And one of the core competency of VC became creating libraries for those networks.

a16zcrypto's engineering team has released open-source tooling to serve devs, builders, and users in the crypto ecosystem. Six of our freshest libraries relate to:

- Symbolic testing
- Light clients
- Auction design
- Private airdrops
- New social networks
- Trusted setups

https://twitter.com/eddylazzarin/status/1645524017720467456?s=20

"How Venture Capitalists Make Decisions"
An inside look at an opaque process by Paul Gompers, Will Gornall, Steven N. Kaplan, and Ilya A. Strebulaev

Hunting for Deals
- more than 30% of deals: leads from VCs’ former colleagues or work acquaintances
- 20% of deals come from referrals by other investors
- 8% from referrals by existing portfolio companies
- 10% result from cold email pitches by company management

-> But almost 30% are generated by VCs initiating contact with entrepreneurs.

Narrowing the Funnel
101 opportunities are considered on average for each a deal to be closed
- 28 of those oppotunities will lead to meeting with management
- 10 will be reviewed at partner meetings
- 4.8 will be on Due Dilligence
- 1.7 will be on negotiation of termsheet
-> only 1 would be funded

After the Handshake
- Relatively inflexible on pro rata investment rights, liquidation preferences, and antidilution rights as well as vesting of the founders' equity, the company's valuation, and board control
-- Pro rata rights, 'Biggest source of our returns is ability to doube down on our winners'
- More flexible on the option pool, participation rights, investment amount, redemption rights, and dividends

Finding Alpha
- Post-investment services: strategic guidence(to 87% of their port-cos), connections to other investors(72%), connections to customers(69%), operational guidance(65%), hiring board members and employees(58, 46% each)

How VCs deliver "alpha"?
- Deal sourcing, deal selection, post-investment action were all keys -> but deal selection was the most critical

Most important factor of deciding success of their port-cos
- Management team, 'kick-ass team'

Interactions with their limited partners
- cared more about absolute performance than relative performance
-- 2007 to 2016 in the Burgiss Manager Universe had outperformed the Russell 2000 (a small-cap index) by 7% a year, on average, and the S&P 500 by nearly 5% a year. Almost 75% of those funds had beaten the Russell 2000, and roughly 60% had beaten the S&P 500

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A Venture Capital Glossary
Antidilution rights
allow the number of shares that current investors hold to be adjusted if future financing rounds are done at a lower price than the current round.

Liquidation rights
ensure that if a company is sold, the venture capitalists get paid before the founders do. They typically guarantee the amount invested or some multiple of it (for example, double).

Option pool
refers to an amount of equity set aside for grants to compensate current and future employees of the start-up. Usually it’s a percentage of the company’s total value.

Participation rights
allow venture capitalists to get back the face value of their investment (or a multiple of it) and then to share in the value created above that level at the time of a company exit.

Pro rata investment rights
give venture capitalists the right to invest in a company’s subsequent investment rounds and preserve their initial percentage of ownership.

Redemption rights
give venture capitalists the ability to return stock to the company—that is, force it to pay back the amount of the investment.

RTF Analysis
https://medium.com/@mhdempsey/why-your-startup-idea-isnt-big-enough-for-some-vcs-2440b61f6d36

📊데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)

오랜만에 좋은 글이라 Web3와 무관하게 가져왔습니다. 네이버 데이터 사이언티스트 BK님의 발표 자료로, 데이터 기반 의사결정과 관련하여 여러가지 인사이트를 줍니다.

가장 마음에 들었던 부분은 데이터 팀의 KPI(위 이미지)입니다. 본문에서는 크게 3가지 축을 제시합니다.

- Reach : 얼마나 많은 이들이 데이터와 분석 결과를 사용하는가?
- Scope : 제공하는 데이터와 분석 결과의 종류와 범위가 다양한가?
- Quality : 제공하는 데이터와 분석 결과의 품질은 높은가?

또한 의사결정 대중화 전략에서 Exponential Scaling 방법에 대해 크게 공감되었습니다.

- 데이터 플랫폼 개발 / 셀프 서브 환경
- 플랫폼 및 프로세스 교육과 피드백
- 개별 조직의 데이터 전문가 양성

Crypto 생태계에서는 데이터 조직이 작거나 없는 경우가 대다수일 것 같은데, 이런 문제에 대해 글로 작성해보는 것도 괜찮을 것 같네요.

https://medium.com/bondata/data-democratization-e4bc73e6fb08

a16z's Crypto Startup School 2023

a16z crypto는 2020년을 시작으로 선별된 크립토 프로젝트 및 빌더를 대상으로 AC 역할이자 교육 프로그램을 진행했습니다. 또한 해당 교육 내용을 유튜브로 전부 공개하기도 했습니다. 이번 2023 시즌에도 새롭게 일부 강의를 찍었고 그 중 초기 5개를 먼저 공개했네요. 이번에는 꼭 하나씩 다 들어봐야겠습니다.

- Web3 and how we got hear (Chirs Dixon: Founder, Managing Partner a16z crypto)
- Protocol design: why and how (Eddy Lazzarin: CTO, a16z crypto)
- Cryptography for blockchains: Avoiding common mistakes (Dan Boneh: Professor in Applied Cryptography and Computer Security, Stanford University, and a16z crypto Senior Advisor)
- Web3 pricing and business models (Maggie Hsu: Partner and Go-to-market Lead, a16z crypto, Jason Rosenthal: Operating Partner, a16z crypto)
- A conversation with Mary-Catherine Lader (COO, Uniswap Labs), moderated by Sonal Chokshi (Editor-in-Chief, a16z crypto)

더 자세한 내용은 다음 링크를 참고해주세요.

https://a16zcrypto.com/content/videos/how-to-build-in-web3-new-talks-from-crypto-startup-school-23/

Interesting research

- In crypto, the “wealth effect” is the phenomenon where an ecosystem’s popularity is memetically driven by the appearance of wealth associated with launching new tokens.
- Based on historical correlations between Solana’s native ecosystem token market capitalization and user activity, the Solana user base could potentially increase by 30-80% following the launch of native project tokens.
- While incentives through token launches can drive initial growth, they need to be used strategically to ensure projects can retain users in the long term.

Web3 데이터 웨어하우스 주요 플레이어 요약 source

@AlliumLabs
장점: 기업 수준의 고객들을 대상으로 한 강력한 엔지니어링 팀, 강력한 비트코인 순차 테이블, 스노우플레이크에서 무료 이더리움 데이터 제공
전망: brc20 및 orc20 테이블 곧 출시 예정

@coherentxyz
장점: 신규 출시, 스노우플레이크에서 무료로 제공하는 디코딩된 이더리움 데이터, 새로운 계약을 즉석에서 디코딩하는 고급 기술
분석: 그들의 디코딩된 데이터가 Dune Analytics의 50만 개 이상의 디코딩된 스마트 계약 테이블과 어떻게 비교되는지 궁금함

@ChainbaseHQ
장점: 사용자 친화적인 인터페이스, 포괄적인 문서, 최고 수준의 이더리움 계약 데이터
분석: 이 분야에서 독특한 영역을 찾아낼 것이라 예상되며, 장기적으로 경쟁력을 유지할 것으로 보임

@DuneAnalytics
장점: 이 분야의 선구적인 역할, 상당한 펀딩, 강력한 커뮤니티, 널리 인용되는 데이터/차트, 최근 주요 제품 출시
분석: 시장에서 강한 위치를 차지하고 있으며, Dune SQL 및 체계적으로 계획된 LLM 로드맵과 같은 새로운 기능으로 계속해서 선도할 것으로 예상됨

@flipsidecrypto
장점: 지원되는 체인의 다양함, 우수한 Solana 데이터, 스노우플레이크 데이터 공유, 새로운 UI, 실시간 쿼리 및 서브그래프에 대한 혁신적인 접근
전환: 데이터 경쟁을 @MetricsDAO로 이전함
분석: 강력한 성과와 독특한 제공물들이 지속적인 성장과 인기를 예상되게 함

@Footprint_Data
장점: 많은 체인을 지원, 대량의 미리 만들어진 테이블, Web3 게임 분석에 대한 특화, 활발한 트위터 활동
경쟁 상황: Dune & Flipside와 경쟁하려 하지만, 더 많은 데이터셋을 제공하려 함
분석: 주요 플레이어들과의 지속적인 경쟁이 그들의 전략과 성장에 영향을 미칠 수 있음

@GeniiData, @MakerDojoInc, @propellyr, @ZettaBlockHQ
장점: 블록체인/암호화폐/Web3 데이터 웨어하우스 시장의 일부임
분석: 경쟁 위치가 불확실함. 잠재적인 베어 마켓 동안의 그들의 생존력은 알려져 있지 않음

@googlecloud
장점: 수십 개의 체인에 대한 Google BigQuery 공개 데이터셋을 제공, 개인화된 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있음, 다른 GCP 제품과 잘 통합됨
미래: Solana 데이터를 곧 지원할 예정

@indexedxyz
장점: 사용자가 자신의 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있도록 함, 이더리움을 지원하며 다른 체인을 지원할 계획
분석: 공공의 이익을 위한 그들의 접근 방식과 지속적인 출시는 계속된 성장의 가능성을 보여줌

@SpaceandTimeDB
장점: 매우 인상적인 데모를 가지고 강하게 등장, 높은 성능, 멋진 그래픽, 텍스트를 SQL 기능으로 변환
분석: 이 플랫폼에 대한 높은 기대감은 중요한 영향력을 가질 것으로 예상됨

@spice_ai
장점: 실시간 데이터를 높은 저지연성으로 제공함
분석: Chainbase와 비슷하게 독특한 영역을 찾아낼 것으로 예상됨

@nansen_ai
장점: 리서치로 잘 알려져 있으며, 지난해에 데이터 웨어하우스를 출시, 기업 시장을 대상으로 함
분석: 다른 제공자들과 비교하여 그들의 데이터셋이 어떻게 나타나는지 궁금함

@NumiaData
장점: Cosmos 생태계에 초점을 맞춘 것으로 보임 (지원되는 영역이 적음), Google BigQuery에서 사용 가능한 데이터셋 제공
분석: Cosmos 생태계에 초점을 맞춤으로써 그들만의 영역을 만들어 나갈 수 있음

@TransposeData
장점: 빠르고 자주 배송, 저지연성, 단순한 NFT 데이터 테이블, SQL 편집기에 AI SQL 도우미를 처음으로 통합
분석: 아직 Solana, Bitcoin을 지원하지 않음

[벼랑 끝의 스타트업, VC의 손을 잡아도 될까?]

2022년 마지막 영업일에 발행한 '벼랑 끝의 VC 산업'에서는 VC 산업이 현재의 매크로 환경에서 위기를 맞이할 수 있을 것이라는 논지를 펼친 바 있습니다. 그리고 약 반 년이 지난 지금 그러한 가정들은 명백한 수치들로 빠르게 드러나고 있는 듯 합니다.

VC의 후방 산업인 LP 측면에서 발생한 이슈는 곧바로 전방 산업인 스타트업의 자본 조달 방식에도 고민 거리를 던져줍니다. VC 산업 내 양극화가 빠르게 일어나며 50%가 넘는 국내 VC가 재원 조달을 거의 못하고 있는 상황이며, 투자여력이 넉넉한 VC는 이렇게 경쟁강도가 낮아진 시장에서의 명백한 우위를 살리려하기 때문이죠.

VC/스타트업 자본 시장의 모든 플레이어들은 이 상황을 타개하기 위해 자금 집행과 자금 조달에 있어 완전히 새로운 고민이 필요할 수도 있습니다. 스타트업과 VC 지분투자는 계속 함께할 수 있을까요?

https://www.romanceip.xyz/equity_financing_in_winter/

제가 현재에도 자주 방문하고, 시장현황을 파악하거나, 
투자 관련 공부를 할때, 철학, 접근방법, 연구 내용에서 많은 긍정적인 영향을 받았던 곳들, 그리고 최근 연구 트렌드를 파악하는데 편리하게 이용하고 있는 곳들을 소개해드립니다.

특정 연구주제에 관심이 있는경우는 저도 다른 분들과 마찬가지로  구글검색이나, SSRN 에서 원하는 키워드로 관련 연구를 찾습니다.

별개로 아래 링크들은 제가 주기적으로 적어도 1달에 한번은 꼭 체크하는 곳들입니다.

어떤 곳들은 예전만큼 업데이트가 빠르지 않은 곳도 있으나, 예전 글들이나 연구자료를 다시금 읽어보곤 합니다.

그만큼 공부하기에 좋은 내용과 메세지를 담은 자료들이 많은 공간이라 생각합니다.

1. JP Morgan Asset management 의 Guide to the Markets

시장현황을 파악하고 빠르게 이해하는데 도움이 되는 곳입니다.
저는 매크로 상황변화, 뉴스, 특정 이벤트 소식에 매일매일 민감하게 고민하고, 대응해야 한다고 생각하지는 않습니다. 
그럼에도, 하루하루 이루어지는 변화가 쌓여 우리의 투자전략과 원칙에 어떤식으로 영향을 줄 수 있을지를 파악해두는 것은 도움이 된다고 생각합니다.

JP Morgan Asset management 미국사이트 버전에서는 분기별로 Guide to the Markets 라는 요약자료를 공개하고 있습니다.
텍스트 보다는, 주로 시각화 자료를 통해 장기적인 역사적 관점에서 현재는 어디에 위치하고 있는지, 주식시장 전체, 팩터, 업종 및 채권 시장을 비롯해 다양한 자산군의 밸류에이션 상황 및 주요 매크로 상황 등을 잘 요약하고 있습니다.

구글에서 Guide to the markets 라고 검색하셔도 되고, 
아래 링크로 바로 가시면 됩니다.

분기별로는 꼭 챙겨보는 자료입니다. 
https://lnkd.in/guJbvz9e

2. 오쇼너시 자산운용 o'shaughnessy asset management
"월가의 퀀트투자 바이블(What works on Wall Street)" 이라는 책으로도 유명한 그 오쇼너시 입니다.

구체적인 연구내용보다는 원리를 설명하는 내용이 많습니다. 
글이 길고 텍스트가 많은 편인데 한번쯤은 인내심을 가지고 읽어두면 좋은 내용들이 많습니다.

가장 추천하는 글입니다.
https://lnkd.in/g6Tx-qyk

3. Thierry Roncalli, 아문디 자산운용에 있는 퀀트 연구자입니다.

오래전부터 이분의 연구 페이퍼들을 봐왔었고, 미사여구가 많지 않고, 담백하게 결과와 수리적인, 통계적인 방법론을 잘 활용하여 본인의 연구내용을 쭉 풀어가는 특징이 있습니다.
책도 많이 쓰셨고요.

최근에는 ESG 쪽 연구에 집중하는 듯 하네요. 
아래는 개인 사이트입니다.
https://lnkd.in/gKNSGDvx

추천하는 페이퍼는 오래전 Lyxor Asset management 에 있을때 발행했던 페이퍼인데, 이분의 스타일이 가장 잘 드러나는 페이퍼라고 생각됩니다. "Facts and Fantasies About Factor Investing"
https://lnkd.in/gSYaMzFA

4, Alpha Architect (알파 아키텍트)
국내 퀀트들에게는 많이 소개됬던 팀일것 같습니다. 
퀀트 기반으로 운용하는 팀이고, ETF 도 만들고 합니다.

흥미로운 연구결과를 핵심만 추려내서 요약하고 전달하는 컨텐츠도 좋고, 한번에 너무 많은 내용을 담으려하지 않고, 하나씩 단순한 질문으로 쪼개서 결과를 가볍게 전달하는데 장점이 있는것 같습니다.
https://lnkd.in/gk6HfM4w

5. Newfound Research 
느낌은 알파 아키텍트와 비슷하면서도 좀 다른데, 
여기 CIO 인 COREY HOFFSTEIN 의 글을 제가 좋아합니다. 
단순한 테스트에 기반하고, 중요한 핵심을 
중요한 내용을 직관적이면서도 단순하고 쉽게, 간단한 테스트로 제시를 하는 특징이 있습니다.

작년쯤에는 글쓰는게 많이 지쳤다고 살짝 푸념하는 트윗을 본것 같기도 하네요.

추천글
https://lnkd.in/gbG6T9Gg

6. AQR
AQR은 워낙 많은 분들이 한번쯤은 들어가보셨을거라 생각해서 스킵합니다.
https://lnkd.in/gsKYXkGN

7. savvyinvestor
savvyinvestor 는 여러 운용사 금융사들이 발행하는 블로그 글이나, 리서치 링크를 모아놓은 공간입니다. 
최근 발행내용까지 업데이트가 잘 되고, 카테고리 분류도 잘 되어 있습니다. 검색도 편리하고요. 자주 애용합니다.

한눈에 글로벌 금융사들에서 발간한 내용들로 최근 연구 트렌드를 파악하기에 좋습니다.

회원가입 무료라서 로그인해서 보시면 됩니다. 
https://lnkd.in/g8xGufkb

<자극을 줄이고 생각을 늘리기>

요즘 현대인들은 거의 ADHD 상태로 일을 한다고 생각이 드는 면이 있다. 지속적으로 높은 강도의 자극에 자신을 노출시키기 쉽기 때문이다. 이런 환경속에서 뭐 하나에 차분하게 집중하고 깊이 있는 사고를 하기가 힘들다.

두 가지 사례를 먼저 소개하겠다.

사례 1)

내가 아는 K모씨는 대기업 직원이었는데, 하루에 전사에서 들어오는 업무 요청만 수백건이라고 했다. 그래서 날마다 밤 11시에 퇴근을 하고 있었다.

그러다가 나에게서 애자일 이야기를 듣고 실험을 해보기로 결심했다. 정시 퇴근. 그래서 팀장에게 제안을 했다. 오늘부터 18시 정시 퇴근을 하겠다. 혹여 일 처리가 조금이라도 떨어진다는 느낌이 들면 얘기해라. 바로 원복하겠다. 그러고 그날부터 18시 퇴근을 했다. 집에 오면 저녁 7시부터 9시까지 두 시간씩 6살 아이랑 놀아줬다고 한다. 그전까지 아이에게 아빠는 없는 존재였다. 주중에는 밤 11시에 오고, 아침에는 자기보다 먼저 나가고 주말에는 계속 쓰러져 있었으니. 그런 아이에게 "아빠"가 생긴 거다.

근데 문제가 하나 있었다. 정시 퇴근을 했으니 다 처리 못한 일들이 문제. 그런데 보안문제 때문에 집에서 회사 컴퓨터나 자료에 접근할 수가 없었다. 그래서 그가 대안으로 했던 거는 밤 11시부터 1시까지 두 시간 동안 자기 책상에 이면지 펼치고 앉아서 오늘 했던 일들, 내일 할 일들을 어떻게 해야 더 현명하게 처리할 건가 전략을 짜는 거였다. 그걸 날마다 했다.

그러고 다음날 출근을 하니 업무 요청 중의 50% 이상은 자동으로 해결된 경우가 많았고(요청한 부서에서 답답하니 자체적으로 해결), 남은 50%는 지난 밤에 고민한 결과 더 현명한 방법으로 처리를 해서 금방 끝낼 수 있었다.

물론 결과적으로 밤 11시 퇴근할 때보다 수면시간이 줄었다고 한다. 예전에는 집에 들어오면 바로 쓰러져서 잤으니까. 하지만 몸이 느끼는 에너지는 훨씬 좋아졌다고 한다.

사례 2)

예전에 군대시절 자대 배치를 받고 해당 부대에 갔고 사수를 배당 받았다. 근데 그 사수 얼굴을 보기가 힘든거다. 며칠 지나 알게 됐는데 그 사수 전역일이 1주일 뒤란다. 내 사수의 보직은 대대 정비과 서무병. 워낙 하는 일이 많고 복잡해서 통상 1년 정도는 인수인계를 받아야 제대로 일을 하게 된다고 한다. 근데 이 사람은 1주일 뒤에 전역하고, 이 1주일도 얼렁뚱땅 지나가고 있었다. 가끔 정비과에 내려와서는 궁금한 거 물어봐하고 누워있거나 하는 정도. 정말 문제는 이 사람의 보직을 정확하게 파악하는 사람이 간부나 병 중에 아무도 없다는 거.

결국 나는 거의 아무것도 배우지도 못한 채로 사수가 전역을 했고, 업무 매뉴얼도 하나 없었다. 참고할 자료가 전혀 없는 상황.

고민하다가 결국 하게 된 선택은 원리와 원칙으로 생각해서 행동하자는 거였다. 어떤 문제 상황이 발생하면 내가 생각하는 기본적인 원리에 따라(예컨대 어떻게 하는 것이 육군에게 이득이 되는 행동인가 같은) 논리적으로 말이 되는 행동을 생각해서 했다. 내가 모든 규칙과 법을 설계하면서 했다고 할까. 이러니까 거칠 것이 없었다. 뭐든지 깊게 생각해서 그대로 하면 다 풀리더라는.

근데 의외로 이 방법이 잘 통했다. 그래서 결국 내가 모든 체계를 만들었고 이걸로 상도 몇번 받았다. 군단에서 감사 내려왔을 때에는 내가 군무원이랑 장교들 모아놓고 비공식 강연도 했다.

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때로는 외부 자극/정보를 제한하고 생각에 집중하는 것이 도움이 되는 경우가 있다. 덤으로 생각하는 근육과 기술도 늘게 된다.

그래서 나는 예컨대 다음과 같은 것들을 추천한다:
* 버그가 나오면 바로 검색창에 때려넣지 말고 적어도 5분, 10분간은 백지에다가 문제상황을 그려보고 원인 유추해보기
* 전혀 모르는 분야에 입문하고 싶을 때 인터넷 검색보다는 서점에서 잘나가는 책 중에 스타일이 다른 책 3권을 구입해서 얘를 비교해보면서 보기 (나는 이걸 bounded exploration이라고 부른다 -- 이걸 안하면 어느 하나 제대로 보지 않고 계속 깔짝깔짝 대면서 시간을 낭비하기 쉽다)
* 해결해야할 복잡한 문제가 있을 경우 추가 정보를 전혀 찾지 않고 백지를 펼쳐놓고 30분 동안 논리와 내 생각, 내 과거경험으로만 해결책을 설계해 보기

https://www.facebook.com/100000557305988/posts/pfbid02joCFDgeyR58vuv2MyZqQWJ1cf7FwrYZHS6FLq9ox8Bqu2RE9cV3HdgzWdHJvopjkl/?mibextid=jf9HGS

The WuBlockchain team has counted the large cryptocurrency projects that may conduct TGE in Q1, including Pump fun, Linea, Monad, Berachain, Story Protocol, Babylon, Polymarket, Doodles, Azuki, Particle Network, Lombard, Elixir.

https://www.youtube.com/watch?v=HujQhD8J2LQ
요약 설명 영상. 설명잘하네요.

https://thecoreloop.notion.site/crypto-ai-hub

AI Agent Resource Hub.

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