🤑 Хто найбільше заробляє на generative AI

Сервісна компанія Accenture заключила за півроку контрактів на $1.1 млрд на проекти з generative AI. В річному вимірі це $2.2 млрд.

Для порівняння, виручка AI-стартапів (annualized revenue, тобто виручка за останній місяць * 12): OpenAI - $1,3 млрд, Anthropic - $850 млн, Stability AI - $44 млн, Cohere - $13 млн.

За останній рік Accenture запартнерилась з Anthropic та Cohere, оголосила про план проінвестувати $3 млрд в підрозділи, які займаються даними та AI, та збільшити кількість AI-спеціалістів з 40 до 80 тисяч. Лише на підготовку спеціалістів з generative AI компанія витратить $1 млрд. Пам'ятаєте компанію Udacity, піонера масових онлайн-курсів з фокусом на аналітику та AI? Її нещодавно теж поглинула Accenture для розбудови внутрішньої платформи з професійної підготовки фахівців.

Приклади проектів, які Accenture виконує для клієнтів, можна знайти в розшифровці квартального звіту: автоматизація підтримки, оптимізація маркетингу, модернізація дата-інфраструктури. Індустрії - телеком, енергетика, FMCG, ритейл. Солідні клієнти, жирні контракти. Лише за останній квартал 39 клієнтів підписали контракти на $100+ млн.

Для розуміння масштабу: Accenture є найбільшою консалтинговою компанією в світі з 733k співробітників. Спектр послуг широкий, від стратегічного консалтингу до IT-сервісів. Мабуть простіше знайти, які послуги Accenture не надає. Виручка за 2023 рік склала $64+ млрд.

За минулий рік подібні рухи в сторону GenAI, тільки з меншими бюджетами зробили всі великі гравці на ринку консалтингу - PwC, Deloitte, EY, KPMG, McKinsey, BCG, Bain.

Технології постійно змінюються, і у великих організацій завжди є потреба в тому, щоб хтось прийшов, правильно все підключив і налаштував у відповідності до реалій ринку.

Поки розробники AI-моделей втрачають гроші, такі гравці як Accenture чудово себе почувають, заробляючи на інтеграціях їхніх продуктів.

✈️ Національний авіаційний університет очолила Ксенія Семенова — викладачка НАУ, депутатка Київради, потужна і енергійна людина з правильними цінностями. Давно з нею знайомий, навіть мав можливість працювати разом на одному проекті. Дуже правильне призначення! Буду з цікавістю стежити за змінами в НАУ, який нова команда реформує з фокусом на оборонні технології.

НАУ — один з найбільших вишів країни. 25 тисяч студентів. Ефективність там страждає — самі знаєте, як виглядає зараз управління в більшості державних університетів. А в НАУ останні роки з цим було особливо погано.

Зараз уряд проводить в НАУ пілотний проект — створена наглядова рада, незалежний орган, який переймає на себе частину повноважень, зокрема призначення керівника. Нормальний підхід до корпоративного управління, подібно до того як це працює в приватному секторі. На відміну від радянської схеми з "виборами трудового колективу", завдяки якій ректори державних вишів окуповують кабінети на десятиліття.

Якщо НАУ покаже позитивний приклад, то і інші державні університети будуть так реформувати. Побажаю Ксенії і її команді успіхів — на них велика відповідальність! Якщо бажаєте долучитись, наприклад ви випускник НАУ і бачите, як можете допомогти в реформуванні університету, чи маєте ідеї, як залучити ресурси — підписуйтесь на канал Ксенії та контактуйте з її командою, вони відкриті до змістовної кооперації.

Ну і питання до всіх. Припускаю, що більшість читачів тут закінчили державні виші. Що б ви змінили в своєму університеті зараз, якби отримали карт-бланш на будь-які реформи?

Почну з КПІ. Там я би провів аудит, щоб розуміти що з фінансами, як організація заробляє і на що витрачає. І незалежний аудит якості освіти. Зібрав би сильну наглядову раду. Запустив би кілька флагманських магістерських програм з навчанням англійською та викладачами з західних університетів — як в КШЕ. Щоб конкурувати за найкращих студентів. Обов'язково додав би курс з фінансів та підприємництва уже на бакалавраті. Щоб випускники мали бекграунд і в технологіях, і в фінансах — це суперпотужне комбо, з яким легше стати підприємцем або топ-менеджером.

Мій другий університет — КШЕ. Там я би не змінював багато, лише знайшов би новий великий корпус, в якому б вмістились всі студенти. І якось активніше просував би взаємодію між випускниками — потенціал його спільноти дуже крутий. До речі, в КПІ це теж могло б дати цікаві ефекти другого порядку, як і в НАУ.

⏺ З цікавістю стежу за спробами створити AI hardware. Щось крім смартфона і смарт-годинника. Є цікаві спроби - смартфон з голосовим управлінням Rabbit, буквально вчора анонсували кліпсу для запису мітингів Limitless. Напевно, ви бачили демо Humane - брошки з голосовим управлінням, яка проектує екран прямо на долоню користувача. Компанію заснували в 2018 році виходець з Apple разом з дружиною. Підняли $230 млн, шість років працювали над "вбивцею iPhone" і врешті в січні показали щось незрозуміле - масивний гаджет з незрозумілими юзкейсами і батареєю, яку треба замінювати кожні кілька годин.

Вчора вийшов цікавий розбір цього хардверного фейла - ессе про роль венчурного капітала в історії подібних компаній та про помилки фаундерів, які прирекли Humane на неуспіх: підняли забагато грошей, позбавивши себе можливості стійкого розвитку, довго розробляли перший прототип замість швидких ітерацій, не встигли з таймінгом - тренд на відмову від екранів давно пройшов, не були гнучкими і продовжували робити ставку на автономний мобільний гаджет замість пейрингу зі смартфоном, наслідували продуктовий підхід Apple, не будучи в позиції для цього. Гарний текст, рекомендую. Автор - Benjamin Sandofsky, розробник (ex-Twitter), фаундер додатку для фото на iOS Halide.

Як вам взагалі хардвер-продукти з AI? Мене з усіх, про які читав, більше всього зацікавив Rabbit:
- The Rabbit R1 is an AI-powered gadget that can use your apps for you
- Limitless is a new AI tool for your meetings — and an all-hearing wearable gadget
- These $349 smart glasses have ‘AI superpowers’ and a comical charging nose
- Welcome to the AI gadget era

💡 Рекомендую звернути увагу — Сергій накопичив за свою кар'єру крутий досвід управління компаніями різного масштабу, тож його програма буде корисною для молодих CEO, топ-менеджерів, власників та фаундерів незалежно від масштабів бізнесу. Загалом це дуже правильний підхід до професійного навчання — переймати досвід людей, які вже пройшли певний шлях, винесли з нього уроки і готові ними ділитись!

===
Молоді підприємці регулярно стикаються з проблемами в менеджменті, які добре відомі та давно вирішені. Розв'язують їх самостійно з нуля, роблять це, як правило, неефективно, часто тільки поглиблюючи проблеми.

Одна з причин, чому так відбувається, полягає в тому, що вони просто не знають про існування готових рішень для своїх проблем. Іноді вони взагалі останніми розуміють, що їхній проєкт є вже не тільки перспективним сервісом або популярним мобільним застосунком, а й компанією, в якій працюють живі люди, і якою треба якось керувати.

Курс молодого CEO від Сергія Петренка — для тих, хто втомився винаходити велосипеди та запідозрив, що проблеми в розвитку його компанії не унікальні. В ньому зібрано досвід роботи Сергія на управлінських посадах в різних галузях — від начальника залізничної станції до коворкінгу, — та наводиться безліч прикладів з життя відомих компаній — від Apple до OpenAI.

За лінком — подробиці, програма та відгуки від учасників курсу: https://junior-ceo.com

За промокодом brodetsky ви отримаєте знижку 10%.

#промо

✍️ Сем Альтман — стартапам: будуйте продукти з урахуванням того, що наступні моделі будуть ще кращими. Інакше ваша компанія буде мати сенс лише до наступного релізу GPT.

👀 Повне інтерв'ю теж варте уваги, багато цікавого: https://youtu.be/G8T1O81W96Y

🖼 Один з найпомітніших consumer oriented AI-стартапів — сервіс для генерації презентацій Tome. Запущений в 2022 (до ChatGPT!) екс-менеджерами Meta стартап швидко набрав користувачів — 10 млн за 10 місяців, здебільшого безкоштовних. Підняв $81 млн від солідних інвесторів (Coatue, Greylock). З часом зіткнувся з проблемами, спільними для всіх AI-сервісів — розчарування користувачів після завищених очікувань, повільне зростання виручки та висока собівартість роботи сервісу (Tome працює на моделях Open AI, Anthropic та Stable Diffusion). Мільйонні бюджети пішли на рекламу та промо у інфлюенсерів. Всередині компанії наростали протиріччя — частина команди пропонувала сфокусуватись на enterprise сегменті, зокрема на спеціалістах з продажів та маркетингу, які регулярно використовували сервіс та були готові платити за додаткові фічі. Тоді як фаундери продовжували орієнтуватись на ширшу аудиторію, включаючи фрілансерів та стартаперів. За даними The Information, наразі annualized revenue rate Tome складає $3.5 млн (тобто місячна виручка складає менше 300k). Не дуже capital efficient, правда?

Вчора стало відомо, що фаундери таки вирішили переорієнтуватись на B2B напрям, заодно звільнивши 20% співробітників. Тепер Tome позиціонують як AI-native research & design platform behind better sales meetings. Підписка коштує від $16/місяць, безкоштовна версія позбавлена AI-фіч. Ось такий поворот на шляху до прибутковості. Можна очікувати, що з часом такий півот зроблять ще багато AI-стартапів — від дешевого сервісу "для всіх" до більш високого цінника для бізнес-користувачів з певної ніші з чіткою ціннісною пропозицією.

До речі, їх конкуренти Gamma нещодавно дістались до позначки в 10 млн користувачів, залучивши всього $7 млн інвестицій. Рік тому я тестував три AI-сервіси для презентацій — Gamma, Tome та Beautiful, і перший виявився для мене найбільш зручним і зрозумілим. Ось тут писав про нього, а тут — приклад гарної презентації в Gamma від a16z. До речі, якраз про consumer AI.

🔬Пошук product-market fit — одна з ключових задач для стартапів ранніх стадій. Компанія може пройти через багато експериментів та півотів, поки не знайде відповідь на питання, який продукт треба будувати і для яких користувачів. (Це, до речі, буквально фундаментальні питання економіки — що виробляти, як і для кого).

Хочу поділитись двома корисним ресурсами для фаундерів. Перший — The Arc Product-Market Fit Framework від фонду Sequoia, одного з мастодонтів Кремнієвої долини. В тексті за лінком — їх підхід до PMF, яким вони діляться зі стартапами в своєму акселераторі Arc. Автори виділяють три архетипи PMF в залежності від того, як користувач бачить проблему: hair on fire (нагальна і болюча проблема), hard fact (проблема, з якою користувач вже звикся) і future vision (щось радикально нове, на кшталт iPhone). Кожен з цих типів проблем вимагає різних підходів до аналізу ринку та побудови продукту. Цікаве читання, рекомендую!

🔍 Ще один підхід до product-market fit — від фонду First Round Capital. Це солідний фонд, один з перших інвесторів в Uber, Square та Roblox. Вони проводять програму з PMF в офлайні (можете податись, якщо ви в Каліфорнії), серед спікерів — фаундери їх портфоліо компаній.

Зміст першого заняття виклали в публічний доступ — там детально розписані виміри та рівні PMF і як компанії можуть рухатись між ними, з прикладами з досвіду портфоліо фаундерів. Корисне читання!

Бонус: кількадесят кейсів з пошуком PMF з блогу First Round.

🤓 Долучився до Українського фонду стартапів - pro bono допомагаю команді оцінювати стартапи в сфері AI.

Якщо ви пропустили: нещодавно УФС відновив грантову програму підтримки стартапів за підтримки WNISEF. Можна отримати на свій проект $25K або $50K. Тож не вагайтесь, подавайтесь, і передайте знайомим фаундерам.

P.S. Тепер я офіційно експерт 😂

🎤 Буду сьогодні на цікавому івенті - Demo Day стартап-акселератора від CIVITTA.

Буду модерувати дискусію про фандрейзинг між фаундерами та інвесторами. Фундаментально важлива тема: в цьому процесі чим краще обидві сторони розуміють одна одну, тим продуктивніша співпраця.

Тим приємніше буде вести дискусію з такими учасниками як Юрій Заремба (кофаундер AiSDR, пройшли YC, залучили $3 млн), Даниїл Лубкін (кофаундер Beholder, залучили $1 млн) та Влад Тісленко (партнер SMRK, одного з найактивніших українських фондів).

І звісно ж рекомендую послухати власне пітчі випускників акселератора, і особливо питання від інвесторів до них. Це дуже корисно.

Підключайтесь, буде цікаво!

📊 Magnificent Seven ("неймовірна сімка") - так називають сім американських технологічних компаній з найвищою капіталізацією: Meta, Amazon, Apple, Tesla, Alphabet, Microsoft, Nvidia.

📈 На них припадає 30% капіталізації S&P 500 (індекс 500 найбільших публічних компаній США) та 75% зростання цього індексу за минулий рік.

💰 А ще вони є рекордсменами серед компаній з венчурного фінансування, капітальних інвестицій (в тому числі в розробку) та викупу акцій.

🤯 Сумарний обсяг інвестицій цих сімох компаній приблизно рівний ВВП Швеції.

🧠 💰Гарний звіт State of AI investing від Dealroom:

- ситуація на глобальному ринку інвестицій в AI
- цікаві стартапи в окремих індустріях (mobile, ads, cloud, energy, defense, biotech, healthcare...)
- AI в Європі

В коментарях кілька цікавих слайдів.