Good case of using gpt3.5 finetunning.
https://twitter.com/i/status/1695102995325710484

There are many reasons I like Nat a lot in this page, https://nat.org/.

It's important to do things fast
You learn more per unit time because you make contact with reality more frequently
Going fast makes you focus on what's important; there's no time for bullshit
"Slow is fake"
A week is 2% of the year
Time is the denominator

Enthusiasm matters!
It's much easier to work on things that are exciting to you
It might be easier to do big things than small things for this reason
Energy is a necessary input for progress

We know less than we think
The replication crisis is not an aberration
Many of the things we believe are wrong
We are often not even asking the right questions

Where do you get your dopamine?
The answer is predictive of your behavior
Better to get your dopamine from improving your ideas than from having them validated
It's ok to get yours from "making things happen"

You can do more than you think
We are tied down by invisible orthodoxy
The laws of physics are the only limit

Around the World in 21 Days​
Aakash Gupta published Product Requirements Documents (PRDs): A Modern Guide.

imagecredit: Wired

There at the top of the post is a photo of the 2007 APM class, coincidentally my class (I’m there on the right), departing San Francisco for a trip that would take us to Tokyo, Beijing, Bangkok, Bangalore & Tel Aviv. Steven Levy, a reporter, traveled with us & documented the trip.

I remember landing in Tokyo, paying for the subway with a mobile phone system called Oyster, just a few weeks after the first iPhone launched. Today, that’s quotidian for millions, but not sixteen years ago.

We landed in Beijing at the dawn of the superapp & a few weeks before the Olympics. A generation of users had skipped PCs, preferring to navigate, pay, chat, & do business on a single app.

I watched users in the UX lab : I never thought to ask the question, how does a Chinese user input text for the character alphabet? Predictive text systems were clunky so voice messages were far more popular for this reason.

Bangkok, the shortest stop, offered us mangosteens, a fruit I had longed to try for many years, & tuktuks.

In India, the Internet’s synapses hadn’t yet reached many parts of the country, especially rural, but it had upended fishing markets. Fishermen received SMS messages directing them to the markets yielding the best prices for their catch.

I trialed a Segway in the Tel Aviv office & we wondered if sidewalks would evolve to accommodate flocks of them. Arabic & Hebrew languages are read right-to-left, which at the time, required significant work to support in the ads product I managed.

Those 21 days changed the way I viewed technology. The future is here, it just isn’t equally distributed. Some places were more advanced, others less so.

Tokyo felt of the future, China had skipped the PC, India’s villages operated on SMS, & the Middle Eastern writing orientation - all of them opened my eyes to how the world may feel homogeneous from a PM’s Macbook Air in Mountain View, but was many users’ reality was richly nuanced - something I only understood in the field.

I’ve never forgotten the stark difference between my expectations of the way people use technology & the way they actually do. I’m grateful for that extraordinary experience with a wonderful group of people.

If you have a chance to visit your users or customers, leap for it. It will open your eyes.

High rates can improve tech businesses by forcing better management and responsibility. He notes that low interest rates have inflated valuations unsustainably.


He highlights a joint venture between his organization and a large government to create a specialty chemical used in the battery supply chain, which would not have been possible a few years ago. Palihapitiya believes that diversifying the supply chain away from China will create economic tailwinds for North America and its allies

Chamath Palihapitiya discusses the potential for early stage investors to invest in companies that may not have viable public market potential but are building unique data repositories that can feed into larger companies' AI efforts.

Sequoia Capital의 창업자 Don Valentine은 기술부터 제품까지 엄청나게 잘 만들었고 좋다고 pitch하는 창업자에게 항상 마지막에 던진 질문은 "So what?"이었다고 한다.

제 아무리 대단한 기술로 그럴듯한 제품을 만들었다고 하더라도 그것이 고객에게 주는 benefit이 marginal하거나 시장을 제대로 이해하지 못하여 고객의 필요를 채우지 못한다면 - 시장은 곧 고객들이 모여 있는 유무형의 공간이다 - 그것은 별 소용없는 시도이다.

Sequoia Capital의 현재 Chairman인 Doug Leone은 많은 스타트업들이 자신들이 속해 있는 시장이 핫하고 거대한 시장이라고 말하면서 우리는 3%의 시장을 장악할 예정이라고 말하곤 하는데 이는 틀린것이라고 한다.
실제 그런 대단한 시도와 제품은 시장의 70%를 장악하곤 하기 때문이다.
그래서 25페이지 슬라이드 중에 23페이지를 제품설명에 할애하고 2페이지만 시장 설명을 하는데 이렇게 해서는 안된다고 한다.

"Entrepreneurs often come into a meeting and say things like: “It’s a hot market” or “It’s a big market. All we’ve got to get is 3% and we’re going to be a big company.” That’s a mistake, says Leone. “Markets don’t work that way. Winners take 70%.” Don’t bring a presentation that includes 23 slides on the product and just two on the market, he says."

많은 경우 들을때는 그럴듯한데 정작 곰곰히 생각해보면 고객이 사용하지 않을것 같은 경우가 대다수이다.
Clearing thinking을 통해 디테일까지 가야한다.

Sushi is one of the industries that has benefited from the invention of refrigeration technology. The creators of refrigeration technology have created tremendous value for humanity, but the things that capture that value often happen elsewhere.

스노우폭스가 $621m에 인수된 이유를 간접적으로 느끼게 해준 기사. 마트 스시만의 갬성이 있지

https://www.wsj.com/business/retail/how-kroger-became-the-biggest-sushi-seller-in-america-d6ad149?ref=thediff.co

기존 직원들의 생산성을 10배 개선하는 것이 아니라, 업무 자체를 훨씬 1) 더 싸거나 2) 더 좋게 만드는 것에 집중할 필요가 있다.

1) 더 싸게
- 외주를 맡겨서 해결하던 문제들을 훨씬 싼 가격에 제공할 수 있는가?
- 시간당 가치가 높은 전문직들은 외주를 활발하게 사용하는데 외주를 사용하면서 발생하는 비용이 존재한다. AI를 쓰면 그 비용을 10배 더 줄여볼 수 있지 않을까?

2) 더 좋게
- 아주 비싼 판단(투자, 진단, 전술 등)에서 올바른 판단을 할 수 있도록 판단의 근거 혹은 각 선택의 확률 계산을 해준다면 기꺼이 해당 서비스를 쓸 수 있다. 투자 회사들이 비대칭 정보에 큰 돈을 쓰는 이유.

어떤 일들을 Outsourcing 할까?

과거 25년 동안 응용 소프트웨어 스타트업은 단일한 목표에 집중했습니다: 기업과 직원(개발자 포함)의 생산성을 높이는 것입니다. 이는 직원 레벨에서 생산성을 높이고, 팀 간 협업을 증진시키며, 리더십 레벨에서 더 나은 감독과 관리를 가능하게 하는 소프트웨어를 개발하는 것을 의미했습니다. 대부분의 경우 이러한 소프트웨어는 인당 비용을 기준으로 가격이 책정되었습니다.

대형 언어 모델(LLMs)이 등장했습니다. 첫 번째 제품군과 LLM을 활용한 스타트업은 종단 사용자의 생산성을 혁신적으로 향상시키기 위한 소프트웨어를 판매하는 정신 모델을 유지했습니다. "Copilot for [x]" 트렌드가 이를 반영하고 있습니다. LLM은 기존의 생각 방식을 넘어서 소프트웨어를 판매할 새로운 영역을 찾을 기회를 제공합니다. 이를 위해 창업자는 종단 사용자의 생산성을 향상시키는 소프트웨어를 판매하는 대신 작업 자체를 판매하는 것을 고려해야 합니다.

EvenUp을 예로 들면, 개인 부상 변호사로서 피고인을 대신해 '요구 패키지'라는 작업 결과물을 생성합니다. 요구 패키지는 사례의 요약, 부상에 따른 의료 비용(잃은 임금 포함), 그리고 피고의 보험 회사로부터의 합의 가치에 대한 추천을 포함합니다. EvenUp은 작업 결과물 자체, 즉 요구 패키지를 판매하는 통찰력을 가지고 있습니다.

작업을 판매하면 판매 주기가 달라지고, 비용은 작업을 수행하는 인간 대신 생산성 향상자로 상대적으로 책정됩니다. AI가 주도하는 제품은 일관성과 SLA를 달성할 수 있어 외주 서비스보다 훨씬 우수하고 저렴할 수 있습니다.

이러한 변화가 사람들을 대체할 것이라는 두려움이 있지만, EvenUp의 예를 보면 변호사와 패러리갈이 요구 패키지 작성에서 해방되어 더 나은 고객 서비스나 마케팅에 시간을 할애할 수 있습니다.

https://youtu.be/f51Yd9h9ZXo

Understanding the difference between VC and PE thinking is crucial for startups, as it can determine whether founders make millions or get nothing from their startup.
Cram down rounds can create a divergence of incentives between early-stage and late-stage investors, potentially impacting founders and early-stage investors significantly.
Large preference stacks in venture capital deals can leave founders and common shareholders with nothing in the case of an exit.
Achieving profitability allows companies to pursue a private equity model, where profitable software companies can be sold for a significant amount without the pressure of running out of money.
Startups should be realistic about their growth and financial situation, and consider shifting to a PE approach if they are not VC eligible.
The current funding landscape is challenging, particularly for non-AI companies that raised growth funding in 2020 and 2021.
Startups should continuously evolve and incorporate new technologies into their business model, such as AI, to stay competitive.
Timing in fundraising is crucial; startups should raise money when they need it rather than waiting until their back is against the wall.
Improving product-market fit and exploring potential pivots or acquisitions are essential for startups to succeed in the long run.

VC vs PE: 스타트업이 가져야할 올바른 사고방식은 무엇인가?
<페이팔 공동창업자, Yammer 창업자, Craft Ventures 창업자, All-in pod David Sachs>
1. 창업자가 스타트업에서 수백만 달러를 벌거나 아무것도 얻지 못할 수도 있기 때문에 VC와 PE의 사고방식 차이를 이해하는 것은 스타트업에게 매우 중요합니다.
2. 무리한 투자 라운드는 초기 단계의 투자자와 후기 단계의 투자자 사이에 인센티브 격차를 만들어 창업자와 초기 단계의 투자자에게 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
3. 벤처캐피털 거래에서 선호도가 높으면 투자금 회수 시 창업자와 일반 주주는 아무것도 얻지 못할 수 있습니다.
4. 수익성을 달성하면 기업은 자금 부족에 대한 부담 없이 수익성 있는 소프트웨어 회사를 상당한 금액에 매각할 수 있는 사모펀드 모델을 추구할 수 있습니다.
5. 스타트업은 자신의 성장과 재무 상황을 현실적으로 고려해야 하며, 벤처캐피털에 적합하지 않은 경우 PE 방식으로의 전환을 고려해야 합니다.
6. 현재의 자금 조달 환경은 특히 2020년과 2021년에 성장 자금을 조달한 비AI 기업에게 어려운 상황입니다.
7. 스타트업은 지속적으로 진화하고 AI와 같은 새로운 기술을 비즈니스 모델에 통합하여 경쟁력을 유지해야 합니다.
8. 스타트업은 자금 조달에 있어 타이밍이 매우 중요하며, 자금이 바닥날 때까지 기다리지 말고 필요할 때 자금을 조달해야 합니다.
9. 제품 시장 적합성을 개선하고 잠재적인 피벗 또는 인수를 모색하는 것은 스타트업이 장기적으로 성공하기 위해 필수적입니다.

“give yourself a lot of shots to get lucky” is even better advice than it appears on the surface.

luck isn’t an independent variable but increases super-linearly with more surface area—you meet more people, make more connections between new ideas, learn patterns, etc.

Klaviyo의 S-1도 올라왔다. 잘 모르는 회사이긴 한데, 주요 SaaS 지표 관점에서 나쁘진 않아 보인다.

그나저나 인스타카트도 그렇고, 미국에서 테크 IPO가 다시 스멀스멀 올라오고 있나봄.

https://cloudedjudgement.substack.com/p/klaviyo-benchmarking-the-s-1-data