s Deep Research is built for me, and I can’t use it. It’s another amazing demo, until it breaks. But it breaks in really interesting ways.
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)
🧗♀️ 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)
🧐 Seed-Strapping vs Boot-Scaling in the AI Native Era.
Тот самый Henry Shi, который собирает информацию об AI native lean компаниях, написал прикольную статью, где сравнил 4 модели развития компании.
1/ Вкратце сейчас есть следующие модели:
▪️Bootstrapping – когда вы растете за счет бизнеса, все реинвестируется в рост, но он небольшой, как правило.
▪️Venture Capital – вы поднимаете раунд за раундом и прожигаете деньги с фокусом на быстрый рост.
▪️Boot-scaling – сначала развиваетесь на свои, потом привлекаете большой раунд, который сразу дает буст к финансовым показателям, так как модель уже рабочая.
2/ Хенри считает, что с появлением AI native компаний будет популярна новая модель под названием Seed-strapping (AI Native).
Суть ее заключается в том, что раунд привлекается в самом начале, он meaningful, но все же размером <$1M – если компания развивается потом на свои деньги, но с учетом этого буста в начале, то это позволяет быстро расти за счет того, что уже не нужно нанимать большого количества людей и раздувать штат затрат.
3/ Дальше в статье Хенри сравнивает результаты компании по метрикам, по финансовому исходу для основателей, инвесторов. Также, что немаловажно, сравнивается уровень стрессовости. Некоторый дивидендный бизнес нового времени получается.
5/ В приложении к этому посту есть полная табличка со сравнением из статьи.
👉 А вот тут вы можете почитать ее полностью: https://henrythe9th.substack.com/p/seed-strapping-vs-boot-scaling-in
Ну что, как считаете, здравая модель развития? В чем подвох?
@proVenture
#ai #trends #howtovc
Тот самый Henry Shi, который собирает информацию об AI native lean компаниях, написал прикольную статью, где сравнил 4 модели развития компании.
1/ Вкратце сейчас есть следующие модели:
▪️Bootstrapping – когда вы растете за счет бизнеса, все реинвестируется в рост, но он небольшой, как правило.
▪️Venture Capital – вы поднимаете раунд за раундом и прожигаете деньги с фокусом на быстрый рост.
▪️Boot-scaling – сначала развиваетесь на свои, потом привлекаете большой раунд, который сразу дает буст к финансовым показателям, так как модель уже рабочая.
2/ Хенри считает, что с появлением AI native компаний будет популярна новая модель под названием Seed-strapping (AI Native).
Суть ее заключается в том, что раунд привлекается в самом начале, он meaningful, но все же размером <$1M – если компания развивается потом на свои деньги, но с учетом этого буста в начале, то это позволяет быстро расти за счет того, что уже не нужно нанимать большого количества людей и раздувать штат затрат.
3/ Дальше в статье Хенри сравнивает результаты компании по метрикам, по финансовому исходу для основателей, инвесторов. Также, что немаловажно, сравнивается уровень стрессовости. Некоторый дивидендный бизнес нового времени получается.
5/ В приложении к этому посту есть полная табличка со сравнением из статьи.
👉 А вот тут вы можете почитать ее полностью: https://henrythe9th.substack.com/p/seed-strapping-vs-boot-scaling-in
Ну что, как считаете, здравая модель развития? В чем подвох?
@proVenture
#ai #trends #howtovc
