🔥🔥🔥 Generative AI’s Act o1.
Вторая версия манифеста по GenAI от Sequoia (но называется о1, догадайтесь, почему), которую они выпустили ранее в этом месяце. Маст рид конечно же!
1/ Sequoia говорит о том, что мы перешли от системного мышления 1 к системному мышлению 2. Что это значит?
▪️System 1: pre-trained;
▪️System 2: deliberate reasoning.
🔹По второму типу как раз работает модель о1 от OpenAI, она как бы “думает дольше”, прежде, чем ответить, но зато ответы получаются более точные и более сложные.
2/ В итоге формируется 3 уровня:
▫️Application specific cognitive architecture;
▫️Reasoning layer;
▫️Pre-training layer.
🔹Верхний уровень нужен для конкретных apps, которые будут использовать LLM модели. И с учетом развития agentic reasoning, это может создать новую модель service-as-a-software.
3/ Какой может быть рынок для такой новой SaaS модели? Это уже не просто рынок приложений, а рынок услуг. Смотрите за эволюцией:
▪️2010: $6B cloud software market как часть $350B software market;
▪️2024: $400B cloud software market как часть $650B Software market
И новая история:
▫️2024: $3B AI Software market как часть $10T+ software and services market;
▫️202?: можно ожидать повторения в будущем?
4/ С учетом развития новой модели области для инвестиций можно выделить следующие:
▪️Infrastructure;
▪️Models;
▪️DevTools and infrastructure software: ~15 компаний с выручкой $1B+ создано в рамках cloud software, то же может случиться и в рамках AI;
▪️Apps: самый желанный сегмент для инвесторов. ~20 компаний с $1B+ выручкой было создано в cloud рынке и еще ~20 в mobile.
Повод подумать над тем, как создавать value на этом еще формирующемся рынке.
👉 Ссылка на статью Sequoia: https://www.sequoiacap.com/article/generative-ais-act-o1/
#ai #trends #research
Вторая версия манифеста по GenAI от Sequoia (но называется о1, догадайтесь, почему), которую они выпустили ранее в этом месяце. Маст рид конечно же!
1/ Sequoia говорит о том, что мы перешли от системного мышления 1 к системному мышлению 2. Что это значит?
▪️System 1: pre-trained;
▪️System 2: deliberate reasoning.
🔹По второму типу как раз работает модель о1 от OpenAI, она как бы “думает дольше”, прежде, чем ответить, но зато ответы получаются более точные и более сложные.
2/ В итоге формируется 3 уровня:
▫️Application specific cognitive architecture;
▫️Reasoning layer;
▫️Pre-training layer.
🔹Верхний уровень нужен для конкретных apps, которые будут использовать LLM модели. И с учетом развития agentic reasoning, это может создать новую модель service-as-a-software.
3/ Какой может быть рынок для такой новой SaaS модели? Это уже не просто рынок приложений, а рынок услуг. Смотрите за эволюцией:
▪️2010: $6B cloud software market как часть $350B software market;
▪️2024: $400B cloud software market как часть $650B Software market
И новая история:
▫️2024: $3B AI Software market как часть $10T+ software and services market;
▫️202?: можно ожидать повторения в будущем?
4/ С учетом развития новой модели области для инвестиций можно выделить следующие:
▪️Infrastructure;
▪️Models;
▪️DevTools and infrastructure software: ~15 компаний с выручкой $1B+ создано в рамках cloud software, то же может случиться и в рамках AI;
▪️Apps: самый желанный сегмент для инвесторов. ~20 компаний с $1B+ выручкой было создано в cloud рынке и еще ~20 в mobile.
Повод подумать над тем, как создавать value на этом еще формирующемся рынке.
👉 Ссылка на статью Sequoia: https://www.sequoiacap.com/article/generative-ais-act-o1/
#ai #trends #research
🌱 Стартап-мафии или фабрики-стартапов по GenAI – отчет Accel по Европе и Израилю.
Мы сейчас наблюдаем исход большого количества первых лиц из OpenAI, они создают свои стартапы на наших глазах.
Но Accel копнул глубже и сделал исследование по таким стартап-фабрикам в Европе и США в области GenAI. Посмотрим, что там интересного.
1/ В каких странах больше всего GenAI стартапов? Посмотрим на топ-5:
🇬🇧 UK: 67 (30%);
🇩🇪 Германия: 32 (14%)
🇮🇱Израиль: 29 (13%);
🇫🇷 Франция: 24 (11%);
🇳🇱 Нидерланды: 14 (6%).
🔹В остальных уже <10 компаний.
2/ А кто топ-5 по привлеченным инвестициям? Тут в топ-5 другой лидер:
🇫🇷 Франция: $2.29B;
🇬🇧 UK: $1.15B;
🇮🇱 Израиль: $1.04B;
🇩🇪 Германия: $636M;
🇸🇪 Швеция: $156M.
3/ Каков профиль основателя GenAI стартапа в Европе и в Израиле?
▪️10 лет опыта работы или академических исследований;
▪️25% стартапов имеют хотя бы 1 основателя с опытом в Amazon, Apple, DeepMind, Facebook (принадлежит Meta, признанной экстремистской), Google или Microsoft.
4/ Каковы же стартап-фабрики? Откуда основатели выходят?
1️⃣ Google: 11.3%;
2️⃣ DeepMind: 5.0%;
3️⃣-4️⃣ Facebook / Stanford: 4.1%;
5️⃣-8️⃣ Apple / Oxford / McKinsey / Amazon: 3.6%.
🔹Удивлен немного увидеть McKinsey в списке, но где "наша консультантская" не пропадала.
5/ А где учатся основатели GenAI стартапов?
1️⃣ Cambridge University: 7.9%;
2️⃣-3️⃣ Ecole Polytechnique / Imperial College London: 7.0%
4️⃣-5️⃣ University College London / Tel Aviv University: 6.5%
6️⃣ Oxford University: 5.1%.
🔹Все топы в Великобритании, кроме двух ВУЗов в Израиле и Франции.
6/ В отчете есть еще профили по странам – Франция, Германия, UK, Израиль, можете посмотреть подробнее.
👉 Ссылка на сайт Accel: https://www.accel.com/founder-factory
💾 В приложении также сам отчет на [14 страниц].
P.S. Этот отчет изначально был подсмотрен в канале у Насти Карповой из Больших Идей @karpovaventures. Там очень много подобных историй встречается.
#research #ai
Мы сейчас наблюдаем исход большого количества первых лиц из OpenAI, они создают свои стартапы на наших глазах.
Но Accel копнул глубже и сделал исследование по таким стартап-фабрикам в Европе и США в области GenAI. Посмотрим, что там интересного.
1/ В каких странах больше всего GenAI стартапов? Посмотрим на топ-5:
🇬🇧 UK: 67 (30%);
🇩🇪 Германия: 32 (14%)
🇮🇱Израиль: 29 (13%);
🇫🇷 Франция: 24 (11%);
🇳🇱 Нидерланды: 14 (6%).
🔹В остальных уже <10 компаний.
2/ А кто топ-5 по привлеченным инвестициям? Тут в топ-5 другой лидер:
🇫🇷 Франция: $2.29B;
🇬🇧 UK: $1.15B;
🇮🇱 Израиль: $1.04B;
🇩🇪 Германия: $636M;
🇸🇪 Швеция: $156M.
3/ Каков профиль основателя GenAI стартапа в Европе и в Израиле?
▪️10 лет опыта работы или академических исследований;
▪️25% стартапов имеют хотя бы 1 основателя с опытом в Amazon, Apple, DeepMind, Facebook (принадлежит Meta, признанной экстремистской), Google или Microsoft.
4/ Каковы же стартап-фабрики? Откуда основатели выходят?
1️⃣ Google: 11.3%;
2️⃣ DeepMind: 5.0%;
3️⃣-4️⃣ Facebook / Stanford: 4.1%;
5️⃣-8️⃣ Apple / Oxford / McKinsey / Amazon: 3.6%.
🔹Удивлен немного увидеть McKinsey в списке, но где "наша консультантская" не пропадала.
5/ А где учатся основатели GenAI стартапов?
1️⃣ Cambridge University: 7.9%;
2️⃣-3️⃣ Ecole Polytechnique / Imperial College London: 7.0%
4️⃣-5️⃣ University College London / Tel Aviv University: 6.5%
6️⃣ Oxford University: 5.1%.
🔹Все топы в Великобритании, кроме двух ВУЗов в Израиле и Франции.
6/ В отчете есть еще профили по странам – Франция, Германия, UK, Израиль, можете посмотреть подробнее.
👉 Ссылка на сайт Accel: https://www.accel.com/founder-factory
💾 В приложении также сам отчет на [14 страниц].
P.S. Этот отчет изначально был подсмотрен в канале у Насти Карповой из Больших Идей @karpovaventures. Там очень много подобных историй встречается.
#research #ai
💳 На какие AI решения компании тратят больше всего денег?
Финтек-стартап Ramp посчитал, сколько и как их клиенты тратят на AI решения.
1/ Общие данные – все клиенты потратили более $20M за Q3,24 на 1,500+ тулов.
▪️Рост – 38% YoY;
▪️Рост средних затрат– 18% при оплате картами и 31% через AP.
🔹Это говорит о том, что не просто в совокупности компании тратят больше, но и в среднем каждая тоже больше.
2/ Ramp также сравнил затраты на OpenAI и Anthropic и понял, что значительная часть клиентов приобретает несколько моделей, то есть, этот рынок (сейчас) – это не игра с нулевой суммой. Они сравнивают это с принципом “multicloud” и говорят, что это некоторый “multihoming” принцип при работе с AI моделями – купил несколько подписок, и быстро переключаешься между решениями.
3/ Несколько мазков насчет структуры:
▪️3% -> 22%.
🔹Так изменилась доля тех клиентов OpenAI, которые параллельно используют Anthropic с начала 2024 года к сентябрю 2024 года.
▪️79% -> 23%.
🔹А так изменилась доля GPT-4 в затратах с мая 2024 по сентябрь 2024. Настолько быстро новые модели вытесняют старые.
▪️49% -> 9%.
🔹А так изменилась доля GPT-3.5 с ноября 2023 года (тогда она была самой популярной моделью) к сентябрю 2024 года. Вау!
▪️$749 -> $460.
🔹Так изменился средний чек в месяц с сентября 2023 года по сентябрь 2024 (в мае 2024 он сокращался даже до $324) за счет выхода более дешевых моделей от Anthropic.
4/ Затраты на AI-powered чаты:
▪️Общий рост 6х YoY;
▪️Количество клиентов +133% YoY.
5/ Топ-10 самых быстрорастущих вендоров, за которые платят клиенты Ramp в Q3’24 все были AI стартапами. Приведем топ-5:
▫️Parallels – 715.0% прироста;
▫️Redis – 481.0%;
▫️Cursor – 204.2%;
▫️Luma AI – 154.5%;
▫️Retention(.)com – 144.7%.
🔹Ramp говорит, что AI стартапы растут в 5Х быстрее, чем предыдущая волна SaaS вендоров.
6/ В отчете также есть топ-10 AI вендоров по числу клиентов. Приведем также топ-5:
▫️OpenAI;
▫️Anthropic;
▫️Grammarly;
▫️Midjourney;
▫️Apollo.
7/ Какие департаменты тратят в среднем больше всего:
▪️Engineering: ~$2.7K;
▪️Finance: ~$1.9K;
▪️IT: ~$1.7K;
▪️HR: ~$0.8K;
▪️Marketing, Sales, R&D, Support: ~$0.6K.
👉 Ссылка на статью Ramp: https://ramp.com/blog/ai-multihoming-spend-data
P.S. Вообще у них вышел более полный Fall 2024 Spending Report, который также любопытно будет прочитать. Но сейчас руки не дошли. У меня предложение – если у вас есть относительно небольшой канал от 1K до 3K подписчиков, то сделайте для @proVenture гостевой пост – сделаем публикацию со ссылкой на ваш канал, и вам будет хорошо, и для провенчура контент. Если интересно, пишите в личку @defremov21, чтобы договориться.
@proVenture
#benchmarks #ai #research
Финтек-стартап Ramp посчитал, сколько и как их клиенты тратят на AI решения.
1/ Общие данные – все клиенты потратили более $20M за Q3,24 на 1,500+ тулов.
▪️Рост – 38% YoY;
▪️Рост средних затрат– 18% при оплате картами и 31% через AP.
🔹Это говорит о том, что не просто в совокупности компании тратят больше, но и в среднем каждая тоже больше.
2/ Ramp также сравнил затраты на OpenAI и Anthropic и понял, что значительная часть клиентов приобретает несколько моделей, то есть, этот рынок (сейчас) – это не игра с нулевой суммой. Они сравнивают это с принципом “multicloud” и говорят, что это некоторый “multihoming” принцип при работе с AI моделями – купил несколько подписок, и быстро переключаешься между решениями.
3/ Несколько мазков насчет структуры:
▪️3% -> 22%.
🔹Так изменилась доля тех клиентов OpenAI, которые параллельно используют Anthropic с начала 2024 года к сентябрю 2024 года.
▪️79% -> 23%.
🔹А так изменилась доля GPT-4 в затратах с мая 2024 по сентябрь 2024. Настолько быстро новые модели вытесняют старые.
▪️49% -> 9%.
🔹А так изменилась доля GPT-3.5 с ноября 2023 года (тогда она была самой популярной моделью) к сентябрю 2024 года. Вау!
▪️$749 -> $460.
🔹Так изменился средний чек в месяц с сентября 2023 года по сентябрь 2024 (в мае 2024 он сокращался даже до $324) за счет выхода более дешевых моделей от Anthropic.
4/ Затраты на AI-powered чаты:
▪️Общий рост 6х YoY;
▪️Количество клиентов +133% YoY.
5/ Топ-10 самых быстрорастущих вендоров, за которые платят клиенты Ramp в Q3’24 все были AI стартапами. Приведем топ-5:
▫️Parallels – 715.0% прироста;
▫️Redis – 481.0%;
▫️Cursor – 204.2%;
▫️Luma AI – 154.5%;
▫️Retention(.)com – 144.7%.
🔹Ramp говорит, что AI стартапы растут в 5Х быстрее, чем предыдущая волна SaaS вендоров.
6/ В отчете также есть топ-10 AI вендоров по числу клиентов. Приведем также топ-5:
▫️OpenAI;
▫️Anthropic;
▫️Grammarly;
▫️Midjourney;
▫️Apollo.
7/ Какие департаменты тратят в среднем больше всего:
▪️Engineering: ~$2.7K;
▪️Finance: ~$1.9K;
▪️IT: ~$1.7K;
▪️HR: ~$0.8K;
▪️Marketing, Sales, R&D, Support: ~$0.6K.
👉 Ссылка на статью Ramp: https://ramp.com/blog/ai-multihoming-spend-data
P.S. Вообще у них вышел более полный Fall 2024 Spending Report, который также любопытно будет прочитать. Но сейчас руки не дошли. У меня предложение – если у вас есть относительно небольшой канал от 1K до 3K подписчиков, то сделайте для @proVenture гостевой пост – сделаем публикацию со ссылкой на ваш канал, и вам будет хорошо, и для провенчура контент. Если интересно, пишите в личку @defremov21, чтобы договориться.
@proVenture
#benchmarks #ai #research
🚨 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
😎 Visualcapitalist: The Most Popular Generative AI Tools in 2024.
Залипательная инфографика от Visualcapitalist по данным World Bank – какие AI tools в мире самые популярные.
1/ Топ-3 по веб-трафику в марте 2024 года:
▪️ChatGPT: 2.3B посещений;
▪️Gemini: 133M;
▪️Poe: 43M.
🔹Все эти решения – чатботы.
2/ А какие топ тулы для создания изображений?
▪️Midjourney: 25M (#8 в общем списке из #15);
▪️Prezi: 18M (#9);
▪️NightCafe: 14M (#10).
3/ А есть ли что-то в рейтинге, кроме чатботов и создания изображений? Есть одно решение по генерации видео – это Runway (#14 из #15 в списке).
👉 В приложении картинка, а источник вот по этой ссылке: https://www.visualcapitalist.com/ranked-the-most-popular-generative-ai-tools-in-2024/
@proVenture
#ai #trends #research
Залипательная инфографика от Visualcapitalist по данным World Bank – какие AI tools в мире самые популярные.
1/ Топ-3 по веб-трафику в марте 2024 года:
▪️ChatGPT: 2.3B посещений;
▪️Gemini: 133M;
▪️Poe: 43M.
🔹Все эти решения – чатботы.
2/ А какие топ тулы для создания изображений?
▪️Midjourney: 25M (#8 в общем списке из #15);
▪️Prezi: 18M (#9);
▪️NightCafe: 14M (#10).
3/ А есть ли что-то в рейтинге, кроме чатботов и создания изображений? Есть одно решение по генерации видео – это Runway (#14 из #15 в списке).
👉 В приложении картинка, а источник вот по этой ссылке: https://www.visualcapitalist.com/ranked-the-most-popular-generative-ai-tools-in-2024/
@proVenture
#ai #trends #research
🔥🔥🔥 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
🔍 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
🔥🔥🔥 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
🥀 RIP to RPA: The Rise of Intelligent Automation.
Знатно набрасывает a16z на достаточно известную технологическую вертикаль, в которой есть свои герои. Они говорят, что о вертикали автоматизации повторяющихся процессов (robotic process automation) можно забыть. А там на секундочку есть UiPath, Automation Anywhere, а также всеми нами любимый стартап Electroneek с русскоязычными основателями.
1/ В чем суть?
Она сводится к тому, что компании типа UiPath создавались, чтобы автоматизировать работу людей в компаниях, находить ошибки в процессах, фиксировать их, тем самым делая корпорации эффективнее. Позже они стали создавать ботов, которые повторяли людей в выполнении рутинных задач, что делает бизнесы еще эффективнее, повышая производительность на рутинных задачах.
2/ a16z говорит, что теперь мы не говорим об улучшении производительности людей в этом смысле, а что задача будет полностью передать LLM такие задачи. То есть, по сути это решение изначальной задачи RPA. Это все Intelligent Automation.
3/ Посмотрите на карту компаний в приложенном рисунке. a16z выделяет две области:
▪️Horizontal AI Enablers;
▪️End-to-end Vertical Automation;
🔹На горизонтальном уровне мы фокусируемся на стандартных процессах многих отраслей (но не ключевых, там не создается IP), а на вертикальном – смотрим на “underdigitalized” отрасли.
4/ Что любопытно, этот концепт все же не вписывается в парадигму “human in the loop” и несет риск сокращения рабочих мест. Да, может быть, они будут созданы в другом месте. Но это уже отдельная история.
👉 Читайте подробнее в блоге a16z: https://a16z.com/rip-to-rpa-the-rise-of-intelligent-automation/
@proVenture
#research #trends #rpa #ai
Знатно набрасывает a16z на достаточно известную технологическую вертикаль, в которой есть свои герои. Они говорят, что о вертикали автоматизации повторяющихся процессов (robotic process automation) можно забыть. А там на секундочку есть UiPath, Automation Anywhere, а также всеми нами любимый стартап Electroneek с русскоязычными основателями.
1/ В чем суть?
Она сводится к тому, что компании типа UiPath создавались, чтобы автоматизировать работу людей в компаниях, находить ошибки в процессах, фиксировать их, тем самым делая корпорации эффективнее. Позже они стали создавать ботов, которые повторяли людей в выполнении рутинных задач, что делает бизнесы еще эффективнее, повышая производительность на рутинных задачах.
2/ a16z говорит, что теперь мы не говорим об улучшении производительности людей в этом смысле, а что задача будет полностью передать LLM такие задачи. То есть, по сути это решение изначальной задачи RPA. Это все Intelligent Automation.
3/ Посмотрите на карту компаний в приложенном рисунке. a16z выделяет две области:
▪️Horizontal AI Enablers;
▪️End-to-end Vertical Automation;
🔹На горизонтальном уровне мы фокусируемся на стандартных процессах многих отраслей (но не ключевых, там не создается IP), а на вертикальном – смотрим на “underdigitalized” отрасли.
4/ Что любопытно, этот концепт все же не вписывается в парадигму “human in the loop” и несет риск сокращения рабочих мест. Да, может быть, они будут созданы в другом месте. Но это уже отдельная история.
👉 Читайте подробнее в блоге a16z: https://a16z.com/rip-to-rpa-the-rise-of-intelligent-automation/
@proVenture
#research #trends #rpa #ai
🗄 AI Data Center Value Chain.
В недавней рассылке от CB Insights было кое-что любопытное про датацентры.
1/ Синопсис интереса к этой теме выглядит следующим образом: пока что у нас не так густо с AI applications, зато все активно инвестируют в инфраструктуру – железо, датацентры.
2/ Про NVIDIA говорить уже не будем, но во 2К 2024 big tech типа Amazon, Microsoft, Google и Meta (нужно отметить, что признана экстремистской и запрещена в РФ) совместно потратили $52.8B на capex – это ~60% рост год-к-году.
3/ Amazon в 3К 2024 потратил на capex космические $22.6B, что представляет собой 82% всей выручки AWS в $27B.
4/ На что можно обратить внимание? Что сама по себе отрасль датацентров огромная, и там можно поискать применение AI и постараться забрать часть этого бюджета (и другого рынка) себе.
5/ CB Insights в своей рассылке представляет 12 рыночных ниш из 4 областей и примеры стартапов, которые внедряют AI в value chain датацентров:
▪️Energy production:
▫️Small modular reactors;
▫️Nuclear fusion;
▫️Geothermal power providers;
▫️Grid storage providers.
▪️AI computing hardware:
▫️AI training processors;
▫️AI inference prcessors;
▫️Supercomputing.
▪️Support infrastructure:
▫️Data center liquid cooling;
▫️Data center immersion cooling;
▫️Data center energy optimization software.
▪️AI cloud services:
▫️Cloud AI security;
▫️Cloud graphics processing units (GPUs).
Так что смотрите, изучайте такого плана ниши – можно не только конкурировать с OpenAI, но и создавать решения для инфраструктуры для рынка и в этом найти свою нишу.
Без ссылки на источник, так как это было только в рассылке.
@proVenture
#ai #research
В недавней рассылке от CB Insights было кое-что любопытное про датацентры.
1/ Синопсис интереса к этой теме выглядит следующим образом: пока что у нас не так густо с AI applications, зато все активно инвестируют в инфраструктуру – железо, датацентры.
2/ Про NVIDIA говорить уже не будем, но во 2К 2024 big tech типа Amazon, Microsoft, Google и Meta (нужно отметить, что признана экстремистской и запрещена в РФ) совместно потратили $52.8B на capex – это ~60% рост год-к-году.
3/ Amazon в 3К 2024 потратил на capex космические $22.6B, что представляет собой 82% всей выручки AWS в $27B.
4/ На что можно обратить внимание? Что сама по себе отрасль датацентров огромная, и там можно поискать применение AI и постараться забрать часть этого бюджета (и другого рынка) себе.
5/ CB Insights в своей рассылке представляет 12 рыночных ниш из 4 областей и примеры стартапов, которые внедряют AI в value chain датацентров:
▪️Energy production:
▫️Small modular reactors;
▫️Nuclear fusion;
▫️Geothermal power providers;
▫️Grid storage providers.
▪️AI computing hardware:
▫️AI training processors;
▫️AI inference prcessors;
▫️Supercomputing.
▪️Support infrastructure:
▫️Data center liquid cooling;
▫️Data center immersion cooling;
▫️Data center energy optimization software.
▪️AI cloud services:
▫️Cloud AI security;
▫️Cloud graphics processing units (GPUs).
Так что смотрите, изучайте такого плана ниши – можно не только конкурировать с OpenAI, но и создавать решения для инфраструктуры для рынка и в этом найти свою нишу.
Без ссылки на источник, так как это было только в рассылке.
@proVenture
#ai #research