Forwarded from proVenture (проВенчур)
Why data-driven product decisions are hard (sometimes impossible).
Эссе Эндрю Чена (a16z) часто кажутся очень поверхностными, но конкретно это зацепило тем, что с ключевой идеей я согласен – будучи человеком цифр я понимаю, что они не скажут все и не являются панацеей.
Ключевые идеи, которые понравились:
1/ Проблема заключается в том, что измерения показателей позволяют определить закономерности в них, но не всегда это является той истиной, которую мы ищем. Поиск правды не равен поиску датапоинта.
2/ В чем могут быть причины этих проблем?
▪️Мы измеряем вчерашние данные, а они не всегда предсказывают завтрашнее положение вещей;
▪️Паралич анализа – иногда анализ данных стоит дороже, чем его ценность;
▪️Интуиция быстра, а A/B тесты медленны;
▪️Тирания мажоритариев – иногда для того, чтобы вычленить данные по минорной, но важной для бизнеса группе, нужно собрать еще больше данных, а данные массовой группы “забивают” выводы;
▪️Иногда мы измеряем то, что проще измерить, а не то, что нужно. И мы игнорируем то, что нужно;
▪️Исторические данные могут неверно предсказать будущие тренды (парафраз первого пункта, но повторим);
▪️Корреляция, а не зависимость – иногда на уровне данных видна зависимость, но она в реальности просто случайно. Так случилось, нет причинно-следственной связи;
▪️Некоторые важные вещи нельзя измерить (опять повторение).
3/ Мнение большинства? Тренд опираться на данные сейчас огромен, но иногда можно выиграть, идя именно против тренда.
4/ Data-driven vs data-informed vs data-ignorant. Это очень крутой пассаж – если данные диктуют все, то это data driven, если данные не значат ничего, то это data ignorant. А если данные помогают критическому мышлению, то это data informed. Стремитесь к балансу.
👉 Ссылка на эссе Эндрю для более детального чтения: https://andrewchen.substack.com/p/why-its-so-hard-to-be-data-driven
@proVenture
#trends
Эссе Эндрю Чена (a16z) часто кажутся очень поверхностными, но конкретно это зацепило тем, что с ключевой идеей я согласен – будучи человеком цифр я понимаю, что они не скажут все и не являются панацеей.
Ключевые идеи, которые понравились:
1/ Проблема заключается в том, что измерения показателей позволяют определить закономерности в них, но не всегда это является той истиной, которую мы ищем. Поиск правды не равен поиску датапоинта.
2/ В чем могут быть причины этих проблем?
▪️Мы измеряем вчерашние данные, а они не всегда предсказывают завтрашнее положение вещей;
▪️Паралич анализа – иногда анализ данных стоит дороже, чем его ценность;
▪️Интуиция быстра, а A/B тесты медленны;
▪️Тирания мажоритариев – иногда для того, чтобы вычленить данные по минорной, но важной для бизнеса группе, нужно собрать еще больше данных, а данные массовой группы “забивают” выводы;
▪️Иногда мы измеряем то, что проще измерить, а не то, что нужно. И мы игнорируем то, что нужно;
▪️Исторические данные могут неверно предсказать будущие тренды (парафраз первого пункта, но повторим);
▪️Корреляция, а не зависимость – иногда на уровне данных видна зависимость, но она в реальности просто случайно. Так случилось, нет причинно-следственной связи;
▪️Некоторые важные вещи нельзя измерить (опять повторение).
3/ Мнение большинства? Тренд опираться на данные сейчас огромен, но иногда можно выиграть, идя именно против тренда.
4/ Data-driven vs data-informed vs data-ignorant. Это очень крутой пассаж – если данные диктуют все, то это data driven, если данные не значат ничего, то это data ignorant. А если данные помогают критическому мышлению, то это data informed. Стремитесь к балансу.
👉 Ссылка на эссе Эндрю для более детального чтения: https://andrewchen.substack.com/p/why-its-so-hard-to-be-data-driven
@proVenture
#trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🏆 Global VC/Startup Ecosystem Rankings.
Недавняя рассылка от Pitchbook привела к популярной теме – в каких городах (или странах) самая лучшая венчурная или стартап эко-система?
1/ Давайте быстро пробежимся по трем (четырем) источникам:
1️⃣ Pitchbook и его исследование Global VC Ecosystem Rankings
2️⃣ StartupGenome и их рейтинг Global Startup Ecosystem Ranking
3️⃣ StartupBlink и их исследование The Global Startup Ecosystem Index Report 2024: https://lp.startupblink.com/report/
Почему было написано 4 источника?
4️⃣ Потому что у Pitchbook есть интерактивная таблица с The world’s top startup cities и рэнкинг там отличается от VC Ecosystem – это забавно и в целом логично, потому что какая-то локация для стартапа может быть лучше, чем для VC и наоборот. Вы можете посмотреть, как оно там по дефолту расположено, а потом отсортировать по Development Score – и тогда получите то, что мы видим в отчете по VC экосистемам.
2/ Давайте сделаем сравнение – возьмем за базу отчет Pitchbook с рейтингом для VC и сравним с ним другие рэнкинги. 🟢 – значит, позиция совпадает, 🟡 – не совпадает, 🔴 – отсутствует в топе базового рейтинга. Возьмем топ-7 городов.
1️⃣ Pitchbook VC:
▪️San Francisco
▪️New York
▪️Beijing
▪️Shanghai
▪️Los Angeles
▪️Boston
▪️London
2️⃣ StartupGenome:
▫️Silicon Valley 🟢
▫️London 🟡
▫️New York City 🟡
▫️Tel Aviv 🔴
▫️Los Angeles 🟢
▫️Boston 🟢
▫️Singapore 🔴
StartupBlink:
▫️San Francisco 🟢
▫️New York 🟢
▫️London 🟡
▫️Los Angeles 🟡
▫️Boston 🟡
▫️Beijing 🟡
▫️Shanghai 🟡
Тот же Pitchbook но про startup cities:
▫️San Francisco 🟢
▫️New York 🟢
▫️Los Angeles 🟡
▫️Boston 🟡
▫️Shanghai 🟡
▫️London 🟡
▫️Tokyo 🔴
3/ Любопытно, что города Китая вклиниваются в верхний топ, если мы говорим о VC эко-системах. Но для стартапов все гораздо менее однородно – Токио, Сингапур и Тель Авив, конечно же, присутствуют. Зато Сан-Франциско (Долина) везде номер 1.
4/ В большинстве рейтингов отсутствует динамика, есть она только в StartupBlink. И там круто видно, кто растет:
🔹Bangalore: 14 (2020) => 8 (2024);
🔹New Deli: 15 (2020) => 11 (2024);
🔹Singapore: 26 (2020) => 16 (2024);
🔹Washington DC: 30 (2020) => 19 (2024);
🔹Shenzhen: n/a (2020) => 18 (2024).
@proVenture
#howtovc #research #trends
Недавняя рассылка от Pitchbook привела к популярной теме – в каких городах (или странах) самая лучшая венчурная или стартап эко-система?
1/ Давайте быстро пробежимся по трем (четырем) источникам:
1️⃣ Pitchbook и его исследование Global VC Ecosystem Rankings
2️⃣ StartupGenome и их рейтинг Global Startup Ecosystem Ranking
3️⃣ StartupBlink и их исследование The Global Startup Ecosystem Index Report 2024: https://lp.startupblink.com/report/
Почему было написано 4 источника?
4️⃣ Потому что у Pitchbook есть интерактивная таблица с The world’s top startup cities и рэнкинг там отличается от VC Ecosystem – это забавно и в целом логично, потому что какая-то локация для стартапа может быть лучше, чем для VC и наоборот. Вы можете посмотреть, как оно там по дефолту расположено, а потом отсортировать по Development Score – и тогда получите то, что мы видим в отчете по VC экосистемам.
2/ Давайте сделаем сравнение – возьмем за базу отчет Pitchbook с рейтингом для VC и сравним с ним другие рэнкинги. 🟢 – значит, позиция совпадает, 🟡 – не совпадает, 🔴 – отсутствует в топе базового рейтинга. Возьмем топ-7 городов.
1️⃣ Pitchbook VC:
▪️San Francisco
▪️New York
▪️Beijing
▪️Shanghai
▪️Los Angeles
▪️Boston
▪️London
2️⃣ StartupGenome:
▫️Silicon Valley 🟢
▫️London 🟡
▫️New York City 🟡
▫️Tel Aviv 🔴
▫️Los Angeles 🟢
▫️Boston 🟢
▫️Singapore 🔴
StartupBlink:
▫️San Francisco 🟢
▫️New York 🟢
▫️London 🟡
▫️Los Angeles 🟡
▫️Boston 🟡
▫️Beijing 🟡
▫️Shanghai 🟡
Тот же Pitchbook но про startup cities:
▫️San Francisco 🟢
▫️New York 🟢
▫️Los Angeles 🟡
▫️Boston 🟡
▫️Shanghai 🟡
▫️London 🟡
▫️Tokyo 🔴
3/ Любопытно, что города Китая вклиниваются в верхний топ, если мы говорим о VC эко-системах. Но для стартапов все гораздо менее однородно – Токио, Сингапур и Тель Авив, конечно же, присутствуют. Зато Сан-Франциско (Долина) везде номер 1.
4/ В большинстве рейтингов отсутствует динамика, есть она только в StartupBlink. И там круто видно, кто растет:
🔹Bangalore: 14 (2020) => 8 (2024);
🔹New Deli: 15 (2020) => 11 (2024);
🔹Singapore: 26 (2020) => 16 (2024);
🔹Washington DC: 30 (2020) => 19 (2024);
🔹Shenzhen: n/a (2020) => 18 (2024).
@proVenture
#howtovc #research #trends
Startupblink
Global Startup Ecosystem Index 2024 by StartupBlink
Explore the startup ecosystem rankings of the top 100 countries and 1,000 in the Global Startup Ecosystem Index 2024 Report by StartupBlink.
Forwarded from proVenture (проВенчур)
Топ-50 должностей и профессий, которые можно автоматизировать с помощью AI.
Продолжаем набирать базу статей по автоматизации ручного труда. Авторы исследований делают это через оценку количества людей, которые работают в той или иной должности, выглядит, как будто хотят всех уволить и заменить машинами. Посмотрите на пост на прошлой неделе от Felicis Ventures.
Но сейчас пост в ту же тему от a16z, когда они представляют топ-50 профессий, которые можно будет не заменить (нет-нет), а автоматизировать сначала через а) AI copilots, а потом б) AI agents.
Давайте проведем опрос – нашли себя? Тогда ставьте ❤️, нашли своего друга или сына маминой подруги, ставьте 🔥, чтобы позлорадствовать. Я свою область нашел, это финансовые аналитики, всего их 325,220 человек.
А если серьезно, то это возможность на 25М белых воротничков только в США. Подписка в $20 в месяц (как сейчас на GPT и прочее), это:
25M ✖️ 12m ✖️ $20 per month = $6B
Большая возможность-то!
👉 Читаем чуть больше текста в статье от a16z: https://a16z.com/ai-copilot-ai-agent-white-collar-roles/
@proVenture
#ai #research #trends
Продолжаем набирать базу статей по автоматизации ручного труда. Авторы исследований делают это через оценку количества людей, которые работают в той или иной должности, выглядит, как будто хотят всех уволить и заменить машинами. Посмотрите на пост на прошлой неделе от Felicis Ventures.
Но сейчас пост в ту же тему от a16z, когда они представляют топ-50 профессий, которые можно будет не заменить (нет-нет), а автоматизировать сначала через а) AI copilots, а потом б) AI agents.
Давайте проведем опрос – нашли себя? Тогда ставьте ❤️, нашли своего друга или сына маминой подруги, ставьте 🔥, чтобы позлорадствовать. Я свою область нашел, это финансовые аналитики, всего их 325,220 человек.
А если серьезно, то это возможность на 25М белых воротничков только в США. Подписка в $20 в месяц (как сейчас на GPT и прочее), это:
25M ✖️ 12m ✖️ $20 per month = $6B
Большая возможность-то!
👉 Читаем чуть больше текста в статье от a16z: https://a16z.com/ai-copilot-ai-agent-white-collar-roles/
@proVenture
#ai #research #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
💯 Сколько AI стартапов в последнем наборе Y Combinator?
Триггером для этого поста стал отдельный чарт от Deedy Das (Menlo Ventures), но он скорее залипательный и менее конкретный, поэтому ловите даже небольшую подборку по теме.
💡Главный инсайт: В последнем наборе S24 в Y Combinator 67% стартапов так или иначе связаны с AI.
Как мы это видим?
1️⃣ Посмотрите на все ~250 стартапов из батча, кластеризованных в 20 корзин по их моделям.
▪️7 из 20 категорий не связаны с AI (финтек, биотек, производство…);
▪️13 из 30 связаны – и там все “AI powered” или “Conversational AI”.
🔹Составлен ребятами из Menlo Ventures, конечно же, тоже с использованием AI. AI кластеризовал своих же конкурентов.
👉 Ссылка на пост в Linkedin с кластерами: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7249267523974541312
2️⃣ Детальный анализ последнего батча Y Combinator.
Jamesin Seidel (Chapter One) в своем Substack сделал очень крутой анализ последнего батча YC.
Ключевые наблюдения:
▪️В последнем батче YC было 255 компаний
▪️67% категоризированы как AI-стартапы (3 года назад было только 13%);
▪️54% стартапов имеют 2-х со-основателей;
▪️48% компаний имеют как минимум одного second-time основателя;
▪️55% основателей имеют либо степень магистра, либо PhD;
▪️72% имеют основателя с опытом в computer science;
▪️67% базируются в Сан-Франциско.
💾 К слову, в статье есть ссылка на Google Sheets со списком всех компаний батча и много любопытных графиков.
👉 Ссылка на статью: https://jamesin.substack.com/p/analysis-of-ycs-latest-s24-batch
@proVenture
#YC #research #ai #trends
Триггером для этого поста стал отдельный чарт от Deedy Das (Menlo Ventures), но он скорее залипательный и менее конкретный, поэтому ловите даже небольшую подборку по теме.
💡Главный инсайт: В последнем наборе S24 в Y Combinator 67% стартапов так или иначе связаны с AI.
Как мы это видим?
1️⃣ Посмотрите на все ~250 стартапов из батча, кластеризованных в 20 корзин по их моделям.
▪️7 из 20 категорий не связаны с AI (финтек, биотек, производство…);
▪️13 из 30 связаны – и там все “AI powered” или “Conversational AI”.
🔹Составлен ребятами из Menlo Ventures, конечно же, тоже с использованием AI. AI кластеризовал своих же конкурентов.
👉 Ссылка на пост в Linkedin с кластерами: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7249267523974541312
2️⃣ Детальный анализ последнего батча Y Combinator.
Jamesin Seidel (Chapter One) в своем Substack сделал очень крутой анализ последнего батча YC.
Ключевые наблюдения:
▪️В последнем батче YC было 255 компаний
▪️67% категоризированы как AI-стартапы (3 года назад было только 13%);
▪️54% стартапов имеют 2-х со-основателей;
▪️48% компаний имеют как минимум одного second-time основателя;
▪️55% основателей имеют либо степень магистра, либо PhD;
▪️72% имеют основателя с опытом в computer science;
▪️67% базируются в Сан-Франциско.
💾 К слову, в статье есть ссылка на Google Sheets со списком всех компаний батча и много любопытных графиков.
👉 Ссылка на статью: https://jamesin.substack.com/p/analysis-of-ycs-latest-s24-batch
@proVenture
#YC #research #ai #trends
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🔥🔥🔥 The State of AI Report 2024.
Буквально вчера вышел, пожалуй, крупнейший отчет по AI от Air Street Capital.
👉 Сразу ссылка (там можно смотреть в Google Slides): https://www.stateof.ai/
💾 И в сообщении ниже сам файл с отчетом на [212 страниц].
1/ В отчете 6 секций:
▪️Introduction;
▪️Research;
▪️Industry;
▪️Politics;
▪️Safety;
▪️Predictions.
🔹Посмотрим в основном на секцию Industry (там про бизнес), а также немного на Research.
2/ Как думаете, у кого больше всего computing power? Ниже топ-5 компаний с наибольшим количеством NVIDIA A100 clusters:
1️⃣ Meta (US): 21,400 (да-да, та самая, признанная экстремистской);
2️⃣ Tesla (US): 16,000 ;
3️⃣ Leonardo (EU): 13,000;
4️⃣-6️⃣ DeepSeek (China), Lambda (US), XTX Markets (UK): 10,000.
То же по H100 clusters:
1️⃣ Meta (US): 350,000;
2️⃣ xAI (US): 100,000;
3️⃣ Tesla (US): 35,000;
4️⃣ Lambda (US): 30,000;
5️⃣ Google A3 (US): 26,000.
🔹Помимо того, что Meta больше всех, еще заметно, что в топе есть Китайские компании, а еще и XTX Markets, который вообще-то финтек.
3/ Каковы оценки в сфере AI? Ниже отдельные сделки с мультипликатором к выручке:
✔️ Character AI: 568x;
✔️ Stability AI: 238x;
✔️ Cohere: 157x;
✔️ Runway: 90x;
✔️ Perplexity: 86x;
✔️ OpenAI: 24x;
✔️ Anthropic: 15x.
🔹 Космос!
4/ Некоторые другие интересные факты:
▫️Nvidia является выбором #1, а среди стартапов выделяется Cerebras;
▫️Цена на модели OpenAI (для пользователей) упала в 100х с 2023, а на Anthropic в 60х, Google – на 64-85% упали;
▫️В 2024 году уже было сгенерировано 14.6М видео (в прошлом – 4.6М);
▫️Retention топовых моделей – сейчас с ними 41% пользователей от 2022 года и 63% пользователей от 2023;
▫️AI компаниям нужно 20 месяцев, чтобы достичь $20M выручки, и SaaS компаниям – 65 месяцев;
▫️В 2024 году уже инвестировали $85B в AI (включая $35B в GenAI), но это пока ниже пика $102B в 2021 году. Однако бОльшая часть сделок в этом году приходится на раунды $250M+, объемы пока достаются единицам;
▫️Наибольшая доля AI компаний в категории Robotics (29.2%), а наибольшее количество сделок – в Enterprise Software.
5/ Другие секции прочитайте сами, но отдельно любопытно прочитать про предсказания – на 205 странице отчета там есть 10 гипотез. В прошлый раз и 2023 года исполнилось 5 предсказаний из 10, еще 2 под вопросом (смотрите на странице 10 этого же ответа). В целом рейт достаточно высокий!
@proVenture
#ai #research #trends #unicorns
Буквально вчера вышел, пожалуй, крупнейший отчет по AI от Air Street Capital.
👉 Сразу ссылка (там можно смотреть в Google Slides): https://www.stateof.ai/
💾 И в сообщении ниже сам файл с отчетом на [212 страниц].
1/ В отчете 6 секций:
▪️Introduction;
▪️Research;
▪️Industry;
▪️Politics;
▪️Safety;
▪️Predictions.
🔹Посмотрим в основном на секцию Industry (там про бизнес), а также немного на Research.
2/ Как думаете, у кого больше всего computing power? Ниже топ-5 компаний с наибольшим количеством NVIDIA A100 clusters:
1️⃣ Meta (US): 21,400 (да-да, та самая, признанная экстремистской);
2️⃣ Tesla (US): 16,000 ;
3️⃣ Leonardo (EU): 13,000;
4️⃣-6️⃣ DeepSeek (China), Lambda (US), XTX Markets (UK): 10,000.
То же по H100 clusters:
1️⃣ Meta (US): 350,000;
2️⃣ xAI (US): 100,000;
3️⃣ Tesla (US): 35,000;
4️⃣ Lambda (US): 30,000;
5️⃣ Google A3 (US): 26,000.
🔹Помимо того, что Meta больше всех, еще заметно, что в топе есть Китайские компании, а еще и XTX Markets, который вообще-то финтек.
3/ Каковы оценки в сфере AI? Ниже отдельные сделки с мультипликатором к выручке:
✔️ Character AI: 568x;
✔️ Stability AI: 238x;
✔️ Cohere: 157x;
✔️ Runway: 90x;
✔️ Perplexity: 86x;
✔️ OpenAI: 24x;
✔️ Anthropic: 15x.
🔹 Космос!
4/ Некоторые другие интересные факты:
▫️Nvidia является выбором #1, а среди стартапов выделяется Cerebras;
▫️Цена на модели OpenAI (для пользователей) упала в 100х с 2023, а на Anthropic в 60х, Google – на 64-85% упали;
▫️В 2024 году уже было сгенерировано 14.6М видео (в прошлом – 4.6М);
▫️Retention топовых моделей – сейчас с ними 41% пользователей от 2022 года и 63% пользователей от 2023;
▫️AI компаниям нужно 20 месяцев, чтобы достичь $20M выручки, и SaaS компаниям – 65 месяцев;
▫️В 2024 году уже инвестировали $85B в AI (включая $35B в GenAI), но это пока ниже пика $102B в 2021 году. Однако бОльшая часть сделок в этом году приходится на раунды $250M+, объемы пока достаются единицам;
▫️Наибольшая доля AI компаний в категории Robotics (29.2%), а наибольшее количество сделок – в Enterprise Software.
5/ Другие секции прочитайте сами, но отдельно любопытно прочитать про предсказания – на 205 странице отчета там есть 10 гипотез. В прошлый раз и 2023 года исполнилось 5 предсказаний из 10, еще 2 под вопросом (смотрите на странице 10 этого же ответа). В целом рейт достаточно высокий!
@proVenture
#ai #research #trends #unicorns
